数字图像处理心得体会简短(优秀15篇)

总结可以使我们更加明确自己的目标和方向，帮助我们更好地成长和进步。那么怎样才能写出一篇较为完美的心得体会呢？首先，要反思自己在学习或者工作生活中的收获和成长，深入思考自己的感悟和体会。其次，要结构清晰，言之有物，突出重点，避免空洞和泛泛而谈。同时，要注重语言的准确性和表达的清晰度，做到语句通顺、表达准确，避免使用口语化和模糊的表达方式。最后，要注意审查和修改，检查文章中可能存在的语法错误、拼写错误和逻辑不通之处，力求语言流畅、条理清晰、逻辑性强。以下是一些写心得体会的优秀范文，希望能够对大家有所启发。

数字图像处理心得体会简短篇一

学号：070212051。

班级：12级通信工程1班。

数字图像是我们生活中接触最多的图像种类，他伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、工业和医学方面发挥着极大地作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们，会在外出旅游，生活和工作中拆下许多数字照片，现在已进入信息化时代，图片作为信息的重要载体，在信息传输方面有着不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速的发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多数人对于数字图像的知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解。尤为重要的是一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大地兴趣。我们班有的同学学过photoshop软件，因此对于数字图像处理有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。

通过这8周的学习，我们虽然还没有完全掌握数字图像处理技术，但是收获不少，对于数字图像方面的知识有了更深的了解。更加理解了数字图像处理的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关的术语有了明确的认识，比如，常见的像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口但都很模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图片的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声、模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常见的rgb图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对c++编程应用的很好的实践和复习。

当然通过8周的学习还远远不够，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期学习的态度与前期学习的热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情去学习这门课，可随着这门课的更深入的学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏向于如何通过编程实现如何多图像进行一些类似锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用visualc++软件实现并进行调试，然而大部分人的c++实践能力和编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验。

在老师授课方面的建议是可以再课上多进行一些具体操作，这样可以提起大家的学习兴趣，也可以让大家在课下积极准备，然后在课上让学生进行演示，还可以加入一些图像处理的经典范例，加深同学们的学习热情。

数字图像处理心得体会简短篇二

Photoshop图像处理是目前世界广泛使用的一款图像处理软件，在各行各业中得到广泛的应用。其中最常使用的功能是对图片进行处理。为什么Photoshop得到了大家的青睐？他有什么特点？在使用中你会发现它有许多的技巧和方法，下文将会为大家分享我使用Photoshop图像处理时的心得和体会。

一.必备技能和工具。

首先，我们需要了解Photoshop软件在使用中的必备技能和工具，输入工具、矩形选框、橡皮擦、魔棒工具和层的应用等快捷键和技能。我们要学会如何使用这些工具来处理我们的图片。在熟练掌握基本必备技能前，不要省略它所拥有的基本工具的使用。

二.图像原始文件保存。

其次，我们要学会保存完整，高质感的初始文件，以便随时可以重新打开以制作出其他副本。若当你不小心将原始图像文件覆盖时，许多工作都将失去，所以，一个高质量的原始文件保存，可以避免很多不必要的时间和金钱损失。

三.色彩和灰度模式的切换。

对于色彩和灰度模式的切换，这也是Photoshop一个非常重要的技巧。将图像从一种模式切换到另一种模式，使图像能够更好的展示其特定的调色板和亮度偏移。我们应该了解每个模式的优缺点，根据不同的场景，在这些模式之间进行切换。掌握这个技巧，可以让我们的图像更加的细致和真实。

四.图像的调整和修复技巧。

相比而言，图像的调整和修复技巧是每个设计人员都需要掌握的。通过调整图像的亮度、饱和度、互动、对比度和色彩平衡等方式，可以改善原图的颜色和光线，大大提高处理效果。

如果图像存在一些笔误或瑕疵（如刮痕），我们可以用修补、克隆或磨砂工具，去除图像的瑕疵部分，或将图像中一部分隐藏，用粉刷工具或图层遮罩将不理想的图像调整为肉眼看不到的完美状态。这些技巧的掌握，我们处理图像时将会更加的自如，而处理出来的图像色彩更加的鲜艳。

五.最终处理保存文件及了解输出格式。

H.264、MPEG-4和QuickTime这些文件格式，在图像处理结束后，我们需要了解如何将处理效果达到最佳，将图片输出到其他平台或媒体。Photoshop将每个文件称为层，层是由堆叠的变量图案、着色类型和各种过滤器组成，并且许多文件格式都包含层。

我们可以将图像单独存储在每个层中，同时保存在一个文件中，这样我们在编辑时，只需要编辑单个层，就可以有效地节省时间和改进生产效率，同时，学习如何输出图像，并为我们的文件选择正确的文件格式。例如，当我们要保存矢量图像时，我们应该选择将其保存成PDF文件格式，而非JPEG或GIF文件格式。

综上所述，Photoshop图像处理是一个很复杂的过程，它对于每个设计人员而言都具有很高的学习成本，但是，在掌握这些技能后，它将变得更加容易，并可以让我们的图像处理效果更加出色，同时，更高效的提高生产效率和质量。我们需要不断的学习和掌握Photoshop图像处理的技能，才能让自己在设计领域发展得更快更好。

数字图像处理心得体会简短篇三

图像处理技术是通过数字化的方式对图像进行处理和分析的一种技术。它基于数字图像处理原理，利用计算机技术对图像进行获取、存储、传输、显示等多种操作，以提取出图像中的有用信息，并对其进行相关的处理和分析。图像处理技术广泛应用于医学影像、机器人视觉、远程遥感、安防监控等领域。通过图像处理技术，可以实现图像的增强、复原、压缩、识别等多种功能，为人类的生活和工作带来了极大的便利。

二、常见的图像处理算法和方法。

在图像处理技术中，常见的有多种算法和方法，如傅里叶变换、滤波器、边缘检测、图像分割、图像压缩等。傅里叶变换是一种将图像从空域转换到频域的方法，通过对频域图像的处理，可以获得空域图像无法得到的信息。滤波器则是一种可以通过加权和加和操作来对图像进行处理的方法，通过选择不同的滤波器，可以实现图像的模糊、锐化、降噪等功能。边缘检测是指通过计算图像灰度变化的梯度来确定图像边缘的位置，常见的边缘检测算法有Sobel算子、拉普拉斯算子等。图像分割则是将一幅图像分成若干个区域，每个区域具有较强的统一性，常见的图像分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域的分割算法等。图像压缩则是通过减少图像的冗余信息，以达到减小图像文件大小的目的，常见的图像压缩算法有JPEG、PNG等。

