图像处理技术论文范文1
简单来说，计算机图像处理技术就是将一些图像、视频、图片等进行数字转化，并且通过转化将其变成计算机技术所能识别的固定代码，从而便于计算机进行识别和美化，通过对图像的一些操作使图像呈现出我们想要的图像效果，计算机图像处理技术的处理速度是相对较快的，而且其存储空间也相对较大，所以，对于那些已经处理过的图像和视频可以直接保存，同时，随着计算机信息技术的发展，计算机图像处理技术也取得了一定的进展，计算机图像处理技术只需要将数字转化为红、黄、蓝三种原始色彩的数字图像就可以，然后计算机通过对这些图像进行分析和处理，从而实现图像的多样化操作，同时，计算机图像处理技术的提高也体现在图像清晰度和分辨率，以及图像传输率等技术的提升和发展。
2计算机图像处理技术在网页设计中的应用
在网页设计的过程中，图像的处理和美化是其中最重要的环节之一，在一些较为复杂的网页中，可能会包含一些动态的图像以及flash元素等，这些元素的存在无疑增加了网页的特色，同时，也会提高客户体验，为了保持这些元素的鲜明性就需要将计算机图像处理技术很好的应用到网页设计中，提高网页质量的同时，增加网页的特点。
2.1满足网页设计中对于图片格式的需求
满足网页设计中对图片格式的需求是网页设计过程中最基础的环节，在网页设计中，需要各种不同的元素来组成一个完整的、特色鲜明的网页，从而让浏览者瞬间获取自己所需要的信息和资源，同时，网页设计必须具有一定的便捷性，这样才能有效的增加用户体验，同时增强用户浏览体验的感受，由此可见，图像的处理是网页设计中最基础的内容，所以，计算机图像处理技术首先需要处理的就是网页设计中的图像问题，其中jpeg是最为常用的图片格式，而gif可以实现图像的动态效果，由于这两种的网络图像格式所需要的参数和规格是不尽相同的，所以在应用计算机图像处理技术时，应该满足其格式的不同需求。
2.2对网页设计中图像的大小进行控制
众所周知，计算机的长度和宽度是有限的，这在一定程度上就决定了网页设计的图像也应该是有一定的规格，同时，为了保障网页浏览的清晰度和流畅度，就需要对网页中的图像进行一些特定的处理来限制其图像的大小，由于图像的大小与其所展现的清晰度有直接关系，所以，需要借助计算机图像处理技术来进行处理，以此来缓解清晰度和图像大小之间的矛盾，在追求图片高清晰度的同时，提高网页加载的速度和质量，同时提高网页浏览的效果。计算机图像处理技术主要是一种针对jpeg图片进行处理来权衡加载速度和网页浏览效果的一种技术，从而提高网页设计的浏览效果和网页质量。
2.3对网页设计进行进一步的开发
只有综合运用计算机图像处理技术对网页设计进行进一步的开发和应用，才能从根本上提高网页设计效果，近年来，计算机图像处理技术主要是以软件为主，photoshop是目前最为常用的图片处理软件，但是，随着网页设计的不断普及和发展，出现了更多网页个体设计者，为了满足不同个体对网页设计的个性化需求，同时带动个体成为网页设计的主流，丰富网页的内容和色彩，就需要适当的降低计算机图像处理技术的技术水平，以此满足社会大众的需求，其中photoshop的图片处理功能相对强大，但是photoshop主要是针对专业的网页设计人员开发的一种技术处理软件，所以，对于那些非专业的网页设计者，这个软件具有一定的难度，这在一定程度上限制了网页设计的普及和发展，所以，为了满足更多网页开发者的设计体验，要不断开发出一些相对简单和实用的计算机图像处理技术，进而推动计算机图像处理技术的革新和技术升级。
3结语
图像处理技术论文范文2
关键词： 教学内容； 教学方法； 考核方式； 实践教学
中图分类号：TP399 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）10-76-02
Discussion and practice on "image processing technology"
Zhang Yongmei， Ma Li， He Li
（School of Information Engineering， North China University of Technology， Beijing 100144， China）
Abstract： The disadvantages， the characteristics and the content of the current teaching for "Image Processing Technology" are analyzed. Four teaching procedures including the selection of textbooks and expansion materials for initiative learning， application of modern teaching models and methods， strengthening teaching practice and reforming appraisal methods have been discussed and practiced. The result shows that it has obtained better teaching effects， improved the students' interest in learning and motivation to participate in scientific research， as well as the ability to solve practical problems.
