图像处理技术论文范文

图像处理技术论文范文第1篇

随着社会发展，计算机图像处理技术的重要性逐渐被人们发现，将主要朝以下几个方面发展：（1）未来的计算机图像处理技术将会向自动化、智能化、高清晰度、高速传输、三维立体成像等方向发展。（2）计算机图像处理技术将会朝两个方面发展：一是注重实际操作，二是注重运用便捷。向图像处理功能的集中化发展。（3）注重研究先进的算法和理论作为指导。理论是实践的基础，先进的理论可以使未来计算机图像处理技术在实际运用中得到更广泛的发展，所以，必须注重及时对先进理论和方法的研究与开发，这样才能保证计算机图像处理技术的更好应用。先进理论和方法主要包括小波分析、遗传算法、分形几何等方面。

2计算机图像处理技术的组成

计算机图像处理技术是通过计算机对图像分析处理达到需要的结果的一项技术。一般被称作数字图像处理，通过扫描、摄像机等设备经过数字化之后得到二维数组，就是像素。计算机图像处理技术主要包括以下三个部分：（1）图像增强与复原：由于需要改进图片的质量，这就需要对图片进行图像增强，通过低通滤波可以将图片中的噪音去掉；通过高通滤波可以将边缘等高频信号进行增强，使图片清晰。复原则是在已知模型的特定模糊和噪音程度情况下估计出原来图像的技术。（2）图像压缩：由于图像的数据比较巨大，对图片储存和传输都比较困难，因此，需要对图像进行压缩，以节省存储空间和减少传输时间。图像压缩分为对静态图像的不失真压缩方法和用于动态图像的近似压缩方法。（3）图像匹配、描述与识别：这是图像处理的主要目的，得到不再是具有随机分布性质的文件，而是具有明确意义的符号、数值构成的图形。

3计算机图像处理技术的主要应用领域

3.1计算机辅助设计与制造技术

这项技术学科交叉、知识比较密集、应用范围比较广泛，是综合性应用技术，由计算机与制造工程两个技术相互渗透，相互结合。是先进技术的重要组成部分，计算机辅助设计与制造技术是一个国家工业现代化与科技水平的主要衡量标准之一。这项技术在工业领域中最主要的代表就是CAD与CAM这两项实用工具。同时，在建筑设计、装潢设计等领域也应用广泛，也可以用来进行对飞机、汽车等工具的外形设计。当然，在其他方面也应用广泛，而且得到的效果非常好，比如：电路板的印刷、网络分析等等方面。

3.2遥感图像处理系统

遥感技术的发展推动了高质量的不同波段遥感数字图像被广泛运用于农林牧副渔等行业的科技现代化之中。图像处理在遥感技术领域有着十分重要的地位，将来会形成快速成像与信息自动化提取系统，而这个系统也是以图像处理为主。遥感图像处理技术功能将会不断完善，得到更大的发展。

4计算机图像处理技术的发展前景

现代科技的进步使计算机技术得到快速的发展，也就使计算机技术运用在图像处理中有了可能，并且在图像处理中产生了很重要的影响。现在人们对图像的要求越来越高，想要满足人们越来越高的要求，就必须不断进步、不断创新。计算机技术将会越来越广泛的运用于社会中，图像处理技术也会越来越依赖计算机。随着大量的成熟软件的不断被研发，既有专业软件，也有普通软件，可以满足所有人的要求。技术人员应该开发新技术来满足更多、更复杂的图像处理要求，使图像更加的丰富多彩。

5结语

图像处理技术论文范文第2篇

过去的文献整理工作十分复杂，需要耗费大量的时间。通常是由整理人员对需要整理的文献先进行清点，编写一个清单，然后摄影人员按照清单的内容对资料进行缩微拍摄，最终归档。但是，随着计算机技术的不断改革创新，在目前的文献整理工作中融入了很多高科技的元素，计算机发挥着其重要作用。在20世纪计算机技术刚刚兴起的时候，人们运用计算机整理文献的大致流程是：第一步先通过数据库软件对需要整理的文件中的数据进行整合，记录在数据库当中；第二步将需要拍摄的内容录入到Word文档当中，形成一个拍摄清单，里面表明刊头等要素；第三步将文档通过计算机打印出来。这三个步骤的完成都离不开计算机，同时因为人工智能代替的人力，减少了传统方法中出现差错的机会，使得整理工作更加精确和严密。在这一过程中，数据库发挥着主导作用。到了21世纪，计算机软件技术又出现了新的突破，人们需求的不断变化，工作难度的增加，使最传统的办公软件已经无法应付，需要开发一些有针对性的软件来完成一些特殊的流程，减少人们的工作量，提高工作的效率。在微缩工程中，文献整理占据了重要的地位，因此人们针对这一工程开发了专门的软件技术。上个世纪文献整理工作主要运用的是丹诚数据库，但是面对复杂庞大的数据，如果仅仅是需要进行一个胶片盒的盒标打印工作，都需要将该数据库当中每一条用的到的数据依次打开，然后再逐个进行复制粘贴到规定的文档当中，规范一个格式，最后再进行打印。如此一个小的任务，就需要进行很多次的复制粘贴，程序很复杂，同时稍不留神就会出现错误。针对这一问题，一种新的计算机软件便由此出现--marc-pro.exe。该应用程序是为了辅助数据库的工作而设计的，它能够使数据库充分地发挥其自身的功能，在文献整理工作中发挥了重要的作用，提高了文献整理工作的效率。

2对图像处理工作的帮助

目前无论是任何地点，都能够看到监控摄像头，视频监控已经成为了社会的一种现象。视频监控强调视频的清晰度，才能够更好地为大众服务。随着出现的各种图像处理方法，图像的清晰度在不断地提高。而针对图像处理这一任务，出现了各种处理软件，并且随着人们对图像清晰度提出的新要求，这些软件也在不断的完善。

2.1常用的图像处理功能

下面为大家分析一下在图像处理时候，对软件要求的几项功能。模糊图像清晰化功能。实际拍摄中，焦距、运动等对图像进行的影响，出现图像模糊化，运用处理软件使原本模糊的图像清晰。该项功能在实际生活中得到了广泛的运用；消除噪声。很多视频拍摄完毕后，都会有很多干扰的声音，覆盖了我们需要的声音。利用自动增强的功能，能够使该图像所要反映的内容更加突出；同时还能够对图像进行锐化处理、将其锯齿消除。同时，由于很多监控设备像素不是很高，拍摄出来的画面在放大之后会出现一片马赛克的现象，可以运用软件将马赛克弱化。在拍摄物体的时候，如果该物体是背朝光源，就会出现拍摄出来的画面很暗，无法看清楚物体的原貌，这是就可以用明暗校正的功能来处理该图像；图像的重建功能。可以将拍摄的画面分为多个帧，将帧进行融合，然后将模糊的部分进行清晰化处理；如果图像中出现的人物面部不是很清晰，可以通过帧平均的方法，使人的五官变得更加清楚；对动态视频处理的功能。可以将拍摄中画面的亮度、明暗对比、噪声等问题进行处理；因为光线、监控机自身的原因，造成了拍摄的画面出现了失真的问题，可以通过还原图像的功能，使原本图像的颜色真实展现在人们眼中。

2.2具体实例

图像处理技术论文范文第3篇

基于图像采集卡的视频图像处理系统

计算机图像处理系统从系统层次上可分为高、中、低档三个层次，目前一般比较普及的是低档次的系统，该系统由CCD（摄像头）、图像采集卡、计算机三个部分组成，其结构简单，应用方便，效果也比较不错，得到的图像较清晰。目前网上基于VC开发经验的文章不少，可是关于如何在VC开发平台上使用图像采集卡的文章确没发现，笔者针对在科研开发中积累的使用图像采集卡经验，介绍如何自己是如何将采集卡集成到图像开发系统中，希望能够给目前正需要利用图像采集卡开发自己的图像处理系统的朋友有所帮助。

使用的摄像机采用台湾BENTECHINDUSTRIAL有限公司生产的CV-155L黑白摄像机。该摄像机分辨率为752x582。图象采集卡我们采用北京中科院科技嘉公司开发的基于PCI总线的CA-MPE1000黑白图象采集卡。使用图像采集卡分三步，首先安装采集卡的驱动程序，并将虚拟驱动文件VxD.vxd拷贝到Windows的SYSTEM目录下；这时候就可以进入开发状态了，进入VC开发平台，生成新的项目，由于生产厂家为图像采集卡提供了以mpew32.dll、mpew32.lib命名的库文件，库中提供了初始硬件、采集图像等函数，为使用这些函数，在新项目上连接该动态库；最后一步就是采集图像并显示处理了，这一步要设置系统调色板，因为采集卡提供的是裸图形式，既纯图像数据，没有图像的规格和调色板信息，这些需要开发者自己规定实现，下面是实现的部分代码：

CTestView::CTestView()

{

W32_Init_MPE1000();//初始化采集卡

W32_Modify_Contrast(50);//下面的函数是为了对采集卡进行预设置

W32_Modify_Brightness(45);//设置亮度

W32_Set_HP_Value(945);//设置水平采集点数

wCurrent_Frame=1;//当前帧为1，获取的图像就是从这帧取得的

//设置采集信号源，仅对MPE1000有效

W32_Set_Input_Source(1);

W32_CACardParam(AD_SETHPFREQ,hpGrabFreq);

W32_Set_PAL_Range(1250,1024);//设置水平采集范围

W32_Set_VGA_Mode(1);

wGrabWinX1=0;//采集窗口的左上角的坐标

wGrabWinY1=0;

firstTime=TRUE;

bGrabMode=FRAME;

bZipMode=ZIPPLE;

/

lpDib=NULL;//存放获取的图像数据

}

CTestView::~CTestView()

{

W32_Close_MPE1000();//关闭采集卡

}

////显示采集的图象，双击鼠标采集停止

voidCTestView::OnGraboneframe()

{

//TODO:Addyourcommandhandlercodehere

wCurrent_Frame=1;

//设置采集目标为内存

W32_CACardParam(AD_SETGRABDEST,CA_GRABMEM);

//启动采集

if(lpDib!=NULL)

{

GlobalUnlock(hglbDIB);

GlobalFree(hglbDIB);

}

//分配内存

hglbDIB=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)wImgWidth*(DWORD)wImgHeight);

lpDib=(BYTE*)GlobalLock(hglbDIB);

hdc=GetDC()->GetSafeHdc();

if(lpDib!=NULL)

{

cxDib=wImgWidth;

cyDib=wImgHeight;

SetLogicPal(hdc,cxDib,cyDib,8);

SetStretchBltMode(hdc,COLORONCOLOR);

bGrabMark=TRUE;

while(bGrabMark==TRUE)

{

if(msg.message==WM_LBUTTONDBLCLK)

bGrabMark=FALSE;

W32_ReadXMS2Buf(wCurrent_Frame,lpDib);

SetDIBitsToDevice(hdc,0,0,cxDib,cyDib,0,0,

0,cyDib,(LPSTR)lpDib,

bmi,

DIB_RGB_COLORS);

}

//停止采集

W32_CAStopCapture();

::ReleaseDC(GetSafeHwnd(),hdc);

return;

}

////将下面这个函数添加在视图类的CTestView::OnSize（）函数中，就可以对系统的调色板进行设置。

voidWINAPIInitLogicPal(HDChdc,shortwidth,shortheight,WORDbitCount)

{

intj,i;

shortcxDib,cyDib;

LOGPALETTE*pLogPal;

j=256;

if((pLogPal=(LOGPALETTE*)malloc(sizeof(LOGPALETTE)+(j*sizeof(PALETTEENTRY))))==NULL)

return;

pLogPal->palVersion=0x300;

pLogPal->palNumEntries=j;

for(i=0;ipLogPal->palPalEntry[i].peRed=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peGreen=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peBlue=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peFlags=0;

}

hPal=::CreatePalette(pLogPal);

deletepLogPal;

::SelectPalette(hdc,hPal,0);

::RealizePalette(hdc);

cxDib=width;cyDib=height;

if((bmi=(BITMAPINFO*)malloc(sizeof(BITMAPINFOHEADER)+j*sizeof(RGBQUAD)))==NULL)

return;

//bmi为全局变量，用于显示图像时用

bmi->bmiHeader.biSize=40;

bmi->bmiHeader.biWidth=cxDib;

bmi->bmiHeader.biHeight=cyDib;

bmi->bmiHeader.biPlanes=1;

bmi->bmiHeader.biBitCount=bitCount;

bmi->bmiHeader.biCompression=0;

bmi->bmiHeader.biSizeImage=0;

bmi->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

bmi->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

bmi->bmiHeader.biClrUsed=0;

bmi->bmiHeader.biClrImportant=0;

for(i=0;ibmi->bmiColors[i].rgbBlue=i;

bmi->bmiColors[i].rgbGreen=i;

bmi->bmiColors[i].rgbRed=i;

bmi->bmiColors[i].rgbReserved=0;

}

}

视频"画中画"技术

"画中画"这个概念类似与彩色电视机"画中画"，就是在一幅大的图像内显示另外一幅内容不同的小的图像，小图像的尺寸大小一般地说为大图像尺寸的1/4或1/9，显示位置在大图像的右上角。这种技术不仅在电视技术中，在可视电话系统也可以发现这种技术的身影，它们都是依靠硬件来实现的，但是如何在VC开发平台上用编程语言来将该功能添加到自己开发的视频监控软件，为使用者提供更大的信息量呢？也许读者最容易想到的是首先显示大图像，然后再在一个固定位置画第二幅小图像，这种技术技术如果对于静止图像当然没有问题，但是对于视频流，由于每一秒钟需要画25幀，即25幅图像，这样一来计算机需要不停的画不停的擦除，会给用户以闪烁的感觉，如何解决这个问题呢？有的参考书上将大小图像分快显示，这种方法要将待显示的图像数据与显示位置的关系对应起来，容易出错不说，而且麻烦，且速度慢，为此，我对该方法进行了改进，得到了满意的效果。实现的代码如下：

voidpictureinpicture()

{

………………………..

