第一篇：圖像處理課程論文總結(jié)邵春雨.2120090209

圖像處理的課程總結(jié)

我們研究的圖像處理主要包括圖像去噪，圖像分割，圖像增強，圖像恢復(fù)，圖像修補等。其中主要的研究方法有概率和隨機過程的方法，偏微分方程的方法，數(shù)學(xué)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法，各種類型的波分別對圖像進行空間域和頻域的研究。

概率和隨機過程經(jīng)常涉及到圖像的統(tǒng)計特征：如振幅，自相關(guān)函數(shù)，概率譜密度，熵，常見的模型包括：高斯馬爾可夫過程，鑲嵌模型，尺度不變模型等。圖像處理研究概率和隨機過程，一般選擇兩種類型的框架，一種是貝葉斯框架，一種是典型的以最大似然估計為代表的非貝葉斯框架。這里牽涉到一個條件概率的概念，簡單的加性噪聲通常認為噪聲分布和圖像的點是不相關(guān)的，而另一類典型的speckle noise 模型是認為噪聲與點事相關(guān)的，所以概率中一般用條件概率做推導(dǎo)。在建立一定框架后，一般有兩個途徑建立模型，一類典型的從pixel角度，另外一類從patch角度。

偏微分方程的方法通常牽涉到兩類：一種直接建立相應(yīng)的偏微分方程的模型，典型的一類為把去噪看成擴散現(xiàn)象的人傳導(dǎo)方程，又如langevin 方程在不同給定條件有相變現(xiàn)象，正好又對應(yīng)著強噪聲情況和弱噪聲情況。可以對方程增加一定的項或者改變某些項產(chǎn)生需要的功能。另外一種直接建立相應(yīng)的變分，再轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的歐拉拉格朗日方程，用最速下降法離散求解。還有直接通過泛函角度，用split Bregman 方法進行離散求解，split Bregman的好處在于能將原來相關(guān)的多元泛函極值問題轉(zhuǎn)化成一類方程組的求解問題，對于難于離散的變分問題應(yīng)優(yōu)先使用split Bregman 方法，效果通常比最速下降法要好。偏微分方程中還涉及到多尺度分析，多尺度分析一般受偏微分方程支配，可以經(jīng)過嚴格的理論推導(dǎo)證明把尺度分析分類問題轉(zhuǎn)化函數(shù)的分類，并且借助多圖像結(jié)構(gòu)加以約束，則函數(shù)類的可能形式會大大減小。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一門非常重要的非線性理論，專門用于圖像分析，其目的是從物體的形態(tài),尺寸以及與相鄰物體的關(guān)系，尤其是拓撲關(guān)系，以及它的紋理，灰度和色彩等方面來研究物體。利用形態(tài)學(xué)提出的變換，用在圖像處理的各個層面上如濾波 分割 估計和紋理分析。形態(tài)學(xué)常見操作有膨脹腐濁，開閉運算等，先膨脹再腐濁等價于一個磨光操作。對于用形態(tài)學(xué)方法可以在結(jié)構(gòu)元素和集合框架，拓撲框架，代數(shù)框架，概率論框架等不同方面建立研究。流線分界線和分水嶺的方法都是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的典型應(yīng)用。以上是為本學(xué)期圖像處理的一點總結(jié)。

第二篇：Photoshop圖像處理課程總結(jié)

《Photoshop圖像處理》課程總結(jié)

課程名稱：Photoshop課程代碼：24011084 班級：16新聞學(xué)1、16新聞學(xué)（網(wǎng)絡(luò)與新媒體方向）1 學(xué) 時：40其中，理論學(xué)時：20實踐學(xué)時：18 其他：2 學(xué) 分：3 《Photoshop圖像處理》課程一門專業(yè)基礎(chǔ)課。要求學(xué)生通過實踐教學(xué)，掌握Photoshop軟件的基本操作，包括工具欄的使用、圖層、圖層蒙板、圖層樣式的使用，色彩的調(diào)整方法，常用濾鏡的使用。

圖像處理

一、課程教學(xué)內(nèi)容

（1）Photoshop基本工具的使用（必學(xué)）（2）矢量圖形的繪制（必學(xué)）（3）圖層基本操作（必學(xué)）（4）圖層蒙板的操作（必學(xué)）

（5）圖層樣式的操作（根據(jù)教學(xué)進度可刪減）（6）圖層混合效果的操作（根據(jù)教學(xué)進度可刪減）（7）圖像調(diào)色（必學(xué)）

（8）圖像通道（根據(jù)教學(xué)進度可刪減）（9）圖像濾鏡（根據(jù)教學(xué)進度可刪減）

二、課程考試內(nèi)容

（1）基本操作（15分）

要求：主要考Photoshop工具的使用，請根據(jù)提供的素材和效果圖，完成操作。保存PSD格式和JPEG格式各1份，并完成電子答題卡。

（2）圖標繪制（20分）

要求：主要考Photoshop矢量工具的使用，請根據(jù)提供的素材和效果圖，完成操作。保存PSD格式和JPEG格式各1份，并完成電子答題卡。

（3）選做題（25分）

要求：主要考Photoshop圖層和調(diào)色的操作，請根據(jù)提供的素材和效果圖，完成操作。本題共提供2組素材和效果圖，請自行選擇完成1組。保存PSD格式和JPEG格式各1份，并完成電子答題卡。

（4）個人設(shè)計作品（40分）

要求：主題不限，可以是圖標設(shè)計，包裝設(shè)計，書籍封面設(shè)計、產(chǎn)品宣傳設(shè)計、海報等等，請將自己在這一學(xué)期中最優(yōu)秀的設(shè)計作品上交，上交PSD格式和JPEG格式各1份，并完成電子答題卡。

三、課程教學(xué)所遇問題及解決思路

課程教學(xué)總會問題各種各樣的問題，有的學(xué)生學(xué)習(xí)慢，有的學(xué)習(xí)接受快，如何平衡各個學(xué)生的要求。新考核方式的產(chǎn)生，同時也產(chǎn)生新的問題，需要我們及時地發(fā)現(xiàn)和解決，不然會給我們的教學(xué)質(zhì)量帶來很多不良的影響。綜合分析認為，本課程教學(xué)中的主要問題有：

（1）學(xué)生基礎(chǔ)弱與學(xué)生學(xué)習(xí)進度不一的問題：

學(xué)生的接受能力不一，有的學(xué)習(xí)能力快，嫌老師講得慢，不想聽。有的學(xué)生接受能力慢，覺得老師講得太快，及難跟不上。而且有的學(xué)生在之前對計算機基礎(chǔ)的鍵盤操作都不大熟悉，對本課程的學(xué)習(xí)更是有一定的難度。解決思路

教學(xué)過程要有彈性，不能死板地一步一步的教，要根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)特點，對基礎(chǔ)知識講透講精，然后對基礎(chǔ)技能有一定的拓展，讓學(xué)生快的同學(xué)有所思，有所獲，同時不必要求每一個同學(xué)都能做到，對統(tǒng)一要求的作業(yè)以基礎(chǔ)要求為主。（2）個別學(xué)生對學(xué)業(yè)不管不問的問題：

一些同學(xué)散慢慣了，從來不交作業(yè)，對期末作品也不管不問，這些同學(xué)對自己的學(xué)習(xí)一點不關(guān)心，對自己的作業(yè)不關(guān)心，導(dǎo)致要交作業(yè)時，連要交什么都不知道。解決思路

方法就一條，老師對這部分同學(xué)要多加關(guān)心。

以后在期末分組完成作品時，能及時了解學(xué)生的分組情況，了解學(xué)生完成作品中的困難，幫助他們樹立良好的學(xué)習(xí)態(tài)度，即使做不了優(yōu)秀的作品，也要完成作品，哪怕質(zhì)量不是很高，但至少要認真地面對自己的學(xué)業(yè)。學(xué)習(xí)態(tài)度大于學(xué)習(xí)能力，這一點需要好好地教會學(xué)生。

四、課程反思以及改進

1、教學(xué)目標的優(yōu)化性。以學(xué)定教，以學(xué)生為本，把握教學(xué)進度，不能求全責備。

2、教學(xué)要求的層次性。除體現(xiàn)教學(xué)目標的層次性以外，還要注意對學(xué)生評價的層次性，對于“差異學(xué)生”采取“差異評價”，以激勵的原則，調(diào)動全體學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動性。

3、教學(xué)案例要多元化，盡量貼近實際，向有商業(yè)價值的作品內(nèi)容傾斜。

4、發(fā)展課程影響力，引導(dǎo)學(xué)生進行專業(yè)發(fā)展，明確課程在專業(yè)發(fā)展中的作用。

5、教學(xué)評價的激勵性。堅持“正面鼓勵、激勵為先、差異評價”原則，發(fā)揮教學(xué)評價的激勵功能，認同每一位學(xué)生的進步和成功，隨時注意鼓勵、表揚、喚醒，讓每一位學(xué)生體驗成功與自信。

6、提高教師的個人業(yè)務(wù)能力，讓學(xué)生真正學(xué)有所獲。

7、多關(guān)注學(xué)生的進步，少關(guān)注技能高低，技能水平不能一蹴而就，而有努力就會有進步。

第三篇：淺談圖像處理(Photoshop)課程教學(xué)改革

淺談圖像處理（Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ）課程教學(xué)改革

摘要：通過介紹圖像處理（Photoshop）課程教學(xué)改革前的情況，給出了其中的弊端，并針對這些弊端提出了Photoshop課程教學(xué)改革的方法。關(guān)鍵詞：圖像處理（Photoshop）；課程改革；項目教學(xué)法

The Discussion of Photoshop On Teaching Reform

Li Qiaojun(Henan Polytechnic Institute,Nanyang,Henan 473009)Abstract：Through the presentation of the pre-reform situation on Photoshop teaching, we give their shortcomings, and put forward for such practices as Photoshop teaching reform.Keywords：Photoshop ；Curriculum Reform；Project Approach

