合肥工业大学 宣城校区 数字媒体技术 DM 实验报告 仅供学习与交流 有误请联系qq582233808 实验一：图像格式 (1).图像格式、大小与质量的关系 (2).对一副小女孩的照片进行调色处理 1、调节其亮度、对比度和饱和度，理解数值与效果之间的关系。 2、 使用色阶工具将照片的过暗区域提高亮度。 3、 使用色彩平衡工具对图像的暗处和亮处进行色彩调节。 4、 使用色相/饱和度工具对图像中指定色彩区域进行调整。 5、 尝试其它工具，推测其作用。 （3）.将所分配的一张电影海报的前景与背景分离，前景主要指的是明显的人物、道具、标题或其它物品。用选择的方法将前景扣出来独立成为一层，再将背景位置按周围信息延生填补，如实在无法填补，则填充接近于背景的纯色。 二、实验内容：对一副小女孩的照片进行调色处理 1、 调节其亮度、对比度和饱和度，理解数值与效果之间的关系。 2、 使用色阶工具将照片的过暗区域提高亮度。 3、 使用色彩平衡工具对图像的暗处和亮处进行色彩调节。 4、 使用色相/饱和度工具对图像中指定色彩区域进行调整。 5、 尝试其它工具，推测其作用。

这个“一个漂亮的Android图库相册程序Demo代码.rar”是一个包含源码的压缩包，主要针对Android平台，用于实现一个功能丰富的图像查看和管理应用。这个相册程序具备以下关键知识点： 1. **Android开发环境**：你需要一个集成开发环境（IDE），如Android Studio，来打开和运行这个项目。这涉及到对Android SDK的理解和配置，以及Gradle构建系统的使用。 2. **Android布局设计**：项目的用户界面（UI）是设计得美观的，这意味着开发者可能使用了XML布局文件来定义各个视图组件，如ImageView（用于显示图片）、RecyclerView（用于列表滚动）等，并通过样式表调整视觉效果。 3. **图片加载库**：为了优化图片显示，开发者可能使用了像Glide或Picasso这样的第三方库，它们能够高效地加载大图片，避免内存溢出，并提供缓存机制。 4. **图片分类**：图片自动分类可能涉及到文件系统操作，读取SD卡上的图片并根据文件夹或日期进行分类。这可能使用到了Intent和MediaStore类来获取设备上的媒体文件信息。 5. **动画效果**：为了实现“炫丽的动画效果”，开发者可能运用了Android的Animation API，或者使用了Transition API来进行视图转换动画。此外，可能还使用了Lottie库来播放SVG或JSON格式的动画。 6. **幻灯片播放**：幻灯片功能通常会用到Handler或Timer来定时切换图片，同时结合动画效果使得切换平滑自然。 7. **触摸和手势识别**：为了增强用户体验，程序可能实现了手势识别，比如双击放大、捏合缩放等，这些功能可能基于GestureDetector和ScaleGestureDetector类。 8. **权限管理**：由于Android 6.0及以上版本引入了运行时权限，代码中可能包含了处理存储和相机访问权限的逻辑。 9. **资源优化**：为了提高应用性能，开发者可能进行了资源优化，例如压缩图片、使用低分辨率的预览图等。 10. **测试与调试**：一个完整的项目通常会包含测试代码，如JUnit或Espresso测试，确保功能正常运行。开发者也可能使用Logcat进行日志输出，便于调试。 11. **版本控制**：考虑到这是一个源码项目，很可能使用了Git进行版本控制，便于团队协作和代码追踪。 要学习和理解这个项目，你需要具备基础的Java或Kotlin编程能力，了解Android开发的基本概念，以及阅读和分析他人代码的能力。通过研究这个Demo，你可以学习到如何创建一个实用且美观的Android相册应用，同时也可以借鉴其设计思路和优化技巧。

