随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术也越来越成熟，为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。然而我们该如何写有关计算机图形图像处理的论文呢?下面是我给大家推荐的计算机图形图像处理相关的论文，希望大家喜欢!
《计算机图形图像处理技术分析》
摘 要：随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术也越来越成熟，Photoshop、CAE、CAD等计算机图形图像处理软件被广泛的应用在各个领域，为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。在未来的发展过程中，要不断改进和完善计算机图形图像处理技术，推动计算机图形图像处理技术更加广泛的应用和发展。本文简要介绍了计算机图形图像处理技术，阐述了计算机图形图像处理技术的应用。
关键词：计算机;图形图像;处理技术
中图分类号：
计算机图形图像技术以计算机网络系统为平台，实现了人们主观意识中图像和真实存在的图形之间的相互结合，各种各样的计算机图形图像处理软件，为人们的主观处理和操作提供了很多的便利，随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。
1 计算机图形图像处理技术概述
基本含义
计算机图形图像处理技术是指通过几何模型和数据将描述性的形象或者概念在计算机系统软件中进行存储、定稿、优化、修改和显现。计算机图形图像处理技术可以用来设计图形的色彩、做纹理和明暗的贴图处理、对图像进行建模设计和造型、消除图像隐线和隐面、对图形曲线和曲面进行拟合操作、数字化的图像存储、图像分割、分析、编码、增强、复原等操作[1]，以及对图像进行形式转换，如投影、缩放、旋转、平移等几何形式。
基本组成
计算机图形图像处理技术的基本组成主要包括计算机硬件设备和计算机图形图像处理软件。计算机硬件设备性能的好坏对于计算机图形图像处理效果有着直接的影响，计算机图形图像处理软件将终端的显示和计算机结合在一起，由于计算机图形图像处理技术自身具有设计、存储、修改等功能，可以迅速整合图片数据，不仅可以保障计算机图形图像的处理效果，也可以有效地提高计算机中央处理器和计算机图形图像处理软件的运行效果。键盘和鼠标作为终端的输入设备，可以完成对图形的修改和定位，并且利用显示器、绘图仪、打印机等显示设备和输出设备，可以完整的保存计算机图片。
基本功能
计算机图形图像处理技术主要具有五个基本功能：对话、输入、输出、存储和计算。对话功能是指利用通讯交互设备和计算机显示器实现人机交流。输入和输出功能是指计算机图形图像处理软件可以随时输入和输出相关的图形图像。存数功能是指实时监控计算机的图形图像数据进行有效的检索和维护。计算功能是指计算机图形图像处理软件对相关的图形图像进行必要的数据交换和计算分析。
计算机图形图像处理技术的运行环境
计算机图形图像处理技术的硬件配置主要包括工作站和微型机，软件配置就是建立在工作站和微型机上的运行软件。计算机图形图像处理技术的工作站软件主要有TDI和Alias两种，工作站的软件主要负责处理计算机工作站中的各种图形图像处理。微型机上的计算机图形图像处理软件主要包括3DStudio、Winimage：morph和Photoshop等，3DStudio是微型机上的一种最主要的图形图像处理软件，被广泛的应用在多个计算机系统中;Winimage：morph是一种常用的二维图形图像处理软件，可以将一个图形或者图像制作成另外一个图形或者图像;Photoshop是一个非常专业的图形图像处理软件，其支持图形图像资料的分色制版，给人们进行图形图像处理带来很多的便利。
2 计算机图形图像处理技术的应用
用户接口
人们利用计算机系统的用户接口来操作多种计算机软件，计算机图形图像处理技术和用户接口的有效结合，借助于计算机操作系统构建友好的人机交互用户图形界面，极大地提高了计算机图形图像处理的简便性和易用性。近年来，微软公司普及和推广的图像化windows系统，充分发挥了计算机图形图像处理技术和用户接口全面融合的重要作用。
动画与艺术
随着计算机科学技术的快速发展，计算机硬件设备和计算机图形学也在蓬勃发展，静态的图形图像已经很难再满足人们对高质量、优质的、动态的图形图像的巨大需求，因此近年来，计算机动画技术蓬勃发展，特别是一些美术设计人员，多是依靠计算机图形图像处理软件来进行艺术创作。计算机图形图像处理技术的快速发展，同时推动了艺术设计技术的应用和开发，例如，3DS Studio Max三维设计软件和Photoshop二维平面设计软件[2]。
可视化科学计算
近年来，我国社会主义市场经济快速发展，各个领域的信息通信越来越频繁，计算机网络技术的广泛应用和普及，使得计算机系统数据库中的信息量日益庞大，计算机数据处理和分析技术面临着严峻的考验。相关的技术操作人员利用计算机数据处理和分析软件，很难准确、快速地从计算机的数据库系统中检索出需要的信息数据，难以总结出数据信息的共性和特征。通过将计算机数据处理技术和计算机图形图像处理技术有效的结合起来，可以通过计算机图形图像技术将大量的复杂结构的信息数据进行归类，操作人员通过计算机数据处理软件可以对有共性特征和本质特征的数据信息进行快速检索，极大地提高了计算机数据处理和分析的效率。可视化的科学计算技术最早出现在美国的科学协会研讨中，目前，可视化的科学计算技术被广泛的应用在气象分析、流体力学、医学等领域中[3]，特别是在医学领域，利用可视化的科学计算技术可以实现高精度的远程控制和操作，可以应用在远程的脑部手术中，突破医学难题。在未来的发展过程中，可视化的科学计算技术将会在更多的领域发挥更加重要的作用。
工业制造和设计
目前，计算机图形图像处理技术在工业制造和设计领域应用的最为广泛，特别是二维三维CAD和CAE等计算机图形图像处理软件，不仅在工业生产的产品制造和产品设计过程中，还有土木工程领域，甚至是集成电路、网络分析和电子线路等电子电工领域都有着广泛的应用。在高精度的工业制造和设计领域中，利用计算机图形图像处理软件，可以在很短的时间内完成高精度的图形图像设计和画图，极大地提高了技术人员的工作效率，同时，标准的计算机图形图像处理程序，提高了工业制造和设计的精确度，有效地降低了设计误差。由于工业产品多是批量化的制造和生产，利用计算机图形图像处理技术，可以极大地提高企业批量化的运行效率和生产质量，降低工业产品的质量检测投入成本，为工业企业带来了更大的经济效益。
3 结束语
计算机图形图像处理技术的广泛应用和快速发展，推动了多个领域的技术革新，充分发挥人们的想象和创造力，创造出很多独特新奇的图形图像效果，丰富人们的日常生活，同时也为企业节约了很多的图形图像处理成本，提高了产品竞争力。在未来的发展过程中，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。
参考文献：
[1]韩晓颖.浅谈计算机图形图像处理技术[J].福建电脑，2011(10)：83-84.