CBitmapbitmap,*oldmap;

pData1=(BYTE*)newchar[biWidth*biHeight*3];//biWidth和biHeight为视频采集卡获取//的图像尺寸。

Read(pData1,bih.biWidth*bih.biHeight*3);//该函数从采集卡中获取数据

CClientDCdc(this);

m_pBMI1=newBITMAPINFO;//自定义的BMP文件信息结构，用于后面的图像显示

m_pBMI1->bmiHeader.biBitCount=24;

m_pBMI1->bmiHeader.biClrImportant=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biClrUsed=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biCompression=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biHeight=biHeight;

m_pBMI1->bmiHeader.biPlanes=1;

m_pBMI1->bmiHeader.biSize=40;

m_pBMI1->bmiHeader.biSizeImage=WIDTHBYTES(biWidth*8)*biHeight*3;

m_pBMI1->bmiHeader.biWidth=biWidth;

m_pBMI1->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

////////////////////////////////////////////////////////////////////////

pData2=(BYTE*)newchar[biWidth1*biHeight1*3];//申请存放小图像的缓冲区

Read(pData2,biWidth1*biHeight1*3);////向该缓冲区读数据

m_pBMI2=newBITMAPINFO;

m_pBMI2->bmiHeader.biBitCount=24;

m_pBMI2->bmiHeader.biClrImportant=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biClrUsed=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biCompression=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biHeight=biHeight1;

m_pBMI2->bmiHeader.biPlanes=1;

m_pBMI2->bmiHeader.biSize=40;

m_pBMI2->bmiHeader.biSizeImage=WIDTHBYTES(biWidth1*8)*biHeight1*3;

m_pBMI2->bmiHeader.biWidth=biWidth1;

m_pBMI2->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

//下面实现画中画的显示

CDCMemDc;

MemDc.CreateCompatibleDC(&dc);

bitmap.CreateCompatibleBitmap(&dc,biWidth,biHeight);

oldmap=MemDc.SelectObject(&bitmap);

::StretchDIBits(MemDc.m_hDC,0,0,biWidth,biHeight,0,0,—biWidth,biHeight,pData1,m_pBMI1,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);//首先将大图像画在内寸上下文中

::StretchDIBits(MemDc.m_hDC,20,20,biWidth1,biHeight1,_

0,0,biWidth1,biHeight1,pData2,m_pBMI2,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);//再将小图像画在内寸上下文中

::StretchBlt(dc.m_hDC,0,0,bih.biWidth,bih.biHeight,_

MemDc.m_hDC,0,0,bih.biWidth,bih.biHeight,SRCCOPY);//将结果显示在屏幕上。

MemDc.SelectObject(oldmap);

deletepData1;

deletem_pBMI1;

deletepData2;

图像处理技术论文范文第4篇

关键词：图像的处理；发展趋势；计算机应用；分析

中图分类号：TP391.41

前言：智能图像处理是计算机图形图像处理是为基本内容之后发展的，着重介绍这两者之间的发展和应用，尤其在计算机应用的各种技术，以便了解智能图形图像技术的发展趋势和应用领域。

1 图像处理与分析技术

由于计算机硬件计算速度的不断提高和成本的下降，图像处理和分析技术在农业方面尤其是作物领域已变得越来越重要。大量研究表明，利用计算机图像技术可很大的提高测量分析的精度和效率，更改以往作物研究中难于定量化的问题，实现信息采集的智能化和自动化。图像处理主要就在图像之间进行的变换。假如说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的能力。主要是对其中的图像所需要分析的目标进行检测和量定，而我们所获取的客观信息进行对图像的重新描述。然而图像的处理与技术分析将会随着计算机成熟和发展工程中而迅速发展起来的一个重要应用技术领域。

2 图形图像数字处理技术

数字图像处理是30年来迅速发展起来的一门技术，由于对图像处理的要求还在不断增加，图像的应用领域还在继续的扩大，因而对图像处理的课题的理论在世界的变化中也处于变化，我们需要对其进行补充和完善。而本文章主要是对图像处理的中所产生的数学问题，学习并研究图像的基本处理中涉及到的数学问题，让大家可以更好的学习掌握图像的微处理技术。

2.1 数字图像处理的优点

（1）再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。（2）处理精度高 。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。（3）适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。小波重构的数据传递示意图如图所示：

（1）图像的编码压缩图像文件是编码压缩技术可减少描述图像的数据量等，用来节省了图像的传输、处理的时间所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下来获得，其也可以在允许失真的条件下进行。编码是压缩技术当中最最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。（2）首先，对于图像的分割技术将会给图像带来某种特殊的意义所表现出来的具有甄别能力。从而对图像的线条、颜色所进行处理，并需要进一步对图像的分割技术进行了解，图像的分割技术目前也是大众中非常流行的解决图像问题的方法。因此，对于图像的研究我们还要不断地进行深入的了解。图像的描述是对于图像所进行的甄别和理解作为前提。作为最简单的二值方法，我们利用它来描述物品的特性。（3）图像在生成和传输过程中常受到各种噪声的干扰和影响，使图像质量下降。为了抑制噪声改善图像质量，必须对图像进行平滑处理，可以在空域或频域中进行。

数字图像的平滑技术分为两大类：1）全局处理，即对噪声图像地整体域大的块进行校正以得到平滑的图像。缺点：计算量大。2）局部算子，仅对某一像素的局部小邻域的一些像素加以运算。优点计算率高。

2.2 图像数字化

人类感知外界信息80%以上是通过视觉观察到的，而图像就是人们所获取的一个重要的方面，人们眼睛所获取的图像在大脑中的中枢神经系统中发挥重要的作用，准确的图像也是人们获取彼此信息的来源。其伴随着人们所生活的各个领域。图像处理虽然也可以用模拟技术或者光学方法来实现，但目前主要在我国还是大多数还是通过利用计算机的一些功能来实现，通过对图像的处理，我们能晓得其背后的重要意思，图像也在日常的生活中越来了越广泛。对数字图像的处理目前来说还是一个开始，其主要是在对形态数学、立体学、集合论等方面。因此，图像处理一般是指数字图像处理。

计算机图像处理之前的图像数字化的基本步骤，是把真实的图像转变成计算机使用的存储格式。数字化过程分为量化和采样处理两个步骤。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。采样的结果就是通常所说的图像分辨率。量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点， 这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数。

3 图像测量技术

随着计算机技术的发展和电子成像器件的成熟，图像测量日益受到人们重视，应用范围不断扩展。图像测量技术是以近代光学为基础，融光电子学、计算机视觉原理、图像处理技术等科学技术为一体的现代测试技术，并在军事、医学、资源分析、测绘等领域得到广泛应用，取得了巨大成功。由于算法改进和计算机性能的提高，使开发基于图像处理的啤酒瓶快速检测技术成为可能。

4 结束语

随着计算机应用技术的发展，图像与图像技术的应用越来越广泛，除了传统的广告、包装宣传，网站设计等方面的应用。也在航空事业、机电事业、国家的安全部门、政司法科、国家的武器研发，新型导弹的定位，还伴有新型科学药物的研发、在工业上企业是非常重要的一门学科、伴随着计算机的技术与人工智能电子的研发智能图像的作用将会占据很大的部分其今后的发展趋势越来好，越来越广。

参考文献：

图像处理技术论文范文第5篇

图像处理 图像分析 艺术化 数字媒体技术

一、前言

浙江理工大学数字媒体技术专业旨在培养德、智、体、美全面发展，具有良好的科学艺术素养，系统地掌握数字媒体设计、制作、处理的理论知识和专业技能，精通数字媒体核心技术，具有新媒体艺术创作能力以及面向网络的、新型数字媒体综合开发能力，能够在国家机关、高等院校、电视台、电影厂、广告公司、游戏制作公司和大中型企业等从事数字媒体设计制作、兼通艺术和技术的复合型的高级人才。

“数字图像分析与艺术化处理”是一门在对传统的“数字图像处理”课程内容进行调整的基础上，针对数字媒体技术专业新开设的专业课，该课程主要讲述利用计算机对数字图像进行分析和处理的方法和技术，强调生成不同艺术效果的处理方法。

本文首先对传统“数字图像处理”课程的特点进行了分析，并结合数字媒体技术专业的需求进行了分析，提出了开设“数字图像分析与艺术化处理”课程的必要性；然后就“数字图像分析与艺术化处理”课程的课程内容、实践教学、教学方法与手段、师资队伍建设进行了讨论；也对目前存在的问题进行了分析；最后总结我们的经验与不足。

二、开设“数字图像分析与艺术化处理”课程的必要性

从教学内容上，近年来《数字图像处理》已经形成以数字图像基础、图像增强、图像复原、彩色图像处理、图像编码、形态学处理、图像分割和对象表示与描述为基本教学内容的一门信息类专业课程。而且，随着新技术在图像处理中的广泛使用，诸如小波变换、遗传算法、神经网络等新内容不断增加到课程体系中。但涉及艺术化处理的内容较少，目前，讲述图像艺术化处理的教材或者参考书基本都是讲述如何使用图像处理软件Photoshop进行制作的，而基本没有讲述对图像进行艺术化处理的理论和方法的。对旨在培养艺术和技术相结合复合型人才的数字媒体技术专业，图像作为一种重要的媒体形式，学习对图像进行艺术化处理的理论和方法是必要的，也是十分有益的。

那么，开设这门课程是否可行呢？虽然目前还没有一本数字图形艺术和处理的教材，但针对数字图像进行艺术化处理，已经有了大量的研究，特别是在图像学领域，艺术绘制的研究更是硕果累累《艺术化绘制的图形学原理与方法》一书对相关工作进行了全面地归纳总结。图形学艺术花绘制的结果基本都是以图像的形式表现出来。所以，从教学内容取材上，是完全没有问题的。

三、课程的总体设计

根据数字媒体技术专业的特点，考虑到课时的限制。“数字图像分析与艺术化处理”课程的教学内容分为以下8讲：

第1讲为数字图像基本概念和图像编程，主要介绍图像概念、图像感知、获取、采样、量化，图像的基本类型和主要文件格式，以及对BMP文件的读写和DIB类介绍。

第2讲为图像信号处理基本理论，讲述几种常用变换及其应用，包括傅立叶变换、离散余弦变换、小波变换和雷登变换。

第3讲是图像特征提取，主要讲颜色、形状、纹理等特征的描述、提取及分析。

第4讲为图像处理基本操作，讲述空域和变换域图像增强，二值图像和灰度图像的形态学处理。

第5讲为图像的分割、恢复与合成，讲述基于像素、区域和辩解的分割及所属；图像降质的数学模型，以及滤波法、代数法、非线性法等恢复方法；图像的合成算法。

第6讲为彩色图像处理，讲述彩色基础、彩色模型及相互转换、伪彩色变换、颜色转移。

第7讲为数字图像的艺术化处理，讲述基于像素级运算的艺术化效果生成，基于笔画绘制的艺术技法模拟，直接借鉴参考图像中的色彩搭配和纹理效果的艺术化绘制，基于绘图样例的艺术化绘制模拟。