本文介绍了两种基于深度学习的图像超分辨率重建算法：轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和基于生成对抗网络的SRPGAN。LMDFFN通过核心轻量级特征提取块LFEB、通道和空间注意力机制以及深度可分离卷积的应用，显著降低了模型参数量和计算量，同时保持了良好的重建效果。SRPGAN则在生成模型中采用双分支残差块和半实例归一化层，判别模型使用PatchGAN，以提升局部纹理的真实性和细节。实验表明，这两种算法在定量评价和视觉质量上均表现优异，为图像超分辨率重建在资源受限设备上的应用提供了可能。 在当前的计算机视觉领域，图像超分辨率技术是一大研究热点。该技术的核心是通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像，从而提高图像的清晰度和细节表现。文章所提到的两种深度学习算法，轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和生成对抗网络SRPGAN，便是该领域研究的前沿成果。 LMDFFN（Lightweight Multi-scale Dilated Feature Fusion Network）是一种轻量级网络结构，它主要由轻量级特征提取块LFEB组成，该特征块通过使用深度可分离卷积等技术有效减少了模型的参数量和计算需求，同时在保持高分辨率重建效果方面也表现出色。轻量级设计让LMDFFN特别适合于资源受限的设备，如移动设备或嵌入式系统，它们对功耗和计算资源都有严格要求。 而SRPGAN（Super-Resolution Progressive Generative Adversarial Networks）则利用了生成对抗网络（GAN）的原理。SRPGAN通过构建一个生成模型，该模型包含了双分支残差块和半实例归一化层，来提升图像的局部纹理和细节效果。其对应的判别模型使用了PatchGAN，这是一种专门针对图像局部区域进行质量评估的判别器，它有助于生成模型在细节上的改进。SRPGAN在图像超分辨率的应用上展现了高水平的图像质量，特别是在提高图像局部真实感和细节丰富度方面。 这两种算法都通过定量评价和视觉质量评估获得了优异的表现，这表明它们不仅在理论上有创新，在实际应用中也具有很强的可行性和优越性。它们的成功展示了解决图像超分辨率问题的新途径，并为该领域的进一步研究和应用开辟了新的可能性。 文章中还提及，这些算法的源码是可运行的，这意味着研究人员和开发者可以使用这些源码来复现实验结果，或是将这些算法应用于自己的项目中。在实践中进一步验证算法的有效性，并对其进行改进和优化。这不仅有助于推动图像超分辨率技术的实际应用，也为学术界和工业界带来更多的研究素材和应用案例。 【深度学习 计算机视觉 图像处理】

LabVIEW与VisionPro框架代码的集成应用：2020年编程实践指南,LabVIEW 2020调用VisionPro框架代码实现图像处理功能,LabVIEW调用VisionPro框架代码 VisionPro labview 2020 ,LabVIEW调用;VisionPro框架代码;VisionPro;LabVIEW 2020,LabVIEW 2020中调用VisionPro框架代码的实践与应用 LabVIEW作为一种图形化编程语言，在工程领域和科研领域得到了广泛的应用，尤其是在数据采集、仪器控制以及自动化测试领域。VisionPro作为一套机器视觉软件开发框架，它由Cognex公司开发，集成了先进的图像处理和分析功能，使得机器视觉应用的开发更为高效和简便。2020年，随着LabVIEW版本的更新，工程师和开发者们面临着将VisionPro框架代码集成到LabVIEW中实现图像处理功能的挑战。 集成LabVIEW与VisionPro框架代码，首先需要了解两种软件的编程范式和接口。LabVIEW使用图形化编程语言，而VisionPro则提供了丰富的视觉工具和函数，可以被封装成DLL供LabVIEW调用。在实际操作中，开发者需要创建LabVIEW项目，并在其中调用VisionPro提供的函数或者DLL，实现图像的采集、处理、分析和结果输出等环节。这样可以极大地简化视觉系统的开发过程，提高开发效率，同时保证系统的稳定性和可靠性。 文档中提到的“数据结构”这一标签，暗示了在集成应用中对数据处理方式的关注。LabVIEW与VisionPro集成时，需要处理的数据结构可能包括图像数据、视觉工具参数设置、检测结果等。这些数据结构在LabVIEW中可能以数组、簇、波形等形式存在，而在VisionPro中则可能以特定的配置文件或属性对象存在。因此，正确地在两者之间转换和传递数据结构，是保证系统正常运行的关键。 文档名称列表中的文件，如“调用框架代码深入探索与实现一引言在现.docx”、“在现代的工业生产中计算机视觉技术的.docx”等，虽然不能直接阅读其内容，但可以推测这些文档包含了对LabVIEW与VisionPro集成的深入分析、技术实现细节、使用技巧以及最新功能的介绍。这些文档可能详细讨论了如何在LabVIEW环境中调用和使用VisionPro的功能，以及在现代工业生产中，这种集成如何提升机器视觉的应用价值。 此外，文档的名称也透露出了一些关于集成应用的背景和目的。例如，“在现代的工业生产中计算机视觉技术的应用”表明了工业自动化和生产效率提升对机器视觉的需求，而“探索与框架的融合之路”和“技术分析文章”则指出了对集成方案的深入探索和技术层面的支持。 综合以上分析，我们可以得出，在2020年的编程实践中，集成LabVIEW与VisionPro框架代码对于提高图像处理功能的开发效率和应用性能具有重要意义。通过技术文档和实践指南的学习，开发者可以更好地掌握两种平台的集成方法，并在现代工业自动化项目中发挥机器视觉的最大潜力。这不仅仅是技术层面的挑战，也是工业自动化发展的重要趋势。

