TOP19【毕业设计】图像目标对称性检测方法研究.doc文档免费在线阅读

图形和图像本身有着非常密切的关系，因而计算机图形学与图像处理也是相互关联的，但两者的区别也很显著前者是用点线面描述物体，多采用几何手段后者基本上只和像素点打交道模式识别图像处理的最重要目的之就是识别，而模式识别技术也是图像技术重要性的体现，诸如指纹鉴别人脸识别等，都要和模式识别打交道人工只能可以说图像处理模式识别和人工智能等是三位体的学科。

目前模式识别技术遇到的最大困难就是自动化程度不够，即智能燕山大学本科生毕业设计论文程度不高。

例如，人眼可以很容易从人群中找到自己要寻找的目标，但对于计算机来说，就连判断图像中是否有人存在这样看似简单的问题都很难解决。

神经网络技术给人工智能开辟了个新的方向，但目前该技术还不够成熟计算机视觉研究计算机的目的是开发出能够理解自然景物的系统。

在机器人领变换是图像处理常用的方法，到目前为止，库利图基快速傅立叶变换直是实际应用中的主要算法，该算法需要的乘法数目大大少于般的傅立叶变换算法，而加法数目则大大增加，因而对于大部分来说，总的运算速度结合，进行图像识别需要掌握随机过程和信号处理方面的知识，不少课题还需要更加专业的知识，如小波变换神经网络分形理论等。

另外，图像处理是门应用性很强的学问，必须与计算机技术的发展相适应。

例如，傅立叶可作为进步进行图像处理工作的准备通过图像分割得到的图像特征既可以作为最后结果，也可以作为下步图像分析的基础。

图像处理技术涉及到的知识很广泛，也很复杂。

例如，图像的编码理论基础是信息论和抽象数学的图像处理技术才能得到所需要的结果。

例如，图像数字化是将个图像变换为适合计算机处理的形式，这是图像处理的第步第章绪论图像编码技术可用于传输和存储图像图像增强与复原般是图像处理的最后目的，当然也像中的不同对象进行分割分类识别描述和解释图像隐藏是指媒体信息的相互隐藏，常见的有数字水印和图像的信息伪装等上述图像处理的内容往往是相互联系的，个实用的图像处理系统往往需要结合应用几种的数据量，以便存储和传输图像分割与特征提取图像分割是将图像划分为些互不重叠的区域，通常用于将分割的对象从背景中分离出来。

图像的特征提取包括了形状特征纹理特征颜色特征等图像分析对图原则要求尽量消除或减少在获取图像过程中产生的些退化，使图像能够反映原始图像的真实面貌图像编码在满足定保真度条件下，对图像进行编码，可以压缩图像的信息量，简化图像的表示，从而大大压缩图像描述数字化的设备主要是各种扫描仪与数字化仪图像增强与复原主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。

图像增强并不要求真实的反映原始图像，而图像复将图像处理技术划分为许多分支，其中比较重要的分支有图像数字化通过采样与量化过程将模拟图像变换成便于计算机处理的数字形式。

图像在计算机内通常用个数字矩阵来表示，矩阵中的每个元素成为像素。

图像计算机里，并采用定的算法对其进行处理。

图像处理的基础是数学，最主要的任务就是各种算法的设计和实现，目前的图像处理技术已经在许多不同的应用领域得到重视，并取得了巨大的成就。

根据应用领域的不同要求，可以大学本科生毕业设计论文纸，也回随着时间的流逝而褪色发黄，而数字图像可以储存在光盘中，上百年后再用计算机重现也不会有丝毫的改变。

图像处理技术内容与相关学科图像处理就是将图像转换为个数字距阵存放在处理方便由于数字图像本质上是组数据，所以可以用计算机对它进行任意方式的修改，例如，放大缩小改变颜色，复制和删除部分等重复性好模拟图像例如照片即便是使用非常好的底片和相燕山显著优点精度高目前的计算机技术可以将幅模拟图像数字化为任意的二维数组，即数字图像可以由无限个像素组成，每个像素的亮度可以量化为位即个灰度级，这样的精度使得数字图像与彩色照片的效果相差无几后变成计算机能够识别的点阵图像，称为数字图像。

严格的数字图像是个经过等距离矩形网络采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数，因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。

与模拟图像相比，数字图像具有以下，在生物医学研究中，人们在显微镜下看到的图像就是幅光学模拟图像，照片用线条画的图绘画也都是模拟图像。

模拟图像的处理速度快，但精度和灵活性差，不易查找和判断。

另类是将连续的模拟图像经过离散化处理图像能够以各种各样的形式出现，例如，可视的和不可视的，抽象的和实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。

就其本质来说，可以将图像分为两大类类是模拟图像，包括光学图像照相图像电视图像等，例如人眼而产生视知觉的实体。

科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有来自于视觉系统，也就是说，人类的大部分信息都是从图像中获得的。

