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图形图像处理技术论文篇一
关键词：医学影像; 计算机; 图像处理技术; 应用研究;
在现代化医学发展中, 由于科学技术的发展和融入, 使得很多的医学技术在处理过程中, 需要借助影像进行患者的病情分析, 比如ct影像以及x射片影像处理等, 这些影像处理需要借助计算机图像处理技术进行专门的影像还原分析, 将影像中表现的病变位置在计算机图像处理技术的应用下, 实现图像的高清化处理, 进而为患者的治疗提供参考性建议。本文通过对现代医学影像技术中计算机图像处理技术的应用研究, 能够在研究过程中, 找到适合医学影像和计算机图像处理技术结合的关键点, 这对于提升医学影像图片处理能力而言, 具有重要性研究意义。
1 医学影像技术常用的计算机图像处理技术
医学影像技术是现代化医学发展中, 经常运用到的一项技术, 在该技术的应用下, 注重的是对应用中的图像成像分析, 通过对图像成像分析, 进而找到适合诊断患者的治疗方式。就目前我国医学发展现状来看, 很多医学在患者的治疗过程中, 都已经实现了患者治疗中的医学影像技术应用。比如, ct片、x射线拍摄已经彩超和b超的处理等, 都需要借助在医学影像技术上进行应用, 通过医学影像技术的应用能够实现患者病变部位的清晰化成像反馈, 但是要想做到患者诊断的医学影像成像技术清晰化反馈, 就应该注重对影像技术应用的自身性因素管理控制, 通过管理控制, 从而实现医学影像技术发展的效率提升和呈像清晰度提升。这种情况下, 计算机图像处理技术中的ps技术、maya技术以及一些其他的计算机图像处理技术在医学影像发展中的应用也就越来越广泛。
2 计算机图像处理技术在医学影像技术中的应用
2.1 图像去噪
医学影像在传输过程中, 一直受到声音噪点干扰, 这种情况下, 就会造成传输的影像图片出现了明显的噪点, 影像诊治医生对患者病情的判断, 因此, 在这种情况下, 需要运用计算机图像处理技术进行医学影像技术应用的噪点处理, 通过对医学影像技术应用中的`图像技术处理, 能够实现影像自身的噪点下降, 并且保障了影像噪点的处理, 能够满足基本的影像应用需求。所以在现实影像技术的处理中, 为了保障影像处理效果, 所以需要对影像处理中的噪点清除, 通过对电子元件的干扰分析, 明确在医学影像应用中, 其噪点出现的根源, 按照其根源进行影像处理实施, 保障在影像处理根源的实施中, 能够实现图像的高清化成像。例如, 通过均值滤波、中值滤波等多种形式, 将医学影像中的噪点清除。
2.2 图像增强
图像增强是现代医学影像技术发展中, 较为常见的一种图像处理技术, 在该图像处理技术的应用中, 注重的是对图像的清晰度以及图像的分辨率提升。按照现代医学影像技术应用的要求, 在现实图像的处理中, 需要对医学影像自身呈现的图像进行还原, 只有还原医学影像本身, 相关的患者诊断病症, 才能够在医学影像中, 及时的被分析出来。所以在这种情况下, 很多学者在进行医学影像处理中, 需要将影像自身的色彩以及影响自身的饱和度和其他一些与影像相关的因素, 全部的排除好, 这样才能保障最终的影像应用效果, 实现医学影像应用和现代化医疗技术发展的双向性整合, 同时在现代化医学影像技术的应用和发展中, 由于图像增强技术的应用和实施, 能够保障医学影像技术在发展中, 能够借助计算机图像处理技术, 将其应用中的图像显示效果增强, 保障最终的应用效果。
2.3 图像分割