《photoshop圖像處理》是高職計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的一門專業(yè)基礎(chǔ)必修課，同時也是一名知識性和技能性相結(jié)合的實踐性課程。Photoshop軟件作為是Adobe公司的王牌產(chǎn)品，它是一款圖像處理軟件，在圖形圖像處理領(lǐng)域擁有毋庸置疑的權(quán)威。無論是平面廣告 設(shè)計、室內(nèi)裝潢，還是處理個人照片，Photoshop都已經(jīng)成為不可或缺的工具。DTP和圖像軟件的結(jié)合，使用戶可在電腦上直接完成文字的錄入、排版、圖像處理、形象創(chuàng)造和分色制板的全過程，開創(chuàng)了“電腦平面設(shè)計”時代。

傳統(tǒng)的課堂講授的教學(xué)方法已經(jīng)不能達到預(yù)期效果，因此根據(jù)課程特色可以采用“項目教學(xué)法”的授課方法，通過在多媒體講授理論知識，在機房進行實例練習(xí)，通過大量的項目練習(xí)提高學(xué)生的實踐動手能力。

一、傳統(tǒng)的教學(xué)模式和教學(xué)方法

（一）以學(xué)科體系為中心，以傳授系統(tǒng)的理論知識為主體的教學(xué)模式。

高職院校在課程建設(shè)上，一般表現(xiàn)為本科教學(xué)的“壓縮”型，強調(diào)以學(xué)科體系為中心，以傳授系統(tǒng)的理論知識為主體的教學(xué)模式。這種教學(xué)模式以專業(yè)系統(tǒng)知識和邏輯為導(dǎo)向，以知識為中心，以教師為主體，教學(xué)內(nèi)容緊緊圍繞教材和知識，以教師講稿為標準，理論和實踐相分離。所謂的師生互動多數(shù)是教師的點名提問，以這樣的傳統(tǒng)常規(guī)標準和教學(xué)模式進行授課，往往表現(xiàn)為教師準備充分、各環(huán)節(jié)流暢，但課堂效果卻不佳，學(xué)生很難將抽象的概念與看到的具體實例相對應(yīng)，無法理解深入的知識。通過這種教學(xué)模式培養(yǎng)出來的學(xué)生，只能是“會考試的讀書人”。

（二）教學(xué)文件強調(diào)理論知識，忽略實踐應(yīng)用能力。

教學(xué)大綱及選用的教材偏重于理論上的系統(tǒng)性、完整性，占用課時量多。前些年的教學(xué)大綱中，圖像處理（Photoshop）課程的理論與實踐課時比為2∶1，偏重理論，結(jié)果是沒有足夠時間培養(yǎng)學(xué)生的實踐應(yīng)用能力。在教材選用上也是選用系統(tǒng)性較強的教材，其內(nèi)容過多容易造成重點不明確，就高職學(xué)生而言，掌握起來無從下手，學(xué)習(xí)的積極性未能得到充分發(fā)揮。

（三）課堂教學(xué)注重“講”不注重“做”

課堂教學(xué)的大多重點都放在授課教師的講授上，忽略對學(xué)生創(chuàng)造性思維能力的培養(yǎng)。學(xué)生的作業(yè)大多抄襲或者模仿完成，形式味重，創(chuàng)造意味不強，以致課堂教學(xué)成了單純模仿教科書的八股課程。有些教師甚至把大部分時間都用在讓學(xué)生進行基本的平面圖像處理練習(xí)上，其結(jié)果是不能很好地把握平面構(gòu)成的圖形創(chuàng)意目的，導(dǎo)致學(xué)生對平面設(shè)計認識的淺層化、簡單化。因此，我們對圖像處理（Photoshop）這門課程教學(xué)應(yīng)該有危機感，只有不斷創(chuàng)新求異，借鑒和吸取他人優(yōu)秀的成果豐富自己，才能讓平面圖像處理技術(shù)不斷發(fā)展。

二、圖像處理（Photoshop）課程改革的方法

（一）采用“能力本位”的課程觀，制定本課程的能力標準

高職高專課程體系改革的主要目的是改變傳統(tǒng)的“學(xué)科本位”的課程觀，采用“能力本位”課程觀。根據(jù)“能力本位”的課程觀和職業(yè)崗位需求及教學(xué)時間條件，可選擇必須“夠用”的能力模塊組成實施型課程能力標準。

（二）根據(jù)課程能力標準，制定突出實踐應(yīng)用能力培養(yǎng)的課程教學(xué)大綱

所謂課程教學(xué)大綱就是為了實現(xiàn)課程能力標準這一目標，學(xué)校所應(yīng)創(chuàng)造的具有良好的可實施性的教學(xué)條件（師資、設(shè)施、資料）與教學(xué)基本方式、方法等。根據(jù)圖像處理（Photoshop）課程的特點，該課程實施綱要可采用以下策略：

1.切實按照課程能力標準實施教學(xué)。教師應(yīng)領(lǐng)會各模塊教學(xué)內(nèi)容的應(yīng)知應(yīng)會目標和把握各模塊的重點和難點，采用講授基本操作與實例制作相結(jié)合、師生互動、作品分析等多種教學(xué)方法和手段來進行教學(xué)，以調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)積極性和創(chuàng)造性，培養(yǎng)學(xué)生的主題創(chuàng)意思維。

2.精講理論，重在操作，突出實踐應(yīng)用能力的培養(yǎng)。本課程的理論知識易于理解，但操作技巧的掌握較難。因此，必須通過在教學(xué)中穿插大量的實例制作分析和大量的上機實例制作實訓(xùn)，來提高學(xué)生對Photoshop圖像處理的操作技巧，從而提高學(xué)生在Photoshop平面設(shè)計中的實踐應(yīng)用能力。同時，上機實訓(xùn)時開通因特網(wǎng)，讓學(xué)生上網(wǎng)收集Photoshop圖像處理的優(yōu)秀素材，以豐富學(xué)生的創(chuàng)作視野，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)作靈感。

3.通過大量實例制作，培養(yǎng)學(xué)生良好的職業(yè)素質(zhì)。教師在教學(xué)中應(yīng)大量采用符合課程能力培養(yǎng)的實例應(yīng)用制作，并在上機實訓(xùn)時指導(dǎo)學(xué)生完成相應(yīng)的實例制作，收集學(xué)生實訓(xùn)作業(yè)，并進行剖析，對富有創(chuàng)新思維或技能應(yīng)用突出的作業(yè)進行褒獎，以激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)作熱情。同時，教師在實踐教學(xué)時，要耐心地講解、示范和指導(dǎo)，鼓勵學(xué)生以一絲不茍、精益求精的作風去完成每一個實例制作，并不斷積累制作經(jīng)驗，總結(jié)提高，從而促進學(xué)生踏實、嚴謹?shù)穆殬I(yè)素質(zhì)的培養(yǎng)。

（三）課堂教學(xué)采用“項目教學(xué)法”的教學(xué)形式，重視學(xué)生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)

“項目教學(xué)法”教育課堂教學(xué)模式的目的是讓學(xué)生感受成功，體驗學(xué)習(xí)的樂趣，找回自信。在心理學(xué)界有一種現(xiàn)象被稱為“皮格馬利翁現(xiàn)象”，如果這種因期待而產(chǎn)生的效應(yīng)出現(xiàn)在教育界，也必將產(chǎn)生令人鼓舞的結(jié)果。作為老師，如果根據(jù)學(xué)生的不同特點和條件，形成對學(xué)生的期望，一定會通過某種方式，影響學(xué)生進而使學(xué)生形成對自己的期望，最后表現(xiàn)出積極的行動，從而獲得成功依人的發(fā)展規(guī)律而言，人都是有潛力的挖掘潛力，人就能發(fā)展。學(xué)生雖然基礎(chǔ)很差，問題缺點不少，但應(yīng)看到他們的長處，優(yōu)勢，優(yōu)點。如：學(xué)生的動手能力很強；長期被成功表揚遺忘，雖遭不少尷尬，但表現(xiàn)自我、自信成功之心并未泯滅；遇事熱情，喜歡活動。我們要善于挖掘?qū)W生的優(yōu)勢、優(yōu)點，調(diào)動其積極性，樹立學(xué)生身上存在的問題是可以轉(zhuǎn)化的思想。在師生關(guān)系上，教學(xué)只要以尊重、愛護、平等的基本態(tài)度出發(fā)，就能打動學(xué)生，感化學(xué)生?！绊椖拷虒W(xué)法”教學(xué)模式：

第一步，指導(dǎo)選題。教師用兩、三周的時間講解全課程的脈絡(luò)，讓學(xué)生對該課程的學(xué)習(xí)思路有所了解，然后公布教學(xué)計劃，將全班學(xué)生分析若干小組，在教師指導(dǎo)下，每小組選擇一個項目作為項目研究對象；教師告知學(xué)生研究的基本方法，由學(xué)生分頭準備。

第二步，獨立探索，小組交流。學(xué)生自己帶著課題，去檢索文獻，閱讀資料，學(xué)生在小組內(nèi)集體討論，交流，就其教學(xué)內(nèi)容，研究方法等加以評論，明確自己研究的問題和研究的方向。

第三步，指導(dǎo)學(xué)生開展社會調(diào)查，到實地去學(xué)習(xí)。組織學(xué)生到社會上對“項目”進行實地調(diào)查，學(xué)習(xí)，了解社會的需求，到實習(xí)基地去學(xué)習(xí)，增加書本理論和實際知識的運用，開闊了學(xué)生的視野。

第四步，師生評議，期末總結(jié)。由學(xué)生小組成員在全班登臺講課，講述本組的課題成果，之后師生一起評議，教師作階段綜述。期末每個學(xué)生根據(jù)切身體會寫一篇評學(xué)評教的文章。