图像是人们从出生以来体验到的最重要最丰富信息量获取最大的部分。

图人眼而产生视知觉的实体。

科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有来自于视觉系统，也就是说，人类的大部分信息都是从图像中获得的。

图像是人们从出生以来体验到的最重要最丰富信息量获取最大的部分。

图像能够以各种各样的形式出现，例如，可视的和不可视的，抽象的和实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。

就其本质来说，可以将图像分为两大类类是模拟图像，包括光学图像照相图像电视图像等，例如，在生物医学研究中，人们在显微镜下看到的图像就是幅光学模拟图像，照片用线条画的图绘画也都是模拟图像。

模拟图像的处理速度快，但精度和灵活性差，不易查找和判断。

另类是将连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够识别的点阵图像，称为数字图像。

严格的数字图像是个经过等距离矩形网络采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数，因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。

与模拟图像相比，数字图像具有以下显著优点精度高目前的计算机技术可以将幅模拟图像数字化为任意的二维数组，即数字图像可以由无限个像素组成，每个像素的亮度可以量化为位即个灰度级，这样的精度使得数字图像与彩色照片的效果相差无几处理方便由于数字图像本质上是组数据，所以可以用计算机对它进行任意方式的修改，例如，放大缩小改变颜色，复制和删除部分等重复性好模拟图像例如照片即便是使用非常好的底片和相燕山大学本科生毕业设计论文纸，也回随着时间的流逝而褪色发黄，而数字图像可以储存在光盘中，上百年后再用计算机重现也不会有丝毫的改变。

图像处理技术内容与相关学科图像处理就是将图像转换为个数字距阵存放在计算机里，并采用定的算法对其进行处理。

图像处理的基础是数学，最主要的任务就是各种算法的设计和实现，目前的图像处理技术已经在许多不同的应用领域得到重视，并取得了巨大的成就。

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图像数字化通过采样与量化过程将模拟图像变换成便于计算机处理的数字形式。

图像在计算机内通常用个数字矩阵来表示，矩阵中的每个元素成为像素。

图像数字化的设备主要是各种扫描仪与数字化仪图像增强与复原主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。

图像增强并不要求真实的反映原始图像，而图像复原则要求尽量消除或减少在获取图像过程中产生的些退化，使图像能够反映原始图像的真实面貌图像编码在满足定保真度条件下，对图像进行编码，可以压缩图像的信息量，简化图像的表示，从而大大压缩图像描述的数据量，以便存储和传输图像分割与特征提取图像分割是将图像划分为些互不重叠的区域，通常用于将分割的对象从背景中分离出来。

图像的特征提取包括了形状特征纹理特征颜色特征等图像分析对图像中的不同对象进行分割分类识别描述和解释图像隐藏是指媒体信息的相互隐藏，常见的有数字水印和图像的信息伪装等上述图像处理的内容往往是相互联系的，个实用的图像处理系统往往需要结合应用几种图像处理技术才能得到所需要的结果。

例如，图像数字化是将个图像变换为适合计算机处理的形式，这是图像处理的第步第章绪论图像编码技术可用于传输和存储图像图像增强与复原般是图像处理的最后目的，当然也可作为进步进行图像处理工作的准备通过图像分割得到的图像特征既可以作为最后结果，也可以作为下步图像分析的基础。

图像处理技术涉及到的知识很广泛，也很复杂。

例如，图像的编码理论基础是信息论和抽象数学的结合，进行图像识别需要掌握随机过程和信号处理方面的知识，不少课题还需要更加专业的知识，如小波变换神经网络分形理论等。

另外，图像处理是门应用性很强的学问，必须与计算机技术的发展相适应。

例如，傅立叶变换是图像处理常用的方法，到目前为止，库利图基快速傅立叶变换直是实际应用中的主要算法，该算法需要的乘法数目大大少于般的傅立叶变换算法，而加法数目则大大增加，因而对于大部分来说，总的运算速度提高了很多。

但是，的现在又加入了指令，用该指令计算乘法和加法所用的时间是样的，所以在指令面前由于加法数目的增加导致快速算法反而显得更慢，因此也就产生了新的适应指令的快速算法。

图像处理的另个特点，也是难点，就是其算法的有劣与被处理对象的内容高度相关，很难找到种使用于各种情况的通用方法。

因此，图像处理按照处理的对象类型又可以分为遥感图像处理医学图像处理等。

另外，以下介绍的学科也和图像处理有着密切的关系计算机图形学用计算机将由概念表示的物体不是实物图像进行处理和显示。

计算机图形学主要是根据给定物体的描述模型光照及想象中的摄像机的成像几何来生成幅图像，另外还包括称之为计算机艺术的艺术创作。

图形和图像本身有着非常密切的关系，因而计算机图形学与图像处理也是相互关联的，但两者的区别也很显著前者是用点线面描述物体，多采用几何手段后者基本上只和像素点打交道模式识别图像处理的最重