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图像处理 image processing
参考
MATLAB在图像处理中的应用 Applications of MATLAB in Image Processing
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电视节目制作中的图形图像格式 论文 当今随着INTERNET及多媒体技术的高速发展， Web上或多媒体光盘中存在的大量生动逼真的数字化图形图像，给电视节目制作人员带来了许多非常优美直观的信息源，也使利用他人的艺术灵感，作品来丰富电视节目的制作，包装成为可能，因而倍受人们的喜爱。
但多数电视制作人员对种类繁多的计算机图形图像文件知之甚少，本文将重点介绍一些常见常用的计算机图像文件格式，并对它们进行比较，以便在各种不同的应用中能够很好的把握。 图像数字化是计算机图像处理之前的基本步骤，目的是把真实的图像，转变成计算机能够接受的存储格式。
数字化过程分为采样与量化处理两个步骤，采样的实质就是要用多少点来描述一张图像，比如，一幅640*480的图像，就表示这幅图像是由307200个点所组成。可见，想要得到更加清晰的图像质量，就需要使用更多的点来表示图像，也就是使这幅图像具有较高的分辨率。
但相对需要付出更大的存储空间的代价。采样的结果就是通常所说的图像分辨率。
量化是指要使用多大范围的数值，来表示图像采样之后的每一个点。这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数。
例如，以4个bits存储一个点，就表示图像只能有16种颜色。数值范围越大，表示图像可以拥有更多的颜色，自然可以产生更为细致的图像效果。
但是，也同样必须占用更大的存储空间。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。
两者的基本问题都是视觉效果与存储空间的取舍问题。 在采样与量化处理后，才能产生一张数字化的图像，再运用计算机图像处理软件的各种技巧，对图像进行修饰或者转换，方能进一步达到所希望的图像效果。
数字化后的图像数据在计算机中一般有两种存储方式，一种是位映射（Bitmap），即位图模式；而另一种是向量处理（Vector），也称矢量图模式。位映射是将图像的每一点数值存放在以字节为单位的矩阵中。
当图像是单色时，一字节可存放8点图像数据；16色图像每两点用一个字节存储；256色图像每一点用一字节存储。这样就能够精确地描述各种不同颜色模式的图像画面。
所以此种存储模式比较适合于内容复杂的图像和真实的照片。 向量处理不存储图像数据的每一点，而是存储图像内容的轮廓部分。
例如，一个圆形图案只要存储圆心的坐标位置和半径长度，以及圆形边线和内部的颜色。该存储方式缺点是经常耗费大量的时间做一些复杂的分析演算工作；但图像的缩放不会影响到显示精度，也即图像不会失真，且图像的存储空间较之位图方式要少得多。
所以，向量处理比较适合存储各种图表和工程设计图，而一般图像文件较少采用向量处理方式。 总体来看，位图是记录每一个象素的颜色值，再把这些象素点组合成一幅图像；而矢量图是保存节点的位置和曲线、颜色的算法，所以，位图占用的存储空间较矢量图要大的多，而矢量图的显示速度较位图慢。
多媒体图像处理中的调色板是包含不同颜色的颜色表，每种颜色以红绿蓝（RGB）三种颜色的组合来表示，图像的每一像素对应一个数字，而该数字对应调色板中的一种颜色，如某像素值为1，则表示该颜色为调色板的编号为1的颜色。调色板的单元个数是与图像的颜色数对应的，256色图像的调色板就有256个单元。
真彩色图像的每个像素直接以三个字节（RGB）表示颜色，因此不需要调色板。对于16色或256色图像并非全部的图像都采用相同的16种或256种颜色，由于调色板中定义的颜色不同，则不同图像用到的颜色是千差万别的，所谓16色或256色图像只是表示该幅图像最多只能有16种颜色或256种颜色。
不同的图像有不同的调色板，在多媒体系统中如果需要同时显示多幅图像时，由于系统在同一时刻只能支持有限的颜色，如使用256色驱动程序，则系统必须以256色来同时显示多幅图像，因此，必须使用调色板编辑工具进行调整，以达到不失真地同时显示多幅图像。 下面就针对几种有代表性的图形图像文件作一些简单说明。
BMP文件：是Microsoft Windows所定义的图像文件格式，最早应用在Microsoft公司的Microsoft Windows窗口系统。众所周知，Microsoft Windows 现今已成为PC机环境下窗口系统的事实上的工业标准，因而BMP图像文件格式也越来越受到人们关注，在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。
BMP图像文件有下列五个特点： （1） 该结构只能存放一幅图像。 （2） 只能。
5.请问有计算机图形图像处理的论文吗
计算机图像处理论文计算机数据结构论文：基于工作过程的计算机图形图像处理专业课程开发研究摘要 课程建设是高职院校建设的永恒主题。
