数字图像处理结课论文1万字

2012-2013年第一学期《数字图像处理》科目考查卷

专业：通信工程 班 级：××× 任课教师：××× 姓名：××× 学 号：××× 成 绩：

车牌识别系统设计

一、基本原理

牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

二、设计步骤

图1 牌照识别系统示意图

2.1 总体设计方案:

（1）牌照号码、颜色识别

为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：

a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

c.牌照字符识别，把分

利用拉普拉斯算法对模糊图像进行

锐化处理

学院：电气信息工程学院 专业：通信工程 姓名：田鸿龙 学号：20110107

摘 要：本文描述了拉普拉斯高斯边缘检测算法结合算法在Delphi6编程环境下对BMP格式的灰度图像进行了边缘检测处理，从而体现其优越性。彩色图像增强过程中，对图像进行锐化处理是一个重要环节。介绍了图像锐化处理的概念和拉普拉斯算子的算法原理。

关键词：边缘检测，图像处理，拉普拉斯高斯算法，Sobel算子。

图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，亦分空域处理和频域处理两类。

数字图像的边缘检测是图像分割、区域识别和特征提取等图像分析领域的重要基础。图像的边缘是图像的最基本的特征，是指图像局部亮度变化最显著的地方，通常与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关。对于数字图像灰度值的显著变化可以用梯度来表示，边缘检测很大程度上来说就是求梯度。边缘检测的好坏直接影响到图像理解和识别的质量，选择什么样的边缘检测算法就很关键。本文引入拉普拉斯高斯算法，讨论其工作原理，利用Delphi结合拉普拉斯高斯算法对BMP格式的灰度图像进行了边缘检测处理并对比其它算法给出了拉普

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数字图像处理结课作业

--数字图像频域增强方法

及在matlab中的实现

学生姓名： 学 号：

学 院：理 学 院 班 级：电 科班 指导教师：

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摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。

关键词： 图像增强 MATLAB 空域增强 锐化空间滤波 平滑空间滤波

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目录：

1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 2、空间域图像增强技术研究的目的和意义 3、空间域的增强

《数字图像处理》

结课论文

姓名： 王晓蒙 学号： S12081002014 专业： 信号与信息处理 时间： 2013.1.3

摘要

数字图像处理，就是利用计算机和其他高速、大规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进行某些数字运算或处理，以期提高图像的质量或达到人们所预期的结果。数字图像处理技术发展迅速，其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布图像。由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。为提高人眼对图像细节的分辨能力，以达到图像增强的目的，在数字图像处理中的伪色彩处理技术得到了广泛应用。

1

一、数字图像处理技术及其应用技术

数字图像处理亦称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机进行处理的过程。这项技术最早出现于20世纪50年代，当时的数字计算机已经发展到一定的水平，人们开始利用计算机来处理图像信息。而数字图

数字图像处理结课作业

--数字图像频域增强方法

及在matlab中的实现

学生姓名： 学 号：

学 院：理 学 院 班 级：电 科班 指导教师：

摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。

关键词： 图像增强 MATLAB 空域增强 锐化空间滤波 平滑空间滤波

目录：

1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 2、空间域图像增强技术研究的目的和意义 3、空间域的增强

3.1 背

彩色图像的增强

摘要：

全彩色图像处理分为两大类。第一类是分别处理每一分量的图像，然后，从分别处理过的分量图像形成合成彩色图像。第二类是直接对彩色像素进行处理。

因为全彩色图像至少有三个分量，彩色像素实际上是一个向量。例如，在RGB系统中，每一个彩色点可以用RGB坐标系统原点延伸的向量来解释。

令c代表RGB彩色空间中的任意向量，c(x,y)的分量是一幅彩色图像在一点上的RGB分量。彩色分量是坐标(x,y)的函数，表示为：

cR x,y R x,y

c x,y cG x,y G x,y

c x,y B x,y

B

对于大小为MxN（M，N是正整数，分别表示图像的高度和宽度）的图像，有MxN个这样的向量，c(x,y)，x=0，1，2...，M-1;y=0，1，2...，N-1;