Key words： teaching content； teaching method； assessment way； teaching practice
0 引言
图像信息是获取信息的重要来源，图像处理研究对于科学理论研究和工程应用有重要影响。研究图像处理和通信是导向智能计算机、智能机器人或多媒体通信系统的必由之路。现有的图像处理技术在很多方面给人们生活、学习、工作带来极大的便利，如：视频广播、遥感图像、医学图像（计算机X射线断层扫描技术CT，以及核磁共振成像MRI）等，计算机的发展使处理更复杂的图像成为可能。
图像处理是计算机应用领域中的一个重要方面，是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。在图像处理技术课程的教学中，不但要让学生掌握其基本概念和原理，还要让不同层次的学生能够理解和掌握图像处理在其应用领域的最新发展，故传统的常规教学已经不能满足课程的发展要求。目前的教学不足之处主要体现在：传统的图像处理技术教学大多数偏重于理论，缺乏图像处理技术与实践相结合的环节。本文结合计算机学科的特点和多年的教学经验，对图像处理技术课程的教学模式与实践进行了探讨。
1 课程特点和教学内容分析
人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75%的信息是通过视觉系统获取的。图像处理是利用计算机处理所获取视觉信息的技术[1]。图像处理技术的理论基础涉及了众多学科，包括数学、物理、信号处理和计算机科学等多个学科的知识，其内容广泛，理论抽象，不易理解。图像处理技术还有很强的实用性，因此理论和实践的结合是本课程的关键，注重基础理论和技术的教学，以及加强学生实践能力和课题研究能力的培养是本课程的主要教学目的。
图像处理技术已经成为众多高校的一门重要课程，该课程主要介绍图像的数学描述、图像的数字化、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码、图像重建、图像分割与边缘提取、图像的分析和识别等基本的图像处理方法，使学生能熟练地掌握图像处理的基本过程，并能应用这些基本方法开发图像处理系统。通过这样的内容设置，使学生能够真正掌握图像处理技术的基本思想和技术，为深入学习打下坚实基础[2]。
2 教学环节的探讨和实践
2.1 教材的选用和自主学习扩充性资料的选用
图像处理技术发展日新月异，虽然该课程已经有很多可选教材，但大部分教材内容比较陈旧，许多新的算法，新的思想都没有提到，学生无法从这些教材中获取图像处理最新的技术和发展趋势，因此我们选择了章毓晋编著、清华大学出版社的《图像工程》系列教材。该教材全面介绍了图像工程的第一层次――图像处理，图像工程的第二层次――图像分析，图像工程的第三层次――图像理解的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上相关研究的最新成果。同时我们要求学生将国外的经典图像处理的书籍作为参考书目，如：Rafael C Gonzalez主编的《Digital Image Processing》，并建议学生关注图像处理的一些重要期刊和国际会议，如：IEEE Transactions on Medical Imaging、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE International Conference on Image Processing、电子学报、CT理论与应用研究、模式识别与人工智能等。这样学生能熟悉一些专业术语，了解最新的前沿动态，并具备一定的英文文献阅读能力，为今后的科研和工作打下了坚实基础。
要求学生自主学习一些最新方法和技术，例如，深入分析中华人民共和国设计制造的玉兔号月球车的结构，给出玉兔号月球车如何通过全景相机、测月雷达、粒子激发X射线谱仪、红外光谱仪等仪器，对月表进行三维光学成像、红外光谱分析，开展月壤厚度和结构科学探测，对月表物质主要元素进行现场分析等探测的原理和方法。又例如，探讨将遥感图像应用于5.12汶川大地震的方法，2008年5月14日上午，中国科学院的两架高性能遥感飞机飞赴汶川，对地震灾区开展遥感监测和灾情评估工作，这两架飞机可分别提供高分辨率光学和雷达图像，具有全天候快速获取大面积灾情数据的能力，探讨如何根据汶川地震前、后图像，给出建筑物、河流、山体等关键区域的变化检测结果，为国务院和相关部门的抗震救灾工作提供咨询服务和决策依据。
2.2 采用现代化教学模式与方法
为了使复杂的算法和抽象的知识更加形象化，便于学生理解和提高学习兴趣，我们充分运用现代电子技术、工具和方法，采用多媒体形式进行课堂教学，利用VC、MATLAB编写一些典型的图像处理程序，并在课堂上演示这些程序，增加了课堂的信息量，提高了学生的学习兴趣，激发了学生自主学习，同时也为实验环节的开展奠定了一定的编程基础[3]。
此外，我们深入分析MOOCs、SPOCs以及“翻转课堂”教学模式等国际流行教育新概念，尝试开展图像处理技术的MOOCs，包括从课堂教学、学生学习进程、学生的学习体验、师生互动过程等教与学过程的完整系统在线实现。MOOCs是一个改变学习方式的时代产物，受到全球各地的重视。国内教育部三个教指委（计算机类专业、软件工程专业、计算机课程）2013年底专门召开会议研讨MOOCs。我们建立了校内MOOCs平台并对学生开放，将其作为课堂外学习的有效补充，这样可以方便学生随时随地学习，或者进行预习和复习。我们尝试了结合图像处理技术的MOOCs，探索创新教学模式与方法，稳步提高教学质量。