第8讲为图像特征降维及其应用，讲述线性和非线性降维的方法和应用。

四、实践教学的设计

“数字图像分析与艺术化处理”课程具有涉及的知识面广、理论较深澳、内容不断丰富等特点。对这样一门涉及技术与艺术，既强调处理方法的理论性，又强调实践结果的艺术性的课程。仅凭教师的课堂讲述是远远不够的，必须辅以足够的实践锻炼，让学生巩固所学理论，锻炼实际动手能力，激发学习兴趣，提高综合利用所学理论，进行设计开发和研究创新的能力。

在设计图像处理实践环节时，一方面，要保留有代表性的经典内容，同时考虑到近年来彩色图像已得到广泛应用，增加彩色图像处理的内容，以满足社会发展的需求；另一方面，针对图像的艺术化处理，设计相应的实验内容，实验结果的直观艺术效果中能有效弥补理论的枯燥乏味，提高学生的学习兴趣。

根据实践内容的不同，我们把实验分为以下四种类型：基本型、设计型、创新型和综合型。基本型实验，主要是通过实验对基本理论进行实现，加深学生对基本理论的理解；设计型实验，要求学生对所学理论进行简单应用；创新型实验主要是通过学生自由分组，通过教师提示，大脑风暴等多种形式，让学生进行创新思维，不要求实验结果的完美性，关键在于创新和创意。综合型实验，要求学生完成运用多种图像分析处理理论和方法，完成一项具体的任务。而且这门课程需要进行实践的内容较多，为了解决实验内容多与学时有限之间的矛盾，我校在设计该课程的实践环节时，采用实践作业、课内上机实验、大作业和课程设计四种实践形式。考虑到学生后续学习工作的实用性和实验的效率，在实验环境和开发工具的选择上，我校采用C++和Matlab作为主要实践教学语言，在实验类型、实践形式和开发环境之间的具体操作如下：

基本型实验，安排一次课内实验，主要是如何利用C++进行数字图像的读写及直方图统计，以便学生熟悉BMP图像的格式，掌握BMP图像文件的读写，并进行像素数据的处理，为后续实验打下基础。另外，要求学生通过实践作业的形式，学习使用Matlab进行图像读取等基本操作。其他基本型实验主要以实践作业的形式进行，建议学生使用Matlab完成。

设计型实验，主要使用C++作为开发语言，安排三次课内实验，分别是图像增强、图像的特效显示、图像的艺术化处理。图像增强选择空域图像增强、变换域图像增强；图像的特效显示可以实现图像的渐隐、图像的伪彩色处理等；图像的艺术化效果可以完成Laplican素描、马赛克效果艺术化绘制。

创新型实验，以大作业的形式布置，学生自由结合成小组，可以从参考题目中选择之一进行，也可以自己确定所作内容。如在线图像艺术化处理系统、图像艺术化显示系统等。

综合型实验，以课程设计的形式完成。要求学生完成一个简单的图像处理系统，或者图像应用系统，但必须包含图像分析、艺术化处理的内容。

五、教学方法与手段

根据“数字图像分析与艺术化处理”课程的特点、数字媒体技术专业的学生的所学课程的特点，我们在常规教学教学方法和手段的基础上，还采用了下面的教学方法和手段：

1.技术与艺术相结合、操作和理论相结合。由于学过艺术类的课程，如《色彩构成》、《绘画基础》、《平面形态设计》等；并对Photoshop和Flash等软件的使用较熟悉。所以在讲述色彩相关的内容时，对于学生熟悉的内容，简单带过；对于图像处理分析的多数理论，Photoshop中都有对应的操作，可以将理论和操作相结合。

2.先修后续课程间广泛结合。由于“数字图像分析与艺术化处理”涉及计算机、艺术、信号等多个领域的知识，广泛应用于虚拟现实、网络媒体、生物医学、工业、国防等多个方面，先修和后续课程较多。同时，增加了课程的难度，同时也可以充分利用先修和后续课程之间的联系，进行课程内容的整合、实践环节的综合。我们在先修课程面向对象程序设计和可视化编程中，以图像处理为例子进行讲述，有了图像的编程基础，在“数字图像分析与艺术化处理”课程中，实验课就更容易开展。在于后续课程衔接方面，在讲到图像特征提取时，利用“数字摄影”课程的照片，结合“虚拟现实技术”课中的全景漫游图片的拼接进行讲解，不但把这些课程的内容有机的结合起来，而其可以提高学生的兴趣，达到学有所用的目的。

3.传统教学手段与现代教学手段相结合。“数字图像分析与艺术化处理”这门课，内容多，知识面广，实践性强，可时少。在讲授时，充分利用多媒体课件节省板书时间；利用视频，展示处理过程和效果，更直观；利用网络交互式图像分析处理平台，提高学生动手的积极性，便于老师和学生就实践环节进行沟通。

当然，在教学中，我们也遇到了一些问题。首先，是教材，目前还没有完全合适的教材可供选用，所以只能使用自编讲义。其次，传统的图像处理理论多针对灰度图像进行处理，如何把图像处理理论更好地应用到彩色图像的处理中。第三，对于图像的艺术效果的评价，涉及到人的主观因素，如何客观地进行分析，还需要更多的研究成果予以支撑。

六、教学队伍建设

“数字图像分析与艺术化处理”这门课，横跨技术和艺术。而同时精通数字图像分析和处理理论，又具有较好艺术功底的老师十分难得。在实践中，我们采用校内与艺术设计学院联合教学，校外积极引进具有艺术背景的教师参与到该课程的教学中来，同时针对现有教师，组织先修后续课程的任课教师，组成教师团队，进行综合教学。

七、总结

本文基于数字媒体技术专业的培养目标，分析传统的“数字图像处理”课程对于数字媒体技术专业的不足；结合学校开课实际，就数字媒体技术专业开设“数字图像分析与艺术化处理”课程进行了探讨，希望能够对数字媒体技术专业技术和艺术复合型课程的教学和建设有所促进。

参考文献：

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[6]“数字图像处理”课程实验改革与实验系统的研究.高等理科教育，2003，(4)：100-103.

图像处理技术论文范文第6篇

关键词：数字图像；处理技术；电子信息

中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2012）09－0153－02

不论在哪种通讯手段中，人们都更愿意选择直观的图像表达，因此，未来社会对图像传递信息的要求越来越高，及时性、直观性、客观性等发展条件都对现有的数字图像处理技术提出了挑战。

1数字图像处理技术概述

数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用，人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。

经过多年的发展，现在的电子图像处理技术已具有了以下特点：更好的再现性：数字图像处理与传统的模拟图像处理相比，不会因为图像处理过程中的存储、复制或传输等环节引起图像质量的改变；占用的频带更宽：这一点是相对于语言信息而言的，图像信息比语言信息所占频带要大好几个数量级，因此图像信息在实现操作的过程中难度更大；适用面宽：可以从各个途径获得数据源，从显微镜到天文望远镜的图像都可以进行数字处理；具有较高的灵活性：只要可以用数学公式和数理逻辑表达的内容，几乎都可以用电子图像来进行表现处理.

2数字图像处理技术的发展

自从美国在1964年开始通过卫星获得大量月球图片并运用数字技术对之进行处理之后，越来越多的相应技术开始被运用到图像处理方面，数字图像处理也作为一门科学占据了一个独立的学科地位，开始被各个领域的科学研究运用。图像技术再一次的飞跃式发展出现在1972年，标志是CT医学技术的诞生，在这种技术指导下，运用X射线计算机断层摄影装置，根据人的头部截面的投影，计算机对数据处理后重建截面图像，这种图像重建技术后来被推广到全身CT的装置中，为人类发展做出了跨时代的贡献，随后，数字图像处理技术在更多的领域里被运用，发展成为一门具有无限前景的新型学科。之后十年数字图像处理技术也朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或计算机视觉。很多国家已在这方面投入了很多的研究精力，并取得了高深的研究成果，其中，20世纪70年代末提出的视觉计算理论为后来计算机数字图像技术的理论发展提供了主导思想，但理论上如此，在实际操作中还存在着很多的困难。

我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平，首先，对于成像数据的收集能力方面，我国通过成功研发的一系列传感器以及发射的对地观测卫星，能够及时有效地获得风云、海洋、资源和环境减灾等方面的相关数据，并取得了有效的数据结果和数据成像效果。另外，数字图像处理技术应用较为广泛的领域代表分别是建筑、通行工程和生物医学工程方面，这些方面对数字图像处理技术的应用，最能直接体现该技术的发展现状。在建筑行业中，数字图像处理技术可以将拟建造的建筑或建筑群的高度、密度以及其他可能影响建筑质量、建筑环境的信息转换成图像，从而使设计者更为合理地进行规划；在通信工程领域，数字图像技术和语音、文字等因素构成了现代多媒体的基本内容，在传递图像的过程中，采用编码技术来压缩信息的比特量，这种技术现在的发展内容包括变换编码等，未来可能发挥作用的还有小波变换图像压缩编码、分行编码等。在生物医学工程中，书籍图像技术能将人体活动的机理以图像的形式客观地呈现在研究者面前，对医学未来的发展具有不可替代的作用。

3数字图像处理技术的发展趋势

计算机数字图像处理技术在未来信息技术方面将会发挥的重要作用早已被人们看到，对于计算机图像技术的发展道路，大致可以归结出3个原则性内容：①未来数据图像技术强调高清晰度、高速传输、实时图像处理、三维成像或多维成像、智能化、自动化等方向发展。②未来数字图像处理技术强调操作、运用的方便性，图像处理功能的集中化趋势是必然会存在的。③更新的理论研究与更快的算法研究。理论走在实践的前面，已经是现代科学的特点，未来数字图像处理技术的实际运用要取得更多的发展，必然离不开理论和研究方法的更新，新理论中包括小波分析、分形几何、形态学、遗传算法等都将得到更深层次的发展。

4结束语

数字图像处理技术的有效应用在人们日常生活中就能切身地感受到，不管是看电视、看电影、上网还是移动通信，每个人都与这种技术发生着最紧密的联系。数字图像处理技术的发展关系到每个人对优越的社会生活、现代物质享受的程度的深浅，所以，对之进行及时的研究和关注在电子通信行业中是非常重要的。

图像处理技术论文范文第7篇

关键词：计算机技术 图像识别 算法 分析

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）07（b）-0000-00

影响事物形态的因素是多方面的，当这些复杂条件对某一事物进行共同作用时，就会影响人们对这一事物的准确判断，给人们的工作和生活都带来极大的不便。通过计算机技术对事物进行智能化识别可以帮助人们了解事物的本质，近些年来，对于该项技术的研究和探索已经成为各国电子计算机工程界重点攻克的课题。对其进行充分的研发利用无论对整个社会还是对具体的某一个人都有非常重要的意义。

1计算机图像识别技术的具体应用

自电子计算机技术投入应用以来，计算机图像识别技术就凭借其强大的工作性能受到了广泛的青睐。简单地说，计算机图像识别也就是相关工作者或科研人员利用电子计算机拍摄图像的功能获取图像，并运用图像识别功能对其中需要加以识别的内容进行甄选和识别的过程。这对这种特性，相关人员开发出多款计算机图像识别技术的相关应用产品，为人们的生活带来了极大的便利。同时利用该种技术图可有效地识别各种宏观或是微观的事物，例如交通系统对于违规车辆的监控，生子是对生物体或是人体中存在的病毒细胞的监控。目前，计算机图像识别技术已经被广泛地投入使用，涉及到日常生活中的方方面面，比如对社区安全环境的监控，对车辆行驶情况的监控等等。小到生活的细枝末节，达到国家的政治军事都充分利用了计算机图像识别技术。

目前，计算机图像识别技术的主要的应用载体基本包括三种类型，它们分别是个人电子计算机设备、智能移动手机设备以及嵌入式终端设备。这其中，嵌入式终端设备对于图像识别技术的应用最为广泛，比如日常生活中所遇到的指纹识别或是人脸识别都是其应用的代表。

2计算机智能图像识别的相关技术条件

计算机技术具有高度的专业性，这项工作的进展需要工作人员拥有丰厚的理论知识以及过专业操作能力。计算机智能图像识别技术功能的应用需要完整的图像识别系统以及计算机智能软件的开发应用。

