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抒情是一种表达个人情感和思想的文学形式，既可以通过文字表达，也可以通过声音、画面等方式表达出来。一个完美的总结应该包括对过去一段时间工作和学习的全面概括和评估。总结是一种很好的总结和概括经验的方式，以下是一些总结范文，供大家一起学习和参考。
数字图像处理心得篇一
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知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，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，从而满足人类的心理、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，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，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年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发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、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。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，操作比较方便，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发展，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所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
由于数字图像处理的方便性和灵活性，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、图像的增强、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，以便能够满足存储和传输的要求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：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：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，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互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用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、模式识别的研究领域有一定的交叉。
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，经常有很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察和评价的。
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准确地表现了原稿，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能力。
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，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取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)灵活性高。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。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然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，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。
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：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，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研究新的编码方法，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形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。
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、电子图像游戏、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。
在这门课程的最后，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。了解了数字视频发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，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。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(矩阵实验室)，一开始它是一种专门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，这一特点决定了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，首先必须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，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。
数字图像处理心得篇二
经过这几周的学习，我从一个什么都不了解的小白，变成了一个明白这门课程的意义的初学者，觉得学到了不少有用同时又很有趣的知识，也对数字图象处理有了新的理解。老师从数字图像处理的意义讲起，中间介绍了许多目前仍在应用的相关技术，让我明白了图像处理在我们生活中的重要性，下面我来谈谈我自己的学习成果和感受。
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、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，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,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年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发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、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。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，操作比较方便，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发展，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所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
从定义上来说，图像处理是指按照一定的目标，用一系列的操作，来“改造”图像的方法。我觉得字面上的意思就是，对图像进行处理，得到自己想要的效果。图象处理的内容有很多种：几何处理，算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像识别、图像压缩。而目前进行图像处理就是指用计算机对图像进行空域法和变换域法。资料上介绍说，数字图象处理起源于20世纪20年代，那时第一次通过海底电缆传输图像；1921年人们用电报打印机采用特殊字符在编码纸带中产生图像；1922年在信号两次穿越大西洋后，从穿孔纸带得到数字图像；1929年从伦敦到纽约用15级色调设备传送照片。到了20世纪60年代早期，计算机发展，有了第一台可执行有意义的图像处理任务的大型计算机，美国利用航天器传送了第一张月球照片。从20世纪60年代末到70年代初，开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域，如ct图像和x射线图像。至今，数字图象处理仍旧广泛应用于工业、医学、地理学、考古学、物理学、天文学等多个领域。比如，太空技术中的航天技术、空间防御、天文学；生物科学的生物学和医学；刑事（物证）上的指纹、人脸分析；国防方面的军事探测，导弹目标识别；工业应用中的产品检测还有日常生活中的照片编辑、影视制作。
从概念上来说，数字图像用f（x，y）表示一幅图像，x，y，f为有限、离散值。图像处理涉及到图像的分析和计算机视觉，其中分为低级处理、中级处理、高级处理。低级处理是指输入输出均为图像（如图像缩放、图像平滑）；中级处理是输入图像，然后输出提取的特征（如区域分割、边界检测）；高级处理则是理解识别的图像（如无人机驾驶，自动机器人）。数字图像处理的几个基本目的是：
图像输入-图像处理（增强、复原、编码和压缩）-图像输出。以人为最终的信息接收者，其主要目的是改善图像的质量。
图像输入-图像预处理（增强、复原）-图像分割-特征提取-图像分类-图像输出。另一类图像处理以机器为对象，目的是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。
图像输入-图像预处理-图像描述-图像分析和理解-图像解释。利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部知识，被称为图像理解或计算机视觉。其正确的理解要有知识的引导，与人工智能等学科有密切联系。当前理论上有不小进展，但仍是一个有待进一步探索的领域。
1）图像变换：如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换（dct）等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。目前小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2）图像编码压缩。
图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少存储器容量。压缩可以在不失真前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3）图像增强和复原。
目的是提高图像的质量，如去除噪声，提高清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强调低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，建立“降质模型”，再采用某种方法，恢复或重建原来的图像。
4）图像分割。
图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中物体的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
数字图像处理的特点主要表现在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;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;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，经常有很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。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察和评价的。
数字图像处理的优点主要表现在再现性好、处理精度高、适用面宽、灵活性高等方面。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。
通讯技术---图像传真，电视电话，威信通讯，数字电视；
宇宙探索---其他星体图片处理；
气象预报---天气云图测绘、传输；
高能物理---核子泡室图片分析；
军事技术---航空及卫星侦察照片的判读，导弹制导，雷达、声纳图像处理，军事仿真；
侦缉破案---指纹识别，印鉴、伪钞识别，手迹分析；考古---恢复珍贵的文物图片，名画，壁画。
由此可见，数字图像在我们日常生活中占有多大的地位。它是我们生活中接触最多的图形类别，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学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拍下许多数字相片，现在已经进入信息化时代，图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图象处理技术取得了飞速发展。
