电子信息工程专业导论读书报告——智能数字图像处理

1、2014/2015第一学期课程号：B0210401C一、 结合本课程的学习回答以下问题：1. 答：香农：二十世纪40年代末，美国数学家香农发表了通信的数学理论 和在噪声中的通信两篇著名论文，提出信息熵的数学公式，从量 的方面描述了信息的传输和提取问题，创立了信息论。于是信息论首 先在通信工程中得到广泛应用，为信息科学的研究奠定了初步的基础。维纳：发表了著名的控制论和平稳时间序列的外推、内插和平 滑问题，从控制的观点揭示了动物与机器的共同的信息与控制规律， 研究了用滤波和预测等方法，从被噪声湮没了的信号中提取有用信息 的信号处理问题，建立了维纳滤波理论。 冯诺依曼：20世纪最重要的数学家之一，在

2、现代计算机、博弈论和 核武器等诸多领域内有杰出建树的最伟大的科学全才之一，被称为“计 算机之父”和“博弈论之父”。早期以算子理论、量子理论、集合论等方 面的研究闻名，开创了冯诺依曼代数。第二次世界大战期间为第一颗 原子弹的研制作出了贡献。为研制电子数学计算机提供了基础性的方 案。1944年与摩根斯特恩（Oskar Morgenstern）合著博弈论与经 济行为，是博弈论学科的奠基性著作。晚年，研究自动机理论，著 有对人脑和计算机系统进行精确分析的著作计算机与人脑。主要 著作有量子力学的数学基础、计算机与人脑、经典力学的 算子方法、博弈论与经济行为、连续几何等。 图灵：被誉为“计算机科学之父”和

3、“人工智能之父”。计算机逻辑的奠基 者，提出了“图灵机”和“图灵测试”等重要概念。美国计算机协会（ACM） 设立的以其名命名的“图灵奖”是计算机界最负盛名和最崇高的一个奖 项，有“计算机界的诺贝尔奖”之称。 E.L.波斯特：波斯特对应问题是美籍波兰数学家E.L.波斯特于1944年提出 的一个重要的判定问题。波斯特对应问题在形式语言理论和程序设计 理论中有重要应用。2. 答： 电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成，是集现代电子技术、信息技术、通信技术于一体的专业。本专业培养掌握现代电子技术理

4、论、通晓电子系统设计原理与设计方法，具有较强的计算机、外语和相应工程技术应用能力，面向电子技术、自动控制和智能控制、计算机与网络技术等电子、信息、通信领域的宽口径、高素质、德智体全面发展的具有创新能力的高级工程技术人才。电子信息工程专业主要是学习基本电路知识，并掌握用计算机等处理信息的方法。首先要有扎实的数学知识，对物理学的要求也很高，并且主要是电学方面；要学习许多电路知识、电工基础、电子技术、信号与系统、计算机控制原理、通信原理等基本课程。学习电子信息工程自己还要动手设计、连接一些电路并结合计算机进行实验，对动手操作和使用工具的要求也是比较高的。譬如自己连接传感器的电路，用计算机设置小的通信

5、系统，还会参观一些大公司的电子和信息处理设备，理解手机信号、有线电视是如何传输的等，并能有机会在老师指导下参与大的工程设计。学习电子信息工程，要喜欢钻研思考，善于开动脑筋发现问题。3.答：我校电子信息工程为国家特色专业建设点、江苏省品牌专业，教育部卓 越工程师教育培养计划试点专业、电子信息与电气类全国高等工程教育专业认证专业，2013年全国排名第16名。本专业培养适应信息产业发展需要，掌握扎实的自然科学基础理论和电子信息类专业知识，在电子信息工程技术领域从事科学研究、技术开发、工程设计、设备制造和技术管理等方面工作的高级专业人才。 本专业是电子和信息类较宽口径的专业。学生主要学习的学科基础课有

6、：数理方程、离散数学、概率统计和随机过程、C+、微型计算机原理与接口技术、电路分析基础、模拟电子线路、信号与系统、数字电路与逻辑设计、算法分析与设计、MATLAB与科学计算；专业基础课有：通信原理、数字信号处理、电磁场与传输理论、电视原理、信息论基础、图像处理、语音信号处理等。4.答：工程师指具有从事工程系统操作、设计、管理、评估能力的人员。工程师的称谓，通常只用于在工程学其中一个范畴持有专业性学位或相等工作经验的人士工程师和科学家往往容易混淆。科学家努力探索大自然，以便发现一般性法则，工程师则遵照此既定原则，从而在数学和科学上，解决了一些技术问题。科学家研究事物，工程师建立事物。科学家探索世

