当我们备受启迪时，常常可以将它们写成一篇心得体会，如此就可以提升我们写作能力了。好的心得体会对于我们的帮助很大，所以我们要好好写一篇心得体会下面小编给大家带来关于学习心得体会范文，希望会对大家的工作与学习有所帮助。
数字图像处理心得体会篇一
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。
数字图像处理心得体会篇二
课程英文译名：digital image processing 适用专业：空间信息工程、摄影测量与遥感全日制本科一、一、课程性质、目的和任务：
本课程是空间信息工程系、摄影测量与遥感系开设的必修的专业基础课之一。
通过本课程的学习，要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，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奠定基础。二、二、课程教学的基本要求：
2.掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等；
3.了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势。
三、三、课程内容的重点和难点
1.重点内容：
主要是数字图像处理的基本概念和算法。具体包括：数字图像与图像数字化的概念；灰度直方图；图像处理算法形式；傅立叶变换、图像空间域、频率域增强；图像分割的边缘检测；纹理分析；二值图像处理与分析等。
2.难点
傅立叶变换、频率域图像增强与恢复、边缘跟踪、纹理的灰度共生矩阵分析法等。
四、四、本课程与其他课程之间的联系与分工
本课程的数学基础是建立在高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计等课程之上；光学、摄影学与计算机应用是学习和掌握该课程的重要基础知识；该课程是为数字摄影测量、遥感、地理信息系统、计算机视觉等课程服务；模式识别、图像理解是该课程内容的深入发展；与计算机图形学相互渗透、补充。在学习数字摄影测量、遥感、模式识别、图像理解和计算机视觉等课程之前，应先修该基础课程。
五、五、各教学实践环节的主要内容
本课程教学时数为52学时，课堂教学52学时，课外实习3次共6学时。实习内容如下：
实习一 编写统计影像灰度直方图的程序
教材：贾永红编著《计算机图像处理与分析》武汉大学出版社
参考书：1.荆仁杰等 《计算机图像处理技术》浙江大学出版社
2.容观澳
《计算机图像处理》清华大学出版社七、七、课程内容及安排
第一章 绪论（2学时）1.1数字图像处理的概念
1.2数字图像处理的内容和特点 1.3数字图像处理的应用
第三章 图像变换（4学时）
3.1图像变换的预备知识
3.2付立叶变换及其性质
第六章 图像压缩（3学时）6.1概述
6.2图像保真度准则 6.3统计编码方法 6.4图像压缩的标准
第七章 图像分割（10学时）7.1边缘检测 7.2 边缘跟踪
7.3 hough变换检测直线 7.4区域分割 7.5区域增长
第八章 二值图像处理（7学时）8.1二值图像的连接性和距离
8.2连接成分的变形操作 8.3图形的形状分析
第九章 纹理分析（6学时）9.1概述
第十章 模板匹配（1学时）
数字图像处理心得体会篇三
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,（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篇四
姓名：黄冬芬
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visual c++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篇五
——学习数字图像处理后对于车牌识别过程的认识
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。
数字图像处理心得体会篇六
姓名：宋彦
学号：08370902
班级：1310809
在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。
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。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。
1.数字图像处理需用到的关键技术
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。
3.数字图像处理的优点
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。
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。
4.数字图像处理的应用领域
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。
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。
数字图像处理心得体会篇七
随着科学技术的发展，特别是四清在教学设计中的运用，要求教师必须掌握一定的结构图制作方法为自己的教学服务。通过学习，我对知识结构图有了进一步的认识，知道了好多以前根本没有接触过的东西，收获很大，下面我就谈谈自己的体会。
运用知识结构图可以将我们用语言难以表达清楚的问题直观、形象地展现给学生，有助于教学重点和难点的突破；在教学过程中把丰富多彩的图片资料展示给学生，可以引起学生的学习兴趣；通过某些问题的设置，可以培养学生对教学过程的参与意识，加深他们对问题的认识和理解程度；选择合适的媒体进行教学，可以增大我们的课容量，节约时间。
要让四清知识结构图在教学中发挥出应有的作用，它必须具备以下几个特点：
1、教学性
这是结构图最重要的一个特点。课件必须为教学服务，必须符合学科的教学规律，反映学科的教学过程和教学策略。在课件制作中，结构图的选择与组织、问题的设置等方面都必须体现这一特性。同时应深入浅出、注意启发。
2、科学性
“科学性”是知识结构图最基本的特点。结构图所涉及的内容必须科学、准确、健康、符合逻辑、层次清楚、合情合理，同时还要符合学生的年龄特点与知识水平。
3、美观性
结构图还包含各种类型的图标、树形等，让教师在课堂上更有灵活性，根据实际选择不同的学习路径。
1、结构图制作要简洁实用
知识结构图毕竟是一种辅助手段，它是用来辅助我们的教学的。一个好的课件关键在于它的实用性，应该说只要是有助于突破重点难点、有助于引起学生的深刻思考、有助于加深学生对问题的认识的课件就是好的知识结构图。
2、注意色彩的合理应用
色彩的应用可以给结构图增加感染力，但运用要适度，以不分散学生的注意力为原则。
3、注意字、图的混合
对于一些重点的字、词、句，除了采用不同的字号、字体和字形加以强调。
数字图像处理心得体会篇八
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。
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。
visualc++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。