数字图像处理课程设计2011-选

班级________计科11203班________姓名____ _张琳琳_____ ___学号__ _1104685003_________任课老师______ 李敏__________课程设计任务书一、任务要求（1）实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)和保存。

学习使用Cimg类，调用类成员函数AttachFromFile加载位图，SaveToFile 保存位图到文件。

（2）图像处理算法的实现与显示1、图像点运算算法设计a) 灰度对数变换b) 分段线性变换c) 灰度域值变换d) 直方图均衡化2、图像平滑算法的设计a) 高斯平滑b) 自适应平滑滤波c) 中值滤波（3）设计图像处理软件界面设计菜单式界面或设计按键式界面二、进度安排周次日期设计具体内容18 7月5日下载课程设计的安排和要求和图片7月5日完成实现图像处理的基本操作7月6日完成图像处理算法的实现与显示7月6日完成设计图像处理软件界面7月7日完成课程设计文档排版和打印目录一、设计目的 (4)二、设计方案 (4)三、具体设计内容 (4)3.1 MATLAB实现读入、显示和保存图像 (4)3.2 C++实现读入、显示和保存图像 (6)3.2.1构造CImg 头文件 (6)3.2.2构造 CImg 源文件 (12)3.2.3构造 CImgProc (19)3.3设计图像处理软件界面 (21)3.3.1图像算法菜单设计 (23)3.3.2图像的读取和保存 (23)3.3.3图像点运算算法设计 (26)3.3.4图像插值算法的设计 (29)4.结束语 (33)一、设计目的运用MATLAB和C++实现图像的读取、显示和保存，综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现简易的图片处理界面。

数字图像处理课程设计1. 课程设计介绍数字图像处理是计算机科学与工程中十分重要的一门课程，它的目的是通过数字计算机技术来处理和分析数码图像，获取图像的特征和信息。

本次课程设计旨在通过阅读相关文献、实践操作和实验报告撰写三个环节，帮助学生掌握数字图像处理的基本概念和方法。

2. 实践操作2.1 图像转换在数字图像处理过程中，最常见的操作之一是图像转换。

通过对图像进行转换，可以得到新的图像，以便进行进一步的处理。

常见的一种图像转换操作是将一幅灰度图像转换成彩色图像。

例如，我们可以通过以下代码，将一幅灰度图像转换成RGB格式的彩色图像：import cv2import numpy as np# 加载灰度图像gray_img = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 将灰度图像转换成RGB格式的彩色图像color_img = cv2.cvtColor(gray_img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)# 保存彩色图像cv2.imwrite('color_image.jpg', color_img)2.2 像素操作数字图像处理基于像素的操作，因此操作像素是数字图像处理的核心。

在Python中，我们可以使用NumPy数组来表示图像，并可以使用Python编写的函数来操作这些数组。

例如，以下代码演示了如何读取一幅图像、访问其像素、对像素进行操作并保存处理后的图像：import cv2import numpy as np# 加载彩色图像img = cv2.imread('color_image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 获取图像尺寸height, width, channels = img.shape# 访问图像像素并对其进行操作for y in range(height):for x in range(width):# 获取像素值b, g, r = img[y, x]# 对像素值进行操作img[y, x] = [b, int(g*0.8), r]# 保存处理后的图像cv2.imwrite('processed_image.jpg', img)2.3 图像过滤图像过滤是数字图像处理中比较常见的一种操作，它可以通过滤波器来减少图像中的噪点和细节信息，从而使图像更加平滑和清晰。

目录1.课设目的 (1)2.背景与基本原理 (1)2.1背景 (1)2.2基本原理 (1)2.2.1基本概念 (1)2.2.2基本策略： (2)2.2.3边缘检测 (3)2.2.4导数和噪声 (4)2.2.5高斯拉普拉斯（LOG） (4)2.2.6边缘连接和边缘检测 (4)3.源代码 (5)3.1对于只有车牌无车身的图像： (5)3.2对于有车身和车牌连接的图像 (5)4.处理结果 (6)4.1对于只有车牌无车身的图像： (6)4.2对于有车身和车牌连接的图像 (8)5.心得体会 (9)6.参考文献 (9)1.课设目的1)加强对数字图像处理的理解2)了解图像分割的基本原理和应用2.背景与基本原理2.1背景数字图像处理（Digital Image Processing）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。