图像处理技术在许多领域中都取得了显著的应用效果。在医学影像领域，利用图像处理技术可以对人体内部器官进行分割和重建，从而帮助医生进行诊断和手术规划。在机器人视觉领域，利用图像处理技术可以实现机器人对环境的感知和理解，从而提高机器人的智能水平。在远程遥感领域，利用图像处理技术可以对地球表面的影像进行处理和分析，从而了解地球表面的变化和特征。在安防监控领域，利用图像处理技术可以对监控摄像头捕捉到的图像进行分析和识别，从而实现目标跟踪和行为检测。这些应用实例充分展示了图像处理技术的丰富实用性和广泛应用性，为各个领域带来了巨大的发展潜力。

尽管图像处理技术在许多领域中取得了重要的进展，但仍面临一些挑战。首先，图像处理技术在处理大规模图像数据时，所需的计算和存储资源较大。其次，图像处理算法和方法在不同场景下的适应性和鲁棒性仍不够。此外，图像处理技术在对图像进行复杂任务处理时，可靠性和实时性需要进一步提高。未来，图像处理技术的发展应注重提高算法和方法的效率和稳定性，进一步探索深度学习和人工智能等新技术在图像处理领域的应用，并加强与其他领域的交叉合作，以推动图像处理技术在更多领域的应用和进一步发展。

五、我的体会与展望。

在学习和应用图像处理技术的过程中，我深切体会到了图像处理技术的强大和广泛应用性。通过学习图像处理算法和方法，我能够对图像进行各种操作和分析，从而提取出有用的信息，实现图像的增强和复原等功能。同时，图像处理技术还让我更好地理解了计算机视觉和模式识别等相关领域的知识，提升了我的综合能力和创新思维。展望未来，我希望能够继续深入学习和研究图像处理技术，在实际应用中打造更多有意义的项目和产品，为人类的生活和工作带来更多的便利和改变。

数字图像处理心得体会简短篇四

图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。你知道数字图像处理。

本人导师张崎，主要从事智能交通方面的研究。高年级学长曾做过车牌识别的研究。在学完数字图像处理这门课后，于是有了这篇关于车牌识别系统的心得体会。

仔细翻阅了几遍平时上课做的笔记，梳理了下各种图像处理方法在各中图像处理中起到的作用。结合对实际车牌识别过程的了解，谈谈自己对图像处理的各种方法在识别过程中起到的作用。

老师总说图像处理就是不讲道理，我觉得这就是最大的道理。为什么有人能够把不讲道理的东西做出来?这其中实际上蕴藏着深刻的道理。就像爱因斯坦证明布朗运动是毫无规律的运动一样，你发现他是毫无规律的，这其实就是他最大的规律。我想，只有对图像有了深刻的认识，才能完成这种你也说不出道理的事。

好了，现在我想结合这门课和车牌识别展开说说。

有时候，计算机跟人相比真的很傻，扔一张车牌尾号过来，不管它多么破旧、不清晰，人们能够轻而易举的读出上面的数字。而计算机呢?他要不停的运算、识别，而你算法上的一个小小漏洞，更会导致识别的大大不同。通过数字图像处理这门课的学习，我觉得可能通过下面的一些列步骤能较好的识别出车牌上的号码数字。

首先，我觉得我们需要将彩色的图片转换为灰色图像，这样便于计算机分析，计算机跟人刚好相反，好看的不一定好处理，而灰色的图像虽然不美观，但是正好适合计算机来处理。另一方面，将彩色图像转化为灰色图像也能减少图像所占的存储空间，简化和加快后续处理的工作。

其次，我觉得我们需要根据实际需要，对图像就行简单的预处理。我们应当让我们所关心的图像内容，显现的更加突出。而弱化那些我们所不关心的背景类似的东西。这里我觉得，我们就可以利用我们上课所学到的图像增强的知识了。需要注意的是，图像增强并不能增加原始图像的信息，只是通过某些技术有选择的突出对某一具体应用有价值的信息，即图像增强只通过突出某些信息，以增强对这些信息的辨识能力，而其他信息信息则被削弱，这就是我对图像增强的理解，我认为他是我们后期识别车牌的重要准备，增强的好坏直接影响了后期识别的准确度和速度。

然后，图像增强后，我觉得我们就应该对处理后的图像就行边缘检测，这里就直接会用到我们上课所学到的边缘检测的各种方法，边缘是图像的最基本特征，边缘部分集中了图像的大部分信息。边缘确定和提取对于整个图像场景的识别是非常重要的。而上一部的图像强也增强了边缘信息。

下一步，我认为就应该进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。

最后，就应该开始识别这些分割出来的图像，这一部分，我们课上内容并没有涉及，查阅了些资料，找到了比较可行的办法。即模式识别。我理解的过程是，首先我们应该建立一个标准模版库，然后通过将提取出来的样品与标准模版进行比较，来识别他们。

这就是上完数字图像处理课，我所能想到的车牌识别的整个过程，基本上需要用到我们所学的所有内容，而且都是比较基础的知识，我觉得，往往一个图像处理的问题，就是应该分成很多小问题来解决，一步步简化问题。一步步将图像中我们所最关心的内容提取出来。

毕竟没有深入学习过这方面的知识，本文纯属心得体会，过程中难免存在很多不足或者错误。恳请老师指出。

图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。

图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。

图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量，其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

2、数字图像处理的特点数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：

1)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。

2)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。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。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

3)数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

4)数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

1)再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2)处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设备的能力。

3)适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

4)灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。

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。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。

生物医学工程：除了ct技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。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。

工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。

文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，p2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过pc，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有maya、premiere、绘声绘影、windows自带的movemaker;处理数字图像的软件主要有matlab、photoshop、imagej(java图像处理程序)。其中，matlab和ps很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中matlab中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了matlab在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

photoshop是adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。

数字图像是我们生活中接触最多的图像各类，它伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、医学、和工业方面发挥着极大的作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片，现在已进入信息化时代，图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多人对于数字图像的知识却不全面，甚至一些基础知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解，尤为重要的是对于一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大兴趣，在选课时几乎所有人都选了这门课。其中有的同学由于简单的学习过photoshop软件，因此对于数字图像处理已经有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。

