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1、1中南大学毕 业 论 文 (设 计 )调 研 报 告题 目 计算机图像与图形处理 学生姓名 王洁 指导教师 刘嫔 学 院 信息科学与工程学院 专业班级 1005 完成时间 2011.9.14 2目录第一章 引论-31.1 图像处理的运用-31.2 图像处理技术的分类及特点-41.2.1 模拟图像处理-41.2.2 数字图像处理-41.2.3 图像信息与通信信息的区别及联系-4第二章 计算机图像 -52.1 数字图像处理常用方法 -52.2 图像退化与图像复原 -62.3 图像处理的GPU加速技术研究 -7第三章 计算机图像与图形介绍 -123.1 计算机图形学研究的主要内容 -123.2 图形
2、图像处理包括的主要内容 -123.3 真实感图形技术 -13第四章 计算机图片处理技术 -134.1 计算机图片的色彩处理 -134.2 计算机图片色彩调整技术 -144.3 Adobe Photoshop -164.4 高清监控图像处理技术特点-17第五章 结束语-18参考资料3第一章 引论1.1 图像处理的运用1. 遥感中的运用图像处理运用于地球资源勘探及气象预测方面。遥感图像经过计算机处理后能得到需要的信息或有用的特征，从而了解地表的山川、森林、农作物、海洋资源、气象等，还可探明地下的矿藏、地下水等。2. 生物医学中的运用图像处理运用于临床诊断和病理研究，在细胞分类、染色体分类和放射学方
3、面也有很多用处。3. 工业中的运用图像处理运用于工业中的视觉检验、零部件选取及过程控制。4. 军事及公安等其他方面的运用军事上的导向武器、无人操纵武器、火炮控制、反伪装等。公安机构对人脸、指纹、趾纹、视网纹、署名、图章等。其他方面的运用包括文化生活中的图像信息的传输、显示、记录及图像数据的制作和更新，自动字符识别，模糊了的古代字画或档案文件的恢复等。5. 电子商务图像处理运用于电子商务中的身份认证、产品防伪、水印技术等。结论随着图像处理技术应用的普及，其应用范围越来越广。在医学、军事、公安等领域，特别是近些年在工业自动化、工业检测方面得到广泛应用。目前的图像处理系统大多采用计算机加上视频采集卡
4、和摄像头来构成其硬件系统，这种硬件结构对于处理自满不复杂的简易图像处理系统显然是不合适的。目前，EPLD 芯片内部的资源越来越多，速度越来越快，开发的软件功能也4更加完善，使其应用逐步扩大。人们普遍认为，今后的许多电子系统，将以CPU+RAM+EPLD 的结构为特征。1.2 图像处理技术的分类及特点1.2.1 模拟图像处理模拟图像处理包括：光学处理（利用透镜）和电子处理，如：照相、遥感图像处理、电视信号处理等。模拟图像处理的特点是速度快，一般分为实时处理，理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。电视图像是模拟信号处理的典型例子。模拟图像处理的缺点是精度差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理
5、能力。1.2.2 数字图像处理数字图像处理一般都用于计算机处理或实时的硬件处理，其优点是处理精度搞，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。其缺点是处理速度较慢，特别是进行复杂的处理更是如此。1.3.3 图像信息与通信信息的区别及联系图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识，雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之，图像处理科学是一项涉及多学科的综合性学科。图像信息论是在通信理论研究的基础上发展起来的。图像理论是把通信中的一维问题推广到二维空间上研究的，也就是说，通信研究的是一维时间信息，图像研究的
6、是二维空间信息。第二章计算机图像52.1 数字图像处理常用方法： 1 图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理） 。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2 图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数） ，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也
7、可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3 图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型” ，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4 图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、
8、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 65 图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 6 图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要
9、内容是图像经过某些预处理（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。2.2 图像退化与图像复原所谓图像复原，是指去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化） 。这些退化包括由光学系统、运动等等造成图像的模糊，以及源自电路和光度学因素的噪声。图像复原的目标是对退化的图像进行处理，使它趋向于复原成没有退化的理想图像。成像过程的每一个环节（透镜，感光片，数字化等等）都会引起退化。视其具体应用的不同，将损失掉的图像质
10、量部分复原过来可以起到不同的作用。在进行图像复原时，还有许多其它选择。首先，问题既可以用连续数学，也可以用离散数学进行处理。其次，处理既可在空间域，也可在频域进行。图像复原的关键问题在于建立退化模型。假设输入图像 f(x,y)经过某个退化系统 h(x,y)后产生的退化图像 g(x,y) 。在退化过程中引进的随机噪声为加性噪声n(x,y) ， （若不是加性噪声，是乘性噪声，可以用对数转换方式转化为相加形式。）则图像退化过程空间域模型。7维纳（Wiener）滤波法维纳滤波也就是最小二乘滤波，它是使原始图像 f(x,y)及其恢复图像f(x,y)之间的均方误差最小的复原方法。它是一种有约束复原，前面介
11、绍的逆滤波虽然比较简单，但并没有清楚地说明如何处理噪声。 而维纳滤波综合了退化函数和噪声统计特性两个方面进行复原处理。维纳滤波是寻找一个滤波器，使得复原后图像，与原始图像的均方误差最小。 运动模糊图像的复原确定模型化的一个主要方法是从其物理特性的基本原理来推导一个数学模型。 如运动模糊图像的复原，当成像传感器与被摄景物之间存在足够快的相对运动时，所摄取的图像就会出现“运动模糊” 。即图像获取时被图像与传感器之间的均匀线性运动模糊了。下面通过用 Matlab 程序实例来完成由于运动造成的图像模糊和去除模糊的实现。在下面的在 MATLAB 程序中用到了三个函数：（1）预先定义的空间滤波函数PSF=
12、fspecial（type ，parameters）（2）图像滤波函数：imfilter（I ，PSF ， circular， conv）（3）具有维纳滤波的 deconvwnr 函数的一般形式是：Jdeconvwnr （I，PSF ，NSR）或 Jdeconvwnr（I，PSF ，NCORR，ICORR） 在空间域上的卷积等同于频率域上的乘积。进行图像复原的关键问题是寻求降质退化系统在空间域上冲激响应函数 h(x,y)，或者降质系统在频率域上的传递函数 H(u,v)。%运动模糊图像的复原8I = imread(cameraman.tif);figure(1),imshow(I);len =
13、30;theta = 75;PSF = fspecial(motion,len,theta);J = imfilter(I,PSF,conv,circular);%注意 imfilter 的形式(A,H,option1,option2)2.3 图像处理的 GPU 加速技术研究针对大多数图像处理问题的计算密集性，提出了图像处理的 GPU 加速技术。首先，描述了相对于 CPU，采用 GPU 能够带来计算效率提升的体系结构基础。其次，将直方图生成和快速傅里叶变换计算二维卷积两个具有代表性的图像处理算法移植至 GPU。最后，利用同样市场价格组合的 CPU 和 GPU 进行实验，利用多分辨率图像作为测试数据，比对 CPU 和 GPU 方案的计算效率。结果显示，与相同算法的 CPU 实现相比，其 GPU 实现分别将计算效率最高提高到了 17 倍和 40 倍。实验设计采用价格完全相等的两套硬件平台进行实验，C