是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。

图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。

有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。

许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。

分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。

在本报告中是对车辆牌照中的文字和数字部分进行处理。

2.2基本原理2.2.1基本概念图像分割（Image Segmentation）是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。

图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤2.2.2基本策略：（1）间断检测数字图像中三种基本类型的灰度级间断： 点、 线、 边。

1．课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。

2．课程设计内容及实现、二维快速傅立叶变换:本项目的重点是:这个项目的目的是开发一个2-D FFT程序“包”，将用于在其他几个项目。

您的实现必须有能力：(a)乘以（-1），x + y的中心变换输入图像进行滤波。

(b) 一个真正的函数相乘所得到的（复杂的）的阵列（在这个意义上的实系数乘以变换的实部和虚部）。

回想一下，对相应的元件上完成两幅图像的乘法。

(c) 计算傅立叶逆变换。

(d) 结果乘以（-1）x + y的实部。

(e) 计算频谱。

基本上，这个项目实现了图。

如果您正在使用MATLAB，那么您的傅立叶变换程序将不会受到限制，其大小是2的整数次幂的图像。

如果要实现自己的计划，那么您所使用的FFT 例程可能被限制到2的整数次幂。

在这种情况下，你可能需要放大或缩小图像到适当的大小，使用你的程序开发项目02-04逼近：为了简化这个和以下的工程（除项目04-05），您可以忽略图像填充（4.6.3节）。

虽然你的结果不会完全正确，将获得显着的简化，不仅在图像的大小，而且在需要裁剪的最终结果。

由这种近似的原则将不会受到影响结果如下：主要代码f=imread('(a).jpg');H=imread('(a).jpg');subplot(3,2,1);imshow(f);title('(a)原图像');[M1,N1]=size(f);f=im2double(f);[M2,N2]=size(H);H=im2double(H); %把灰度图像I1的数据类型转换成转换成双精度浮点类型for x=1:M1for y=1:N1f(x,y)=(-1)^(x+y)*f(x,y); %用（-1）^(x+y)乘以输入图像,来实现中心化变换endendF=fft2(f); %使用函数fft2可计算傅立叶变换subplot(3,2,3);imshow(F);title('(b)傅立叶变换的图像');if(M2==1)&&(N2==1)G=F(x,y)*H(x,y);elseif((M1==M2)&&(N1==N2))for x=1:M1for y=1:N1G(x,y)=F(x,y)*H(x,y);endendelseerror('输入图像有误','ERROR');end %通过两个图像的乘法程序，实现对相应元素的相乘g=ifft2(G);subplot(3,2,4);imshow(g);title('(c)傅立叶逆变换的图像');for x=1:M1for y=1:N1g(x,y)=(-1)^(x+y)*g(x,y);endendg=real(g);S=log(1+abs(F)); %计算傅立叶幅度谱并做对数变换subplot(3,2,5);plot(S); %二维图像显示幅度谱title('(d)二维图像显示幅度谱');Q=angle(F); %计算傅立叶变换相位谱subplot(3,2,6);plot(Q);title('(e)二维图像显示相位谱'); %二维图像显示相位谱结果截图图1 傅里叶变换及频谱图结果分析：图1中（a）是原始灰度图像，对原图进行傅里叶变换，用（-1）^(x+y)乘以输入图像,来实现中心化变换得到（b），（c）为傅里叶变换的逆变换得到的图像。

数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。

技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。

课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。

学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。

二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。

目录一、目的与要求————————————————————————————2二、课程设计选题的背景意义——————————————————————3三、设计的主要内容及基本原理—————————————————————4四、总体方案设计———————————————————————————5五、测试和调试————————————————————————————7六、总结与体会————————————————————————————16七、参考文献—————————————————————————————17一、目的与要求1、课程设计目的（1）、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理和方法。