通过一学期的课程学习我们虽说还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像方面的知识有了深入的了解，更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡量图像的清晰程度)、位图(放大后会失真)、矢量图(经过放大不会失真)等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的rgb图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对c++编程应用的很好的实践与复习。

当然通过30学时的课程学习还是远远不够的，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期的学习态度与前期的学习热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情学习这门课的，可是随着课程的逐渐深入学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用一些软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏重于如何通过编程实现实现如何对图像进行一些类似于锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用visual、c++软件实现并进行调试，然而大部分人的c++实践能力以及编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验，并且后半学期课程任务较重，加上队里的事务也很多，时间不是很充裕，这对于需要大量实践的数字图像处理课程就是个很大的问题。

在教员授课方面建议可以在课上多进行具体操作，这样可以提起大家学习的兴趣，也可以让大家在课下积极准备，然后在上课由学员进行演示，还可以加入一些数字图像处理的经典范例，加深同学们的学习热情。

数字图像处理心得体会简短篇五

在数字化时代，图像处理软件是不可或缺的工具，其中Photoshop无疑是最受欢迎的一款。作为一名经常使用Photoshop的非专业人士，我有很多感悟和体会，尤其是在日常生活、学习和工作中使用它时。本文将分享我的心得和体会。

二、对于图像处理的认识。

在处理图像时，我们不仅要有具体的技术操作，更要有对于图像处理的基本认识。首先，了解较为常见的图像格式，如JPEG、PNG、GIF和TIFF等。其次，需要了解像素和分辨率的概念，以及如何根据具体需求来选择适当的分辨率。最后，需要了解一些基础的调色、裁剪、缩放等操作，这些技能是基础中的基础。

三、工具和技巧的使用。

Photoshop作为工具，拥有众多功能和工具，使用Paint或其他软件的经验并不一定适用于Photoshop。在使用Photoshop时需要对每一个工具进行了解和掌握，掌握一些基础的工具和技巧不但可以提高效率，还可以达到更好的效果。例如，学习涂抹工具和蒙版的使用，可以实现图像的自然渐变和完美的素描效果；学习曲线工具，可以灵活地调整图像色彩，在细节处得到更好的表现。如果有时间，可以进一步学习学习调色板、滤镜等高级功能，进一步提高我们的技能。

四、艺术和技术的结合。

如果你想让你的图像处理技术更上一层楼，不妨将技术和艺术结合起来。对于一个好的图像处理师来说，技术上的多一分并不能弥补艺术上的不足。因此，您需要拥有一些基础的艺术素养。我们需要学习如何把长处展现出来，如何修饰缺陷，让图像更加生动、富有表现力。在平时的学习和工作中，我们可以多看看一些优秀的设计和艺术品，学习他们的技巧和构造。只有技术和艺术相结合，才能实现更好的图像处理。

五、自由创作的探索。

Photoshop是一个强大的工具，但是我们无法将它仅仅看做一个图像处理软件。我们可以将其视为一个视觉表现的媒介，一种表现自由和创新的方式。通过自由创作，我们可以实现更深层次、更富有表现力的视觉表现。相比于其他艺术创作方式，例如绘画等，Photoshop更具有限制性，因此我们在使用它进行拓展创作时，需要更加果断、具有创造性。

总之，Photoshop是一个强大的工具，只有我们具有足够的体验，才能在处理图像时发挥最优秀的创意和技能。他是一种新的思考方式，让我们及时反思我们的图像处理技巧，并尝试新的创新方法，最终帮助我们成为更优秀的设计师和艺术家。

数字图像处理心得体会简短篇六

在进行ps图像处理实习的一个月里，我深深地体会到了图像处理的魅力和挑战。不仅学到了专业的技能，还培养了一种耐心和细致的态度。实习期间，我通过与同事的合作和自己的努力，不断克服各种难题，取得了一定的成绩。下面，我将从实习前期准备、实习中学习的技术、与同事的合作、实习带给我的收获以及未来的发展展望等五个方面进行总结和分享。

首先，为了做好这次实习，我在实习前做了充分的准备。我先通过书籍和网络资源学习了ps图像处理的基础知识，例如调色、修图、图层等等。这为我后续的学习和实践打下了坚实的基础。其次，我还参加了一些与图像处理相关的培训课程，例如摄影和美术等。这些课程不仅提高了我的艺术素养，还帮助我更好地理解和把握ps图像处理的技术。

在实习过程中，我学习了很多ps图像处理的技术。首先是调色技术。通过调整色相、对比度和亮度等参数，我可以让图像更加饱满和生动。其次是修图技术。我学会了使用修复工具和克隆工具来修复照片的缺陷和瑕疵，让照片看起来更加完美。另外，我还学习了图层的使用和合成技术，这使得我可以将多张照片合成一张，创造出更加独特的效果。

与同事的合作是实习过程中非常重要的一部分。每天，我都会与同事们分享自己的学习和心得体会。有时候，我们会一起探讨和研究一些难题，共同解决问题。通过与同事的合作，我不仅学到了更多的知识和技术，还养成了团队合作的习惯。我发现，通过与他人分享和交流，不仅可以加深自己的理解，还可以得到更好的解决方案。

实习带给我的收获非常丰富。首先，我在这一个月的时间里大大提高了我的ps图像处理技术。通过实际操作，我不仅掌握了更多的技巧，还培养了一种耐心和细致的态度。其次，我还提升了自己的沟通和团队合作能力。在与同事的合作过程中，我学会了倾听他人的意见，尊重他人的贡献，共同努力解决问题。最重要的是，这次实习为我未来的发展打下了坚实的基础。我相信，通过不断地学习和实践，我可以在图像处理这个领域取得更大的成就。

展望未来，我希望能在ps图像处理领域深耕细作，并不断提升自己的技术和能力。我会继续关注和学习最新的图像处理技术，参加相关的培训和讲座，保持自己的竞争力。同时，我也希望能有机会参与更多的项目和合作，拓宽自己的眼界和经验。我相信，只要努力不懈，我一定能在图像处理领域有所建树。

