时间：2025-02-09浏览次数：27
1、基于MATLAB的毕业设计有：基于MATLAB的视图技术分析。二值图像细化算法研究与实现。基于MATLAB下的信号分析与处理。基于matlab的伪彩色处理与研究。matlab进行小波分析。
2、占用频带较宽。与语言信息相比，数字图像处理占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约6MHz，而语音带宽仅为4KHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高。
3、图像处理的研究有三层或者三个主要方向：图像认知理论研究；图像处理算法研究；图像处理的应用研究。图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。
1、主要内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类、图像重建、图像信息的输出和显示。图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。
2、本书根据应用型本科教育特点，强调理论与实践结合，简化数学推导，便于读者快速掌握数字图像处理的基本理论、方法、实用技术及典型应用。全书共八章，涵盖数字图像基础、变换、增强、恢复、压缩编码、分割与分析、图像处理系统应用实例等主要内容。旨在帮助读者深入理解数字图像处理技术，提高实践应用能力。
3、数字图像处理是一门专业要求非常高，应用非常广的一门学科，涵盖的技术也非常多，比较基础的主要包含图像变换（如灰度变换、频率变换、空域变换等）、图像复原与重建（各种滤波技术）、图像压缩、形态学图像处理（腐蚀，膨胀，边界提取等）、图像分割、图像识别等技术。
4、印刷概论、色彩学、色彩管理原理与应用、信息获取与输出技术、印前处理原理与技术、印刷原理与工艺、材料科学基础、信息记录材料与技术、显示材料与技术、印刷材料与适性、数字图像处理、计算机图形学、数字内容管理、页面描述语言、印刷设备、计算机集成印刷系统、信息与信息编码、通信与信息系统等。
5、核心课程包括印刷概论、色彩学、色彩管理原理与应用、信息获取与输出技术、印前处理原理与技术、印刷原理与工艺、材料科学基础、信息记录材料与技术、显示材料与技术、印刷材料与适性、数字图像处理、计算机图形学、数字内容管理、页面描述语言、印刷设备、计算机集成印刷系统、信息与信息编码、通信与信息系统。
数字图像处理是一门新兴学科，与计算机应用、计算机视觉、模式识别以及机器学习等有密切联系，可以看作是二维信号处理。一般大学选修课里包括数字图像采集、显示、保存，空间域图像处理，频域图像处理，图像增强、压缩、复原等技术。
JAVA程序设计，提升编程技能的多样性。网站设计与开发，熟悉Web应用开发。单片机原理与应用，了解嵌入式系统。数字图像处理，学习图像处理技术。Linux系统，掌握操作系统之一。网络性能分析，深入理解网络优化。科学技术史，拓宽科技视野。另外，还有：通信电子电路，深入电子技术领域。电磁场与电磁波，研究电磁现象。
在课程设置上，设计与创意、影视制作技术、数字短片创作等课程是必修课，视听语言、数字摄像、数字影视剪辑艺术与实践、导演基础、造型设计、数字合成技术等课程则是选修课，学生可以根据自己的兴趣和发展方向进行选择。
数字图像处理（季梁老师开的课），很好，收获比较大，特别是体会从处理效果和处理效率上考虑，如何选择合适的处理方法，但是可能投入的时间可能比较多一些，但是如果将来从事相关的研究工作，很多基本的图像处理方法都可能涉及到。
数字媒体艺术主干课程：多媒体技术与应用、数字图像处理技术、计算机图形学、虚拟现实技术、游戏引擎应用、计算机网络。
数字图像处理的特点如下：处理信息量很大。数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。占用频带较宽。与语言信息相比，数字图像处理占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约6MHz，而语音带宽仅为4KHz左右。
数字图像处理技术具有以下特点：精确性：数字图像处理技术能够以像素级别处理图像，具有高精度和准确性，能够实现细致的图像分析和操作。可编程性：数字图像处理技术基于计算机算法，可通过编程进行自动化处理，灵活性高，能够根据需求进行图像处理的设计和实现。
