图像处理技术论文精选(九篇)

第1篇：图像处理技术论文范文

关键词：计算机图像处理技术；数字全息

0引言

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。本文将从计算机应用方面阐述图像处理技术在全息中的应用。

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(GradientAlgorithm)，拉普拉斯算子运算(LaplacianOperator)，平滑算子运算(SmoothingOperator)和卷积运算(ConvolutionAlgorithm)。二是点处理法。包括灰度处理(greyprocessing)，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。图1是计算全息实现流程图。

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。

本文仅模拟了计算全息的实现和再现过程，其实，计算机图像处理在全息技术中的应用是全方位的，用实验方法得到的全息图中包含了更多的其他无用信息（噪声），图像处理技术在这里就显得尤为重要。随着计算机图像处理技术的进一步发展，全息技术必然会迎来新的一轮发展和飞跃。超级秘书网：

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.

第2篇：图像处理技术论文范文

关键词：数字图像处理 GIS 技术应用

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00

数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工来满足人类视觉或心理需求的行为，实质上是一串能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码，在科学技术高度发展的现代社会，人类对信息的获取与传输主要依靠图像，所以图像对于人类认识世界，认识社会都有着很重要的作用。图像处理技术发展时间并不长，其技术起源是在20世纪20年代，至今还不到一个世纪，因此数字图像技术还未被完全的开发和利用，现如今除了对图片作出处理之外，也在GIS（地理信息系统）中被充分应用。数字图像处理技术在GIS中的应用，为地理信息系统的发展完善作出了巨大的贡献。

1数字图像技术的发展与现状

数字图像技术的应用就是图片通过计算机网络传递的过程中将图片转化成一组具有特定规律的计算机可以接受的数字形式，一般是用数字矩阵来表达的。所以数字图像处理技术的发展是在计算机基础上发展来的，主要是靠计算机水平和数学理论作为发展动力，换言之就是计算机的发展推动数字图像处理技术的发展。

随着计算机的发展，数字图像技术也开始发展，数字图像技术的起源是20世纪20年代，但真正的发展是在20世纪40年代计算机技术开始发展之后，其最早期的处理是以傅里叶变换为基础对图像进行简单的处理，但是由于当时的计算机的容量很小，而图片的容量却很大，因此这个阶段的图像处理通常是分段进行，并且时间也较慢，所以在当时的实用性并不是很强[1]。

一直到了20世纪80年代，随着计算机技术实现质的飞跃后，数字图像处理才真正的在计算机中实现，其真正的价值意义才被发掘，并且随着数字化仪与扫描仪的生产与运用、遥感技术的发展与数学算法的成熟都在一定程度上促进了数字图像技术的进步与完善，其主要的应用范围是在通讯技术、宇宙探索、遥感技术、生物医学、工业生产、气象预测、计算机科学军事技术、侦缉破案考古以及测绘等等方面，数字图像处理技术的应用为这些领域的发展打开了新的发展领域。

2数字图像处理的基本理论与技术

数字图像处理自从其发展以来一直在不断的发展与完善，不断的寻求新的理论与算法，在不断的发展探索中形成了多种理论。

（1）小波理论。小波理论相对于傅里叶变换有着很大的优越性，但是小波理论的真正突破是从20世纪80年代开始的，虽然经过了长时间的发展但还是存在很多的问题亟待解决。小波理论还被成为数学的“显微镜”[2]，当前对小波理论的应用还大多数在2维，目前仍然在探讨阶段。

（2）分形理论。分形理论是由英国人创立的，是非线性代数中的一个分支，它在自然科学中被广泛的应用，在自然界中的物质大都可以分为两种情况，一种的有形状尺度的，例如一棵树的高度，也有没有具体的形状尺度的，比如雨雪，而这些没有尺度的就是分形，在图像中分形几何的物质大量的存在，所以在数字图像处理中分形理论被大量的运用。

（3）人工神经网络。人工神经网络顾名思义就是模仿人脑在工作中的方式而设计的一种机器，它具有不断的获取知识而解决问题的能力，在快速的运算以及学习理论的能力都有着非常重要的成果。人工神经网络已经被应用到很多领域，对于图像处理领域主要应用于字体字符的识别、语音、签字、指纹、人脸等的识别，以及对癌细胞的识别，心电图与脑电图的分类等等。虽然在人工神经网络方面取得了一定的成果，但是仍然是处于初级阶段，发展道路仍然很漫长。

（4）遗传算法。遗传算法在近几年来的研究中广受欢迎，其主要是依据生物学中的遗传规律来研究生物个体之间的关系，数字图像处理中主要是运用遗传算法来对图像进行分类，并且也取得了一定的成果，但是遗传算法的价值不仅在于此，更多的价值有待发掘。

（5）数学形态学。形态学本是生物学种研究植物、动物的结构的一个分支，后来被应用于以形态为基础对图形进行分析的一种数学工具。数学形态学在数字图像处理中可以简化图片的数据，保持图像的基本图形。

3 熟悉图像处理在GIS中的应用

GIS（地理信息系统）是一门在诸多学科的基础上发展起来的一门学科，有独立的学科体系，GIS中融合了地理学、地图学、测量学以及计算机等科学，它主要作为获取、整理、分析和管理地理空间数据的重要工具与技术手段，近年来被广泛的关注与发展，并且取得了一定的成果，但是GIS是具有非常鲜明的时代性的学科，所以随着时代的不断进步，GIS也会不断的发展。当前我国对GIS的研究仅停留在了3维，所以发展研究的空间仍然很大。

当前我国运用的GIS系统主要是以数字图像处理技术为基础的，GIS的编辑、存储以及查询等都是运用的图像处理技术；根据GIS的发展动向来看，今后的GIS将会主要依据遥感技术，而遥感技术就是图像处理技术中的技术要领；GIS中运用到的数据分析也是依靠的数字图像处理技术理论来对数据进行压缩和编码的，因此GIS的发展与完善都离不开数字图像处理，并且随着数字图像处理的不断的发展，GIS也会随之不断的前进。

4结语

数字图形处理技术主要依据电子计算机的发展而发展，因此数字图形处理的发展受计算机行业的发展速度影响，今后其应用也会越来越广泛，并且也会一直影响GIS的发展与创新，数字图形处理在GIS中的应用也会越来越深入。

参考文献

第3篇：图像处理技术论文范文

关键词：数字图像处理；课程改革；实践

一、引言

随着高等职业教育进入稳定发展状态，国家教育体制改革形势一片大好，教育规模不断扩大，为我国提供了大批人才，全社会对高职院校教育的认可度也越来越高。

数字图像处理技术是一门专业性很强的学科，许多知识必须通过努力学习及领悟才能正确掌握，动手能力在数字图像处理技术课程中非常重要，因此，实验教学环节的改革是数字图像处理技术教学改革的重中之重。

