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计算机中图像颜色处理技术毕业论文 第一章 引言 1.1课题来源及意义 本课题来源于科研需求。 本课题主要研究的是针对打印或扫描中出现的图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。本课题主要对图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。 随着科学技术的不断发展，计算机的更新速度不断提高，人们的思想文化素质的提高，对图像的要求也越来越高。因此把原始图像与计算机结合起来，从而创作出许多更加完美的图像，满足人们的需求。计算机图像处理，是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。图像是人类获取和交换信息的主要来源，人类感知外界信息，80%以上是通过视觉得到的。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。图像处理或图像分析方法的应用越来越广泛答题卡一般由基本信息栏、导引道和很多信息位构成。 基本信息栏一般用于填写填涂这张卡片的使用者的基本信息，一般考试中包括考生的姓名和考号。导引道用于阅读机确认答题卡的方向和位置。而占据绝大部分位置的信息位则是供使用者填涂其所选择的选项。 答题后，答题卡上的信息通过光标阅读机识别并储存在计算机中。Jean-Luc Starck, Emmanuel J. Candès, 和 David L. Donoho认为图像处理其基本的思想都是——把减少图像的模糊点进行到底，模糊点可以局部地处理掉，就像高斯滤波或各向异性过滤、通过可变的微积分、或者在范围波段，如韦纳滤波(Jean-Luc Starck, Emmanuel J. Candès, and David L. Donoho,2002)。 1.4本文的主要工作 目标本课题的目的是设计一个图像预处理系统。其功能包括对图像进行灰度化，二值化，去噪。 基本功能 对图像进行图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。 采用技术 对图像二值化处理，将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。 对图像灰度化处理，根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。 对图像的去噪处理，将采用均值变化方法。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。 第二章 设计与实现 2.1模块综述 自主答题卡系统是根据用户的需求定制并生成答题卡，并对答题后的答题卡进行自动阅卷及成绩管理的一个系统，具有功能多样、界面友好、自动化强的特点。 图像预处理模块是对扫描仪扫描输入的答题卡图像进行处理。针对打印或扫描中出现的图像倾斜进行倾斜校正；对答题卡图像进行灰度化；对彩色或灰度图像进行二值化和去噪 图像预处理模块应包含的内容有：图像输入、灰度化、二值化、去噪。 2.2图像灰度化 2.2.1图像的灰度化处理的基本原理 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和