數字圖像處理心得體會（精選3篇）

數字圖像處理心得體會 篇1

　　本人導師張崎，主要從事智能交通方面的研究。高年級學長曾做過車牌識別的研究。在學完數字圖像處理這門課后，于是有了這篇關于車牌識別系統的心得體會。

　　仔細翻閱了幾遍平時上課做的筆記，梳理了下各種圖像處理方法在各中圖像處理中起到的作用。結合對實際車牌識別過程的了解，談談自己對圖像處理的各種方法在識別過程中起到的作用。

　　老師總說圖像處理就是不講道理，我覺得這就是最大的道理。為什么有人能夠把不講道理的東西做出來?這其中實際上蘊藏著深刻的道理。就像愛因斯坦證明布朗運動是毫無規律的運動一樣，你發現他是毫無規律的，這其實就是他最大的規律。我想，只有對圖像有了深刻的認識，才能完成這種你也說不出道理的事。

　　好了，現在我想結合這門課和車牌識別展開說說。

　　有時候，計算機跟人相比真的很傻，扔一張車牌尾號過來，不管它多么破舊、不清晰，人們能夠輕而易舉的讀出上面的數字。而計算機呢?他要不停的運算、識別，而你算法上的一個小小漏洞，更會導致識別的大大不同。通過數字圖像處理這門課的學習，我覺得可能通過下面的一些列步驟能較好的識別出車牌上的號碼數字。

　　首先，我覺得我們需要將彩色的圖片轉換為灰色圖像，這樣便于計算機分析，計算機跟人剛好相反，好看的不一定好處理，而灰色的圖像雖然不美觀，但是正好適合計算機來處理。另一方面，將彩色圖像轉化為灰色圖像也能減少圖像所占的存儲空間，簡化和加快后續處理的工作。

　　其次，我覺得我們需要根據實際需要，對圖像就行簡單的預處理。我們應當讓我們所關心的圖像內容，顯現的更加突出。而弱化那些我們所不關心的背景類似的東西。這里我覺得，我們就可以利用我們上課所學到的圖像增強的知識了。需要注意的是，圖像增強并不能增加原始圖像的信息，只是通過某些技術有選擇的突出對某一具體應用有價值的信息，即圖像增強只通過突出某些信息，以增強對這些信息的辨識能力，而其他信息信息則被削弱，這就是我對圖像增強的理解，我認為他是我們后期識別車牌的重要準備，增強的好壞直接影響了后期識別的準確度和速度。

　　然后，圖像增強后，我覺得我們就應該對處理后的圖像就行邊緣檢測，這里就直接會用到我們上課所學到的邊緣檢測的各種方法，邊緣是圖像的最基本特征，邊緣部分集中了圖像的大部分信息。邊緣確定和提取對于整個圖像場景的識別是非常重要的。而上一部的圖像強也增強了邊緣信息。

　　下一步，我認為就應該進行圖像分割了，把各個字母數字單獨分割出來，便于后續的進一步識別。

　　最后，就應該開始識別這些分割出來的圖像，這一部分，我們課上內容并沒有涉及，查閱了些資料，找到了比較可行的辦法。即模式識別。我理解的過程是，首先我們應該建立一個標準模版庫，然后通過將提取出來的樣品與標準模版進行比較，來識別他們。

　　這就是上完數字圖像處理課，我所能想到的車牌識別的整個過程，基本上需要用到我們所學的所有內容，而且都是比較基礎的知識，我覺得，往往一個圖像處理的問題，就是應該分成很多小問題來解決，一步步簡化問題。一步步將圖像中我們所最關心的內容提取出來。

　　畢竟沒有深入學習過這方面的知識，本文純屬心得體會，過程中難免存在很多不足或者錯誤。懇請老師指出。

數字圖像處理心得體會 篇2

　　圖像處理方法一般有數字法和光學法兩種，其中數字法的優勢很明顯，已經被應用到了很多領域中，相信隨著科學技術的發展，其應用空間將會更加廣泛。數字圖像處理又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理是從20世紀60年代以來隨著計算機技術和VLSL的發展而產生、發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域。數字圖像處理技術其實就是利用各種數字硬件與計算機，對圖像信息通過轉換而得到的電信號進行相應的數學運算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強、圖像復原等，以便提高圖像的實用性。其特點是處理精度比較高，并且能夠對處理軟件進行改進來優化處理效果，操作比較方便，但是由于數字圖像需要處理的數據量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計算機技術的不斷發展，計算機的運算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中，它卻廣泛應用于幾乎所有與成像有關的領域，在理論上和實際應用上都取得了巨大的成就。