其中，图像识别系统包括对图像进行预备处理的系统，对图像进行压缩处理的系统，对图像的主要特征进行识别和提取的系统，以及对图像进行智能化分类的系统。首先，对图像进行预处理的目的是为了提升图像的可是识别性，通常由二值化处理、灰度化处理以及平滑去噪处理这三个方面，二值画处理只要通过对灰度值的处理将图像进行黑白效果处理，通常设定的灰度值为0或是255，但是具体选取哪一个数值要根据选取的图像要求来决定。灰度化处理主要是指对图像的像素颜色（红、绿、蓝）进行特殊处理，并进行图像灰度直方图的绘制。图像的平滑去噪处理是指重点突出图像的重点部分，将多余的部分去掉，保证人们看到的图像更加清晰和直观。

同时，人们利用计算机技术对图像进行压缩处理，目的在于方便图像的保存和传输。压缩处理简单来说就是利用压缩代码将图像中无用的信息进行压缩和删除，但是必须要保证图像的可识别性。压缩代码种类繁多，具体只用何种代码也要依照情况而定。

关于图像特征的提取是图像识别过程中最重要的一部分，在这一过程中，计算机图像识别软件一定要保证图像的真实性和完整性。通常，图像特征提取系统包括图像的颜色特征、图像的纹理特征、图像的形状特征等。

智能化图像识别处理，简单来说就是将计算机与人类的大脑进行类比，对所“看见”的事物进行独立的判断。为了实现这一目标，相关技术工作人员要注重研发全新的计算机智能应用程序，通常，计算机工程师都利用C++语言语言进行计算机程序研发工作，在传统的图像处理应用过程中，这种程序语言具有很强的优越性。但是对于智能软件而言，其灵活度还有待提升。针对这一问题，不少软件开发公司已经开始了新的语言程序的开发工作。

3关于计算机智能图像识别的算法研究

智能进行图像处理的基本要求在于，无论识别对象进行了何种方式的何种形态的变化，计算机都能及时的抓住其本质特征，对其进行有效的识别。因此，在只能图像识别算法中，要注意保证图像的不变性。目前，被应用最为广泛的算法是不变矩方法。该种算法利用的是图像平移和旋转之后不发生改变的数学特征对图像进行智能识别。

不变矩算法主要利用二阶中心和三阶中心构造了七个不变矩，在图像连续平移、缩放或是旋转的条件下，它们的特征仍然保持不变。

通常情况下，不变矩理论都会与D-S证据推理理论进行相互配合，这一证据理论是邓普斯特（Dempster）在20世纪下半叶首次提出的，由他的学生谢弗（Shafer）在之后进行了不断改良的基础之上提出的一种不精确推理理论，该理论也被称为Dempster/Shafer 证据理论（D-S证据理论），属于人工智能范畴，最早应用于专家系统中，具有处理不确定信息的能力。作为一种不确定推理方法，证据理论的主要特点是：满足比贝叶斯概率论更弱的条件；具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力。该理论的应用范围非常广泛，技术工程人员对其进行了不断的补充发展，并以此理论为基础发展了ER算法。

在D-S证据理论中，由不相容的两个假设的命题组成识别框架，在这种框架下，针对某一问题，该理论列出所有可能发生的情况，但是只有其中一种情况是真实发生的，我们将这种情况视为问题的正确答案，并该框架的子集称为命题。其中，各个命题可能发生的基本情况被视作基本概率分配（BPA，也称m函数），将m（A）视为基本可信数，并用它反映着对A的信度大小。利用信任函数Bel（A）对命题A的信任程度进行表述，似然函数Pl（A）表示对命题A非假的信任程度，也即对A似乎可能成立的不确定性度量。实际上，[Bel（A），Pl（A）]表示A的不确定区间，[0，Bel（A）]表示命题A支持证据区间，[0，Pl（A）]表示命题A的拟信区间，[Pl（A），1]表示命题A的拒绝证据区间。设m1和m2是由两个独立的证据源（传感器）导出的基本概率分配函数，则Dempster组合规则可以计算这两个证据共同作用产生的反映融合信息的新的基本概率分配函数。

4计算机智能图像识别技术的特点

计算机智能图像识别系统只要是指利用计算机强大的计算功能，对图像信息进行具体的分析，将图像转化为数字信息，精确的识别在不同状态下的图像特点。为了强化这项功能，研究人员更注重利用各种类型的空间映射反应清晰明确的显示图像特征。

智能计算机图像识别技术具有很强的技术性，综合表现为以下三个方面。

首先智能计算机图像识别技术包含的数据更加全面，信息更加丰富。其次，智能计算机图像识别技术要求计算机内部的各个系统进行充分的配合。因为在对图像进行压缩处理和信息提取的过程中，由于各个图像像素之间存在着极强的关联性，各个系统之间的工作流程必须保持顺畅，方便实现图像的特征提取和分类。最后，智能化的计算机图像识别技术在很大程度上受到人为因素的影响，因为智能识别图像通常需要借助一定的软件进行识别，在图像被输入之后，需要专业的软件操作人员对其进行分析。工作人员的专业能力和水平决定这图像分析的质量。

5计算机智能图像识别的拓展应用

计算机智能图像识别技术是针对当下人们生活工作以及科研工作的需求而提出的理论，因此，它具有广泛的市场前景。随着科学技术的发展，智能一词早已不仅仅局限于电子计算机，掌上电脑智能手机的出现已经取代了计算机绝大部分的功能。智能图像计算机识别技术的使用是多方面的，目前，随着智能手机技术的不断发展，移动端智能软件技术的发展也在不断加快，大多数的拍照软件和社交软件都应用了图像智能识别技术。

随着计算机智能图像技术的不断发展，该项技术在人们生活中的影响也将逐渐加深，所涉及的范围也将不断扩展。比如，在城市规划的过程中，可以利用航拍等方式获取城市布局的图像，利用智能识别图像的方法，及时发现城市规划过程中的不组织之处。在城市进行道路修建的过程中，可以利用该项技术，对公路修建的情况进行及时的监控，保障城市基础设施的建设质量。

计算机图像识别的系统应该得到更加全面全面的优化。在图像进行获取的阶段，系统应该具备自动识别图像类型，自动寻找图像重点信息的功能。

在图像的预处理技术方面，系统应该对图像进行充分的灰度化处理与灰度拉伸。这样做的主要目的在于提高图像处理分析的效率，对图像的特征进行更加全面的提取。在图像识别的过程中，技术人员要注重对算法的充分利用。要对图像的样本进行充分的获取，并根样本的特征，对图像进行智能的识别和分类，针对图像的不同数据内容，自动将其保存为对应的格式，并将其存储于特定的路径之下。

6结语

综上所述，计算机智能图像识别技术对社会生活已经起到的非常重要的影响。该项技术的相应算法是比较复杂和困难的，研发人员一定要在这项工作中注入更多的时间和精力，注重与国外的科技人员进行及时的沟通交流，掌握全新的技术理论，推动计算机智能图像技术的快速发展。希望笔者在该文中所阐释的内容可以对相关工作人员起到一定的指导作用。

参考文献

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图像处理技术论文范文第8篇

关键词：计算机智能化；图像识别技术；理论性探究

中图分类号：TP391

计算机智能化图像识别主要是利用计算机系统对输入的图像进行处理和分析从而识别出多种不同模式的对象。计算机技术和信息技术的不断发展使得计算机智能化图像识别技术得到了越来越广泛的应用。信息时代的今天，人们在生产实践的活动过程中已经不再凭借身体的各个器官来接受信息和感知世界的，计算机智能化图像识别技术可以快速地获得所需要的信息从而帮助人们更好地思考和决策[1]。虽然计算机智能化图像识别技术在我国已经获得了相当程度的发展，但是要想赶上时代的步伐应对变化莫测的国际市场就必须对计算机智能化图像识别技术进行理论上的突破。本文在此将重点讨论计算机智能化图像识别技术的相关发展和创新。

1 计算机智能化图像识别系统概述

计算机智能化图像识别系统一般分为五个部分，即对所要识别的图像通过一定的方式将其输入到计算机内，经过计算机预处理和特征提出再对识别的图像进行匹配和分类。作为计算机智能化图像识别的第一步，图像输入主要是将已经采集到的图像输入到计算机内进行处理。计算机预处理过程主要是对将要识别的图像进行图像区和背景区的分离并且将图像进行细化增强图像的二值化，提高计算机智能化图像识别的后期处理的速度和效率。为了能够尽量地还原图像的真实性和减少其虚假特征可以将图像的特有特征用数值的形式表示出来。在计算机智能化图像识别系统中如果需要将输入的图像与已有的图像进行匹配就必须用一种精确的方法将其分配到不同的图像库中减少计算机对图像的搜索时间。在计算机智能化图像识别系统中为了准确地判断出所输入的图像的性质就必须把当前输入的测试图像和之前已经保存的图像进行对比和分析。具体如下图所示：

图1 计算机智能化图像识别系统

一般来说，计算机智能化的图像识别技术常用的方法包括统计识别法、句法识别法与神经网络识别法等三种方法。

（1）统计识别法。由于在实际图像中背景与目标的线性是不可分割的，所以统计识别法是具有最小分类误差的一种方法。其原理主要以数学中有关决策理论的知识为基础，建立统计学的识别模型，并通过此类模型对图像作出分析与统计，寻找图像中认识的规律性，最终利用图像特点中本质特征的提出来实现识别。

（2）句法识别法。此类方法是统计识别法的一种补充，其对图像特性的描述主要依靠的是符号。由于句法识别法学习了语言学内句法层次的结构排列，所以它能够通过分层表述的方式将复杂的图像简化为简单的多层子图像或单层图像，能够有效突出被识别图像结构的信息。

（3）神经网络识别法。所谓神经网络识别法，主要是指利用神经网络中计算的方法对目标图像作出识别的一种方式。由于神经网络存在着能够实现分布式处理与存储、能够大规模实现并行、具有自适应与自组织能力，所以此类方式在处理需要同时对模糊与不精确的许多条件与因素作出考虑的图像进行处理时尤为有效。

2 计算机智能化图像识别技术的研究现状

在对图像进行识别和处理的领域中图像的识别和分割是一个也重要的问题。虽然在相关专家和工作人员的共同努力下取得了相关的发展，但是还是有许多的问题需要解决。传统的图像识别主要经历了文字识别和数字处理以及物体识别三个阶段。在20是50年代的时候文字识别的对象主要是字母和数字以及符号，许多的专用设备都开始广泛地运用了这一技术。在20世纪60年代中期数字图像开始运用于对图像的处理和识别的研究领域，数字化图像处理更加具有存储量大和方便传输和压缩等优势，为图像识别技术的发展提供了非常广泛的发展空间。数字图像处理主要是表现在对物体的识别中的三维数据和图片的感知和认识。物体识别主要是在前两个阶段的基础上借助了人工智能化的特点将其研究和探索的成果广泛地运用到各种行业领域中。

计算机智能化图像识别技术在目前需要提高其对图像的识别能力，在图像的传输过程中充分地运用不同类别空间的映射[2]。作为一种成熟的图像识别和处理技术，计算机智能化图像处理技术在不断地研究和发展，对各种图像的类别和特征进行有效地对比和匹配，提高图像处理后的清晰度和识别度。

3 计算机智能化图像识别技术的特点和优点

3.1 计算机智能化图像识别技术的主要特点

（1）信息量大。计算机对图像信息的处理主要是采用二维信息的方式，因此对计算机的配置和计算机的运行系统的速度以及计算机的存储量都有非常严格的要求。图像信息与语言信息相比所需要的频带较宽，无论是在计算机的成像过程中还是在图像的传输中以及图像信息的存储和处理的过程中都需要一定的科学技术。

（2）相关性大。计算机系统中对图像的各个像素都是具有一定的关联性，所以在计算机智能化图像的识别过程中需要对输入的各种图像信息进行有效地压缩才能够对不同的图像信息进行分类和匹配。尤其是对三维景物的选取上，输入的图像本身是没有再现三维景物的几何信息能力，因此对三维景物的背后所需要反映的部分信息必须进行适当地假设和重新的测量[3]。计算机在对图像进行智能识别的过程中需要对三维景物进行适当地引导以便于解决在计算机智能化图像识别过程中所产生的问题。

（3）人为因素大。计算机智能化图像识别在对图像进行后期处理之后总是由人来进行评价的，因而计算机在对图像进行智能化识别的时候受人的因素影响较大。然而，人的眼睛总是会受到周围环境的影响以及情绪和知识兴趣爱好的影响。因此，为了提高计算机对图像进行智能化识别的质量应该尽量地让计算机模仿人的视觉，充分地模拟人们在对图像进行观察和评价时候的状态。

3.2 计算机智能化图像识别技术的优点

（1）精确度高。因为现在的科学技术水平的限制只能将一幅模拟的图像进行数字化处理转换为一种二维数组，基本的扫描仪都能够对图像的像素转化为32位。因此计算机智能化图像识别能够将任何的图像的精确度满足用户的任一要求。