二、数字图像处理技术教学现状研究

1.数字图像处理技术课程分析

现阶段的数字图像处理技术迅猛发展，在各领域都有广泛应用，数字图像处理技术一体化人才，也越来越受到各行业青睐。

据河南省安阳市对全市15个行业59家企业不完全统计，目前相关企业对高级数字图像处理技术的人才需求占员工总数的10%，对中级数字图像处理的人才需求占员工总数的40%，对初级数字图像处理技术的人才需求占所有员工总数的50%。

据统计，在发达国家的企业中，高级数字图像处理技术的人才占企业员工比的40%，中级数字图像处理技术人才占企业员工比的60%。

目前我国存在的这种专业数字图像处理技术人才的缺失现象充分说明我国的高等教育培养方面对该学科的重视程度还不足，人才培养力度还不够大。我国数字图像处理技术专业人才培养的缺失，在一定程度上影响到我国经济的发展。

为了使数字图像处理技术更好地为经济建设服务，必须加强培养数字图像处理技术人员具有一定的专业基本理论知识和熟练的专业操作技能。

2.数字图像处理技术教学现状

（1）数字图像处理技术课程的教材问题。现阶段各高校的数字图像处理技术课程教材都是全国统一的，该类教材主要缺点是内容死板，包含大量的数学推导公式，没有考虑到现阶段高校学生的接受能力。这些数字图像处理课程教材内容太过深奥，学生提不起学习兴趣。笔者通过研究发现，数字图像处理技术教材存在以下具体问题。第一，现阶段的数字图像处理技术课程重基础课程理论和结果，不注重用人单位的实际工作需要。目前各高校使用的数字图像处理技术教材多是三至五年一更新，新内容虽然增加了许多，阐述更加简明扼要，但没有就具体操作过程采用数字处理技术作深入分析讲解，对真正实用的公式也没有重点标注讲解，每章节也没有关于实际操作的数字图像处理技术教学实例，导致数字图像处理技术教学课程缺乏实际意义，与社会发展极不相称；数字图像处理技术教材中实用案例太少，同时未对新科技元素加以足够的关注和重视。第二，在教材的编写过程中，只注重数字图像处理技术计算例题和习题的编写，没有将在实际工作中会出现的问题以及出现问题的解决办法写入教材，与实际脱轨。没有从企业真正的工作需要出发去考虑编写教材的实际内容，无法很好地为学生将来的工作打下基础。第三，数字图像处理技术注重面向教师编制教学内容，不注重面向学生。高职院校的学生自学能力普遍较弱，面对教材中的数字图像处理技术部分内容，学生难以理解；编写者在编写过程中着眼于学生兴趣的内容太少。第四，数字图像处理技术教材注重理论方面而忽略现场实习的教学。对数字图像处理技术课程教材编写的完整性考虑太多，而实际操作部分内容又太少，导致教材缺乏针对性，无法提高学生的学习兴趣。

（2）数字图像处理技术课程的教学问题。第一，各学校老师在教学过程中往往照本宣科，学习数字图像技术处理课程本来就很枯燥，同时学生文化基础较差，需要学习的相关知识又较多，加上课程安排紧，时间短，学生根本达不到理解数字图像处理技术的教学要求。第二，数字图像处理技术课教学方法呆板，老师教学手段过于简单，无法调动学生在课堂上的积极性，学生不能主动去学，与老师的互动配合不到位，更谈不上兴趣与爱好。

（3）数字图像处理技术课程实验中存在的问题。第一，学校对数字图像处理技术课程的实验资金投入不多，无法满足实验过程中对企业及现场环境的模拟需求；现有的实验室设备陈旧，建设方向与现阶段的社会需求不符，与社会结合不够紧密，许多教学仪器设备临近报废，无法保证教学质量。第二，优秀的教师资源严重不足，数字图像处理技术课程是一门专业性非常强的学科，好的老师是确保数字图像处理技术课程实验部分能够完成教学目标的首要条件。教师既要有较高的专业数字图像处理技术水平，又能与学生们打成一片。没有高素质的师资队伍，数字图像处理技术结合实际的实验部分就不能真正达到校企合作的目的，也就失去了实验的真正目的和意义。

三、数字图像处理技术教学方法改革研究

1.数字图像处理技术模块化课程体系的建立

第4篇：图像处理技术论文范文

【关键词】计算机 图形图像 处理技术

计算机图形图像处理技术形成于二十世纪80年代，其是一项通过应用计算机开展图形图像设计、调整、美化的科学技术。该项技术作为一个新兴产业，其有着十分可观的发展前景，通常计算机图形图像处理技术有着诸多应用软件，包括CAD、CAE等。除此之外，计算机图形图像处理技术的广泛推广，一方面可为人们日常生活、工作、学习等带来了极大便利，一方面可促进与其相关的产业得以更有序地发展。由此可见，对计算机图形图像处理的关键技术开展研究，有着十分重要的现实意义。

1 计算机图形学概述

1.1 计算机图形学

计算机图形学是一门前沿应用科学，对应涉及覆盖面十分大的研究内容，包括有图形图像可视化研究、图形标准化研究、图形建模研究、图像交互研究等。对于计算机图形学研究而言，其主要是借助相应计算机方式，从而呈现出极具真实感的图形图像。在开展计算机图形学研究期间，要得到一系列几何设计理论的重要支撑。

1.2 计算机图形系统

1.2.1 计算机图形系统组成

在开展计算机图形图像处理期间，要求得到计算机图形系统的支持，而计算机图形系统是由计算机硬件、相关处理软件组成的。其中，硬件设备分别有处理器装置、图形输入装置、图形输出装置等，处理器在系统中扮演着十分重要的角色，其属于实现计算机与图形终端设备相互连接的枢纽。处理器一方面可对相关图形图像数据信息进行处理、存储，一方面可对图形几何函数开展运算，进一步促使计算机图形系统具备更为强劲的图形显示功能及更为高效的图像呈现速率。伴随硬件设备的不断发展进步，计算机图形系统相关处理软件技术也收获了十足的发展。现已推出了各式各样可用于图形处理的应用程序，如此使得计算机图形系统功能变得进一步完善。

1.2.2 计算机图形系统功能

就计算机、工程制造等行业领域而言，计算机图形系统发展进步有着极为深远的意义。计算机图形系统包括包括有：计算功能、信息输入功能、信息输出功能、信息存储功能及对话功能等。其中，对于计算功能来说，其可实现图形设计、处理中相关运算分析及汇总，诸如元素合成、坐标转换等。对于信息输入输出功能来说，其可实现一系列数据参数、命令的输入，并借助相关设备达成对图形数据信息的输出。对于信息存储功能来说，其可达成对图形数据信息的存储，并且可达成对相关数据信息的检索、维护。对于对话功能来说，其可达成借助显示设备或人机交换设备而开展人机信息传输共享。