　　1、數字圖像處理需用到的關鍵技術

　　由于數字圖像處理的方便性和靈活性，因此數字圖像處理技術已經成為了圖像處理領域中的主流。數字圖像處理技術主要涉及到的關鍵技術有：圖像的采集與數字化、圖像的編碼、圖像的增強、圖像恢復、圖像分割、圖像分析等。

　　圖像的采集與數字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉換為計算機能夠處理的數字形式。

　　圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲和傳輸的要求。

　　圖像的增強：圖像的增強其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機器能夠很容易分析的形式，圖像增強方法一般有：直方圖處理、灰度等級、偽彩色處理、邊緣銳化、干擾抵制。

　　圖像的恢復：圖像恢復的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因為各種原因而產生的退化，可能是由于光學系統的離焦或像差、被攝物與攝像系統兩者之間的相對運動、光學或電子系統的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統之間的大氣湍流等等。

　　圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區域，其中每一個區域都是像素的一個連續集，通常采用區域法或者尋求區域邊界的境界法。

　　圖像分析：圖像分析是指從圖像中抽取某些有用的信息、數據或度量，其目的主要是想得到某種數值結果。圖像分析的內容跟人工智能、模式識別的研究領域有一定的交叉。

　　2、數字圖像處理的特點數字圖像處理的特點主要表現在以下幾個方面：

　　1)數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。

　　2)數字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個數量級。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上技術難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。

　　3)數字圖像中各個像素不是獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。

　　4)數字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因為圖像一般是給人觀察和評價的。

　　3、數字圖像處理的優點

　　數字圖像處理的優點主要表現在4個方面。

　　1)再現性好。數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，那么數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。

　　2)處理精度高。將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，主要取決于圖像數字化設備的能力。

　　3)適用面寬。圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像。只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方法適用于任何一種圖像。

　　4)靈活性高。圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。

　　4、數字圖像處理的應用領域

　　圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。

　　航天和航空技術：在飛機遙感和衛星遙感技術中用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。

　　生物醫學工程：除了CT技術之外，還有對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。

　　通信工程：當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。

　　工業和工程領域：圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。

　　軍事方面：圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等;公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。

　　文化藝術：電視畫面的數字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設計、服裝設計與制作、發型設計、文物資料照片的復制和修復、運動員動作分析和評分等等。

　　視頻和多媒體系統：電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。

　　電子商務：圖像處理技術在電子商務中也大有可為，如身份認證、產品防偽、水印技術等。

　　在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數字視頻處理，讓我們了解到數字視頻就是以數字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數字視頻有不同的產生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數字攝像機直接產生數字視頻信號，存儲在數字帶，P2卡，藍光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數字視頻。然后通過PC，特定的播放器等播放出來。了解了數字視頻發展過程和視頻壓縮的概念和分類等。

　　我們這門課程主要是上理論課，其中有很復雜的數學原理，專業術語多，基礎知識要求高，理解起來有些困難。當初選擇這門課是希望能有一些具體軟件的教學。就我了解，視頻處理的軟件有MAYA、Premiere、繪聲繪影、windows自帶的MOVEMAKER;處理數字圖像的軟件主要有matlaB、photoshop、ImageJ(java圖像處理程序)。其中，matlaB和PS很具有教學性，這兩個軟件也運用的很廣。

　　MATLAB全稱是MatrixLaboratory(矩陣實驗室)，一開始它是一種專門用于矩陣數值計算的軟件，從這一點上也可以看出，它在矩陣運算上有自己獨特的特點。實際運用中MATLAB中的絕大多數的運算都是通過矩陣這一形式進行的，這一特點決定了MATLAB在處理數字圖像上的獨特優勢。理論上講，圖像是一種二維的連續函數，然而計算機對圖像進行數字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。

