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商业是现代社会经济发展的核心，对于商业方面的总结有助于我们进一步改进商业策略。如何避免拖延是一个需要终生学习和改进的问题，我们可以采取一些策略和方法。小编为大家精选了一些精彩纷呈的总结范文，大家一起来欣赏一下吧。
数字图像处理实验心得篇一
数字实验箱是现代教育科技中的一种重要设备，它通过将实验内容数字化，提供了一个虚拟的实验环境，使学生能够在实验室之外进行实验操作。近日，我有幸使用数字实验箱进行了一次物理实验，带给我极大的启发与收获。在接下来的几段中，我将重点总结和分享我在使用数字实验箱时的体验和心得。
第二段：虚拟实验环境的优势
数字实验箱与传统实验不同，它提供了一个虚拟实验环境，给学生带来了许多便利。首先，虚拟实验环境避免了对真实实验室的需求，使实验可以随时随地进行，不受地点和时间的限制。其次，数字实验箱提供了更大的安全性，不必担心实验材料和设备的损坏或意外伤害。最重要的是，数字实验箱还提供了根据学生实际情况调整实验参数的功能，给予学生更多的实践机会和自主学习的空间。
第三段：数字实验箱的实验内容丰富多样
与传统实验相比，数字实验箱的实验内容更加丰富多样。在我使用的数字实验箱中，不仅有传统实验中常见的力学、光学和电学实验，还有一些近年来新兴的物理实验，如量子物理等。这些实验内容能够帮助我们更好地理解物理学中的概念和理论，提高我们对实验过程的认识和理解能力。同时，数字实验箱还可以根据不同年级和学科的需要，提供不同难度和类型的实验内容，满足不同学生的学习需求。
第四段：数字实验箱的技术创新
数字实验箱作为一种新型的教学工具，充分利用了现代科技的成果，具有许多技术创新。首先，数字实验箱采用了虚拟现实和增强现实技术，使实验过程更加真实和身临其境。其次，数字实验箱还集成了多媒体和互联网技术，通过图像、视频和音频等多种媒介形式，提供更加直观和生动的学习体验。最后，数字实验箱还融合了数据处理和分析技术，能够收集和展示实验数据，并进行数据分析和模拟，帮助学生更好地理解实验结果和背后的物理原理。
第五段：数字实验箱的应用前景
数字实验箱作为一种全新的教学工具，具有广阔的应用前景。它可以用于学校的物理教学，无论是作为实验课的补充还是作为实验课的替代，都能够更好地激发学生的学习兴趣和实践能力。同时，数字实验箱还可以用于科研领域，帮助科研人员进行实验设计和数据分析，提高研究成果的效率和质量。此外，数字实验箱还可以在社会实践中应用，帮助学生更好地了解科学技术的应用领域和市场需求，提高他们的实践能力和创新思维。
总结：
数字实验箱作为一种现代化的教学工具，给传统实验带来了极大的改进和创新。通过虚拟实验环境、丰富多样的实验内容以及技术创新，数字实验箱为学生带来了更加便利和丰富多样的学习体验。同时，数字实验箱还具有广阔的应用前景，能够在学校教育、科研和社会实践中发挥重要作用。我对数字实验箱的使用经历深感鼓舞，相信它会为未来的教育领域带来更多的创新和发展。
数字图像处理实验心得篇二
数字图像处理的信息源基本是二维数据，处理信息量较大。对计算机运算速度、存储空间等要求高。
数字图像处理的传输频带要求高。与语音信息相比，传输占用的频带要高几千倍。所以，就对图像压缩技术形成了有效的研究需求。
数字图像中每一个像素并非独立的，相互关联性较高。很多相邻像素之间有相同或相近的数值。
所以，图像处理技术中数据压缩的可能性较高。
由于图像是视觉三维意识的二维映射。因此，计算机要识别和处理三维形态就要进行适当的模糊处理或附加量的匹配。
处理后的数字图像是形成人为视觉理解和应用评估的依据，因此处理结果必然受到人为的意识形态的影响。所以，在计算机视觉研究中，人为的感知机理必然对计算机视觉的研究产生影响。
由于在图像处理中，像素阵列很大，在空间域中涉及计算量对计算机硬件的要求非常高，所以，必须引入图像的函数变换进行计算简化。利用函数变换的间接处理方法，如傅里叶变换、离散余弦变换、walsh变换等，不但可以降低计算强度，而且可以得到高效的计算。
图像的像素矩阵编码压缩技术可以降低定义图像数据的比特数量，并减少图像处理和传输时间，进而节省存储空间。
图像的增强处理过程中不涉及图像质量降低的主要成因，目的是要突出图像矩阵中敏感的像素群。图像的复原处理需要对图像质量降低的主要成因进行调查，进而采取相应滤波处理技术，复原和重构原有的像素矩阵。
图像分割处理是数字图像处理中的关键处理手段之一。是将图像中敏感的主要像素群作为主要处理对象，包括区域特征、边缘特征等，是对敏感像素群进行识别、理解和分析的基础数据特征。
作为最简单的.二值图像可采用其几何特性识别物体的特性，一般图像的理解方法采用二维形状理解，它有边界理解和区域理解两类方法。对于三维物体理解，有体积理解、表面理解、圆柱体的广义理解等。
图像识别处理基本采用传统的模式识别方式，有统计模式识别和结构模式识别两种，随着研究广泛进行，人工神经网络模式识别和模糊模式识别也得到不同程度的重视，进行广泛研究。
数字图像处理技术与模拟图像处理技术在基本原理上的差异之处，是数字化处理技术不可能在图像的传输、存储或复制等操作处理过程中，使图像质量有所降低。图像在数字化过程中精确地再现了原模拟图像，则在数字图像处理过程中就能够确保无损于图像的各项数字化指标。
依据现有的数字化技术，在图像数字化设备的性能满足要求的情况下，完全可以数字化模拟图像成为目标精度的二维数组。目前的数字化扫描仪能够将各个像素的灰度等级量化处理为48位甚至更高，这就说明数字化图像的精度可以满足几乎所有的应用需求。对于数字化处理设备来说，无论二位数组的规模，也不考虑像素的量化位数，处理过程基本是相同的。从原理的角度来看，无论图像的量化精度达到什么程度，在技术上都是可以完成的，只需要在处理修改过程中的数组技术参数。而在图像的模拟量化处理过程中，要想把量化处理精度提升，就需要采用非常高等级的硬件设备或大规模提升处理装置的技术参数等级，从技术经济方面考虑，是非常不合理的。
图像的信息来源是多样化的，一般情况下是可见光的感光图像，也可以是不可见光的波谱图形图像。从图像映射物体感官的角度，微观至电子显微镜采集的图像，宏观至大规模空天望远镜采集的图像。