（2）、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。

2、课程设计任务（1）、对加有高斯、椒盐、和乘性噪声的图像进行；（2）、采用不同的滤波方法处理上述图像，比较处理结果；（3）、分析对于所加噪声哪种方法能够获得较好的处理效果；（4）、概括介绍图像平滑应用领域；注：图像要选择有代表性，分别对高频成分丰富、中低频成分进行分析3、课程设计要求（1）、理解各种图像处理方法确切意义；（2）、独立进行方案的制定，系统结构要合理。

（3）、程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用。

如果使用matlab来进行开发，则必须理解每个函数的具体意义和适用范围。

（4）、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。

二、课程设计选题的背景意义数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

最早出现于20世纪50年代，作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

发展到现在其应用范围十分广泛，涉及航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、视频和多媒体等。

作为图像处理的一个重要分支，图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。

数字图像处理课程设计.一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和应用，培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握数字图像处理的基本概念、原理和算法；（2）了解数字图像处理的发展历程和应用领域；（3）熟悉常见的数字图像处理技术，如图像滤波、边缘检测、图像压缩等。

2.技能目标：（1）能够运用数字图像处理技术对图像进行基本处理；（2）具备分析图像问题、选择合适算法解决问题的能力；（3）掌握编程实现数字图像处理算法的方法。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识和团队合作精神；（2）增强学生对数字图像处理技术的兴趣和好奇心；（3）培养学生运用科技手段解决实际问题的责任感。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：数字图像的定义、特点、表示方法等；2.图像处理基本运算：图像滤波、边缘检测、图像增强等；3.图像压缩技术：JPEG、PNG等图像压缩算法；4.图像分割与描述：图像分割方法、图像特征提取等；5.图像处理应用案例：数字图像处理在实际领域的应用。

三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：教师讲解基本概念、原理和方法，引导学生理解数字图像处理的核心知识；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握数字图像处理技术的应用；3.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，培养实际操作能力；4.讨论法：学生进行小组讨论，激发学生的创新思维和团队合作精神。

四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《数字图像处理教程》等；2.参考书：相关领域的学术论文、技术报告等；3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等；4.实验设备：计算机、图像处理软件、实验器材等。

通过以上教学资源的支持，为学生提供丰富的学习资料和实践平台，提高学生的学习效果。

五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化、全过程的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。

《数字图像处理》课程设计题目实验一图像变换内容：1．对标准图像进行离散傅里叶变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维傅里叶变换的常用性质。

2．对标准图像进行离散余弦变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维余弦变换的常用性质，了解二维余弦变换用在图像压缩中的原因。

3．对标准图像离散傅里叶变换和离散余弦变换的频谱进行比较。

4．对标准图像进行Walsh变换并在计算机屏幕观测其频谱。

基本要求：1．加深理解DFT、DCT、Walsh变换的原理和基本性质。

2．掌握DFT、DCT变换的算法流程，并能根据流程编程实现。

3．分析变换域内频谱的特征。

实验二灰度图的线性变换内容：灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：灰度变换方程为：式中参数为纯属函数的斜率，为纯属函数在y轴上的截距，表示输入图像的灰度，表示输出图像的灰度。

当时，输出图像的对比度将增大；当时，输出图像的对比度将减小；当时，操作仅使所有像素的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像更暗或更亮；如果，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补运算。

特殊情况下，当时，输出图像和输入图像相同；当时，输出图像的灰度正好反转。

基本要求：1、理解和掌握线性变换的原理和应用。

2、分析经线性变换后图像的效果。

本实验要求学生完成程序的设计。

实验三灰度窗口变换内容：灰度窗口变换是将某一区间的灰度级和其它部分(背景)分开。

下图可说明灰度窗口变换的原理，其中[gold1, gold2]为灰度窗口。

灰度窗口变换可以检测出在某一灰度窗口范围内的所有像素，是图像灰度分析中的一个有力工具。

灰度窗口变换有两种：一种是清除背景的变换，一种是保留背景的变换。

前者是把不在灰度窗口范围内的像素都赋值为0，在灰度窗口范围内的像素都赋值为255，这也能实现灰度图的二值化；后者是把不在灰度窗口范围内的像素保留原灰度值，在灰度窗口范围内的像素都赋值为255。