通过课程学习，我们虽说还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获不少，对于数字图像方面有了更深入的了解，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认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、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知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常见处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声，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。
虽然这门课是只有7周理论课，但老师所讲的内容让我非常感兴趣，数字图象处理的应用贯通各个行业，遍布我们生活的电子产品，这让我学习后感觉离这些产品的使用和了解更进了一步。学习数字图象处理对我们学电子工程的学生非常有用，无论以后是否从事相关工作都让我感觉受益良多。随着现代电子技术发展的越来越快，我相信图像处理技术一定会有更大的进步，从国防到娱乐给我们的生活带来更多的便利，和更好的科学技术。
数字图像处理心得篇三
本人导师张崎，主要从事智能交通方面的研究。高年级学长曾做过车牌识别的研究。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。
仔细翻阅了几遍平时上课做的笔记，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?这其中实际上蕴藏着深刻的道理。就像爱因斯坦证明布朗运动是毫无规律的运动一样，你发现他是毫无规律的，这其实就是他最大的规律。我想，只有对图像有了深刻的认识，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展开说说。
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、不清晰，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，好看的不一定好处理，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减少图像所占的存储空间，简化和加快后续处理的工作。
其次，我觉得我们需要根据实际需要，对图像就行简单的预处理。我们应当让我们所关心的图像内容，显现的更加突出。而弱化那些我们所不关心的背景类似的东西。这里我觉得，我们就可以利用我们上课所学到的图像增强的知识了。需要注意的是，图像增强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具体应用有价值的信息，即图像增强只通过突出某些信息，以增强对这些信息的辨识能力，而其他信息信息则被削弱，这就是我对图像增强的理解，我认为他是我们后期识别车牌的重要准备，增强的好坏直接影响了后期识别的准确度和速度。
然后，图像增强后，我觉得我们就应该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非常重要的。而上一部的图像强也增强了边缘信息。
下一步，我认为就应该进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。
最后，就应该开始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，找到了比较可行的办法。即模式识别。我理解的过程是，首先我们应该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所有内容，而且都是比较基础的知识，我觉得，往往一个图像处理的问题，就是应该分成很多小问题来解决，一步步简化问题。一步步将图像中我们所最关心的内容提取出来。
毕竟没有深入学习过这方面的知识，本文纯属心得体会，过程中难免存在很多不足或者错误。恳请老师指出。
数字图像处理心得篇四
近期，我通过教师发展在线学习了《数字图像处理》这门课程，它是由天津理工大学杨淑莹教授及其教学团队主持和主讲的，是教育部“质量工程”项目——“高等学校教师网络培训系统”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”，主要还是激发学生对这门课的学习兴趣，应该让学生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，这样学生在学习中就有成就感，就会愿意动手去编程，在调试程序所面临的挫折中也能有信心和劲头去战胜困难;最后，多找些相关的例题和实例，让学生成立学习小组去完成一些学习任务，指导他们合理分工，从简单实例入手，慢慢增加难度，让学生以小组的形式独立完成。这样不仅提高了学生的编程能力，而且培养了他们的协作精神，增强了团队意识。以下是我对这门课程的认识：
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、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，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，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年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发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、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。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，操作比较方便，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发展，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所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
数字图像处理需用到的关键技术主要有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。
数字图像处理的特点主要表现在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;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;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，经常有很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。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察和评价的。
数字图像处理的优点主要表现在再现性好、处理精度高、适用面宽、灵活性高等方面。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。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然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、生物医学工程、通信工程、工业和工程领域、军事方面、文化艺术、视频和多媒体系统、电子商务都不同程度的应用了数字图像技术。
我们这门课程主要是理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程或引入教学实例引导同学们更好地理解、学习。
数字图像处理心得篇五
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。你知道数字图像处理。
本人导师张崎，主要从事智能交通方面的研究。高年级学长曾做过车牌识别的研究。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。
仔细翻阅了几遍平时上课做的笔记，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?这其中实际上蕴藏着深刻的道理。就像爱因斯坦证明布朗运动是毫无规律的运动一样，你发现他是毫无规律的，这其实就是他最大的规律。我想，只有对图像有了深刻的认识，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展开说说。
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、不清晰，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，好看的不一定好处理，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减少图像所占的存储空间，简化和加快后续处理的工作。
其次，我觉得我们需要根据实际需要，对图像就行简单的预处理。我们应当让我们所关心的图像内容，显现的更加突出。而弱化那些我们所不关心的背景类似的东西。这里我觉得，我们就可以利用我们上课所学到的图像增强的知识了。需要注意的是，图像增强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具体应用有价值的信息，即图像增强只通过突出某些信息，以增强对这些信息的辨识能力，而其他信息信息则被削弱，这就是我对图像增强的理解，我认为他是我们后期识别车牌的重要准备，增强的好坏直接影响了后期识别的准确度和速度。
然后，图像增强后，我觉得我们就应该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非常重要的。而上一部的图像强也增强了边缘信息。
下一步，我认为就应该进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。
最后，就应该开始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，找到了比较可行的办法。即模式识别。我理解的过程是，首先我们应该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所有内容，而且都是比较基础的知识，我觉得，往往一个图像处理的问题，就是应该分成很多小问题来解决，一步步简化问题。一步步将图像中我们所最关心的内容提取出来。
毕竟没有深入学习过这方面的知识，本文纯属心得体会，过程中难免存在很多不足或者错误。恳请老师指出。
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，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，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年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发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、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。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，操作比较方便，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发展，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所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
由于数字图像处理的方便性和灵活性，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、图像的增强、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，以便能够满足存储和传输的要求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：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：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，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互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用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、模式识别的研究领域有一定的交叉。
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，经常有很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察和评价的。
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准确地表现了原稿，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能力。