[2]和晓娟.计算机图形图像处理技术的探讨[J].信息与电脑(理论版)，2013(11)：164-165.
[3]王应荣，王静漪.计算机图形图像处理技术[J].天津理工学院学报，2012(03)：6-10.
作者简介：刘倩(1981-)，女，满族，硕士，讲师，研究方向：图形图像处理与多媒体技术。
作者单位：宁夏大学 数学计算机学院，银川 750001
1. 重庆工商大学实验实习中心,重庆400033 ; 2. 重庆工商大学图书馆,重庆400033)摘 要:介绍了MATLAB 图像处理工具箱中的函数,给出了图像处理与分析的技术实现,如用直方图均衡进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征抽取与分析,借助于分水岭图像分割实现目标检测等。关键词:灰度图像;形态学变换;标记;分割;特征抽取中图分类号:TP 317. 4 文献标识码:AMATLAB6. 1(R12. 1) 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件,其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。许多工程师和研究人员发现,MATLAB能迅速测试其构思,综合评测系统性能,并能借此快速设计出更多的解决方案,达到更高的技术要求。MATLAB 的图像处理工具箱,功能十分强大,支持的图像文件格式丰富,如3 . BMP , 3 . JPG, 3 . JPEG,3 . GIF , 3 . TIF , 3 . TIFF , 3 . PNG, 3 . PCX , 3 . XWD , 3 . HDF , 3 . ICO , 3 . CUR 等。利用MATLAB 所提理函数,并给出用MATLAB 实现图像处理与分析的应用技术实例。1 MATLAB 的图像处理工具概述MATLAB6. 1(R12. 1) 提供了20 类图像处理函数,涵盖了图像处理的包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法,是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。这些函数按其功能可分为:图像显示;图像文件I/ O ;图像算术运算;几何变换;图像登记;像素值与统计;图像分析;图像增强;线性滤波;线性二元滤波设计;图像去模糊;图像变换;邻域与块处理; 灰度与二值图像的形态学运算;结构元素创建与处理;基于边缘的处理; 色彩映射表操作;色彩空间变换;图像类型与类型转换。2 应用MATLAB 工具箱进行图像分析处理2. 1 用直方图均衡实现图像增强当图像对比度较低,即灰度直方图分布区间较窄时,可用直方图均衡实现灰度分布区间展宽而达到图像增强的效果。下面是实现的源程序及相关功能的注解:%源程序:test1. mX 收稿日期:2003 - 02 - 27 ;修回日期:2003 - 03 - 30作者简介:何希平(1968 - ) ,男,四川人,博士生,重庆工商大学副教授,从事多媒体数据压缩、网络信息系统研究。. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights , close all %清除所有内存变量、图形窗口I = imread(’pout. tif’); %将图像文件pout. tif 的图像像素数据读入矩阵Iimshow( I) %显示图像I ,图像对比度低,如图1afigure , imhist ( I) %在新图形窗口中显示图像I 的直方图,如图1c。可以注意到图像%亮度范围相当狭窄,并未完全覆盖可能的范围[0 ,255 ]I2 = histeq( I) ; %对图像I 做直方图均衡补偿在整个范围内展宽亮度值并输出到矩阵I2 ,因而改进了图像I 的对比度figure , imshow( I2) %在新图形窗口中显示新图像I2 , 如图1bfigure , imhist ( I2) %在新图形窗口中显示图像I2 的直方图, 如图1dimwrite ( I2 , ’pout2. png’); %将对比度调节的结果图像写入PNG格式的文件a 原图 b 直方图均衡结果图 c 原图像的直方图 d 结果图像的直方图图1 直方图均衡补偿消去图像噪声程序运行后,可得如图1 的对比图像。2. 2 用形态学方法进行图像处理与分析以rice. tif 为图像实例,介绍用形态学方法对灰度图像进行处理与分析的技术要点,即对灰度图像进行如下操作:去除图像的不均匀背景;用设置阈值的方法(thresholding) 将结果图像转换成二值图像;通过成分标记(components labeling) 返回图像中的目标对象属性,并计算目标对象的统计数字特征。其算法步骤描述如下:(1) 用工具箱函数imread 和imshow 读取和显示8 位灰度图,如图2a 。(2) 用形态学开运算(Morphological Opening) 估计背景。通过调用imopen 并对输入图像I 执行形态学开运算, 取半径为15 的圆盘结构元素,且结构元素通过函数strel 建立。形态学开运算有消除不能完全包含在半径为15 的圆盘内的目标对象的作用。注意到图像(如图2b) 中央的背景照度(background illumina2tion) 比底部要亮。(3) 用surf 指令察看背景图像。用Surf 指令创建近似背景的彩色表面图(如图2c) ,使人可以看到在一个矩形区域上的数学函数特征。在表面图中,[0 , 0 ] 表示原点, 或图像左上角,曲面图最高部分表示背景的最亮像素(从而rice. tif 的背景的最亮像素出现在图像中央行的附近,而最暗像素出现在图像的底部) 。(4) 从原图像中减去背景图像。须用图像处理工具箱的图像算术函数imsubtract 产生均匀的背景(如图2d) 。