2 计算机图形图像处理技术概述

计算机图形图像处理技术指的是借助计算机强劲运行水平来达成对图形图像的高速高效处理，现阶段计算机图形图像处理技术存在多种不同种类，每一种功能亦不尽相同。近些年，各领域通常结合维度差异把图形图像处理软件、处理系统划分成二维图形图像处理技术、三维图形图像处理技术，其中，前一种处理技术强调的是色彩设计，经由对图形图像的复原、增强以及分割等操作达成对图形图像的处理；后一种处理技术强调的是图像的缩放、透视以及投影，对于图形图像三维立体关系而言更具备加工、处理能力。在开展图形图像处理期间，一些时候应当对该两种图形图像处理技术开展有效Y合，如此方可将图形图像处理技术发挥至最理想水平，从而为生产、生活提供更有利的支持。

3 计算机图形与图像技术相互区别、联系

3.1 相互间数据信息来源存在区别

图形信息来源于主观世界；图像信息则来源于客观存在的环境中。

3.2 相互间处理手段存在区别

对图形开展处理过程中，通常选取图形裁剪、几何转换及曲线拟合等相关手段开展；而对图像开展处理过程中，则大多选取图像识别、几何修订及信息强化等相关手段开展。

3.3 相互间对应应用理论存在区别

在对图形开展过程中，通常应用到几何理论、分形理论及仿射理论等相关理论；而对图像开展处理过程中，通常应用到统计理论、数据信息处理理论及模糊数学模型理论等。

3.4 相互间应用领域存在区别

图形处理技术通常应用于计算机模拟、CAD、动画模拟等相关领域；而图像处理技术则通常应用于制造领域、医学领域及航空航天领域等领域中。

在现阶段实践应用中，计算机图形处理技术与计算机图像处理技术相互间存在紧密联合，唯有将两种技术开展有效结合，方可实现对图形图像处理的进一步规范、完美。计算机图形处理技术与计算机图像处理技术相互间联系与转换，见图1。

4 计算机图形图像处理的关键技术实践应用

图形图像处理技术是计算机技术中的重要组成部分，在计算机系统中借助相关图形图像处理软件可达成各式各样数据信息的呈现、修改以及存储，促进计算机设计、成像技术不断发展，促进其在日常生活、实际工作中得到更广泛的推广。

4.1 在不同领域的实践应用

伴随科技的飞速发展，计算机图形图像处理技术在人们日常生活、工作、学习等涉及的诸多领域得到了广泛推广。就好比在生产期间，该项技术所应用于的领域，分别有计算可视化、计算机辅助制造CAM、计算机辅助设计CAD等。其中，计算机辅助设计CAD属于时常应用的领域之一。对于现代工业领域而言，计算机辅助制造CAM、计算机辅助设计CAD则属于计算机图形图像处理技术得以广泛推广的工具。

计算机图形图像处理技术在机械设备设计、工程图纸设计以及室内装饰设计等领域同样得到广泛推广，诸如汽车、轮船、飞机等大型设备的外形设计均离不开计算机图形图像处理技术的有力支持。对于电子工业领域而言，其中印刷电路板、集成电路等设计需要应用到计算机图形图像处理技术，且于该领域有着十分突出的应用优势。以计算机辅助设计技术为例，其是通过三维形体建模方式开展工程图纸设计，三维形体建模推行原理是基于二维信息所提取的相应三维信息，进而对此部分提取信息开展特定方式处理，从而为三维空间中构建与二维信息相对应的三维形体，进一步对形体开展重新建立。除此之外，计算机图形图像处理技术还可应用于地形图纸测绘领域，国土基础信息是国家经济系统中必不可少的一部分，其同时囊括了国家地理图、自然资源图，鉴于此，地形测绘人员可经由对平面图、三维地形地貌图开展设计，以对采集的地形信息开展存储，从而为高层次国土整治提供切实依据，进一步促进自然资源得以被科学有效利用。

4.2 计算机辅助设计

在产品研发期间，要求研发者通过参数形式把研发流程步骤输进计算机中，一方面可为研发过程提供指导，一方面可对产品设计质量、形状开展监控，从而为设计生成产品的性能提供有利保障。通过引入计算机绘图平台，不仅可很大程度上改善设计人员工作效率，还可改善产品质量。就好比，在对汽车零件开展设计过程中，传统汽车零件测试方式通常要实际存在的物件，只有通过开展实物测试，方可获取实验结果，并对结果开展分析。该种测试方式显然造成不必要的人力、物力资源浪费，同样实验结果并不一定十分精准。而通过采取数字化方式来开展汽车零件设计，则能够显著改善设计人员工作效率，并可为产品设计准确性提供有利保障。同时，借助CAD等对实验过程进行模拟，并对汽车零件安全性能、结构强度等评定汽车控制系统过程中，通常是引入计算机辅助控制系统来开展分析。此类系统可通过图形图像形式来对系统操作方式进行呈现，进一步保证该系统操作可为更多使用人员所掌握。

5 结束语

总而言之，伴随计算机技术的飞速发展，计算机图形图像技术实现了质的飞跃，并在生产、生活等多个行业领域得到广泛推广，计算机图形图像技术为人们生产、设计过程创造了便利，促进了创作水平的不断提升。相关人员务必要不断钻研研究、总结经验，清楚认识计算机图形图像技术内涵，强化计算机图形图像处理关键技术的实践应用，积极促进计算机图形图像处理技术有序健康发展。

参考文献

[1]陈敏雅，金旭东.浅谈计算机图形学与图形图像处理技术[J].长春理工大学学报，2011（01）：142-143，150.

[2]林丽红.计算机图形图像处理相关技术探讨[J].中国高新技术企业，2015（15）：61-62.

[3]刘卓亚，李冬.计算机图形图像处理相关技术探讨[J].工程技术：引文版，2016，（26）：11-12.