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，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取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)灵活性高。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。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然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，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。
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：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，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研究新的编码方法，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形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。
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、电子图像游戏、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。
在这门课程的最后，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。了解了数字视频发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，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。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(矩阵实验室)，一开始它是一种专门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，这一特点决定了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，首先必须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，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希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学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片，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、文字等信息载体不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多人对于数字图像的知识却不全面，甚至一些基础知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情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意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大兴趣，在选课时几乎所有人都选了这门课。其中有的同学由于简单的学习过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能力。
通过一学期的课程学习我们虽说还没有完全掌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知识有了深入的了解，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认识，比如常见的：像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡量图像的清晰程度)、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知识模糊的名词。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晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，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，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期的学习态度与前期的学习热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情学习这门课的，可是随着课程的逐渐深入学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实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意的效果，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，这其中涉及很多算法、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++实践能力以及编程能力还有待提高，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，加上队里的事务也很多，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具体操作，这样可以提起大家学习的兴趣，也可以让大家在课下积极准备，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情。
数字图像处理心得篇六
学号：08370902。
班级：1310809。
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知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，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，从而满足人类的心理、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，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,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年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发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、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。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，操作比较方便，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发展，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所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
由于数字图像处理的方便性和灵活性，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、图像的增强、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，以便能够满足存储和传输的要求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：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：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，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互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用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、模式识别的研究领域有一定的交叉。
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，经常有很多像素有相同。
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察和评价的。
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准确地表现了原稿，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。
备的能力。
像。只要针对不同的图像信息源，采取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）灵活性高。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。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然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，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。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：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，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研究新的编码方法，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形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。
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、电子图像游戏、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。
在这门课程的最后，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。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。
很具有教学性，这两个软件也运用的很广。
matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门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，这一特点决定了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，首先必须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，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。
数字图像处理心得篇七
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学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片，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、文字等信息载体不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多人对于数字图像的知识却不全面，甚至一些基础知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情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意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大兴趣，在选课时几乎所有人都选了这门课。其中有的同学由于简单的学习过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能力。
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认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、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知识模糊的名词。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晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，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。