(5) 调节图像对比度。用imadjust 指令增大图像对比度(如图2e) 。imadjust 函数需要一个输入图像且也可带两个矢量: [ low high ] 和[ bottom top ] . 输出图像通过将输入图像中low 值映射到输出图像中的bot2tom 值、high 值映射到输出图像中的top 值,并将low 与high 间的值进行线性缩放而产生。(6) 对图像进行阈值处理。先调用graythresh ,自动计算一个适当的阈值;然后使用graythresh 返回的阈值,调用im2bw 执行阈值处理,将灰度图像转换成二值图像(如图2f) 。(7) 确定图像中的目标对象并予以标记。调用bwlabel 寻找连通成份而且用惟一的数字将他们分类标记。bwlabel 接受一个二值图像和指定各目标对象的连通性的值(4 或8 ,表示4 或8 连通) 作为输入。注意: 结果的准确性依赖于许多因素,包括: 目标对象的大小; 近似背景的准确程度; 是否设定连接3 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights 原图b 背景性参数为4 或8 ; 是否任何目标对象均相接(在这种情况下他们可能被标记为同一目标对象) ;在该实例中, rice 的一些谷粒正好相接,因此bwlabel 把它们视为了同一目标对象。(8) 查看标记矩阵。看一看bwlabel 产生的标记的近似形状是有用的。调用imcrop 并用鼠标选择包含某一目标对象的一部分及其一些背景的部分图,则所选部分图的像素值会在MAT2LAB 窗口中返回。若查看上面的结果,你会看到c 背景的表面图d 原图与背景的差一个对象的一角标以某数字标记k ,这意味着它是第k 个被bwlabel 分类的目标对象。imcrop 函数也可带矢量指定剪裁矩形的坐标。在这种情况下,它不执行交互式操作。举例来说,rect = [15 25 10 10 ] ; roi = imcrop (labeled ,rect)这个调用指定一个剪裁矩形的左上角坐标始于(15 ,25) ,而且高度和宽度均为10 。一种查看标记矩阵的好方法是将它显示成e 图像对比度调节结果 f 阈值处理后的二值图一种假彩色索引图像(如图2g) 。在假彩色索引图像中,将标记矩阵中区分每一对象的数字映射成了相关色彩映射矩阵中的一种不同的颜色。当把一个标记矩阵看成一个RGB 图像时,图像中的对象是比较容易区别的。为此, 使用la2bel2rgb 函数。使用该函数时,可以指定色彩映射表,背景颜色,以及标记矩阵中的对象如何映射为色彩映射表中的颜色。(9) 测量图像中的对象属性。regionprops 指令可测量图像中的对象或区域的属性,并返回一g 假彩色标记图h 谷粒大小分布图图2 形态学图像处理的对比分析结果个结构数组。当将其作用于一个图像成分的标记矩阵时,它为每个成分建立一个结构元素,而每一结构元素包含一个标记成分的一些基本属性。regionprops 函数支持对许多不同的属性予以测量, 但是设定属性参数为’basic’旨在返回最常用的三个量: 面积(Area) , 质心或块中心(Centroid) 和边框(BoundingBox) 。边框Bounding2Box 表示能容纳一个区域(所举实例中的谷粒)的最小长方形, 为四元素矢量: [ left top widthheight ] 。(10) 在图像中计算目标对象的统计特性。使用MATLAB 函数max , mean , 和hist 可计算被阈值处理的目标对象的一些统计属性(如图2h) 。图像处理工具箱也有一些统计函数,如mean2 和std2 ,适用于图像数据,因为他们对二维空间的数据返回单一值。下面是算法实现的程序代码:%程序代码:test2. mclear , close all ,I = imread(’rice. tif’); imshow( I) %读取和显示8 位灰度图rice. tif4 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights = imopen( I ,strel (’disk’,15) ) ; %取半径为15 的圆盘结构元素对图像用开运算估计背景figure ,imshow(background) %显示背景图figure , surf (double (background (1 :8 : end ,1 :8 : end) ) ) ,zlim( [ 0 255 ]) ; %显示背景的彩色表面图,对8 ×8 格点取样set(gca ,’ydir’,’reverse’);I2 = imsubtract ( I ,background) ; figure , imshow( I2) %从原图像中减去背景图像,并显示结果图I3 = imadjust ( I2 , stretchlim( I2) ,[0 1 ]) ;figure , imshow( I3) ; %调节图像对比度,并显示结果图level = graythresh( I3) ;bw = im2bw( I3 ,level) ; figure , imshow(bw) %将灰度图像转换成二值图像[ labeled ,numObjects ] = bwlabel(bw ,4) ; % 成分标记,4 具体指定4 - 连通成分.grain = imcrop (labeled) % 用鼠标选取实现交互式剪裁标记成分的一部分RGB-label = label2rgb(labeled , @spring , ’c’, ’shuffle’); %把一个标记矩阵转换成一个RGB 图像figure ,imshow(RGB-label) ;graindata = regionprops(labeled ,’basic’) %调用regionprops ,为rice 的每一经阈值处理%的谷粒返回一个基本属性的结构。