數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短(優(yōu)秀9篇)

寫心得體會(huì)是一種對(duì)經(jīng)歷的回顧和反思，可以讓我們更好地認(rèn)識(shí)自己，進(jìn)而取得更好的發(fā)展。寫一篇完美的心得體會(huì)需要我們提前做好充分的準(zhǔn)備和調(diào)研，了解相關(guān)背景和資料。以下是一些經(jīng)典的心得體會(huì)案例，希望能夠給正在寫心得體會(huì)的你一些幫助和靈感。

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇一

實(shí)驗(yàn)?zāi)康模罕緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容旨在讓學(xué)生通過(guò)用vc等高級(jí)語(yǔ)言編寫數(shù)字圖像處理的一些基本算法程序，來(lái)鞏固和掌握?qǐng)D像處理技術(shù)的基本技能，提高實(shí)際動(dòng)手能力，并通過(guò)實(shí)際編程了解圖像處理軟件的實(shí)現(xiàn)的基本原理。為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量、遙感和地理信息系統(tǒng)等專業(yè)課程以及應(yīng)用圖像處理解決實(shí)際問題奠定基礎(chǔ)。

二、實(shí)驗(yàn)原理和方法。

(1)raw格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：

raw格式：raw格式文件是按照數(shù)字圖像組成的二維矩陣，將像素按行列號(hào)順序存儲(chǔ)在文件中。這種文件只含有圖像像素?cái)?shù)據(jù)，不含有信息頭，因此，在讀圖像時(shí)，需要根據(jù)文件大小，計(jì)算圖像所包含的行列號(hào)，或者需要事先知道圖像大小(矩陣大小)。raw文件按圖像上行到下行、左列到右列順序存儲(chǔ)。

bmp格式：bmp文件數(shù)據(jù)區(qū)按圖像上下行到上行、左列列到右列順序存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)區(qū)。bmp文件由文件頭、信息頭、顏色表、數(shù)據(jù)區(qū)四個(gè)部分組成。

做raw格式文件到bmp格式文件的轉(zhuǎn)化，先要為bmp格式文件申請(qǐng)四部分的內(nèi)存：文件頭，位圖信息頭，顏色表，圖象數(shù)據(jù)，然后根據(jù)輸入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息計(jì)算出這幾部分的值，賦給他們，寫到bmp文件中去。

(2)灰度圖象的線性拉伸：

灰度變化是點(diǎn)運(yùn)算，將原圖象的每個(gè)像素的灰度值改成線性變化之后的灰度即可。

灰度的線性變換就是指圖像的中所有點(diǎn)的灰度按照線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行變換?；叶茸儞Q方程如下：

該方程為線性方程。式中參數(shù)為輸入圖像的像素的灰度值，參數(shù)為輸出圖像的。

灰度值。

設(shè)原圖象的灰度范圍為[a,b],變化之后的范圍為[a’,b’]，則：

fa=(b’-a’)/(b-a)。

fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。

如果算出來(lái)的值大于255，則讓它等于255，小于0則讓其等于0。

(3)局部處理(3*3高通濾波，3*3低通濾波)：

局部處理在處理某一像素時(shí)，利用與該像素相鄰的一組像素，經(jīng)過(guò)某種變換得到處理后圖像中某一點(diǎn)的像素值。目標(biāo)像素的鄰域一般是由像素組成的二維矩陣，該矩陣的大小為奇數(shù)，目標(biāo)像素位于該矩陣的中央，即目標(biāo)像素就是區(qū)域的中心像素。經(jīng)過(guò)處理后，目標(biāo)像素的值為經(jīng)過(guò)特定算法計(jì)算后所得的結(jié)果。

實(shí)際上都是利用卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)的，卷積往往用一個(gè)矩陣表示，將矩陣的中心對(duì)齊某個(gè)像素，矩陣中的值乘到相應(yīng)的像素中去，然后將所有乘積加起來(lái)就得到中心像素的灰度值。邊界像素不做處理，仍為原來(lái)的灰度值。求出的像素灰度值若超過(guò)[0~255]，則向離其最近的屬于該范圍的`像素值靠攏。

3*3低通濾波的算子見表1。

3*3高通濾波的算子見表2。

表格1。

1/9。

1/9。

1/9。

1/9。

1/9。

1/9。

1/9。

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表格2。

-1。

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9

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-1。

(4)圖象幾何處理(圖象平移，圖象縮放)：

對(duì)于圖像平移來(lái)說(shuō)，若平移量是(tx，ty)，像素在原圖像中的坐標(biāo)為(x0，y0)，則變化后的坐標(biāo)為(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改變像素的灰度值，不必改變位圖信息頭和調(diào)色板內(nèi)容。

對(duì)于圖像縮放，假設(shè)放大因子為ratio，縮放的變換矩陣為：

圖像信息頭中新圖像的寬度和高度都變?yōu)樵瓉?lái)寬度和高度分別與水平垂直比例的乘積，圖像大小變?yōu)樾聦挾?變?yōu)?的整數(shù)倍)與新高度的乘積。

(5)灰度圖象中值濾波：

中值濾波也屬于局部處理的一種，將窗口中的各個(gè)像素排序之后排序，取中值賦給模板中心的像素，所以窗口中個(gè)數(shù)一般是基數(shù)。

我用的中值濾波窗口是十字絲的9個(gè)數(shù)的窗口。

(6)灰度圖象邊緣檢測(cè)：

邊緣檢測(cè)有三種算子：roberts，prewit，sobel。三種算子都是做一階差分的，通過(guò)算子算出各個(gè)像素的梯度值，將水平梯度的絕對(duì)值和垂直梯度的絕對(duì)值相加，若此梯度值大于某個(gè)閾值，則將其灰度值賦為255，否則賦為0。

(7)圖象旋轉(zhuǎn)：

圖像旋轉(zhuǎn)一般是以圖像中心為中心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)，利用圖像的四個(gè)角點(diǎn)求出圖像旋轉(zhuǎn)后的大小。

先計(jì)算以圖像中心為原點(diǎn)坐標(biāo)系下原圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)值，按照旋轉(zhuǎn)矩陣計(jì)算其旋轉(zhuǎn)之后的坐標(biāo)值，根據(jù)四個(gè)角點(diǎn)的新坐標(biāo)值計(jì)算出最大寬度和高度作為新圖像的寬度和高度值，按照計(jì)算值修改位圖信息頭，申請(qǐng)一塊新內(nèi)存，存儲(chǔ)旋轉(zhuǎn)后圖像的灰度值。

旋轉(zhuǎn)矩陣如下：

同樣要求各個(gè)像素在原圖像中的坐標(biāo)，先將新圖像的坐標(biāo)系平移到圖像中心，做逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，然后再平移到屏幕左上角，然后將原圖像對(duì)應(yīng)坐標(biāo)的值賦給新圖像。

(8)圖象二值化：

判斷分析法：假定圖像的灰度區(qū)間為[0，l-1]，則選擇一閾值t將圖像的像素分為兩組。

為最大值所對(duì)應(yīng)的t，就是所求判斷分析法的分割閾值。

搜尋到閾值之后，灰度值小于閾值的像素賦0，其他的賦1，修改文件信息頭，調(diào)色板，申請(qǐng)新內(nèi)存。

(9)圖象直方圖：

統(tǒng)計(jì)各灰度值出現(xiàn)的頻數(shù)，以及像素的總個(gè)數(shù)，用頻數(shù)除以總個(gè)數(shù)作為頻率，以灰度值作為橫坐標(biāo)，頻率作為縱坐標(biāo)繪圖。

三、實(shí)驗(yàn)過(guò)程和步驟。

首先要建立一個(gè)基于mfc的多文檔工程，將視圖基類改為滾動(dòng)視圖，以自己的學(xué)號(hào)命名。

我用的是書上給的cdib類，類里面有獲取bmp寬度，高度的函數(shù)，有指向位圖信息頭的指針，指向圖象數(shù)據(jù)的指針，因此我在文檔類(doc類)里定義了一個(gè)cdib類的對(duì)象，打開以及保存文件的時(shí)候利用這個(gè)對(duì)象去調(diào)用cdib里讀取與存儲(chǔ)文件的函數(shù)，并且可以利用這個(gè)對(duì)象的兩個(gè)指針對(duì)打開的圖象進(jìn)行各種操作。

