1、字化精度可以达到满足任应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。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。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，因而均可用计算机来处理。即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种图像。灵活性高。
2、据此可按不同灰度勾勒出目标的单像素边界，还可根据以上处理得到的数据，统计出各个目标的实际面积周长和质心坐标等目标特征值五计算机模拟为了检验算法的实用性，对上百幅二值图像进行了处理，均能快速准确地给出每个目标的各种特征信息，目标数计数准确，对所有目标的单像素轮廓勾勒清晰完整如图所示是待处理的二值图像，应用本文提出的改进算法对图进行处理，目标轮廓和质心如图所示六结论本文提出的算法对般的像素标记算法进行了改进，使对图像信息的收集可以在遍全图扫描中完成，然后经过适当的判断处理就可得到目标的各种特征量算法通过计算机模拟得到了很好的验证，由于仅需遍全图扫描，故速度大大提高，且具有精度高分析能力强通用性好的特点，为进步计算目标的其他特征量和图像理解提供了充分的条件，可广泛应用于图像分割和目标检测等领域而。
3、从课题选择到具体的写作过程，论文初稿与定稿无不凝聚着李恒太老师的心血和汗水，在我的毕业设计期间，李恒太老师为我提供了种种专业知识上的指导和些富于创造性的建议，李老师丝不苟的作风，严谨求实的态度使我深受感动，没有这样的帮助和关怀和熏陶，我不会这么顺利的完成毕业设计。在此向李恒太老师表示深深的感谢和崇高的敬意,在临近毕业之际，我还要借此机会向在这四年中给予我诸多教诲和帮助的各位老师表示由衷的谢意，感谢他们四年来的辛勤栽培。不积跬步何以至千里，各位任课老师认真负责，在他们的悉心帮助和支持下，我能够很好的掌握和运用专业知识，并在设计中得以体现，顺利完成毕业论文。同时，在论文写作过程中，我还参考了有关的书籍和论文，在这里并向有关的作者表示谢意。我还要感谢同组的各位同学以及我的各位室友，在毕业设计的这。
4、章毓晋图像分割北京科学出版社张庆，向健勇，赵小明，等种图像分割的快速目标描述方法红外技术，张修军，郭霞，金新字带标记矫正的二值图像连通域像素标记算法中国图象图形学报张新宇，刘广智，李建勋，等种图像分割的目标描述方法及实现系统工程与电子技术，权龙哲，马小愚基于小波分析的玉米籽粒图像正形研究农机化研究附录在图像处理中经常需要提取目标的各种特征量，通常提取目标特征量的算法包括像素标记算法和游程连通性算法游程连通性算法通过分析游程的连通性来标记目标，需要事先对图像进行处理得到灰度相同的像素块，这个过程较为复杂，而图像的二值化却极为简便像素标记算法是在不要求任何先验信息的前提下，对二值图像像素进行标记，从而得到目标特征量的算法以上提取目标特征量算法的核心是对图像中目标数目的统计多数的像素标记算法，需。
5、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是不的，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。就电视画面而言，同行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。由于图像是三维景物的二维投影，幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。数字图像处理后的图像般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂。
6、设计的电路当调制信号有微小变化，它会给系统带来很大误差同样，信号检测部分的不稳定，也会使系统无法正常工作因此，在介绍调制电路以及光信号检测部分时。也特别地考虑了温度补偿和抗干扰，从而保证了系统的稳定性，同时取得了良好的效果特别是微弱信号检测技术，在本实验中起到定的作用该技术也可以应用于其它电路系统中，具有较高的可移植性七参考文献王鸣，聂守平，李明，等自混合干涉微位移传感器仪器仪表学报，王呜，聂守平，李达成半导体激光器的光学反馈干涉及传感应用中国激光梁芳，强锡富，孙晓明种简单实用的半导体激光器调制电路光学精密工程孙培懋，刘正飞光电技术北京机械工业出版社。张冬玲，王良红基于的微弱信号检测采集系统设计微计算机信息嵌入式与，何书森，成晶，何华斌，等实用模拟电路原理与设计速成福州福建科学技术出版社，。