由BoundingBox 的域返回四元素矢量: [ left top width height ]。graindata (51) . Area , graindata(51) .BoundingBox , graindata(51) . Centroidallgrains = [graindata. Area ] %用点号存取graindata 的所有元素的面积域并将该数据存入%新的矢量allgrains。这个步骤简化了对面积量的分析,因为不必使用域名存取面积。max(allgrains) %找最大谷粒的大小。allgrains 中的数据是一维的, 故函数mean 和std 是适用的。biggrain = find(allgrains = = ans) %使用find 指令返回该最大谷粒的成分标记mean(allgrains) %求平均粒径hist (allgrains ,20) %作包含20 个方柱的显示谷粒大小分布的直方图。直方图表明,在rice 图像中谷粒最通常的%大小在300 到400 个像素的范围内(如图2h) 。2. 3 用分水岭分割法检测连通目标在一个图像中检测目标是图像分割的一个例子。为分割连通目标,时常用Watershed 变换。如果把一幅图像看做一个具有山(高亮度) 和低谷(低亮度) 的表面,那么这个变换在一幅图像中找亮度低谷。实现包括下列步骤:(1) 读图像。读入图像afmsurf . tif , 它是一幅原子能显微镜下的衣料表面图像(如图3a) 。(2) 对比度最大化。注意到图像中有许多彼此连通的不同大小的对象。为使通过watershed 变换找到的低谷数目最小,我们使感兴趣的对象的对比度达到最大。对比度增强的一个常用的技术是综合应用top- hat 和bottom - hat 变换。top - hat 变换定义为原图像和它的开之差。图像的开是一与特定结构元素匹配的图像前景部分的集合(如图3b) 。bottom - hat 变换定义为在原图像和它的闭之间的差。图像的闭是一与特定结构元素匹配的图像背景的集合(如图3c) 。通用的结构元素是正方形,长方形,圆盘,菱形,球和线。既然图像中我们感兴趣的目标对象看起来像圆盘,我们用strel 函数建立一个半径为15 个像素的圆盘形结构元素。这个圆盘尺度是图像中的目标对象的平均半径的一个估计。(3) 图像相加减。看到top - hat 图像含有与结构元素匹配的对象的”巅峰”。相反,bottom - hat 图像显示出感兴趣的目标对象之间的间隙。为使目标对象与分隔它们的间隙之间的对比达到最大,用“原图+ top - hat 图像- bottom - hat 图像”得到增强的结果图(如图3d) 。(4) 转换感兴趣的对象。调用watershed 变换找出图像的亮度”低谷”,把imcomplement 函数作用于增强过的图像上,将感兴趣的目标对象转换为亮度低谷,得到增强图的补图(如图3e) 。(5) 检测亮度低谷。对所得补图运用imextendedmin 函数检测低于某特别阈值的所有亮度低谷。imextendedmin 函数的输出是一个二值(逻辑值) 图像(如图3f) 。二值图像中重要的是区域的位置而非区域的大小。用imimposemin 函数把补图改为只含有那些由imextendedmin 函数找到的低谷,并将低谷的像素值变为0 (8 位图像可能的深谷) (如图3g) 。(6) Watershed 分割。通过watershed 变换,可找出来所有含有强加给最小值的区域。用watershed 函数实现Watershed 分割。watershed 函数返回一个标记矩阵,它含有对应于watershed 区域的非负数。凡未落入5 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.图3 用Watershed 分割法检测连通目标的图像渐近过程任何watershed 区域的像素均被赋予像素值0。用label2rgb把一个标记矩阵变为一幅图像(如图3h) 。(7) 从标记矩阵中抽取目标对象的特征。可用region2props 函数从标记矩阵中抽取特征。比如说,可以计算两个量(面积和方向) 并把他们看成彼此的一个函数。下面给出算法的实现代码:%程序代码:test3. mafm = imread (’afmsurf . tif’); figure , imshow(afm) , title (’surface im2age’);se = strel (’disk’, 15) ;Itop = imtophat (afm , se) ; figure , imshow( Itop , [ ]) , title (’top - hat im2age’);Ibot = imbothat (afm , se) ; figure , imshow( Ibot , [ ]) , title (’bottom - hatimage’);Ienhance = imsubtract (imadd ( Itop , afm) , Ibot) ; figure , imshow( Ien2hance) , title (’original + top - hat - bottom - hat’);Iec = imcomplement ( Ienhance) ; figure , imshow( Iec) , title (’complementof enhanced image’);Iemin = imextendedmin( Iec , 22) ; figure , imshow( Iemin) , title (’extend2ed minima image’);Iimpose = imimposemin ( Iec , Iemin) ; figure , imshow( Iimpose) , title ( ’imposed minima image’);wat = watershed( Iimpose) ;rgb = label2rgb(wat) ; figure , imshow(rgb) ;title (’watershed segmented image’);stats = regionprops (wat , ’Area’, ’Orientation’); area = [ stats ( :) .Area ] ; orient = [ stats( :) . Orientation] ;figure , plot (area , orient , ’b 3 ’); title (’Relationship of Particle Orienta2tion to Area’);xlabel (’particle area (pixels) ’); ylabel (’particle orientation (degrees) ’);参考文献:[1 ] 孙兆林.MATLAB 6. x 图像处理[M] . 北京:清华大学出版社,2002[2 ] 崔屹. 图像处理与分析———数学形态学方法及其应用[M] . 北京:科学出版社,2000[3 ] 张远鹏,董海,周文灵. 计算机图像处理技术基础[M] . 北京:北京大学出版社,1996Image processing and analysis based on MATLABHE Xi - ping1 , ZHANG Qiong - hua2(1. Center of Experiment and Practice ,ChongQing Technology and Business University ,ChongQing 400033 ,China ;2. Library , ChongQing Technology and Business University , ChongQing 400033 ,China)Abstract :This paper first introduces the functions of MATLAB image processing toolbox , then presents sometechniques in image processing and analysis , such as image enhancement by using histogram equalization , image fea2ture extracting and analysis with morphological methods , and objects detection through watershed image words : grayscale intensity image ; morphological transform; labeling ; segmentation ; feature extraction责任编辑:杨祖彬6 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.收稿日期:2002208224MATLAB 及其在图像处理中的应用许志影,李晋平(中国矿业大学资源学院,江苏徐州 221008)摘要: 介绍了MATLAB 的特点和功能,分析了MATLAB 在图像处理中的应用,并结合实例说明了MATLAB 在图像处理中关键词: MATLAB ; 图像处理; 边缘提取中图分类号: TN911. 73 文献标识码: AMATLAB and Its Application to Digital Image ProcessingXU Zhi2ying ,LI Jin2ping(School of Resource & Geoscience ,China University of Mining and Technology ,Xuzhou 221008 ,China)Abstract :Introduces properties and functions of MATLAB ,and analyses its applications to digital image processing ,finally ,displays the a2bility of MATLAB in image processing with an :MATLAB ;image processing ;edge detectionMATLAB 软件由美国Math Works 公司于1984 年推出,历经十几年的发展和竞争,现已成为( IEEE) 国际公认的最优秀的科技应用软件之一。作为一个跨平台的软件,MATLAB 已推出Unix、Windows 9x/ NT、Linux 和Mac 等十多种操作系统平台下的版本,大大方便了在不同操作系统平台下的研究工作。目前基于Windows 系统的最新版本已上升到MATLAB6. 5 ,它继承了以往版本的优点,非常容易使用。现在,MATLAB 已经发展成为一个系列产品:MATLAB 主包和各种工具箱(TOOLBOX) 。目前已经推出了30 多个工具箱,这些工具箱可分为两大类:功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及硬件实时交互功能,能用于多种学科。而学科性工具箱是专业比较强的,如控制工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱和小波工具箱等多个学科的专业工具箱。借助于这些工具箱,各个层次的研究人员就可方便地进行研究工作,提高工作效率。本文将简要介绍MATLAB6. 5 及其在图像处理中的应用,希望对从事图像处理工作的研究人员有所帮助。