国科大研一王伟强老师图像处理考试真题涵盖了图像处理学科的核心知识和基础理论。图像处理是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及到使用计算机对图像进行捕捉、分析和处理的过程，旨在改善图像的质量，或者从中提取有用的信息。在工程实践中，图像处理的应用范围极为广泛，包括但不限于医学成像、卫星图像分析、工业检测、多媒体处理、计算机视觉和人工智能等领域。 考试真题中可能包含了一系列与图像处理相关的知识点，例如图像的采集和数字化，图像的显示和存储，图像的几何变换，图像增强和恢复，图像压缩，以及图像分析和理解。其中图像增强和恢复部分可能涉及到对图像的清晰度、对比度和色彩进行改善，以及去除噪声和图像恢复等技术。图像压缩则关注如何减小图像数据的大小，以便于存储和传输，同时保持尽可能高的图像质量，常见的压缩技术有JPEG、PNG等。 此外，图像分析和理解部分，涉及图像分割、特征提取和模式识别等高级概念，是让计算机识别和理解图像内容的关键技术。这一部分通常需要学生掌握边缘检测、区域分割、形态学处理、纹理分析、目标识别和分类等方法。 同时，考试还可能包括对图像处理软件工具的使用，如何利用MATLAB、OpenCV、Python等编程语言结合图像处理库来实现复杂的图像处理功能。对于国科大研究生来说，理解这些软件工具的底层算法和实现原理也是一项必要的技能。 考试真题能够检验学生对图像处理课程的掌握程度，包括理论知识、算法实现、软件应用等多方面的技能，为未来的科研和工程实践打下坚实基础。

内容概要：本文深入探讨了卷积层在深度学习中的应用及其原理，首先介绍了卷积作为深度学习核心技术之一的历史背景和发展现状。接着阐述了卷积的本质，即一种局部加权计算方式，通过滑动卷积核在输入数据上进行逐点相乘并求和，从而高效提取图像中的边缘、纹理等特征。文中还详细比较了卷积与全连接网络的区别，指出卷积具有平移不变性、旋转不变性、缩放不变性和明暗不变性四大特性，更适合处理图像数据。此外，文章通过代码实例展示了卷积操作的具体实现过程，并介绍了卷积层中的重要概念如感受野、特征图、权值共享、计算量等。最后，文中对不同类型卷积（标准卷积、深度卷积、分组卷积、空洞卷积、转置卷积、可变形卷积）进行了分类讲解，解释了各自的优缺点及应用场景。 适合人群：具备一定编程基础，对深度学习有一定了解的研发人员，特别是对卷积神经网络感兴趣的读者。 使用场景及目标：①帮助读者理解卷积在图像处理中的应用，掌握卷积层的工作原理；②通过代码实例演示卷积操作的具体实现方法；③比较不同类型的卷积，指导读者根据实际需求选择合适的卷积类型；④理解卷积层中的关键概念，如感受野、特征图、权值共享等，为后续深入研究打下基础。 阅读建议：本文涉及较多数学公式和代码实现，建议读者在阅读时结合实际案例进行思考，同时可以动手尝试文中提供的代码示例，以加深对卷积层的理解。此外，对于一些复杂的概念，如权值共享、感受野等，可以通过查阅相关资料进一步学习。

