1、圖像增強技術綜述 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)字格式并利用計算機對其進行處理的過程。圖像增強是數(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。本文先對圖像增強的原理進行概述，然后對圖像增強的方法分類并給出直方圖增強、對比度增強、平滑和銳化等幾種常用的增強方法的理論基礎，通過Matlab實驗得出的實際處理效果來對比各種算法的優(yōu)缺點，討論不同的增強算法的技術要點。

2、基于圖像處理技術的火災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，主要設計了監(jiān)控環(huán)境中的背景圖像提取、火災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的實驗數(shù)據(jù)，實驗證實了此算法是簡單且有效的。 數(shù)字圖像處理； 背景提?。?火災火焰探測； 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熱運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，影響更為嚴重。三是在感光中衍生的顆粒噪聲，圖像光滑細致的部分在微觀上呈現(xiàn)隨機的顆粒。

4、基于數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)機分析處理技術 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)機事務處理（OLAP）是過去十幾年來最熱門的信息領域，它們的目標是以計算機來取代許多當前的作業(yè)。文章首先介紹了數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理技術的基本概念，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)機分析處理技術的發(fā)展領域。 關鍵詞：關鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫；聯(lián)機分析處理；聯(lián)機事務處理；傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 中圖分類號：T。

5、視覺圖像處理技術在車輛定位系統(tǒng)中的應用_視覺圖像處理技術在車輛定位系統(tǒng)中的應用分析 摘要：圖像處理技術以及幾何模板匹配算法是計算機視覺的核心問題，其中視覺圖像處理技術在計算機視覺中占有十分重要的地位。本研究以視覺圖像處理技術為研究對象，以其在車輛定位系統(tǒng)中的應用為研究目標。首先分別從計算機視覺以及視覺圖像處理技術這兩個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，如車。

6、電氣工程技術：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 摘要通過復雜介質(zhì)獲取目標圖像精細信息的能力是光電圖像采集和處理的難點，采用CMOS光電圖像傳感器，設計了CMOS成像系統(tǒng)和后端讀取處理電路，通過毛玻璃對目標物體進行成像，采集到的圖像信息傳輸?shù)接嬎銠C進行處理。 該系統(tǒng)是根據(jù)攝像機光學成像系統(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)字圖像處理技術的零件幾何尺寸測量院（系） 信息科學與工程學院 專 業(yè) 電子信息工程 屆 別 學 號 姓 名 指導老師 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)字圖像處理的應用領域 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 816 課題設計的相關背景 917 課題設計的主要內(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)字圖像處理相關學。

8、基于數(shù)學形態(tài)學和分形的金相圖像處理關鍵技術探討 第一章 緒論 1.1 研究意義 隨著生產(chǎn)的快速發(fā)展和科學技術的日趨進步，對機械設備的可靠性和安全性要求越來越高，因而對制造機械設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)量檢驗和控制的新手段和新方法1。到目前為止，金相技術一直是材料科學與工程領域應用最廣泛、最易行有效的研究和檢驗方法，金相檢驗則。

9、基于色度學準則分析的免疫組化彩色圖像C均值聚類分割技術研究 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用價值。C均值聚類算法（CMA）是根據(jù)一定的相似性準則將圖像分成C類。由于運算十分耗時，直接限制了C均值聚類算法在彩色圖像分割領域的應用。本文針對免疫組化彩色圖像特點，提出了分割免疫組化彩色圖像的色度學準則，即：用每個像素的R分量減去B分量，根據(jù)其差值是否大于0將相應的像素分為兩。