图像分割是现代化医学影像技术发展中经常运用到的一种技术, 在该技术的应用下, 注重的是对技术应用中的图像分割处理, 确保在图像分割处理中, 能够实现计算机处理技术应用的图像差异化处理, 保障了在现实医学影像技术应用中, 能够通过分割将医学影像技术应用中的图像进行分解, 同时在图像分解过程中, 还能够运用计算机图像处理技术, 将医学影像技术应用中对于患者诊断的区域性诊断因素进行详细的分析和总结, 便于医生在针对患者的诊断中, 能够将分割图像作为诊断技术处理的依据进行分析和应用, 实现了患者治疗中的影像技术应用需求, 满足了患者治疗的影像条件应用需求。
3 结语
综上所述, 在现代化科学技术发展应用下, 我国的计算机图像处理技术发展已经相当成熟, 作为医学诊断中常用的技术之一, 医学影像技术在整个医学患者临床诊断中, 占据着重要的位置, 要想保障医学临床诊断效果的准确性, 就应该注重对临床医学影像研究中的影像处理技术进行专门的分析, 确保在临床影像技术的应用处理中, 能够实现影像技术应用的效率性提升。通过本文的研究将现代医学影像技术中计算机图像处理技术应用研究归纳为以下几点:
(1) 图像去噪;
(2) 图像增强;
(3) 图像分割。
只有处理好以上几点技术应用, 才能够实现现代医学影像技术应用的快速性提升。
参考文献
[1]孙云, 金家贵, 曹东亮等.现代医学影像技术在冠心病诊断中的应用[j].成都医学院学报, 20xx, 10 (04) :483-486.[2]龙然.数字化影像技术在现代医学中的应用分析[j].中外医学研究, 20xx, 36 (06) :149-151.[3]唐辉, 俞璐, 王嵇等.现代医学影像技术放射技师具备的综合素质探讨[j].继续医学教育, 20xx, 25 (02) :3-4.[4]李越.计算机图像处理技术在医学影像中的进展与应用[j].电脑知识与技术, 20xx, 12 (30) :238-240.
图形图像处理技术论文篇二
【摘要】在网络技术蓬勃发展的今天，网络被大面积应用在社会生活的不同领域，依托网络所成立的远程教育等愈发依赖网站，且专业人员也更加关注网页设计制作。本文依照往期的工作经验，首先介绍图形图像处理技术，然后分析网页设计制作，最后通过实例阐述图形图像处理技术在网页设计制作活动的应用。
【关键词】网页设计制作;图形图像;处理技术
网页制作是一门常用的编程、图像处理技术，媒体是其主要存在形式，拥有浓厚的艺术气息和强烈的影响力，由文字、图片与超链接共同组成。在具体的设计过程中，应全面分析各个要素，合理归纳，认真研究各个要素的逻辑关系与前后顺序，进而组建一个统一的整体。
一、图形图像处理技术
(一)应用的必要性。在网页设计制作中，图形图像处理是一种较为常用的处理技术，主要通过处理软件，从整体层面来改进图片［1］。对于网页制作而言，分割与编码等是最为常用的图像处理手段，参照网页制作要求，对原始图像进行最大程度的改进，构建网页制作。分析网页制作实践可知，ps与火狐是最为常用的处理软件，以需求者的内心活动为切入点，明确需求者的视觉标准，有效传递网页信息，提升处理效率。例如，比较网站整体，图像质量优良的网页通常为首选，人们在查阅网页时，率先选择文字和图形共同构成的网站，其中图像越清晰、效果越好，则停留时间也将会越长，并可引导人们科学读取网站内容，而这为网页制作开辟了新的渠道，有利于网页制作的全面发展。
(二)优势。
1．提升网页质量。从整体层面提升制作水平，优化整体构造，提高图像处理效果，改善网页的质量，有效发挥清晰、优良图像的价值，扩大网页制作的感染力，系统彰显网页优势，以此来创造更多的网页价值。
2．改进网页运行。借助技术所处理的图像，其指标参数均符合网页制作要求，满足规范标准，更不会对网页运行空间产生影响，确保搜索质量。待用户经由搜索引擎寻找网页时，清晰、优良的图像能够加快下载速度，增加网页的顺畅性，除可有效展现给用户外，还可提升点击率，推动网页竞争排名。