7、界以发现普遍法则，但工程师使用普遍法则以设计实际物品。在欧洲大陆一些国家，工程师称谓的使用被法律所限制，必须用于持有学位的人士，而其他没有学位人士使用，属于违法。在美国大部份州及加拿大一些省份亦有类似法律存在，通常只有在专业工程考试取得合格才可被称为工程师，而法律的范围一般只在蓄意欺诈的情况下才会执行。工程的种类有：电气工程师、国际注册机械师、软件工程师、成本工程师、质量工程师、网络工程师、网络营销工程师、网络安全工程师、注册咨询工程师、园林工程师等等。从上面的各类工程师的角色分工来看，网络安全工程师必须具备掌握相关领域法律的能力，以及网络安全的重要认知；质量工程师也必须具备法律知识，认真监管

8、项目的质量安全，保护人民群众的生命安全；园林工程师则应该对城市环境及人文足够了解；网络工程师还应具备管理能力等等。只有具备这些能力，才能成为一名优秀的工程师，因此在专业培养中，不能只培养学生专业技能，还应重视对学生人文、法律、管理、安全、环境、伦理等意识的培养。5.答：我是贝尔英才学院的一名学生，由于我们学院在大一时学生统一学习基础课，并未分专业，所以我院大一时没有学习专业导论。大二学习结束后，我根据自己的学习兴趣方向选择了电子信息工程。因此在上这门专业基础导论课时，我已经全部学习完了通识基础课和专业基础课，并且开始学习了部分专业课程。对于身为一名大三学生的我，在今后还有一年的专业课程学习中，

9、我还会像以前一样对学习不放松，保证课堂的学习效率。当然对于我们来说，课内的知识只是皮毛，不可能只靠课内教材的书走上工作岗位。因此在课外，我接下来准备专攻图像处理方向。因为根据大三这上半学期的学习，我得知了我们电子信息工程专业的分支有图像处理和信息安全两个方向，大三上已经学习了通信原理，电视原理，数字信号处理等专业课，在接下来的下半学期内，我们将学习数字图像处理和信息论。对于学业发展我准备考研，现在的目标就是通信、图像处理这方面，未来毕业后我想去运营商的技术岗位，第一想去的是南京的移动，工作一段时候后，有想过做一些行政管理岗位的工作。6.答：通过这一学期的学习，我对电子信息工程有了更加深刻的印象

10、，尤其是老师请了各行各业的学长来给我们做讲座，学长生动的演讲非常有感染力。我觉得老师这样的课程安排非常合理。希望老师也可以请一些应届毕业生或者刚参加工作一两年的学长或学姐来给我们讲一讲。二、 读书报告智能图像识别技术：智能图像识别技术读书报告概述图像识别是近20年发展起来的一门新兴技术科学，它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容。随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域也越来越广泛。计算机智能化图像识别技术的发展关系着我国国民经济的健康有序地发展,尤其是在国际竞争日益激烈的情况下，计算机智能化图像识别技术有利于我国更好地应对国际动态和局势促进我国各个领域的发展和进步。本文通过参

11、考文献分别阐述了什么是图像处理技术，以及什么是图像识别技术，智能图像识别技术的理论现状、特点和优点、以及理论性突破。一、图像处理技术1.1什么是图像和图像处理图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展,图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处

12、理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。1.2图像处理技术图像处理利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、

13、图像编码与压缩和图像分割。l ) 图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。2 ) 图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分

14、布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。3 ) 图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取 图像 时环境噪声 的影响、运动造成的 图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。4 ) 图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽

15、和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对 图像 进行编码 和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准PJEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。5 )图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素 的一个

16、连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。二、图像识别技术2.1图像处理技术图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息 (当时进人感官的信息

17、)进行比较实现对图像的识别。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态 引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视 觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：2.1.1指纹识别指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段,

18、主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分,它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的；唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。2.1.2人脸识别目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影 响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息

19、全部丢失，将严重影响人脸识别的性能。2.1.3文字识别文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输人计算机，用于代替人工的输人。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式 识别和人工神经网络。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。三、 智能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也是一个重要的问题。 虽然在相关专家

20、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世纪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

21、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。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。四、 智能图像识别技术的特点和优点4.1 计算机智能化图像识别技术的主要特点4.1.1 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

22、术。4.1.2 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地测量。 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。4.1.3 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,

23、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。4.2 计算机智能化图像识别技术的优点4.2.1 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。4.2.2 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。 4.2.3 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。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。五、 智能图