数字图像处理课程设计opencv一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程技能。

通过本课程的学习，学生应能理解数字图像处理的基本概念，掌握常用的图像处理算法，并能够运用OpenCV库进行实际的图像处理操作。

具体来说，知识目标包括：1.理解数字图像处理的基本概念和原理。

2.掌握数字图像处理的基本算法和常用技术。

3.熟悉OpenCV库的基本结构和功能。

技能目标包括：1.能够运用OpenCV库进行数字图像处理的基本操作。

2.能够编写简单的数字图像处理程序。

3.能够分析和解决数字图像处理实际问题。

情感态度价值观目标包括：1.培养对数字图像处理的兴趣和热情。

2.培养学生的创新意识和实践能力。

3.培养学生的团队合作精神和沟通交流能力。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程实践。

教学大纲如下：1.数字图像处理概述1.1 数字图像处理的基本概念1.2 数字图像处理的应用领域2.图像处理基本算法2.1 图像滤波2.2 图像增强2.3 图像边缘检测3.OpenCV库的使用3.1 OpenCV库的基本结构3.2 OpenCV库的基本功能4.图像处理实例分析4.1 图像去噪实例4.2 图像增强实例4.3 图像边缘检测实例三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。

1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法。

2.讨论法：通过小组讨论，激发学生的思考，培养学生的创新意识和实践能力。

3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将理论知识应用于实际问题。

4.实验法：通过实验操作，使学生掌握OpenCV库的基本功能，并能够编写实际的图像处理程序。

四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。

1.教材：选用《数字图像处理》（李航著）作为主要教材，辅助以相关参考书籍。

数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程、图像格式和颜色空间等基础知识；2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如图像的读取、显示、保存和变换；3. 学生能够了解并运用图像滤波、边缘检测、图像分割等常用算法；4. 学生能够理解图像特征提取和描述的基本方法，并应用于图像识别和分类。

技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python）和相关库（如OpenCV）进行数字图像处理实践操作；2. 学生能够运用图像处理技术解决实际问题，如图像增强、图像复原和图像分析；3. 学生能够通过实际案例，掌握图像处理算法的选择和优化方法；4. 学生能够运用所学知识，开展小组合作，共同完成图像处理项目。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对数字图像处理技术的兴趣和热情，增强学习动力；2. 学生树立正确的图像处理观念，遵循学术道德，不侵犯他人隐私；3. 学生培养团队协作精神，学会与他人分享和交流，提高沟通能力；4. 学生能够认识到数字图像处理技术在日常生活和各行各业中的应用价值，激发创新意识。

课程性质：本课程为实践性较强的学科，注重理论知识与实际应用的结合。

学生特点：高中年级学生，具备一定的数学和编程基础，对图像处理技术有一定了解，好奇心强，喜欢动手实践。

教学要求：教师应注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生的实践能力和创新精神。

教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导，确保课程目标的达成。

同时，注重过程性评价，全面评估学生的学习成果。

二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像的数字化过程- 常见图像格式及颜色空间- 图像的读取、显示和保存2. 图像处理基本操作- 图像变换（几何变换、灰度变换）- 图像增强（直方图均衡化、空间滤波）- 图像复原（逆滤波、维纳滤波）3. 图像滤波与边缘检测- 常用滤波算法（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）- 边缘检测算法（Sobel算子、Canny算子）4. 图像分割- 阈值分割（全局阈值、局部阈值）- 区域分割（区域生长、分裂合并）5. 图像特征提取与描述- 基本特征（颜色特征、纹理特征、形状特征）- 特征描述（HOG描述子、SIFT描述子）6. 图像识别与分类- 基本分类算法（K最近邻、支持向量机）- 深度学习方法（卷积神经网络）7. 实践项目- 图像增强与复原- 边缘检测与图像分割- 特征提取与图像分类教学内容安排与进度：1. 第1-2周：数字图像处理基础2. 第3-4周：图像处理基本操作3. 第5-6周：图像滤波与边缘检测4. 第7-8周：图像分割5. 第9-10周：图像特征提取与描述6. 第11-12周：图像识别与分类7. 第13-14周：实践项目教材关联：教学内容与教材章节紧密关联，涵盖《数字图像处理》教材中的基础知识和实践应用。