三、結(jié)束語

對圖像處理（Photoshop）課程改革的初步探索已帶來了一些可喜的效應(yīng)，有不少學(xué)生已致力于平面圖像處理技術(shù)的鉆研，積極參加平面設(shè)計師認證考試，敢于去競爭平面設(shè)計崗位。同時，以能力本位為核心的課程改革，也促進了學(xué)生與教師的雙向的積極溝通和合作，激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高了學(xué)習(xí)效果。實踐證明，圖像處理（Photoshop）課程改革開辟了一條卓有成效的新路，也為進一步提高高職學(xué)生的綜合素質(zhì)和社會認可提供了可靠的平臺。

第四篇：圖像處理技術(shù)論文

圖像處理技術(shù)論文

在學(xué)習(xí)、工作中，大家都有寫論文的經(jīng)歷，對論文很是熟悉吧，論文是對某些學(xué)術(shù)問題進行研究的手段。還是對論文一籌莫展嗎？以下是小編整理的圖像處理技術(shù)論文，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

圖像處理技術(shù)論文1

摘要：數(shù)字圖像處理在汽車涂裝領(lǐng)域的應(yīng)用, 本文介紹了數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)和數(shù)字圖像處理在自動車型識別, 易磨損部位檢測和預(yù)警以及車身表面質(zhì)量檢測的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：汽車涂裝;數(shù)字圖像處理;

1、引言

汽車行業(yè)本就是自動化程度較高的產(chǎn)業(yè), 但是目前的工業(yè)4.0和日益上漲的人力成本給汽車企業(yè)提出了更高的要求, 數(shù)字圖像處理在快速、高效的完成汽車涂裝生產(chǎn)和涂裝生產(chǎn)過程中的缺陷檢測方面有顯著優(yōu)勢。另外為實現(xiàn)高節(jié)奏的生產(chǎn)過程中, 高速運轉(zhuǎn)的設(shè)備故障預(yù)警, 數(shù)字圖像處理也提供了可行的解決方案。

2、數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)

提到數(shù)字圖像處理, 首先要明確什么是數(shù)字圖像。一幅圖像可以定義為一個二維函數(shù)(x, y), 其中x和y是空間(平面)坐標, 而任何一對空間坐標(x, y)處的幅值f稱為圖像在該點的強度或灰度。當X, Y和灰度值f是有限的離散數(shù)值時, 我們稱該圖像為數(shù)字圖像。有了數(shù)字圖像, 我們可以對數(shù)字圖像進行處理, 對數(shù)字圖像處理可以分為初級處理、中級處理、高級處理三種方式, 初級處理就是對圖像進行簡單的處理, 例如我們平時用的ps和相機美顏功能, 都可以理解為對數(shù)字圖像進行了初級處理, 這種處理輸入的是圖像(原圖), 輸出是處理過的圖像(例如PS過的圖像)。中級處理, 在初級處理的基礎(chǔ)上, 輸入的是圖像, 輸出的則是從圖像處理中得到的信息, 例如小區(qū)停車場的攝像頭, 拍攝車牌號的圖像, 在圖像中提取出車牌號信息, 與數(shù)據(jù)庫中的信息進行比對, 從而實現(xiàn)身份進入、停車計時等功能。最后, 高級處理就涉及到計算機自主學(xué)習(xí)的功能, 例如對車身表面噴涂質(zhì)量的檢測, 就屬于對數(shù)字圖像的高級處理。詳細應(yīng)用將在下文闡述。

3、數(shù)字圖像處理在汽車涂裝領(lǐng)域的應(yīng)用

3.1、自動車型的識別

在汽車涂裝工藝中, 針對不同的車型, 設(shè)備需要設(shè)定不同的工藝參數(shù), 例如前處理自動加藥的加藥量, 電泳的電壓, 噴涂機器人的軌跡等等。針對這一應(yīng)用, 目前汽車廠大部分使用光電開關(guān), 針對不同車型的特征點進行檢測, 這種方式的有點在于成本低, 一般一到兩個光電開關(guān)就可以檢測2-3種車型, 但是這種檢測方式的缺點在于它檢測的車型必須有明顯的特征點或者尺寸差別, 這樣才能完成車型的識別。而針對尺寸差別不大或者沒有明顯特征點的車型, 光電開關(guān)就無能為力了。這時就該數(shù)字圖像處理出馬了。我們在固定位置拍照, 我們把目標也就是車身標為1, 把背景標為0, 我們設(shè)定每個車型的1和0邊界, 通過計算機內(nèi)部算法對圖像進行邊界判定, 這樣就可以根據(jù)1和0的邊界樣式識別出是哪種車型。以上的方法是界定邊界法?；蛘? 我們可以使用另一種方法——骨架法。骨架法是界定邊界法的簡化形式, 我們在邊界選取一些特征點, 然后把特征點按一定順序連接起來, 這樣構(gòu)成的圖形, 就是這個圖形的邊界骨架, 只要選取的骨架點能反應(yīng)出不同的車型, 這種方法的計算量會小很多, 適合運算資源不夠的情況。選取的點的數(shù)量不同, 識別的精度也不相同。

3.2、易磨損部位的檢測及預(yù)警

汽車工廠里面的設(shè)備需要長時間高負荷運行, 有些易磨損部位的檢測就成了難題, 我們無法經(jīng)常性的停機檢查, 那樣會嚴重影響生產(chǎn), 另外我們也很不容易憑借肉眼來觀察出細微的磨損, 因此在線實時檢測易磨損部位的磨損情況就顯得十分重要。

首先一般我們需要觀察的易磨損部位周邊情況都比較復(fù)雜, 或者光線條件不好, 無法得到十分清晰的照片, 這樣就需要我們先對數(shù)字圖像進行一定程度的變換。首先要對圖像進行最簡單的灰度變換, 例如我們可以把過亮的圖像通過把整個圖像灰度變小實現(xiàn)圖像的變暗, 或者把過暗的圖像的整個灰度變大實現(xiàn)圖像的變量, 或者通過函數(shù), 把在一個很大范圍灰度的圖像的大范圍灰度映射到一個比較小的灰度范圍, 這樣可以在圖像中凸顯出目標物體。另外常用的變換還有對數(shù)變換、伽馬變換、分段線性變換、平滑空間濾波變換、銳化空間濾波變換、混合空間變換等, 這些變換都是對圖像的灰度進行針對性的處理, 以達到預(yù)期的效果。

我們對灰度變換后的圖像, 獲取他的邊界, 與正常無磨損的部件邊界進行對比, 實時進行檢測。這樣我們還可以根據(jù)磨損的程度, 設(shè)定一個預(yù)警機制, 可以根據(jù)磨損速度, 預(yù)測該易磨損件的壽命, 制定維修計劃。在達到預(yù)測的壽命時可以直接更換該易損件, 或者增加關(guān)注度, 實時觀測磨損程度, 在磨損程度達到臨界值時再進行更換, 這樣可以大大節(jié)約成本。

3.3、車身表面質(zhì)量檢測

質(zhì)量是產(chǎn)品的生命, 對于汽車產(chǎn)品來說, 好的涂裝表面是車質(zhì)量最直接最外在的體現(xiàn), 所以, 每個汽車廠都對汽車車身表面質(zhì)量檢測十分嚴格, 目前大部分汽車廠都采用人工檢測, 通過在線人員的眼看、手摸來發(fā)現(xiàn)汽車車身表面存在的質(zhì)量問題。但是首先這種傳統(tǒng)的方式對在線的工人要求很高, 工人必須有豐富的經(jīng)驗才能應(yīng)對形形色色的車身質(zhì)量問題, 培養(yǎng)一個經(jīng)驗豐富的工人需要很長的時間, 由經(jīng)驗不豐富的工人進行檢查可能造成錯檢。其次, 工人很難在高負荷的連續(xù)生產(chǎn)下保持長時間的專注度, 往往可能在連續(xù)工作一段時間后由于注意力下降, 可能造成漏檢。另外, 這種檢測往往很難形成統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范、技術(shù)標準, 例如工人覺得車身車門有色差, 這就是一個完全主觀的判斷, 沒有任何數(shù)據(jù)做支撐, 每個人對色彩的敏感程度不同就會做出不同的判斷。針對這些問題, 在車身表面質(zhì)量檢測過程中引入數(shù)字圖像處理技術(shù)的優(yōu)勢明顯。首先, 機器通過學(xué)習(xí)后學(xué)習(xí)的經(jīng)驗完全可復(fù)制到其他的機器中, 這樣就解決的經(jīng)驗豐富的問題, 機器可以通過不斷的學(xué)習(xí), 不斷的完善自己的知識庫, 同時把這些經(jīng)驗實時共享給其他的機器。其次, 機器是不知疲倦的, 也不會出現(xiàn)注意力不集中的問題, 無論工作多久都會保質(zhì)保量的完成工作。最后, 通過數(shù)字圖像處理, 完全可實現(xiàn)不同質(zhì)量缺陷的標準化, 例如計算機通過對圖片的數(shù)字化處理, 完全把車身的顏色數(shù)字化, 顏色在什么范圍認為是沒有問題的, 超出范圍就認為有色差, 這樣所有的車身都是一個標準, 避免了主觀意識對質(zhì)量的影響。

為了實現(xiàn)車身表面質(zhì)量的檢測, 首先要對車身表面的照片進行處理。這些處理包括:圖像降噪處理、圖像色彩分層、圖像的點線邊緣檢測。處理過的圖像我們還需要對圖像進行壓縮, 因為圖像中包含了很多我們不需要的信息, 而計算機的存儲和運算速度有限, 我們要把資源用在刀刃上, 所以對數(shù)字圖像進行壓縮也是必須的。最后我們需要對圖像進行頻率域變換, 這是數(shù)字處理的重中之重, 數(shù)字計算和快速傅里葉變換算法(FFT)是人們對數(shù)字圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)。之后我們需要對數(shù)字圖像進行全局閾值處理, 這種處理的目的在于突出我們的目標區(qū)域, 而使其他的“背景”完全“消失”, 這樣我們可以更清楚的實現(xiàn)對圖像的處理。

