ieee发表图像处理的论文

基于遗传算法的图像匹配方法研究基于遗传算法的图像匹配方法及其在地理信息系统中的应用基于遗传算法的图像匹配技术在视觉SLAM中的研究基于遗传算法的多模态图像匹配方法研究基于遗传算法的医学图像配准研究基于遗传算法的多源遥感图像匹配研究基于遗传算法和粒子群优化的图像配准方法研究基于遗传算法的人脸识别中的局部图像匹配方法研究基于遗传算法的多特征融

第一讲－概述HD Cheng, XH Jiang, Y Sun, Jingli Wang. Color image segmentation: advances and prospects. Pattern Recognition, Vol. 34, No. 12. pp. 2259-2281, Dec. 2001 第二讲－空间域图像增强C.W.Nog, T.C.Pong, and R.T.Chin. Video Partition by Temporal Slice Coherency. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Aug. 2001. 第三讲－彩色图像处理Smith, A.R. Color Gamut Transform Pairs. Proc. SIGGRAPH' 78, published as Computer Graphics, vol. 12, no. 3, pp. 12-19, 1978. MacAdam, D.L. Visual Sensitivities to Color Differences in Daylight. J. Opt. Soc. Am., vol. 32, pp. 247-274, 1942. Liu, J., and Yang, Y.-H. multiresolution color image segmentation. IEEE Trans Pattern Anal. Machine Intell., vol. 26, no. 5, pp. 647-661, 1994. Shafarenko, L., Petrou, M., and Kittler, J. histogram-based segmentation in a perceptually uniform color space. IEEE Trans. Image Processing, vol. 7, no. 9, pp. 1354-1358, 1998. 第四讲－基于内容的图像检索Y. Rubner, C. Tomasi and L. J. Guibas. The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval. International Journal of Computer Vision 40(2), 99-121, 2000. J.-L. Shih and L.-H. Chen Colour image retrieval based on primitives of colour moments. IEEE Proc. Vision Image Signal Process, 2002. B.S. Manjunath and W.Y. Ma. Texture Feature for Browsing and Retrieval of Image Data. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence., vol. 18, no. 8, August 1996. N. Dalal and Bill Triggs. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. Hui Yu, Mingjing Li, Hong-Jiang Zhang, Jufu Feng. Color Texture Moments for Content-based Image Retrieval. International Conference on Image Processing, 2002. 第五讲－傅立叶变换Bakir, T., and Reeves, J. S. A Filter Design for Minimizing Ringing in a Region of Interest in MR Spectroscopic Images. IEEE Trans. Medical Imaging, vol. 19, no. 6, pp. 585-600, 2000. Cooley, J. W. and Tukey, J. W. An Algorithm for the Machine Calculation of Complex Fourier Series. Math. of Comput., vol. 19, pp. 297-301, 1965. Cooley, J. W., Lewis, P. A. W, and Welch, P. D. The Fast Fourier Transform and Its applications. IEEE Trans. Educ., vol. E-12, no. 1. pp 27-34, 1969. 第六讲－频率域图像增强S. G. Mallat. A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989. D. J. Heeger, J. R. Bergen. Pyramid-Based Texture Analysis/Synthesis. International Conference on Image Processing, Vol. 3, 1995. R. L. Claypoole, G. M. Davis, Wim Sweldens, and R. G. Baraniuk. Nonlinear Wavelet Transforms for Image Coding via Lifting. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 12, No. 12, Dec 2003. 第七讲－图像复原Hwng, H. , and Haddad, R. A. Adaptive Median Filter: New Algorighms and Results. IEEE Trans. Image Processing, vol. 4, no. 4, pp. 499-502, 1995. Giannakis, G. B., and Heath, R. W., Jr. Blind Identification of Multichannel FIR Blurs and Perfect Image Restoration. IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, no. 11, pp. 1877-1896, 2000. Eng, H.-L., and Ma, K.-K. Noise Adaptive Soft-Switching Median Filter. IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, no. 2, pp. 242-251, 2001. 