visualc++软件实现并进行调试，然而大部分人的c++实践能力以及编程能力还有待提高，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，加上队里的事务也很多，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具体操作，这样可以提起大家学习的兴趣，也可以让大家在课下积极准备，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情。
数字图像处理心得篇八
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知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，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，从而满足人类的心理、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，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,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年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发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、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。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,操作比较方便，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发展，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所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
由于数字图像处理的方便性和灵活性，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、图像的增强、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，以便能够满足存储和传输的要。
求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易。
分析的形式，图像增强方法一般有：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：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的。
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互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。
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。
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，经常有很多像素有相同。
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察和评价的。
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准确地表现了原稿,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。
备的能力.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，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取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）灵活性高。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。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生。
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，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。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：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，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研究新的编码方法，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形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。
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、电子图像游戏、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。
在这门课程的最后，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。了解了数字视频发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，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。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(矩阵实验室)，一开始它是一种专门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，这一特点决定了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，首先必须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,深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能多开设实际动手的课程。
数字图像处理心得篇九
随着科学技术的发展，特别是四清在教学设计中的运用，要求教师必须掌握一定的结构图制作方法为自己的教学服务。通过学习，我对知识结构图有了进一步的认识，知道了好多以前根本没有接触过的东西，收获很大，下面我就谈谈自己的体会。
运用知识结构图可以将我们用语言难以表达清楚的问题直观、形象地展现给学生，有助于教学重点和难点的突破；在教学过程中把丰富多彩的图片资料展示给学生，可以引起学生的学习兴趣；通过某些问题的设置，可以培养学生对教学过程的参与意识，加深他们对问题的认识和理解程度；选择合适的媒体进行教学，可以增大我们的课容量，节约时间。
要让四清知识结构图在教学中发挥出应有的作用，它必须具备以下几个特点：
1、教学性
这是结构图最重要的一个特点。课件必须为教学服务，必须符合学科的教学规律，反映学科的教学过程和教学策略。在课件制作中，结构图的选择与组织、问题的设置等方面都必须体现这一特性。同时应深入浅出、注意启发。
2、科学性
“科学性”是知识结构图最基本的特点。结构图所涉及的内容必须科学、准确、健康、符合逻辑、层次清楚、合情合理，同时还要符合学生的年龄特点与知识水平。
3、美观性
结构图还包含各种类型的图标、树形等，让教师在课堂上更有灵活性，根据实际选择不同的学习路径。
1、结构图制作要简洁实用
知识结构图毕竟是一种辅助手段，它是用来辅助我们的教学的。一个好的课件关键在于它的实用性，应该说只要是有助于突破重点难点、有助于引起学生的深刻思考、有助于加深学生对问题的认识的课件就是好的知识结构图。
2、注意色彩的合理应用
色彩的应用可以给结构图增加感染力，但运用要适度，以不分散学生的注意力为原则。
3、注意字、图的混合
对于一些重点的字、词、句，除了采用不同的字号、字体和字形加以强调。
数字图像处理心得篇十
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，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，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年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发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、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。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，操作比较方便，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发展，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所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
由于数字图像处理的方便性和灵活性，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、图像的增强、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，以便能够满足存储和传输的要求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：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：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，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互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用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、模式识别的研究领域有一定的交叉。
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，经常有很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察和评价的。
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准确地表现了原稿，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能力。
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，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取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)灵活性高。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。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然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，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。
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：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，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研究新的编码方法，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形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。
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、电子图像游戏、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。
在这门课程的最后，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。了解了数字视频发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，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。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(矩阵实验室)，一开始它是一种专门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，这一特点决定了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，首先必须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，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。