二、构图设计
网页属于一种独特的文件，借助浏览器来显示，网页构图应依照网站种类、风格与服务对象等因素来确定。借助页面构图，利用版面设计可规范、合理设置栏目，完全、清晰展现栏目内容，有效彰显设计人员的设计理念，完美阐述主题思想。
(一)网页设计中使用图片的优势。
1．视觉优势。从版面构成要素层面而言，图片的合理使用能够赋予网页别样的风格，有效吸引广大用户;从网页设计层面而言，图片拥有一定的设计弹性，能够协调网页内部的其余视觉元素，进而让网页设计可适应设计目标规划，达到统一、协调。
2．认知优势。图片的使用能够让无论来自哪个国家的人均可准确理解图片内涵，因此，可以降低阅读障碍和浏览障碍。即便用户不识字，也可借助类似方法明确图片的内涵，拥有认知优势。
(二)构图方式。
1．纵向式构图。纵向式构图指代沿着垂直方向来排列网页中所包含的所有要素。此种构图不仅满足当代人的视觉习惯，而且能够清晰、直观展现页面，主要被应用到广告设计和子页设计活动中。另外，应用此种构图时，还可选择不对称设计，进而获得突破，营造别样的视觉效果。
2．水平式构图。水平式构图指代网页中的所有要素沿着水平方向进行排列。此种构图可给人一种庄严、稳定、厚实的感觉，与人们的审美标准相符，满足浏览习惯。它主要被应用于政府机构、私营企业、学校教育等网站中，具体应用在主页设计环节。应用此种构图开展页面制作工作时，需要灵活运用色彩，尤其在导航条与文字中，规避单一画面，增强网页的严谨性和庄重感。
3．中心式构图。中心式构图是指将页面中的关键要素编排在画面的中心位置，集中形象、强调重点，视觉冲击力明显。在网页设计中，上述三种构图是最常用的构图方式，针对不同类型的商品与差异化的个人网页，在开展设计制作工作时也可选用不规则构图，进而完全彰显独特的、个性化色彩［2］。
三、色彩搭配
色彩是网页设计中的基本元素，网页制作一定包含色彩设计，合理、有效的色彩运用通常能提升创意效果，但若只是进行机械组合，则无法获得理想的效果。同时，网页设计中所遵循的色彩搭配原则与图形图像处理相同，都应参照适用性原则。主要包含用户满意率、整体协调性、清晰指数。另外，网页中所采用的颜色图像应尽可能采用ｒgb模式，这是因为当前所使用的显示器主要为32位以上，无需考虑浏览器安全色，在具体的选择过程应全面考虑色彩统一标准［3］。在具体的网页配色过程，一是确定一种颜色，并调整透明度，改进饱和度，简单来说是指深化或者浅化原有色彩，进而形成新色彩，然后应用到网页中;二是设计网页时，若无法有效把控色彩表现力，则应尽可能不要使用对比鲜明的色彩。
四、图形图像处理技术在网页中的实际应用
网页制作是一种把文字、图片、背景和视频等统一整合的过程，我们应大力增加网页中所包含的信息量，不断提升网页的艺术气息［4］。图形图像处理是一种必不可少的网页设计制作技术，通常待落实页面构图后，则应设计导航条与文字背景，同时进行特效处理。例如，设计人力资源测评网时，主要通过photoshop软件进行网页制作，本文将以此为例，阐述图形图像处理在网页设计方面的应用。
(一)页面构图。因人力资源测评网自身较为郑重和庄严，为突显这一特点，并吸引浏览者的注意力，主要选择水平与中心式相融合的构图。测试与评估是一项紧张的工作，因此，选取白色充当网页背景色，蓝色为主色调，合理调节透明度与饱和度，组建蓝色系。这是因为白色不仅能渲染红色等亮色，还可营造一种温和、融洽、深远和平稳的感觉。
(二)logo制作。logo代表着网站，它是一种标志，至关重要。在设计logo时，应遵循简单、显眼的原则，利用有限的空间，展现特定形象，传达某些信息，同时，确保美观、鲜明。本文中的测评网站选用了大写字母ｒ，辅以蓝色背景的logo，简单、大方;还可将其设计成进入准备阶段的运动员。