《数字图像处理》课程设计题目与要求
可选题目：
题目一：图像的数字化
题目二：图像的离散傅里叶变换
题目三：图像的离散余弦变换
题目四：图像的离散小波变换
题目五：图像的平滑
题目六：图像的锐化
题目七：基于预测编码的图像编码与压缩
题目八：基于小波变换的图像压缩
题目九：图像复原
题目十：图像阈值分割技术
题目十一：图像的边缘检测
题目十二：彩色图像增强
题目十三：数字水印
说明：也可以自拟题目。

内容要求：
一、课程设计的目的与要求
二、设计的主要内容及基本原理
三、图像编码程序总体方案设计
3.1、图像处理程序流程图
3.2、用MATLAB实现图像处理程序源代码及注释
四、课程设计总结与体会
格式要求：
见考查课课程设计说明书范文
说明：请认真对待、严格按照格式要求书写。

每人各自选一个题目做设计，请独立完成。

内容示例：基于行程编码的图像编码程序设计。

1.课程设计目的1.通过Matlab仿真软件，针对课程教学中的相关内容开展仿真分析与研究，以加深对教学内容的理解，培养学生的方针分析能力。

2.加深对贴标签的基本理论知识的理解，培养独立开展科研的能力和编程能力，掌握MATLAB对图形处理的基本语句，学会使用MATLAB。

3.鼓励学生就自己感兴趣的内容进行实际制作测试，以丰富学生课余电子制作内容及培养自我创作能力。

2.课程设计要求1.掌握课程设计的相关知识、概念清晰。

2.程序设计合理、能够正确运行。

3．掌握课程设计的相关知识、概念清晰，程序设计合理、能够正确运行，独立完成。

.3相关知识3.1 数字图象处理数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。

到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。

1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。

20世纪60年代末,数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。

20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展,理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。

在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。

20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求,促进了这门学科向更高级的方向发展。

特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。

近年来,随着计算机和其它各有关领域的迅速发展,例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展,数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。

数字图像处理课程设计1. 题目名称：基于数字图像处理的人脸识别系统设计2. 题目背景及意义：随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，人脸识别技术已经成为了一个非常重要的应用领域。

在安全监控、金融交易、身份认证等众多领域，人脸识别技术都发挥着重要的作用。

因此，通过本课程设计，学生将能够掌握数字图像处理技术，并通过应用该技术构建出一套基于人脸识别的系统，从而更好地实现对人脸图像的自动识别与处理。

3. 设计要求：（1）基于Python编写程序，使用OpenCV库实现对人脸图像的实时采集和存储，并对这些图像进行预处理和分割；（2）使用机器学习算法如SVM、KNN等对采集的人脸图像数据进行分类和识别，并将结果输出；（3）通过图形用户界面（GUI）实现对系统的操作与管理，包括数据采集、存储和查询等功能；（4）进行实验测试和复现，利用本系统进行人脸识别，观察系统的表现并分析结果。

4. 设计步骤：（1）使用OpenCV库从摄像头中实时采集人脸图像数据，并将其存储到本地数据库中；（2）对采集到的人脸图像进行预处理和分割，例如对图像进行平滑处理、边缘检测、阈值分割等操作；（3）将预处理过的人脸图像数据进行特征提取，并使用机器学习算法进行分类和识别；（4）设计图形用户界面（GUI），实现数据的采集、存储和查询等功能；（5）进行实验测试和复现，利用本系统进行人脸识别，观察系统的表现并分析结果。

5. 预期成果：（1）实现一个基于数字图像处理的人脸识别系统，并通过图形化用户界面方便地进行数据采集、存储和查询；（2）掌握数字图像处理技术和机器学习算法的应用，能够进行人脸图像的预处理和分类识别；（3）通过实验测试和复现能够熟练地应用该系统进行人脸识别，获得较好的实验结果。