不同信息来源的图像转换为数字化编码后，都可以表示为二维数组的灰度级图像，进而完成数字化处理过程。对于图像的不同信息来源，使用对应的图像信息量化技术，图像的数字化处理技术可以用于任何一类图像。
图像数字化处理技术基本上可以归类为图像的质感提升、像素分析和区域重构等手段。因为图像的模拟技术处理从数学上分析只可以进行线性分析，就局限了模拟图像处理技术可以完成的工作需求。
数字图像处理实验心得篇三
实验目的：本实验内容旨在让学生通过用vc等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。
二、实验原理和方法。
(1)raw格式到bmp格式的转换：
raw格式：raw格式文件是按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。raw文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储。
bmp格式：bmp文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。bmp文件由文件头、信息头、颜色表、数据区四个部分组成。
做raw格式文件到bmp格式文件的转化，先要为bmp格式文件申请四部分的内存：文件头，位图信息头，颜色表，图象数据，然后根据输入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息计算出这几部分的值，赋给他们，写到bmp文件中去。
(2)灰度图象的线性拉伸：
灰度变化是点运算，将原图象的每个像素的灰度值改成线性变化之后的灰度即可。
灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下：
该方程为线性方程。式中参数为输入图像的像素的灰度值，参数为输出图像的。
灰度值。
设原图象的灰度范围为[a,b],变化之后的范围为[a’,b’]，则：
fa=(b’-a’)/(b-a)。
fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。
如果算出来的值大于255，则让它等于255，小于0则让其等于0。
(3)局部处理(3*3高通滤波，3*3低通滤波)：
局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。
实际上都是利用卷积来实现的，卷积往往用一个矩阵表示，将矩阵的中心对齐某个像素，矩阵中的值乘到相应的像素中去，然后将所有乘积加起来就得到中心像素的灰度值。边界像素不做处理，仍为原来的灰度值。求出的像素灰度值若超过[0~255]，则向离其最近的属于该范围的像素值靠拢。
3*3低通滤波的算子见表1。
3*3高通滤波的算子见表2。
表格1。
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表格2。
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(4)图象几何处理(图象平移，图象缩放)：
对于图像平移来说，若平移量是(tx，ty)，像素在原图像中的坐标为(x0，y0)，则变化后的坐标为(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改变像素的灰度值，不必改变位图信息头和调色板内容。
对于图像缩放，假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为：
图像信息头中新图像的宽度和高度都变为原来宽度和高度分别与水平垂直比例的乘积，图像大小变为新宽度(变为4的整数倍)与新高度的乘积。
(5)灰度图象中值滤波：
中值滤波也属于局部处理的一种，将窗口中的各个像素排序之后排序，取中值赋给模板中心的像素，所以窗口中个数一般是基数。
我用的中值滤波窗口是十字丝的9个数的窗口。
(6)灰度图象边缘检测：
边缘检测有三种算子：roberts，prewit，sobel。三种算子都是做一阶差分的，通过算子算出各个像素的梯度值，将水平梯度的绝对值和垂直梯度的绝对值相加，若此梯度值大于某个阈值，则将其灰度值赋为255，否则赋为0。
(7)图象旋转：
图像旋转一般是以图像中心为中心顺时针旋转，利用图像的四个角点求出图像旋转后的大小。
先计算以图像中心为原点坐标系下原图像四个角点的坐标值，按照旋转矩阵计算其旋转之后的坐标值，根据四个角点的新坐标值计算出最大宽度和高度作为新图像的宽度和高度值，按照计算值修改位图信息头，申请一块新内存，存储旋转后图像的灰度值。
旋转矩阵如下：
同样要求各个像素在原图像中的坐标，先将新图像的坐标系平移到图像中心，做逆时针旋转，然后再平移到屏幕左上角，然后将原图像对应坐标的值赋给新图像。
(8)图象二值化：
判断分析法：假定图像的灰度区间为[0，l-1]，则选择一阈值t将图像的像素分为两组。
为最大值所对应的t，就是所求判断分析法的分割阈值。
搜寻到阈值之后，灰度值小于阈值的像素赋0，其他的赋1，修改文件信息头，调色板，申请新内存。
(9)图象直方图：
统计各灰度值出现的频数，以及像素的总个数，用频数除以总个数作为频率，以灰度值作为横坐标，频率作为纵坐标绘图。
三、实验过程和步骤。
首先要建立一个基于mfc的多文档工程，将视图基类改为滚动视图，以自己的学号命名。
我用的是书上给的cdib类，类里面有获取bmp宽度，高度的函数，有指向位图信息头的指针，指向图象数据的指针，因此我在文档类(doc类)里定义了一个cdib类的对象，打开以及保存文件的时候利用这个对象去调用cdib里读取与存储文件的函数，并且可以利用这个对象的两个指针对打开的图象进行各种操作。
格式到bmp格式的转换：
首先建立一个rawtobmp的对话框，在上面加上四个编辑框(一个输入打开文件的路径一个输入保存文件的路径，另两个)，两个按钮，以及默认的确认，取消按钮。利用类向导插入此对话框类，并且为前两个编辑框定义cstring的两个变量，用来存储打开与保存文件的路径。同时为两个浏览按钮添加消息响应函数，在消息函数里创建cfiledialog对象，利用此对象的函数将两个路径值赋给前两个编辑框的成员变量。再为ok键添加消息响应函数，分别定义bmp格式文件前三部分数据变量，计算出各变量的值，并且利用一个cfile对象获取raw图象的数据，利用另一个cfile对象将数据存储到所输入的路径的文件中去，cfile对象的read函数会自动创建一个文件。