作者简介

张艳华（1972-），女， 河南省平顶山市人。大学本科学历。现为平顶山市工业学校计算机部讲师。研究方向为计算机。

第5篇：图像处理技术论文范文

关键词：计算机智能化、图像识别技术、理论研究

计算机智能化图像识别技术主要是通过使用计算机对图像进行处理。随着计算机的不断发展，计算机智能化处理技术被应用的越来越广泛。在信息技术不断发展的今天，人们对图像的感知以及识别已经不仅仅只是通过身体去感受，计算机智能化处理技术能够获得更加全面的信息，进而帮助人们更好的去决策。虽然计算机技术在我国已经有了很大的进步，但是想要赶上国际的步伐就必须在理论上对计算机智能化技术进行突破。本文就是讲重点放在如何创新与发展计算机图像处理技术。

一、 计算机智能化图像识别技术的理论概述

计算机智能化图像识别技术一般是由5个部分组成的，也就是将需要识别的图像通过某种特定的方式输入到计算机内，经过对计算机的数据进行处理以及再识别进行匹配。计算机识别图像的第一步就是将图像输入到计算机内进行图像的预处理。所谓的预处理就是将图像与背景进行分离，并且将图像的细节进行细化，增强图像的二值化发展，计算机智能化图像识别的速度还需要进行大大的提高。图像的真实性能够大大的增加，虚假性大大的降低。图像特征值的表现形式也是可以计算出来的。在计算机智能化图像识别系统中，需要将图像进行匹配，通过精确的方法将图像分配到不同的数据库内，进而减少计算机搜索图像的时间。将图像和之前的图像进行分析就需要将智能化识别系统进行对比，准确判断输入的图像的性质。

二、 计算机智能化图像识别技术的常用方法

1.统计识别法

实际图像中的背景与图像存在线性关系【1】，是不可分割的，需要统一进行划分。所以需要使用误差较小的方法。统计识别法就是分类误差最小的方法，也是最常用的一种方法。统计识别法指的就是将数学决策作为理论基础，建立起统计学的基本知识，通过建立模型对图像进行统计，进而找出图像中的规律，利用整体图像的特点对图像的本质进行识别。通过这种方法识别出来的图像误差是极其小的，图像特点的本质也是十分明显的。

2.句法识别法

这种方法是作为一种补充法【2】，用来补充统计识别法。他的图像的特性主要就是依靠描述符号来进行识别的。因为句法识别的主要语言就是内部句法的层次性，并对这些结构进行组合排列。分层表述的主要方式就是将复杂的图像简化为多层次的图像或者将负责的图像简化单层的图像。有效的突出被识别图像的基本机构的信息。这种方法也是十分有效的。

3.神经网络识别法

我们所研究的神经网络识别方法，主要指的就是利用神经网络系统中的方法对图像做出识别，这是一种网络神经识别的主要方式。神经网络的存在能够实现分布式的模式处理，大规模的进行处理，通过适应进行重新组合，神经网络识别具有自组织的能力【3】。所以，这类方式在进行处理的时候将模糊不清的条件全都清晰化，将不确定的条件确定下来，这对处理对象有着十分重要的作用，效果也是十分显著的。

三、 计算机智能化图像识别技术的特点

1.智能化图像识别技术存储的信息量大

在使用算机处理图像的时候应该采用二维信息进行处理，这就无形之中要求了计算机的配置。需要高配置以及运行速度快的计算机进行存储，而且要求是十分严格的【4】。相对于语言信息来说，图像信息需要的频率带要宽一些，不管是在计算机使用过程中还是图像形成的过程中，都需要对图像的传输进行处理。处理完了以后进行实时存储，这对图像识别技术有一定的要求，需要一定的科学技术来实现。

2.智能化图像识别技术的相关性大

计算机系统中的各个数据对像素都是有一定要求的，也是具有一定关联性的。因此，计算机在智能化图像识别的时候【5】，需要将输入的信息进行处理，通过对图像进行识别而对数据图像进行有效的匹配以及分类。在对三位景物进行选取的时候，输入图像的时候应该呈现出三位景物的基本特点，几何的基本信息的处理更加智能化。所以，在对三维立体景物进行处理的时候必须要进行适当的假设，也需要对其进行重新测量。计算机在智能处理数据的时候应该适当的引导图像进行自动化处理，以便于解决在图像识别过程中产生的一系列的问题。

3.智能化图像识别技术存在人为因素

在计算机识别图像并对图像进行处理以后【6】，需要人来对其进行评价。所以，计算机在进行智能化处理图像的时候受到一定认为因素的影响，并且受影响的程度还挺大。但是，人类的眼睛会受到周围情况的改变，甚至于情绪的改变也会影响眼睛识别的程度。所以，为了能够提高计算机在处理图像时候的准确度，应该尽量避免使用人的眼睛进行，可以让机器模仿人的视觉进行处理，计算机能够充分模拟人们对图像的观察和评价，也能够充分模仿观察以及评价时的状态。

结语：在信息技术不断发展的今天，人们对图像的感知以及识别已经不仅仅只是通过身体去感受，计算机智能化处理技术能够获得更加全面的信息，进而帮助人们更好的去决策。

参考文献：

[1]赵振；孙微；侯艳；；指纹图像分割算法的仿真与比较[J]；北华航天工业学院学报；2011年04期

[2]何涛；基于几何特征的机械产品图像测度研究[D]；华中科技大学；2011年

[3]任春晓；自动指纹识别中若干关键算法的研究[D]；山东大学；2011年

[4]任春晓；自动指纹识别中若干关键算法的研究[D]；山东大学；2011年

第6篇：图像处理技术论文范文

伴随着计算机技术的快速发展，图像处理技术在社会中的应用也越加广泛，图像分割技术优势越加显著。图像分割是图像处理上面的关键性环节，是图像处理过程中的重要因素，对于图像理论发展具有决定性因素。近年，图像分割技术已经取得了较大的成果，特别是在模糊理论和神经网络方面，众多研究程度已经开始逐渐在图像处理中应用，促进图像处理技术发展。

【关键词】数字图像处理 图像分割 灰色系统 神经网络

近几年，图像处理已经在社会中广泛应用，图像分割技术在图像处理上面的重要性越加显著。图像分割技术是图像处理中的基础性技术之一，图像分割技术质量直接影响着图像识别及分析质量，因此图像分割技术已经成为识别系统中的关键性因素。

1 图像分割发展现状及应用领域

1.1 发展现状及存在的问题

在图像分割中使用统一方法，是现在很多研究人员的主要研究方向，所以图像分割还是困扰视觉领域上的主要问题，还有很多问题没有得到很好的处理，现如今图像分割还存在以下几个问题：

1.1.1 与人类视觉机理相脱节

伴随着研究人员对于视觉机理不断深入性研究，人们对于视觉认识也越加深入，现在图像分割上面所使用的方法已经与视觉机理研究成果之间存在一定差异，难以提高图像分割精准性。提高图像分割精准性，积极探索先进分割方法，就必然将人类视觉特点考虑在内，让图像分割与人类视觉特点相结合，满足人工神经网络理论。

1.1.2 知识的利用问题

图像分割在实际利用作用主要表现在，对于灰度及空间信息分割，这种分割方式所产生的效果与人类视觉分割之间的效果之间存在较大差异。在图像分割中应该积极与人类视觉相结合，了解更多知识，这充分认识到分割图像上面知识重要性，同时在视觉上面，人们在研究中经常将已经掌握图像分析，这样就解决了知识所存在的不确定因素，提高图像分割重要性。

1.2 应用领域

图像处理中的重要技术就是图像分割技术，伴随着图像处理在个领域内的广泛应用，现在图像分割技术所应用的范围也越加广泛。到现在为止，图像分割技术已经在工业、产品生产等等领域内应用。