格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：

首先建立一個(gè)rawtobmp的對(duì)話框，在上面加上四個(gè)編輯框(一個(gè)輸入打開文件的路徑一個(gè)輸入保存文件的路徑，另兩個(gè))，兩個(gè)按鈕，以及默認(rèn)的確認(rèn)，取消按鈕。利用類向?qū)Р迦氪藢?duì)話框類，并且為前兩個(gè)編輯框定義cstring的兩個(gè)變量，用來(lái)存儲(chǔ)打開與保存文件的路徑。同時(shí)為兩個(gè)瀏覽按鈕添加消息響應(yīng)函數(shù)，在消息函數(shù)里創(chuàng)建cfiledialog對(duì)象，利用此對(duì)象的函數(shù)將兩個(gè)路徑值賦給前兩個(gè)編輯框的成員變量。再為ok鍵添加消息響應(yīng)函數(shù)，分別定義bmp格式文件前三部分?jǐn)?shù)據(jù)變量，計(jì)算出各變量的值，并且利用一個(gè)cfile對(duì)象獲取raw圖象的數(shù)據(jù)，利用另一個(gè)cfile對(duì)象將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到所輸入的路徑的文件中去，cfile對(duì)象的read函數(shù)會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)文件。

然后在菜單上新建一個(gè)菜單，為菜單添加消息響應(yīng)函數(shù)，在其消息響應(yīng)函數(shù)里創(chuàng)建rowtobmp對(duì)話框。這樣點(diǎn)擊菜單后就會(huì)彈出一個(gè)對(duì)話框，按確定鍵之后就可以讀取raw文件并且存儲(chǔ)bmp文件，完成整個(gè)消息循環(huán)。

2.灰度圖象的線性拉伸：

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇二

檔案圖像處理是數(shù)字化時(shí)代信息處理的一項(xiàng)非常重要的工作，而要對(duì)檔案圖像進(jìn)行處理，則需要有一定的專業(yè)培訓(xùn)并長(zhǎng)期實(shí)踐。我是一名檔案專業(yè)的學(xué)生，也是一名志愿者檔案管理者，通過(guò)長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，我對(duì)檔案圖像處理的方法和技巧有了更深入的認(rèn)識(shí)。

檔案圖像處理是將紙質(zhì)檔案件轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式并進(jìn)行歸檔、保護(hù)、共享的過(guò)程。對(duì)于紙質(zhì)檔案的處理，我們需要使用高清晰度的掃描儀和合適的掃描軟件，將紙質(zhì)檔案轉(zhuǎn)換為電子文件，然后對(duì)文件進(jìn)行處理。處理包括圖像調(diào)整、裁剪、壓縮和編碼。對(duì)于不同類型的檔案文件，處理的方法會(huì)有所不同。

當(dāng)我們進(jìn)行檔案圖像處理的時(shí)候，需要有一些技巧和方法來(lái)確保處理后的圖像質(zhì)量。首先，我們需要了解所處理的檔案文件的類型和格式。這樣可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)格式選擇適合的處理軟件；其次，我們需要進(jìn)行圖像調(diào)整，包括色彩、亮度、對(duì)比度等方面的調(diào)整，以保證圖像質(zhì)量符合要求；第三，我們需要裁剪圖像，剪去無(wú)用的部分，這樣可以減小檔案文件的大小；最后，我們需要進(jìn)行圖像壓縮和編碼，以節(jié)省文件大小，方便傳輸和存儲(chǔ)。

在檔案圖像處理的過(guò)程中，也會(huì)遇到一些挑戰(zhàn)。首先，由于紙張年限的長(zhǎng)短和質(zhì)量的不同，有些檔案文件的質(zhì)量很差，掃描后圖像分辨率也很低，這時(shí)需要使用一些圖像修復(fù)技術(shù)來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行處理，提高圖像質(zhì)量；其次，檔案文件種類繁多，對(duì)于每一種不同的文件格式，我們需要針對(duì)其特點(diǎn)選擇合適的處理工具，這需要我們有精通的工具知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。

第五段：總結(jié)。

檔案圖像處理是檔案管理的重要環(huán)節(jié)，對(duì)于檔案的保存、傳輸和共享都起到了重要的作用。雖然檔案圖像處理過(guò)程中會(huì)碰到很多挑戰(zhàn)，但只要能夠熟練掌握處理技巧和方法，就能有效提高檔案圖像的質(zhì)量和處理效率，從而保護(hù)檔案資料的安全性和可讀性。

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇三

實(shí)驗(yàn)?zāi)康模罕緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容旨在讓學(xué)生通過(guò)用vc等高級(jí)語(yǔ)言編寫數(shù)字圖像處理的一些基本算法程序，來(lái)鞏固和掌握?qǐng)D像處理技術(shù)的基本技能，提高實(shí)際動(dòng)手能力，并通過(guò)實(shí)際編程了解圖像處理軟件的實(shí)現(xiàn)的基本原理。為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量、遙感和地理信息系統(tǒng)等專業(yè)課程以及應(yīng)用圖像處理解決實(shí)際問題奠定基礎(chǔ)。

二、實(shí)驗(yàn)原理和方法。

(1)raw格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：

raw格式：raw格式文件是按照數(shù)字圖像組成的二維矩陣，將像素按行列號(hào)順序存儲(chǔ)在文件中。這種文件只含有圖像像素?cái)?shù)據(jù)，不含有信息頭，因此，在讀圖像時(shí)，需要根據(jù)文件大小，計(jì)算圖像所包含的行列號(hào)，或者需要事先知道圖像大小(矩陣大小)。raw文件按圖像上行到下行、左列到右列順序存儲(chǔ)。

bmp格式：bmp文件數(shù)據(jù)區(qū)按圖像上下行到上行、左列列到右列順序存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)區(qū)。bmp文件由文件頭、信息頭、顏色表、數(shù)據(jù)區(qū)四個(gè)部分組成。

做raw格式文件到bmp格式文件的轉(zhuǎn)化，先要為bmp格式文件申請(qǐng)四部分的內(nèi)存：文件頭，位圖信息頭，顏色表，圖象數(shù)據(jù)，然后根據(jù)輸入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息計(jì)算出這幾部分的值，賦給他們，寫到bmp文件中去。

(2)灰度圖象的線性拉伸：

灰度變化是點(diǎn)運(yùn)算，將原圖象的每個(gè)像素的灰度值改成線性變化之后的灰度即可。

灰度的線性變換就是指圖像的中所有點(diǎn)的灰度按照線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行變換?；叶茸儞Q方程如下：

該方程為線性方程。式中參數(shù)為輸入圖像的像素的灰度值，參數(shù)為輸出圖像的。

灰度值。

設(shè)原圖象的灰度范圍為[a,b],變化之后的范圍為[a’,b’]，則：

fa=(b’-a’)/(b-a)。

fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。

如果算出來(lái)的值大于255，則讓它等于255，小于0則讓其等于0。

(3)局部處理(3*3高通濾波，3*3低通濾波)：

局部處理在處理某一像素時(shí)，利用與該像素相鄰的一組像素，經(jīng)過(guò)某種變換得到處理后圖像中某一點(diǎn)的像素值。目標(biāo)像素的鄰域一般是由像素組成的二維矩陣，該矩陣的大小為奇數(shù)，目標(biāo)像素位于該矩陣的中央，即目標(biāo)像素就是區(qū)域的中心像素。經(jīng)過(guò)處理后，目標(biāo)像素的值為經(jīng)過(guò)特定算法計(jì)算后所得的結(jié)果。

實(shí)際上都是利用卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)的，卷積往往用一個(gè)矩陣表示，將矩陣的中心對(duì)齊某個(gè)像素，矩陣中的值乘到相應(yīng)的像素中去，然后將所有乘積加起來(lái)就得到中心像素的灰度值。邊界像素不做處理，仍為原來(lái)的灰度值。求出的像素灰度值若超過(guò)[0~255]，則向離其最近的屬于該范圍的像素值靠攏。