（2）表现型强。计算机智能化图像处理可以准确地处理影响图像处理的相关因素，例如图像的存储状况和图像的输入过程中出现的问题和故障。计算机智能化图像识别系统能够在任何的情况下对图像进行还原和再现从而保证了图像在经过计算机识别和处理的时候的像素。

（3）灵活性好。计算机智能化图像识别系统在对图像进行识别和处理的时候，可以根据图像的客观情况来将其放大。由于图像的信息总是来自于各个方面，无论是来自生物显微镜下的细胞图像还是对于宇宙中位于天文望远镜下的庞然大物都能够在计算机智能化图像识别系统中进行识别和处理，通过线性运算和非线性处理实现图像的识别功能[4]。在对各种不同的图像信息进行正确地编码之后用二维数据将图像的灰度进行组合在计算机上可以清晰地显示出图像的质量。

4 计算机智能化图像识别技术的理论性突破

4.1 计算机智能化图像识别技术朝着高速化和标准化的方向发展

无论是在生活领域还是科学领域计算机的运行速度都会对生活和工作产生重要的影响。尤其是对图像进行智能识别对计算机具有特别的要求，而现在的计算机在科学技术水平的促进下不断地提高其自身的硬件水平。不仅如此，在计算机的内部配置方面也比以前有了相当大的进步，计算机在进行图像的采集和处理的过程中分辨率都大大地提高了，同时对图像的存储设备的性质也在日益地更新。图像作为一种二维度信息，计算机将其进行识别的过程中将更多的三维信息赋予图像中并且通过各种计算和技术的处理而得到相应地改进[5]。

同时，计算机在对图像所显示的数据进行整理和压缩的时候开始以多媒体的形式对其进行信息化转换，使得计算机智能化图像识别尽量能够按照人的思维和意识来进行从而提高计算机的智能化水平和对图像识别的工作效率。

4.2 计算机智能化图像识别技术朝着多维方向和高科技方向发展

计算机在对图像进行识别的过程中开始从二维角度向三维角度和多维角度发展，因此对各种图像的数据信息处理的更加精确。目前由于硬件水平的逐渐提高，计算机的中央处理器的功能也在不断地提高，因此计算机智能化图像识别的领域越来越广泛。随着新的技术理论和新的科学计算方法的诞生，计算机在对图像的识别和处理过程中更加侧重对其详细的信息进行分类和整理，经过系统的转化后形成高清晰度的图片。

5 计算机智能化图像识别技术的运用

计算机智能化的图像识别技术尽管面临着许多困难与问题，但此类技术依旧得到了较好与较快的发展。就近些年其变化与发展而言，在今后的发展过程中，计算机智能化的图像识别技术将会出现飞速的发展阶段，人工智能与立体视觉同时也将成为计算机智能化的图像识别技术未来发展的方向。由于短时间内图像识别技术实现计算机通用性较大的全自动系统的可能性较小，所以在未来的发展历程中，计算机智能化的图像识别系统需要和不同类型的应用进行结合开发。

5.1 医学生物工程

计算机智能化图像识别技术可以对诸如红细胞和各种染色体进行识别，从而有利于医生更好地了解患者的病情和更好的医学研究。在医院的很多部门例如心电图的分析以及彩超和超声波图像处理都广泛地运用了计算机智能化图像识别技术。

5.2 工程建设方面

计算机智能化图像识别技术在工程项目的建设过程中得到了广泛的应用，尤其是对相关零部件的检测和分类以及对输电线路故障的分析和排查方面都借助计算机的智能化工程得到了有效地解决。在工业生产过程中，施工人员对工程的焊接和装配的过程中都充分地运用计算机对图像进行智能化识别从而减少了施工误差的发生，保障了整个工程项目建设的质量。

5.3 文学艺术方面

文学艺术方面对计算机智能化图像识别技术的使用非常普遍。在广播电视领域，电视要想播出高清晰度、高质量的画面就必须借助计算机对所拍摄的画面进行处理和识别。计算机能够对动态图像进行相应地采集加工合成从而形成电视画面。为了避免图像在播出的时候出现失贞的情况，计算机可以对输入的画面进行智能化处理，尤其是一些人为的失误都能够通过计算机进行自动地调整。在美术方面，计算机智能化图像识别技术可以对每一幅作品的像素和色彩方面进行相关地调整，使其输出后能够更好地反映现实生活的。除此之外，计算机智能化图像识别技术在服装设计与制作和动画制作以及发型设计等方面均发挥了重要的作用。

5.4 商务业务方面

计算机智能化图像识别技术在电子商务和酒店商务方面具有重要的影响，其可以在很多的方面代替人工操作从而节省大量的人力资源。比如，员工每天在进行上下班的时候都可以在经过大门通道的时候进行电子身份签到和认证。同时对于一些重要的商业资料也可以通过计算机智能化图像识别技术进行防伪说明等等。

除此之外，计算机智能化图像识别技术还经常运用于航空航天事业和通信工程事业以及科学研究等领域方面，为我国的经济发展带来了重大的影响。

6 结束语

文中通过对计算机智能化图像识别技术的特点和概念以及其优点等方面进行了简要地分析和阐述，同时对其在理论上的创新和突破进行了讨论。计算机智能化图像识别技术在科学技术的发展下还有很长的路要走，我们必须对其进行高度地重视。随着社会的发展，对图像进行智能化地处理越来越重要。计算机智能化图像识别技术在工业和农业以及科学研究等各个方面将发挥关键的作用。同时，计算机智能化图像识别技术在不断地运用和发展过程中将会越来越成熟。

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图像处理技术论文范文第9篇

关键词：计算机图像处理技术 发展趋势 未来展望 探讨

谏缁峄疃？人类主要通过身体的各个器官来感知世界、接受信息，其中70%的外界信息是利用视觉获取的，人类将通过眼睛看到的信息图像反馈给大脑，经过大脑处理后作出相关反应。当前随着科学技术以及人类社会的进步，时代已经全面实现信息化，如何有效快速地获取信息，对人们的决策和思维产生直接影响。图像是人类获取信息的关键途径，因此，对图像进行快速而准确的处理，将决定技术的价值，而通过计算机对图像进行有效处理，可以让人们准确快速地获取信息。

1 计算机图像处理技术

1.1 图像分析与处理技术

随着人类社会科学技术的进步，计算机技术已经经过多次创新和改革，计算速度更快，在技术进步的同时，设备成本也在不断降低。图像分析和处理技术已经在我国多个领域得到应用，并且发挥了关键作用，其可以提高分析和测量的精准度，进而强化工作质量。而随着图像分析和处理技术的更加成熟，其将成为推动社会发展的重要技术领域。

1.2 数字处理技术

数字处理技术在我国起步较晚，技术水平与西方发达国家有一定的差距，在我国30年的发展历史中，各个领域对其需求量不断增加，其应用范围也在持续扩大。在社会实际以及理论中得到大量应用，并且取得了较高的成就，数字处理技术可以强化照片质量，通过多种技术手段对图像质量进行改进。因此，我国一定要加强对数字处理技术的研究，并且针对薄弱之处进行完善和补充。

2 计算机图像处理技术的主要优势

2.1 再现性好

图像处理技术具有鲜明的特点，在对图像进行处理时，可以对原有图像进行最大程度的保留。保证图像在经过处理后，质量不受到任何影响。

2.2 精度高

图像处理技术可以使图像实现数字化，但是由于设备的不同，其功能具有一定的差异，因此不能实现最佳效果。当前，市场常见的扫描仪具有更好的精度功能，可以帮助计算机实现图像处理的目的。以往的图像处理方式为了提高精度，需要经过一系列复杂的处理，并且对设备进行重新改善，从经济方面分析，计算机图像处理技术具有更大的优势。

2.3 m用面宽

当前，数字图像有很多种来源渠道，因此，在对图像进行处理的过程中，可以对其进行任意处理。图像能够小到显微镜图像，大到用户所需要的尺寸。因此，计算机图像处理技术具有更加广泛的适用面。

3 计算机图像处理技术的发展趋势

图像是人类感知外界以及获取信息的关键渠道，因此，图像处理技术对人们的生活和生产具有直接影响。随着计算机技术的迅猛发展，图像处理的发展趋势十分乐观，并且将在社会多个重要领域中得到广泛应用。

3.1 航空航天

图像处理技术对航空航天领域的发展起到重要的推动作用。当前，在我国航空事业中，运用计算机对图像进行准确的处理已经成为一项重要的技术。在对火星以及月球传回来的图像进行处理的同时，还能够从卫星遥感以及飞机遥感中获取火星以及月球的图像，进行有效以及准确的处理。最初的处理工作主要在空中进行，储存在设备中，当卫星返回地面后，将图片输入计算机中开展进一步的处理和分析工作。在分析以及研究数据时，图像处理技术起到了关键作用。同时，图像处理技术还可以用于农业规划、天气预报以及灾害监测等领域中。

3.2 医用医疗

图像处理技术可以用于CT技术，同时在医学研究方面也起到关键作用，通过图像处理技术可以开展疾病治疗以及诊断工作。同时图像处理技术还可以应用于医疗的其他方面，例如医学诊断、心电图分析、超声波处理以及X图像增晰。

3.3 武器军事

当前，随着计算机技术的蓬勃发展，军事设备也逐渐实现了科技化和自动化。图像处理技术对军事图像的分析和处理起到关键作用。例如导弹制造以及侦察图片分析，或者在军事模拟训练以及指挥系统中，都会应用到相关技术。同时，在公安系统中也可以应用到图像处理技术，处理视频、图像识别等也需要借助图像处理技术。

3.4 文化文艺

科技进步在很大程度上推动了社会发展，丰富了人们的生产生活，特别在文化生活中，图像处理技术可以对传统的艺术形式进行改进。主要体现在电影以及电视节目中，很多画面的编辑需要借助图像处理技术来完成，进而满足人们的精神需要，带给人们刺激的感官享受。

4 计算机图像处理技术的未来展望

首先，计算机图像处理技术将向智能化、多媒体化、多维成像、三维成像、高分辨率、高速传输、实时处理以及高清晰度方向发展。其次，该技术的主要研究方向是实现功能集成化芯片，进而为用户提供更加方便快捷的服务。最后，在图像处理方面，将引入一些全新算法和全新理论，例如神经网络、遗传算法、形态学、分形几何以及小波分析等。这些算法和理论将成为图像处理技术与理论的研究重点。

5 结语

总而言之，随着人类科技的进步，计算机在各个行业以及各个领域都得到了广泛的运用。同时，图像处理技术的应用领域也在不断扩大，从以往的设计、宣传以及家用等领域，扩展到文化艺术、公安系统、武器军事、生物工程、医学医疗以及航空航天等多个领域。因此，面对时代的发展，我们要充分重视该项技术的应用和研究，进而推动社会的持续发展。

参考文献

[1]戴春梅.探究计算机图像处理技术的发展新趋势[J].计算机光盘软件与应用，2014（21）：215，217.

[2]李玉荣.计算机图像处理技术的发展趋势探讨[J].无线互联科技，2015（9）：104-105.

[3]赵元富.计算机图像处理技术的发展及未来展望[J].读与写（教育教学刊），2009（11）：189.

