数字图像处理心得体会

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在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的学问。在这里，梳理一下这学期学到的学问，并提出一些我对这门课程的建议。

图像处理是指对图像信息进行加工，从而满意人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了许多领域中，信任随着科学技术的进展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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。数字图像处理是从20世纪60年月以来随着计算机技术和VLSL的进展而产生、进展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增加、图像复原等，以便提高图像的有用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较便利，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断进展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎全部与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

1、数字图像处理需用到的关键技术

由于数字图像处理的便利性和敏捷性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增加、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满意存储和传输的要求。

图像的增加：图像的增加其主要目的是使图像变得清楚或者将其变换为机器能够很简单分析的形式，图像增加方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是削减或除去在获得图像的过程中因为各种缘由而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些相互不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采纳区域法或者寻求区域边界的境界法。

图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量，其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的讨论领域有肯定的交叉。

2、数字图像处理的特点数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：

1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

3）数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，常常有许多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

4）数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观看和评价的。

3、数字图像处理的优点

数字图像处理的优点主要表现在4个方面。

1）再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时精确     地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2）处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设备的力量。

3）适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不行见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，实行相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

4）敏捷性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。

4、数字图像处理的应用领域

图像是人类猎取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必定涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节约人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发觉的大量有用情报。

生物医学工程：除了CT技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

通信工程：当前通信的主要进展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在肯定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发讨论新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的外形和排列状态，先进的设计和制造技术中采纳工业视觉等等。

军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。

文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像嬉戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最终，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，P2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过PC，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频进展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很简单的数学原理，专业术语多，基础学问要求高，理解起来有些困难。当时选择这门课是盼望能有一些详细软件的教学。就我了解，视频处理的软件有MAYA、Premiere、绘声绘影、windows自带的MOVEMAKER；处理数字图像的软件主要有matlaB、photoshop、ImageJ（java图像处理程序）。其中，matlaB和PS很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

MATLAB全称是MatrixLaboratory(矩阵试验室)，一开头它是一种特地用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点打算了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必需对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

Photoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广阔平面设计人员和电脑美术爱好者的宠爱。

假如能理论和实践相结合，信任我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也熬炼了大家的动手力量。盼望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。数字图像处理学习心得体会

本人导师张崎，主要从事智能交通方面的讨论。高班级学长曾做过车牌识别的讨论。在学完数字图像处理这门课后，于是有了这篇关于车牌识别系统的心得体会。

认真翻阅了几遍平常上课做的笔记，梳理了下各种图像处理方法在各中图像处理中起到的作用。结合对实际车牌识别过程的了解，谈谈自己对图像处理的各种方法在识别过程中起到的作用。

老师总说图像处理就是不讲道理，我觉得这就是最大的道理。为什么有人能够把不讲道理的东西做出来？这其中实际上隐藏着深刻的道理。就像爱因斯坦证明布朗运动是毫无规律的运动一样，你发觉他是毫无规律的，这其实就是他最大的规律。我想，只有对图像有了深刻的熟悉，才能完成这种你也说不出道理的事。

好了，现在我想结合这门课和车牌识别绽开说说。

有时候，计算机跟人相比真的很傻，扔一张车牌尾号过来，不管它多么破旧、不清楚，人们能够轻而易举的读出上面的数字。而计算机呢？他要不停的运算、识别，而你算法上的一个小小漏洞，更会导致识别的大大不同。通过数字图像处理这门课的学习，我觉得可能通过下面的一些列步骤能较好的识别出车牌上的号码数字。

首先，我觉得我们需要将彩色的图片转换为灰色图像，这样便于计算机分析，计算机跟人刚好相反，好看的不肯定好处理，而灰色的图像虽然不美观，但是正好适合计算机来处理。另一方面，将彩色图像转化为灰色图像也能削减图像所占的存储空间，简化和加快后续处理的工作。

其次，我觉得我们需要依据实际需要，对图像就行简洁的预处理。我们应当让我们所关怀的图像内容，显现的更加突出。而弱化那些我们所不关怀的背景类似的东西。这里我觉得，我们就可以利用我们上课所学到的图像增加的学问了。需要留意的是，图像增加并不能增加原始图像的信息，只是通过某些技术有选择的突出对某一详细应用有价值的信息，即图像增加只通过突出某些信息，以增加对这些信息的辨识力量，而其他信息信息则被减弱，这就是我对图像增加的理解，我认为他是我们后期识别车牌的重要预备，增加的好坏直接影响了后期识别的精确     度和速度。