然后在菜单上新建一个菜单，为菜单添加消息响应函数，在其消息响应函数里创建rowtobmp对话框。这样点击菜单后就会弹出一个对话框，按确定键之后就可以读取raw文件并且存储bmp文件，完成整个消息循环。
2.灰度图象的线性拉伸：
向图像数据部分的指针m_dib.m_pbits，在数组中查出每个像素变化后的灰度值，并将此值赋给指针m_pbits指向的内存。刷新视图。
然后在菜单中加上线性拉伸的菜单，为该菜单的id添加消息响应函数，在该函数中创建对话框，并调用文档类线性拉伸的函数，将对话框的两个成员变量传给此函数。
3.局部处理：
在文档类里添加低通滤波和高通滤波的成员函数，在函数中使用m_dib对象中指向图像数据部分的指针m_pbits，首先申请一个新内存，将原来图像的灰度值存储起来，然后定义9个byte类型的指针，利用双重嵌套循环，在循环中每次用这9个指针指向复制图像对应模板中的9个数，然后按照模板中的数值计算出中心像素的灰度值，判断是否超过范围，如果超过范围则做相应的处理，否则将此值直接赋给m_pbits中对应的中心像素。循环之后刷新视图。
添加局部处理的菜单，为菜单设置消息响应函数，在菜单消息响应函数中调用文档类的函数，完成对m_dib的处理。
4.图像几何变换：
建立平移对话框，定义两个成员变量，分别存储输入的水平位移和垂直位移。
在文档类里添加平移函数，申请一块新内存复制原图像的信息，在函数中将。
外层循环变量i视为纵坐标，内层循环变量j视为横坐标，通过双重循环，对每个像素，求出其在原图像中的坐标(i0，j0)，将复制图像中的对应(i0，j0)的像素灰度值赋给m_dib.m_pbits指针中的图像。如果在原图像中找不到该像素，置为背景色。刷新视图。
在菜单中添加图像平移菜单，并为该菜单添加消息响应函数，在此函数中创建平移对话框，调用文档类的平移函数，将对话框的成员变量传入该函数。
建立缩放对话框类，为此类定义两个成员变量，存储输入的水平缩放因子和垂直缩放因子。
再在文档类中添加缩放函数，利用m_dib.m_pbmi(指向位图信息头的指针)，修改位图信息头中的宽度，高度，图像大小。计算出新图像的大小，申请一块新内存存储新图像，同平移函数一样，计算出每个像素在原图像中的坐标，i0=i/pratio,j0=j/vratio,pratio与vratio分别为水平缩放因子和垂直缩放因子。将原图像中对应坐标的灰度值赋给新内存，然后将m_dib.m_pbit指向新内存，刷新视图。
5.中值滤波：
在文档类中添加两个成员函数。一个用来把传入的指针里的内容排序，一个用来做中值滤波。也要申请一块新内存来复制原图像的信息，双重嵌套循环，边界像素不处理，对每个像素，使用一个大小为9个字节的数组来存放复制图像窗口中各像素值，然后将数组首地址传入排序的函数中，将中间的值赋给当前图像窗口中心的像素。排序函数我用的是快速排序法。
在菜单中添加中值滤波菜单项，为其添加消息响应函数，调用文档类的中值滤波函数。
6.边缘检测：
在文档类中定义三个函数，分别为roberts，prewit，sobel算子处理函数，处理时，先申请新内存复制原来图像信息，边界像素不作处理，对每个像素值，求出其在复制图像中的梯度，判断，若梯度值大于150(这个是我自己定的)，则将灰度值赋为255，否则置零。
菜单中添加边缘检测菜单，置属性为pop—up，添加三个下一级菜单，分别为roberts，prewit，sobel，各个菜单的消息响应函数中调用文档类中各自的处理函数。
7.图像旋转：
创建一个对话框输入旋转角度，在文档类中添加成员函数。
先将角度化为弧度值。
计算原图像四个角点的坐标，以及新图像四个角点的坐标。
根据新图像四个角点的坐标，取对角线上两个点横坐标差值较大值作为宽度，纵坐标差值较大值作为高度。
根据计算出来的高度和宽度修改文件信息头，并且申请内存存储新图像。
计算每点的像素在原来图像中的坐标从而获取其灰度值，写入新内存。
将m_dib.m_pbits指向该新内存。刷新视图。
添加图像旋转菜单，在菜单响应函数中创建对话框，调用文档类中旋转函数，将对话框中获取的角度传给旋转函数。
8.图像二值化：
在文档类添加一个成员函数，根据传人的图像和阈值返回组间方差和组内方差的比值。
再添加一个成员函数，进行二值化。
在函数中：
计算新bmp文件的大小，申请一块新内存，存储新的整个bmp文件的信息，将位图信息头中bibitcount置为1，调色板数组只有两个两个元素，下标为0的三个灰度值都为0，下标为1的三个灰度值为255。
从最大灰度值到最小灰度值之间搜寻上述函数返回值最大的值，作为阈值。
对每个像素，若其原来灰度值小于阈值，赋1，否则赋0。
将m_dib,m_pbits指向新内存的图像数据部分，m_dib.m_pbmi指向位图信息头。
9.图像直方图：
为文档类添加一个int型指针成员变量m_pgray，在构造函数中将该指针赋空，在文档类中定义了一个函数，统计各个灰度值出现的频数，申请一个内存，存储在这个内存中，并将m_pgray指向它。
创建一个画直方图的对话框，添加picture控件，在控件里调用文档类成员变量，画直方图。添加一个滚动条，用来确定阈值，为滚动条添加消息响应函数，按照滚动条的值进行二值化。
在菜单中添加直方图菜单，添加消息响应函数，在响应函数中创建直方图对话框对象。
最后，因为我开始做工程的时候没有把菜单设计好，做得有点乱，所以，我又在view里添加wm_contextmenu消息响应函数，在函数体内用cmenu类来实现弹出菜单。
四、结果分析与评价。
(1)raw格式到bmp格式的转换：效果见图1。
图表1。
老师说在转化的时候后面用一个循环会降低效率，但是实际上只要宽度是4的整数倍，后面的循环就不会做了。所以这个算法效率我觉得还行吧。
(2)线性变化：输入线性变化范围10~20，效果见图2。