3*3低通濾波的算子見表1。

3*3高通濾波的算子見表2。

表格1。

1/9。

1/9。

1/9。

1/9。

1/9。

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表格2。

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(4)圖象幾何處理(圖象平移，圖象縮放)：

對(duì)于圖像平移來(lái)說(shuō)，若平移量是(tx，ty)，像素在原圖像中的坐標(biāo)為(x0，y0)，則變化后的坐標(biāo)為(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改變像素的灰度值，不必改變位圖信息頭和調(diào)色板內(nèi)容。

對(duì)于圖像縮放，假設(shè)放大因子為ratio，縮放的變換矩陣為：

圖像信息頭中新圖像的寬度和高度都變?yōu)樵瓉?lái)寬度和高度分別與水平垂直比例的乘積，圖像大小變?yōu)樾聦挾?變?yōu)?的整數(shù)倍)與新高度的乘積。

(5)灰度圖象中值濾波：

中值濾波也屬于局部處理的一種，將窗口中的各個(gè)像素排序之后排序，取中值賦給模板中心的像素，所以窗口中個(gè)數(shù)一般是基數(shù)。

我用的中值濾波窗口是十字絲的9個(gè)數(shù)的窗口。

(6)灰度圖象邊緣檢測(cè)：

邊緣檢測(cè)有三種算子：roberts，prewit，sobel。三種算子都是做一階差分的，通過(guò)算子算出各個(gè)像素的梯度值，將水平梯度的絕對(duì)值和垂直梯度的絕對(duì)值相加，若此梯度值大于某個(gè)閾值，則將其灰度值賦為255，否則賦為0。

(7)圖象旋轉(zhuǎn)：

圖像旋轉(zhuǎn)一般是以圖像中心為中心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)，利用圖像的四個(gè)角點(diǎn)求出圖像旋轉(zhuǎn)后的大小。

先計(jì)算以圖像中心為原點(diǎn)坐標(biāo)系下原圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)值，按照旋轉(zhuǎn)矩陣計(jì)算其旋轉(zhuǎn)之后的坐標(biāo)值，根據(jù)四個(gè)角點(diǎn)的新坐標(biāo)值計(jì)算出最大寬度和高度作為新圖像的寬度和高度值，按照計(jì)算值修改位圖信息頭，申請(qǐng)一塊新內(nèi)存，存儲(chǔ)旋轉(zhuǎn)后圖像的灰度值。

旋轉(zhuǎn)矩陣如下：

同樣要求各個(gè)像素在原圖像中的坐標(biāo)，先將新圖像的坐標(biāo)系平移到圖像中心，做逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，然后再平移到屏幕左上角，然后將原圖像對(duì)應(yīng)坐標(biāo)的值賦給新圖像。

(8)圖象二值化：

判斷分析法：假定圖像的灰度區(qū)間為[0，l-1]，則選擇一閾值t將圖像的像素分為兩組。

為最大值所對(duì)應(yīng)的t，就是所求判斷分析法的分割閾值。

搜尋到閾值之后，灰度值小于閾值的像素賦0，其他的賦1，修改文件信息頭，調(diào)色板，申請(qǐng)新內(nèi)存。

(9)圖象直方圖：

統(tǒng)計(jì)各灰度值出現(xiàn)的頻數(shù)，以及像素的總個(gè)數(shù)，用頻數(shù)除以總個(gè)數(shù)作為頻率，以灰度值作為橫坐標(biāo)，頻率作為縱坐標(biāo)繪圖。

三、實(shí)驗(yàn)過(guò)程和步驟。

首先要建立一個(gè)基于mfc的多文檔工程，將視圖基類改為滾動(dòng)視圖，以自己的學(xué)號(hào)命名。

我用的是書上給的cdib類，類里面有獲取bmp寬度，高度的函數(shù)，有指向位圖信息頭的指針，指向圖象數(shù)據(jù)的指針，因此我在文檔類(doc類)里定義了一個(gè)cdib類的對(duì)象，打開以及保存文件的時(shí)候利用這個(gè)對(duì)象去調(diào)用cdib里讀取與存儲(chǔ)文件的函數(shù)，并且可以利用這個(gè)對(duì)象的兩個(gè)指針對(duì)打開的圖象進(jìn)行各種操作。

格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：

首先建立一個(gè)rawtobmp的對(duì)話框，在上面加上四個(gè)編輯框(一個(gè)輸入打開文件的路徑一個(gè)輸入保存文件的路徑，另兩個(gè))，兩個(gè)按鈕，以及默認(rèn)的確認(rèn)，取消按鈕。利用類向?qū)Р迦氪藢?duì)話框類，并且為前兩個(gè)編輯框定義cstring的兩個(gè)變量，用來(lái)存儲(chǔ)打開與保存文件的路徑。同時(shí)為兩個(gè)瀏覽按鈕添加消息響應(yīng)函數(shù)，在消息函數(shù)里創(chuàng)建cfiledialog對(duì)象，利用此對(duì)象的函數(shù)將兩個(gè)路徑值賦給前兩個(gè)編輯框的成員變量。再為ok鍵添加消息響應(yīng)函數(shù)，分別定義bmp格式文件前三部分?jǐn)?shù)據(jù)變量，計(jì)算出各變量的值，并且利用一個(gè)cfile對(duì)象獲取raw圖象的數(shù)據(jù)，利用另一個(gè)cfile對(duì)象將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到所輸入的路徑的文件中去，cfile對(duì)象的read函數(shù)會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)文件。

然后在菜單上新建一個(gè)菜單，為菜單添加消息響應(yīng)函數(shù)，在其消息響應(yīng)函數(shù)里創(chuàng)建rowtobmp對(duì)話框。這樣點(diǎn)擊菜單后就會(huì)彈出一個(gè)對(duì)話框，按確定鍵之后就可以讀取raw文件并且存儲(chǔ)bmp文件，完成整個(gè)消息循環(huán)。

2.灰度圖象的線性拉伸：

向圖像數(shù)據(jù)部分的指針m_dib.m_pbits，在數(shù)組中查出每個(gè)像素變化后的灰度值，并將此值賦給指針m_pbits指向的內(nèi)存。刷新視圖。

然后在菜單中加上線性拉伸的菜單，為該菜單的id添加消息響應(yīng)函數(shù)，在該函數(shù)中創(chuàng)建對(duì)話框，并調(diào)用文檔類線性拉伸的函數(shù)，將對(duì)話框的兩個(gè)成員變量傳給此函數(shù)。

3.局部處理：

在文檔類里添加低通濾波和高通濾波的成員函數(shù)，在函數(shù)中使用m_dib對(duì)象中指向圖像數(shù)據(jù)部分的指針m_pbits，首先申請(qǐng)一個(gè)新內(nèi)存，將原來(lái)圖像的灰度值存儲(chǔ)起來(lái)，然后定義9個(gè)byte類型的指針，利用雙重嵌套循環(huán)，在循環(huán)中每次用這9個(gè)指針指向復(fù)制圖像對(duì)應(yīng)模板中的9個(gè)數(shù)，然后按照模板中的數(shù)值計(jì)算出中心像素的灰度值，判斷是否超過(guò)范圍，如果超過(guò)范圍則做相應(yīng)的處理，否則將此值直接賦給m_pbits中對(duì)應(yīng)的中心像素。循環(huán)之后刷新視圖。

添加局部處理的菜單，為菜單設(shè)置消息響應(yīng)函數(shù)，在菜單消息響應(yīng)函數(shù)中調(diào)用文檔類的函數(shù)，完成對(duì)m_dib的處理。