该实验详细介绍了使用MATLAB进行数字图像处理中的皮肤美化技术。实验目的包括掌握Matlab图像处理函数、理解色彩概念及图像代数运算与几何变换方法。实验原理涵盖灰度线性变换、直方图均衡化、图像算术运算和图像插值等技术。实验步骤分为滤波、色彩空间转换、代数运算、锐化等技术实现美化，以及皮肤的亮白处理，包括图像平滑、皮肤区域分割、图像融合、图像锐化和皮肤亮白处理等具体操作。此外，还尝试了其他肤色检测处理方法，如基于RGB、HSV和YCbCr空间的肤色检测，以及高斯模型和椭圆模型的应用。实验总结指出，YCrCb空间在肤色检测中受亮度影响较小，肤色点类聚效果较好，适合用于人脸检测等模式识别任务。 MATLAB是当前广泛应用的数学软件之一，具有强大的图像处理功能。在数字图像处理中，皮肤美化是图像增强技术的重要组成部分。皮肤美化技术主要应用于人物照片的色彩调整和美化，以达到提高图像质量、修正皮肤缺陷等目的。实验中提到的灰度线性变换能够调整图像的亮度和对比度；直方图均衡化则用于改善图像的整体亮度分布；图像算术运算可以用来对图像进行加减乘除等基本运算；图像插值用于图像缩放等处理。在滤波过程中，高斯滤波器、锐化滤波器等工具被用来优化图像质量。色彩空间转换，如RGB、HSV和YCbCr转换，是根据色彩理论进行图像处理的重要环节。基于不同色彩空间的算法，如高斯模型、椭圆模型等，被用于检测和处理肤色区域。 在实际应用中，肤色检测是皮肤美化技术的关键步骤。实验中提到的基于RGB、HSV和YCbCr空间的肤色检测方法各有其特点和适用场景。YCbCr空间特别适合于在不同的亮度条件下对肤色进行检测和处理。这是因为它相对独立于亮度，能够更有效地将肤色点聚类，便于后续的图像处理操作。皮肤亮白处理技术则是通过改善肤色的亮度和色彩，增强人像照片的吸引力，具体操作包括图像平滑、皮肤区域分割、图像融合、图像锐化等。 实验总结强调，YCbCr空间对于肤色的检测具有明显优势。它相较于RGB或HSV空间，在处理肤色时受到亮度变化的影响较小，使得肤色检测的准确率提高，因此它在人脸检测等模式识别任务中具有较好的应用效果。在肤色检测与处理的过程中，需要综合运用多种数字图像处理技术，才能达到理想的效果。 在本次实验中，通过一系列的数字图像处理技术，我们可以更好地理解图像处理中的基本概念和技术应用。这不仅有助于提高图像处理的技能，也为其他相关领域的研究和应用提供了有益的参考。

本文详细介绍了在FPGA上实现图像对比度调节的直方图均衡化方法。主要内容包括：1）任务目标是通过直方图均衡化调节图像对比度；2）详细阐述了直方图均衡化的四个步骤：原始直方图计算、归一化直方图、累积分布函数计算和灰度值映射；3）提供了完整的Verilog代码实现，包括RGB转YUV模块、直方图统计模块、均衡化模块和顶层模块；4）介绍了仿真测试方法，包含测试激励文件和视频源模块；5）展示了均衡化前后的实验效果对比。该方案采用硬件描述语言实现，适合FPGA平台上的实时图像处理应用。 FPGA平台上图像处理技术的核心在于利用硬件描述语言实现复杂的计算任务，以达到实时处理的效果。在本文中，重点介绍了直方图均衡化技术在FPGA上的应用，这是一种能够改善图像对比度的有效技术。 直方图均衡化包含四个关键步骤。原始直方图计算是基础，它统计图像中各个灰度级别的像素数，形成直方图数据。随后，归一化直方图环节则通过将原始直方图按比例缩放，使直方图的面积适应于新的灰度范围。紧接着，累积分布函数（CDF）的计算环节是算法的核心，它累积直方图数据，形成一个单调递增函数，此函数用于指导像素值映射。最终，灰度值映射阶段将原始图像的像素值转换为新值，基于CDF函数，这样便完成了从原始直方图到均衡化直方图的转换。 为了在FPGA上实现这一系列复杂操作，文章提供了一套完整的Verilog代码实现。其中，RGB转YUV模块负责将常用的RGB色彩空间转换为更适合处理的YUV色彩空间。直方图统计模块根据原始图像数据计算出直方图。均衡化模块则包含了归一化和CDF计算的关键算法，最终输出均衡化后的直方图数据。顶层模块将所有子模块连接起来，以实现最终的图像处理功能。 在实际应用中，为了验证算法的有效性，需要进行仿真测试。测试方法包括设计测试激励文件和视频源模块，以提供测试图像数据。测试结果的验证需要展示均衡化前后的图像效果对比，从而直观展现算法提升对比度的效果。 该FPGA实现方法的优势在于其实时性，由于FPGA的并行处理能力，直方图均衡化算法能够以接近实时的速度运行，非常适合对处理速度有严格要求的应用场景。此外，该方法通过硬件描述语言实现，具有良好的可移植性和可扩展性，便于在不同的FPGA平台上部署。 由于FPGA在实时性和并行性方面的优势，越来越多的图像处理任务开始在这一平台上实现。直方图均衡化作为一种基本的图像增强技术，在不同的应用中扮演着重要角色。无论是在医疗成像、卫星遥感还是数字摄影等领域，通过FPGA实现的图像处理方法都为图像质量的提升开辟了新的可能性。