综上所述，这次ps图像处理实习给我带来了很多收获和启发。通过充分准备、学习技术、与同事的合作、实践操作以及总结反思，我在这一个月的时间里取得了一定的成绩，并为未来的发展打下了坚实的基础。我相信，通过不断努力和学习，我一定能成为一名专业的图像处理师，为社会和客户创造更多的价值。

数字图像处理心得体会简短篇七

作为一名大三学生，我很荣幸有机会参加了一家著名设计公司的实习项目，我在一个月的时间里进行了有关PS图像处理的实践。这段时间不仅让我更加熟悉了PS软件的使用，还深入了解了专业设计领域的一些技巧和经验。在这个过程中，我获得了很多宝贵的体会，下面我将分享一些关于PS图像处理实习的心得体会。

第二段：技术上的成长。

在实习期间，我首先要感谢公司领导和导师的悉心指导，正是他们的帮助让我在技术上有了长足的进步。我学会了如何提取图像中的特定区域，进行图像的修补和修饰，以及如何调整图像的色彩、对比度和亮度等细节。在学习的过程中，我也经常和同事们交流讨论、互相学习，不断改进自己的技能。通过实际操作，我发现只有不断练习和思考，才能更好地掌握图像处理的技术。

第三段：专业素养的提升。

除了技术上的成长外，我的专业素养也得到了提升。在实习期间，我参与了不少真实案例的处理，从中了解到了不同行业对于图像处理的需求和要求。我学会了充分倾听客户的需求，并能够根据客户的要求进行有效的图像处理。此外，我还学会了如何在短时间内完成大量的图像处理任务，提高工作效率。这些经历不仅让我对于专业素养有了深入理解，也使我对于未来的职业规划有了更明确的方向。

第四段：团队合作的重要性。

在实习期间，我和同事们经常一起合作完成一些项目。通过与他人的合作，我深刻体会到了团队合作的重要性。团队合作不仅能够减轻个人的工作压力，还能够获得更多的建议和意见，提高工作效率和质量。我学会了有效地沟通和协调，学会了倾听他人的意见并能够灵活调整自己的工作方案。这种团队合作精神不仅在图像处理的实习中有用，将来在工作中也是必不可少的。

第五段：个人成长与展望。

通过这次PS图像处理的实习，我不仅在技术上有了较大的进步，也提升了自己的专业素养和团队合作能力。更重要的是，我明确了自己未来的发展方向，对于设计行业有了更深入的认识。我希望将来能够在这个行业中发光发热，成为一名优秀的设计师，为社会做出更大的贡献。在未来的学习和工作中，我将继续努力学习，不断提升自己的技能和专业素养，为实现自己的梦想而不懈努力。

总结。

通过这次PS图像处理的实习经历，我不仅学到了专业知识和技能，也提升了自己的综合能力和素质。这段实习经历不仅对于我个人的成长有着重要的影响，也让我更加坚定了自己的职业规划。我相信只要不断学习和努力，我一定能够在这个领域中取得更好的成绩，实现自己的理想。

数字图像处理心得体会简短篇八

档案图像处理是数字化时代信息处理的一项非常重要的工作，而要对档案图像进行处理，则需要有一定的专业培训并长期实践。我是一名档案专业的学生，也是一名志愿者档案管理者，通过长期的学习和实践，我对档案图像处理的方法和技巧有了更深入的认识。

档案图像处理是将纸质档案件转换为数字格式并进行归档、保护、共享的过程。对于纸质档案的处理，我们需要使用高清晰度的扫描仪和合适的扫描软件，将纸质档案转换为电子文件，然后对文件进行处理。处理包括图像调整、裁剪、压缩和编码。对于不同类型的档案文件，处理的方法会有所不同。

当我们进行档案图像处理的时候，需要有一些技巧和方法来确保处理后的图像质量。首先，我们需要了解所处理的档案文件的类型和格式。这样可以根据不同的数据格式选择适合的处理软件；其次，我们需要进行图像调整，包括色彩、亮度、对比度等方面的调整，以保证图像质量符合要求；第三，我们需要裁剪图像，剪去无用的部分，这样可以减小档案文件的大小；最后，我们需要进行图像压缩和编码，以节省文件大小，方便传输和存储。

在档案图像处理的过程中，也会遇到一些挑战。首先，由于纸张年限的长短和质量的不同，有些档案文件的质量很差，扫描后图像分辨率也很低，这时需要使用一些图像修复技术来对图像进行处理，提高图像质量；其次，档案文件种类繁多，对于每一种不同的文件格式，我们需要针对其特点选择合适的处理工具，这需要我们有精通的工具知识和经验。

第五段：总结。

档案图像处理是档案管理的重要环节，对于档案的保存、传输和共享都起到了重要的作用。虽然档案图像处理过程中会碰到很多挑战，但只要能够熟练掌握处理技巧和方法，就能有效提高档案图像的质量和处理效率，从而保护档案资料的安全性和可读性。

数字图像处理心得体会简短篇九

提高计算机对数字图像处理的速度，提高采集分辨率和显示分辨率，提高多媒体技术关键中图像数据的压缩，进行计算机识别和理解研究中按照人类的认知和思维方式工作并考虑到主观概率和非逻辑思维技术，规划统一的标准以实现图像的处理、传输和存储研究健康发展，以上几点都是数字图像处理技术合理发展的基本融汇技术基础。

同时，信息数据量更大的三维数字图像必将得到广泛应用研究，图像与图形相互融合后形成三维成像或多维成像的发展方向也正在众多应用中广泛推进。

5总结。

数字图像处理技术在社会的每个行业、每个领域都得到广泛的应用，数字图像处理的技术应用随时、随处都可以见到，得到充分的研究发展和应用推广，还不能充分满足日益增长的技术需求。数字图像处理技术不断地在自身发展和完善的同时，还与多个计算机分支学科的发展密不可分，有多个新的技术方向需要研究和创新，对数字图像处理技术的发展方向进行研究、探讨的重要性就显得尤为突出。

参考文献:。

[1]朱睿。数字图像处理技术现状与展望[j].中国科技博览,（14）：7-28.