4.圖像幾何變換：

建立平移對(duì)話框，定義兩個(gè)成員變量，分別存儲(chǔ)輸入的水平位移和垂直位移。

在文檔類里添加平移函數(shù)，申請(qǐng)一塊新內(nèi)存復(fù)制原圖像的信息，在函數(shù)中將。

外層循環(huán)變量i視為縱坐標(biāo)，內(nèi)層循環(huán)變量j視為橫坐標(biāo)，通過(guò)雙重循環(huán)，對(duì)每個(gè)像素，求出其在原圖像中的坐標(biāo)(i0，j0)，將復(fù)制圖像中的對(duì)應(yīng)(i0，j0)的像素灰度值賦給m_dib.m_pbits指針中的圖像。如果在原圖像中找不到該像素，置為背景色。刷新視圖。

在菜單中添加圖像平移菜單，并為該菜單添加消息響應(yīng)函數(shù)，在此函數(shù)中創(chuàng)建平移對(duì)話框，調(diào)用文檔類的平移函數(shù)，將對(duì)話框的成員變量傳入該函數(shù)。

建立縮放對(duì)話框類，為此類定義兩個(gè)成員變量，存儲(chǔ)輸入的水平縮放因子和垂直縮放因子。

再在文檔類中添加縮放函數(shù)，利用m_dib.m_pbmi(指向位圖信息頭的指針)，修改位圖信息頭中的寬度，高度，圖像大小。計(jì)算出新圖像的大小，申請(qǐng)一塊新內(nèi)存存儲(chǔ)新圖像，同平移函數(shù)一樣，計(jì)算出每個(gè)像素在原圖像中的坐標(biāo)，i0=i/pratio,j0=j/vratio,pratio與vratio分別為水平縮放因子和垂直縮放因子。將原圖像中對(duì)應(yīng)坐標(biāo)的灰度值賦給新內(nèi)存，然后將m_dib.m_pbit指向新內(nèi)存，刷新視圖。

5.中值濾波：

在文檔類中添加兩個(gè)成員函數(shù)。一個(gè)用來(lái)把傳入的指針里的內(nèi)容排序，一個(gè)用來(lái)做中值濾波。也要申請(qǐng)一塊新內(nèi)存來(lái)復(fù)制原圖像的信息，雙重嵌套循環(huán)，邊界像素不處理，對(duì)每個(gè)像素，使用一個(gè)大小為9個(gè)字節(jié)的數(shù)組來(lái)存放復(fù)制圖像窗口中各像素值，然后將數(shù)組首地址傳入排序的函數(shù)中，將中間的值賦給當(dāng)前圖像窗口中心的像素。排序函數(shù)我用的是快速排序法。

在菜單中添加中值濾波菜單項(xiàng)，為其添加消息響應(yīng)函數(shù)，調(diào)用文檔類的中值濾波函數(shù)。

6.邊緣檢測(cè)：

在文檔類中定義三個(gè)函數(shù)，分別為roberts，prewit，sobel算子處理函數(shù)，處理時(shí)，先申請(qǐng)新內(nèi)存復(fù)制原來(lái)圖像信息，邊界像素不作處理，對(duì)每個(gè)像素值，求出其在復(fù)制圖像中的梯度，判斷，若梯度值大于150(這個(gè)是我自己定的)，則將灰度值賦為255，否則置零。

菜單中添加邊緣檢測(cè)菜單，置屬性為pop—up，添加三個(gè)下一級(jí)菜單，分別為roberts，prewit，sobel，各個(gè)菜單的消息響應(yīng)函數(shù)中調(diào)用文檔類中各自的處理函數(shù)。

7.圖像旋轉(zhuǎn)：

創(chuàng)建一個(gè)對(duì)話框輸入旋轉(zhuǎn)角度，在文檔類中添加成員函數(shù)。

先將角度化為弧度值。

計(jì)算原圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)，以及新圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)。

根據(jù)新圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)，取對(duì)角線上兩個(gè)點(diǎn)橫坐標(biāo)差值較大值作為寬度，縱坐標(biāo)差值較大值作為高度。

根據(jù)計(jì)算出來(lái)的高度和寬度修改文件信息頭，并且申請(qǐng)內(nèi)存存儲(chǔ)新圖像。

計(jì)算每點(diǎn)的像素在原來(lái)圖像中的坐標(biāo)從而獲取其灰度值，寫入新內(nèi)存。

將m_dib.m_pbits指向該新內(nèi)存。刷新視圖。

添加圖像旋轉(zhuǎn)菜單，在菜單響應(yīng)函數(shù)中創(chuàng)建對(duì)話框，調(diào)用文檔類中旋轉(zhuǎn)函數(shù)，將對(duì)話框中獲取的角度傳給旋轉(zhuǎn)函數(shù)。

8.圖像二值化：

在文檔類添加一個(gè)成員函數(shù)，根據(jù)傳人的圖像和閾值返回組間方差和組內(nèi)方差的比值。

再添加一個(gè)成員函數(shù)，進(jìn)行二值化。

在函數(shù)中：

計(jì)算新bmp文件的大小，申請(qǐng)一塊新內(nèi)存，存儲(chǔ)新的整個(gè)bmp文件的信息，將位圖信息頭中bibitcount置為1，調(diào)色板數(shù)組只有兩個(gè)兩個(gè)元素，下標(biāo)為0的三個(gè)灰度值都為0，下標(biāo)為1的三個(gè)灰度值為255。

從最大灰度值到最小灰度值之間搜尋上述函數(shù)返回值最大的值，作為閾值。

對(duì)每個(gè)像素，若其原來(lái)灰度值小于閾值，賦1，否則賦0。

將m_dib,m_pbits指向新內(nèi)存的圖像數(shù)據(jù)部分，m_dib.m_pbmi指向位圖信息頭。

9.圖像直方圖：

為文檔類添加一個(gè)int型指針成員變量m_pgray，在構(gòu)造函數(shù)中將該指針賦空，在文檔類中定義了一個(gè)函數(shù)，統(tǒng)計(jì)各個(gè)灰度值出現(xiàn)的頻數(shù)，申請(qǐng)一個(gè)內(nèi)存，存儲(chǔ)在這個(gè)內(nèi)存中，并將m_pgray指向它。

創(chuàng)建一個(gè)畫直方圖的對(duì)話框，添加picture控件，在控件里調(diào)用文檔類成員變量，畫直方圖。添加一個(gè)滾動(dòng)條，用來(lái)確定閾值，為滾動(dòng)條添加消息響應(yīng)函數(shù)，按照滾動(dòng)條的值進(jìn)行二值化。

在菜單中添加直方圖菜單，添加消息響應(yīng)函數(shù)，在響應(yīng)函數(shù)中創(chuàng)建直方圖對(duì)話框?qū)ο蟆?/p>

最后，因?yàn)槲议_始做工程的時(shí)候沒有把菜單設(shè)計(jì)好，做得有點(diǎn)亂，所以，我又在view里添加wm_contextmenu消息響應(yīng)函數(shù)，在函數(shù)體內(nèi)用cmenu類來(lái)實(shí)現(xiàn)彈出菜單。

四、結(jié)果分析與評(píng)價(jià)。

(1)raw格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：效果見圖1。

圖表1。

老師說(shuō)在轉(zhuǎn)化的時(shí)候后面用一個(gè)循環(huán)會(huì)降低效率，但是實(shí)際上只要寬度是4的整數(shù)倍，后面的循環(huán)就不會(huì)做了。所以這個(gè)算法效率我覺得還行吧。

(2)線性變化：輸入線性變化范圍10~20，效果見圖2。

圖表2。

用了線性查找表之后，這個(gè)算法的效率應(yīng)該會(huì)高很多，但是我的算法里是線性表從0~255都有變化之后的值，實(shí)際上，如果圖片的灰度范圍小一些的話，做了很多無(wú)用的計(jì)算，而且前面已經(jīng)搜尋過(guò)原圖像的最大最小灰度值了，所以線性表的生成循環(huán)可以只從最小灰度做到最大灰度。另外，我設(shè)計(jì)的算法里，如果最大值和最小值輸反了的話，程序會(huì)自動(dòng)交換他們的值，做這個(gè)可能就會(huì)多算一些東西了。