1 MATLAB 概述MATLAB 最初是作为矩阵实验室(Matrix Labora2tory) 用来提供通往LINPACK和EISPACK矩阵软件包接口的。后来,它逐渐发展成为通用科技计算和图视交互系统的程序语言,其数据的基本单元是矩阵。它的指令表达与数学、工程中常用的习惯形式十分相似,从而使许多用C 或Fortran 实现起来十分复杂和费时的问题用MATLAB 就可以轻松地解决。MAT2LAB 的典型应用包括:数学计算、算法研究、数据分析和计算结果可视化、建模与仿真等。1. 1 MATLAB的特点MATLAB 有三大特点:一是功能强大。主要包括数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算。二是界面友好,编程效率高。MATLAB 是一种以矩阵为基本单元的可视化程序设计语言,语法结构简单,数据类型单一,指令表达与标准教科书的数学表达式相近。三是开放性强。MATLAB 有很好的可扩充性,可以把它当成一种更高级的语言去使用。使用它很容易编写各种通用或专用应用程序。1. 2 MATLAB的主要功能MATLAB 之所以成为世界顶级的科学计算与数学应用软件,是因为它随着版本的升级与不断完善而具有愈来愈强大的功能。
一、最简单的就是将图片复制一份,然后将扩展名改成.txt打开查看是否有 adobe, photoshop等字样,或者把图片进行放大到像素看排列也行,不过比较考眼力 二、 软件法：JPEGsnoop ，这个是英文的。今天时间有限，就不说这个了。有兴趣的可以去试试 官方网站： 三、在线检测：这个比第二种软件法更精确，更有效，更方便。并且能检测到修改了哪些地方。不足的地方就是也是英文的，不懂英文的童鞋请用谷歌翻译或有道翻译。这个网站支持检测网络图片和本地图片。官方也有相应的教程，我就找的官方教程中的图片简单说一下：打开网站上传你要检测的图片或网络图片，上传之后就会分析出来，并且生成一个图片地址在服务器上保存三个月，你可以分享。分析出来会显示两张照片，用来对比看哪被修改过，也可以直接把鼠标放在第一张照片上也可以。左边有关于分析的一些信息，第一个ELA错误级别分析，看起来比较亮的地方就表示修改过。第二个图片质量比，每修改一次质量都会下降.也可以证明修改过。第三个图片的信息，用什么相机拍摄，图片大小，类型什么的。第四个是原始图像。比如这个测试图修改了很多地方,像脸和背部没有修改。其他都比较亮，发白。还有这照片的质量84%。大家可以自己弄张照片，修改后只在上面打几个字。这样就容易看的出。网站地址:
方法：将图片用记事本打开即可检查。
图为用photoshop处理过的照片用记事本打开的结果，从图中我们可以很明显的看出有“Adobe Photoshop”的身影，所以这张图片是用PS软件处理过的。
扩展资料：
PS的基本功能：
Adobe Photoshop，简称“PS”，是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。ps有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。
在实际生活和工作中，我们可以将数码照相机拍摄下来的照片进行编辑和修饰；也可以将现有的图形和照片，用扫描仪扫入计算机进行加工处理；还可以把摄像机摄入的内容转移到计算机上，然后用它实现对影像的润色。
PhotoShop 可以使你的图像产生特技效果，如果和其它工具软件配合使用，还可以进行高质量的广告设计、美术创意和三维动画制作。由于PhotoShop功能强大，目前，正在被越来越多的图像编排领域、广告和形象设计领域以及婚纱影楼等领域广泛使用。
1.红色代表查重检测结果重复比在50％-100％之间或者重复文字大于10000字。2.绿色代表没有检测到重复数据，这一部分可以不用修改。3.黄色代表检测到句子的重复比在0％-40％之间或者大于1000字。4.橙色代表检测到句子的重复比在40％-50％之间或者重复的文字在5000字。
在知网检测文章时，检测标浅黄是指系统默认引用了别人的研究成果，情节比较轻微。
标深黄是黄色指系统默认引用别人的研究成果过多，情节已经很严重。
红色指系统默认复制粘贴过来的，属于抄袭嫌疑，情节特别严重。
最终结果是“黄色+红色字符数”除以“全文总字符数”得到的结果。
查重率、相似率、抄袭率：
查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。
一个是自写率，就是自己写的。
一个是复写率，就是抄袭的。
还有一个引用率，就是那些被画上引用符号的，是合理的引用别人的资料。
CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。
一般学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%。两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。
论文重合度
论文重合度是学术论文在内容上的相似或重合程度，通常用来检测论文是否抄袭，一般高校将重合度30%以上定为抄袭的文章，即论文审核不通过。
文献检测系统“引用”规则
1、引用的句子必定要加“”号。
2、引用的句子需求知网数据库录入，假如没有录入就无法构成对比，但是无法符号引用。
3、引用的内容不能超过系统的约束，不然会被飘红或许显示过度引用。
论文需求符合以上的查重规则，才干被系统辨认出“引用”。
大部分校园用的检测系统是知网学术不端论文检测系统，是能够检测出参考文献的，目录要主动生成，那样系统才干辨认参考文献那章节，会能够运用灰色表明。假如你运用paperpass系统是无法辨认参考文献的。
系统检测参考文献需求必定的规则，首要需求在原文中进行符号如①这些字符，再次需求知网数据库中有相关的句子。最终目录要主动生成，假如是人工编写目录，系统无法进行辨认，也就会把参考文献算做抄袭。