可以用标准的灰度图像处理方法去分别处理彩色图像的每一个分量。但是，单独的彩色分量的处理结果并不总等同于在彩色向量空间的直接处理，在这种情况下，就必须采用新的方法。为了使每一个彩色分量处理和基于向量的处理等同，必须满足两个条件：第一，处理必须对向量和标量都可用，第二，对向量的每一分量的操作对于其他分量必须是独立的。假设该处理是邻域平均的，邻域灰度空间

姓名 学号 成绩 张鑫 1341901230

江苏科技大学

数字图像处理本科生课程论文

论文题目：车牌识别方法研究 完成时间：2016、6、5 所在专业：计算机科学与技术 所在班级：13419012

车牌识别方法研究

13级计算机专业2班 1341901230 张鑫

摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。

关键词：图像预处理 边缘处理 字符分割 字符识别

一、研究背景

随着我国公路交通事业的发展，车辆的数量正在迅速增长，在给出行提供方便的同时，车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来巨大转变，先进的计算机处理技术，不

专业综合实验报告

----数字图像处理

班 级: 学生姓名: 学 号: 指导教师:

专 业: 电子信息工程

年月日

设计题目：图像去雾处理

一、 设计目的

由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减。雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。。鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一，但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境，使得最终获取的图像往往无法使用。有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色，图像去雾的目的就是恢复有雾

1 灰度直方图

在数字图象处理中，一个最简单和最有用的工具是灰度直方图。该函数概括了一幅图象的灰度级内容。任何一幅图象的直方图都包括了可观的信息，某些类型的图象还可由其直方图完全描述。直方图的计算是简单的，特别是当一幅图从一个地方被复制到另一个地方时，直方图的计算可以用非常低的代价来完成。

1.1 定义

灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图象中具有该灰度级的象素的个数：其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率（象素个数）。

1.2 直方图的性质

1.2.1 性质1

当一幅图象被压缩为直方图后，所有的空间信息都丢失了。直方图描述了每个灰度级具有的象素的个数，但不能为这些象素在图象中的位置提供任何线索。因此，任一特定的图象有唯一的直方图，但反之并不成立——极不相同的图象可以有着相同的直方图。无法解决目标形状问题。 1.2.2 性质2

具有可加性。如果一图象由两个不连接的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图象的直方图是该两个区域的直方图之和。

1.3 直方图的用途

1.3.1 数字化参数

直方图给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图象是否合理地利用了全部被允许的灰度级范围。一般一幅数字图象应

数字图像处理

1研1305

班

数字图像处理电子技术2013-01

一、简述图像处理、图像分析、图像理解各自有什么特点。他们之间有哪些联系和区别？（14分）

答：图像处理指修改图像的外观，以达到美化或者其他的特殊效果。

图像分析指图像的元素形成，色彩范围，像素等内在的因素。

图像理解指研究图像所表达的深层涵义。

图像分析的结果可以用于图像处理，图像处理的结果可以左右图像理解，图像理解的深浅对图像处理和图像分析没有影响。

二、连续图像f （x,y）与数字图像Ｉ（r,c）中各量的含义分别是什么？他们有什么联系和区别？（14分）

答：f(x,y)表示二维图像在空间XY 中一个坐标点的位置（实际图像的尺寸是有限的，所以x 和y 的取值也是有限的），即f(x，y)中的x，y 分别代表一个点连续图像中的x 轴和y 轴的坐标，而f 则代表图像在点（x,y）的某种性质F 的数值（实际图像中各个位置上所具有的性质F 的取值也是有限的，所以F 得取值也是有限的）。F,x,y 的值可以是任意实数。图像在点（x,y）也可以有多重性质，此时可用矢量f 来表示。数字图像I（r，c）表示位于图像矩阵上第r 行，第c 列的元素幅值。其中I,c,r 的值都是整数。I(r，c)是通过对f(x，y)