(3)低通濾波：效果見圖3。

圖表3。

取的是8鄰域內(nèi)的平均值，效果不是很好。

高通濾波：效果見圖4。

圖表4。

基本上我覺得邊緣還是有突出了吧。

中值濾波：效果見圖5。

圖表5。

這個(gè)中值濾波的效果我還是比較滿意的，因?yàn)榕判蛩砸{(diào)用其他函數(shù)，我用了快速排序，而且用的是9個(gè)數(shù)的十字絲窗口，所以速度要比25個(gè)數(shù)的窗口快一些。平滑的效果出來(lái)還可以。

(4)邊緣檢測(cè)：

roberts算子：效果見圖6。

圖表6。

prewit算子：效果見圖7。

圖表7。

sobel算子：效果見圖8。

圖表8。

由于prewit算子和sobel算子都用了8個(gè)數(shù)去做，所以效果要好一些，相比之下，sobel算子對(duì)這幅圖又要效果好些，應(yīng)該是對(duì)4鄰域賦予了更大權(quán)的緣故。但是后兩種算法計(jì)算量也要大一些。

(5)圖像平移：效果見圖9。

圖表9。

這個(gè)圖像平移量比較大，所以被裁切的也顯得不真實(shí)了。主要是因?yàn)槲业膱D像大小和坐標(biāo)都沒有變化，所以只在原來(lái)的圖像坐標(biāo)范圍內(nèi)顯示平移后的圖像，實(shí)際上，我既可以改變圖像的大小，并且為了節(jié)省計(jì)算，可以讓循環(huán)變量i和j從一個(gè)新的值開始做計(jì)算，前面的全都賦背景色。

圖像縮放：水平比例0.4，垂直比例0.5，效果見圖10。

圖表10。

在此基礎(chǔ)上旋轉(zhuǎn)：效果見圖11。

圖表11。

這幾種算法主要的計(jì)算量都在for循環(huán)內(nèi)，所以要想優(yōu)化算法的話，必須簡(jiǎn)化循環(huán)里的計(jì)算。不過(guò)我的想法差不多跟書上的差不多，還沒有什么優(yōu)化。也許，這種優(yōu)化的算法需要看很多別人做的好程序才能慢慢自己學(xué)會(huì)吧。

(6)二值化(判斷分析法)：效果見圖12。

圖表12。

實(shí)際上，我用直方圖看的最佳閾值應(yīng)該在100多左右，而我做的程序閾值好像偏小一些，所以效果不太好，我計(jì)算組間方差和組內(nèi)方差的時(shí)候調(diào)用了一個(gè)函數(shù)專門求閾值，可能這里的計(jì)算還是有一點(diǎn)問題。而且在我的函數(shù)里，要256次調(diào)用這個(gè)函數(shù)，又因?yàn)橛?jì)算機(jī)是按字節(jié)處理數(shù)據(jù)的，因此寫圖像數(shù)據(jù)的時(shí)候要用每8個(gè)寫到一個(gè)數(shù)組中，然后通過(guò)計(jì)算得到字節(jié)類型的值，這些都使得我的算法效率比較低，最后一個(gè)問題，我覺得如果使用位運(yùn)算會(huì)快一些，但是前面的問題還沒有想到比較好的解決方法。

(7)直方圖：效果見圖13。

這個(gè)圖像255的像素太多，如果我沒算錯(cuò)的話，量化應(yīng)該不是很好吧。

圖表13。

五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)與體會(huì)。

這次實(shí)驗(yàn)學(xué)到最大的東西，是自己總算有mfc編程的概念了，雖然自己vc++考試的分?jǐn)?shù)還不錯(cuò)，但是里面的很多東西，不通過(guò)自己的編程時(shí)絕對(duì)不能真正理解。比如說(shuō)封裝性，這次用cdib的方便，很好地利用了類的封裝性。另外，比如mfc是基于消息響應(yīng)機(jī)制的，這就決定了，要利用鼠標(biāo)或者菜單響應(yīng)函數(shù)去實(shí)現(xiàn)功能，而用c語(yǔ)言編寫程序的時(shí)候，完全是按主函數(shù)的線程來(lái)的。

另外，我也學(xué)會(huì)了調(diào)試的真正含義。以前都只知道那幾個(gè)按鍵是做什么用的，調(diào)試的真正目的，是根據(jù)自己的算法來(lái)檢驗(yàn)程序計(jì)算的各個(gè)值是否符合，從而可以很快速方便地查到自己的錯(cuò)誤。

自學(xué)也是很重要的一方面。實(shí)際上，在現(xiàn)在來(lái)說(shuō)，用msdn也不是很難的事了，我們不應(yīng)該被英文打到，而且現(xiàn)在，隨著對(duì)一些專有名詞熟悉了之后，看msdn也容易一些了，萬(wàn)一不懂的函數(shù)，也可以利用網(wǎng)絡(luò)查到很多函數(shù)功能用法的解釋。

剛開始的時(shí)候做的是位圖的讀取和顯示，實(shí)在是不知從哪里做起，所以就照著實(shí)驗(yàn)書上敲了前面的部分，但是慢慢地也看懂了代碼的意思。所以后來(lái)的基本上都是自己做的了，但是算法還是基本上和書上差不多。不過(guò)自己編的時(shí)候還是有很多細(xì)節(jié)的部分沒有注意到，比如說(shuō)，強(qiáng)制數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，我自己編的時(shí)候沒有注意這個(gè)問題，結(jié)果出了很多錯(cuò)，有些事由于函數(shù)調(diào)用引起的，有些是由于不等號(hào)兩邊數(shù)據(jù)的匹配問題，還有的是由于指針的移動(dòng)，直到這個(gè)時(shí)候，才真正明白實(shí)驗(yàn)書上程序?yàn)槭裁茨敲炊鄰?qiáng)制類型轉(zhuǎn)換，雖然書上很多東西不是盡善盡美，但是對(duì)于我這種剛開始學(xué)會(huì)編程的人還是有很多可以學(xué)習(xí)的地方的。

如老師所說(shuō)，算法的效率是很重要的。要提高算法的效率，一個(gè)是要簡(jiǎn)化計(jì)算(不得不說(shuō)，這需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ))，另外一個(gè)就是要避免許多重復(fù)的計(jì)算。在參考書上的程序里，很多時(shí)候，為了避免這種重復(fù)的計(jì)算(在循環(huán)中表現(xiàn)尤其明顯)，會(huì)把某些數(shù)當(dāng)常數(shù)算出來(lái)，只要后來(lái)加上這個(gè)常數(shù)就可以，這樣，效率高很多。

另外，對(duì)許多出錯(cuò)的情況，我的程序里也沒有做好。比如，如果打開的不是8位圖像，我的程序不會(huì)提示錯(cuò)誤，正常結(jié)束，而可能做錯(cuò)，所以，這也是我應(yīng)該向別人程序?qū)W習(xí)的地方。

最后一個(gè)，自己菜單的布局也是很亂的。要從一開始就布局好。

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇四

圖像處理技術(shù)是通過(guò)數(shù)字化的方式對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析的一種技術(shù)。它基于數(shù)字圖像處理原理，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行獲取、存儲(chǔ)、傳輸、顯示等多種操作，以提取出圖像中的有用信息，并對(duì)其進(jìn)行相關(guān)的處理和分析。圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、機(jī)器人視覺、遠(yuǎn)程遙感、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。通過(guò)圖像處理技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮、識(shí)別等多種功能，為人類的生活和工作帶來(lái)了極大的便利。

二、常見的圖像處理算法和方法。

在圖像處理技術(shù)中，常見的有多種算法和方法，如傅里葉變換、濾波器、邊緣檢測(cè)、圖像分割、圖像壓縮等。傅里葉變換是一種將圖像從空域轉(zhuǎn)換到頻域的方法，通過(guò)對(duì)頻域圖像的處理，可以獲得空域圖像無(wú)法得到的信息。濾波器則是一種可以通過(guò)加權(quán)和加和操作來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行處理的方法，通過(guò)選擇不同的濾波器，可以實(shí)現(xiàn)圖像的模糊、銳化、降噪等功能。邊緣檢測(cè)是指通過(guò)計(jì)算圖像灰度變化的梯度來(lái)確定圖像邊緣的位置，常見的邊緣檢測(cè)算法有Sobel算子、拉普拉斯算子等。圖像分割則是將一幅圖像分成若干個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有較強(qiáng)的統(tǒng)一性，常見的圖像分割算法有基于閾值的分割算法、基于區(qū)域的分割算法等。圖像壓縮則是通過(guò)減少圖像的冗余信息，以達(dá)到減小圖像文件大小的目的，常見的圖像壓縮算法有JPEG、PNG等。