2.3 加强实践教学
图像处理技术可以广泛应用于数字电视、视频通话、宇宙探测、自然灾害预测、环境污染的监测、气象云图等应用领域，而教材一般只涉及到理论知识和算法，或者是对应用的简单介绍，对其设计实现介绍得很少，所以必须加强实践教学，将理论与实践结合起来，使理论指导实践，实践加强理论[4-5]。要求学生利用VC或者MATLAB进行实际程序设计，培养学生分析问题、解决问题的能力，具备图像处理系统的开发能力。
根据课程的教学要求设置了四个课外实验。①图像变换实验。要求对输入的图像，分别采用傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换进行图像变换，分别给出变换前后的图像，并分析图像变换前后的视觉效果。②图像增强实验。将给定的图像进行增强处理，要求至少使用线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强以及伪彩色增强处理，分析增强后的视觉效果。③图像编码实验。将给定的图像进行压缩处理，要求采用 Huffman编码方法，并计算压缩比。分析图像压缩后的视觉效果，并对图像压缩效果进行客观评价。④图像分割与边缘提取实验。分别利用边缘检测法、阈值分割法进行图像分割；分析图像分割后的视觉效果。学生完成所有实验后，我们安排了实验指导课，解决学生在实验中遇到的问题，进一步提高学生的算法设计能力和编程能力。
在课程教学中，我们还安排了三次专题讨论课，由教师指定具体题目，学生通过查阅相关文献，深入分析基本原理和方法，设计相应的算法，编程实现，并给出实验结果及分析，充分调动学生学习的积极性，提高学生利用理论知识解决实际问题的能力。三次专题讨论课分别是：
⑴ 数字图像表示及其处理专题讨论课。题目为：用VC或者Matlab实现常见图像文件格式的显示；常见的图像文件格式，以及用VC或者Matlab实现图像格式转换；给出国内外先进的图像处理系统软、硬件，名称、作用，以及先进性的体现。
⑵ 图像变换专题讨论课。题目为：给出小波变换常用的小波基的基本原理、具体应用，以及用VC或者Matlab的具体实现；给出小波变换、脊波变换、子波变换的基本原理、具体应用，用VC或者Matlab的具体实现；给出小波变换以及小波变换在图像处理中的具体应用，以及用VC或者Matlab的具体实现；给出快速傅里叶变换算法的具体内容，以及时间复杂度或者运行时间的分析。
⑶ 图像编码专题讨论课。题目为：给出小波变换图像编码的基本思想与特点，编码中需要解决的问题，实验结果及分析；给出基于感兴趣区域的小波图像编码方法的基本思想，具体步骤，实验结果及分析；给出几种图像编码质量评价方法，具体实现，实验结果及分析；给出基于子波变换的图像编码基本思想与特点，具体步骤，实验结果及分析。
此外，鼓励学生积极参与本校教师主持的科研项目，如国家自然科学基金、863项目、科技支撑计划，以及北京市自然科学基金等项目。这些项目涉及到视音频检索、视音频理解、视音频处理、网络信息分析、文字处理、信息检索、网络行为分析、图像识别等研究方向。通过参与项目，系统地锻炼了学生的科研能力和思维创新能力，也为今后的科研工作打下了坚实基础。
2.4 改革考核评价方式
考核是对学生学习成果的检验，考核目标不仅要检验学生对课堂教学内容的掌握程度，而且要对提高学生发现问题、思考问题、解决问题的能力起到作用。为了避免出现平时不努力，考前突击的情况，我们对传统的考核方式进行了改革。本课程的考核由两部分组成：平时成绩（占30%）和期末考试成绩（70%）。将平时的上课出勤、作业、实验和专题讨论成绩列入平时成绩。在整个教学过程中，严格要求学生，使学生重视教学的各个环节。
3 结束语
随着信息技术的不断发展和完善，图像处理技术也越来越多地运用在各个领域，因此图像处理技术的课程教学也应该不断发展。本文对图像处理技术课程的教学内容、教材选择、教学方法和考核方式进行了探讨，提高了学生学习的兴趣和参与科研的积极性，以及解决实际问题的能力，为学生学习图像处理新方法奠定了理论基础，为他们进一步开展相关方向的研究和应用打下了良好基础。今后将进一步研究图像处理技术的教学方法，并将理论与实践紧密联系起来。
参考文献：
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学报（社会科学版），2013.35（4）：356-359
图像处理技术论文范文3
关键词：模式识别 图像分割 识别方法 特征提取
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）07（a）-0228-01
1 图像分割