[4]谭海艳。数字图像压缩综述[j].科技经济市场，2011（8）。

数字图像处理心得体会简短篇十

实验目的：本实验内容旨在让学生通过用vc等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。

二、实验原理和方法。

(1)raw格式到bmp格式的转换：

raw格式：raw格式文件是按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。raw文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储。

bmp格式：bmp文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。bmp文件由文件头、信息头、颜色表、数据区四个部分组成。

做raw格式文件到bmp格式文件的转化，先要为bmp格式文件申请四部分的内存：文件头，位图信息头，颜色表，图象数据，然后根据输入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息计算出这几部分的值，赋给他们，写到bmp文件中去。

(2)灰度图象的线性拉伸：

灰度变化是点运算，将原图象的每个像素的灰度值改成线性变化之后的灰度即可。

灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下：

该方程为线性方程。式中参数为输入图像的像素的灰度值，参数为输出图像的。

灰度值。

设原图象的灰度范围为[a,b],变化之后的范围为[a’,b’]，则：

fa=(b’-a’)/(b-a)。

fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。

如果算出来的值大于255，则让它等于255，小于0则让其等于0。

(3)局部处理(3*3高通滤波，3*3低通滤波)：

局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。

实际上都是利用卷积来实现的，卷积往往用一个矩阵表示，将矩阵的中心对齐某个像素，矩阵中的值乘到相应的像素中去，然后将所有乘积加起来就得到中心像素的灰度值。边界像素不做处理，仍为原来的灰度值。求出的像素灰度值若超过[0~255]，则向离其最近的属于该范围的像素值靠拢。

3*3低通滤波的算子见表1。

3*3高通滤波的算子见表2。

表格1。

1/9。

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1/9。

1/9。

1/9。

1/9。

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1/9。

1/9。

表格2。

-1。

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9

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-1。

-1。

(4)图象几何处理(图象平移，图象缩放)：

对于图像平移来说，若平移量是(tx，ty)，像素在原图像中的坐标为(x0，y0)，则变化后的坐标为(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改变像素的灰度值，不必改变位图信息头和调色板内容。

对于图像缩放，假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为：

图像信息头中新图像的宽度和高度都变为原来宽度和高度分别与水平垂直比例的乘积，图像大小变为新宽度(变为4的整数倍)与新高度的乘积。

(5)灰度图象中值滤波：

中值滤波也属于局部处理的一种，将窗口中的各个像素排序之后排序，取中值赋给模板中心的像素，所以窗口中个数一般是基数。

我用的中值滤波窗口是十字丝的9个数的窗口。

(6)灰度图象边缘检测：

边缘检测有三种算子：roberts，prewit，sobel。三种算子都是做一阶差分的，通过算子算出各个像素的梯度值，将水平梯度的绝对值和垂直梯度的绝对值相加，若此梯度值大于某个阈值，则将其灰度值赋为255，否则赋为0。

(7)图象旋转：

图像旋转一般是以图像中心为中心顺时针旋转，利用图像的四个角点求出图像旋转后的大小。

先计算以图像中心为原点坐标系下原图像四个角点的坐标值，按照旋转矩阵计算其旋转之后的坐标值，根据四个角点的新坐标值计算出最大宽度和高度作为新图像的宽度和高度值，按照计算值修改位图信息头，申请一块新内存，存储旋转后图像的灰度值。

旋转矩阵如下：

同样要求各个像素在原图像中的坐标，先将新图像的坐标系平移到图像中心，做逆时针旋转，然后再平移到屏幕左上角，然后将原图像对应坐标的值赋给新图像。

(8)图象二值化：

判断分析法：假定图像的灰度区间为[0，l-1]，则选择一阈值t将图像的像素分为两组。

为最大值所对应的t，就是所求判断分析法的分割阈值。

搜寻到阈值之后，灰度值小于阈值的像素赋0，其他的赋1，修改文件信息头，调色板，申请新内存。

(9)图象直方图：

统计各灰度值出现的频数，以及像素的总个数，用频数除以总个数作为频率，以灰度值作为横坐标，频率作为纵坐标绘图。

三、实验过程和步骤。

首先要建立一个基于mfc的多文档工程，将视图基类改为滚动视图，以自己的学号命名。

我用的是书上给的cdib类，类里面有获取bmp宽度，高度的函数，有指向位图信息头的指针，指向图象数据的指针，因此我在文档类(doc类)里定义了一个cdib类的对象，打开以及保存文件的时候利用这个对象去调用cdib里读取与存储文件的函数，并且可以利用这个对象的两个指针对打开的图象进行各种操作。

格式到bmp格式的转换：

首先建立一个rawtobmp的对话框，在上面加上四个编辑框(一个输入打开文件的路径一个输入保存文件的路径，另两个)，两个按钮，以及默认的确认，取消按钮。利用类向导插入此对话框类，并且为前两个编辑框定义cstring的两个变量，用来存储打开与保存文件的路径。同时为两个浏览按钮添加消息响应函数，在消息函数里创建cfiledialog对象，利用此对象的函数将两个路径值赋给前两个编辑框的成员变量。再为ok键添加消息响应函数，分别定义bmp格式文件前三部分数据变量，计算出各变量的值，并且利用一个cfile对象获取raw图象的数据，利用另一个cfile对象将数据存储到所输入的路径的文件中去，cfile对象的read函数会自动创建一个文件。

然后在菜单上新建一个菜单，为菜单添加消息响应函数，在其消息响应函数里创建rowtobmp对话框。这样点击菜单后就会弹出一个对话框，按确定键之后就可以读取raw文件并且存储bmp文件，完成整个消息循环。

2.灰度图象的线性拉伸：

向图像数据部分的指针m_dib.m_pbits，在数组中查出每个像素变化后的灰度值，并将此值赋给指针m_pbits指向的内存。刷新视图。

然后在菜单中加上线性拉伸的菜单，为该菜单的id添加消息响应函数，在该函数中创建对话框，并调用文档类线性拉伸的函数，将对话框的两个成员变量传给此函数。

3.局部处理：

在文档类里添加低通滤波和高通滤波的成员函数，在函数中使用m_dib对象中指向图像数据部分的指针m_pbits，首先申请一个新内存，将原来图像的灰度值存储起来，然后定义9个byte类型的指针，利用双重嵌套循环，在循环中每次用这9个指针指向复制图像对应模板中的9个数，然后按照模板中的数值计算出中心像素的灰度值，判断是否超过范围，如果超过范围则做相应的处理，否则将此值直接赋给m_pbits中对应的中心像素。循环之后刷新视图。