在我們收集了足夠多的處理過的數(shù)字圖像后, 我們可以開始進行機器學(xué)習(xí)了, 我們設(shè)定不同的分類器, 每個分類器對應(yīng)一種缺陷, 然后我們把收集的數(shù)字圖像隨機分為三個集合:訓(xùn)練集、驗證集、測試集。然后我們用訓(xùn)練集訓(xùn)練一個分類器, 然后再用驗證集和測試集來測試分類器的準確性。在訓(xùn)練過程中, 可能會出現(xiàn)欠擬合或者過擬合, 欠擬合就是模型擬定的太嚴謹, 不符合現(xiàn)實情況。過擬合就是算法不但學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù), 還把噪聲學(xué)習(xí)了這樣的算法無法推廣。我們需要尋找到一個平衡點, 既能完成對缺陷的處理又能保證正常合格車身的通過率。

4、結(jié)語

數(shù)字圖像處理技術(shù)在汽車涂裝自動化領(lǐng)域的運用, 必將對改善車身質(zhì)量, 降低人力成本起到積極作用。并且, 隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的進一步發(fā)展, 和數(shù)字處理算法的進一步優(yōu)化, 數(shù)字圖像處理將更快更準確的尋找和發(fā)現(xiàn)汽車涂裝表面缺陷。隨著數(shù)字圖像處理在汽車涂裝領(lǐng)域的應(yīng)用進一步深入, 通過數(shù)字圖像處理來指導(dǎo)生產(chǎn), 發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中存在的問題的水平將近一步的提高, 同時隨著計算機硬件成本的降低和技術(shù)的發(fā)展, 數(shù)字圖像處理在汽車涂裝領(lǐng)域的應(yīng)用將會持續(xù)增長。

參考文獻

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圖像處理技術(shù)論文2

摘要：隨著當代電子信息技術(shù)的迅速發(fā)展，智能交通成為交通運輸領(lǐng)域重要的研究課題，圖像處理技術(shù)由于自身重要的理論和應(yīng)用價值使得它在智能交通中的應(yīng)用研究占有重要的地位。通過對數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域?qū)嚺谱R別起到的作用和存在問題的的分析，提出了相應(yīng)的解決對策。

關(guān)鍵詞：智能交通；數(shù)字圖像處理；車牌識別；車輛的跟蹤與檢測

智能交通ITS（Intelligent Transport System）最早出現(xiàn)在二十世紀九十年代初期，作為世界電子信息技術(shù)的前沿，將這項技術(shù)應(yīng)用到交通管理中，實現(xiàn)了交通的智能化。ITS主要是將先進的電子技術(shù)、IT、AI、GIS影像等技術(shù)進行全面集成，建立起準確實時的地面交通系統(tǒng)。主要應(yīng)用于APTIS（Advanced Public Traffic Infor-mation System）、APTS（Advanced Public TransportationSystems）、AVCS（Advanced Vehicle Control System）、CVO（Commercial Vehicle Operations）、ETC（electronicToll Collection）、EMS（Emergency Management System）等方面。Intelligent Transport System有兩個由于面的含義，一是智能； 二是交通。交通技術(shù)的核心就是智能，智能技術(shù)源于電子通信、計算機與人工智能。在交通管理過程中借用當代的信息技術(shù)，對車輛道路進行全面的監(jiān)控，實現(xiàn)交通的智能化管理。

一、數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中的作用

（一）數(shù)字圖像處理技術(shù)的主要工作步驟

一是利用計算機和其他電子設(shè)備完成的，其主要內(nèi)容包括圖像的采集與獲取、對采集的信息進行編碼與存儲、圖像的合成。合成之后對圖像進行繪制，并最終輸出，利用新技術(shù)對其進行恢復(fù)與重建。因此數(shù)字圖像處理的主要目的是： 首先，對圖像做灰度變化，保存有效信息，這種方法可以增強圖像可讀性，有利于原圖的恢復(fù)；其次，利用特殊手段對圖像中所包含的特殊且重要的信息進行提取，并詳細分析圖像中所包含的特征，這種方法主要是為了提取其中包含的特殊信息，對圖像進行分割識別； 其三，對獲取到的數(shù)據(jù)進行壓縮，并保持其特有的清晰度，方便圖像后期的傳送與保存。

（二）數(shù)字圖像處理技術(shù)在車牌識別當中發(fā)揮的重要作用

車牌識別技術(shù)（LPR）作為智能交通的重要管理策略，被廣泛應(yīng)用在高速收費站、失竊車輛查找、停車場的車輛管理、監(jiān)控車輛的違紀情況等方面，大大提高了工作效率，節(jié)省了人力資源。

數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中發(fā)揮著極大的作用，如監(jiān)控車輛交通安全、統(tǒng)計交通擁堵情況等，最為出色的地方是車牌識別。數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通方面有著不可忽視的作用，在智能交通領(lǐng)域的研究中占有一席之地。

一個完整的車牌識別過程，應(yīng)該是先獲取到車牌的圖像，計算機設(shè)備對獲取到的圖片信息進行識別，然后對圖片進行預(yù)處理。根據(jù)獲取到的圖片信息，通過渡波、邊緣增強等辦法對其進行車牌定位。

二、我國拍照識別系統(tǒng)存在問題及原因

首先，我國的車牌組成比較復(fù)雜，由漢字、英文和阿拉伯數(shù)字共同構(gòu)成。漢字的相似，對車牌識別的難度增加； 其次，我國車牌的顏色比較多，有白色、藍色、紅色等，識別起來比較麻煩； 第三，由于人為、道路、天氣等原因，使得車牌上粘有水漬、泥土之類的污漬，導(dǎo)致車牌模糊不清，難以識別； 第四，車牌格式繁多，如民用、軍用、公安警車、武警專用、外交車輛、特種車輛、消防專用、救護車等。民用車又分為多種，導(dǎo)致識別起來更加麻煩； 第五，車牌懸掛的地方不一致。要解決上述問題，必須提高圖像處理的算法，使得拍照識別系統(tǒng)更加有效。

三、應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)解決拍照識別系統(tǒng)存在問題的對策

（一）車牌定位要從復(fù)雜的背景中提取出有價值的信息，并進行分割

因為自身不利因素的影響，所以增加了LPR對車牌定位的難度。良好的提取算法，是在保證有效信息不丟失的前提下，盡可能多的踢掉沒價值的信息，準確的將車牌信息給抽取出來。判斷算法是否精確，有以下三個方法： 其一，為了保證其實時性，必須要盡量減少算法； 其二，在復(fù)雜的環(huán)境下依然具有高度的定位效果，必須有一定的抗干擾性，第三，在保證有效信息不丟失的前提下，盡可能的多的踢掉沒價值的信息為提高圖像的質(zhì)量奠定基礎(chǔ)。車牌具有紋理，顏色與形狀三個主要的特征。紋理主要是因為車牌的字符與車牌背景顏色的一個對比。顏色主要是由于汽車牌照的字符顏色與背景的組合，一般分為白字藍底（民用轎車）,黑字黃底（大型汽車）,白字黑底（使、領(lǐng)館汽車）,黑字白底（警用汽車）四種?，F(xiàn)階段車牌定位的處理辦法主要要兩種，一是灰度圖像處理，其主要優(yōu)勢是速度快，內(nèi)存少；二是基于彩色圖像處理，其主要優(yōu)勢是彩色的圖像從視覺上極占優(yōu)勢，尤其是隨著計算機的迅速發(fā)展，運行速度飛快，內(nèi)存也隨之增大。而顏色也是車牌的主要區(qū)分模式，所以基于顏色的分割定位在當今的使用更為廣泛。

（二）基于模板匹配的車牌字符分割

在車牌得到準確的定位后，字符分割水平影響到字符的識別精確度。字符的分割算法主要有： 一是直接取得原始車牌的垂直投影，將投影后的峰值作為分割的黃金點。在車牌嚴重受到損壞的情況下，直接分割往往會產(chǎn)生極大的錯誤，所以很難找到分割的黃金點； 二是分割即精分割與細分割。這種方法的最大優(yōu)勢就是包括在車牌遭到嚴重損壞的情況下，也可以保持極好的分割效果，但是算法較為復(fù)雜、費時，較難保證實時性。由于一些客觀條件的影響，使得以上算法都不能滿足，所以提出了一種新的分割算法，這種方法既能克服車牌損壞的影響，又沒有過多的增加字符分割的時間。

在此也講一下改進的MSR算法對車牌圖像進行預(yù)處理，由于車牌的圖像不是很大，所以完全可以滿足實時性要求。因為我們提取出來的車牌不能直接進行分割，必須先將其進行二值化處理。所謂二值化處理就是將原始圖像經(jīng)過技術(shù)轉(zhuǎn)成二值圖像。因為車牌圖像的邊緣信息是最終圖像識別結(jié)果的重要影響因素，所以要在進行二值化處理的過程中要保留其邊緣信息。我們經(jīng)常見到的車牌應(yīng)該是一個方方正正的矩形，然而在實際中，車牌會發(fā)生傾斜，我們可以把它看作為一個平行四邊形來處理。對于其傾斜車牌的校正，我們需要找到傾斜的角度，然后進行旋轉(zhuǎn)變化，使得轉(zhuǎn)變成一個矩形。對于傾斜的車牌進行校正，一般情況就是先水平校正，再垂直校正。

