绚丽烟火

Answer 1

绚丽烟火在空中 闪烁闪烁 我倒映在你眼中 缓缓的跟着眼泪滑落 难过得用力闪躲 坦白说一直都很快乐

座右铭:唯一不变的，是不停的改变。

Answer 2

图像处理 的公司

你到智联或其它招工网上找找看

Answer 3

数字图像处理的主要方法

数字图像处理研究的内容有以下几个方面：　

1） 图像变换图像阵列很大，直接在空间域行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。　　

2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。　　

3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。　　

4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。　　

5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。　　

6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 本回答被网友采纳

Answer 4

图像处理可以用到哪些实际应用中

应用

是人类获取和交换信息的来源，因此，图像处理的应用领域必然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。

1）航天和航空技术方面

航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改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。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

2）生物医学工程方面

数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是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。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。

3）通信工程方面

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。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。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。

4）工业和工程方面

在工业和工程领域中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。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。

5）军事公安方面

在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。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。

6）文化艺术方面

目前这类应用有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，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。

7)机器人视觉

机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行三维景物理解和识别,是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人,邮政、医院和家庭服务的智能机器人,装配线工件识别、定位,太空机器人的自动操作等。

8)视频和多媒体系统

目前,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。

9)科学可视化

图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具。

10)电子商务

在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。 　　总之,图像处理技术应用领域相当广泛,已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。

研究方向

自20世纪60年代第三代数字计算机问世以后，数字图像处理技术出现了空前的发展，在该领域中需要进一步研究的问题主要有如下五个方向： 　　1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题； 　　2）加强软件研究，开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法； 　　3）加强边缘学科的研究工作， 　　促进图像处理技术的发展； 　　4）加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体系； 　　5）时刻注意图像处理领域的标准化问题。

Answer 5

图像处理三大软件的差别

Photoshop是处理行业的领导者。如果你想照片处理，网页建议使Photoshop，它是的。 CorelDraw的矢量处理软件上等同于Ph??otoshop和Illustrator是Adobe的Photoshop制造商的另一主要产品。插图画家的绘画技巧是强于CorelDraw中，后者的布局功能。如果你有做设计的平面广告，宣传资料的设计，建议使用CorelDRAW。如果想要做的插画设计使用Illustrator绘制很强的工作建议。事实上，CorelDRAW和Illustrator中代表对方。强大的处理位图的Photoshop无法替代的。这一切的一切，个人使用Photoshop毫无疑问，手绘或吸引更多的Illustrator越好，如果布局和产品设计CorelDraw中在这方面甚至赶上用Photoshop处理位图。 本回答被网友采纳

Answer 6

基于C语言的 数字图像处理 有什么经典教材?需要注意什么

数像处理教材一般偏重于，很少有直接和C语言给出编程范例的。强烈建议选本经典教材，如冈萨雷斯的，外加几本侧重于编程的书，如VC++数字图像处理等，国内有许多版本，结合起来进行。如果感到吃力可先看教材，把基本概念和常用算法弄清楚了再上手编程，可以先使用MATLAB达到这个目的，经典教材依然是冈萨雷斯那本，国内也有很多这方面的书，图书馆借就可以。有了基础后上手编程强烈建议使用OpenCV，国内最权威的网站：www.opencv.org.cn，网页上的两本教材都是很不错的参考资料。

基于C语言的，有一本老书很不错：吕凤军 《数字图像处理编程入门》，百度吧，资料挺多。

最后啰嗦一句：路漫漫其修远兮，不要妄想短期内有所突破，除非你基础特别好。

Answer 7

matlab图像处理教程

1.图像的读显示及信息查询：

(1)I=imread ('lena.jpg') %图像读入

imshow(I) %图示

(2)inf=imfinfo('lena.jpg') % 图像信息查询

2.图像的常用语句：

(1) X=rgb2gray(I) ; imshow(X) %彩色图像转灰度图像

(2)X2=grayslice(I,64) ; imshow(X2,hot(64)) %将灰度图像转为索引色图像

(3) X3=im2bw(X1) ; imshow(X3) %将图像转二值图像

3.图像滤波：

clear all

g0=imread('lena.tif')

g0 = g0(:,:,2); %三维转二维

figure(1);imshow(g0) ;title('原图') %如图 5

g1=imnoise(g0,'salt & pepper',0.2)

g1=im2double(g1);

figure(2);imshow(g1);title('加入椒盐噪声') %如图 6

h1=fspecial('gaussian',4,0.3)

g2=filter2(h1,g1,'same')

figure(3);imshow(g2);title('进行高斯滤波') %如图 7

h2=fspecial('sobel')

g3=filter2(h2,g1,'same')

figure(4);imshow(g3);title('进行sobel滤波') %如图 8

h3=fspecial('prewitt')

g4=filter2(h3,g1,'same')

figure(5);imshow(g4);title('进行prewitt滤波') %如图 9

h4=fspecial('laplacian',0.5);

g5=filter2(h4,g1,'same');

figure(6);imshow(g5);title('进行拉普拉斯滤波'); %如图 10

h5=fspecial('log',4,0.3);

g6=filter2(h5,g1,'same');figure(7);

imshow(g6);title('进行高斯拉普拉斯滤波'); %如图 11

h6=fspecial('average');

g7=filter2(h6,g1,'same');figure(8);

imshow(g7);title('进行均值滤波'); %如图 12

h7=fspecial('unsharp',0.3);

g8=filter2(h7,g1,'same');

figure(9);imshow(g8);title('进行模糊滤波'); %如图 13

h8=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];

g9=filter2(h8,g1,'same');

figure(10);imshow(g9);title('进行高通高斯滤波'); %如图 14

h9=g1;g10=medfilt2(h9);

figure(11);imshow(g10);title('进行中值滤波'); %如图 15

Answer 8

本科毕业，找到图像处理的工作，薪水一般多少？

楼上那个人懂个毛线！！

应届毕业生一般8k到10k吧