作为一种图像技术，图像分割得到了人们广泛的研究与重视，并在实践中也得到应用。在图像应用中，图像分割技术可以在需要进行图像目标提取的工作中发挥重要的作用。如生物医学图像分析、遥感图像分析、文档图像处理、生产过程控制、在线产品检验以及工业自动化中都应用了图像分割技术。应用领域的不同也让图像分割技术具有着不同的名称，如目标追踪技术、目标识别技术、阀值化技术、目标轮廓技术等，这些技术的核心或者本身等同于图像分割技术。图像分割是将某个图像分为具有自身特色的几个区域，并对感兴趣区域提取的过程与技术。这里所提出的特色包括像素的纹理、颜色、灰度等，目标经过预先定义后可以指向单个区域，也可以指向多个区域。由于在研究图像和应用图像的过程中，往往只是对图像的某个部分感兴趣，所以为了对这些部分进行分析与辨识，有必要将他们提取和分离出来，并对他们进行利用，由此可见，图像分割是对图像进行处理以及分析的重要步骤。图像分割的方法多年来一直得到了人们的重视，基于多样化的分割算法基础上，将图像进行分割与分类的方法也非常多，比较通用的分类是根据图像中相邻像素在像素值方面表现出的两个性质：相似性与不连续性。虽然区域内部中的像素都具有相似性，但是不同区域边界上却具有着不连续性，因此，分割算法可以以此为依据分为基于边界的算法和基于区域的算法两种，另外，以分割过程中所使用的处理方法的差异，分割算法可以分为串行算法与并行算法。
2 模式识别理论基础上的图像分割
一般而言，模式识别需要由设计与实现两个过程来组成，设计指的是使用样本开展分类器设计，实现指的是使用设计完成的分类器来对待识别的样本开展分类决策。随着模式识别理论以及技术的发展，模式识别方法也得到了一定程度地创新，当前的模式识别方法主要包括统计模式识别方法；以句法规则结构化模式为依据的模式识别方法以及神经元网络模式识别方法。
图像分割所具有的难点在于分割依据的确定，即难以根据具有确定性的判定标准来对需要分割的图像各个部分开展判断以确定分割对象的位置，因此，基于知识的多特征多级判别的变化域分割概念被提出。在这一概念中，需要对特征进行分析，确定分割对象之间最明显的区分特征来作为分割依据，随后可以根据特征标准来使用经典的图像分割技术分割特征空间并得到可靠的位置结构。同时以分割精确度的差异为依据，开展多特征多级的分割，即在进行特征抽取后以具体需求为依据再次开展特征抽取或者开展多次的特征抽取，每一个提取过程中所使用的特征依据都需要达到减少分析区域的效果，并在此基础上对分割范围进行进一步的确定。具体而言，基于模式识别理论对分割问题作出考虑，分割对象可以根据图像本身的结构特性和统计特性分为分割类与非分割类。每一种事物都具有某些特征来与其他事物进行区分，所以在图像分割过程中也必然能够提取出一些和分割背景具有差异的特征来当做分割依据。在对定位对象进行分割的过程中，可以选择由这些特征所构成的特征空间来开展定位识别，所以本文认为，可以将图像分割的对象当做模式识别对象，把图像分割过程当做模式识别中识别特定模式类并以特征模式类特征为依据来进行分割的过程。
基于模式识别理论的图像分割主要分为四个步骤。
一是对分割对象本身所具有的所有特性做出分析，为分割需要提供依据。在图像分割过程中，选取这些特征的原则为更好、更容易的区分分割对象。在此方面又包括以下几点内容：可靠性，属于同类对象的特征应当相似。区别性，属于不同类别的识别对象所具有的特征值应当存在差异。独立性，在分割过程中所使用的特征应当不存在紧密关联。虽然十分相似的特征可以进行组合，但是不能当做相同的特征。对数量进行控制。特征个数的增加会增大模式识别系统在进行图像分割过程中的复杂程度，其中用于结构测试的样本数量会随着特征量的增加呈现出指数关系的增长。在模式识别理论基础上的图像分割工作中，一般需要开展大量的实验、计算与分析才能够充分了解分割对象所具有的特性，同时需要在具体的图像分割过程中寻找能够区别于复杂背景且稳定、有效的特征来当做图像分割的依据。
二是通过特征空间转换将图像转换成为确定特征基础上的特征空间。在此过程中变换域方法、神经网络方法以及模糊理论等方法都可以作为变换方法。这主要是由于图像分割过程中的复杂背景会产生很多的不确定性因素，并对特征的确定产生干扰，所以在开展图像分割之前，有必要采用数学方法和一些其他的学科理论来变换图像，其目的主要在于让特征这一作为图像分割的依据更加突出。
三是根据已经明确的特征范围和特征标准，采用合理的分割技术来分割特征空间，同时以分割对象的特征标准度范围和标准度量值为依据来匹配图像中的各个区域以确定需要进行分割的区域。另外在分割图像的过程中，最底层环节为图像处理技术，分割中的工作都需要建立在图像处理技术基础上。
四是当分割精度没有达到需求和要求时，有必要进一步开展特征选择，即对以上三个部分进行重复。
综上所述，模式识别理论对于提高图像分割效果而言发挥着重要作用。无论是模式识别理论还是图像分割作为一种具有先进性和现代化特点的技术都具有着良好的应用前景，但是在此过程中，需要认识到二者的发展以及应用价值的提升都需要二者本身做出不断的完善。单从模式识别理论在图像分割中的应用于完善方面来看，首先需要对单识别器的性能进行进一步的提高；其次有必要继续强化对多分类器集成方法的谈论与研究。这对于增加模式识别理论在图像分割方面的应用价值具有重要意义。
参考文献
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图像处理技术论文范文4
关键词：研究综述；信息检索；图像检索
1.引言
伴随着计算机网络技术、多媒体技术和数字化信息处理技术的飞速发展，互联网上的多媒体信息迅速膨胀。与此同时，计算机所能处理的媒体信息范围也在不断扩大。如何对海量数字图像信息资源进行高效地组织、管理和检索成为了当前热门的研究课题。图像检索成为多媒体领域研究热点的现实原因包括：一方面，图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体资源，已经应用在社会各个层次和领域；另一方面，人们面对日益增长的多样化的图像信息，如何在这些海量图像信息中检索出满足自身需求的资源，是近年来网络图像信息处理领域迫切需要解决的问题。