（三）對于字符的識別

字符識別的原理是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，對車牌中分隔處理的字符進行識別，字符識別系統(tǒng)的工作過程： 首先，對所需識別數(shù)據(jù)獲取。圖像數(shù)據(jù)的獲取只有通過輸入設(shè)備來實現(xiàn)，比如我們通常使用的攝像機、攝像頭等等一些圖像采集設(shè)備。它們主要的任務(wù)就是將景物反射的信號轉(zhuǎn)換成可以識別的模擬信號，再經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，將轉(zhuǎn)換后的模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像信息。性能好、分辨率高、噪聲較小、轉(zhuǎn)換速度比較快的電信號線做優(yōu)先的選擇。只有達到這個標準的轉(zhuǎn)換電信號線才是上乘選擇，對圖像的識別水平也較高。轉(zhuǎn)換后的圖像信息要進行進一步的預(yù)處理。其主要目的就是為了去掉原始圖像的噪音與其他變形問題的干擾，保留并增強有效信息。其次，進行預(yù)處理的過程也比較復(fù)雜，要進過濾液、復(fù)原、提取邊緣、圖像分割等預(yù)處理方式，提高圖像的可讀性與清晰度，為下一步進行特征的提取提供了便利，奠定了基礎(chǔ)。第三，提取特征。是根據(jù)預(yù)處理后得到的結(jié)果，對其進行分析、辨別真?zhèn)?、剔除無效信息、保留有效信息的一個過程。鑒于原始圖像數(shù)據(jù)信息量比較大，需要在這龐大的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息，并進行歸類，這就是特征的提取。在對特征進行提取之后，才能對其進行分類決策。其主要的目的就是對在分類提取過程中所得到的樣本進行分析和判斷，當然在判斷的過程需要遵循某個規(guī)則，將分類提所引起的錯誤識別概率降到最低，保證其具有較高的精準度。

字符識別常用的方法有三種： 統(tǒng)計識別法； 句法結(jié)構(gòu)模式識別； 模糊模式識別法。

（四）先采取攝像頭拍攝的方式，再通過圖像處理來進行數(shù)據(jù)的采集

在我國的公共道路交通管理系統(tǒng)中，為了獲取更多的車輛的運動數(shù)據(jù)，之前通常采用感應(yīng)線圈等方法，但是這種方法要求設(shè)置在路面上并且對路面造成一定程度的損壞，安裝困難，影響交通。所以現(xiàn)在都是采取攝像頭拍攝，再通過圖像處理來進行數(shù)據(jù)的采集。隨著科技的發(fā)展與進步，現(xiàn)在只需要在路段相應(yīng)的位置安裝攝像頭，攝像頭所獲取到的視頻與圖像就會通過壓縮之后傳輸?shù)娇刂浦行?。監(jiān)控中心只需要根據(jù)上述視頻與圖像進行提取，就可以對車輛進行實時跟蹤。運作跟蹤是車輛識別的一部分，其主要分為背景的提取、運動點團的提取，運動點團位置的提取和運動物體的跟蹤。近幾年，經(jīng)過技術(shù)人員的不斷鉆研，針對每個點都提出各自相應(yīng)的算法，使得車輛跟蹤更為直觀、精確。

本文中詳細描述了數(shù)字圖像處理技術(shù)在ITS中的應(yīng)用。ITS技術(shù)在車牌識別，車輛的跟蹤等方面應(yīng)用廣泛。由于信息技術(shù)的逐步完善，使得數(shù)字處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中得到極大的應(yīng)用。經(jīng)過各方的不懈努力，無論是硬件還是軟件，都在不斷的進步與發(fā)展，使得數(shù)字圖像處理取得一個又一個突破性的進步。

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圖像處理技術(shù)論文3

【摘要】在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，網(wǎng)絡(luò)被大面積應(yīng)用在社會生活的不同領(lǐng)域，依托網(wǎng)絡(luò)所成立的遠程教育等愈發(fā)依賴網(wǎng)站，且專業(yè)人員也更加關(guān)注網(wǎng)頁設(shè)計制作。本文依照往期的工作經(jīng)驗，首先介紹圖形圖像處理技術(shù)，然后分析網(wǎng)頁設(shè)計制作，最后通過實例闡述圖形圖像處理技術(shù)在網(wǎng)頁設(shè)計制作活動的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】網(wǎng)頁設(shè)計制作;圖形圖像;處理技術(shù)

網(wǎng)頁制作是一門常用的編程、圖像處理技術(shù)，媒體是其主要存在形式，擁有濃厚的藝術(shù)氣息和強烈的影響力，由文字、圖片與超鏈接共同組成。在具體的設(shè)計過程中，應(yīng)全面分析各個要素，合理歸納，認真研究各個要素的邏輯關(guān)系與前后順序，進而組建一個統(tǒng)一的整體。

一、圖形圖像處理技術(shù)

(一)應(yīng)用的必要性。

在網(wǎng)頁設(shè)計制作中，圖形圖像處理是一種較為常用的處理技術(shù)，主要通過處理軟件，從整體層面來改進圖片［1］。對于網(wǎng)頁制作而言，分割與編碼等是最為常用的圖像處理手段，參照網(wǎng)頁制作要求，對原始圖像進行最大程度的改進，構(gòu)建網(wǎng)頁制作。分析網(wǎng)頁制作實踐可知，PS與火狐是最為常用的處理軟件，以需求者的內(nèi)心活動為切入點，明確需求者的視覺標準，有效傳遞網(wǎng)頁信息，提升處理效率。例如，比較網(wǎng)站整體，圖像質(zhì)量優(yōu)良的網(wǎng)頁通常為首選，人們在查閱網(wǎng)頁時，率先選擇文字和圖形共同構(gòu)成的網(wǎng)站，其中圖像越清晰、效果越好，則停留時間也將會越長，并可引導(dǎo)人們科學(xué)讀取網(wǎng)站內(nèi)容，而這為網(wǎng)頁制作開辟了新的渠道，有利于網(wǎng)頁制作的全面發(fā)展。

(二)優(yōu)勢。

1．提升網(wǎng)頁質(zhì)量。從整體層面提升制作水平，優(yōu)化整體構(gòu)造，提高圖像處理效果，改善網(wǎng)頁的質(zhì)量，有效發(fā)揮清晰、優(yōu)良圖像的價值，擴大網(wǎng)頁制作的感染力，系統(tǒng)彰顯網(wǎng)頁優(yōu)勢，以此來創(chuàng)造更多的網(wǎng)頁價值。

2．改進網(wǎng)頁運行。借助技術(shù)所處理的圖像，其指標參數(shù)均符合網(wǎng)頁制作要求，滿足規(guī)范標準，更不會對網(wǎng)頁運行空間產(chǎn)生影響，確保搜索質(zhì)量。待用戶經(jīng)由搜索引擎尋找網(wǎng)頁時，清晰、優(yōu)良的圖像能夠加快下載速度，增加網(wǎng)頁的順暢性，除可有效展現(xiàn)給用戶外，還可提升點擊率，推動網(wǎng)頁競爭排名。

二、構(gòu)圖設(shè)計

網(wǎng)頁屬于一種獨特的文件，借助瀏覽器來顯示，網(wǎng)頁構(gòu)圖應(yīng)依照網(wǎng)站種類、風格與服務(wù)對象等因素來確定。借助頁面構(gòu)圖，利用版面設(shè)計可規(guī)范、合理設(shè)置欄目，完全、清晰展現(xiàn)欄目內(nèi)容，有效彰顯設(shè)計人員的設(shè)計理念，完美闡述主題思想。

(一)網(wǎng)頁設(shè)計中使用圖片的優(yōu)勢。

1．視覺優(yōu)勢。從版面構(gòu)成要素層面而言，圖片的合理使用能夠賦予網(wǎng)頁別樣的風格，有效吸引廣大用戶;從網(wǎng)頁設(shè)計層面而言，圖片擁有一定的設(shè)計彈性，能夠協(xié)調(diào)網(wǎng)頁內(nèi)部的其余視覺元素，進而讓網(wǎng)頁設(shè)計可適應(yīng)設(shè)計目標規(guī)劃，達到統(tǒng)一、協(xié)調(diào)。

2．認知優(yōu)勢。圖片的使用能夠讓無論來自哪個國家的人均可準確理解圖片內(nèi)涵，因此，可以降低閱讀障礙和瀏覽障礙。即便用戶不識字，也可借助類似方法明確圖片的內(nèi)涵，擁有認知優(yōu)勢。

(二)構(gòu)圖方式。

1．縱向式構(gòu)圖?？v向式構(gòu)圖指代沿著垂直方向來排列網(wǎng)頁中所包含的所有要素。此種構(gòu)圖不僅滿足當代人的視覺習(xí)慣，而且能夠清晰、直觀展現(xiàn)頁面，主要被應(yīng)用到廣告設(shè)計和子頁設(shè)計活動中。另外，應(yīng)用此種構(gòu)圖時，還可選擇不對稱設(shè)計，進而獲得突破，營造別樣的視覺效果。

2．水平式構(gòu)圖。水平式構(gòu)圖指代網(wǎng)頁中的所有要素沿著水平方向進行排列。此種構(gòu)圖可給人一種莊嚴、穩(wěn)定、厚實的感覺，與人們的審美標準相符，滿足瀏覽習(xí)慣。它主要被應(yīng)用于政府機構(gòu)、私營企業(yè)、學(xué)校教育等網(wǎng)站中，具體應(yīng)用在主頁設(shè)計環(huán)節(jié)。應(yīng)用此種構(gòu)圖開展頁面制作工作時，需要靈活運用色彩，尤其在導(dǎo)航條與文字中，規(guī)避單一畫面，增強網(wǎng)頁的嚴謹性和莊重感。