内容概要：本文介绍了基于灰狼优化算法（GWO）优化的二维最大熵（2DKapur）图像阈值分割技术。该方法通过模拟灰狼的狩猎行为，在搜索空间中快速找到使二维熵最大的阈值对，从而提高图像分割的准确性和效率。文中以经典的lena图像为例，展示了如何在MATLAB中实现这一过程，包括图像读取、均值滤波、定义二维阈值空间、计算熵以及最终的阈值分割步骤。 适合人群：从事图像处理研究的技术人员、研究生及以上学历的学生，尤其是对优化算法和图像分割感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度图像分割的应用场景，如医学影像分析、遥感图像处理等领域。目标是通过结合GWO算法和二维最大熵方法，提升图像分割的效果和效率。 其他说明：未来可以进一步探索将其他优化算法应用于阈值分割中，以实现更加高效的图像处理。此外，文中提供的MATLAB代码示例为读者提供了实际操作的基础。

广东工业大学的计算机视觉实验1主要涵盖了图像处理的基本操作，包括图像的模糊处理、锐化处理、去噪处理、直方图的分析以及色彩空间的转换。这些操作是数字图像处理领域中重要的基础技能，对于计算机视觉专业的学生来说，是理解和掌握图像信息分析与处理的重要过程。 实验报告的撰写要求学生遵循一定的格式规范，确保实验报告的完整性、规范性、正确性和有效性。报告需要包含实验的一般信息，如组号、实验日期、实验编号和实验时间等。实验报告的正文部分则要求详细记录实验的目的、环境、内容、步骤以及结果分析，同时还需要反映出在实验过程中遇到的问题及其解决方法。 实验目的是通过编写程序，在Python环境下使用OpenCV等软件包来执行图像的模糊、锐化、去噪等操作，学习直方图的生成和直方图均衡化，并掌握色彩空间转换的技术。 实验环境说明了完成实验所使用的硬件和软件条件，例如实验所用到的处理器型号、操作系统类型、开发工具版本等。在本例中，硬件环境为搭载了Intel(R) Core(TM) i7-10510U CPU的计算机，软件环境包括Pycharm 2022.3.2和Python 3.11。 实验内容与要求部分详细介绍了实验中所涉及的各种操作和方法。例如，均值滤波、高斯滤波和中值滤波是常用的图像平滑方法，各自有不同的特点和应用场景。直方图均衡化技术可以增强图像的对比度和亮度，改善图像的视觉效果。色彩空间转换如从RGB色彩空间转换到YUV或YIQ色彩空间，对于图像的压缩和色彩处理有着重要的意义。 实验过程与分析部分要求学生记录实验中的命令、运行结果，并通过截图和文字说明详细展示实验过程。此外，需要对实验中出现的问题进行故障分析，并说明解决办法。实验结果的总结要求学生对实验结果进行深入分析，完成相关的思考题目，并提出实验的改进意见。 通过这一系列实验，学生将学会如何利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，这些技能对于计算机视觉领域的研究和应用开发至关重要。