图表2。
用了线性查找表之后，这个算法的效率应该会高很多，但是我的算法里是线性表从0~255都有变化之后的值，实际上，如果图片的灰度范围小一些的话，做了很多无用的计算，而且前面已经搜寻过原图像的最大最小灰度值了，所以线性表的生成循环可以只从最小灰度做到最大灰度。另外，我设计的算法里，如果最大值和最小值输反了的话，程序会自动交换他们的值，做这个可能就会多算一些东西了。
(3)低通滤波：效果见图3。
图表3。
取的是8邻域内的平均值，效果不是很好。
高通滤波：效果见图4。
图表4。
基本上我觉得边缘还是有突出了吧。
中值滤波：效果见图5。
图表5。
这个中值滤波的效果我还是比较满意的，因为排序所以要调用其他函数，我用了快速排序，而且用的是9个数的十字丝窗口，所以速度要比25个数的窗口快一些。平滑的效果出来还可以。
(4)边缘检测：
roberts算子：效果见图6。
图表6。
prewit算子：效果见图7。
图表7。
sobel算子：效果见图8。
图表8。
由于prewit算子和sobel算子都用了8个数去做，所以效果要好一些，相比之下，sobel算子对这幅图又要效果好些，应该是对4邻域赋予了更大权的缘故。但是后两种算法计算量也要大一些。
(5)图像平移：效果见图9。
图表9。
这个图像平移量比较大，所以被裁切的也显得不真实了。主要是因为我的图像大小和坐标都没有变化，所以只在原来的图像坐标范围内显示平移后的图像，实际上，我既可以改变图像的大小，并且为了节省计算，可以让循环变量i和j从一个新的值开始做计算，前面的全都赋背景色。
图像缩放：水平比例0.4，垂直比例0.5，效果见图10。
图表10。
在此基础上旋转：效果见图11。
图表11。
这几种算法主要的计算量都在for循环内，所以要想优化算法的话，必须简化循环里的计算。不过我的想法差不多跟书上的差不多，还没有什么优化。也许，这种优化的算法需要看很多别人做的好程序才能慢慢自己学会吧。
(6)二值化(判断分析法)：效果见图12。
图表12。
实际上，我用直方图看的最佳阈值应该在100多左右，而我做的程序阈值好像偏小一些，所以效果不太好，我计算组间方差和组内方差的时候调用了一个函数专门求阈值，可能这里的计算还是有一点问题。而且在我的函数里，要256次调用这个函数，又因为计算机是按字节处理数据的，因此写图像数据的时候要用每8个写到一个数组中，然后通过计算得到字节类型的值，这些都使得我的算法效率比较低，最后一个问题，我觉得如果使用位运算会快一些，但是前面的问题还没有想到比较好的解决方法。
(7)直方图：效果见图13。
这个图像255的像素太多，如果我没算错的话，量化应该不是很好吧。
图表13。
五、实验总结与体会。
这次实验学到最大的东西，是自己总算有mfc编程的概念了，虽然自己vc++考试的分数还不错，但是里面的很多东西，不通过自己的编程时绝对不能真正理解。比如说封装性，这次用cdib的方便，很好地利用了类的封装性。另外，比如mfc是基于消息响应机制的，这就决定了，要利用鼠标或者菜单响应函数去实现功能，而用c语言编写程序的时候，完全是按主函数的线程来的。
另外，我也学会了调试的真正含义。以前都只知道那几个按键是做什么用的，调试的真正目的，是根据自己的算法来检验程序计算的各个值是否符合，从而可以很快速方便地查到自己的错误。
自学也是很重要的一方面。实际上，在现在来说，用msdn也不是很难的事了，我们不应该被英文打到，而且现在，随着对一些专有名词熟悉了之后，看msdn也容易一些了，万一不懂的函数，也可以利用网络查到很多函数功能用法的解释。
刚开始的时候做的是位图的读取和显示，实在是不知从哪里做起，所以就照着实验书上敲了前面的部分，但是慢慢地也看懂了代码的意思。所以后来的基本上都是自己做的了，但是算法还是基本上和书上差不多。不过自己编的时候还是有很多细节的部分没有注意到，比如说，强制数据类型转换，我自己编的时候没有注意这个问题，结果出了很多错，有些事由于函数调用引起的，有些是由于不等号两边数据的匹配问题，还有的是由于指针的移动，直到这个时候，才真正明白实验书上程序为什么那么多强制类型转换，虽然书上很多东西不是尽善尽美，但是对于我这种刚开始学会编程的人还是有很多可以学习的地方的。
如老师所说，算法的效率是很重要的。要提高算法的效率，一个是要简化计算(不得不说，这需要数学基础)，另外一个就是要避免许多重复的计算。在参考书上的程序里，很多时候，为了避免这种重复的计算(在循环中表现尤其明显)，会把某些数当常数算出来，只要后来加上这个常数就可以，这样，效率高很多。
另外，对许多出错的情况，我的程序里也没有做好。比如，如果打开的不是8位图像，我的程序不会提示错误，正常结束，而可能做错，所以，这也是我应该向别人程序学习的地方。
最后一个，自己菜单的布局也是很乱的。要从一开始就布局好。
数字图像处理实验心得篇四
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。
数字图像处理实验心得篇五
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。
数字图像处理实验心得篇六
提高计算机对数字图像处理的速度，提高采集分辨率和显示分辨率，提高多媒体技术关键中图像数据的压缩，进行计算机识别和理解研究中按照人类的认知和思维方式工作并考虑到主观概率和非逻辑思维技术，规划统一的标准以实现图像的处理、传输和存储研究健康发展，以上几点都是数字图像处理技术合理发展的基本融汇技术基础。
同时，信息数据量更大的三维数字图像必将得到广泛应用研究，图像与图形相互融合后形成三维成像或多维成像的发展方向也正在众多应用中广泛推进。
5总结。
数字图像处理技术在社会的每个行业、每个领域都得到广泛的应用，数字图像处理的技术应用随时、随处都可以见到，得到充分的研究发展和应用推广，还不能充分满足日益增长的技术需求。数字图像处理技术不断地在自身发展和完善的同时，还与多个计算机分支学科的发展密不可分，有多个新的技术方向需要研究和创新，对数字图像处理技术的发展方向进行研究、探讨的重要性就显得尤为突出。
参考文献:。
[1]朱睿。数字图像处理技术现状与展望[j].中国科技博览,（14）：7-28.