本文根据我院计算机图形图像处理专业以项目工作任务为载体的课程单元开发、建立健全校企合作共创机制、进行系统化课程整体设计建设的基本过程，得出了校企合作共同开发基于工作过程的课程体系，有利于培养学生的基本素质、提高专业技能。关键词 工作过程 计算机图形 图像处理 课程开发 校企合作 行动导向 1基于工作过程的课程开发目的为进一步深化高职专业建设和课程改革、适应社会和职业发展的需要，进行基于工作过程的专业课程开发已成为高职教育探索和实践的重要任务。
本文按照基于工作过程的课程开发理念和开发模式，根据企业调研确定职业岗位，分析典型的工作任务，融合国家职业资格技能（应知、应会）的标准要求，将实际的“工作”与“学习”有机地结合在一起，对高职计算机图形图像处理专业的课程进行了开发。2计算机图形图像处理专业人才需求调研探索符合职业教育要求与特色的高职计算机图形图像专业的人才培养规格，并建立与之相适应的教育教学体系，针对计算机图形图像专业人才面对社会、面对岗位需要及各岗位需要的知识、能力、素质、技能等，做了基本的调研。
“计算机图形图像处理”专业的职业面向与专业培养目标的关系。3课程体系构建流程计算机图形图像处理是多媒体产业的主要手段。
在我国，与多媒体信息相关的产业也在迅速发展，对具有高素质的多媒体专业技能的人才，特别是计算机图形图像处理专业人才需求量很大。经过市场调研和多次论证认为计算机图形图像专业基于工作过程的课程开发，按照行动导向来组织教学内容最为合适，以项目为载体组织教学内容，集知识和技能于一体，这样才具有针对性和实用性，避免教学冗余，突出技能培养。
我们着手尝试校企合作共同开发基于工作过程项目教学的课程体系。4课程设计理念为了使计算机图形图像处理专业以社会职业岗位、企业技术领域所需的知识和技能为依据，以培养学生技术应用能力为主线，并按照“工学结合”的教学理念，我们大胆探索校企合作、培养人才的新模式，与地方优秀的公司及企业建立工学结合的人才培养方案。
在教学中专业教师全程参与，在管理上学院全程监控质量、校企联合参与管理。教学的主体实施，资源共享、互惠互利，校企合作、联合办学的工学结合人才培养模式下的课程设计理念。
5基于工作过程的课程开发根据各门课的要求，核心课程可以采用项目导向、任务驱动的教学模式。由于篇幅问题只给出“专业面向职业岗位的综合实训”课程体系。
按照岗位群的工作任务分析，将工作任务分成三大专业技能模块课程（即：平面广告设计、室内装饰设计、网页设计），将各种技能操作等融于模块课程之中，使这些专业技能模块制定不同的项目、每一项任务为专业技能教学单元。每个项目始终贯穿了以教（由专业教师进行每个项目中工作任务的以行动为导向的理论教学）、学（由双师型教学团队和企业、公司的技术骨干共同参与的对每个工作任务应知、应会的实践教学）、做[学生在大量的时间中对每个项目的实践操作训练）、考（由教师与企业及公司的骨干按照制定的项目考核标准，对学生进行应知（理论）与应会（实践）考核来检验每一个项目的教学效果]合一的工学结合教学，再通过教师与学生的反馈评价等手段，来完成学生专业课程核心技能的培养。
按照“教、学、做、考”四位一体的行动导向的教学模式，完成各项教学任务。只有通过学与用的结合才能使学生遇到问题，得到解决问题的能力，才能增强学生们学习理论的积极性。
同时，让学生学会怎样用理论做指导，去解决实际问题的方法和技巧。通过专业技能素质教学，学生根据自己的学习兴趣、爱好，选好自己的就业方向、岗位，并在自己选定的某一工作岗位上再进行为期半年的顶岗强化训练，就能真正获得独立从事该工作的能力。
岗位技能培养流程框图。6结论基于职业岗位分析构建课程体系，对其中的专业技术课程提出了明确的以项目、工作任务为载体的教学目标，由此涉及的是一线教师项目单元课程教学、指导实践、实训和考核标准等内容的重构和设计，这项工作任务艰巨，也是当前高职教育教学改革的重点与难点所在。
按照职业岗位的要求开发出专业技能课程以项目、工作任务为载体的课程单元，才能使基于工作过程的课程开发得以顺利实施。在校企共建工学结合课程体系中，企业及公司的共同参与对课程开发与实施的质量有着深度的影响力。
基于职业岗位群的分析构建课程体系，解决了高职教育课程体系开发中的课程与岗位的针对性，使得课程体系适宜工学结合培养高素质技能应用型人才。而此项工作的实施关键是校企合作的深度融合。
只有企业及公司的参与和校企合作的深度融合，才能使基于职业岗位群构建的课程体系开发得以有效实施。所以在开发专业及课程中，我们认为：以项目工作任务为载体的课程单元开发是关键；建立健全校企合作共创机制是前提；进行系统化课程整体设计是基础；校企深度融合是。
6.要写毕业论文了,但是很纠结,不知道是单片机方面比较好写还是图像
个人感觉单片机方向的论文比较好写也比较简单，而且也比较容易做出实物答辩的时候拿高分，比如说做一个mp3什么的，只要熟悉下SPI协议，处理器用STM32F103x系列，然后再买一个VS1003b的mp3解码芯片，很容易就可以做一个mp3出来，不仅看起来高大上，做起来也很简单，晚上的教程一堆一堆的，拈来可得
图形学方面的本人入坑五六年，说来说去除了数学还是数学，赶论文很多地方自己都不明白，拿脸部识别来说ANN,SVM,Adaboost，哪个不要花个把来月琢磨，而且还是建立在有一定底子的基础上，代码参考OpenCV，除非觉得自己有把握，不建议本科或者非图形学专业的论文搞，难度我就不说了，谁学谁知道
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