数字图像处理答辩 数字图像处理

数字图像处理的基本概念 (一)数字图像数字图像，又称数字化图像，是一种以二维数组(矩阵)形式表示的图像。该数组由对连续变化的空间图像作等间距抽样所产生的抽样点—像元(像素)组成，抽样点的间距取决于图像的分辨率或服从有关的抽样定律抽样点(像元)的量值，通常为抽样区间内连续变化之量物的均值化量值，一般称作亮度值或灰度值，它们的最大、最小值区间代表该数字图像的动态范围。数字图像的物理含义取决于抽样对象的性质。对于遥感数字图像，就是相应成像区域内地物电磁辐射强度的二维分布。在数字图像中，像元是最基本的构成单元。每一个像元的位置可由行、列(x，y)坐标确定；亮度值(z)通常以0(黑)到255(白)为取值范围。因此，任何一幅数字图像都可以通过X、Y、Z的三维坐标系表示出。例如，陆地卫星的MSS图像(图4-8)，便可看作x=2340(行)，y=3240(列)，z=0-255的三维坐标系。TM、HRV等亦然，只是行、列数不同而已。图4-8 陆地卫星MSS数字图像的构成原理数字图像可以有各种不同的来源：大多数卫星遥感，如MSS、TM、HRV、AVERR等等，地面景像的遥感信息都直接记录在数字磁带上，有关的接收系统(遥感卫星地面站、气象卫星接收站等)均可提供相应的计算机兼容数字磁带(CCT)及其记录格式。应用人员只要按记录。什么是数字图像处理 有的属于艺术范畴，对图像进行美化，对想表达的意境进行加深和渲染。但工程上基本上和艺术扯不上关系。工程上的图像处理一般是滤波，滤掉噪音和不想要的信息，留下有用的，如指纹识别中把底纹给滤掉可以更清楚的看清指纹。还有就是机器视觉中的应用，典型的就是车牌识别。公路上的拍照系统对车牌拍照，然后自动识别出车牌号码，包括滤波、二值化、有的用到神经网络。还有很多应用，想CT拍照等等。数字电视显示不出图像是怎么回事？ 数字2113电视显示不出图像的一般原因和解决5261方法：1、先查看电视机和数字4102电视机顶盒是1653否未接通了电源，是否处于待机状态，如果是则将其接通电源，然后退出待机状态即可；2、其次检查电视机和机顶盒的连接是否正确；一般用AV线连接时，需要注意插头和接口的颜色要一一对应；3、正确连接后，还要检查电视机的信号源模式是否切换正确，即用AV线连接电视机和机顶盒时，需要将电视机的信号源切换为AV模式，才能显示出机顶盒的画面；4、另外，检查下当前的节目源是否有问题导致不出图像，可以尝试切换其他节目频道来解决；5、如果以上问题排查后，电视机仍不显示数字电视的画面，基本可以判断为机顶盒故障或者电视机故障；建议联系各自的售后服务进行检修、解决。小波分析在图像处理去噪中有哪些应用？ 小波分析的概念是由法国一位从事石油信号处理的工程师在1974年首次提出来的，20世纪80年代末到90年代形成了一个数学分支。小波分析目前来说发展迅速应用广泛，小波变换已经应用于图形处理，语言处理，视频处理以及数字信号处理等领域，在数字图像处理中也有很多应用。（1）小波分析可以应用在图像压缩比起传统的压缩方式，小波分析固有的时域特性可以在时域与频域两个方向对数据进行处理，这样就可在图像的不同部位提供不同的压缩精度。这是传统处理方法只在频域对信号展开处理所达不到的操作。这也是小波分析的一个优势。（2）小波分析可以应用在图像增强反锐化掩膜法，可以对图像进行增强处理。它便是基于小波变换的频域法。小波分解将原图像中高频和低频成分进行不同程度的分离，直接从小波图像下手，将低频子图取出来人为处理成一个模糊版本，然后用原图与模糊版本相减得到纹理特征。然后用反锐化掩膜法进行增强处理，最后通过小波逆变换的到输出图像。（3）小波分析可以应用在图像匹配小波分析在图像匹配中取得了重要的应用成果，基于小波变换的图像匹配是在多尺度上的，将图像分解为若干层，对低频部分利用一些相似性量度进行由粗匹配，得到一个大致位置，缩小了搜索。各位有没有数字图像处理方面的本科毕业论文题目 （一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法：一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后，每个人都应遵循选题的基本原则，在较短的时间内把选题。什么是数字图像处理系统？ 数字图像处理系统就是进行数字图像处理及与其有关的设备系统，它 包括计算机硬件和软件系统两部分。硬件部分的组成为：①计算机。按照 程序控制，可执行范围广泛的数据处理。为什么Lena的那张图会成为数字图像处理的标准图？ 这张图片的代表性在哪里？还是说大家是看着小图想着原图，为了心情愉悦搞学术。（原图露点我就不贴了）图像的平滑处理 答辩 问题 急 平滑中基本两个方面是什么？高频和低频滤波如何使用matplotlib进行图像处理？ 个人认为，Matplotlib在图像处理方面并不是特别的擅长，首先Matplotlib自身仅支持PNG图像的导入，如果想要导入并显示其他格式的图像，需要依靠Pillow库才能实现；其次图像处理说白了就是数组的计算处理，而这主要是依靠numpy来实现的，仅靠Matplotlib自身的方法能实现的功能非常有限。但是，有总比没有强，今天我们就用下面这张头条免费提供的图来讲解一下如何使用Matplotlib进行简单的图像处理。一、图像数据导入想要处理图像，要做的第一步工作就是将图像转换成我们能够识别的格式，Matplotlib的image函数集提供了一个方法—imread，该方法可将PNG格式的图像转换成numpy数组。import matplotlib.image as mpimgimport ospicName=os.path.dirname(os.path.realpath(_file_))+'/1.png'img=mpimg.imread(picName)输出图像数组img我们可以看出：该数组为三维数组，由于该图是一副RGBA图像，所以每四个数字一组对应一个像素点。该数组的数字都是浮点型，而这与我们常见的RGBA图像的数组不太一样，这是因为当我们使用imread方法导入PNG 图像的时候，Matplotlib会自动的将图像数据转换成区间[0，1]内的浮点数。由于该图是一副黑白图像，所以R、G、B三通道的数值均相同二、图像。

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