3．中心式構(gòu)圖。中心式構(gòu)圖是指將頁面中的關(guān)鍵要素編排在畫面的中心位置，集中形象、強調(diào)重點，視覺沖擊力明顯。在網(wǎng)頁設(shè)計中，上述三種構(gòu)圖是最常用的構(gòu)圖方式，針對不同類型的商品與差異化的個人網(wǎng)頁，在開展設(shè)計制作工作時也可選用不規(guī)則構(gòu)圖，進而完全彰顯獨特的、個性化色彩［2］。

三、色彩搭配

色彩是網(wǎng)頁設(shè)計中的基本元素，網(wǎng)頁制作一定包含色彩設(shè)計，合理、有效的色彩運用通常能提升創(chuàng)意效果，但若只是進行機械組合，則無法獲得理想的效果。同時，網(wǎng)頁設(shè)計中所遵循的色彩搭配原則與圖形圖像處理相同，都應(yīng)參照適用性原則。主要包含用戶滿意率、整體協(xié)調(diào)性、清晰指數(shù)。另外，網(wǎng)頁中所采用的顏色圖像應(yīng)盡可能采用ＲGB模式，這是因為當前所使用的顯示器主要為32位以上，無需考慮瀏覽器安全色，在具體的選擇過程應(yīng)全面考慮色彩統(tǒng)一標準［3］。在具體的網(wǎng)頁配色過程，一是確定一種顏色，并調(diào)整透明度，改進飽和度，簡單來說是指深化或者淺化原有色彩，進而形成新色彩，然后應(yīng)用到網(wǎng)頁中;二是設(shè)計網(wǎng)頁時，若無法有效把控色彩表現(xiàn)力，則應(yīng)盡可能不要使用對比鮮明的色彩。

四、圖形圖像處理技術(shù)在網(wǎng)頁中的實際應(yīng)用

網(wǎng)頁制作是一種把文字、圖片、背景和視頻等統(tǒng)一整合的過程，我們應(yīng)大力增加網(wǎng)頁中所包含的信息量，不斷提升網(wǎng)頁的藝術(shù)氣息［4］。圖形圖像處理是一種必不可少的網(wǎng)頁設(shè)計制作技術(shù)，通常待落實頁面構(gòu)圖后，則應(yīng)設(shè)計導(dǎo)航條與文字背景，同時進行特效處理。例如，設(shè)計人力資源測評網(wǎng)時，主要通過Photoshop軟件進行網(wǎng)頁制作，本文將以此為例，闡述圖形圖像處理在網(wǎng)頁設(shè)計方面的應(yīng)用。

(一)頁面構(gòu)圖。

因人力資源測評網(wǎng)自身較為鄭重和莊嚴，為突顯這一特點，并吸引瀏覽者的注意力，主要選擇水平與中心式相融合的構(gòu)圖。測試與評估是一項緊張的工作，因此，選取白色充當網(wǎng)頁背景色，藍色為主色調(diào)，合理調(diào)節(jié)透明度與飽和度，組建藍色系。這是因為白色不僅能渲染紅色等亮色，還可營造一種溫和、融洽、深遠和平穩(wěn)的感覺。

(二)LOGO制作。

LOGO代表著網(wǎng)站，它是一種標志，至關(guān)重要。在設(shè)計LOGO時，應(yīng)遵循簡單、顯眼的原則，利用有限的空間，展現(xiàn)特定形象，傳達某些信息，同時，確保美觀、鮮明。本文中的測評網(wǎng)站選用了大寫字母Ｒ，輔以藍色背景的LOGO，簡單、大方;還可將其設(shè)計成進入準備階段的運動員。

(三)導(dǎo)航條制作。

網(wǎng)上瀏覽應(yīng)堅持便利、快捷的原則，導(dǎo)航條通?？蓭椭鸀g覽者有效找到目標內(nèi)容。在網(wǎng)頁主頁中設(shè)計導(dǎo)航條，充當頂級目錄，可與子頁面形成鏈接，便于查閱和瀏覽［5］。在具體的設(shè)計環(huán)節(jié)，應(yīng)結(jié)合網(wǎng)站的具體特點與基本功能來明確，在保證外表美觀的同時，還應(yīng)滿足實用性要求。同時，確保導(dǎo)航條所選用的色彩滿足網(wǎng)頁的整體色調(diào)，主要設(shè)置在正文之上，而子頁則可通過列表進行導(dǎo)航，相應(yīng)的導(dǎo)航條可設(shè)置在正文兩側(cè)。以水平式導(dǎo)航條為例，在人力資源測評網(wǎng)的制作過程中，可將水平式導(dǎo)航條設(shè)計為柱狀浮雕效果，且具有漸變色，操作步驟如下所述:其一，重新建立圖層，借助矩形選框工具設(shè)立矩形選區(qū);其二，改動漸變色彩，構(gòu)建漸變色條;其三，點擊編輯，然后點擊描邊，進而為選區(qū)構(gòu)建描邊效果;其四，利用快捷鍵來撤回選擇，點擊圖層，然后點擊圖層樣式，以此來設(shè)置斜面與浮雕圖層相結(jié)合的效果，具體是指在默認狀態(tài)中對樣式、深度、方向、大小和方法等進行調(diào)整;其六，再次借助投影樣式，以此來增強漸變效果。變動參數(shù)，直到出現(xiàn)三維效果，再增設(shè)導(dǎo)航菜單項等基本選項便可。

五、結(jié)語

網(wǎng)頁除以媒體形式進行存在外，還涵蓋多種內(nèi)容，藝術(shù)氣息濃厚，而圖形圖像處理在網(wǎng)頁設(shè)計中占據(jù)重要位置，較為常用。圖形圖像處理主要依托特殊功能，全面展現(xiàn)設(shè)計人員的構(gòu)思，完全彰顯個人情感，同時，輔以文字和圖片等要素，巧妙運用色彩，進而為瀏覽者提供一個色彩鮮明、內(nèi)涵豐富、結(jié)構(gòu)清晰的網(wǎng)頁。

【參考文獻】

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圖像處理技術(shù)論文4

摘要：隨著現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速性發(fā)展, 在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中, 已經(jīng)實現(xiàn)了現(xiàn)代化圖像處理技術(shù)整合, 通過現(xiàn)代化圖像處理技術(shù)的應(yīng)用有效的實現(xiàn)了醫(yī)學(xué)影像發(fā)展技術(shù)的創(chuàng)新性應(yīng)用, 保障了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中的計算機應(yīng)用技術(shù)能力提升。鑒于此, 本文針對現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中計算機圖像處理技術(shù)的應(yīng)用進行了專門的分析, 希望通過本文的分析能夠為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中的影像技術(shù)應(yīng)用提供技術(shù)發(fā)展支持, 以便于在技術(shù)應(yīng)用支持下, 實現(xiàn)技術(shù)發(fā)展的創(chuàng)新性轉(zhuǎn)變。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)影像;計算機;圖像處理技術(shù);應(yīng)用研究;

在現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)發(fā)展中, 由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和融入, 使得很多的醫(yī)學(xué)技術(shù)在處理過程中, 需要借助影像進行患者的病情分析, 比如CT影像以及X射片影像處理等, 這些影像處理需要借助計算機圖像處理技術(shù)進行專門的影像還原分析, 將影像中表現(xiàn)的病變位置在計算機圖像處理技術(shù)的應(yīng)用下, 實現(xiàn)圖像的高清化處理, 進而為患者的治療提供參考性建議。本文通過對現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中計算機圖像處理技術(shù)的應(yīng)用研究, 能夠在研究過程中, 找到適合醫(yī)學(xué)影像和計算機圖像處理技術(shù)結(jié)合的關(guān)鍵點, 這對于提升醫(yī)學(xué)影像圖片處理能力而言, 具有重要性研究意義。醫(yī)學(xué)影像技術(shù)常用的計算機圖像處理技術(shù)

醫(yī)學(xué)影像技術(shù)是現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)發(fā)展中, 經(jīng)常運用到的一項技術(shù), 在該技術(shù)的應(yīng)用下, 注重的是對應(yīng)用中的圖像成像分析, 通過對圖像成像分析, 進而找到適合診斷患者的治療方式。就目前我國醫(yī)學(xué)發(fā)展現(xiàn)狀來看, 很多醫(yī)學(xué)在患者的治療過程中, 都已經(jīng)實現(xiàn)了患者治療中的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用。比如, CT片、X射線拍攝已經(jīng)彩超和B超的處理等, 都需要借助在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)上進行應(yīng)用, 通過醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)患者病變部位的清晰化成像反饋, 但是要想做到患者診斷的醫(yī)學(xué)影像成像技術(shù)清晰化反饋, 就應(yīng)該注重對影像技術(shù)應(yīng)用的自身性因素管理控制, 通過管理控制, 從而實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)發(fā)展的效率提升和呈像清晰度提升。這種情況下, 計算機圖像處理技術(shù)中的PS技術(shù)、MAYA技術(shù)以及一些其他的計算機圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像發(fā)展中的應(yīng)用也就越來越廣泛。計算機圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中的應(yīng)用

2.1 圖像去噪

醫(yī)學(xué)影像在傳輸過程中, 一直受到聲音噪點干擾, 這種情況下, 就會造成傳輸?shù)挠跋駡D片出現(xiàn)了明顯的噪點, 影像診治醫(yī)生對患者病情的判斷, 因此, 在這種情況下, 需要運用計算機圖像處理技術(shù)進行醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用的噪點處理, 通過對醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中的`圖像技術(shù)處理, 能夠?qū)崿F(xiàn)影像自身的噪點下降, 并且保障了影像噪點的處理, 能夠滿足基本的影像應(yīng)用需求。所以在現(xiàn)實影像技術(shù)的處理中, 為了保障影像處理效果, 所以需要對影像處理中的噪點清除, 通過對電子元件的干擾分析, 明確在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用中, 其噪點出現(xiàn)的根源, 按照其根源進行影像處理實施, 保障在影像處理根源的實施中, 能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的高清化成像。例如, 通過均值濾波、中值濾波等多種形式, 將醫(yī)學(xué)影像中的噪點清除。