2.图像检索国内研究综述
从20世纪70年代开始，国外有关图像检索的研究就已开始，当时的研究内容主要是基于文本的图像检索技术，到90年代以后，出现了对图像内容语义检索的研究，即基于内容的图像检索。与国外相比，我国有关图像检索的研究起步较晚，从20世纪90年代开始，我国图情领域的核心期刊才开始有相关图像检索的研究论文出现，研究内容大多也是参考国外的研究方向。近年来，随着相关专家、学者对图像检索领域关注度的提高，我国图情领域有关图像检索的研究论文大量出现，相关研究的理论和技术也取得了一定进展。
2.1图情领域核心期刊中图像检索研究论文分布及相关分析
根据中国社会科学引文索引（CSSCI）数据库1998年来对图书情报领域有关图像研究来源文献的收录情况，下文将运用文献计量方法对目前我国图情领域有关图像检索的研究论文按期刊种类、年份、研究主题分布等进行统计分析。
2.1.1图像检索研究论文年度分布情况及相关分析
从表l可以看出，截止到2014年我国图情领域的相关核心期刊在图像检索方面论文收录量总体上呈余弦波状趋势。其中，2002年以前，我国有关图像检索的论文在图情领域核心期刊上的分布处于量少且分散化的状态。2002年到2006年来数量相对较多，属于有关图像检索研究的高峰期，2005年达到最大值。但在2006年以后，相关论文数量趋于明显回落的状态。从以上表格数据的分布状况可以看出，尽管我国图情领域的专家、学者对于图像检索领的研究出现过关注密集期，但重视程度并非长期处于始终如一的状态。
另外，从上表中还可以看出研究论文在核心期刊的分布状态，其中《现代图书情报技术》、《情报科学》、《情报杂志》、《图书情报工作》这四种期刊对图像检索这一研究方向相对关注较多，几乎每年都有相关的。其余的期刊对图像检索研究方向的关注程度相对不高，只有少量其上，并且期刊中有关图像检索的研究论文按年度划分时，总体分布也是相对比较分散的状态。
2.1.2图像检索相关研究论文主题分布及整体分析
对于CSSCI中所收录的126篇有关图像检索研究的文章，按照所研究的相关内容可大致划分为图像检索基本理论与概述、基于具体图像特征的检索、图像检索的具体应用、图像检索交互性与反馈机制、图像检索系统及搜索引擎的设计与评估和图像检索技术、方法研究六个主题方向。
以上结果表明，我国图书情报领域近十年以来对图像检索的研究主要集中于图像检索基本理论与图像检索技术、方法方面。通过对这些相关主题研究论文的阅读，可以发现近十年来，我国对图像检索的研究比较理论化，缺乏对具体图像检索系统的设计、图像检索技术在实际生活中的应用与用户交互性方面的研究。对基于内容的图像检索技术，无论是从低层视觉特征，还是从高层语义中的图像检索，均是涉及理论方向的探讨居多。这表明我国图情领域有关图像检索的研究，无论是从广度还是深度上，均有较大提升空间。另外，有关图像检索系统及搜索引擎的设计与评估方面，则比较注重典型系统和搜索引擎的比较和分析，新的图像检索系统的设计较少。
（1）图像检索基本理论与概述
该主题方向主要包括图像检索的所涉及的基本原理、基本理论模型构建、已有的国外检索系统简介等。相关论文及研究内容有，毛力、张晓林1999年在“基于内容的图像检索技术与系统”一文中首先简述了传统图像检索中出现的问题，又初步探讨了基于内容的图像检索的原理，并简要介绍了国外几个典型基于内容的图像检索系统，开了我国研究基于内容图像检索的先河。2005年王彤、魏成光在“数字图像信息的组织和检索”一文中介绍了网络信息环境中数字图像信息的检索原理。随后，又有一些新的学科理论原理相继在图像检索领域涉及和应用，相关论文包括“基于压缩与特征点的快速图像检索”、“基于贝叶斯定理的遥感图像检索”“数字图书馆中基于本体的图像检索”等。由研究论文所涉及的内容可以看出，越来越多的新的学科内容将应用于图像检索领域中。
（2）基于具体图像特征信息的检索
该主题主要涉及基于具体的图像内容特征的检索方式，包括基于图像的颜色、纹理、形状等具体内容特征及其在具体实验中的应用。彭斌2000年在“基于颜色内容的图像检索”一文中论述了基于颜色内容的图像检索方法，并提出基于图像分割的颜色直方图和将主色调进行适当扩展检索，这是对原有基于颜色特征的图像检索方法进行改进的开端。随后又有多篇关于颜色内容特征的研究论文相继出现，例如毛力、张晓林的“基于颜色内容的图像检索原理与方法”、张学福的“论图书馆基于颜色内容的图像检索技术”、何立民、万跃华的“数字图书馆基于内容的多分辨率颜色特征检索和相关反馈技术”等。2006年来，并未有涉及具体图像特征信息检索的研究论文出现。
（3）图像检索的具体应用：
主要包括图像检索技术在社会农业、商业、工业、医学、艺术等方面的实际应用及实际现象研究。1999年张学福、冷伏海发表“商标数据库信息检索技术研究”一文，基于当时图像检索技术水平探讨了图像商标信息数据库的检索问题，旨在推进我国商标数据库的建设和利用，更好的满足我国市场经济发展需要。黄琨、赖茂生2007年在“彩色自然风景图片的四季特征提取”一文中根据彩色自然风景图片的特点，提出“天空去除”和“1/2区域分析”提取图像特征改进方法，同时采用四季调查法收集用户评价，然后通过多元线性回归方法建立颜色特征与用户评价的映射关系，用于彩色自然风景图片四季特征的自动提取，通过实验验证了该映射机制对于正确预测彩色自然风景图片四季特征的有效性。近年来并没有相关图像检索的具体应用研究论文的出现。