[4]谭海艳。数字图像压缩综述[j].科技经济市场，2011（8）。
数字图像处理实验心得篇七
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。
数字图像处理实验心得篇八
实验目的：本实验内容旨在让学生通过用vc等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。
二、实验原理和方法。
(1)raw格式到bmp格式的转换：
raw格式：raw格式文件是按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。raw文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储。
bmp格式：bmp文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。bmp文件由文件头、信息头、颜色表、数据区四个部分组成。
做raw格式文件到bmp格式文件的转化，先要为bmp格式文件申请四部分的内存：文件头，位图信息头，颜色表，图象数据，然后根据输入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息计算出这几部分的值，赋给他们，写到bmp文件中去。
(2)灰度图象的线性拉伸：
灰度变化是点运算，将原图象的每个像素的灰度值改成线性变化之后的灰度即可。
灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下：
该方程为线性方程。式中参数为输入图像的像素的灰度值，参数为输出图像的。
灰度值。
设原图象的灰度范围为[a,b],变化之后的范围为[a’,b’]，则：
fa=(b’-a’)/(b-a)。
fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。
如果算出来的值大于255，则让它等于255，小于0则让其等于0。
(3)局部处理(3*3高通滤波，3*3低通滤波)：
局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。
实际上都是利用卷积来实现的，卷积往往用一个矩阵表示，将矩阵的中心对齐某个像素，矩阵中的值乘到相应的像素中去，然后将所有乘积加起来就得到中心像素的灰度值。边界像素不做处理，仍为原来的灰度值。求出的像素灰度值若超过[0~255]，则向离其最近的属于该范围的`像素值靠拢。
3*3低通滤波的算子见表1。
3*3高通滤波的算子见表2。
表格1。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
表格2。
-1。
-1。
-1。
-1。
9
-1。
-1。
-1。
-1。
(4)图象几何处理(图象平移，图象缩放)：
对于图像平移来说，若平移量是(tx，ty)，像素在原图像中的坐标为(x0，y0)，则变化后的坐标为(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改变像素的灰度值，不必改变位图信息头和调色板内容。
对于图像缩放，假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为：
图像信息头中新图像的宽度和高度都变为原来宽度和高度分别与水平垂直比例的乘积，图像大小变为新宽度(变为4的整数倍)与新高度的乘积。
(5)灰度图象中值滤波：
中值滤波也属于局部处理的一种，将窗口中的各个像素排序之后排序，取中值赋给模板中心的像素，所以窗口中个数一般是基数。
我用的中值滤波窗口是十字丝的9个数的窗口。
(6)灰度图象边缘检测：
边缘检测有三种算子：roberts，prewit，sobel。三种算子都是做一阶差分的，通过算子算出各个像素的梯度值，将水平梯度的绝对值和垂直梯度的绝对值相加，若此梯度值大于某个阈值，则将其灰度值赋为255，否则赋为0。
(7)图象旋转：
图像旋转一般是以图像中心为中心顺时针旋转，利用图像的四个角点求出图像旋转后的大小。
先计算以图像中心为原点坐标系下原图像四个角点的坐标值，按照旋转矩阵计算其旋转之后的坐标值，根据四个角点的新坐标值计算出最大宽度和高度作为新图像的宽度和高度值，按照计算值修改位图信息头，申请一块新内存，存储旋转后图像的灰度值。
旋转矩阵如下：
同样要求各个像素在原图像中的坐标，先将新图像的坐标系平移到图像中心，做逆时针旋转，然后再平移到屏幕左上角，然后将原图像对应坐标的值赋给新图像。
(8)图象二值化：
判断分析法：假定图像的灰度区间为[0，l-1]，则选择一阈值t将图像的像素分为两组。
为最大值所对应的t，就是所求判断分析法的分割阈值。
搜寻到阈值之后，灰度值小于阈值的像素赋0，其他的赋1，修改文件信息头，调色板，申请新内存。
(9)图象直方图：
统计各灰度值出现的频数，以及像素的总个数，用频数除以总个数作为频率，以灰度值作为横坐标，频率作为纵坐标绘图。
三、实验过程和步骤。
首先要建立一个基于mfc的多文档工程，将视图基类改为滚动视图，以自己的学号命名。
我用的是书上给的cdib类，类里面有获取bmp宽度，高度的函数，有指向位图信息头的指针，指向图象数据的指针，因此我在文档类(doc类)里定义了一个cdib类的对象，打开以及保存文件的时候利用这个对象去调用cdib里读取与存储文件的函数，并且可以利用这个对象的两个指针对打开的图象进行各种操作。