图像处理技术论文范文第10篇

关键词：遥感图像处理 课程体系 模块化 教学实践

中图分类号：G421 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）05（b）-0185-02

遥感作为一种高效的探测、获取、分析和处理空间信息的先进技术手段，已广泛应用于各个领域。高等院校是我国遥感专业人才培养的主战场，它提供了一个综合性高、专业性强的平台[1]。在该平台上，可以针对社会的应用需求，塑造学生不同的个体特征，培养出适于不同岗位的研究型、应用型人才。因而，构建旨在培养学生综合素养，并突出其个体特征的课程体系具有举足轻重的作用。特色鲜明的体系可以在提升学生的综合素养的同时，也能够突出学生个体，因而可以更好地满足我国遥感专业人才培养的需求。

现阶段我国为遥感专业人才培养设置的本科专业主要有摄影测量与遥感、遥感科学与技术、地理信息科学等，在这些专业的培养方案中，《遥感导论》和《遥感图像处理》在多数高等院校中都有开设，并为专业核心课程之一，有的高等院校还开设了《数字图像处理》。《遥感导论》和《数字图像处理》两门课程可以视为《遥感图像处理》的前期基础课，因而在课程学期安排上应该提前。

《遥感图像处理》以地理学、测绘学、数理统计、计算机技术等为背景，在学习了遥感技术、图像处理技术的原理和理论基础上，着重介绍遥感信息处理的原理、过程与方法，并掌握遥感图像处理技术的发展动态与实际应用。由于《遥感图像处理》是多学科的交叉，与很多专业都有很密切的联系，而且发展速度较快，在遥感图像处理的教学中，一方面要求不同对象的学生掌握、理解或了解图像处理技术的基本原理；另一方面，还要求不同对象的学生理解或了解遥感图像的成像机理、处理技术和流程等。同时，图像处理技术和遥感技术具有技术更新快的特点，因而还需要学生掌握现阶段的状态以及最新发展情况。除了教学内容和教学方法外，实验教学也是《遥感图像处理》课程的重要的环节，传统的课程教学大都偏重于理论，一些已有的实验也主要是针对特定图像处理的一些应用，缺乏图像处理技术应用与遥感图像特征无缝结合和系统组织。

总的来说，目前的《遥感图像处理》课程体系主要存在以下几个方面的问题[2]：（1）传统的课程体系多注重经典理论，轻实验和实践[3]。除了应该重视理论教学外，有效地利用实践教学环节，有利于学生理解和掌握该课程内容，取得事半功倍的教学效果；（2）传统课程体系脱胎于数字图像处理，和遥感处理关键技术之间存在断裂面，遥感处理知识体系不够完善。

本文以我国高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学专业为例，针对《遥感图像处理》课程的教学目标，提出了适合高等师范院校本专业领域学生的课程体系的构建方案，并就其实践教学的效果和课程体系特色进行介绍。

1 课程体系的建立

内容的模块化设计是目前课程体系建设的主要方案，在很多高等院校的专业教学中得到了较好地应用[4]。为适于高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学专业教学需求，通过近10年左右的实践教学，我们将《遥感图像处理》的课程体系结构分为7个模块，如图1所示。

（1）图像基础模块：这一部分主要介绍遥感数字图像的基础知识，主要包括遥感数字图像、遥感数字图像的计算机存储、遥感数字图像的计算机视图与表达等内容，让学生了解遥感数字图像的基本概念和特点，并从计算机存储和显示的角度，定性了解数字遥感图像，引导学生建立遥感图像处理研究和实践的兴趣。

（2）定量遥感处理模块：遥感定量化是当前技术发展的重要方向之一，其分析和处理过程涉及到物理、大气等学科；本科生由于前期所开课程较少，感觉定量遥感处理的难度较大，因而我们主张在本科阶段掌握定量遥感的基础理论和图像处理，深层次处理设置在后续的研究生课程开设。

该模块的主要内容涵盖辐射定标、大气校正、热红外地面温度反演等，以Landsat TM图像为例，了解遥感图像的辐射校正和定量反演的技术方法：辐射定标结合Landsat TM的0级、1级产品，介绍遥感图像数字值（digital number，DN）转换为光谱辐射亮度的方法；大气校正主要讲述基于辐射传输方程的校正方法，结合6S和MOTRAN辐射传输软件包，完成遥感图像的大气校正；热红外图像地表温度反演以Landsat TM6为例，介绍单波段热红外图像的地表温度反演方法和技术流程。

（3）几何遥感处理模块：该模块针对遥感成像的纯中心投影、多中心投影、侧视雷达等不同构像方式，解释它们的几何纠正方法和技术流程；对于多项式纠正方法重点介绍，强度多项式的构建、地面控制点的选择、最小二乘法拟合等相关内容。

（4）数字图像增强模块：数字图像增强模块按照彩色增强、辐射增强、空间域增强、频率域增强、多光谱增强等顺序进行讲解。在这一部分，我们遵循系统深入的原则，基于遥感数字图像处理的实例，帮助学生系统复结并领会各种理论方法之间的逻辑顺序与本质。由于图像处理具有理论性和可视化强的特点，在这个部分教学中，我们希望加强学生对前置基础课程（如《遥感导论》和《数字图像处理》）所学基本理论和方法的深入理解，使其充分认识遥感机理理论知识在遥感图像增强应用中的指导意义，并体会理论本身的魅力。

（5）遥感图像融合模块：该模块从遥感图像融合的目的出发，介绍图像融合的主要方法和技术流程、图像融合结果的性能评估等；联系数字图像增强模块的多光谱增强子模块，以HIS变换、主成份分析、傅里叶变换和小波变换等为基础，阐述遥感图像融合的主要技术方法，并对其方法的缺点进行分析，提出改进的遥感图像融合方案。

（6）遥感图像分类模块：该模块主要包括计算机分类的基本原理、非监督分类、监督分类、计算机分类的新方法、分类结果后处理、精度评估等内容。在这一部分教学中，我们充分发挥图像处理应用性强的特点，选择最小距离法、ISODATA、最大似然分类法等，重点讲述其基础理论和技术方法，激发学生学习兴趣。

（7）变化检测模块：该模块是对前面所学模块的综合运用，向学生展示《遥感图像处理》立体而丰富的专业内容。在介绍遥感图像变化检测意义和技术流程的基础上，重点论述变化检测的分类后比较法和直接比较法；将变化向量分析法（CVA）作为典型算法进行讲述，通过土地覆被变化检测的应用实例，综合遥感图像辐射校正、几何纠正等知识，重点论述变化强度和变化方向的确定方法，并利用图像处理实践提升学生的研究性思维，初步培养学生的创新能力。

2 课程教学实践及其特色

2.1 加强实践教学环节，注重动手能力的培养

本课程主要教学目的是使学生了解和掌握遥感信息处理的基本知识、方法、基本技能和发展动态，初步掌握应用遥感信息处理技术分析和解决实际问题的能力。因而，实践教学能力培养是我们课程建设的核心部分。我们在每个模块中设置了多个实践环节，多角度、多目标的提升学生动手操作能力。

通过理论学习、实践处理等环节，增强学生对本课程的理解，并在此基础上使学生进一步掌握遥感图像成像的基本原理、基本理论和这些理论在遥感图像处理中的应用。近10年的教学实践证明，该课程的实践教学环节较好地调动了学生专业学习的积极性，取得了较好的学习效果。

2.2 内容延伸模块化，形成分层次课程体系

我们依据课程教学内容，构建了授课内容的基本框架，按照教学内容分块设置，根据学生学习阶段、课时安排、专业特色延伸等可以灵活变化，因而给授课内容带来了较大的机动性。

在每个教学模块中首先确定知识体系和拓展专题内容，将这些拓展专题分为偏应用型和偏理论型。每个专题中设置基本内容和扩展内容，形成模块化分层次的课程体系。

例如：在数字图像增强模块中，目前的大多数教材中存在直方图均衡化的内容，然而随着图像处理技术的发展和应用的拓展，人们发现在绝大多数遥感图像增强处理中不适合直方图均衡化处理，因此这部分内容可以不讲或让学生自学。图像增强部分的内容非常多，使学生清楚掌握第一节内容介绍的关键词，课程的延伸内容就会更易理解。根据学科特色和学习层次，可以有意识地引入偏应用专题或偏理论专题，更好地满足不同目标、不同层次的学生的需求。

通过遥感图像处理课程教学内容的分块划分，形成了层次化、模块化课程体系，在确保授课内容体系完整情况下，使内容选择更具条理和可操作性，便于培养不同目标导向的学生，更适于我国高等师范院校相关专业的教学设计。

2.3 多目标人才及其创新能力培养

社会对人才可以从不同的角度加以分类，从生产或工作活动的目的来分析，现代社会的人才可分为学术型（理论型）、技术型、工程型和技能型等。多目标人才就是多功能人才，其特点是多才多艺，能够在很多领域大显身手。当今社会的重大特征是学科交叉，知识融合，技术集成。因而，《遥感图像处理》多目标人才培养是培养学生在各个方面都有一定能力，同时在某一个具体的方面要能出类拔萃。

在高等师范院校地理学背景创办遥感科学与技术、地理信息科学等本科专业的情况下，不同层次、不同培养目标导向，可以让学生针对自己的发展方向选择应用型还是研究型，因而该课程体系更加具有灵活度。我们课程体系中设置的定量遥感模块，可以满足学生在应用型《遥感图像处理》课程中学习到研究型知识，丰富和完善学生的有关遥感处理的知识结构，提升学生的创新能力。实践教学证明，我们的本科生经过该模块的学习，也能够独立完成研究方案构思和具体研究路线设计，并在老师的指导下撰写科学论文。

3 结语

卫星遥感、图像处理技术的迅猛发展，其应用领域愈来愈广泛，该领域受到很多学生的垂青，激发了他们的学习热情。目前很多高等院校都开设了《遥感图像处理》这门课程。如何根据各个高等院校的学科特色、学生特点构建适合自己的课程教学体系、安排好授课内容、提高教学方法和教学手段的有效性是很多高等院校主讲教师最关注的，同时对于提高学生学习兴趣、加强实践应用能力以及培养信息技术时代的创新型人才具有重要意义。

笔者结合多年《遥感图像处理》课程的教学经验，设计了一个课程内容模块化、专题内容可延伸、分层次的课程体系，它采用专题框架，在保证授课体系完整性的前提下，授课教师可以依据人才培养目标、专业特色、学时要求引入模块化延伸内容，有机地将课程教学内容联合在一起，形成多层次、多目标的授课内容。实践证明，该课程体系设置达到了我们高等师范院校相关专业的课程教学预期效果，可以为我国其他高等师范院校的相关专业的《遥感图像处理》课程教学提供参考。

参考文献

[1] 邓磊，赵文吉，胡德勇.遥感课程实践教学模式探索与教改实践[J].科技创新导报，2012（7）：136-137.

[2] 赵珊，刘静.数字图像处理课程实践教学的改革与设计[J].中国科技信息，2009（23）：226-227.

图像处理技术论文范文第11篇

Abstract: The paper explores and practises Digital Image Processing course teaching reform in teaching content， teaching methods， teaching means and practice teaching to feature of Digital Image Processing course. Through reform, it enhances the teaching effect，arouses students' ability to innovate，improves the students' practical capacity and adapts to development of new Digital Image Processing technologies.

关键词： 数字图像处理；教学方法；教学内容；实践教学

Key words: digital image processing；teaching methods；teaching content；practice teaching

中图分类号：G42 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）16-0200-01

作者简介：王冬梅（1977-），女，黑龙江大庆人，东北石油大学讲师。

0 引言

《数字图像处理》是高等院校信息与通信类专业重要的专业课程之一，主要内容为数字图像处理技术的基本概念、基本原理、基本分析方法和图像处理的新技术。本课程概念抽象、原理复杂、理论性较强，给学生掌握本课程带来一定的难度。通过多年教学实践，对《数字图像处理》课程的教学内容、教学方法、教学手段和实践环节等进行了全方位的改革与实践，取得了一定的成效[1]。

1 教学内容改革

《数字图像处理》是涉及学科领域相当广泛的交叉性学科，且其应用遍及通信、宇宙探测、遥感、生物医学、工业生产、机器人视觉、视频与多媒体系统、军事和公安等诸多领域。然而授课学时有限，在选取教学内容时必须处理好基础理论、相关学科以及与新兴技术之间的关系，做到精选教材和教学内容[2]。

1.1 精选教材 首先，精选教材。根据教学需求，查阅了许多国内外教材，并结合数字图像处理理论与技术的最新进展，有目的的选择了适合当前专业学生的教材和辅助教材――何东键老师的《数字图像处理》、老师的《数字图像处理》和朱秀昌老师的《数字图像处理与图像通信》以及课题组老师自编实验教材等[4-7]。

1.2 精选教学内容 数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。我们主要针对这个方面来选择数字图象处理课程的教学内容。实际上就是讲解如何通过计算机对其进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。因此应当适当介绍图象处理最新技术以及发展趋势。增加典型数字图像处理系统案例分析。作为让学生理解数字图像处理综合知识的应用的平台。

2 教学方法和教学手段改革

在教学过程中，尽量避免“满堂灌”的情况，尽可能多地采用启发式、设问式和讨论式教学方法，经常介绍相关数字图象处理技术的研究背景，引导学生主动地思索。依据教学内容，精心准备设问，从而启发学生思考、激起学生的求知欲望，使其从被动学习转化为主动学习。例如，在讲授各种图象处理技术时，直接给出相关程序让其运行，让学生看其结果，从而达到激发学生的目的；在授课时，我们并不把相关结论直接告诉学生，而是要求学生分组进行讨论，在分析的基础上总结归纳[3]。该课程某些知识点很难用传统教学方式口述清楚，很难直观形象地表达出来，需要用大量实例图片和程序运行结果加以说明。为此，课堂教学中采用多媒体教学和传统教学手段相结合的方式，发挥两种教学手段各自的优点，采用多媒体方式可以节省大量机械书写黑板的时间，同时可以演示各种程序的运行结果，加深学生对具体理论的理解；而结合黑板对局部知识点具体详细地讲解，更有利于学生掌握理解理论的实质。