（4）图像检索交互性与反馈机制
主要讨论目前图像检索系统的交互和有关用户反馈及其相关反馈技术的发展。董文军2001年在“基于内容的图像检索的相关性反馈机制”一文中阐述了一种新的相关性反馈机制―通过对用户指定的相关及不相关图像的特征分布进行统计分析来动态更新相似性度量和查询，从而更准确地表达用户特定的信息需求及提高检索系统的性能。2006年黄琨，赖茂生在“以用户情感为线索的图像检索研究”一文中介绍了以用户情感为线索检索图像的产生背景，并提出了其实现原理、检索流程、检索系统的一般架构。从2006年以后，我国图像检索领域未有关于用户交互性的研究论文在图情领域的核心期刊中出现。
（5）图像检索系统及搜索引擎的设计与评估
该部分主要研究内容有原有系统的改进以及新系统的设计，此外还包括相关搜索引擎的设计与评估标准的研究。文燕平2001年初在《现代图书情报技术》上发表“基于内容的图像检索系统研究”一文，首次介绍了一些国外著名的图像检索系统，并且对图像检索系统的新成果进行了详细阐述。王惠、沈玉利2005年发表“基于内容的图书馆图片检索系统”一文，该文提出了一种基于特征向量的索引方法，构建了一个高效实用的图书馆图片检索系统，并对系统的构建方法进行了较详细的讨论。近年来，又相继有多篇关于图像检索搜索引擎的研究论文出现，例如：“集成式图像搜索引擎体系结构分析”、“基于用户满意度的图像搜索引擎评价研究”等。
（6）图像检索技术、方法研究
主要包含各种各样的图像检索系统的检索工具、支持技术等，以及对原有技术的评估以及对新的核心技术进展的探讨。袁方、刘明2001年在“数字图书馆中的基于内容图像检索技术”一文中分析和介绍了图像数据库构建、图像的内容描述、特征提取和匹配、快速检索等基于内容图像检索的关键技术。高仕龙2010年在“基于特征融合的图像检索算法研究”一文中提出了一种新的基于特征融合的灰度图像检索算法。期间又有多篇有关图像检索技术、算法研究论文的出现，如“图像检索中版面自动分析技术研究”、“图像检索中索引技术研究”等等。
2.2存在问题
通过阅读近年来我国图情领域核心期刊所包含的有关图像检索的126篇研究论文，并对其在发表时间、研究主题、发表期刊的分布状况进行了统计分析，发现目前我国图情领域对图像检索的研究存在着一些不足，需要做出相应的对策以促进其的进一步发展。
2.2.1整体研究水平不高
多年来我国图情领域对图像检索的研究总体关注度不高，有关研究文献分布上较为分散，并没有大量、集中、系统性的研究性文章集合出现。这种分散的趋势给有关人员查找、利用相关信息带来了不便，也不利于图像检索的深入研究。另外，我国图情领域对图像检索的研究课题独立性不强，研究理论和技术也不够成熟。因此，在重视研究成果的系统性与全面性的前提下，更应该积极借鉴国外有关图像检索的研究成果，紧密跟踪图像检索发展动态，关注热点、难点、前沿问题，提高我国图像检索领域的整体研究水平。
2.2.2研究内容不平衡
正如前面表2对论文研究主题统计分析的一样，近十年来我国图情领域有关图像检索的研究集中于图像检索基本理论与图像检索技术、方法方面，缺乏具体图像检索系统的设计，图像检索技术在实际生活中的应用与用户交互性方面的研究设计的也较少。面对这一研究现状，一方面应对现今较成熟的研究方向继续深入探索。另一方面，应拓宽研究领域，促进其他研究方向共同发展。尤其是系统用户界面、图像检索的具体应用等研究薄弱的方向更应该引起相关领域的专家、学者的足够重视。
3.发展与展望
由于其检索对象和应用领域的多样性，有关图像检索的研究具有广泛的内容，它不但吸收了传统计算机信息的存储、检索和图像处理等各方面的理论和技术，同时又促进了这些理论和技术研究的深入和发展，成为了一个目前比较热门的研究课题。目前，在图像检索技术的新发展方面，还要解决多种检索手段相结合的问题，以提高图像检索的查全率、查准率。有关图像检索算法、方法研究的发展趋势表现为，一是对原有算法的不断改进；二是新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合运用。与此同时，图像检索有关新的算法、方法应该向更智能化、精确化和实用化方向发展。本文通过对我国图情领域有关图像检索的研究论文进行统计分析，发现我国图情领域有关图像检索研究的不足，并预测未来的发展方向，以期为今后我国图像检索领域的发展与完善起到参考作用。（作者单位：乐山职业技术学院）
参考文献：
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[8]高仕龙.基于特征融合的图像检索算法研究.情报杂志（J），2010（04）：126―129
图像处理技术论文范文5
【论文摘 要】全息技术是物理学中的重大发现，近年来在各个行业得到广泛的应用。作为全息技术中的两个重要部分——CCD和计算机图像处理技术，在推动数字全息新一轮发展中起到至关重要的作用。本文将着重从计算机应用方面阐述图像处理技术在全息中的应用。