格式到bmp格式的转换：
首先建立一个rawtobmp的对话框，在上面加上四个编辑框(一个输入打开文件的路径一个输入保存文件的路径，另两个)，两个按钮，以及默认的确认，取消按钮。利用类向导插入此对话框类，并且为前两个编辑框定义cstring的两个变量，用来存储打开与保存文件的路径。同时为两个浏览按钮添加消息响应函数，在消息函数里创建cfiledialog对象，利用此对象的函数将两个路径值赋给前两个编辑框的成员变量。再为ok键添加消息响应函数，分别定义bmp格式文件前三部分数据变量，计算出各变量的值，并且利用一个cfile对象获取raw图象的数据，利用另一个cfile对象将数据存储到所输入的路径的文件中去，cfile对象的read函数会自动创建一个文件。
然后在菜单上新建一个菜单，为菜单添加消息响应函数，在其消息响应函数里创建rowtobmp对话框。这样点击菜单后就会弹出一个对话框，按确定键之后就可以读取raw文件并且存储bmp文件，完成整个消息循环。
2.灰度图象的线性拉伸：
数字图像处理实验心得篇九
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。
1、数字图像处理需用到的关键技术
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。
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。
4、数字图像处理的应用领域
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。
数字图像处理实验心得篇十
2、如何讲好本门课程；
3、教学手段与教学方法在本课程的体现；
4、综合设计实验的设计与实施；
5、国家精品课程的申报与建设。
在解决如何讲好本门课程环节，侯教授提出了“厚理博术、知行相成”的理念，使我对该课程的教学有了更深的认识。在我院的实际教学过程中，由于课时少，实验的课时被大量压缩，侯教授关于课程实验的处理方式给了我们一种全新的方案。侯教授课件中很多flash动画的灵活应用，也较好的解决了那些用语言无法表达清楚的问题的讲解。
研究性教学和双语教学对年轻教师提出了新的要求。作为一名年轻教师，刚走上讲台不久，在课程的讲授过程中，基本都是采用传统的教学方法，即以讲授为主，实验为辅，案例教学基本没有。平铺直叙和填鸭式教学早被学生所厌倦。刘颖教授的研究性教学极好的调动了学生参与教学的积极性。通过刘颖教授的报告，我深深的感受到数字逻辑与系统课程不仅是一门基础课程，同时也是一门综合性较高的实用课程。研究性教学方式的提出也给我们这些年轻教师提出了新的努力方向。研究性教学虽然给年轻教师提出了更大的要求和较大的压力，但是也是一种努力工作的动力，促进年轻教师的不断成长。同时，娄淑琴教授关于双语教学的报告，也给我们提出了新的要求，自己深深感受到责任的重大，压力也越来越大。但是也激发自己努力的激情与信心。研究性教学和双语教学在一定程度上对年轻教师的科研、应用水平和外语能力等综合素质提出了更高的要求，同时，进一步促进教师阅读国外科技文献、追踪行业发展新动向，保持教师敏锐的学习能力，利于形成新的观点和见解。
通过此次培训，也感受到了师德在教学工作中的重要作用的体会。侯教授及其团队教师的人格魅力在实际教学中起到了很好的促进教学作用。在培训中，很多参加培训的老师被侯教授的敬业精神所感动，所鼓舞，这一点值得我们年轻教师学习并发扬光大。当崇高的师德与高超的教学技术融于一身时，这个才是大师。
在此次培训中，我积极与各院校教师交流，共同探讨该门课程的实际教学中遇到的问题，通过交流大家认为在数字电子技术基础教学工作中遇到的主要困难是：很多学生认为学习数字逻辑课程没用，学习不主动，没有创新意识。并从其它老师处学习到了解决诸如分析键盘译码电路、奇偶检验电路、计算机i/o接口地址译码电路，设计火灾报警系统、病人呼叫系统、不一致电路、多台电动机控制电路、计数器和寄存器的应用等问题的方法，提出了以问题引导学生积极思考，参与教学的方案。同时，让学生自己去看书、到图书馆查阅资料，找出存在的问题和解决的方案。这样，提高了学生的学习积极性，主动性，使学生产生学习需要，培养了学生的问题意识和创新精神等。
网络培训是一种形式新颖、交流迅速便捷的新方式。以往师资队伍的培训都采用集中式培训，地点集中，参加人数有限，经费花费较大。网络培训通过现代信息通信技术，较好的组织了全国同一课程教师在不同地点得到集中的培训，实现了主讲人和培训者之间的异地交流，使受众面更广。网络培训软件的互动性，bbs论坛、学员的发帖、跟帖，实现了全国各点信息的互通，资源共享，避免资源的重复浪费，促进了全国各地教师的交流。
数字图像处理实验心得篇十一
经历了四周共八个学时的焊接学基础实验，我觉得自己学到了很多东西，虽然大二的时候自己也在金工实习的时候学过电焊，但是那时候自己对焊接原理是完全不了解，到现在基本学习完了焊接学基础的理论教学再来做实验的我感觉轻松了，因为我懂得了很多焊接学的原理。
也知道了焊接不只是电焊，另外还有气焊等等。
这四周的焊接学实验我们总的来说学习了气焊和电焊，气焊中也分了对低碳钢、中碳钢和高碳钢的焊接，我们在焊接过程中可以明显的感觉到对于高中低碳钢的难易明显不同!