2 灰色系统理论

2.1 灰色理论的主要内容及特点

灰色系统理论一共包含两个部分的理论体系，分别是灰色系统理论与灰色系统分析方法，整个理论体系主要内容就是灰色朦胧集，将灰色序列作为重要的方法。灰色理论系统所涉及知识范围十分广泛，在短时间内已经取得了快速发展，应用广泛，主要是由于灰色理论系统在实际应用具有三个特点，分别是系统性、联系性及动态性。

2.2 灰色关联分析

灰色系统分析理论的重要组成内容就是灰色关联分析，核心思想就是将几个曲线之间所具有的几何形状进行对比分析，也就是不同几何形状之间越相似，关联度也就越高，发展拜年话形式越加贴近。灰色关联度主要是从定量角度对于系统之间各各因素关系变化分析，通过大小、方向、速度等等因素判断不同因素之间的关联性。现在在灰色关联计算中，所使用的方法较多，例如绝对关联度、点关联度等等。

3 基于灰色关联和神经网络的图像分割

3.1 人工神经网络

人工神经网络就是根据人脑处理方式所形成的智能信息处理理论，模拟人脑学习方式。近几年，人工神经网络研究工作在取得了较大的成果，其中最为显著特点表现在信息分布及储存上面，与人类视觉系统越加吻合，具有较高的自学习性及兼容性，发展快速，已经在信息领域上面应用较大的市场前景。

3.2 神经元模型与数字描述

在对于神经网络神经元与生物神经元对比中发现，生物神经元主要由三个部分构成，分别是细胞体、树突和轴突，这些部分别承担着信息处理到传输等工作。

在神经元数学模型描述中，第i个神经元能够接受到其他神经元所传输的信号x，突触强度主要应w表示，这称之为权系数。这种神经元数学方程式为：

方程式中的θ表示的是阙值，f表示的是激励函数。

3.3 基于灰色-BP网络的图像分割

在图像分割中已经开始广泛应用神经网络，其中主要应用的是神经网络中的BP网络，同时应用已经十分成熟。在图像处理过程中具有较多的隐藏层数及节点缺陷，隐藏层数及节点个数对于网络泛化能力具有一定影响，如果要是应用BP网络，那么最后输出样本结果才是最合适的。网络节点要是过多，主要就是将网络训练结果考虑在内，其中包含噪声的影响，网络泛化能力在不断降低，节点个数要是过少，网络就不能够有效整合数据信息，网络泛化能力也会受到影响，最后对于网络整体运行造成影响。在网络结构优化上面，很多研究人员也根据实际情况提出了一些计算方式，希望能够简化网络结构，例如敏感计算法等等，但是研究人员所提出的计算方法在实际应用中取得的效果并不是十分显著。笔者所提出的灰色系统和BP网络结合，能够有效解决BP网络所存在的节点问题，提高图像分割精准度，与传统BP算法相比较，泛化能力更加显著，网络运行更加稳定，分割效果更为显著。

在BP神经网络具有代表性结构，拓扑结构为三层，也就是一个输入层，一个隐含层，一个输出层。为了能够提升网络运行性能，经常使用修改学习效率及优化方法等等方式。

设一个具有Q层的人工神经网络，其中第一层为输入层，第Q层为输出层，那么该网络的输入输出变换关系为：

i=1，2，…，nq 其中η为系统的学习效率，

w为修正权系数，

该式表示第q层第i个节点与第j个节点在t次学习后的值

4 结论

图像分割质量对于数字图像处理算法工作具有重要作用，因此图像分割已经成为理解系统与识别系统在研究中十分重要的因素。本文基于灰色系统理论的数字图像处理算法简单研究，还存在一定不足，仅供参考。

参考文献

[1]陈志国，傅毅，孙俊.群体智能算法的遥感图像处理研究[J].计算机应用研究，2013（08）：2538-2540.

[2]王伟，王辉，张潇.基于免疫和灰色系统理论的网络认知研究[J].微电子学与计算机，2013（06）：117-121.

[3]李晓峰，刘光中.人工神经网络BP算法的改进及其应用[J].四川大学学报（二程科学版），2015（03）.

[4]邵虹，徐全生，崔文成.基于BP神经网络的人脸图像识别方法的研究[J].沈阳工业大学学报，2014，2（04）：346-348.

[5]匡锦俞，丁俊民，陈十禄.图像的小波系数神经网络预测编码[J].北京师范大学学报，2015，35（04）：464-467.

作者简介

邵黄兴（1991-），男，安徽省宣城市人。同济大学软件学院在读硕士。研究方向为数字图像处理。

第7篇：图像处理技术论文范文

关键词：计算机；图像处理技术；应用；趋势

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 20-0000-01

The Application of Computer Image Processing Technology Research

Zhang Ying

(Tianjin Electronics Institute of Information Technology,Tianjin300102,China)

Abstract:In the information age of today,the use of computer image processing will enable us to accurately obtain the information they need to make our lives become rich.This article focuses on the current computer image processing technology to explore the status quo,on the basis of computer image processing technology for potential application prospect.

Keywords:Computer;Image processing technology;Applications;Trend

在人类的社会实践中，人们主要靠着身体各个器官接收信息，感受周围的世界。其中大约80%的信息是通过视觉来获取的。人眼将我们看到的图像传输到大脑，并据此做出反应。进入到信息化的21世纪，利用计算机进行图像的处理信息是我们获取信息的重要途径，将极大的改变人类的思维与决策，使得我们的生活也变的丰富多彩[1]。

一、计算机图像处理技术的相关概念

所谓的计算机图像处理技术是指把图像信号进行转换，成为数字信号并且利用计算机对其处理。因为计算机的处理速度很快，而且数字信号具有易保存、易传输、失真小、抗干扰能力强的特点，计算机图像处理的应用范围很广。计算机图像处理工作原理是借助摄像机与图像采集卡把外界的图像转变成用红、蓝、绿三个原始灰度值来表示的数字图像，通过运用相关软件对其分析、加工、处理以及输出，随着计算机的普及以及发展，计算机图像处理技术已经应用到农业生产、军事技术以及科学研究等方方面面。

计算机图像处理技术的内容主要包括：（1）图像数字化、图像增强、图像复原、图像编码、图像分割以及图像分析等。（2）几何变换，例如平移、缩放、旋转、投影与透视等。（3）建模或者造型设计。（4）曲线与曲面设计。（5）明暗处理。（6）色彩设计。（7）贴图处理。（8）隐线、隐面处理。