全息技术是物理学中一重要发现，越来越多的应用于各个行业。伴随着CCD技术和计算机技术的发展，全息技术也得到一次质的飞跃，从传统光学全息到数字全息。传统光学全息将物光和参考光干涉得到全息照片来记录光的振幅和相位信息，而数字全息则用CCD记录物光和参考光的干涉，形成数字全息图，再通过计算机图像处理技术处理全息图。因此，影响数字全息技术发展有两个重要方面：CCD技术和计算机图像处理技术。
1.图像处理技术。图像是现代社会人们获取信息的一个主要手段。人们用各种观测系统以不同的形式和手段获得图像，以拓展其认识的范围。图像以各种形式出现，可视的、不可视的，抽象的、实际的，计算机可以处理的和不适合计算机处理的。但究其本质来说，图像主要分为两大类：一类是模拟图像，包括光学图像、照相图像、电视图像等。它的处理速度快，但精度和灵活性差。另一类是数字图像。它是将连续的模拟图像离散化后处理变成为计算机能够辨识的点阵图像。从数字上看，数字图像就是被量化的二维采样数组。它是计算机技术发展的产物，具有精度高、处理方便和重复性好等特点。
图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学，最主要任务就是各种算法的设计和实现。目前，图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。根据应用领域的不同要求，可以将图像处理技术划分为许多分支，其中比较重要的分支有：①图像数字化：通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式。③图像的增强和复原：主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将转化为更适合分析的形式。③图像编码：在满足一定的保真条件下，对图像进行编码处理，达到压缩图像信息量，简化图像的目的。以便于存储和传输。④图像重建：主要是利用采集的数据来重建出图像。图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等。⑤模式识别：识别是图像处理的主要目的。如：指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。⑥计算机图形学：用计算机将实际上不存在的，只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来。
2.计算机图像处理技术在全息学中的应用。图像处理技术在全息中的应用主要表现在：一是计算全息，基于计算机图形学将计算机技术与光全息技术结合起来，通过计算机模拟、计算、处理，制作出全息图。因此它可以记录物理上不存在的实物。二是利用图像的增强和复原，图像编码技术等对数字全息图像质进行提高以及实现的各种算法。它的应用大致可以分为两大类，即空域法和频域法：①空域法：这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维函数进行相应的处理。 空域处理法主要有下面两大类:一是领域处理法。其中包括梯度运算(Gradient Algorithm)，拉普拉斯算子运算(Laplacian Operator) ，平滑算子运算(Smoothing Operator)和卷积运算(Convolution Algorithm)。二是点处理法。包括灰度处理 (grey processing)，面积、周长、体积、重心运算等等。②频域法：数字图像处理的频域处理方法是首先对图像进行正交变换，得到变换频域系列阵列，然后再施行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。这类处包括:滤波、数据压缩、特征提取等处理。
3.模拟实验。本文运用matlab软件，利用图像处理技术，编写了程序，以模拟计算全息和实现全息图像的滤波。
本文将运用matlab程序设计语言实现计算全息的制作、再现过程。标有“涉”一字，图像尺寸为1024像素×1024像素；。模拟实验中用到的参数为：激光模拟了氦氖激光器，波长为638.2nm；再现距离为40cm；因为原始物图的尺寸用像素为单位表示，所以像素分辨率为1。
从模拟实验中可以看出，数字全息的处理过程其实就是计算机图像处理在全息技术的应用过程。利用计算机图像处理技术对全息图进行了记录，将物光和参考光干涉得到了全息图。并利用图像的增强和复原对图像进行了处理，以消除噪声，得到更好的全息再现象。
参考文献
[1]周灿林，亢一澜.数字全息干涉法用于变形测量.光子学报，2004，13（2）：171－173。
[2]刘诚，李银柱，李良钰等.数字全息测量技术中消除零级衍射像的方法[J].中国激光，2001，A28(11)：1024-1026。
图像处理技术论文范文6
【摘要】自70年代末以来，由于数字技术和微机技术迅猛发展给数字图像提供了先进的技术手段，医学上不管是基础和临床，都是处理图像种类极多的领域。利用图像来反映人体内外的情况，医生多根据其所见图像诊断和治疗病人。本文针对这一情况，主要提出对图像的空间域滤波增强，研究了多种算法，并且进行了编程设计实验，实现对图像的平滑和锐化。
【关键词】图像空间域滤波增强 医学图像技术 平滑 锐化
“图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在的，而后者为人的感觉，图像应是两者的结合。