添加局部处理的菜单，为菜单设置消息响应函数，在菜单消息响应函数中调用文档类的函数，完成对m_dib的处理。

4.图像几何变换：

建立平移对话框，定义两个成员变量，分别存储输入的水平位移和垂直位移。

在文档类里添加平移函数，申请一块新内存复制原图像的信息，在函数中将。

外层循环变量i视为纵坐标，内层循环变量j视为横坐标，通过双重循环，对每个像素，求出其在原图像中的坐标(i0，j0)，将复制图像中的对应(i0，j0)的像素灰度值赋给m_dib.m_pbits指针中的图像。如果在原图像中找不到该像素，置为背景色。刷新视图。

在菜单中添加图像平移菜单，并为该菜单添加消息响应函数，在此函数中创建平移对话框，调用文档类的平移函数，将对话框的成员变量传入该函数。

建立缩放对话框类，为此类定义两个成员变量，存储输入的水平缩放因子和垂直缩放因子。

再在文档类中添加缩放函数，利用m_dib.m_pbmi(指向位图信息头的指针)，修改位图信息头中的宽度，高度，图像大小。计算出新图像的大小，申请一块新内存存储新图像，同平移函数一样，计算出每个像素在原图像中的坐标，i0=i/pratio,j0=j/vratio,pratio与vratio分别为水平缩放因子和垂直缩放因子。将原图像中对应坐标的灰度值赋给新内存，然后将m_dib.m_pbit指向新内存，刷新视图。

5.中值滤波：

在文档类中添加两个成员函数。一个用来把传入的指针里的内容排序，一个用来做中值滤波。也要申请一块新内存来复制原图像的信息，双重嵌套循环，边界像素不处理，对每个像素，使用一个大小为9个字节的数组来存放复制图像窗口中各像素值，然后将数组首地址传入排序的函数中，将中间的值赋给当前图像窗口中心的像素。排序函数我用的是快速排序法。

在菜单中添加中值滤波菜单项，为其添加消息响应函数，调用文档类的中值滤波函数。

6.边缘检测：

在文档类中定义三个函数，分别为roberts，prewit，sobel算子处理函数，处理时，先申请新内存复制原来图像信息，边界像素不作处理，对每个像素值，求出其在复制图像中的梯度，判断，若梯度值大于150(这个是我自己定的)，则将灰度值赋为255，否则置零。

菜单中添加边缘检测菜单，置属性为pop—up，添加三个下一级菜单，分别为roberts，prewit，sobel，各个菜单的消息响应函数中调用文档类中各自的处理函数。

7.图像旋转：

创建一个对话框输入旋转角度，在文档类中添加成员函数。

先将角度化为弧度值。

计算原图像四个角点的坐标，以及新图像四个角点的坐标。

根据新图像四个角点的坐标，取对角线上两个点横坐标差值较大值作为宽度，纵坐标差值较大值作为高度。

根据计算出来的高度和宽度修改文件信息头，并且申请内存存储新图像。

计算每点的像素在原来图像中的坐标从而获取其灰度值，写入新内存。

将m_dib.m_pbits指向该新内存。刷新视图。

添加图像旋转菜单，在菜单响应函数中创建对话框，调用文档类中旋转函数，将对话框中获取的角度传给旋转函数。

8.图像二值化：

在文档类添加一个成员函数，根据传人的图像和阈值返回组间方差和组内方差的比值。

再添加一个成员函数，进行二值化。

在函数中：

计算新bmp文件的大小，申请一块新内存，存储新的整个bmp文件的信息，将位图信息头中bibitcount置为1，调色板数组只有两个两个元素，下标为0的三个灰度值都为0，下标为1的三个灰度值为255。

从最大灰度值到最小灰度值之间搜寻上述函数返回值最大的值，作为阈值。

对每个像素，若其原来灰度值小于阈值，赋1，否则赋0。

将m_dib,m_pbits指向新内存的图像数据部分，m_dib.m_pbmi指向位图信息头。

9.图像直方图：

为文档类添加一个int型指针成员变量m_pgray，在构造函数中将该指针赋空，在文档类中定义了一个函数，统计各个灰度值出现的频数，申请一个内存，存储在这个内存中，并将m_pgray指向它。

创建一个画直方图的对话框，添加picture控件，在控件里调用文档类成员变量，画直方图。添加一个滚动条，用来确定阈值，为滚动条添加消息响应函数，按照滚动条的值进行二值化。

在菜单中添加直方图菜单，添加消息响应函数，在响应函数中创建直方图对话框对象。

最后，因为我开始做工程的时候没有把菜单设计好，做得有点乱，所以，我又在view里添加wm_contextmenu消息响应函数，在函数体内用cmenu类来实现弹出菜单。

四、结果分析与评价。

(1)raw格式到bmp格式的转换：效果见图1。

图表1。

老师说在转化的时候后面用一个循环会降低效率，但是实际上只要宽度是4的整数倍，后面的循环就不会做了。所以这个算法效率我觉得还行吧。

(2)线性变化：输入线性变化范围10~20，效果见图2。

图表2。

用了线性查找表之后，这个算法的效率应该会高很多，但是我的算法里是线性表从0~255都有变化之后的值，实际上，如果图片的灰度范围小一些的话，做了很多无用的计算，而且前面已经搜寻过原图像的最大最小灰度值了，所以线性表的生成循环可以只从最小灰度做到最大灰度。另外，我设计的算法里，如果最大值和最小值输反了的话，程序会自动交换他们的值，做这个可能就会多算一些东西了。

(3)低通滤波：效果见图3。

图表3。

取的是8邻域内的平均值，效果不是很好。

高通滤波：效果见图4。

图表4。

基本上我觉得边缘还是有突出了吧。

中值滤波：效果见图5。

图表5。

这个中值滤波的效果我还是比较满意的，因为排序所以要调用其他函数，我用了快速排序，而且用的是9个数的十字丝窗口，所以速度要比25个数的窗口快一些。平滑的效果出来还可以。