计算机图像处理技术一般应用于计算机辅助技术、计算机辅助教育、计算机辅助制造、计算机艺术和设计、计算机可视化、计算机模拟、计算机动画与虚拟现实等等。

二、计算机图像处理技术应用现状

经过多年的发展，我国在计算机图像处理技术上有着突飞猛进的发展，在实践应用方面已经取得丰硕的成果，主要表现在以下几个方面：

（一）交通监测。所谓交通监测主要指在道路交通自动控制中，监测交通违章，搜寻交通参数以及监视交通状况。由于时常存在一些司机缺少交通安全意识，导致超速、闯红灯现象层出不穷。不但危及他人的生命安全，也带来了大量的经济损失，因此在路口设置“电子眼”成为必要，它能够准确记录车牌的号码，作为惩罚的依据。目前常用的“电子眼”设备主要由照相机以及环形线圈检测器组成。主要通过环形线圈检测器检测是车辆闯红灯的现象，当发生闯红灯现象时，启动照相机快门拍下车辆的车牌号。出于更灵活的实施监测的目的，也经常运用摄像监视系统“电子眼”方案，借助低度摄像机拍摄路口车辆，并采用图像处理和分析来判断当红灯有效时是否发生闯红灯现象，如果检测到时，就会冻结闯红灯的车辆的画面，并且把它保存到JEPC，这个方案能够有效的恢复原图像，及时准确的发现交通违章的车辆[2]。

（二）遥感图像处理。现在不同波段的高质量的数字图像广泛运用到农、林、牧、渔、环境、规划以及气象等部门。在遥感技术方面、图像处理显得更加重要，它代表着遥感技术的应用程度以及自动化的处理进程，将会形成快速成图自动化系统以及以数字图像处理为主地专业信息提取[3]。

（三）农产品加工以及收获。目前国内已经探索将计算机图像处理技术在农产品加工自动化中的运用，在国外，已经有部分实际运用成果。例如，为了实现鲶鱼加工的自动化，在1991年Ling P.P等人研究鲜虾图像的形态学特征与频谱特征，并根据频谱特征确认最佳的下刀位置。如果保持每秒处理两支虾的速度，以频谱特征为依据确认下刀位置，其标准差是2.8-4.6mm。在1996年Jia等人提出了以鲶鱼主轴和水平方向夹角以及它的形心位置描述鲶鱼方位的图像处理的算法。在农产品收获方面，图像处理技术主要应用于采摘机器人的研发。可以分为两个方面：1，识别果实等目标物体，并定位三维空间，为机械手的运动提供参数，以实现对果实的准确采摘。2，控制行走，避开障碍物。在我国，周云山等人研发出了拥有计算机视觉系统的用于蘑菇采摘的机器人，使得从蘑菇的管理实现了全部的自动化。经试验证明，该系统能够很好的避免蘑菇的损伤，并且还能以70―80个/min的速度采蘑菇。

（四）工业自动化。在工业自动化领域，计算机图像处理技术一直占有重要地位。比如，生产与装配机械零件的流水线上配备一种自动识别系统，能够通过对摄像机以及传感器提供的零件视图与相关信息进行处理，接着抽取所获得的图像的普遍特征，并且以这种特征构成原始空间，经过相应的处理，用以判断流水线上的零件的品种、方位以及状态。这种识别的结果主要用于确定机器人或者机械手的动作，以实现生产与装配过程的自动化。

三、计算机图像处理技术未来展望

计算机图像处理技术在未来的发展主要有以下几个方向：（1）集中研究把图像处理功能集成固化在芯片上，使得应用更加方便。（2）计算机图像处理技术展开高清晰度以及实时图像处理的理论与技术的研究，向着高传输率、高分辨率、多维成像的方向发展。（3）更新的理论研究和更快的算法研究。近年来图像处理领域引进了一些新的理论和算法，比如分形几何、形态学、小波分析以及遗传算法等等，这些理论与算法必将成为今后的研究热点。

四、结语

随着图像科学的日新月异的发展，计算机图像处理技术的应用也将会越来越广，必将会对人类的生活产生重大影响。虽然现在我们还有许多工作要做，但是相信随着国民经济的深入发展，在计算机图像处理领域，我们有能力、有实力赶上甚至超越发达国家，走到世界前列。

参考文献：

[1]陈敏雅,金旭东.浅谈计算机图形学与图形图像处理技术[M].长春理工大学学报,2011,1

第8篇：图像处理技术论文范文

【关键词】计算思维；高中信息技术；基础教学；案例

【中图分类号】G434 【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384（2016）07-0057-03

研究背景

自2004年普通高中课程改革开始至今已经十多年。在这些年中，高中信息技术课程按照国家制订的课程标准稳步实施，取得了一定成效。但是随着社会的发展、课程改革的深入，信息技术课程出现了一些问题，这些问题引起我们的深思。

1. 信息技术课程存在的必要性

伴随互联网的普及，传统的信息技术课堂不再是中小学生获取大众取向的信息技术知识技能的唯一渠道。在我国全社会信息化水平不高，学生从其他渠道学习信息技术的机会非常有限的情况下，学校的信息技术课程在一段时间内承担了信息技术教育主渠道的作用[1]。但是，现在的形势发生了很大变化，学生可以通过家庭、社区、少年之家等多种途径来习得面向大众的应用软件的知识和技能。即使不参加中学的信息技术课程学习，学生也能玩转电脑。那么，信息技术课程存在的必要性在哪里？

2. 信息技术课程的核心价值

现阶段，按照高中的课程标准，学生可以通过学校开设的信息技术必修课程和信息技术与其他学科教学整合的课程来提升自身的信息素养。信息技术与学科教学的整合将信息技术必修课程中面向大众的部分应用性课程的内容和价值剥离走了、整合掉了[2]。那么，信息技术课程本身所特有的、不可替代的课程内容和价值又是什么呢？

3. 信息技术课程对人才培养的作用

21世纪的知识经济时代，培养具有国际竞争力的核心人才尤其重要。基础教育承担着为大学培养、选拔、输送优秀人才，帮助国家储备综合国力所需人力资源的责任。作为基础教育中的一门独立学科，信息技术应该怎样承担相应的责任？信息技术教育应该为此做些什么？是跟在发达国家源源不断的信息技术创新的后面，亦步亦趋地为发达国家的技术培养“忠实的消费者”，还是为我们国家的信息技术创新和信息技术领域的核心竞争力培养原创型技术人才呢[3]？

针对上述问题，我们认为未来的信息技术课程要为学生提供更加系统、专业的信息技术教育。即不能仅仅着眼于软件工具的使用，而应回归计算机学科相对稳定的、体现学科思想和方法的核心内容和思维方法。目前，计算思维是国内外专家、学者比较认可的计算机科学体系的核心思维模式。我们就计算思维在高中信息技术基础教学中的培养进行了教学实践，形成相关案例，并进行了初步研究。