图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。但从处理图像的立场上来看，计算机是以数字的形式来处理图像的。在计算机处理出现以前，图像处理都是光学、照相处理和视频信号处理等模拟处理方法。在模拟处理中，从原理上讲只能进行相当有限的处理，而用计算机进行数字处理，则具有用程序自由地进行各种处理的灵活性。为此，数字处理随着计算机的飞速发展，取得了惊人的进步。
图像增强技术的目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”，更“有用”的图像。一幅图像经过图像的生成、复制、扫描、传输或变换以后，由于多种因素的影响，输出图像“质量”或多或少地有所降低或退化。
一 图像技术在医学中的应用
随着计算机技术的发展，计算机医学图像技术已广泛应用于现代医学及生物医学研究和临床领域。这类医学图像技术主要包括：计算机X光断层扫描技术（CT）、核磁共振图像技术（MRI）、计算机单探头光子断层扫描技术（SPECT）以及计算机正电子断层扫描技术（PET）。以这些医学图像技术为基础的医用图像处理将实现医学界“将人体变为透明”的目标。
利用医学图像技术所摄制的不论是X光照片还是CT照片都是为了给医生作诊断的依据。而对摄入的图像或从射线重建的图像，其识别分析的全过程都要求图像的改善。任何一幅未经处理的原始图像，都存在着一定程度的噪声干扰。噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没特征，给分析带来困难。
这次论文的目的是对图像进行空间域滤波增强处理，即对图像进行平滑和锐化，以消除噪声和突出图像特征。
二 医学图像处理设计说明
为了达到对图像的处理，用C语言进行编程,并在Visual C++环境下运行得到实现。
邻域运算是对图像进行平滑处理常使用的一种算法，模板运算实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅和该像素的灰度有关，而且和其邻域点的值有关。平滑模板的思想是通过一点和周围8个点的平均来去除突然变化的点，从而滤掉一定的噪声。在这设计里，运用到了Box模板和Gauss模板。
Box模板为：
它虽然考虑了邻域点的作用，但并没有考虑各点位置的影响，对于所有的9个点都一视同仁，所以平滑的效果并不理想。可想象，离某点越近的点对该点的影响应该越大。为此，引入了加权系数，将Box模板改造为：
这称为Gauss模板。可看出，距离越近的点，加权系数越大。这两模板对图像的处理可由附图（1）所示。
原来的图像 Box模板处理 Gauss模板处理
median(水平方向)处理 median(垂直方向)处理 Laplacian处理
附图（1）
由附图（1）中可看出经Box模板和Gauss模板处理后图像的边缘模糊。如果采用中值滤波，它是一种低通滤波器。中值滤波是把以某点为中心的小窗口内的所有像素的灰度按从大到小排列，将中间值作为处的灰度值。在这里，把中值滤波只考虑一个水平方向或一个垂直方向。结果由附图（1）所示，可看出中值滤波对图像在去除噪声的同时还能保护边缘。
但如果给原来的图像加入1.5%的高斯噪声，再按以上的方法对图像进行处理。
1.5%噪声 Box模板 Gauss模板处理
median(水平方向)处理 median(垂直方向)处理 Laplacian处理
附图（2）
可以由附图（2）看出，加入一定的高斯噪声的图像经过Box模板处理，噪声幅度有所下降；Gauss模板对去除Gauss噪声非常有效；但中值滤波对于高斯噪声则无能为力。
在设计里运用到拉普拉斯（Laplacian）算子，是为了对图像进行锐化处理。锐化处理在增强图像边缘效果的同时增加了图像的噪声，由附图（1）和（2）所示。在这里，仍采用模板运算，即拉普拉斯（Laplacian）模板。它表示为：
其作法是：先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差别；再将这个差别加上自身作为新像素的灰度。锐化处理的结果是灰度突变处的亮点变的更亮，增加了图像的噪声。
三 实验结果讨论
运用平滑模板如Box模板和Gauss模板对图像进行了消除噪声处理，但使图像的边缘灰度趋向均匀化，以致使图像边缘模糊。
可以发现，运用Gauss模板实现平滑效果的同时，图像要比用Box模板处理的清晰一些，是因为运用Gauss模板引入加权系数，考虑了不同位置点的影响。离某点越近的点对该点影响越大。
采用中值滤波可以既消除噪声有保持图像边缘，但本次实验却对所加的Gauss无能为力，是因为Gauss噪声是杂乱无章，随机分布的。而中值滤波是容易去除孤立点、线的噪声和脉冲噪声。
对图像进行锐化处理是为了增强图像边缘，提取图像中感兴趣的部分，但对一幅具有噪声的图像，如进行锐化处理，则更增强了噪声，反而达不到增强图像边缘的目的。
四 结论及本文需进一步解决的问题
采用中值滤波，它在保持图像边缘的同时，并不能对所有的图像的干扰噪声都行之有效，像对高斯噪声它就毫无办法。并且中值滤波花费时间长，不利于图像的快速处理。因此，尚需努力找到解决清除噪声的同时又能解决边缘模糊这对矛盾的最佳平滑方案。
本文处理的图像是在实验室条件下的图像，实际情况下的医学图像由于人体结构非常复杂的原因而并不简单，对目标识别和处理具有一定的难度。
参考文献
［1］ 数字图像处理（修订版） 夏良正主编 东南大学出版社 1999年
［2］ 数字图象处理编程入门 吕凤军编著 清华大学出版社