数字图像处理课程设计指导书11级北京信息科技大学信息与通信工程学院数字图像处理课程设计指导书编写潘建军、朱希安、潘志康适用专业电子信息工程2015年1月一、课程设计基本信息课程性质：实践教学环节，限选(必修管理)适用专业班级：电子信息工程电信1101-1105 课程设计周数：2周（19周、20周）课程设计开始日期：2015-01-19课程设计完成日期：2015-01-30课程设计地点：教 3 楼507学分：2个二、课程设计教学目标➢数字图像和视频处理是电子信息工程专业重要的应用方向。

为了加强实践教学，努力培养应用型人才，突出专业特色，在搞好数字图像处理课程课内配套实验的基础下，北京信息科技大学电子信息工程专业本科教学计划中自2005级起增设了独立实践教学环节——数字图像处理课程设计。

➢数字图像处理课程设计教学目标是巩固和加深对数字图像处理理论知识的理解，培养和提高学生对数字图像处理的兴趣，进一步锻炼学生的程序设计技能，并初步让学生感受软件开发的规范，为以后从事这方面的研究和开发工作打下坚实的基础；培养学生综合运用知识的能力、分析能力、动手能力、工程化能力、团队合作的能力以及创新能力。

三、课程设计方案和要求•推荐多个课程设计题目，且推荐的课程设计题目尽可能覆盖数字图像处理主要的研究内容和研究方法，热点研究方向和应用。

学生选择自己感兴趣的题目。

对于创新设计可以不受备选题目限制，经老师审核同意并在条件允许的情况下，可以自行命题。

•根据掌握的知识独立设计完成课程设计的内容。

以实验室现有实验器材（包括已安装软件程序、硬件设备等）为依托，在查阅相关文献的基础上，要求学生自己动手操作并编程实现给定效果。

必要时配合少量的理论讲授。

四、课程设计进度安排五、课程设计考核方法➢课程设计的成绩采取五级记分制：优、良、中、及格、不及格。

➢以平时考勤、现场检查与答辩为主，以设计报告为辅，综合评定课程设计成绩。

总评成绩：过程表现占50%，课程设计答辩及课程设计报告占50%。

《数字图像处理》课程设计1、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。

2、课程设计选题2.1 【课程设计选题一】简单图像处理系统整个系统要完成的基本功能大致如下：1、能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；3、数字图像的增强处理功能：（1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。

（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割：（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。

6、二值图像处理：膨胀、腐蚀、开运算与比运算。

在实现整个系统的时候，必须有1、2、3、4（1），及5中的这些基本内容，可以根据兴趣所在增加其他的内容。

2.2【课程设计选题二】复杂图像的区域分割与图形特征提取1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；2、图像预处理功能：（1）直方图的统计及绘制，根据此找到图像的阈值点；（2）可将图像的各种几何矫正变换；（3）彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理等；（4）数字图像的增强处理功能：空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）；色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等；3、图像分割：阈值分割、区域生长、分裂合并、区域增长法、特征空间聚类法、用分水岭变换分割法等各种方法，实现复杂区域的分割。