(三)导航条制作。网上浏览应坚持便利、快捷的原则，导航条通常可帮助浏览者有效找到目标内容。在网页主页中设计导航条，充当顶级目录，可与子页面形成链接，便于查阅和浏览［5］。在具体的设计环节，应结合网站的具体特点与基本功能来明确，在保证外表美观的同时，还应满足实用性要求。同时，确保导航条所选用的色彩满足网页的整体色调，主要设置在正文之上，而子页则可通过列表进行导航，相应的导航条可设置在正文两侧。以水平式导航条为例，在人力资源测评网的制作过程中，可将水平式导航条设计为柱状浮雕效果，且具有渐变色，操作步骤如下所述:其一，重新建立图层，借助矩形选框工具设立矩形选区;其二，改动渐变色彩，构建渐变色条;其三，点击编辑，然后点击描边，进而为选区构建描边效果;其四，利用快捷键来撤回选择，点击图层，然后点击图层样式，以此来设置斜面与浮雕图层相结合的效果，具体是指在默认状态中对样式、深度、方向、大小和方法等进行调整;其六，再次借助投影样式，以此来增强渐变效果。变动参数，直到出现三维效果，再增设导航菜单项等基本选项便可。
五、结语
网页除以媒体形式进行存在外，还涵盖多种内容，艺术气息浓厚，而图形图像处理在网页设计中占据重要位置，较为常用。图形图像处理主要依托特殊功能，全面展现设计人员的构思，完全彰显个人情感，同时，辅以文字和图片等要素，巧妙运用色彩，进而为浏览者提供一个色彩鲜明、内涵丰富、结构清晰的网页。
【参考文献】
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［2］邓焱．基于交互动画的网站设计与应用［d］．山东大学，20xx
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［5］朱凤明．网页设计与制作中dreamweavercs5的功能应用与发展趋势［j］．电脑知识与技术，20xx，24:5428～5429
图形图像处理技术论文篇三
摘要：数字图像处理在汽车涂装领域的应用, 本文介绍了数字图像处理基础和数字图像处理在自动车型识别, 易磨损部位检测和预警以及车身表面质量检测的应用。
关键词：汽车涂装; 数字图像处理;
1、引言
汽车行业本就是自动化程度较高的产业, 但是目前的工业4.0和日益上涨的人力成本给汽车企业提出了更高的要求, 数字图像处理在快速、高效的完成汽车涂装生产和涂装生产过程中的缺陷检测方面有显着优势。另外为实现高节奏的生产过程中, 高速运转的设备故障预警, 数字图像处理也提供了可行的解决方案。
2、数字图像处理基础
提到数字图像处理, 首先要明确什么是数字图像。一幅图像可以定义为一个二维函数 (x, y) , 其中x和y是空间 (平面) 坐标, 而任何一对空间坐标 (x, y) 处的幅值f称为图像在该点的强度或灰度。当x, y和灰度值f是有限的离散数值时, 我们称该图像为数字图像。有了数字图像, 我们可以对数字图像进行处理, 对数字图像处理可以分为初级处理、中级处理、高级处理三种方式, 初级处理就是对图像进行简单的处理, 例如我们平时用的ps和相机美颜功能, 都可以理解为对数字图像进行了初级处理, 这种处理输入的是图像 (原图) , 输出是处理过的图像 (例如ps过的图像) 。中级处理, 在初级处理的基础上, 输入的是图像, 输出的则是从图像处理中得到的信息, 例如小区停车场的摄像头, 拍摄车牌号的图像, 在图像中提取出车牌号信息, 与数据库中的信息进行比对, 从而实现身份进入、停车计时等功能。最后, 高级处理就涉及到计算机自主学习的功能, 例如对车身表面喷涂质量的检测, 就属于对数字图像的高级处理。详细应用将在下文阐述。