计算思维概念及研究现状

1. 核心概念的界定

思维模式就是看待世界和认识世界的方法和观点。科学思维主要分为以物理学为代表的实证思维和以数学为代表的逻辑思维[4]。随着计算机科学技术的发展，图灵机理论、复杂性理论和交互式证明系统的提出，学术界认为出现了独立于实证思维和逻辑思维的第三种思维方式――计算思维。计算思维由周以真教授在2006年首次提出，表述为应用计算机科学领域的基础概念进行问题解决、系统设计和人类行为的理解。2010年，计算思维被进一步表述为一种思考过程，通过对问题和解决方案的清晰表述，使问题解决可以由具备信息处理功能的程序高效完成[5]。

英国皇家科学院将计算思维定义为认识周围世界所存在的不同层次的计算，并应用计算机科学工具和技术理解并辨析自然系统和人工系统及其运行过程[6]。Google公司认为计算思维过程是问题解决技巧和技术的集合，并将计算思维过程界定为问题分解、模式识别、模式生成和抽象、算法设计[7]。

目前，我们可以查阅的关于计算思维的定义有多种，对它的解释多停留在“哲学”或“科学”层面，在教学层面上还未形成一个清晰的表达体系，其内涵、外延还没有得到清楚的描述[8]。通过研究比较，我们认为周以真教授在2006年提出的计算思维的定义更适合指导我们这项教学实践的研究，因此，我们采用了周以真教授在2006年提出计算思维概念的表述作为研究的理论依据。

2. 研究现状

在我国，计算思维的培养起源于大学教育。2010年7月，为了提高大学计算机基础教育的质量，在“九校联盟（C9）计算机基础课程研讨会”上，与会者明确提出将“计算思维的培养”作为计算机基础教育的核心[9]。自此，增强计算思维能力的培养，不仅成为当下大学计算机基础教学改革的主旋律，而且受其影响，高中信息技术课程建设正在朝这一方向转变。

案例研究

1. 案例主题的选定

目前，高中培养计算思维的课程教学主要针对程序设计与算法、人工智能等内容展开。但是，在高中信息技术基础教育中，基本概念、基本原理、软件应用的教学内容占较大比重。为了探索在这些教学内容中培养学生计算思维的方法，我们选取了高中信息技术基础必修模块中第二单元《有效获取信息》作为案例研究主题。在这个主题下，我们先后开展了三次教学实践活动，本文选取了两个案例《认识图像》和《声音的数字化表示》进行分析、研究。

2. 教学案例分析

案例一 《认识图像》

图像是我们生活中的一类重要信息。目前，我们主要通过数码相机、手机拍摄获取。数码相机等设备在拍摄景物成像的同时，也对相关的成像信息进行了数字化处理，形成了我们在计算机中所看到的图像。那么，计算机是如何将图像呈现在了屏幕上？计算机又是通过何种方式来准确描述图像信息呢？我们如何应用计算机处理图像的技术来解决实际问题？这都涉及图像的基本概念、基本原理及相关应用。《认识图像》教学设计的目的是希望通过对课程的学习，学生能够理解计算机显示图像的原理，掌握以计算机方式表述图像参数的基本方法，学会使用PS图像处理软件的相关技能，逐步养成以计算机解决问题的思维方式，即计算思维。

上课伊始，教师导入情境――播放《萌兄萌弟》视频短片。短片中妙趣横生的图像，吸引了学生的注意力，激发了学生学习图像的兴趣。在新知学习的环节，教师选择一张图像，放大16倍，学生观察图像，发现并理解图像的基本构成单位――像素及其特点。然后，教师展示实物照片和电子图像实例，提出一系列问题，引导学生思考、比较两者的区别与联系，进而学习图像的基本概念和基本原理。在探究应用环节，教师为学生安排了一个探究活动――“研究图像尺寸、输出分辨率、打印尺寸与图像质量的关系”。首先，学生应用PS图像处理软件的功能，分别查看图像1-1和图像1-2的参数，将数据记录在表格中。其次，学生对表格中的数据进行分析、归纳，得到图像参数的改变与图像质量关系的结论。然后，同学之间互相分享，教师矫正。最后，迁移运用，学生要应用研究得出的结论，解决一个实际问题，即按要求将图像文件的大小、尺寸进行修改，上传到网站。

在整个教学过程中，教师主要采用探究式教学。课前，教师为学生准备了必要而充足的学习材料。课堂上，学生通过材料发现问题、探索有关图像的规律性知识、解决问题。在探究的过程中，学生获得图像的基本概念和基本原理，习得图像的操作技能，培养相关能力，即对所要解决的实际问题进行分析，应用课上所学图像知识进行表述，运用课上所学图像处理技能进行解决。整个学习过程是学生思维发展的过程，是学生计算思维形成的过程。

案例二 《声音的数字化表示》

按照高中课程标准的要求，这部分内容不应只停留在简单使用音频信息的层面，还要深入到声音信息数字化的原理、方法、过程。它是体现信息技术学科本质的内容之一，也是《高中信息技术基础》教材中的难点。初中生已经有过听音乐、歌曲，或者通过MIC进行类似“卡拉OK”这样的娱乐活动。他们能够对声音文件进行非常简单的操作，比如，声音文件的下载、播放等等。但是他们对于声音是如何在计算机中表示的、声音波形的特点及波形的描述等还不清楚。

在本课中，教师通过图像与动画，把抽象的原理形象化，让学生能够直观地了解“音频数字化”的过程。在教师的不断引导启发下，学生学习并理解采样、采样频率、量化位数、声道数的概念，以及各个指标对于音频数字化质量的影响。最后，将生活中的问题抽丝剥茧归纳为声音的基本概念，应用所学的声音数字化原理解决。

案例《声音的数字化表示》的片段

课堂实验

（1）改变音频的声道数，观察声音效果变化（有操作提示）。将结果填写在下面的空白处。

应用Audition软件，将“诗朗诵”进行声音通道数的变化。 听音频效果，观察规律。

【操作指导】：运行Audition软件，单击“文件”“打开”找到“春江花月夜”文件单击“打开”默认为“波形”编辑视图（单一文件的编辑，有两个声道）。

①第一种方法：右击左上部“文件”面板中的当前文件名提取声道为单声道文件试听单声道效果与原文件比较，进行下列填空：

原文件声音效果特点：――――――――。

单声道效果特点：――――――――。

②第二种方法：在音轨最右侧，分别标有L和R，表明左右声道，点击相应字母，即可开关此声道，使声音变为单声道的情况，听效果完成下列填空。

原文件声音效果特点：――――――――。

单声道效果特点：―――――――――。

③得出实验结论：――――――――。

（2）改变音频量化位数，观察声音效果变化，（有操作提示）。

（3）改变音频采样频率，观察声音效果变化，（有操作提示）。

3. 案例研究的发现

虽然这两个案例在教学内容的选择、具体的教学方法等方面不尽相同，但是，通过上述的研究分析我们发现，两个课例均采用了探究式教学方法来培养学生的计算思维能力。

探究式教学方法是让学生经历一个科学家的研究过程，通过一系列的科学探索活动发现科学结论。在这个过程中，学生不是通过教师讲解或完全靠书本上的间接经验获取知识，而是通过自己的实践活动和搜集到的第一手材料认识问题，体验各种疑难情境[10]。这正与信息技术课程的性质相吻合。《普通高中技术课程标准》明确指出，普通高中信息技术课程是技术课程，立足于学生的直接经验和亲身经历，立足于“做中学”和“学中做”。在学生亲身体验、全程参与的过程中，学生会发展将问题以计算机能解决的方式进行表达，并借助计算机的软硬件予以解决的计算思维能力。

