數字圖像處理方法的研究

『壹』 數字圖像處理方法的研究

底層的圖像處理包括增強，復原，編碼，壓縮等；
中層的圖像分析包括預處理（增強，復原等），分割，特徵提取，圖像分類；
高層的圖像理解包括預處理，圖像描述，圖像分析，圖像理解。
數字圖像處理的主要技術有：圖像變換技術，圖像增強技術，圖像平滑技術，邊緣銳化技術，圖像分割技術，圖像編碼技術，圖像識別技術。
各種技術有具體的方法研究。

『貳』 想學數字圖像處理的研究生是屬於哪個專業

「數字圖像處理」是研究生專業中屬於一項研究方向，以下專業都有開展教學：通信與信息系統、信號與信息處理、模式識別與智能系統、控制理論與控制工程。

數字圖像處理作為一門學科，大約形成於20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。

(2)數字圖像處理方法的研究擴展閱讀

一般來講，對圖像進行處理（或加工、分析）的主要目的有三個方面：

1、提高圖像的視感質量，如進行圖像的亮度、彩色變換，增強、抑制某些成分，對圖像進行幾何變換等，以改善圖像的質量。

2、提取圖像中所包含的某些特徵或特殊信息，這些被提取的特徵或信息往往為計算機分析圖像提供便利。提取特徵或信息的過程是模式識別或計算機視覺的預處理。提取的特徵可以包括很多方面，如頻域特徵、灰度或顏色特徵等。

3、圖像數據的變換、編碼和壓縮，以便於圖像的存儲和傳輸。不管是何種目的的圖像處理，都需要由計算機和圖像專用設備組成的圖像處理系統對圖像數據進行輸入、加工和輸出。

『叄』 數字圖像處理的國內外研究現狀

圖像制式的統一是要做到進步提高的工業標准所必須的先決過程。

『肆』 圖像掃描路徑方法的研究 數字圖像處理課設 求指點

本課程著重研究數字圖像處理的方法，訓練學生運用所學基礎知識解決實際問題的能力，同時要求拓寬專業知識面。該課程是一門涉及多領域的專業選修課。它是圖像通信、模式識別、計算機視覺等學科的基礎。通過對本課程的學習，要求學生掌握數字圖像處理的基本處理技術，較深入地理解數字圖像處理的基本概念、基礎理論以及解決問題的基本思想方法。從而使學生具有初步綜合利用所學知識深入研究有關信息領域問題的能力。本課程數字圖像處理是論述其基本理論、方法及其在計算機領域中應用的學科分支，是實現機器視覺的有效工具。學習本門課程的主要目的是使學生掌握數字圖像處理的基本概念、原理、和方法，並未以後在此方向上的深入研究奠定基礎。
通過本課程設計，使學生理解和鞏固所學的理論知識，樹立解決實際問題的嚴謹科學態度。實驗前要求做好編程准備工作，提高實驗效果，注重獨立分析問題、解決問題的能力培養，訓練實際操作，鼓勵創新設想。

『伍』 數字圖像處理的發展概況

數字圖像處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除雜訊等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨後又對探測飛船發回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。在以後的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字圖像處理技術都發揮了巨大的作用。數字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。
1972年英國EMI公司工程師Housfield發明了用於頭顱診斷的X射線計算機斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的CT（Computer Tomograph）。CT的基該方法是根據人的頭部截面的投影，經計算機處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。
1975年EMI公司又成功研製出全身用的CT裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項無損傷診斷技術獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢獻。與此同時，圖像處理技術在許多應用領域受到廣泛重視並取得了重大的開拓性成就，屬於這些領域的有航空航天、生物醫學工程、工業檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。隨著圖像處理技術的深入發展，從70年代中期開始，隨著計算機技術和人工智慧、思維科學研究的迅速發展，數字圖像處理向更高、更深層次發展。人們已開始研究如何用計算機系統解釋圖像，實現類似人類視覺系統理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。很多國家，特別是發達國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領域其後十多年的主導思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比較難的研究領域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索的新領域。
數字圖像處理在國民經濟的許多領域已經得到廣泛的應用。農林部門通過遙感圖像了解植物生長情況，進行估產，監視病蟲害發展及治理。水利部門通過遙感圖像分析，獲取水害災情的變化。氣象部門用以分析氣象雲圖，提高預報的准確程度。國防及測繪部門，使用航測或衛星獲得地域地貌及地面設施等資料。機械部門可以使用圖像處理技術，自動進行金相圖分析識別。醫療部門採用各種數字圖像技術對各種疾病進行自動診斷。
數字圖像處理在通信領域有特殊的用途及應用前景。傳真通信、可視電話、會議電視、多媒體通信，以及寬頻綜合業務數字網（B-ISDN）和高清晰度電視（HDTV）都採用了數字圖像處理技術。
圖像處理技術的應用與推廣，使得為機器人配備視覺的科學預想轉為現實。計算機視覺或機器視覺迅速發展。計算機視覺實際上就是圖像處理加圖像識別，要求採用十分復雜的處理技術，需要設計高速的專用硬體。
數字圖像處理技術在國內外發展十分迅速，應用也非常廣泛，但是就其學科建設來說，還不成熟，還沒有廣泛適用的研究模型和齊全的質量評價體系指標，多數方法的適用性都隨分析處理對象而各異。數字圖像處理的研究方向是建立完整的理論體系。