3、数字图像处理在汽车涂装领域的应用
3.1、自动车型的识别
在汽车涂装工艺中, 针对不同的车型, 设备需要设定不同的工艺参数, 例如前处理自动加药的加药量, 电泳的电压, 喷涂机器人的轨迹等等。针对这一应用, 目前汽车厂大部分使用光电开关, 针对不同车型的特征点进行检测, 这种方式的有点在于成本低, 一般一到两个光电开关就可以检测2-3种车型, 但是这种检测方式的缺点在于它检测的车型必须有明显的特征点或者尺寸差别, 这样才能完成车型的识别。而针对尺寸差别不大或者没有明显特征点的车型, 光电开关就无能为力了。这时就该数字图像处理出马了。我们在固定位置拍照, 我们把目标也就是车身标为1, 把背景标为0, 我们设定每个车型的1和0边界, 通过计算机内部算法对图像进行边界判定, 这样就可以根据1和0的边界样式识别出是哪种车型。以上的方法是界定边界法。或者, 我们可以使用另一种方法——骨架法。骨架法是界定边界法的简化形式, 我们在边界选取一些特征点, 然后把特征点按一定顺序连接起来, 这样构成的图形, 就是这个图形的边界骨架, 只要选取的骨架点能反应出不同的车型, 这种方法的计算量会小很多, 适合运算资源不够的情况。选取的点的数量不同, 识别的精度也不相同。
3.2、易磨损部位的检测及预警
汽车工厂里面的设备需要长时间高负荷运行, 有些易磨损部位的检测就成了难题, 我们无法经常性的停机检查, 那样会严重影响生产, 另外我们也很不容易凭借肉眼来观察出细微的磨损, 因此在线实时检测易磨损部位的磨损情况就显得十分重要。
首先一般我们需要观察的易磨损部位周边情况都比较复杂, 或者光线条件不好, 无法得到十分清晰的照片, 这样就需要我们先对数字图像进行一定程度的变换。首先要对图像进行最简单的灰度变换, 例如我们可以把过亮的图像通过把整个图像灰度变小实现图像的变暗, 或者把过暗的图像的整个灰度变大实现图像的变量, 或者通过函数, 把在一个很大范围灰度的图像的大范围灰度映射到一个比较小的灰度范围, 这样可以在图像中凸显出目标物体。另外常用的变换还有对数变换、伽马变换、分段线性变换、平滑空间滤波变换、锐化空间滤波变换、混合空间变换等, 这些变换都是对图像的灰度进行针对性的处理, 以达到预期的效果。
我们对灰度变换后的图像, 获取他的边界, 与正常无磨损的部件边界进行对比, 实时进行检测。这样我们还可以根据磨损的程度, 设定一个预警机制, 可以根据磨损速度, 预测该易磨损件的寿命, 制定维修计划。在达到预测的寿命时可以直接更换该易损件, 或者增加关注度, 实时观测磨损程度, 在磨损程度达到临界值时再进行更换, 这样可以大大节约成本。
3.3、车身表面质量检测
质量是产品的生命, 对于汽车产品来说, 好的涂装表面是车质量最直接最外在的体现, 所以, 每个汽车厂都对汽车车身表面质量检测十分严格, 目前大部分汽车厂都采用人工检测, 通过在线人员的眼看、手摸来发现汽车车身表面存在的质量问题。但是首先这种传统的方式对在线的工人要求很高, 工人必须有丰富的经验才能应对形形色色的车身质量问题, 培养一个经验丰富的工人需要很长的时间, 由经验不丰富的工人进行检查可能造成错检。其次, 工人很难在高负荷的连续生产下保持长时间的专注度, 往往可能在连续工作一段时间后由于注意力下降, 可能造成漏检。另外, 这种检测往往很难形成统一的技术规范、技术标准, 例如工人觉得车身车门有色差, 这就是一个完全主观的判断, 没有任何数据做支撑, 每个人对色彩的敏感程度不同就会做出不同的判断。针对这些问题, 在车身表面质量检测过程中引入数字图像处理技术的优势明显。