有一次课程我们学习的是铸铁的焊接，对于铸铁的流动性也明显可以感受到比较差!每次体验实验之前老师总是给我们介绍实验需要注意的事项以及实验内容!通过老师的介绍和之后亲身的体验可以说我们对于每次实验的内容都有很好的理解和体会。
对于这次的电焊实验我的记忆尤其深刻，因为在试验过程中我出现了很多问题，老师总会给我详细解释出现问题的原因和这些问题应该怎样解决，比如有一次的试验内容是薄板钢的对接。
两块薄薄的钢板，我很认真的摆放在试验板上焊接，我本以为这是最简单的焊接了，但是结果却不如意，当我用平焊的方式把这两块钢板焊接完以后才发现焊接后的钢板出现了严重的变形，原本平的钢板变得翘起来了!而且由于焊接技术不好使得焊缝很不平整有些地方甚至出现了焊穿的现象，面对这样的焊接产品我真是无地自容!但是老师给我详细解释了出现这些问题的原因，比如钢板翘起来了是因为焊接过程中的散热不均匀，这些现象可以用经验解决。
对于焊穿的那个窟窿老师握着我的手一点一点的把它填上了，老师告诉我这是由于汉弧太短以及焊接速度太慢造成的!他还鼓励我别灰心，我特感动!
透过这次实验，我大开眼界，正因这次实验个性是回转机构振动测量及谱分析和悬臂梁一阶固有频率及阻尼系数测试，需要用软件编程，并且用电脑显示输出。
能够说是半自动化。
因此在实验过程中我受易非浅：它让我深刻体会到实验前的理论知识准备，也就是要事前了解将要做的实验的有关质料，如：实验要求，实验资料，实验步骤，最重要的是要记录什么数据和怎样做数据处理，等等。
虽然做实验时，指导老师会讲解一下实验步骤和怎样记录数据，但是如果自己没有一些基础知识，那时是很难作得下去的，惟有胡乱按老师指使做，其实自己也不知道做什么。
在这次实验中，我学到很多东西，加强了我的动手潜质，并且培养了我的独立思考潜质。
个性是在做实验报告时，正因在做数据处理时出现很多问题，如果不解决的话，将会很难的继续下去。
例如：数据处理时，遇到要进行数据获取，这就要求懂得labview软件一些基本操作;还有画图时，也要用软件画图，这也要求懂得excel软件的插入图表命令。
并且在做回转机构振动测量及谱分析实验，获取数据时，注意读取波形要改变采样频率，等等。
当然不只学到了这些，那里我就不多说了。
还有动手这次实验，使测试技术这门课的一些理论知识与实践相结合，更加深刻了我对测试技术这门课的认识，巩固了我的理论知识。
但是这次实验虽好，但是我认为它安排的时刻不是很好，还有测试技术考试时刻，正因这些时刻安排与我们的课程设计时刻有冲突，使我不能专心于任一项，结果不能保证每一个项目质量，因此如果有什么出错请指出!
数字图像处理实验心得篇十二
在生化实验课即将结束之时，我对在这半年来的学习进行了总结，总结这一年来的收获与不足。
取之长、补之短，在今后的学习和工作中有所受用。
这半年的生化实验主要有folin-酚法测蛋白稀碱法提取酵母rna醋酸纤维薄膜电泳rna定量测定-uv吸收法纤维素酶活力的测定最适ph选择菲林试剂热滴定定糖法肌糖元的酵解作用n-末端氨基酸残基的测定--dns-cl法柱层析分离色素凯式定氮法等实验。
在这些实验中，凯式定氮法是给我印象最深的一个实验，因为这个实验使我认识了改良式凯式蒸馏仪的基本结构，同样的也让我通过这次实验掌握了凯式定氮法的操作技术。
在这次实验中，我和我的同组者-韩文志犯了一些错误，而且是很不应该犯的错误，我们都忘了在做实验时要加入新的沸石，这是个很低级的错误，差点引起溶液的暴沸。
通过这次错误我认识到，很多知识，即使是老师在怎么说，它也只是理论，当我们不能把它应用到实践中去时，它对我们都是毫无意义的。
现在更深的认识到了理论结合实际的观点。
在这次实验中我们损坏了改良式凯式蒸馏仪，并且赔了钱，钱不是问题，重要的是操作的问题，我觉得我们在做实验时还是对仪器不是很熟悉，做实验时不认真。
还有一个是柱层析分离色素，这个实验主要是掌握吸附层析的原理和操作技术，我记得这次实验我是第二个到的实验室，当时还很有成就感，进来后就称菠菜，还有研磨，这是很累人的活，我觉得，因为想把它研磨的好些，又想快点做实验，于是就一直磨一直磨，直到做下一步时才觉得手腕有点累。
我记得在加棉花时，由于不知道应该加多厚，提取色素时还很是胆战心惊的。
我觉得在这个实验中，装柱这一步是很重要的，于是我们很小心的装，直到柱面很平。
直到最后，分离色素后，看到我们的色带分离的很好，很是高兴。
半年实验做下来，最“苦”的要数“菲林试剂热滴定定糖法”这个实验了。
这个实验要求我们正确掌握滴定管的使用方法和热滴定的终点。
由于全部滴定过程必须在沸腾状态下快速进行，而且终点不容易把握，我们滴了好几十次才确定了终点。
当时我的同组者-韩文志已经被火烤的不行了。
在这半年的十几次的实验的学习中，我受益颇多。
毫无疑问，它培养了我的动手能力。
每个实验我都会亲自去做，不放弃每次锻炼的机会。
经过这半年，我的动手能力有了明显的提高;它让我养成了课前预习的好习惯。
一直以来就没能养成课前预习的好习惯(虽然一直知道课前预习是很重要的)，但经过这半年，让我不仅深深的懂得课前预习的重要，更领会了课前预习的好处。
只有在课前进行了认真的预习，在做实验时效率才会更高，才能收获的更多、掌握的更多;它还提高了我处理数据的能力;做实验就会有数据，有数据就要处理，数据处理的是否得当将直接影响实验成功与否。
半年实验虽然收获很多，但在这中间，我也发现了我存在的很多不足。
我的动手能力还不够强，当有些实验需要很强的动手能力时我还不能从容应对;我的探索方式还有待改善，当面对一些复杂的实验时我还不能很快很好的完成;我的数据处理能力还得提高，当眼前摆着一大堆复杂数据时我处理的方式及能力还不足，不能用最佳的处理手段使实验误差减小到最小程度……总之，生化实验课让我收获颇丰，同时也让我发现了自身的不足。
在实验课上学得的，我将发挥到其它中去，也将在今后的学习和工作中不断提高、完善;在此间发现的不足，我将努力改善，通过学习、实践等方式不断提高，克服那些不应成为学习、获得知识的障碍。
在今后的学习、工作中有更大的收获，在不断地探索中、在无私的学习、奉献中实现自己的人身价值!