然后，图像增加后，我觉得我们就应当对处理后的图像就行边缘检测，这里就直接会用到我们上课所学到的边缘检测的各种方法，边缘是图像的最基本特征，边缘部分集中了图像的大部分信息。边缘确定和提取对于整个图像场景的识别是特别重要的。而上一部的图像强也增加了边缘信息。

下一步，我认为就应当进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。

最终，就应当开头识别这些分割出来的图像，这一部分，我们课上内容并没有涉及，查阅了些资料，找到了比较可行的方法。即模式识别。我理解的过程是，首先我们应当建立一个标准模版库，然后通过将提取出来的样品与标准模版进行比较，来识别他们。

这就是上完数字图像处理课，我所能想到的车牌识别的整个过程，基本上需要用到我们所学的全部内容，而且都是比较基础的学问，我觉得，往往一个图像处理的问题，就是应当分成许多小问题来解决，一步步简化问题。一步步将图像中我们所最关怀的内容提取出来。

究竟没有深化学习过这方面的学问，本文纯属心得体会，过程中难免存在许多不足或者错误。恳请老师指出。数字图像处理学习心得体会

数字图像是我们生活中接触最多的图像各类，它伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、医学、和工业方面发挥着极大的作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为同学的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下很多数字相片，现在已进入信息化时代，图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不行替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速进展，作为计算机类专业的高校生更加有必要对数字图像处理技术有肯定的把握，而大多人对于数字图像的学问却不全面，甚至一些基础学问也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的状况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解，尤为重要的是对于一些由于拍摄问题导致的令人不甚满足的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特别的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大爱好，在选课时几乎全部人都选了这门课。其中有的同学由于简洁的学习过PHOTOSHOP软件，因此对于数字图像处理已经有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的力量。

通过一学期的课程学习我们虽说还没有完全把握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像方面的学问有了深化的了解，更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的熟悉，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、辨别率（衡量图像的清楚程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却学问模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清楚，增加图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消退噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用PHOTOSHOP等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践与复习。

当然通过30学时的课程学习还是远远不够的，也有很多同学收获甚微，我总结了下大家后期的学习态度与前期的学习热忱相差很大的缘由。刚开头大家是有很高的热忱学习这门课的，可是随着课程的渐渐深化学习，大家慢慢发觉课程讲授内容与自己起初想学的有用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用一些软件、技术去处理图像而得到满足的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏重于如何通过编程实现实现如何对图像进行一些类似于锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及许多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用VISUAL、C++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践力量以及编程力量还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验，并且后半学期课程任务较重，加上队里的事务也许多，时间不是很充裕，这对于需要大量实践的数字图像处理课程就是个很大的问题。

在教员授课方面建议可以在课上多进行详细操作，这样可以提起大家学习的爱好，也可以让大家在课下乐观预备，然后在上课由学员进行演示，还可以加入一些数字图像处理的经典范例，加深同学们的学习热忱。《数字图像处理》学习心得

近期，我通过老师进展在线学习了《数字图像处理》这门课程，它是由天津理工高校杨淑莹教授及其教学团队主持和主讲的，是训练部“质量工程”项目——“高等学校老师网络培训系统”项目推出的数字化在线培训课程。

通过《数字图像处理》课程的网络学习，我觉得受益匪浅。首先，我们不应再教学中盲目“灌输”，主要还是激发同学对这门课的学习爱好，应当让同学有一个平台可以看到图像数字处理的效果，产生一个所见即所得的印象，这样同学在学习中就有成就感，就会情愿动手去编程，在调试程序所面临的挫折中也能有信念和劲头去战胜困难；最终，多找些相关的例题和实例，让同学成立学习小组去完成一些学习任务，指导他们合理分工，从简洁实例入手，渐渐增加难度，让同学以小组的形式独立完成。这样不仅提高了同学的编程力量，而且培育了他们的协作精神，增加了团队意识。以下是我对这门课程的熟悉：

图像处理是指对图像信息进行加工，从而满意人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了许多领域中，信任随着科学技术的进展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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。数字图像处理是从20世纪60年月以来随着计算机技术和VLSL的进展而产生、进展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增加、图像复原等，以便提高图像的有用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较便利，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随