3 实践教学改革

实践教学是理论教学中不可缺少的环节。实践教学目的是培养学生的动手能力、综合能力和设计能力，它对于学生综合素质的提高和创新能力的培养发挥着独特的、不可替代的作用。根据《数字图像处理》课程特点，将课程实践分为实验教学和综合课程设计两大环节[4]。

3.1 实验教学改革 实验教学改革中重要的是实验教学内容的改革。原有实验教学内容都是验证性实验，通过教学实践，发现此实验内容具有一定的不足。有的实验即使在没弄清楚相关实验原理的情况下也可以完成，致使学生对实验课积极性不高。因此，有必要对实验教学内容和方法进行改革[4]。实验内容由单纯的验证性实验调整为验证性和设计性实验。验证性实验在相关理论知识点讲解完之后及时进行，这样可与课堂理论课结合起来，互相促进，巩固和提高学生对理论知识的掌握程度。将部分实验在课堂作演示后再安排学生进行实验，这样会取得理论课和实验课教学相得益彰的效果。应用Matlab和VC++来实现图像处理算法，目前已将这两种软件实验全部渗透到课堂教学中，验证性实验程序全部对学生开放，为学生将实际实验结果与仿真实验结果对照提供方便，同时为学生自行设计仿真程序提高了参考。设计性实验安排在某段固定实验课时内完成，主讲教师以布置作业的形式给出，要求学生利用实验室已有的仪器设备和资料，自己设计实验方案，自己完成设计实验任务。

3.2 综合课程设计 为了让学生进一步熟悉各种数字图象处理的基本原理和基本技术，培养和锻炼学生的创新能力，在课程结束后开设综合课程设计，利用VC++和Matlab软件设计实现图象处理系统，以及利用DSP芯片实验箱来实现图象处理算法。在综合课程设计过程中，学生在教师的指导下完成查找资料、拟定设计方案，直至完成所作的设计。通过综合课程设计，培养学生综合运用数字图象处理理论知识分析问题和解决问题的能力，掌握进行课题研究的方法，为毕业设计和将来的工作奠定基础。在整个综合课程设计过程中，信息处理实验室对学生全天候开放。

4 结束语

结合数字图像处理课程教学实际情况对该课程进行了多方面改革尝试,实践证明效果良好。当然随着通信技术、计算机技术以及其他相关技术的飞速发展和完善，数字图像处理也在不断地丰富和完善，各种新技术、新算法和新应用不断出现。因此，如何在教学过程中发挥学生的主动性，激发学生的创新能力，提高学生的实际动手能力，有待进一步探索和实践。

参考文献：

[1]赵珊，刘静.《数字图像处理》课程教学改革探讨[J].科技资讯，2010.

[2]李向群，王书文.《数字图像处理》课程的教学改革初探[J].微计算机信息，2010.

图像处理技术论文范文第12篇

关键词：远程医疗；高精度；医学图像；处理技术

中图分类号：R319文献标识码：A文章编号：1005-5312（2012）15-0275-01

一、远程高精度医学图像处理技术的概念以及特点

（一）远程高精度医学图像处理技术的概念

远程高精度医学图像处理技术是指满足医学质量及其要求，包含医学完整信息的高质量、高清晰、高精确的医学图像处理技术。它包括医学影像的采集、图像缝合、图像压缩、图像存储、图像传输及其图像的复原再现的过程。

（二）远程高精度医学图像处理技术的特点

通过国家构建的交互式计算机系统实现医学图像的静动态解析及其多点交互，完成了病理图像的无缝拼接，完善了医疗卫生事业的信息化、数字化的进程，无疑是中国科学技术的一大进步! 远程高精度医学图像处理技术运用计算机、通讯、 医学设备和现代技术，通过图像、数字数据信号、符号等将病人的病历资料远距离输送和传输，实现了医学专家和医生、病人之间在不同地方直接的交流和诊治。

二、国内外远程高精度医学图像处理技术的内容及方法

远程高精度医学图像处理技术与其他图像处理技术(传统高清视频会议系统)的区别和联系视频会议系统技术和高清视频会议系统(NETMEETING)，一般的卫星传输，音视频压缩技术。

远程高精度医学图像处理技术的几个重要发展历程，远程高精度医学图像处理技术的技术实现及其高端设备全自动数字病理切片扫描仪的运用。

三、全自动数字病理切片扫描仪的应用

（一）全自动数字病理切片扫描仪的技术特点

远程高精度医学图像处理技术与其他图像处理技术的区别和联系：视频会议系统技术和高清视频会议系统一般的卫星传输。远程高精度多路医学动态解析转移及多点交互系统、远程静态医学图像交互式讨论系统、远程病理无缝缝合拼接及诊断数字技术系统病理工作站、远程手术指导系统、远程查房系统及其电子医院数码技术系统、远程高精度皮肤检查系统、体征检查内镜系统、远程医学影像阅片及讨论系统、及其远程培训及其教育系统。

实际上远程高精度医学图像的获得虚拟病理切片是利用电脑控制显微设备或者CCD镜头的上下运动，一张一张的通过面扫描自动采集放大后的图像，这种信号是计算机能够识别处理的数字信号，较以前的线扫描有了很大的提高，然后通过储存自动缝合拼结成一张信息完整的数字病理图片通过光纤发到服务器上或者其他计算机中，通过图象处理软件可以对图象进行编辑处理，这种能够虚拟观察的计算机可以被认为是虚拟显微镜，一个很大的图像通过软件的处理，可以压缩以后传到世界任何一个地方。

总体来说，数字病理切片技术应用显微图像数字化目前世界上和国内的应用上还停滞在局部图象扫描的数字化的水平上，就是通过显微镜或者摄象机或者数码相机中的CCD采集很多张或者上百张用来诊断病情或者做出分析并且复原出病理图象的照片，远程诊断和进行专家讨论，为专家提供了非常有用而真切的医学图像信息，使专家能够很快地浏览图片上的医学信息，非常方便而准确，节省了大量时间和资源，方便了医生和患者，它的推广给现代医学带来了观念性的技术变革。

（二）全自动数字病理切片扫描仪的应用实例分析

数字病理切片可以进行远程会诊和远程诊断病情，医院可以制作数字病理虚拟切片和一些病理资料通过软件进行查看和浏览，分析和判断并且得出病情的判断，医院可以收集病人会诊的病历资料进行局部的切片扫描，随意进行放大和压缩的进行观察也可以上传到服务器上，提供给大家查阅，对大病技术特别是肿瘤的病变有了很好的效果，也可以实现资源共享，完全达到病理资料的电子化、数字化、技术化。

四、高精度医学图像数字处理技术的发展展望

南非项目，西部为民工程，云南县县通工程，南方医院工程，协和医院，中山医院，瑞京医院的运用情况，印度运用情况，ATA年会及其科技部国际培训班情况，人类的安康，天下的福址，解决了人民的看病难看病贵，医疗资源分布的严重不均。天正在使用的绝大多数远程医疗系统采用了两种不同技术类型。一种叫做存储和传输，用于将数字图像从一个地方传到另一个地方。数字图像在原始拍摄处传输到另一个地方，这是一种非实时的典型应用。美国未来学家阿尔文?托夫功多年以前曾经预言：“未来医疗活动中，医生将面对计算机，根据屏幕显示的从远方传来的病人的各种信息对病人进行诊断和治疗，”这种局面己经到来。

图像处理技术论文范文第13篇

    【论文摘 要】全息技术是物理学中的重大发现,近年来在各个行业得到广泛的应用。作为全息技术中的两个重要部分——CCD和计算机图像处理技术,在推动数字全息新一轮发展中起到至关重要的作用。本文将着重从计算机应用方面阐述图像处理技术在全息中的应用。

    全息技术是物理学中一重要发现,越来越多的应用于各个行业。伴随着CCD技术和计算机技术的发展,全息技术也得到一次质的飞跃,从传统光学全息到数字全息。传统光学全息将物光和参考光干涉得到全息照片来记录光的振幅和相位信息,而数字全息则用CCD记录物光和参考光的干涉,形成数字全息图,再通过计算机图像处理技术处理全息图。因此,影响数字全息技术发展有两个重要方面:CCD技术和计算机图像处理技术。

    1.图像处理技术。图像是现代社会人们获取信息的一个主要手段。人们用各种观测系统以不同的形式和手段获得图像,以拓展其认识的范围。图像以各种形式出现,可视的、不可视的,抽象的、实际的,计算机可以处理的和不适合计算机处理的。但究其本质来说,图像主要分为两大类:一类是模拟图像,包括光学图像、照相图像、电视图像等。它的处理速度快,但精度和灵活性差。另一类是数字图像。它是将连续的模拟图像离散化后处理变成为计算机能够辨识的点阵图像。从数字上看,数字图像就是被量化的二维采样数组。它是计算机技术发展的产物,具有精度高、处理方便和重复性好等特点。

    图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中,并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学,最主要任务就是各种算法的设计和实现。目前,图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。根据应用领域的不同要求,可以将图像处理技术划分为许多分支,其中比较重要的分支有:①图像数字化:通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式。③图像的增强和复原:主要目的是增强图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,使图像清晰或将转化为更适合分析的形式。③图像编码:在满足一定的保真条件下,对图像进行编码处理,达到压缩图像信息量,简化图像的目的。以便于存储和传输。④图像重建:主要是利用采集的数据来重建出图像。图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等。⑤模式识别:识别是图像处理的主要目的。如:指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种:统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。⑥计算机图形学:用计算机将实际上不存在的,只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来。

    2.计算机图像处理技术在全息学中的应用。图像处理技术在全息中的应用主要表现在:一是计算全息,基于计算机图形学将计算机技术与光全息技术结合起来,通过计算机模拟、计算、处理,制作出全息图。因此它可以记录物理上不存在的实物。二是利用图像的增强和复原,图像编码技术等对数字全息图像质进行提高以及实现的各种算法。它的应用大致可以分为两大类,即空域法和频域法:①空域法:这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合,然后直接对这一二维函数进行相应的处理。空域处理法主要有下面两大类:一是领域处理法。其中包括梯度运算(Gradient Algorithm),拉普拉斯算子运算(Laplacian Operator) ,平滑算子运算(Smoothing Operator)和卷积运算(Convolution Algorithm)。二是点处理法。包括灰度处理 (grey processing),面积、周长、体积、重心运算等等。②频域法:数字图像处理的频域处理方法是首先对图像进行正交变换,得到变换频域系列阵列,然后再施行各种处理,处理后再反变换到空间域,得到处理结果。这类处包括:滤波、数据压缩、特征提取等处理。

    3.模拟实验。本文运用matlab软件,利用图像处理技术,编写了程序,以模拟计算全息和实现全息图像的滤波。

    本文将运用matlab程序设计语言实现计算全息的制作、再现过程。标有“涉”一字,图像尺寸为1024像素×1024像素;。模拟实验中用到的参数为:激光模拟了氦氖激光器,波长为638.2nm;再现距离为40cm;因为原始物图的尺寸用像素为单位表示,所以像素分辨率为1。

    从模拟实验中可以看出,数字全息的处理过程其实就是计算机图像处理在全息技术的应用过程。利用计算机图像处理技术对全息图进行了记录,将物光和参考光干涉得到了全息图。并利用图像的增强和复原对图像进行了处理,以消除噪声,得到更好的全息再现象。

    参考文献:

    [1]周灿林,亢一澜.数字全息干涉法用于变形测量.光子学报,2004,13(2):171-173。

    [2]刘诚,李银柱,李良钰等.数字全息测量技术中消除零级衍射像的方法[J].中国激光,2001,A28(11):1024-1026。

图像处理技术论文范文第14篇

关键词 图像与视频处理；教学方法改革；MATLAB

中图分类号：G642.0 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2016）10-0089-03

1 引言

数字图像与视频处理技术是当前学术界与产业界的研究热点，与国民经济的发展联系紧密，如视频监控、图像增强处理、数字电视、三网融合等。国内外重点高校也都为通信、电子、信息工程类相关专业的本科生和研究生专门开设图像与视频处理的类似课程，希望通过本课程的学习，使学生掌握其基础理论、原理和实现方法，并在图像与视频处理领域具有一定的开发与应用能力，为以后从事图像与视频信号处理、广播电视工程等领域的研究打下坚实的基础。但由于本课程研究内容发展迅速，且具有涉及基础理论较多、知识面大、理论深度与实践能力要求并重等特点，学生不易看清本课程在专业培养中的地位，不易抓住课程内容的重点，也不知应该采取怎样的学习方法来学习本课程；同时给教师教学也提出很大的挑战。