处理精度高、灵活性高。处理精度高：数字图像处理可以精确地对图像进行各种处理，放大、缩小、旋转、裁剪等，不会出现图像失真或变形的情况。灵活性高：数字图像处理可以针对图像进行各种操作，滤波、变换、增强等，可以灵活地改变图像的形状和特征。
数字图像处理的主要特点体现在信息处理的复杂性和对计算机性能的高要求上。处理的图像通常为二维数据，如256x256的黑白图像需约64kbit的数据，而高分辨率的512x512彩色图像则需要768kbit，甚至电视图像序列每秒需要500kbit到25Mbit。这使得计算机的计算速度和存储容量成为关键要素。
图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。数据压缩和编码技术：数据压缩和编码技术是多媒体技术的关键技术之一。在处理音频和视频信号时，如果每一幅图像都不经过任何压缩直接进行数字化编码，那么其容量是非常巨大的，现有计算机的存储空间和总线的传输速度都很难适应。
数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点： 1具有数字信号处理技术共有的特点。（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。 数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
智能科学与技术专业是一门涵盖人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的综合性学科。该专业致力于研究如何运用计算机技术模拟和实现人类智能，以解决现实生活中的各种问题。
智能科学与技术学什么课程：智能科学技术导论（含脑科学、生命科学与认知科学）、人工智能原理、智能机器人、智能游戏、虚拟现实技术、模式识别、数据挖掘、仿真建模与MATLAB、自然语言处理、智能信息获取技术、智能管理等。智能科学与技术专业课程 智能科学与技术是工学门类中计算机专业类下的特设专业。
智能科学与技术专业是学：计算机组成原理、操作系统、算法设计与分析、数字电路与逻辑设计、自动控制原理、微机原理与接口技术、Java程序设计、Java Web开发框架技术、人工智能、机器学习、数字图像处理、机器人基础、嵌入式系统及应用、模式识别、计算机图形学、智能体系统等课程。
智能科学与技术主要涵盖了人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等方面的知识。人工智能基础知识：学生将学习人工智能的基本概念、原理和方法。包括人工神经网络、进化计算、模糊逻辑等方面的基础理论。机器学习与数据挖掘：学生将学习机器学习和数据挖掘的相关算法和技术。
1、以身份证识别为例，获取图像上的文字信息需要对图像进行预处理，包括降噪、二值化和精加工等步骤。之后，通过识别字符在图像上的分布规律进行处理。利用水平投影方法进行图像分割，对字符进行分割，最终采用模糊匹配原理建立字符模板。通过图形匹配、笔画匹配和几何特征匹配，实现文本输出。
2、OCR识别的基本原理：OCR技术主要依赖于计算机视觉和机器学习领域中的算法。这些算法能够“理解”图像中的模式，并通过分析图像中的像素和灰度值来识别出文字。一旦识别，这些文字就可以被转化为计算机中的文本文件，方便后续的编辑、存储和搜索。 OCR识别的应用：OCR识别技术在许多领域都有广泛的应用。
3、光学字符识别（OCR）技术是将图像中的文字信息转换为文本格式的过程，实现计算机可编辑和搜索的文本数据。其原理基于深度学习算法，主要分为文字检测和文字识别两步。在图像预处理阶段，通过灰度化、二值化和去噪声操作简化图像复杂度，提高文字清晰度。
4、OCR识别技术的基本原理 OCR技术通过捕捉图像中的文字信息，然后将其转化为计算机可识别和处理的文本格式。它利用光学扫描技术，配合机器学习算法和模式识别技术，实现对纸张、照片或其他介质上的文字内容进行数字化转换。 OCR识别的应用 OCR识别技术在许多领域都有广泛的应用。
5、OCR识别技术，即光学字符识别技术。OCR识别技术是一种能够将印刷或手写文本中的文字内容转换为计算机可编辑和检索的数字文本格式的技术。以下是该技术的 OCR技术的基本原理 OCR技术通过捕捉图像中的文字信息，然后利用特定的算法对这些信息进行识别和处理，最终将图像中的文字转换为可编辑的文本格式。