数字图像处理实验心得篇十三
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。
数字图像处理实验心得篇十四
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心得体会是什么吗?接下来就是本站小编为大家整理的关于数字图像处理心得体会，供大家阅读!
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。
1、数字图像处理需用到的关键技术
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。
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。
4、数字图像处理的应用领域
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。
数字图像处理实验心得篇十五
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。
数字图像处理实验心得篇十六
高校实验室是培养高层次人才和开展科学研究的重要基地。在西方发达国家，学校对培养学生的动手能力是十分重视的，这一问题近年来也越来越受到我国教育界人士的广泛重视。为了提高学生的动手能力，让学生做相关实训并完成单片机实验报告，在实验的形式上注重培养学生的实验技能和动手能力。从单片机实验心得中学生就可以总结出大量的经验以适应当代社会的发展。
3设计的基本知识和方法，以及单片机与其他设备相连接的输入输出中断等接口技术。使学生从硬件软件的结合上理论联系实际，提高动手能力，从而全面掌握单片机的应用。
软件的修改也非常方便，软件和硬件调试都通过后，把程序固化在eprom当中，插上8051单片机构成一个完整的单片机应用系统。
单片机实验板的构成及基本功能。
单片机实验板，它由8031、8155，eprom2764，max232键盘及显示器组成。其中8155片内有256个ram单元，接6个7段码显示器和8个按键作输入。串行口连接max232串行口转换芯片，p1口留出作为一些控制量的输入输出用以扩展使用。在实验板上可编写键盘扫描程序、显示程序、时间的设定及计时程序、从键盘上输入两个加数或减数显示结果程序、位变量的逻辑运算程序及串行口和上位机通讯程序等，还可和其它课程相结合，进行实验。例如，《电子测量》课程中各种频率的测量，可通过8031单片机p1口输入被测量，由单片机来进行检测和显示，把几门课程结合在一起学习，使课程有延续性，也提高了学生学习的积极性。由于p1口通过插座引出，也可外部扩展a/dd/a等其他接口芯片，以构成新的应用系统。
数字图像处理实验心得篇十七
随着信息科技的迅速发展，数字实验逐渐成为教育领域的重要组成部分。作为一名学生，我有幸参与了一系列数字实验，并从中汲取了许多宝贵的经验和教训。在这篇文章中，我将分享我在数字实验中的心得体会，以期能够从中获得更多的启示和提高。
首先，数字实验为我提供了一个实践学习的机会，帮助我将书本知识与实际应用相结合。在过去的教学中，我常常只是被动地接受老师的讲解，并没有机会亲自动手实践。然而，数字实验为我提供了一个模拟实验的环境，让我能够亲自动手去实践所学的知识。例如，在一个化学实验中，我需要将所学的化学公式应用于实际操作中，以验证理论的正确性。通过这样的实践学习，我能更好地理解和掌握知识，并将其应用于实际生活中。
其次，数字实验培养了我解决问题的能力和创新思维。在数字实验中，我遇到了许多意想不到的困难和挑战，需要我自己动脑筋去找出解决办法。例如，在一个物理实验中，我需要设计一个合适的实验方案，以测量光的折射角度。我花了很多时间进行试错实验，并不断调整参数，最终成功测得了准确的结果。通过这样的过程，我学会了从多个角度思考问题，并找到最佳的解决方案。这种解决问题的能力和创新思维，对我未来的学习和工作都有着重要的意义。
此外，数字实验还培养了我的数据分析和科学实证能力。在数字实验中，我需要收集大量的数据，并对其进行分析和解释。例如，在一个生物实验中，我需要观察不同环境条件下昆虫的生长情况，并分析其与环境因素的关系。通过这样的数据分析，我能够发现一些规律和趋势，并从中得出科学的结论。这种数据分析和科学实证的能力，对我未来的研究和实践也将大有裨益。
最后，数字实验还加深了我对学科知识的理解和兴趣。通过亲自动手实践，我能够更深入地理解和掌握学科知识，并对其产生一种浓厚的兴趣。例如，在一个历史实验中，我通过互动式的模拟场景，深入了解了当时的历史背景和重要事件，激发了我对历史的进一步探索和研究的兴趣。数字实验为我提供了一个开放性的学习环境，让我能够根据自己的兴趣和需求进行自主学习，从而更好地激发学习动力和潜能。
总而言之，数字实验为我提供了一个实践学习的机会，培养了我解决问题的能力和创新思维，加深了我对学科知识的理解和兴趣。通过参与数字实验，我不仅获得了理论知识的实际应用，还培养了一系列重要的实践能力。我相信，这些经验和能力将对我未来的学习和工作产生深远的影响。因此，我将继续积极参与数字实验，并努力将所学的知识和经验转化为实际行动，为未来的发展打下坚实的基础。