2.2 圖像增強

圖像增強是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)發(fā)展中, 較為常見的一種圖像處理技術(shù), 在該圖像處理技術(shù)的應(yīng)用中, 注重的是對圖像的清晰度以及圖像的分辨率提升。按照現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用的要求, 在現(xiàn)實圖像的處理中, 需要對醫(yī)學(xué)影像自身呈現(xiàn)的圖像進行還原, 只有還原醫(yī)學(xué)影像本身, 相關(guān)的患者診斷病癥, 才能夠在醫(yī)學(xué)影像中, 及時的被分析出來。所以在這種情況下, 很多學(xué)者在進行醫(yī)學(xué)影像處理中, 需要將影像自身的色彩以及影響自身的飽和度和其他一些與影像相關(guān)的因素, 全部的排除好, 這樣才能保障最終的影像應(yīng)用效果, 實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用和現(xiàn)代化醫(yī)療技術(shù)發(fā)展的雙向性整合, 同時在現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展中, 由于圖像增強技術(shù)的應(yīng)用和實施, 能夠保障醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在發(fā)展中, 能夠借助計算機圖像處理技術(shù), 將其應(yīng)用中的圖像顯示效果增強, 保障最終的應(yīng)用效果。

2.3 圖像分割

圖像分割是現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)影像技術(shù)發(fā)展中經(jīng)常運用到的一種技術(shù), 在該技術(shù)的應(yīng)用下, 注重的是對技術(shù)應(yīng)用中的圖像分割處理, 確保在圖像分割處理中, 能夠?qū)崿F(xiàn)計算機處理技術(shù)應(yīng)用的圖像差異化處理, 保障了在現(xiàn)實醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中, 能夠通過分割將醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中的圖像進行分解, 同時在圖像分解過程中, 還能夠運用計算機圖像處理技術(shù), 將醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中對于患者診斷的區(qū)域性診斷因素進行詳細的分析和總結(jié), 便于醫(yī)生在針對患者的診斷中, 能夠?qū)⒎指顖D像作為診斷技術(shù)處理的依據(jù)進行分析和應(yīng)用, 實現(xiàn)了患者治療中的影像技術(shù)應(yīng)用需求, 滿足了患者治療的影像條件應(yīng)用需求。結(jié)語

綜上所述, 在現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)發(fā)展應(yīng)用下, 我國的計算機圖像處理技術(shù)發(fā)展已經(jīng)相當成熟, 作為醫(yī)學(xué)診斷中常用的技術(shù)之一, 醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在整個醫(yī)學(xué)患者臨床診斷中, 占據(jù)著重要的位置, 要想保障醫(yī)學(xué)臨床診斷效果的準確性, 就應(yīng)該注重對臨床醫(yī)學(xué)影像研究中的影像處理技術(shù)進行專門的分析, 確保在臨床影像技術(shù)的應(yīng)用處理中, 能夠?qū)崿F(xiàn)影像技術(shù)應(yīng)用的效率性提升。通過本文的研究將現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中計算機圖像處理技術(shù)應(yīng)用研究歸納為以下幾點:

(1)圖像去噪;

(2)圖像增強;

(3)圖像分割。

只有處理好以上幾點技術(shù)應(yīng)用, 才能夠?qū)崿F(xiàn)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用的快速性提升。

參考文獻

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圖像處理技術(shù)論文5

計算機圖像處理技術(shù)在實際中的應(yīng)用

計算機圖像處理技術(shù)在實際中的應(yīng)用范圍很廣泛,它的實現(xiàn)主要依賴與計算機的功能輔助。計算機在實際應(yīng)用中具有處理速度快、真實準確度高、保存功能強大等特點,因此運用計算機進行圖像處理的技術(shù)也具有非常多的優(yōu)勢。下文將針對計算機圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、道路交通、遙感處理以及工程圖紙中的實際應(yīng)用進行詳細敘述。計算機圖像處理技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品加工中的應(yīng)用計算機圖像處理技術(shù)子在農(nóng)產(chǎn)品加工及收獲上的應(yīng)用主要表現(xiàn)在在農(nóng)產(chǎn)品加工中利用計算機進行圖像相關(guān)技術(shù)的處理后,實現(xiàn)在農(nóng)產(chǎn)品采摘或者加工的機器自動化操作,減輕人力負擔?，F(xiàn)在,計算機圖像處理技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品加工和收獲上的應(yīng)用在我國的現(xiàn)代信息科技中已經(jīng)得到實現(xiàn),例如我國研發(fā)的蘑菇自動化采摘系統(tǒng),它就是利用計算機的視覺相關(guān)系統(tǒng)控制機器人進行蘑菇采摘的相關(guān)操作,不僅實現(xiàn)采摘速度上的提升,還實現(xiàn)了在采摘中控制對蘑菇造成損傷以及發(fā)生的最低化。在國外,計算機圖像處理技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品加工、采摘中的應(yīng)用也早有實現(xiàn)。像外國的人研發(fā)的鮮蝦加工操作控制系統(tǒng),就是利用計算機圖像處理技術(shù)結(jié)合鮮蝦的形體特征進行自動化切割加工處理的。計算機圖像處理技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用實現(xiàn)工業(yè)自動化生產(chǎn)是工業(yè)發(fā)展中的關(guān)鍵,而工業(yè)自動化的實現(xiàn)離不開計算機信息技術(shù)的幫助,因此計算機圖像處理技術(shù)實現(xiàn)在工業(yè)自動化生產(chǎn)中應(yīng)用是必然的,并且計算機圖像處理技術(shù)在工業(yè)自動化中應(yīng)用范圍也是十分廣泛的。像在工業(yè)自動化生產(chǎn)中所需要的一些機器設(shè)備及其相關(guān)零部件構(gòu)成圖以及生產(chǎn)線的的識別系統(tǒng)裝置,它們都是利用計算機圖像處理技術(shù)通過對相關(guān)系統(tǒng)構(gòu)成進行識別處理,然后將準確的控制或者理想結(jié)構(gòu)圖傳遞給機器控制系統(tǒng)或者機器人,從而實現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化生產(chǎn)的。計算機圖像處理技術(shù)在道路交通中的應(yīng)用計算機圖像處理技術(shù)在道路交通中的應(yīng)用相信很多人在日常生活中其實已經(jīng)親眼見證過,它其實就是道路交通的攝像監(jiān)控系統(tǒng),就是我們通常所說的紅綠燈攝像頭或者高速公路上的監(jiān)控系統(tǒng)等,這些都比較常見。在道路交通運行中,紅綠燈攝像頭將檢測到的一些交通違章行為的圖像通過攝像頭拍攝記錄下來,傳送到計算機的相關(guān)系統(tǒng)中進行儲存保護起來。這其中紅綠燈攝像頭對道路交通中的違章行為進行自動檢測識別以及拍攝保存的過程就是計算機圖像處理技術(shù)在道路交通中的一個實際應(yīng)用的過程。計算機圖像處理技術(shù)在遙感技術(shù)中的應(yīng)用主要是通過遙感技術(shù)實現(xiàn)計算機主機對某領(lǐng)域的具體情況進行監(jiān)控操作。過程中計算機的監(jiān)控以及遙感技術(shù)對某領(lǐng)域信息情況的收集等,這些都是計算機圖像處理技術(shù)在遙感技術(shù)中應(yīng)用的體現(xiàn)。計算機圖像處理技術(shù)字工程圖紙中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在通過計算機圖像處理等軟件實現(xiàn)對工程圖紙的設(shè)計繪制、信息轉(zhuǎn)換等過程,它是工程圖紙設(shè)計的一種常用技術(shù),對工程圖紙設(shè)計有著重要的作用。

計算機圖像處理技術(shù)的發(fā)展前景

就計算機圖像處理技術(shù)目前在實際中的應(yīng)用廣泛程度來講,計算機圖像處理技術(shù)在將來的發(fā)展前景也是十分可觀的。在未來計算機圖像處理技術(shù)將不僅會在圖像處理的清晰度、真實度以及其他的圖像因素的技術(shù)手法上越來越純熟,還將在圖像的分辨率、傳輸率以及多維成像等方面有所成就。其次計算機圖像處理技術(shù)在工業(yè)工程制圖、在技術(shù)自身裝置的簡化應(yīng)用等方面都會朝著越來越精準化越方便化的方面發(fā)展。這樣一來,計算機圖像處理技術(shù)也將普遍化被應(yīng)用。

結(jié)語

總之,計算機圖像處理技術(shù)在實際生活中的應(yīng)用是非常廣泛的,因此,給予計算機圖像處理及相關(guān)應(yīng)用技術(shù)更多的科研領(lǐng)域的關(guān)注與研究也是十分必要的,只要將相關(guān)應(yīng)用技術(shù)提高到一定的水平,那么工業(yè)、農(nóng)業(yè)以及更多領(lǐng)域的科技生產(chǎn)水平必然也將隨之提升。

第五篇：圖像視頻處理基礎(chǔ)知識總結(jié)

彩色圖像基礎(chǔ)知識普及篇

⑴ 圖像采集的原理

數(shù)碼相機，攝像機等都是通過傳感器來獲取圖像的，傳感器陣列是由橫豎兩個方向密集排列的感光元件（CCD或CMOS）組成的一個二維矩陣，它收集入射能量并把它聚焦到一個圖像平面上，與焦點面相重合的傳感器陣列產(chǎn)生與每一個傳感器接收光總量成正比的輸出。數(shù)字或模擬電路掃描這些輸出，并把它們轉(zhuǎn)換為信號，由成像系統(tǒng)的其他部分數(shù)字化。