在任何情况下，只要是正常的情况下，引用都属于重复。因为引用不改变引出文字的属性，即属于他人的，属于非原创部分。但是引用至少表达了对于他人的尊重，注明了出处。
学术上虽然明确的规定了引用属于“非原创”，但是鼓励适当的“引用”，因为引用有助于拓展作者的视野，更清晰的交代研究问题的现状。一篇好的文章是要有一定的引用率的。
这也是反应了为什么几乎所有的评审机构都不会要求重复率为零，而是要求5%，10%或者30%以内。要正确认识他们的初衷，他们不是允许或默许你可以抄袭5%，10%或者30%的内容，而是鼓励作者能有适当的引用。
当然，任何检测系统也有检测偏差，所以适当的重复率也同时可以容纳这个检测偏差。
参考资料来源：百度百科_论文重合度
大学毕业论文的查重检测非常重要，特别是现在大学似乎在提高查重的标准，这让学生们非常痛苦。如果你能提前检测论文，你可以多次修改它，你不必担心问题。此外，查重系统将有详细的报告，以了解论文的具体情况。论文查重不同颜色代表什么？今天paperfree小编给大家讲解。 1.绿色部分： 如果报告上有很多绿色部分，你的论文相对可靠。一般来说，重复检查率不高。绿色是原始部分，即系统不检查您的句子是否相似，不需要修改。在重复检查过程中，最重要的是提高绿色部件的比例。对于80％以上的绿色部分，您的论文基本合格。 2.红色部分： 红色部分是一个严重的重复部分。一般来说，如果你的论文的复习颜色是红色的，这意味着你的论文内容的相似性已经达到了80％以上。这就是为什么很多人在一段中被标记为红色，因为目前的复习系统是智能和模糊的复习，也就是说，如果你的论文超过80％与其他文件相同，那就是严重的重复。因此，简单地改变句子的位置并删除句子是绝对无用的。应改变内容的写作方法和文本。 3.黄色部分： 这部分论文的相似性一般在50％以内，但不超过50％。如果不想重复检查率过高，必须修改这部分。事实上，超过50％的黄色部分被标记为红色。此外，上述图书馆不断添加更多文章，因此黄色部分也需要修改。 在理解了检查论文查重的意义后，我们仍然应该知道如何修改它。红色标记的位置必须更改。绿色部分表示没有重复，不需要进行修改。黄色部分可根据您的实际情况进行修改，以真正降低查重率到学校的要求。
蓝色字体代表引用片段。在格子达论文查重的检测报告中，蓝色字体代表引用片段，如果不是大面积的话，如就一两句话，可以不修改。标红的地方是重点修改区域，部分字词可以采取同义词替代的方式进行修改。论文查重系统会在论文查重后，提供给用户一份记录详细论文重复情况的论文检测报告，并且不同的检测报告的颜色标注类型是不同的，对于paperfree查重系统会使用蓝色来标注论文修改内容也就是引用内容，红色表示论文严重重复的内容。
以paperpp论文查重系统为例，橙色字表示轻度抄袭，红色表示严重抄袭，绿色表示合格。不同的查重系统用来表示这些意思的颜色会不一样，具体还是要看查重网站的说明。
论文查重是指，用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭，简而言之，就是检查你的论文重复率。在知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文字是“涉嫌剽窃”。剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。查重原理：CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的。
在论文查重检测中，国内高校一般采用重复检测系统进行检测，重复检测系统完成后，将出具重复检测报告。重复检查报告中的文字将按照各种颜色的字体标准进行，其中黄色代表重复检测率大于50％，红色代表重复检测率大于70％。 在我们将论文上传到论文查重系统后，论文查重系统将我们的论文与系统资源库中的文献进行比较。重复率是论文的查重率，重复检查率将用各种颜色标记。那么论文查重黄色字体重复率是多少？paperfree小编给大家讲解。 在论文重复检测中，国内高校一般采用重复检测系统进行检测，重复检测系统完成后，将出具重复检测报告。重复检查报告中的文字将按照各种颜色的字体标准进行，其中黄色代表重复检测率大于50％，红色代表重复检测率大于70％。 根据重复检查规定，大学毕业论文的重复率在5％-30％之间。详细要求取决于学校。学历要求越高，论文要求越高。学生可以在提交毕业论文之前询问学校的重复率。许多高校在重复检查方面都有自己的重复检查系统，因此，在重复检查之前，我们应该了解高校使用的重复检查系统。
一：怎样看论文检测报告？1、不论是通过什么论文查重系统来进行检测，还是在论文查重后来查看检测报告，并显示下载报告的相关项目或者按钮，直接点击检测报告查看内容，点击下载报告的项目，点击检测报告PDF本地可以保存。2、以知网查重的论文检测报告来举例，检测报告的第一页将作为检测结果的概况，在这一概况中，会显示整体的复制率和章节的重复率，一眼就能看出，心里是否应该首先修改自己的论文全部一般大学对整体的重复率有要求。如果检测结果的全文重复率高于学校的重复率要求，那么是必须要进行修改的，并且一些大学还要求章节重复率，更加严格。3、然后可以看到详细的论文检测报告，这份报告第一个有编号，这可以用知网独有的检测报告编号进行验证，看报告是否在正规的知网查重系统中有。主要现在市场上有很多假的知网查重系统，打着知网查重系统的牌，通过论文来进行检测，以此来取检测费用。这个编号有利于避免伪造，检测使用的对比库的范围和具体的显示文字重复的情况。红色表示的是被判定为抄袭的文字，黄色表示的是被判定为引用文的文字，也可以看到比较页面。论文中剽窃的红字部分可以与库中被抄袭的原文进行比较。一般左边是论文部分，右边是库的原文部分，抄袭部分都用红色表示。论文查重这些细节问题需要特别注意！二：怎样根据论文检测报告来修改论文？对重复的文字，重复的意思是，文字本身不是文字的意思，而是因为汉语的博大精深的含义，可以使用不同的文字来表达，因此对于重复的文字，可以用完全不同的表达方式进行修改。并且，可以用可使用的修改手段改变句型，或者改变单词，或者添加句子之间的关联词。
