数字图像处理的研究方法

Ⅰ 《数字图像处理》研究报告要求

金卡是空间哈师大好事坎大哈开始觉得哈哈是

Ⅱ （急）数字图像处理主要包含哪八个方面的内容

主要内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类、图像重建、图像信息的输出和显示。

图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。

图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

(2)数字图像处理的研究方法扩展阅读

发展概况

数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。

随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

Ⅲ 数字图像处理方法的研究

底层的图像处理包括增强，复原，编码，压缩等；
中层的图像分析包括预处理（增强，复原等），分割，特征提取，图像分类；
高层的图像理解包括预处理，图像描述，图像分析，图像理解。
数字图像处理的主要技术有：图像变换技术，图像增强技术，图像平滑技术，边缘锐化技术，图像分割技术，图像编码技术，图像识别技术。
各种技术有具体的方法研究。

Ⅳ 数字图像处理主要包括哪些技术

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
1）
图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大.因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）.目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用.
2）
图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数）,以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量.压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行.编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术.
3）
图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等.图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分.如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响.图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"降质模型",再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像.
4）
图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一.图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础.虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法.因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一.
5）
图像描述是图像识别和理解的必要前提.作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法.对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述.随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法.
6）
图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类.图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法（结构）模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视.

Ⅳ 图像扫描路径方法的研究 数字图像处理课设 求指点

本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。该课程是一门涉及多领域的专业选修课。它是图像通信、模式识别、计算机视觉等学科的基础。通过对本课程的学习，要求学生掌握数字图像处理的基本处理技术，较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法。从而使学生具有初步综合利用所学知识深入研究有关信息领域问题的能力。本课程数字图像处理是论述其基本理论、方法及其在计算机领域中应用的学科分支，是实现机器视觉的有效工具。学习本门课程的主要目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理、和方法，并未以后在此方向上的深入研究奠定基础。
通过本课程设计，使学生理解和巩固所学的理论知识，树立解决实际问题的严谨科学态度。实验前要求做好编程准备工作，提高实验效果，注重独立分析问题、解决问题的能力培养，训练实际操作，鼓励创新设想。

Ⅵ 数字图像处理直线特征检测方法的研究

这个要好像要用到MATLAB，这个有个论坛对你可以有帮助 www.ilovematlab.cn。我有个同学也是做图像处理的，他就是用这个工具。

Ⅶ 矩阵在数字图像处理中研究到什么地步了

矩阵应用在数字图像处理中，可以得到像素点一世界坐标点之间的对应关系为：光学三角法知识点总结 光学三角测量法是一种最常用的一种光学三维测量技术，以传统的三角测量为基础，通过待测点相对于光学光学基准线偏移产生的角度变化计算该点的深度信息。根据具体的照明方式的不同，三角法可以分为被动三角法和主动三角法。 双目立体视觉双目立体视觉属于被动三维测量技术，优点在于其适应性强，可以在多种条件下灵活测量物体三维信息。但是被动三维测量技术需要大量相关匹配运算和较复杂的空间几何参数的标定等，测量精度低，常用于对三维目标的识别、理解，以及用于位置、形态分析。尤其在无法采用结构光照明的时候优势凸显。主动三维测量 主动三维测量采用结构照明方式，能快速、高精度地获取物体表面三维信息，因而获得了广泛的研究和应用。根据三维面形对结构光调制方式的不同，主动三角法可分为时间调制飞行时间法和空间调制结构光：直接三角法、光栅投射法等两大类。 光学三角法属于主动视觉测量方法，由于该方法具有结构简单、测试速度快、实时处理能力强、使用灵活方便等优点，在长度、距离以及三维形貌测量中有着广泛的应用。按照入射光线与被测表面法线的光学，单点式光学三角法可分为直射式和斜射式两种。

Ⅷ 数字图像处理有哪些小的研究方向

整个图像处理领域都处于发展之中，每一个步骤都可以作为方向来研究。
1）预处理。包括特定图像增强、放大插值、去噪、去模糊、分割等。
2）压缩。是一个悠久的方向，但一直有人在研究。这两年最红火的压缩感知把压缩和成像结合在一起。
3）特征提取。最近主要集中在不变特征提取，即旋转不变、缩放不变等，比如SIFT，SURF等。
4）识别。这个太多，人脸识别、车牌识别、虹膜识别、指纹识别等等。
5）检索。主要是基于标注的检索、基于内容的检索等等。
6）语义提取。这个比较难，目前设计的人少。

其他还有很多方向。总的来说，这个发展中的领域，你随便找一个题目都可以作为硕士、或博士的题目。当然如果你要以之为数年的研究对象，那么选题就要稍微慎重一点。只是混个学位就随便啦

Ⅸ 最近数字图像处理有哪些新方法

传统的方法都试过了之后，你可以做一下关于插值方面的增强方法，即通过图像插值实现增强