圖像處理技術(shù)在許多領(lǐng)域中都取得了顯著的應(yīng)用效果。在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，利用圖像處理技術(shù)可以對(duì)人體內(nèi)部器官進(jìn)行分割和重建，從而幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和手術(shù)規(guī)劃。在機(jī)器人視覺領(lǐng)域，利用圖像處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知和理解，從而提高機(jī)器人的智能水平。在遠(yuǎn)程遙感領(lǐng)域，利用圖像處理技術(shù)可以對(duì)地球表面的影像進(jìn)行處理和分析，從而了解地球表面的變化和特征。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，利用圖像處理技術(shù)可以對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭捕捉到的圖像進(jìn)行分析和識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤和行為檢測(cè)。這些應(yīng)用實(shí)例充分展示了圖像處理技術(shù)的豐富實(shí)用性和廣泛應(yīng)用性，為各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)了巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

盡管圖像處理技術(shù)在許多領(lǐng)域中取得了重要的進(jìn)展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。首先，圖像處理技術(shù)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，所需的計(jì)算和存儲(chǔ)資源較大。其次，圖像處理算法和方法在不同場(chǎng)景下的適應(yīng)性和魯棒性仍不夠。此外，圖像處理技術(shù)在對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)處理時(shí)，可靠性和實(shí)時(shí)性需要進(jìn)一步提高。未來(lái)，圖像處理技術(shù)的發(fā)展應(yīng)注重提高算法和方法的效率和穩(wěn)定性，進(jìn)一步探索深度學(xué)習(xí)和人工智能等新技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用，并加強(qiáng)與其他領(lǐng)域的交叉合作，以推動(dòng)圖像處理技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和進(jìn)一步發(fā)展。

五、我的體會(huì)與展望。

在學(xué)習(xí)和應(yīng)用圖像處理技術(shù)的過(guò)程中，我深切體會(huì)到了圖像處理技術(shù)的強(qiáng)大和廣泛應(yīng)用性。通過(guò)學(xué)習(xí)圖像處理算法和方法，我能夠?qū)D像進(jìn)行各種操作和分析，從而提取出有用的信息，實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)和復(fù)原等功能。同時(shí)，圖像處理技術(shù)還讓我更好地理解了計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別等相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)，提升了我的綜合能力和創(chuàng)新思維。展望未來(lái)，我希望能夠繼續(xù)深入學(xué)習(xí)和研究圖像處理技術(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中打造更多有意義的項(xiàng)目和產(chǎn)品，為人類的生活和工作帶來(lái)更多的便利和改變。

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇五

在進(jìn)行ps圖像處理實(shí)習(xí)的一個(gè)月里，我深深地體會(huì)到了圖像處理的魅力和挑戰(zhàn)。不僅學(xué)到了專業(yè)的技能，還培養(yǎng)了一種耐心和細(xì)致的態(tài)度。實(shí)習(xí)期間，我通過(guò)與同事的合作和自己的努力，不斷克服各種難題，取得了一定的成績(jī)。下面，我將從實(shí)習(xí)前期準(zhǔn)備、實(shí)習(xí)中學(xué)習(xí)的技術(shù)、與同事的合作、實(shí)習(xí)帶給我的收獲以及未來(lái)的發(fā)展展望等五個(gè)方面進(jìn)行總結(jié)和分享。

首先，為了做好這次實(shí)習(xí)，我在實(shí)習(xí)前做了充分的準(zhǔn)備。我先通過(guò)書籍和網(wǎng)絡(luò)資源學(xué)習(xí)了ps圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)，例如調(diào)色、修圖、圖層等等。這為我后續(xù)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。其次，我還參加了一些與圖像處理相關(guān)的培訓(xùn)課程，例如攝影和美術(shù)等。這些課程不僅提高了我的藝術(shù)素養(yǎng)，還幫助我更好地理解和把握ps圖像處理的技術(shù)。

在實(shí)習(xí)過(guò)程中，我學(xué)習(xí)了很多ps圖像處理的技術(shù)。首先是調(diào)色技術(shù)。通過(guò)調(diào)整色相、對(duì)比度和亮度等參數(shù)，我可以讓圖像更加飽滿和生動(dòng)。其次是修圖技術(shù)。我學(xué)會(huì)了使用修復(fù)工具和克隆工具來(lái)修復(fù)照片的缺陷和瑕疵，讓照片看起來(lái)更加完美。另外，我還學(xué)習(xí)了圖層的使用和合成技術(shù)，這使得我可以將多張照片合成一張，創(chuàng)造出更加獨(dú)特的效果。

與同事的合作是實(shí)習(xí)過(guò)程中非常重要的一部分。每天，我都會(huì)與同事們分享自己的學(xué)習(xí)和心得體會(huì)。有時(shí)候，我們會(huì)一起探討和研究一些難題，共同解決問題。通過(guò)與同事的合作，我不僅學(xué)到了更多的知識(shí)和技術(shù)，還養(yǎng)成了團(tuán)隊(duì)合作的習(xí)慣。我發(fā)現(xiàn)，通過(guò)與他人分享和交流，不僅可以加深自己的理解，還可以得到更好的解決方案。

實(shí)習(xí)帶給我的收獲非常豐富。首先，我在這一個(gè)月的時(shí)間里大大提高了我的ps圖像處理技術(shù)。通過(guò)實(shí)際操作，我不僅掌握了更多的技巧，還培養(yǎng)了一種耐心和細(xì)致的態(tài)度。其次，我還提升了自己的溝通和團(tuán)隊(duì)合作能力。在與同事的合作過(guò)程中，我學(xué)會(huì)了傾聽他人的意見，尊重他人的貢獻(xiàn)，共同努力解決問題。最重要的是，這次實(shí)習(xí)為我未來(lái)的發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。我相信，通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)和實(shí)踐，我可以在圖像處理這個(gè)領(lǐng)域取得更大的成就。

展望未來(lái)，我希望能在ps圖像處理領(lǐng)域深耕細(xì)作，并不斷提升自己的技術(shù)和能力。我會(huì)繼續(xù)關(guān)注和學(xué)習(xí)最新的圖像處理技術(shù)，參加相關(guān)的培訓(xùn)和講座，保持自己的競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，我也希望能有機(jī)會(huì)參與更多的項(xiàng)目和合作，拓寬自己的眼界和經(jīng)驗(yàn)。我相信，只要努力不懈，我一定能在圖像處理領(lǐng)域有所建樹。

綜上所述，這次ps圖像處理實(shí)習(xí)給我?guī)?lái)了很多收獲和啟發(fā)。通過(guò)充分準(zhǔn)備、學(xué)習(xí)技術(shù)、與同事的合作、實(shí)踐操作以及總結(jié)反思，我在這一個(gè)月的時(shí)間里取得了一定的成績(jī)，并為未來(lái)的發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。我相信，通過(guò)不斷努力和學(xué)習(xí)，我一定能成為一名專業(yè)的圖像處理師，為社會(huì)和客戶創(chuàng)造更多的價(jià)值。

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇六

作為一名大三學(xué)生，我很榮幸有機(jī)會(huì)參加了一家著名設(shè)計(jì)公司的實(shí)習(xí)項(xiàng)目，我在一個(gè)月的時(shí)間里進(jìn)行了有關(guān)PS圖像處理的實(shí)踐。這段時(shí)間不僅讓我更加熟悉了PS軟件的使用，還深入了解了專業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的一些技巧和經(jīng)驗(yàn)。在這個(gè)過(guò)程中，我獲得了很多寶貴的體會(huì)，下面我將分享一些關(guān)于PS圖像處理實(shí)習(xí)的心得體會(huì)。