　　Photoshop是Adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件之一，集圖像掃描、編輯修改、圖像制作、廣告創意，圖像輸入與輸出于一體的圖形圖像處理軟件，深受廣大平面設計人員和電腦美術愛好者的喜愛。

　　如果能理論和實踐相結合，相信我們會把數字圖像處理理解的跟透徹，同時也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能考慮我的這點建議，多開設實際動手的課程。

數字圖像處理心得體會 篇3

　　數字圖像是我們生活中接觸最多的圖像各類，它伴隨人們的生活、學習、工作，并在軍事、醫學、和工業方面發揮著極大的作用，可謂隨處可見，尤其在生活方面作為學生的我們會在外出旅游、生活、工作中拆下許多數字相片，現在已進入信息化時代，圖像作為信息的重要載體在信息傳輸方面有著聲音、文字等信息載體不可替代的作用，并且近年來圖像處理領域，數字圖像處理技術取得了飛速發展，作為計算機類專業的大學生更加有必要對數字圖像處理技術有一定的掌握，而大多人對于數字圖像的知識卻不全面，甚至一些基礎知識也很模糊，比如各類繁多的各種圖像格式之間的特點，不同的情況該用何種圖像格式，還有關于圖像的一些基本術語也不甚了解，尤為重要的是對于一些由于拍攝問題導致的令人不甚滿意的照片該如何處理，或者如何對一些照片進行處理實現特殊的表現效果。所以對于數字圖像處理這門課大家有著極大興趣，在選課時幾乎所有人都選了這門課。其中有的同學由于簡單的學習過PHOTOSHOP軟件，因此對于數字圖像處理已經有了一些基礎，更加想利用這門課的學習加深自己數字圖像處理的理解并提高在數字圖像處理方面的能力。

　　通過一學期的課程學習我們雖說還沒有完全掌握數字圖像處理技術，但也收獲了不少，對于數字圖像方面的知識有了深入的了解，更加理解了數字圖像的本質，即是一些數字矩陣，但灰度圖像和彩色圖像的矩陣形式是不同的。對于一些耳熟能詳的數字圖像相關術語有了明確的認識，比如常見的：像素(衡量圖像的大小)、分辨率(衡量圖像的清晰程度)、位圖(放大后會失真)、矢量圖(經過放大不會失真)等大家都能叫上口卻知識模糊的名詞。也了解圖像處理技術中一些常用處理技術的實質，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰，增強圖像的邊緣等細節。而平滑處理是的目的是消除噪聲，模糊圖像，在提取大目標之前去除小的細節或彌合目標間的縫隙。對常提的RGB圖像和灰度圖像有了明確的理解，這對大家以后應用PHOTOSHOP等圖像處理軟件對圖像進行處理打下了堅實的基礎。更重要的是學習到了數字圖像處理的思想。通過學習也是對C++編程應用的很好的實踐與復習。

　　當然通過30學時的課程學習還是遠遠不夠的，也有許多同學收獲甚微，我總結了下大家后期的學習態度與前期的學習熱情相差很大的原因。剛開始大家是有很高的熱情學習這門課的，可是隨著課程的逐漸深入學習，大家漸漸發現課程講授內容與自己起初想學的實用圖像處理技術是有很大的差別的，大家更著眼于如何利用一些軟件、技術去處理圖像而得到滿意的效果，或者進行一些圖像的創意設計，可是課程的內容更偏重于如何通過編程實現實現如何對圖像進行一些類似于銳化、邊緣提取、模糊、去除噪聲等基礎功能的實現，這其中涉及很多算法、函數，需要扎實的數學基礎和編程基礎，并且需要利用大量時間在課下編寫代碼，并用VISUAL、C++軟件實現并進行調試，然而大部分人的C++實踐能力以及編程能力還有待提高，尤其是對于矩陣進行操作的編程尤為是個考驗，并且后半學期課程任務較重，加上隊里的事務也很多，時間不是很充裕，這對于需要大量實踐的數字圖像處理課程就是個很大的問題。

　　在教員授課方面建議可以在課上多進行具體操作，這樣可以提起大家學習的興趣，也可以讓大家在課下積極準備，然后在上課由學員進行演示，還可以加入一些數字圖像處理的經典范例，加深同學們的學習熱情。