(4)边缘检测：

roberts算子：效果见图6。

图表6。

prewit算子：效果见图7。

图表7。

sobel算子：效果见图8。

图表8。

由于prewit算子和sobel算子都用了8个数去做，所以效果要好一些，相比之下，sobel算子对这幅图又要效果好些，应该是对4邻域赋予了更大权的缘故。但是后两种算法计算量也要大一些。

(5)图像平移：效果见图9。

图表9。

这个图像平移量比较大，所以被裁切的也显得不真实了。主要是因为我的图像大小和坐标都没有变化，所以只在原来的图像坐标范围内显示平移后的图像，实际上，我既可以改变图像的大小，并且为了节省计算，可以让循环变量i和j从一个新的值开始做计算，前面的全都赋背景色。

图像缩放：水平比例0.4，垂直比例0.5，效果见图10。

图表10。

在此基础上旋转：效果见图11。

图表11。

这几种算法主要的计算量都在for循环内，所以要想优化算法的话，必须简化循环里的计算。不过我的想法差不多跟书上的差不多，还没有什么优化。也许，这种优化的算法需要看很多别人做的好程序才能慢慢自己学会吧。

(6)二值化(判断分析法)：效果见图12。

图表12。

实际上，我用直方图看的最佳阈值应该在100多左右，而我做的程序阈值好像偏小一些，所以效果不太好，我计算组间方差和组内方差的时候调用了一个函数专门求阈值，可能这里的计算还是有一点问题。而且在我的函数里，要256次调用这个函数，又因为计算机是按字节处理数据的，因此写图像数据的时候要用每8个写到一个数组中，然后通过计算得到字节类型的值，这些都使得我的算法效率比较低，最后一个问题，我觉得如果使用位运算会快一些，但是前面的问题还没有想到比较好的解决方法。

(7)直方图：效果见图13。

这个图像255的像素太多，如果我没算错的话，量化应该不是很好吧。

图表13。

五、实验总结与体会。

这次实验学到最大的东西，是自己总算有mfc编程的概念了，虽然自己vc++考试的分数还不错，但是里面的很多东西，不通过自己的编程时绝对不能真正理解。比如说封装性，这次用cdib的方便，很好地利用了类的封装性。另外，比如mfc是基于消息响应机制的，这就决定了，要利用鼠标或者菜单响应函数去实现功能，而用c语言编写程序的时候，完全是按主函数的线程来的。

另外，我也学会了调试的真正含义。以前都只知道那几个按键是做什么用的，调试的真正目的，是根据自己的算法来检验程序计算的各个值是否符合，从而可以很快速方便地查到自己的错误。

自学也是很重要的一方面。实际上，在现在来说，用msdn也不是很难的事了，我们不应该被英文打到，而且现在，随着对一些专有名词熟悉了之后，看msdn也容易一些了，万一不懂的函数，也可以利用网络查到很多函数功能用法的解释。

刚开始的时候做的是位图的读取和显示，实在是不知从哪里做起，所以就照着实验书上敲了前面的部分，但是慢慢地也看懂了代码的意思。所以后来的基本上都是自己做的了，但是算法还是基本上和书上差不多。不过自己编的时候还是有很多细节的部分没有注意到，比如说，强制数据类型转换，我自己编的时候没有注意这个问题，结果出了很多错，有些事由于函数调用引起的，有些是由于不等号两边数据的匹配问题，还有的是由于指针的移动，直到这个时候，才真正明白实验书上程序为什么那么多强制类型转换，虽然书上很多东西不是尽善尽美，但是对于我这种刚开始学会编程的人还是有很多可以学习的地方的。

如老师所说，算法的效率是很重要的。要提高算法的效率，一个是要简化计算(不得不说，这需要数学基础)，另外一个就是要避免许多重复的计算。在参考书上的程序里，很多时候，为了避免这种重复的计算(在循环中表现尤其明显)，会把某些数当常数算出来，只要后来加上这个常数就可以，这样，效率高很多。

另外，对许多出错的情况，我的程序里也没有做好。比如，如果打开的不是8位图像，我的程序不会提示错误，正常结束，而可能做错，所以，这也是我应该向别人程序学习的地方。

最后一个，自己菜单的布局也是很乱的。要从一开始就布局好。

数字图像处理心得体会简短篇十一

档案图像处理是信息化时代档案管理中不可或缺的一环。图像处理作为档案数字化的重要技术手段，可以提高档案的保存和利用价值。本文将从实践出发，结合自身经验和思考，总结档案图像处理的心得体会。

档案图像处理是将印刷或手写材料制作成数字图像的一种技术手段。它包括图像采集、处理和质量检查等环节。经过档案图像处理后，档案材料可以被快速准确地搜索、检索和利用，为档案管理带来了很大的便利。

在对档案图像进行处理时，需要使用一些专业的工具软件，例如OCR、PS、AI等，以及一些扫描、拍摄设备。但是，不同的档案种类和处理需求都有其对应的工具软件和设备选择方式，需要对档案材料进行分析和研究，才能确定最合适的处理方式。

档案图像处理的过程中，需要考虑很多因素，例如清晰度、颜色还原、字体识别等问题。基于我的实践经验，我总结了以下几点心得体会：

首先，清晰度对档案图像处理的影响很大，因此在处理过程中需要注意调整合适的清晰度，避免信息缺失或失真。

其次，我们需要重视颜色还原的问题，特别是对于精美照片等档案材料。通过软件处理，可以还原出照片原有的亮度、色泽和纹理，让档案材料的保存和使用更加美观。

最后，对于手写文本的处理，需要使用OCR技术进行识别，但是OCR技术并不能百分之百地识别文字，处理时要多做调整，以提高处理的准确性。

第五段：结尾。

总之，档案图像处理是非常重要的一环。只有对档案材料进行高质量的数字化处理，才能更好地保护档案资料，提高信息利用率，为档案事业的发展做出贡献。我们需要不断地总结经验，完善技术，提高档案图像处理的水平和效果。

数字图像处理心得体会简短篇十二

随着科技的不断发展，电子档案越来越普及，档案图像处理技术也越来越成熟。对于档案管理人员来说，档案图像处理是一个重要的工作环节，能够高效地帮助他们处理在档案工作中所遇到的各种图片和文本信息。如今，很多机构和企业都在积极建设数字化档案，争取把纸质档案转化为电子档案，进一步提升档案的价值和管理水平。而档案图像处理，则是数字化档案建设的重要技术支撑。