首先, 机器通过学习后学习的经验完全可复制到其他的机器中, 这样就解决的经验丰富的问题, 机器可以通过不断的学习, 不断的完善自己的知识库, 同时把这些经验实时共享给其他的机器。其次, 机器是不知疲倦的, 也不会出现注意力不集中的问题, 无论工作多久都会保质保量的完成工作。最后, 通过数字图像处理, 完全可实现不同质量缺陷的标准化, 例如计算机通过对图片的数字化处理, 完全把车身的颜色数字化, 颜色在什么范围认为是没有问题的, 超出范围就认为有色差, 这样所有的车身都是一个标准, 避免了主观意识对质量的影响。
为了实现车身表面质量的检测, 首先要对车身表面的照片进行处理。这些处理包括:图像降噪处理、图像色彩分层、图像的点线边缘检测。处理过的图像我们还需要对图像进行压缩, 因为图像中包含了很多我们不需要的信息, 而计算机的存储和运算速度有限, 我们要把资源用在刀刃上, 所以对数字图像进行压缩也是必须的。最后我们需要对图像进行频率域变换, 这是数字处理的重中之重, 数字计算和快速傅里叶变换算法 (fft) 是人们对数字图像处理的关键技术。之后我们需要对数字图像进行全局阈值处理, 这种处理的目的在于突出我们的目标区域, 而使其他的“背景”完全“消失”, 这样我们可以更清楚的实现对图像的处理。
在我们收集了足够多的处理过的数字图像后, 我们可以开始进行机器学习了, 我们设定不同的分类器, 每个分类器对应一种缺陷, 然后我们把收集的数字图像随机分为三个集合:训练集、验证集、测试集。然后我们用训练集训练一个分类器, 然后再用验证集和测试集来测试分类器的准确性。在训练过程中, 可能会出现欠拟合或者过拟合, 欠拟合就是模型拟定的太严谨, 不符合现实情况。过拟合就是算法不但学习了数据, 还把噪声学习了这样的算法无法推广。我们需要寻找到一个平衡点, 既能完成对缺陷的处理又能保证正常合格车身的通过率。
4、结语
数字图像处理技术在汽车涂装自动化领域的运用, 必将对改善车身质量, 降低人力成本起到积极作用。并且, 随着数字图像处理技术的进一步发展, 和数字处理算法的进一步优化, 数字图像处理将更快更准确的寻找和发现汽车涂装表面缺陷。随着数字图像处理在汽车涂装领域的应用进一步深入, 通过数字图像处理来指导生产, 发现生产中存在的问题的水平将近一步的提高, 同时随着计算机硬件成本的降低和技术的发展, 数字图像处理在汽车涂装领域的应用将会持续增长。
参考文献
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图形图像处理技术论文篇四
摘要：随着当代电子信息技术的迅速发展，智能交通成为交通运输领域重要的研究课题，图像处理技术由于自身重要的理论和应用价值使得它在智能交通中的应用研究占有重要的地位。通过对数字图像处理技术在智能交通领域对车牌识别起到的作用和存在问题的的分析，提出了相应的解决对策。
关键词：智能交通；数字图像处理；车牌识别；车辆的跟踪与检测
智能交通its（intelligent transport system） 最早出现在二十世纪九十年代初期，作为世界电子信息技术的前沿，将这项技术应用到交通管理中，实现了交通的智能化。its主要是将先进的电子技术、it、ai、gis影像等技术进行全面集成，建立起准确实时的地面交通系统。主要应用于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有两个由于面的含义，一是智能； 二是交通。交通技术的核心就是智能，智能技术源于电子通信、计算机与人工智能。在交通管理过程中借用当代的信息技术，对车辆道路进行全面的监控，实现交通的智能化管理。
一、数字图像处理技术在智能交通领域中的作用
