基于Visual C#平台的几种数字图像处理算法的实现【开题报告+文献综述+毕业论文】

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1、毕业论文本科毕业论文开题报告计算机科学与技术基于VisualC#平台的几种数字图像处理算法的实现一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义1、国内发展动态数字图像处理技术以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森

2、林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子2、选题背景及意义随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具。

3、VisualC#.NET作为一种程序设计语言，提供了软件代码自动生成和可视化的资源编辑功能，提供了全新设计的用户界面，高级帮助系统，极大地改进了调试器。进行数字图像处理，主要涉及数字图像点运算处理，针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算，有效地改变了图像的直方图分布，这对提高图像的分辨率以及图像均衡非常有益。13毕业论文本设计是基于VisualC#数字图像处理的点运算实现，综合运用面向对象设计技术、数字图象处理技术、以VisualC#.NET作为系统应用程序开发工具，以MicrosoftVisualStudio.NET作为集成开发环境，通过Windows应用程序设计以及GDI+进行系统软件

4、开发，实现了对数字图像处理的八个功能：反色处理、灰度处理、增亮处理、浮雕处理、边缘检测、图像平滑、增暗处理、透明处理。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活

5、和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTo

6、mograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。3、图像处理技术的设计近年来，随着计算机通信技术的迅速发展，特别是多媒体网络技术的兴起，图像压缩编码已受到了人们越来越多的关注。图像压缩时数据压缩技术在数字图像上的应用，它的目的是减少图像数据中的冗余信息，从而用更高效的格式存储和传输数据。13毕业论文彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息，而且人眼对彩色图像的视觉感受比对黑白或者

7、灰度图像的感受丰富的多。目前彩色图像的处理技术分为两类：一类是分别处理彩色图像中每个图像，然后将分别处理后的分量图像合成一幅彩色图像，这样可以直接应用对灰度的处理方法；另一类是直接对彩色图像像素进行处理。在多媒体上面可以运用的处理方法有绘制直方图，灰度线性变换，灰度拉伸，直方图均衡化，直方图匹配，图像平移，图像镜像，图像旋转，数学形态学中的腐蚀运算，膨胀运算，开运算，击中击不中变换，图像的频道变换，图像的噪模型，中值滤波