档案图像处理的流程大致包含：扫描、预处理、后期处理、格式转换等步骤。其中，扫描是将纸质档案转化为电子文件的第一步，预处理是在扫描后对图像进行色彩、亮度、对比度等参数调整，以优化图像质量。后期处理则是基于预处理后的图像，进行文本识别、图片修复等操作，以保证档案的完整性和准确性。格式转换则是将处理后的档案图像转化为目标格式，以便于后续的使用和共享等操作。这一过程需要涉及到多种技术手段和工具，如OCR技术、图像修复软件等。

虽然档案图像处理技术成熟，但实际操作中仍会遇到诸多难点。首先是图像的质量问题，一些纸质档案已经有多年历史，受到了自然、环境等因素的影响，导致图像出现了褪色、模糊、变形等问题，需要进行修复和处理。其次是文本识别的难度，一些手写体和老旧文字，对于现有的OCR识别技术仍具有一定的挑战性。此外，不同的档案格式和标准也会对处理所带来一定的困难。

作为从事档案管理工作多年的一名工作者，我深深感受到了档案图像处理的重要性。在实际工作中，我不断探索和实践，努力寻找适合自己的处理方法和技巧。我以优化图像质量为核心，在预处理和后期处理中采用了多种工具和技术，如Photoshop、OpenCV等，对图像的颜色、对比度、锐度等指标进行精细调整，在不影响原始信息的前提下最大程度地提升了图像的可读性和美观度。在文本识别方面，我结合传统OCR识别技术和人工智能，提升文本识别的准确性和速度。通过不断摸索和总结，我逐渐形成了一套适合自己的档案图像处理方法。

通过对档案图像处理的探索和实践，我发现档案图像处理技术的未来是充满着机遇的。随着人工智能、大数据等新技术的不断发展，档案管理工作也将拥有更加先进、智能的工具和手段，可以更加高效地完成处理工作，优化数字化档案的存储和使用。同时，也需要更多的档案管理人员加入到数字化档案建设中，共同推动档案图像处理技术的创新和发展，让档案管理工作更加规范和智能化。

数字图像处理心得体会简短篇十三

提高计算机对数字图像处理的速度，提高采集分辨率和显示分辨率，提高多媒体技术关键中图像数据的压缩，进行计算机识别和理解研究中按照人类的认知和思维方式工作并考虑到主观概率和非逻辑思维技术，规划统一的标准以实现图像的处理、传输和存储研究健康发展，以上几点都是数字图像处理技术合理发展的基本融汇技术基础。

同时，信息数据量更大的三维数字图像必将得到广泛应用研究，图像与图形相互融合后形成三维成像或多维成像的发展方向也正在众多应用中广泛推进。

5总结。

数字图像处理技术在社会的每个行业、每个领域都得到广泛的应用，数字图像处理的技术应用随时、随处都可以见到，得到充分的研究发展和应用推广，还不能充分满足日益增长的技术需求。数字图像处理技术不断地在自身发展和完善的同时，还与多个计算机分支学科的发展密不可分，有多个新的技术方向需要研究和创新，对数字图像处理技术的发展方向进行研究、探讨的重要性就显得尤为突出。

参考文献:。

[1]朱睿。数字图像处理技术现状与展望[j].中国科技博览,2011（14）：7-28.

[4]谭海艳。数字图像压缩综述[j].科技经济市场，2011（8）。

数字图像处理心得体会简短篇十四

第一段：引言图像处理技术在现代社会中的应用广泛，不仅在娱乐领域有着重要的地位，还在医疗、安防、交通等领域发挥着重要作用。作为一名从业者，在不断实践图像处理技术的过程中，我深刻体会到了图像处理技术的重要性和发展潜力。

第二段：技术的突破与进步通过对图像处理技术的学习和实践，我深刻认识到该技术的突破和进步对社会和个人带来的巨大影响。随着计算机技术和硬件设备的不断发展，图像处理技术也取得了长足的进步。例如，以前在图像处理中常见的问题如边缘检测、图像分割等，现在可以通过深度学习技术得到更精确的处理结果。这种技术的革新大大提高了图像处理技术的效率和准确性，使得图像处理在医学诊断和安防监控等领域发挥更为重要的作用。

第三段：技术的挑战和难点然而，图像处理技术的发展也面临着一些挑战和难点。例如，在实际应用中，图像处理技术往往需要处理大量的数据和复杂的算法，对计算能力和存储空间有着较高的要求；另外，鲁棒性和适应性也是图像处理技术面临的难题。图像处理技术研究的内容之一就是如何提高图像处理算法的鲁棒性和对多样化环境的适应性，以更好地应对现实应用中的各种情况。

第四段：技术的应用前景尽管图像处理技术在很多领域已经取得了重大突破，但其应用前景依然广阔。例如，在医疗领域，越来越多的图像处理技术被应用于医学图像诊断、手术辅助等方面，不仅提高了医生的诊断水平，还为传统医疗带来了新的变革。此外，在人脸识别、智能驾驶等领域，图像处理技术将为我们的生活带来更多的可能性。可以预见，随着技术的不断创新和应用的不断拓展，图像处理技术将在更多的领域取得重要突破。

第五段：结语在这个数字化的时代，图像处理技术的发展与应用力求更好地改善我们的生活和工作环境。作为图像处理技术的从业者，我深感责任重大。要不断学习新知识，掌握最新的技术，以应对技术发展的挑战和变化。同时，我也对图像处理技术的未来发展抱有信心，期待着与同行们一起共同探索、创新和应用图像处理技术，为推动社会进步做出更大的贡献。

数字图像处理心得体会简短篇十五

图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。

图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。

图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量，其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

1)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。

2)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的.频带要大几个数量级。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。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

3)数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

4)数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

数字图像处理的优点主要表现在4个方面。

1)再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2)处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设备的能力。

3)适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

4)灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。

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。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。

生物医学工程：除了ct技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。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。

工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。

文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，p2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过pc，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有maya、premiere、绘声绘影、windows自带的movemaker;处理数字图像的软件主要有matlab、photoshop、imagej(java图像处理程序)。其中，matlab和ps很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中matlab中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了matlab在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

photoshop是adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。