第二段：技術(shù)上的成長(zhǎng)。

在實(shí)習(xí)期間，我首先要感謝公司領(lǐng)導(dǎo)和導(dǎo)師的悉心指導(dǎo)，正是他們的幫助讓我在技術(shù)上有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。我學(xué)會(huì)了如何提取圖像中的特定區(qū)域，進(jìn)行圖像的修補(bǔ)和修飾，以及如何調(diào)整圖像的色彩、對(duì)比度和亮度等細(xì)節(jié)。在學(xué)習(xí)的過(guò)程中，我也經(jīng)常和同事們交流討論、互相學(xué)習(xí)，不斷改進(jìn)自己的技能。通過(guò)實(shí)際操作，我發(fā)現(xiàn)只有不斷練習(xí)和思考，才能更好地掌握?qǐng)D像處理的技術(shù)。

第三段：專業(yè)素養(yǎng)的提升。

除了技術(shù)上的成長(zhǎng)外，我的專業(yè)素養(yǎng)也得到了提升。在實(shí)習(xí)期間，我參與了不少真實(shí)案例的處理，從中了解到了不同行業(yè)對(duì)于圖像處理的需求和要求。我學(xué)會(huì)了充分傾聽客戶的需求，并能夠根據(jù)客戶的要求進(jìn)行有效的圖像處理。此外，我還學(xué)會(huì)了如何在短時(shí)間內(nèi)完成大量的圖像處理任務(wù)，提高工作效率。這些經(jīng)歷不僅讓我對(duì)于專業(yè)素養(yǎng)有了深入理解，也使我對(duì)于未來(lái)的職業(yè)規(guī)劃有了更明確的方向。

第四段：團(tuán)隊(duì)合作的重要性。

在實(shí)習(xí)期間，我和同事們經(jīng)常一起合作完成一些項(xiàng)目。通過(guò)與他人的合作，我深刻體會(huì)到了團(tuán)隊(duì)合作的重要性。團(tuán)隊(duì)合作不僅能夠減輕個(gè)人的工作壓力，還能夠獲得更多的建議和意見，提高工作效率和質(zhì)量。我學(xué)會(huì)了有效地溝通和協(xié)調(diào)，學(xué)會(huì)了傾聽他人的意見并能夠靈活調(diào)整自己的工作方案。這種團(tuán)隊(duì)合作精神不僅在圖像處理的實(shí)習(xí)中有用，將來(lái)在工作中也是必不可少的。

第五段：個(gè)人成長(zhǎng)與展望。

通過(guò)這次PS圖像處理的實(shí)習(xí)，我不僅在技術(shù)上有了較大的進(jìn)步，也提升了自己的專業(yè)素養(yǎng)和團(tuán)隊(duì)合作能力。更重要的是，我明確了自己未來(lái)的發(fā)展方向，對(duì)于設(shè)計(jì)行業(yè)有了更深入的認(rèn)識(shí)。我希望將來(lái)能夠在這個(gè)行業(yè)中發(fā)光發(fā)熱，成為一名優(yōu)秀的設(shè)計(jì)師，為社會(huì)做出更大的貢獻(xiàn)。在未來(lái)的學(xué)習(xí)和工作中，我將繼續(xù)努力學(xué)習(xí)，不斷提升自己的技能和專業(yè)素養(yǎng)，為實(shí)現(xiàn)自己的夢(mèng)想而不懈努力。

總結(jié)。

通過(guò)這次PS圖像處理的實(shí)習(xí)經(jīng)歷，我不僅學(xué)到了專業(yè)知識(shí)和技能，也提升了自己的綜合能力和素質(zhì)。這段實(shí)習(xí)經(jīng)歷不僅對(duì)于我個(gè)人的成長(zhǎng)有著重要的影響，也讓我更加堅(jiān)定了自己的職業(yè)規(guī)劃。我相信只要不斷學(xué)習(xí)和努力，我一定能夠在這個(gè)領(lǐng)域中取得更好的成績(jī)，實(shí)現(xiàn)自己的理想。

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇七

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是四清在教學(xué)設(shè)計(jì)中的運(yùn)用，要求教師必須掌握一定的結(jié)構(gòu)圖制作方法為自己的教學(xué)服務(wù)。通過(guò)學(xué)習(xí)，我對(duì)知識(shí)結(jié)構(gòu)圖有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)，知道了好多以前根本沒有接觸過(guò)的東西，收獲很大，下面我就談?wù)勛约旱捏w會(huì)。

運(yùn)用知識(shí)結(jié)構(gòu)圖可以將我們用語(yǔ)言難以表達(dá)清楚的問題直觀、形象地展現(xiàn)給學(xué)生，有助于教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)的突破；在教學(xué)過(guò)程中把豐富多彩的圖片資料展示給學(xué)生，可以引起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；通過(guò)某些問題的設(shè)置，可以培養(yǎng)學(xué)生對(duì)教學(xué)過(guò)程的參與意識(shí)，加深他們對(duì)問題的認(rèn)識(shí)和理解程度；選擇合適的媒體進(jìn)行教學(xué)，可以增大我們的課容量，節(jié)約時(shí)間。

要讓四清知識(shí)結(jié)構(gòu)圖在教學(xué)中發(fā)揮出應(yīng)有的作用，它必須具備以下幾個(gè)特點(diǎn)：

1、教學(xué)性

這是結(jié)構(gòu)圖最重要的一個(gè)特點(diǎn)。課件必須為教學(xué)服務(wù)，必須符合學(xué)科的教學(xué)規(guī)律，反映學(xué)科的教學(xué)過(guò)程和教學(xué)策略。在課件制作中，結(jié)構(gòu)圖的選擇與組織、問題的設(shè)置等方面都必須體現(xiàn)這一特性。同時(shí)應(yīng)深入淺出、注意啟發(fā)。

2、科學(xué)性

“科學(xué)性”是知識(shí)結(jié)構(gòu)圖最基本的特點(diǎn)。結(jié)構(gòu)圖所涉及的內(nèi)容必須科學(xué)、準(zhǔn)確、健康、符合邏輯、層次清楚、合情合理，同時(shí)還要符合學(xué)生的年齡特點(diǎn)與知識(shí)水平。

3、美觀性

結(jié)構(gòu)圖還包含各種類型的圖標(biāo)、樹形等，讓教師在課堂上更有靈活性，根據(jù)實(shí)際選擇不同的學(xué)習(xí)路徑。

1、結(jié)構(gòu)圖制作要簡(jiǎn)潔實(shí)用

知識(shí)結(jié)構(gòu)圖畢竟是一種輔助手段，它是用來(lái)輔助我們的教學(xué)的。一個(gè)好的課件關(guān)鍵在于它的實(shí)用性，應(yīng)該說(shuō)只要是有助于突破重點(diǎn)難點(diǎn)、有助于引起學(xué)生的深刻思考、有助于加深學(xué)生對(duì)問題的認(rèn)識(shí)的課件就是好的知識(shí)結(jié)構(gòu)圖。

2、注意色彩的合理應(yīng)用

色彩的應(yīng)用可以給結(jié)構(gòu)圖增加感染力，但運(yùn)用要適度，以不分散學(xué)生的注意力為原則。

3、注意字、圖的混合

對(duì)于一些重點(diǎn)的字、詞、句，除了采用不同的字號(hào)、字體和字形加以強(qiáng)調(diào)。

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇八

數(shù)字圖像處理的信息源基本是二維數(shù)據(jù)，處理信息量較大。對(duì)計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度、存儲(chǔ)空間等要求高。

數(shù)字圖像處理的傳輸頻帶要求高。與語(yǔ)音信息相比，傳輸占用的頻帶要高幾千倍。所以，就對(duì)圖像壓縮技術(shù)形成了有效的研究需求。

數(shù)字圖像中每一個(gè)像素并非獨(dú)立的，相互關(guān)聯(lián)性較高。很多相鄰像素之間有相同或相近的數(shù)值。

所以，圖像處理技術(shù)中數(shù)據(jù)壓縮的可能性較高。

由于圖像是視覺三維意識(shí)的二維映射。因此，計(jì)算機(jī)要識(shí)別和處理三維形態(tài)就要進(jìn)行適當(dāng)?shù)哪：幚砘蚋郊恿康钠ヅ洹?/p>