7、。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，每部分均包含丰富的内容。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的切运算均可用数字图像处理实现。二数字图像处理基础知识数字图象处理对图像进行各种加工以改善图像的效果，为图像分析做准备。它是图像到图像的过程。点运算灰度变换阈值变换灰度均衡等几何变换移动旋转扭曲校正等。数字图象分析对图像中感兴趣的目标进行检测和测量特征提取，以获得客观的信息。它是图像到数据的过程。边缘检测与提取图像分割几何测量模板匹配等。数字图象理解研究图像中各目标的性质和其相互关系，理解图像的含义。字符识别产品质量检验目检人脸。
8、识别自动驾驶医学图像和地貌图像的自动判读理解等。数字图象处理图像分析和图像理解的关系数字图象工程是图像理论图像技术及其应用的新学科。数学物理学生理学心理学计算机科学是其基础得到人工智能神经网络模糊逻辑遗传算法等新理论与新技术的支持和模式识别计算机视觉计算机图形学等专业相互交叉其发展应用与工业自动化医学遥感信息等领域不可分割。数字图像处理系统硬件结构如下图数字图象的分辨率制像素制像素图为园形物体照片，下面介绍将物体与背景分割开来的方法，和计算园形物体形心及半径的方法。图园形物体的图像图图的灰度直方图线性坐标数字图象灰度直方图是数字图像处理中个最简单最有用的工具。它表示图象中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。如图所示，明两标记值都已归类但类别不同，由于两者等价所以它。
9、提出了体积描述表面描述广义圆柱体描述等方法。图像分类识别属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过些预处理增强复原压缩后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法结构模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。数字图象处理主要的基本特点目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如幅低分辨率黑白图像，要求约的数据量对高分辨率彩色图像，则要求数据量如果要处理帧秒的电视图像序列，则每秒要求数据量。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。如电视图像的带宽约，而语音带宽仅为左右。所以在成像传输存储处理显示等各个环节。
10、，受环境条件视觉性能人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进步深入的研究。另方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。数字图象处理的优点再现性好。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，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。处理精度高。按目前的技术，几乎可将幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为位甚至更高，这意味着图像的数。
11、要首先对图像进行次全图扫描，标记每目标像素，其中属于同目标的像素有可能被标记不同的标记值，在扫描中把它们记录在个表示它们等价的数组中，接着处理这个等价数组，之后再进行第二次全图扫描，才能得到目标计数本文提出了种改进的像素标记算法，只需对图像进行次扫描，仅对目标边界像素进行标记就能收集足够的信息，得到个与多数像素标记算法不同的等价标记数组，无须再次扫描全图，只需对次扫描后得到的等价标记数组进行相应的处理即可得到正确的目标计数和目标边界信息，对于各种复杂形状目标都能进行正确处理在此基础上可方便地进行进步统计得到目标的其他特征量。谢辞走的最快的总是时间，来不及感叹，大学生活已近尾声，四年多的努力与付出，随着本次论文的完成，将要划下完美的句号。本论文设计在李恒太老师的悉心指导和严格要求下业已完成，。
12、应同属类，于是把中所有为的改为最后是的第五行，而，说明标记值还未归类而标记值已归类，所以把改为图从左至右是的具体变化情况第二步标以正确的目标值经过上步归类后，属于同目标的像素标记值都已经归成类，有几类就有几个带下凹的目标，再加上的个数不带下凹的目标个数就是实际目标总数顺次扫描，遇则说明以该行行号标示的目标为没有下凹的目标，加赋予的同行，遇非零数字则看它是否第次出现，如是第次出现则加并赋予同行，如这行的值不是第次出现，则把前面具有相同数字那行在中同行的值赋予的这行最终结果如图所示，最后行的值就是图像中所包含的正确目标总数经检验完全符合实际情况根据得到的正确目标值，可方便地进行些后续处理对全图扫描后得到的进行必要的修正，就可以把由于下凹而错标的目标边界值纠正过来，从而得到完整正确的目标边界信息。
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【毕业设计】二值图像像素标记算法与实现