『陸』 數字圖像處理主要包括哪些研究內容

數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面：1） 圖像變換由於圖像陣列很大,直接在空間域中進行處理,涉及計算量很大.因此,往往採用各種圖像變換的方法,如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術,將空間域的處理轉換為變換域處理,不僅可減少計算量,而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）.目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性,它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用.2） 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數）,以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量.壓縮可以在不失真的前提下獲得,也可以在允許的失真條件下進行.編碼是壓縮技術中最重要的方法,它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術.3） 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量,如去除雜訊,提高圖像的清晰度等.圖像增強不考慮圖像降質的原因,突出圖像中所感興趣的部分.如強化圖像高頻分量,可使圖像中物體輪廓清晰,細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響.圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解,一般講應根據降質過程建立"降質模型",再採用某種濾波方法,恢復或重建原來的圖像.4） 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一.圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來,其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等,這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎.雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法,但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法.因此,對圖像分割的研究還在不斷深入之中,是目前圖像處理中研究的熱點之一.5） 圖像描述是圖像識別和理解的必要前提.作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性,一般圖像的描述方法採用二維形狀描述,它有邊界描述和區域描述兩類方法.對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述.隨著圖像處理研究的深入發展,已經開始進行三維物體描述的研究,提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法.6） 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇,其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後,進行圖像分割和特徵提取,從而進行判決分類.圖像分類常採用經典的模式識別方法,有統計模式分類和句法（結構）模式分類,近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視.

『柒』 數字圖像處理有哪些小的研究方向

整個圖像處理領域都處於發展之中，每一個步驟都可以作為方向來研究。
1）預處理。包括特定圖像增強、放大插值、去噪、去模糊、分割等。
2）壓縮。是一個悠久的方向，但一直有人在研究。這兩年最紅火的壓縮感知把壓縮和成像結合在一起。
3）特徵提取。最近主要集中在不變特徵提取，即旋轉不變、縮放不變等，比如SIFT，SURF等。
4）識別。這個太多，人臉識別、車牌識別、虹膜識別、指紋識別等等。
5）檢索。主要是基於標注的檢索、基於內容的檢索等等。
6）語義提取。這個比較難，目前設計的人少。

其他還有很多方向。總的來說，這個發展中的領域，你隨便找一個題目都可以作為碩士、或博士的題目。當然如果你要以之為數年的研究對象，那麼選題就要稍微慎重一點。只是混個學位就隨便啦

『捌』 數字圖像處理 中數學形態學主要包括哪些研究內容

可以通過以下幾個步驟來實現數學形態學演算法對數字圖像的處理：
步驟 1、提取圖像的幾何結構特徵，也就是針對所要處理的圖像找出相應的 幾何結構模式。
步驟 2、根據步驟 1 找出的幾何結構模式選合適的結構元素，這里結構元 素的選擇標准擇首先是要能最有效的展現該幾何結構模式，其次該結構元素的形 態還應該盡量的最簡。
步驟 3、為了得到比原始圖像更能顯著突出物體特徵信息的圖像，用步驟 2 選取的結構元素對目標進行相應的數學形態學變換，如果能對結構元素給予合適 的變數，則還能夠定量的表示出目標的幾何結構模式。
步驟 4、通過上面的三個步驟，相對於我們的處理需求，目標圖像會變得更 加清晰、明了，並且更有利於我們提取出相應的圖像信息。

『玖』 矩陣在數字圖像處理中研究到什麼地步了

矩陣應用在數字圖像處理中，可以得到像素點一世界坐標點之間的對應關系為：光學三角法知識點總結 光學三角測量法是一種最常用的一種光學三維測量技術，以傳統的三角測量為基礎，通過待測點相對於光學光學基準線偏移產生的角度變化計算該點的深度信息。根據具體的照明方式的不同，三角法可以分為被動三角法和主動三角法。 雙目立體視覺雙目立體視覺屬於被動三維測量技術，優點在於其適應性強，可以在多種條件下靈活測量物體三維信息。但是被動三維測量技術需要大量相關匹配運算和較復雜的空間幾何參數的標定等，測量精度低，常用於對三維目標的識別、理解，以及用於位置、形態分析。尤其在無法採用結構光照明的時候優勢凸顯。主動三維測量 主動三維測量採用結構照明方式，能快速、高精度地獲取物體表面三維信息，因而獲得了廣泛的研究和應用。根據三維面形對結構光調制方式的不同，主動三角法可分為時間調制飛行時間法和空間調制結構光：直接三角法、光柵投射法等兩大類。 光學三角法屬於主動視覺測量方法，由於該方法具有結構簡單、測試速度快、實時處理能力強、使用靈活方便等優點，在長度、距離以及三維形貌測量中有著廣泛的應用。按照入射光線與被測表面法線的光學，單點式光學三角法可分為直射式和斜射式兩種。

『拾』 《數字圖像處理》研究報告要求

金卡是空間哈師大好事坎大哈開始覺得哈哈是