我们在论文查重系统进行检测后，过几分钟就能拿到报告，要是论文查重的人数较多，那么拿到报告的时间会更长一些。我们在完成论文查重后，可以直接下载报告压缩包，有很多同学是第一次接触论文查重，所以不知道怎么看查重报告，下面就跟小编一起来看看吧。
许多同学拿到论文查重报告后，只是觉得报告内容很长很详细，不知道从哪里开始看起。那么报告中这么多的内容讲的是什么呢？我们需要了解论文查重报告是由几部分组成的。
1、首先我们看到检测报告中有标题作者论文总体重复率。
2、接下来我们可以看到检测报告中的每个段落，每一句中都进行了很多标注。有红色字体，橙色字体，绿色字体和黑色字体，不同颜色字体都代表了不同的查重率，红色字体代表重复率在80％~100％，橙色字体表示重复率在50％~80％，绿色或者黑色字体说明论文这一部分没有重复。
3、点击红色或者橙色的部分，我们可以看到论文中重复部分的一些来源相似内容的片段，都会非常详细的显示出来。
通过以上内容，我们能够清楚的知道自己的论文哪些是重复的，哪些是不需要修改的，实际上看懂论文查重报告还是非常简单的，因为报告会把每个部分的内容都详细的进行说明标注。
论文查重是指，用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭，简而言之，就是检查你的论文重复率。在知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文字是“涉嫌剽窃”。剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。查重原理：CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的。
毕业论文相信这是应届毕业生谈论最多的事情。马上就要迎来毕业季了，对于很多的应届毕业生来讲，他们要么就是在做毕业设计准备自己的毕业论文，而对于一些成绩优异，准备比较提前的学生来讲的话，毕业论文可能早就准备好了，下一阶段的工作就是考研了。而无论是已经准备好的学生还是没有准备好论文的学生。在这个阶段需要了解的事情就是毕业论文是如何进行自检的，以及毕业论文查重是如何进行的，毕业论文查重结果怎么看，什么样的结果才是最为合适的等等，这些都是需要广大的应届毕业生去了解。其实大家都非常清楚，写毕业论文是一个非常艰难的事情。毕竟几千字甚至是上万字的毕业论文，围绕一个中心思想，在言语表达绗棉要妥当等等，都是难以攻克的一关。所以能够写完毕业论文已经是一件非常幸福的事情。而在完成这项巨任之后，接下来要做的事情就是对论文进行自检，对论文进行一个整体的查重。毕业论文查重结果怎么看，其实也是非常简单的。现如今是高科技技术飞速发展的时代，想要对论文进行查重检测的话也是非常简单的一件事情。现在有很多的论文查重软件，你只需要登录这些软件进行查重就可以了。非常简单迅速。现在的查重软件有知网、维普、万方论文查重等等非常多。其实这些平台的话是有一个共同点的，就是查重的界面是比较相似的。查重的界面是直接点击进去，然后根据里面按的提示将自己的文章填进去。整个过程是非常简单迅速，容易操作的。而毕业论文查重结果怎么看。只要点击软件的检测按钮就可以进行检测。最终的结果也会直接显现出来。或许有一部分学生会问到底什么样的结果才算合适呢。其实每一个学校对于查重率的要求是不一样的。如果你的文章查重率超过百分之三十的话基本上就是不符合规范的。所以学生在进行论文写作的时候在原创度上一定要有保证。毕业论文查重结果怎么看，其实当你找到一个你所心仪的软件之后，然后再进行登录查重，将你的论文内容按照要求复制进去之后，就可以非常清晰的看到最终的结果了。
如果您想在 MATLAB 里面对图形进行反色处理，有几种方法可以尝试。一种方法是使用 imcomplement 函数，它可以对图像的颜色进行反转。例如，如果您有一个彩色图像 I ，您可以用以下代码对其进行反色处理：I_reverse = imcomplement(I);另一种方法是使用 255 减去图像的灰度值，这也可以达到反转颜色的效果。例如，如果您有一个灰度图像 I_gray ，您可以用以下代码对其进行反色处理：I_reverse2 = 255 - I_gray;这两种方法都可以生成反色的图形，您可以根据自己的需要选择合适的方法。如果您想了解更多关于 MATLAB 图形反色的知识，您可以参考以下网页：matlab--图像颜色反转_matlab图像反转_囊萤映雪的萤的博客-CSDN博客指定绘图颜色 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国如何在画图程序中反色图片: 6 步骤MATLAB将颜色反转_matlab colormap反向的博客-CSDN博客希望这些内容对您有所帮助，祝您毕业论文顺利完成！
1.对鸟的颜色进行采样，可以用鼠标点取值也可以自行设置ROI分析2.对图像进行颜色分割，把GRB转为HSV图像 对H和S通道的图像进行处理，最后把一种鸟的颜色的区域大体分割出来3.对模糊的不成块的分割结果（都是二值图）进行预处理，建议使用中值滤波和形态学结合 最后把零散的图片处理成一个大的物体4.对这个物体进行位置识别，建议使用 findcontour等方法 这样就知道了这个物体的坐标5.最后这个鸟就识别出来了。
①：题目，不妨在百度搜索：毕业 选题 图像处理可以找到其它学校给出的参考题目。②：论文资料，最好去学校图书馆（网上）的期刊论文数据库检索。万方的学位论文，比较有参考价值不知你是否要做设计，涉及到具体问题，再去专门的论坛写论文，没必要在网上瞎搜索的……