数字图象处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程及其相关参数。

2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如缩放、旋转、裁剪等，并理解其背后的算法原理。

3. 学生能够运用图像滤波和增强技术改善图像质量，并能够描述其效果差异。

4. 学生能够解释图像分割和特征提取的基本方法，并应用于实际问题。

技能目标：1. 学生能够操作图像处理软件，独立完成图像的采集、编辑和处理。

2. 学生能够运用所学知识，设计简单的图像处理程序，解决基础问题。

3. 学生能够通过案例分析和实验操作，培养实际应用图像处理技术的实践能力。

情感态度价值观目标：1. 学生通过数字图像处理的学习，培养对信息科学的兴趣和探究精神。

2. 学生在学习过程中，增强团队协作意识，学会共享和交流。

3. 学生能够认识到数字图像处理在生活、科研等领域的广泛应用，提升社会责任感和创新意识。

课程性质：本课程为信息技术领域的高阶课程，结合理论教学与实践操作，旨在提升学生的图像处理技能和问题解决能力。

学生特点：假定学生为高中二年级学生，具备基本的计算机操作技能和一定的数学基础。

教学要求：课程要求理论与实践相结合，强调学生在学习过程中的主动参与和实际动手能力，通过项目驱动和案例教学，提高学生的综合应用能力。

教学过程中注重分层指导，以满足不同学生的学习需求。

通过具体学习成果的分解，为教学设计和评估提供明确依据。

二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的构成、图像的数字化过程、图像文件的格式及特点。

- 理解像素、分辨率、颜色模型等基本概念。

- 掌握图像采样、量化及图像质量评价方法。

2. 图像处理基本操作：图像的几何变换、图像增强、图像去噪。

- 学习图像缩放、旋转、翻转等几何变换的原理和实现方法。

- 掌握直方图均衡化、图像平滑和锐化等增强技术。

3. 图像分割与特征提取：介绍图像分割的基本方法和特征提取技术。

- 学习边缘检测、区域生长等分割方法。

1 设计目的数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。

随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。

数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。

运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睞，并且取得了丰硕的成果，广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。

目前,以数字图像处理技术为核心的视频监视系统越来越广泛地应用到交通监管中，它利用摄像机来获取图像，由计算机完成对运动目标的自动检测，如果车辆交通违规时，自动发出预警，记录全程违章视频，这在很大程度上减轻了监控人员的劳动强度，克服可能的人为失误,而且节约大量存储空间，使存储的数据更为有效，为交通违规的后续处理提供了客观依据。

因此，基于光流法，实现交通场景中运动目标的检测是本文的研究对象。

结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志，初步建立起交通场景中运动目标检测的整体思路和方法。

2总体设计方案通过MATLAB软件中的图像、视频处理模块（Video and Image Processing Blockset）,来实现利用光流法检测并追踪视频中的动态汽车。

该模型通过光流法估计视频帧中的运动向量，并对运动向量进行阈值和形态学闭操作，计算出二进制图像，再定位出二进制图像中的汽车信息，在经过白线的汽车上绘制绿色矩形图，统计感兴趣区域的汽车数量。

Simulink模型如图2.1：图2.1 模型框图3 具体设计实现3.1 光流法实现运动目标检测的基本原理3.1.1 光流法介绍（1）光流与光流场的概念光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。

哈尔滨工业大学（威海）电子和信息工程系2011年5月目录一. 课程设计的目的 (1)二. 设计要求 (2)三. 进度安排 (3)四. 考核及评分标准 (4)五. 课程设计内容和要求 (5)题目一：图像处理软件 (5)题目二：数字水印 (6)题目三：车牌识别 (7)题目四：超分辨率重建 (8)题目五：织物密度检测 (9)题目六：工件尺寸的图像测量 (10)题目七：低比特率图像压缩 (11)题目八：运动目标的检测 (12)题目九：运动目标的跟踪 (13)题目十：图像复原处理软件 (14)六. 课程设计文档提交和要求 (15)一. 课程设计的目的数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。

随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛使用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。

数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：1、使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；2、增强学生使用Matlab编写数字图像处理的使用程序及分析、解决实际问题的能力；3、尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。

二. 设计要求1、按照设计任务书要求，使用Matlab软件独立完成设计任务，鼓励使用C语言编程实现；2、根据设计任务写出设计工作小结，对设计过程所进行的有关步骤进行理论分析，并对完成的设计作出评价，总结自己整个设计工作中的经验教训、收获；3、编写课程设计说明书，说明书必须按照统一格式打印，装订成册，字数一般不少于三千字；三. 进度安排本课程设计时间为2周；序号设计内容所用时间1 熟悉Matlab语言，学习使用图像处理工具箱和GUI编程2天2 设计实验方案（利用已掌握基本知识、原理，提出设计具体方案，拟订设计步骤，独立完成操作，记录数据，分析结果）●分析题目，查找相关资料。