處理后的數(shù)字圖像是形成人為視覺理解和應(yīng)用評(píng)估的依據(jù)，因此處理結(jié)果必然受到人為的意識(shí)形態(tài)的影響。所以，在計(jì)算機(jī)視覺研究中，人為的感知機(jī)理必然對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的研究產(chǎn)生影響。

由于在圖像處理中，像素陣列很大，在空間域中涉及計(jì)算量對(duì)計(jì)算機(jī)硬件的要求非常高，所以，必須引入圖像的函數(shù)變換進(jìn)行計(jì)算簡(jiǎn)化。利用函數(shù)變換的間接處理方法，如傅里葉變換、離散余弦變換、walsh變換等，不但可以降低計(jì)算強(qiáng)度，而且可以得到高效的計(jì)算。

圖像的像素矩陣編碼壓縮技術(shù)可以降低定義圖像數(shù)據(jù)的比特?cái)?shù)量，并減少圖像處理和傳輸時(shí)間，進(jìn)而節(jié)省存儲(chǔ)空間。

圖像的增強(qiáng)處理過(guò)程中不涉及圖像質(zhì)量降低的主要成因，目的是要突出圖像矩陣中敏感的像素群。圖像的復(fù)原處理需要對(duì)圖像質(zhì)量降低的主要成因進(jìn)行調(diào)查，進(jìn)而采取相應(yīng)濾波處理技術(shù)，復(fù)原和重構(gòu)原有的像素矩陣。

圖像分割處理是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵處理手段之一。是將圖像中敏感的主要像素群作為主要處理對(duì)象，包括區(qū)域特征、邊緣特征等，是對(duì)敏感像素群進(jìn)行識(shí)別、理解和分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)特征。

作為最簡(jiǎn)單的.二值圖像可采用其幾何特性識(shí)別物體的特性，一般圖像的理解方法采用二維形狀理解，它有邊界理解和區(qū)域理解兩類方法。對(duì)于三維物體理解，有體積理解、表面理解、圓柱體的廣義理解等。

圖像識(shí)別處理基本采用傳統(tǒng)的模式識(shí)別方式，有統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別和結(jié)構(gòu)模式識(shí)別兩種，隨著研究廣泛進(jìn)行，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別和模糊模式識(shí)別也得到不同程度的重視，進(jìn)行廣泛研究。

數(shù)字圖像處理技術(shù)與模擬圖像處理技術(shù)在基本原理上的差異之處，是數(shù)字化處理技術(shù)不可能在圖像的傳輸、存儲(chǔ)或復(fù)制等操作處理過(guò)程中，使圖像質(zhì)量有所降低。圖像在數(shù)字化過(guò)程中精確地再現(xiàn)了原模擬圖像，則在數(shù)字圖像處理過(guò)程中就能夠確保無(wú)損于圖像的各項(xiàng)數(shù)字化指標(biāo)。

依據(jù)現(xiàn)有的數(shù)字化技術(shù)，在圖像數(shù)字化設(shè)備的性能滿足要求的情況下，完全可以數(shù)字化模擬圖像成為目標(biāo)精度的二維數(shù)組。目前的數(shù)字化掃描儀能夠?qū)⒏鱾€(gè)像素的灰度等級(jí)量化處理為48位甚至更高，這就說(shuō)明數(shù)字化圖像的精度可以滿足幾乎所有的應(yīng)用需求。對(duì)于數(shù)字化處理設(shè)備來(lái)說(shuō)，無(wú)論二位數(shù)組的規(guī)模，也不考慮像素的量化位數(shù)，處理過(guò)程基本是相同的。從原理的角度來(lái)看，無(wú)論圖像的量化精度達(dá)到什么程度，在技術(shù)上都是可以完成的，只需要在處理修改過(guò)程中的數(shù)組技術(shù)參數(shù)。而在圖像的模擬量化處理過(guò)程中，要想把量化處理精度提升，就需要采用非常高等級(jí)的硬件設(shè)備或大規(guī)模提升處理裝置的技術(shù)參數(shù)等級(jí)，從技術(shù)經(jīng)濟(jì)方面考慮，是非常不合理的。

圖像的信息來(lái)源是多樣化的，一般情況下是可見光的感光圖像，也可以是不可見光的波譜圖形圖像。從圖像映射物體感官的角度，微觀至電子顯微鏡采集的圖像，宏觀至大規(guī)?？仗焱h(yuǎn)鏡采集的圖像。

不同信息來(lái)源的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字化編碼后，都可以表示為二維數(shù)組的灰度級(jí)圖像，進(jìn)而完成數(shù)字化處理過(guò)程。對(duì)于圖像的不同信息來(lái)源，使用對(duì)應(yīng)的圖像信息量化技術(shù)，圖像的數(shù)字化處理技術(shù)可以用于任何一類圖像。

圖像數(shù)字化處理技術(shù)基本上可以歸類為圖像的質(zhì)感提升、像素分析和區(qū)域重構(gòu)等手段。因?yàn)閳D像的模擬技術(shù)處理從數(shù)學(xué)上分析只可以進(jìn)行線性分析，就局限了模擬圖像處理技術(shù)可以完成的工作需求。

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)簡(jiǎn)短篇九

數(shù)字圖像處處理（digitalimageprocessing）是將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理。早期的數(shù)字圖像處理的目的是提高圖像的視覺效果。目前已廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)學(xué)工程、航空航天、軍事、文化產(chǎn)業(yè)等眾多領(lǐng)域。

在圖像處理技術(shù)中，低級(jí)處理涉及初級(jí)技術(shù)，如噪聲降低、對(duì)比度處理和銳化處理。中級(jí)處理涉及分割、縮減對(duì)目標(biāo)像素群的定義，以便于對(duì)不同像素或像素群的識(shí)別及計(jì)算機(jī)計(jì)算處理。高級(jí)處理是算法對(duì)圖像分析中被識(shí)別像素群的總體分析結(jié)果，以及運(yùn)算與視覺效果相關(guān)的分析函數(shù)等處理技術(shù)。

在應(yīng)用數(shù)學(xué)理論時(shí)，將圖像定義為二維函數(shù)f（x,y），x和y為空間坐標(biāo),在任意一組空間坐標(biāo)f（x,y）的幅值f稱為圖像在該坐標(biāo)位置的強(qiáng)度或灰度.

當(dāng)x,y和幅值f是離散的、有限的數(shù)值時(shí)，稱該坐標(biāo)位置是由有限的元素組成的，每一個(gè)像素都有一個(gè)特定的位置和幅值。

數(shù)字圖像處理技術(shù)最早出現(xiàn)于20世紀(jì)中期，圖像處理的目的是提高圖像的呈現(xiàn)質(zhì)量。圖像處理的是視效較低的圖像，要求輸出盡可能提高效果后的圖像。主要采用噪聲減弱、灰度變換、幾何校正等方法進(jìn)行處理，并考慮了明暗效果和對(duì)比度等諸多因素，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理。

20世紀(jì)初期，圖像處理技術(shù)首次應(yīng)用于提升通訊傳輸后的圖像質(zhì)量提升。到20世紀(jì)中期，計(jì)算機(jī)發(fā)展到了一定的技術(shù)水平后，數(shù)字圖像處理才廣泛應(yīng)用于各種高質(zhì)圖像需求的領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)對(duì)飛行器發(fā)回的天體照片進(jìn)行圖像處理，收到明顯的效果。

進(jìn)而不斷地推廣和發(fā)展，數(shù)字圖像處理形成了較為完備的學(xué)科體系。目前，各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像處理技術(shù)提出更高的需求，促進(jìn)了這一學(xué)科體系向更高的技術(shù)方向發(fā)展。特別是在像素群的理解與識(shí)別處理方面，已經(jīng)由二維圖像處理發(fā)展到三維模型化的定義方法。