图像识别和处理期末大作业.doc

云南大学软件学院期报告 Report School of Software, Yunnan University 个人成绩 学号 姓名 成绩 20111120264 彭健 学　　期: 　 2013秋季学期 　　 　　 课程名称: 　 图像识别与处理　　 任课教师: 　 郑智捷 题　　目: 　 综合图像处理器 姓　　名: 　 彭健 学　　号： 　 20111120264 联系电话: 　 电子邮件: 　2582746284@ 完成提交时间：2013年 12月 22 日 作业截止时间：2013年12月30日 目录 1.概述 2 2.需求分析 3 2.1初期需求 3 2.2最终的需求 3 2.3性能要求分析 3 2.4最终项目功能需求 4 3.软件设计说明 5 3.1项目概要设计 5 3.2 项目体系结构 7 3.3 操作界面设计 8 3.4项目功能设计 9 3.5项目功能介绍 10 3.5.1图像查看 10 3.5.2图像（RGB）直方图 11 3.5.3图像颜色反转 12 3.5.4图像旋转 13 3.5.5图像灰度处理 13 3.5.6图像缩小 14 3.5.7图像平移 14 3．5.8图像文件 15 3.5.9图像用户手册 15 3.5.10图像对数校正 16 3.5.11图像的指数校正 16 3.5.12图像扩展校正 17 3.5.13元胞自动机 18 3.5.14中值滤波 19 3.5.15均值滤波 19 3.5.16小波变换 20 3.5.17算子边缘检测 21 3.5.18高通滤波 21 4.使用说明 22 4.1运行环境要求 22 4.2用户操作手册 23 5.总结 26 1.概述 图像处理与识别技术是一门跨学科的前沿高科技。随着计算机软硬件技术的不断提高，计算机图像处理与识别技术从20世纪80年代中期到90年代末得到了迅速的发展，已广泛地应用在工业、农业、交通、金融、地质、海洋、气象、生物医学、军事、公安、电子商务、卫星遥感、机器人视觉、目标跟踪、自主车导航、多媒体信息网络通信等领域，取得了显著的社会效益和经济效益。现在人们已充分认识到计算机图像处理与识别技术是认识世界、改造世界的重要手段，是21世纪信息时代的一门重要的高新科学技术。 数字图像处理技术始于20世纪50年代，主要研究图像编码与压缩、图像预处理、图像增强、图像变换、图像恢复、图像分割与分析等。对图像处理环节来说，输入是图像，处理后输出的也是图像。图像识别技术是对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，最后根据测量结果作分类与识别。 图像识别。图像识别技术的涵义很广,主要指通过计算机,采用数学技术方法,对一个系统前端获取的图像按照特定目的进行相应的处理。图像识别包括诸如条码识别、生物特征识别 (人脸识别、指纹识别等)技术、智能交通中的动态对象识别、 手写识别等。可以说,图像识别技术就是人类视觉认知的延伸。是人工智能的一个重要领域,随着计算机技术及人工智能技术的发展,图像识别技术越来越成为人工智能的基础技术。它涉及的技术领域也越来越广泛,应用越来越深入。其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。现在,图像识别技术的应用范围已经远远突破视觉的范围,而更多地体现为机器智能、数字技术的特点。 图像处理。就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。 21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。 2.需求分析 2.1初期需求 在本学期初期，利用选定的语言实现一个图象处理平台，具有如下功能： （1）至少能读入三种以上的数值图像文件； （2）显示图象； （3）