⑵ BAYER矩陣

傳感器陣列的排列方式可以有很多種，現(xiàn)在最常用的是Bayer矩陣模式的排列方式，即每個CCD就對應(yīng)一個像素。其中R感應(yīng)紅光、G感應(yīng)綠光、B感應(yīng)藍光，而在Bayer模式中G是R和B的兩倍（因為我們的眼睛對綠色更敏感）。以下是Bayer陣列的一種排列方式： RGRGRGRGRG

GBGBGBGBGB

RGRGRGRGRG 以中心綠色的G為例，此像素只有G，缺少R與B，R就等于上下兩個R的平均值，B就等于左右兩個B的平均值。其他的R與B都是一樣的，每個像素補齊RGB三色就可以。此種插值算法是最簡單最高效的，當然在一些圖像的邊界之處其影像效果最會有一些折扣。

⑶ 伽馬校正

數(shù)碼相機拍攝出的彩色圖像，以及我們把一幅圖像在顯示器上顯示出來都要進行相應(yīng)的伽馬校正。數(shù)碼RAW格式的拍攝是采用線性的gamma(即gamma 1.0)，可是人的眼睛對光的感應(yīng)曲線卻是一“非線性”的曲線。所以RAW Converter會在轉(zhuǎn)換時都會應(yīng)用一條Gamma曲線到Raw數(shù)據(jù)上（簡單的理解，就是相當于對原始數(shù)據(jù)進行一個f(x)的變換，并且注意，f(x)并不是一次的線性函數(shù)），來產(chǎn)生更加接近人眼感應(yīng)的色調(diào)。同理，顯示器的強度(Intensity)并非與輸入訊號成正比(非線性關(guān)系),這種非線性特性稱為Gamma特性。

各參數(shù)簡述如下： ① Image_gamma：為輸入影像的γ值，一般訂為γNTSC=2.2，γPAL=2.8，γRGB=1，γMAC=1.8；

② Display_gamma：因制造技術(shù)的關(guān)系，每一制造廠生產(chǎn)出來的顯示器γ值都會不一樣，所以制造廠需提供顯示器γ值,一般訂為γCRT=2.5,γLCD=1.6;

③ Viewing_gamma：為最后我們用眼睛去看的結(jié)果，理想狀況為1，即為看到的影像為原

始影像，一般會因外在環(huán)境的影響，γ值從1至1.5變化。

④ LUT_gamma：伽馬參數(shù)的LUT表。

輸入訊號經(jīng)γ修正器與顯示器后，最后希望看到的是與原輸入影像一樣的畫面，即沒有失真。

⑷ RGB和YUV圖像

在計算機中使用最多的 RGB 顏色空間，分別對應(yīng)紅、綠、藍三種顏色；通過調(diào)配三個分量的比例來組成各種顏色。一般可以使用 1、2、4、8、16、24、32 位來存儲這三顏色，不過現(xiàn)在一個分量最大是用 8 位來表示，最大值是 255，對于 32 位的顏色，高 8 位是用來表示透明度的。彩色圖一般指 16 位以上的圖?；叶葓D有一個特殊之處就是組成顏色的三個分量相等；而一般灰度圖是8 位以下。

在彩色電視機系統(tǒng)中，通常使用一種叫 YUV 的顏色空間，其中 Y 表示亮度信號，也就是這個 YUV 空間解決了彩色電視機和黑白電視機的兼容問題。對于人眼來說，亮度信號是最敏感的，如果將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，僅僅需要轉(zhuǎn)換保存亮度信號就可以。

從 RGB 到 YUV 空間的 Y 轉(zhuǎn)換公式為：

Y = 0.299R+0.587G+0.114B

在 WINDOWS 中，表示 16 位以上的圖和以下的圖有點不同； 16 位以下的圖使用一個調(diào)色板來表示選擇具體的顏色，調(diào)色板的每個單元是 4 個字節(jié)，其中一個透明度；而具體的像素值存儲的是索引，分別是 1、2、4、8 位。16 位以上的圖直接使用像素表示顏色。

⑸ 彩色圖轉(zhuǎn)換為灰度圖

灰度圖（GrayScale）是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像?；叶然幚硎前押辛炼群蜕实牟噬珗D像變換成灰度圖像的過程。灰度化處理在許多圖像處理中是很重要的一步，他的結(jié)果就是后續(xù)處理的基礎(chǔ)。所以，尋求一種正確有效的灰度化處理方法尤其重要。

那么如何將彩色圖轉(zhuǎn)換為灰度圖呢？

常用的色彩系統(tǒng)有RGB、YIQ、YUV。

1）YIQ色彩系統(tǒng)屬于NTSC電視廣播制式系統(tǒng)。Y是亮度，即圖像的灰度值，I和Q則是指色調(diào)。它與RGB的關(guān)系為：

2）YUV屬于PAL電視廣播制式系統(tǒng)。Y也是亮度，U和V也是色調(diào)。它與RGB的關(guān)系為：

灰度圖中有調(diào)色板，首先需要確定調(diào)色板的具體顏色取值。我們前面提到了，灰度圖的三個分量相等。當轉(zhuǎn)換為 8 位的時候，調(diào)色板中有 256 個顏色，每個正好從 0 到 255 個，三個分量都相等。當轉(zhuǎn)換為 4 位的時候，調(diào)色板中 16 個顏色，等間隔平分 255 個顏色值，三個分量都相等。當轉(zhuǎn)換為 2 位的時候，調(diào)色板中 4 個顏色，等間隔平分 255 個顏色，三個分量相等。當轉(zhuǎn)換為 1 位的時候，調(diào)色板中兩個顏色，是 0 和 255，表示黑和白。

將彩色轉(zhuǎn)換為灰度時候，按照公式計算出對應(yīng)的值，該值實際上是亮度的級別；亮度從 0 到 255 ；由于不同的位有不同的亮度級別，所以 Y 的具體取值如下：

Y = Y/(1<<(8-轉(zhuǎn)換的位數(shù)));

最后一點需要注意，得到 Y 值存放方式是不同的；分別用對應(yīng)的位數(shù)來存儲對應(yīng)的 Y 值。在計算 Y 值的時候，使用的整數(shù)除法，這是有誤差的，為了消除誤差，需要采用誤差擴散的算法，也就是將該誤差值向其鄰近的像素點擴散，當然按照一定的比例來分配；例如：整除之后，余數(shù)是 5，采用 3/2/3 的策略，就是，右邊像素和正下面的像素各占 3/8，而右下角的像素占 2/8。

2．圖像格式轉(zhuǎn)換的算法描述

⑴ BAYER矩陣轉(zhuǎn)換為RGB格式圖像的算法描述

我們通常采用插值算法（Interpolation）把BAYER矩陣中的像素的顏色值轉(zhuǎn)換為一個像素的RGB的數(shù)值。我們通常以3×3的插值算法來計算BAYER矩陣的像素的RGB值，該插值算法中某個位置像素的RGB分量的值只取決于以該像素為中心的3×3的鄰域中同樣分量的均值。

⑵ RGB格式圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的算法描述

我們進行圖像處理通常都是在微機上進行的，因此以微機的Windows系統(tǒng)為例來介紹如何將RGB格式圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。

Windows系統(tǒng)中使用的是設(shè)備無關(guān)位圖（DIB）

DIB即Device_Independent Bitmap。目前，Windows處理的DIB通常是以BMP文件存在。BMP文件文件有如下的四個部分；

1）位圖頭文件：BITMAPFILEHEADER，它是一個位圖標志

2)位圖信息頭：BITMAINFOHEADER

它定義了圖像的大小，長寬等信息，長度固定為40個字節(jié)。

3）調(diào)色板（Palette）

它用來存放位圖的顏色，如果是真彩色圖，則不需要調(diào)色板。其定義為： 所謂調(diào)色板就是在16色或256色的顯示系統(tǒng)中，將圖像中頻率出現(xiàn)最高的16或256種顏色組成顏色表。對這些顏色按0至15或255進行編號，每一個編號代表其中的一種顏色。這種顏色編號就叫做顏色的索引號，4位或8位的索引號與24位顏色值的對應(yīng)表叫做顏色查找表。使用調(diào)色板的圖像叫做調(diào)色板圖像，它們的象素值就是顏色在調(diào)色板查找表中的索引號。

4）實際的圖像數(shù)據(jù)

對于用到調(diào)色板的位圖，圖像數(shù)據(jù)就是該像素顏色在調(diào)色板中的索引值，對于真彩色圖，圖像數(shù)據(jù)就是實際上的紅（R）、綠（G）、藍（B）的值。由前面介紹的原理可知，知道圖像某點的R、G、B值，要得到亮度信息，則可由下式計算出： Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B（1）

而在用BMP表示的灰度圖中，其紅（R）、綠（G）、藍（B）三個分量的值相等，即有

R=G=B(2)式

把（2）式代入（1）式中，可得：I=Q=0，即圖像沒有了色彩信息。

同理，對YUV顏色空間也一樣。

為了把彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，首先要找出彩色圖像的顏色值：R、G、B。然后，通過（3）式計算，即可得出亮度值Y。再令：R=G=B=Y，則得到的新的圖像，即灰度圖像。

對于24位或32位的真彩色圖像而言，找出每點的RGB值相對容易。前面介紹了，24位或32位真彩不需調(diào)色板，它的圖像數(shù)據(jù)就是實際的RGB的值。RGB三個分量分別占有一個字節(jié)，即容易取得RGB的值。

而對于16位位圖言，它的一個點用兩個字節(jié)來表示。它也不用調(diào)色板。要取得RGB的值，就需要了解R、G、B在這兩個字節(jié)中的位置。它們所占的位置是這樣的：

R占高5位，B占低5位，G占中間6位。

取出相應(yīng)的RGB值后，都轉(zhuǎn)變?yōu)榘宋唬ǖ臀谎a0）。再通過（1）式，即可得到該點的亮度值Y。然后，寫回新的256色位圖時，令R=G=B=Y，這樣，就得到了一個256級的灰度圖像。