（ 一） 数字图像处理技术的主要工作步骤
一是利用计算机和其他电子设备完成的，其主要内容包括图像的采集与获取、对采集的信息进行编码与存储、图像的合成。合成之后对图像进行绘制，并最终输出，利用新技术对其进行恢复与重建。因此数字图像处理的主要目的是： 首先，对图像做灰度变化，保存有效信息，这种方法可以增强图像可读性，有利于原图的恢复；其次，利用特殊手段对图像中所包含的特殊且重要的信息进行提取，并详细分析图像中所包含的特征，这种方法主要是为了提取其中包含的特殊信息，对图像进行分割识别； 其三，对获取到的数据进行压缩，并保持其特有的清晰度，方便图像后期的传送与保存。
（ 二） 数字图像处理技术在车牌识别当中发挥的重要作用
车牌识别技术（lpr） 作为智能交通的重要管理策略，被广泛应用在高速收费站、失窃车辆查找、停车场的车辆管理、监控车辆的违纪情况等方面，大大提高了工作效率，节省了人力资源。
数字图像处理技术在智能交通领域中发挥着极大的作用，如监控车辆交通安全、统计交通拥堵情况等，最为出色的地方是车牌识别。数字图像处理技术在智能交通方面有着不可忽视的作用，在智能交通领域的研究中占有一席之地。
一个完整的车牌识别过程，应该是先获取到车牌的图像，计算机设备对获取到的图片信息进行识别，然后对图片进行预处理。根据获取到的图片信息，通过渡波、边缘增强等办法对其进行车牌定位。
二、我国拍照识别系统存在问题及原因
首先，我国的车牌组成比较复杂，由汉字、英文和阿拉伯数字共同构成。汉字的相似，对车牌识别的难度增加； 其次，我国车牌的颜色比较多，有白色、蓝色、红色等，识别起来比较麻烦； 第三，由于人为、道路、天气等原因，使得车牌上粘有水渍、泥土之类的污渍，导致车牌模糊不清，难以识别； 第四，车牌格式繁多，如民用、军用、公安警车、武警专用、外交车辆、特种车辆、消防专用、救护车等。民用车又分为多种，导致识别起来更加麻烦； 第五，车牌悬挂的地方不一致。要解决上述问题，必须提高图像处理的算法，使得拍照识别系统更加有效。
三、应用数字图像处理技术解决拍照识别系统存在问题的对策
（ 一） 车牌定位要从复杂的背景中提取出有价值的信息，并进行分割
因为自身不利因素的影响，所以增加了lpr对车牌定位的难度。良好的提取算法，是在保证有效信息不丢失的前提下，尽可能多的踢掉没价值的信息，准确的将车牌信息给抽取出来。判断算法是否精确，有以下三个方法： 其一，为了保证其实时性，必须要尽量减少算法； 其二，在复杂的环境下依然具有高度的定位效果，必须有一定的抗干扰性，第三，在保证有效信息不丢失的前提下，尽可能的多的踢掉没价值的信息为提高图像的质量奠定基础。车牌具有纹理，颜色与形状三个主要的特征。纹理主要是因为车牌的字符与车牌背景颜色的一个对比。颜色主要是由于汽车牌照的字符颜色与背景的组合，一般分为白字蓝底 （ 民用轿车） ,黑字黄底 （ 大型汽车） ,白字黑底（ 使、领馆汽车） ,黑字白底（ 警用汽车） 四种。现阶段车牌定位的处理办法主要要两种，一是灰度图像处理，其主要优势是速度快，内存少；二是基于彩色图像处理，其主要优势是彩色的图像从视觉上极占优势，尤其是随着计算机的迅速发展，运行速度飞快，内存也随之增大。而颜色也是车牌的主要区分模式，所以基于颜色的分割定位在当今的使用更为广泛。
（ 二） 基于模板匹配的车牌字符分割
在车牌得到准确的定位后，字符分割水平影响到字符的识别精确度。字符的分割算法主要有： 一是直接取得原始车牌的垂直投影，将投影后的峰值作为分割的黄金点。在车牌严重受到损坏的情况下，直接分割往往会产生极大的错误，所以很难找到分割的黄金点； 二是分割即精分割与细分割。这种方法的最大优势就是包括在车牌遭到严重损坏的情况下，也可以保持极好的分割效果，但是算法较为复杂、费时，较难保证实时性。由于一些客观条件的影响，使得以上算法都不能满足，所以提出了一种新的分割算法，这种方法既能克服车牌损坏的影响，又没有过多的增加字符分割的时间。
