1、圖像增強(qiáng)技術(shù)綜述 內(nèi)容摘要 數(shù)字圖像處理是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式并利用計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理的過程中經(jīng)常采用的一種方法，它對提高圖像質(zhì)量起著重要的作用。本文先對圖像增強(qiáng)的原理進(jìn)行概述，然后對圖像增強(qiáng)的方法分類并給出直方圖增強(qiáng)、對比度增強(qiáng)、平滑和銳化等幾種常用的增強(qiáng)方法的理論基礎(chǔ)，通過Matlab實(shí)驗(yàn)得出的實(shí)際處理效果來對比各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，討論不同的增強(qiáng)算法的技術(shù)要點(diǎn)。

2、基于圖像處理技術(shù)的火災(zāi)與人為入侵的檢測方法初探 本文以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ)，主要設(shè)計(jì)了監(jiān)控環(huán)境中的背景圖像提取、火災(zāi)火焰和人為入侵的綜合判斷算法，并給出算法程序流程圖和有關(guān)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)證實(shí)了此算法是簡單且有效的。 數(shù)字圖像處理； 背景提??； 火災(zāi)火焰探測； 人入侵檢測 Abstract: This study was based upon digital image processing。

3、小波分析及其應(yīng)用_基于小波分析的圖像去噪處理研究 一、圖像噪聲成因分析 我們稱在圖像信息中干擾視覺效果的因素為噪聲，圖像噪聲主要來自三個(gè)方面：一是敏感元器件內(nèi)部產(chǎn)生的高斯噪聲，這是由于器件中的電子隨機(jī)熱運(yùn)動而造成的電子噪聲。二是光電轉(zhuǎn)換過程中的泊松噪聲，是光的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和圖像傳感器中光電轉(zhuǎn)換過程引起的，在弱光情況下，影響更為嚴(yán)重。三是在感光中衍生的顆粒噪聲，圖像光滑細(xì)致的部分在微觀上呈現(xiàn)隨機(jī)的顆粒。

4、基于數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù) 摘要：摘要：數(shù)據(jù)倉庫是信息業(yè)界的明日之星，數(shù)據(jù)倉庫與聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLAP）是過去十幾年來最熱門的信息領(lǐng)域，它們的目標(biāo)是以計(jì)算機(jī)來取代許多當(dāng)前的作業(yè)。文章首先介紹了數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)的基本概念，比較并分析了它們同傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫的差異，最后介紹并探討了聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)的發(fā)展領(lǐng)域。 關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫；聯(lián)機(jī)分析處理；聯(lián)機(jī)事務(wù)處理；傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 中圖分類號：T。

5、視覺圖像處理技術(shù)在車輛定位系統(tǒng)中的應(yīng)用_視覺圖像處理技術(shù)在車輛定位系統(tǒng)中的應(yīng)用分析 摘要：圖像處理技術(shù)以及幾何模板匹配算法是計(jì)算機(jī)視覺的核心問題，其中視覺圖像處理技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺中占有十分重要的地位。本研究以視覺圖像處理技術(shù)為研究對象，以其在車輛定位系統(tǒng)中的應(yīng)用為研究目標(biāo)。首先分別從計(jì)算機(jī)視覺以及視覺圖像處理技術(shù)這兩個(gè)方面介紹了基本概念和理論；其次分析和探究了車輛定位系統(tǒng)中圖像的處理技術(shù)，如車。

6、電氣工程技術(shù)：基于MATLAB透過毛玻璃成像的模糊圖像處理 基于MATLAB透過毛玻璃成像的模糊圖像處理 摘要通過復(fù)雜介質(zhì)獲取目標(biāo)圖像精細(xì)信息的能力是光電圖像采集和處理的難點(diǎn)，采用CMOS光電圖像傳感器，設(shè)計(jì)了CMOS成像系統(tǒng)和后端讀取處理電路，通過毛玻璃對目標(biāo)物體進(jìn)行成像，采集到的圖像信息傳輸?shù)接?jì)算機(jī)進(jìn)行處理。 該系統(tǒng)是根據(jù)攝像機(jī)光學(xué)成像系統(tǒng)的原理制作的。 采用通用CMOS圖像傳感器芯片完成電路。

7、題目： 基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的零件幾何尺寸測量院（系） 信息科學(xué)與工程學(xué)院 專 業(yè) 電子信息工程 屆 別 學(xué) 號 姓 名 指導(dǎo)老師 年 4 月目 錄摘 要 2ABSTRACT3第一章 緒 論 411 引 言 412 數(shù)字圖像處理的方法概要 413 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域 614 數(shù)字圖像處理在工業(yè)檢測中的意義 715 數(shù)字圖像處理在工業(yè)檢測研究的難點(diǎn) 816 課題設(shè)計(jì)的相關(guān)背景 917 課題設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容 10第二章 數(shù)字圖像處理概述 1121 數(shù)字圖像處理的研究內(nèi)容 1122 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 122.2.1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)硬件 122.2.2 數(shù)字圖像處理軟件系統(tǒng) 1323 數(shù)字圖像處理相關(guān)學(xué)。

8、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和分形的金相圖像處理關(guān)鍵技術(shù)探討 第一章 緒論 1.1 研究意義 隨著生產(chǎn)的快速發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的日趨進(jìn)步，對機(jī)械設(shè)備的可靠性和安全性要求越來越高，因而對制造機(jī)械設(shè)備的各種金屬材料的可靠性和安全性要求也越來越高，這就要求不斷地去探索金屬材料質(zhì)量檢驗(yàn)和控制的新手段和新方法1。到目前為止，金相技術(shù)一直是材料科學(xué)與工程領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛、最易行有效的研究和檢驗(yàn)方法，金相檢驗(yàn)則。

9、基于色度學(xué)準(zhǔn)則分析的免疫組化彩色圖像C均值聚類分割技術(shù)研究 免疫組化彩色圖像分割在免疫組化染色定量分析中有重要的應(yīng)用價(jià)值。C均值聚類算法（CMA）是根據(jù)一定的相似性準(zhǔn)則將圖像分成C類。由于運(yùn)算十分耗時(shí)，直接限制了C均值聚類算法在彩色圖像分割領(lǐng)域的應(yīng)用。本文針對免疫組化彩色圖像特點(diǎn)，提出了分割免疫組化彩色圖像的色度學(xué)準(zhǔn)則，即：用每個(gè)像素的R分量減去B分量，根據(jù)其差值是否大于0將相應(yīng)的像素分為兩。