针对这些问题，本文在全面调研的基础上，提出兼顾经典理论与最新进展的不定期教学内容改革机制，以及结合课堂讲授与实验验证的教学方法改革策略，希望能够提高学生对本课程的认识程度，提升学生的学习兴趣，增强教师课程教学效果。

2 学生与课程信息的全面调研

要想使学生学好、教师教好一门涉及专业知识面广的专业课程，必须使学生和教师相互沟通和了解，充分认识本课程在整个培养计划中的地位，进行创新性教学。项目组首先针对本课程教学做了大量而全面的调研工作，通过统计分析，分别从学生、教师和教学内容方面得出具体的调研结果。

1）从学生的角度，学生对本课程在整个培养计划中的作用以及本课程与相关课程的拓扑关系认识不够清晰，导致学生学习时有些茫然，不知道学习本课程后对后续研究生阶段的学习有何帮助，也不知道进入企业工作后是否能用得上。对本课程缺乏认识是学习主动性不高的主要原因，进而影响了学习效果。

2）从教师的角度，教师对本课程在培养计划中的地位以及脉络关系比较清楚，但可能在教学过程中向学生传递得不够。因为本课程教学内容较多、涉及知识面广，有可能使教师专注于具体知识点细节上的讲解，而没有从大局上给学生以清晰的分析。如何均衡整体脉络和具体模块的讲解，是教师讲授本课程的一大挑战。

3）本课程具体教学内容具有以下特点，需要在“教”与“学”的过程给予充分注意。

①学科交叉性强且涉及的基础理论面广。目前电子信息技术各专业相互渗透、交叉融合是大趋势，本课程基础理论与应用开发涉及很多相关专业，比如计算机、通信、电子、信息等，但不同专业对本课程内容要求掌握的程度又不尽相同，如何针对不同专业基础的学生选择合适的教学内容和方法是一个值得研究的问题。

②与相近课程的区别与联系：为了培养图像领域的专门人才，整个培养方案会设置相近的课程群（如电视原理、移动数字视频技术、图像通信等）以提高学生的整体专业素养，本课程与这些课程在教学内容上各有侧重，但学生往往认识不到相近课程的区别，从而产生某块教学内容不再需要学习的错觉。

③技术发展与知识更新速度快，经典理论与最新进展并重。本课程涉及很多经典理念，比如数字信号处理、最优化等，同时其技术发展与知识更新迅速，如目前机器学习、稀疏编码等在图像处理中得到极大的应用，形成了新的研究分支。如何在教学时既让学生打下坚实的经典理论基础，又让学生了解最新的前沿技术与发展趋势，这是一个教学难点。

④理论知识与实际应用并重。由于目前图像与视频处理技术飞速发展，在国民经济各个领域的实际运用越来越广泛，比如Photoshop与美图软件中的图像增强处理、监控视频通信与智能分析处理等，因此，本课程的最终培养目标是让学生具有进行理论研究与实际开发的双重能力。这就需要本课程在教学时能够达到培养学生这两方面能力的要求。

3 兼顾经典理论与最新进展的教学内容改革

目前本课程主要讲授的知识模块包括图像信号处理基础、图像与视频文件格式、图像增强、图像复原、图像分割、形态学图像处理、数字水印、基于内容的图像与视频检索等内容。这些内容是图像与视频处理领域已经研究多年的经典问题，也是当前和以后将要继续研究的热点问题，在产业界也有广泛的应用前景。据此，图像与视频处理技术的发展主要体现在两方面：

一是针对新问题提出的新理论新方法，如最近热门的三维图像与视频处理技术；

二是针对经典问题提出的新工具与解决方法，如机器学习在图像处理中的应用。

教学内容需要在紧扣经典理论的同时，体现技术发展的最新趋势，使学生能够接触到最新的前沿技术。为此，建议在教学内容上可做以下几点改革。

1）对必须掌握的经典基础理论知识要分配足够的课时，比如图像数字化的原理，图像增强中的线性变换、直方图均衡化、图像滤波、边缘检测原理，图像复原中的降质模型和最小二乘方算法、图像变换、图像特征提取等知识点。因为基础理论是知识发展的根基，只有把基础理论学深学透了，以后遇到新的问题或学习新的技术时才可以做到举一反三。

2）区分本课程与相近课程在教学内容上的异同点，对本课程中不太重要而在相近课程中会深入讲解的内容进行精简。比如：音频信息处理与音频编码标准会在数字音频技术课程中讲解，图像编码标准中的JPEG压缩标准与H.264视频编码标准会在图像编码或图像通信课程中讲解，镜头切换与场景检测技术会在广播电视测量与视频编辑课程中讲解，等等。另外，由于课时所限，还可以对学生通过自学或课下查阅资料即可掌握的介绍性或常识性内容进行压缩，比如多媒体的概念、图像处理的历史概括、图像文件的格式等内容。

3）结合最新应用场景增加前沿技术的介绍，比如机器学习或稀疏编码在图像去噪中的应用、神经网络在图像特征提取与描述中的应用等。这样可使学生紧跟国内外图像处理技术研究的前沿，了解现在及以后的发展趋势，对于开阔学生的学术视野非常有益。

4）结合重要知识模块的原理增加MATLAB实验验证或演示性内容，比如图像灰度变换、直方图均衡化、中值与均值滤波的MATLAB实现等。因为图像处理是一门理论与实践并重的学科，其最终目的还是要根据知识原理来解决实际的图像处理问题，而且通过MATLAB实验还可以反过来加深对原理的理解。

4 结合课程讲授和实验验证的教学方法改革

由上述分析，本课程教学内容的不同部分既相互依赖和联系，又相对独立、各成体系，因此，教学方法也应该体现基于内容的自适应性和创新性。根据与学生的交流和教学实践经验，建议在教学方法上做以下几点改革。

1）在对教学内容认真梳理的基础上，在课堂讲授时分清主次，将教师讲授关键知识与学生自学扩展知识有机结合，充分调动学生的学习兴趣和积极性，而不是在整堂课上机械地采用教师灌输的方式。一方面，本课程内容众多，在有限的课时内要详细讲解所有内容难度较大；另一方面，从科学的学习方式上来讲，学生在接受教师讲授知识的同时，需要有时间对接收到的知识进行消化理解。因此在教学实践中尝试把课堂教学与学生课下自学相结合，得到很好的教学效果。

2）把理论教学与实验验证更紧密地结合。以往本课程大多以理论教学为主，实验验证较少，且理论教学与实验验证常被分隔开来，影响了实验验证在教学中的作用。尝试在教学过程中借助MATLAB强大的图像处理工具箱和可视化技术，将理论教学的内容实时地进行实验验证和可视化。这样一方面给学生以更直观的理论解释，使他们对原理的理解更为深刻；另一方面也提高了学生读程序、进行程序开发的能力。

3）结合具体应用场景和教师的科研项目进行案例教学。本课程教学的最终目的是培养学生应用理论知识解决实际工程问题的能力，但在以往教学中，往往注重理论教学而忽视应用能力的培养。建议教师结合自己的科研项目和具体应用场景，思考如何进行相关知识的讲解，比如：实际问题用到了哪些基础知识？如何使用相关的基础知识来解决实际问题？另外，教师也可以将科研项目中的小模块划分出来，交给学生进行思考。教师与学生之间针对问题相互交流反馈，可有效促进“教”与“学”的效果。教师也可以了解学生看问题的角度，或许能产生新的解决思路，这是一个双赢的结果。

4）采用原理总体框架与具体模块细节相结合的教学方式。本课程有些算法原理较为复杂，在讲解时先对总体框架进行讲解，给学生以总体认识，提高学生分析问题与解决问题的大局观，再对具体模块的技术细节进行详细讲解，让学生洞察技术的巧妙之处。这样学生在学习复杂问题时不至于无所适从，甚至出现害怕心理。根据教学实践，这种方式对于复杂内容的教学具有很好的效果。

5 结束语

图像与视频处理技术涉及多个学科中的基础理论知识，在国民经济与生产生活中的应用越来越广泛，产业界对图像处理领域的工程开发人才的需求也越来越大。这就要求高校教师在进行教学与人才培养时，能够根据本课程的特点进行教学内容的优化改革和教学方法的实践创新。笔者在对学生全面调研的基础上，通过总结多年的实践教学经验，提出了兼顾经典理论与最新进展的教学内容改革机制和结合课程讲授与实验验证的教学方法改革策略，增强了本课程的教学效果，对于本课程与相近课程的教学具有一定的指导性意义。

参考文献

[1]朱旗，孙涵.数字图像处理课程教学模式改革研究[J].科教导刊，2016（2）：107-108.

[2]吕琼，李锐.SPOC环境下图形图像处理翻转课堂教学改革与对策[J]，中国教育技术装备，2016（2）：148-150.

图像处理技术论文范文第15篇

关键词：计算机图像处理发展及未来

人类在社会实践活动中，是通过身体各感觉器官来接受信息，感知世界的，其中80%左右的信息是通过视觉系统获取的，人眼将获得的图像送大脑处理后并据此作出反映。

在已经进入信息时代的今天，如何快速有效地获得所需要的信息，将直接影响到人们的思维和决策。毫无疑问，通过图像是我们获得信息的重要途径，而对图像的处理技术先进与否将决定其价值，利用计算机进行图像处理可以使我们快速准确地获得所需信息。可喜的是，随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经发生了很大发展，让我们的生产生活进入了丰富多彩的时代，我国在计算机图像处理技术上还需要下很大的力气，才能赶上时代的步伐。本文将就计算机图像处理技术的发展历程及趋势作些探讨。

1计算机图像处理

计算机图像处理是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。由于计算机的处理速度及快，且数字信号具有失真小、易保存、易传输、抗干扰能力强等特点，因而计算机图像处理的应用十分广泛，包括航空、航海、航天、遥测技术、工业自动化检测、安全识别、娱乐等各大领域。

2计算机图像处理技术的发展历程

二十世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统（纽约和伦敦之间海底电缆）传输一幅图片所需的时间由一周多减少到3个小时之内。

50年代，在美国出现了以电子管计算机配合滚筒式、平板式绘图仪等仅具有输出功能的设备的图像处理。

60年代至70年代，计算机图像处理技术得到了快速发展，计算机图像处理已经可以用来改善图像质量，或是从图像中获得有效信息，并且能对图像进行体积压缩，便于传输和保存。此时的计算机图像处理已经就用到了卫星遥感、医学等方面。1964年美国喷气推进实验室对航天探测器徘徊者7号发回的月球照片由计算机进行图像处理，成功地绘制出月球表面地图，为人类探索宇宙奥妙奠定了基础；1972年由英国工程师发明的用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTomograph）。其基本原理是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，由此而打开了人类医学的新大门。

由于计算机图像处理是以计算机软硬件为基础的，所以计算机图象处理技术真正大发展是在八十年代后，随着计算机技术的高速发展而迅猛发展起来。时至今日，计算机图象处理在医疗卫生、通讯、交通运输、办公自动化、地球物理、大气环境、卫星遥感及工业自动化领域的应用越来越多，大到科研、国防军事，小至人们生产生活的方方面面。现在人们可以实现声音、文字、图像相结合的多媒体通讯。具体地讲是将电话、电视和计算机技术综合在数字通信网上进行信息传输，其中以图像处理和传输最为复杂和困难，此问题正在被解决；在工业和工程领域中计算机图像处理技术也有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量，印刷电路板疵病检查等；在军事方面计算机图像处理和识别已用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等；在文化艺术方面，目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等。

3计算机图像处理技术的未来

计算机图像处理技术未来发展大致可归纳为：

1、计算机图像处理的发展将向高清晰度及实时图像处理的理论及技术研究，高速传输、高分辨率、三维成像或多维成像、多媒体化、智能化等方向发展。

2、应致力于将图像处理的功能集成固化在芯片上，使应用更方便。

3、更新的理论研究与更快的算法研究。在图像处理领域，近几年来，引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如小波分析（Wavelet）、分形几何（Fractal）、形态学（Morphology）、遗传算法（GA，GeneticAlgorithms）、人工神经网络等（Artificialneuralnetworks）。这些理论及算法，将会成为今后图像处理理论与技术的研究热点。

4我国计算机图像处理技术现状