在此也讲一下改进的msr算法对车牌图像进行预处理，由于车牌的图像不是很大，所以完全可以满足实时性要求。因为我们提取出来的车牌不能直接进行分割，必须先将其进行二值化处理。所谓二值化处理就是将原始图像经过技术转成二值图像。因为车牌图像的边缘信息是最终图像识别结果的重要影响因素，所以要在进行二值化处理的过程中要保留其边缘信息。我们经常见到的车牌应该是一个方方正正的矩形，然而在实际中，车牌会发生倾斜，我们可以把它看作为一个平行四边形来处理。对于其倾斜车牌的校正，我们需要找到倾斜的角度，然后进行旋转变化，使得转变成一个矩形。对于倾斜的车牌进行校正，一般情况就是先水平校正，再垂直校正。
（ 三） 对于字符的识别
字符识别的原理是利用数字图像处理技术，对车牌中分隔处理的字符进行识别，字符识别系统的工作过程： 首先，对所需识别数据获取。图像数据的获取只有通过输入设备来实现，比如我们通常使用的摄像机、摄像头等等一些图像采集设备。它们主要的任务就是将景物反射的信号转换成可以识别的模拟信号，再经过a/d转换，将转换后的模拟信号转换成数字图像信息。性能好、分辨率高、噪声较小、转换速度比较快的电信号线做优先的选择。只有达到这个标准的转换电信号线才是上乘选择，对图像的识别水平也较高。转换后的图像信息要进行进一步的预处理。其主要目的就是为了去掉原始图像的噪音与其他变形问题的干扰，保留并增强有效信息。其次，进行预处理的过程也比较复杂，要进过滤液、复原、提取边缘、图像分割等预处理方式，提高图像的可读性与清晰度，为下一步进行特征的提取提供了便利，奠定了基础。第三，提取特征。是根据预处理后得到的结果，对其进行分析、辨别真伪、剔除无效信息、保留有效信息的一个过程。鉴于原始图像数据信息量比较大，需要在这庞大的数据中提取出有价值的信息，并进行归类，这就是特征的提取。在对特征进行提取之后，才能对其进行分类决策。其主要的目的就是对在分类提取过程中所得到的样本进行分析和判断，当然在判断的过程需要遵循某个规则，将分类提所引起的错误识别概率降到最低，保证其具有较高的精准度。
字符识别常用的方法有三种： 统计识别法； 句法结构模式识别； 模糊模式识别法。
（ 四） 先采取摄像头拍摄的方式，再通过图像处理来进行数据的采集
在我国的公共道路交通管理系统中，为了获取更多的车辆的运动数据，之前通常采用感应线圈等方法，但是这种方法要求设置在路面上并且对路面造成一定程度的损坏，安装困难，影响交通。所以现在都是采取摄像头拍摄，再通过图像处理来进行数据的采集。随着科技的发展与进步，现在只需要在路段相应的位置安装摄像头，摄像头所获取到的视频与图像就会通过压缩之后传输到控制中心。监控中心只需要根据上述视频与图像进行提取，就可以对车辆进行实时跟踪。运作跟踪是车辆识别的一部分，其主要分为背景的提取、运动点团的提取，运动点团位置的提取和运动物体的跟踪。近几年，经过技术人员的不断钻研，针对每个点都提出各自相应的算法，使得车辆跟踪更为直观、精确。
本文中详细描述了数字图像处理技术在its中的应用。its技术在车牌识别，车辆的跟踪等方面应用广泛。由于信息技术的逐步完善，使得数字处理技术在智能交通领域中得到极大的应用。经过各方的不懈努力，无论是硬件还是软件，都在不断的进步与发展，使得数字图像处理取得一个又一个突破性的进步。
参考文献：
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