研究结论

经过研究，关于在高中信息技术基础教学中进行计算思维的培养，我们可以得出如下结论：

（1）计算思维的理论研究尚处于发展中，它的内涵和外延也在不断地被深化、丰富。虽然这种发展变化为计算思维理论指导教学实践带来了一些困惑，但是也为我们在高中信息技术教学中探索学生计算思维的培养提供了更大的自由空间。

第9篇：图像处理技术论文范文

【关键词】计算机 图像处理技术 发展应用

随着计算机技术发展，提高了用户对复杂数据处理的功能，特别是在图像出来的过程中，能够提高用户的工作效率，它通过采用程序处理的方式将图像处理过程显示出来，这样就可以在相同时间内对大量的图像、图形进行处理，在实际操作过程中，利用计算机采用不同的图像处理技术对图像进行加工，使得复杂的图形图像处理的工作过程变得简单。

1 计算机图像处理常见的技术

计算机技术具有图像的识别功能，它能够对图像进行描述、匹配，并能够对图像进行复原、增强与压缩等功能。

1.1 图像的识别、描述以及匹配技术

它是计算机对图像进行处理的重要目的，计算机获得的符号是构成图像文件的基础，代表着有确定内涵的数据图像，而不仅仅是代表着计算机随机分布特征的计算机文件，具有一定的图像组合功能。例如：人脸识别、指纹鉴别技术等都是常见的计算机图像处理技术，涉及到图像识别模式的内容，都是计算机通过读取数据文件对计算机图像进行加工处理的过程。识别模式的技术包括模糊识别法、结构模式识别以及统计识别法等相应的技术。

1.2 图像的复原与增强技术

进行图像的复原以及增强的功能是使得计算机获取的图像质量更加完善，采用计算机对图像进行增加处理，主要从对象的对比度、图像的形状、图像的清晰度、图像的层次等相关的内容进行处理。增强图像处理技术主要采用空间域法与频率域法对需要处理的部分进行加工，而如果要去掉图片中的噪音或者杂色采用的低通滤波技术进行加工，如果要增强图像的清晰度，就需要采用高通滤波处理技术，提高图像的高频信号，这样就能够有效的完成图像的增强技术。

1.3 图像压缩技术

通过数字化获得数据图像的数据一般比较庞大，所获取的图像一般都在1000×1000或者500×500的像素之间，这样获取的只是静态的图像，如果获取的图像是动态化的图像时，这样的数据量就会更大，因此，采用压缩技术对图像进行处理之后，再进行传输，能够提高工作效益，减少系统的开销。图像压缩的处理技术中常用的方法是近似以及不失真等方法，一般采用JEPG或者MJEPG的标准进行压缩，一般的近似方法使用在动态图像的压缩，这样压缩使得图像有部分失真，不失真方法使用在静态图像的压缩，图像的分辨率也比较高。

2 计算机图像处理技术的运用领域

2.1 计算机的辅助设计和制造（CAD/CAM）

在工业设计与制造领域，CAD和CAM是是计算机图像制作最为常见的设计软件，计算机图像制作还广泛的应用于服装设计、建筑设计、工业设计、室内设计等艺术设计领域。随着计算机虚拟技术的发展，在飞机与汽车等交通工具的设计过程中也得到了广泛的应用。此外，随着电子技术的发展，在印刷电板路的设计中也采用了计算机辅助设计技术。CAD设计是一种三维软件，在建筑工程的建筑图纸设计，这样的三维模型是在二维设计的基础上建立，通过二维平面提炼出三维的相关信息，并对这些信息进行重新的排列、分类与组合，形成一个与二维相对应的三维模型，并通过点、线、面的连接与组合，完成整个三维模型图像的构建。而且计算机图像处理技术在纺织行业也得到了广泛的应用，使用CIMS系统的自动监测，能够有效的控制纺织品的质量。

2.2 遥感图像处理技术

在国家的地形、地貌的绘制中，通常采用的计算机遥感技术，形成复杂的地形、地貌图片。随着信息技术的发展，计算机遥感数字处理技术在多个行业得到了广泛的应用，能够有效的形成三维立体图形，并且能够根据实际的需要，绘制合适的图像，采用这种技术，能够得到清晰的高清图像。在遥感信息处理系统的应用过程中，主要核心技术就是计算机数字图像处理技术，其表示遥感技术应用程度以及自动化处理的整个过程，而且成像的清晰度直接影响着遥感技术的应用，自动提取图像与迅速成像的处理技术也是计算机遥感技术的关键，它主要是以形成数字图像为主要对象，并在国家的地形勘探、卫星监测等行业得到了广泛的应用。

2.3 计算机动画以及艺术的设计

计算机图像技术在艺术设计上也得到了广泛的应用，在动画设计以及创作艺术方面就经常会用到一些计算机制图软件与修饰软件，还有一些动画制作软件，如3DMAX、maya等三维软件、二维平面设计软件flash等，还有三维造型制作软件等等，这些动画软件在影视、广告等行业得到了广泛的应用。在平面制作方面，计算机图像技术也得到广泛的应用，如Photoshop可以把图像设计在户外广告、特效文字设计等得到了广泛的应用，还会展设计、海报宣传、彩页设计等方面的应用也十分突出。

3 结束语

计算图像处理技术是随着信息技术的发展而不断变化的，新技术的出现，必将会促进计算机图像处理技术的发展。随着人们对计算机处理图片的性能要求越来越高，计算机图像处理技术的专业人员也在探索新的技术，来推动计算机图像处理技术在更大的范围内使用，为人们提供更为清晰的图像，也给人们提供一定的便利，同时也能在更大程度内满足人们的需求，图像处理技术配置的可靠性与优越性在人们进行多目标的图像处理操作中得到更多人的认可。

参考文献

[1]温玉春.计算机图像处理技术应用研究[J].现代商贸工业，2011（12）.

[2]于海春.计算机图像处理的研究及应用[J].信息与电脑（理论版），2011（11）.

[3]田建华.浅议计算机技术与图像处理[J].信息与电脑（理论版），2011（02）.

[4]黄春华.浅议多谋体计算机技术的发展前景[J].科技创新导报，2011（12）.

作者简介

闫凤（1982-），女，内蒙古自治区包头市人。研究生学历。现为内蒙古农业大学职业技术学院讲师。研究方向为图形图像处理技术。

作者单位