第八讲－图像压缩Shannon, C. E. A Mathematical Theory of Communication. The bell Sys. Tech. J., pp. 379-423, 1948. Ziv, J., and Lempel, A. A Universal Algorithm for Sequential Data Compression. IEEE Trans. Info. Theory, vol. IT-23, no. 3, pp. 337-343, 1977. Ziv, J., and Lempel, A. Compression of Individual Sequences Via Variable-Rate Coding. IEEE Trans. Info. Theory, vol IT-24, no. 5, pp. 530-536, 1978. Boulgouris, N. V., Tzovaras, D., and Strintzis, M. G. Lossless Image Compression Based on Optimal Prediction, Adaptive Lifting, and Conditional Arithmetic Coding. IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, no. 1, pp. 1-14, 2001 Martin, M. B., and Bell, A. E. New image compression techniques using multiwavelets and multiwavelet packets. IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, no. 4, pp. 500-510, 2001 第十讲－形态学图像处理Jones, R., and Svalbe, I. Algorithms for the Decomposition of Gray-Scale Morphological Operations. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 16, no. 6, pp. 581-588, 1994. Park, H., and Chin, R. T. Decomposition of Arbitrarily-Shaped Morphological Structuring. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 17, no. 1, pp. 2-15, 1995. Sussner, P., and Ritter, G. X. Decomposition of Gray-Scale Morphological Templates Using the Rank Method. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 19, no. 6, pp. 649-658, 1997. 第十一讲－图像分割Canny, J. A Computational Approach for Edge Detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 8, no. 6, pp. 679-698, 1986. Qian, R. J., and Huang, T. S. Optimal Edge Detection in Two-Dimensional Images. IEEE Trans. Image Processing, vol. 5, no. 7, pp. 1215-1220, 1996. Carson, C. Belonqie, S. Greenspan, H. and Malik, J. Blobworld: image segmentation using expectation-maximization and its application to image querying. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 24, pp. 1026-1038, 2002 第十二讲－表示与描述Saif Zahir and Kal Dhou. A New Chain Coding Based Method for Binary Image Compression and Reconstruction. Picture Coding Symposium (PCS) 2007. Bengtsson, A., and Eklundh. Shape Representation by Multiscale Contour Approximation. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell, 1991. Cheung, K. K. T., and Teoh, E. K. Symmetry Detection by Generalized Complex Moments: A Closed-Form Solution. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 21, no. 5, pp. 466-476,1999 第一讲 - 概述高清程，黄腐酚江Ÿ孙竞立王。彩色图像分割：进展和前景。模式识别，卷。 34，第12号。页。2259年至2281年，2001年12月第二讲 - 空间域图像增强崇文诺格，交通城傍，与R.吨金。视频分割的时序片凝聚力。电机及电子学工程师联合会交易的电路和视频技术系统，2001年8月。第三讲 - 彩色图像处理史密斯，A.R.色域转换成对。触发。 SIGGRAPH的'78，作为计算机图形学，第一卷出版。 12，没有。 3，页。12-19，1978。麦克亚当，D.L.视觉敏感性在日光颜色的差异。 j的选项。片上系统。上午。火山。 32，页。247-274，1942。刘，J.和杨，Y.-H.多分辨率彩色图像分割。 IEEE期刊模式的肛门。机械诉讼事件。火山。 26，没有。 5，页。647-661，1994。 Shafarenko湖，彼得鲁，M.和基特勒，j的直方图为基础的一个感知均匀颜色空间的分割。 IEEE期刊。图像处理，第一卷。 7，没有。 9页。1354年至1358年，1998年。第四讲 - 基于内容的图像检索士元吕布纳角托马西和阮荣Guibas。地球先行者的距离作为度量的图像检索。国际计算机视觉学报40（2），99-121，2000。 J.-L.胡适与L.-H.陈彩色图像检索颜色矩原语的基础。电机及电子学工程师联合会的PRoC。视觉图像信号处理，2002年。 B.S. Manjunath和W.Y.马。纹理特征图像的浏览和检索数据。电机及电子学工程师联合会模式分析与机器智能交易。火山。 18，没有。八，1996年8月。注达拉尔和比尔特里格斯。直方图的人体检测方向梯度。 IEEE计算机计算机视觉与模式识别，2005年会会议。于辉，李旌，张洪江，聚福丰。彩色纹理矩基于内容的图像检索。国际会议上图像处理，2002年。第五讲 - 傅立叶变换巴克尔，T.和里夫斯，js中的一个最小化的MR光谱图像感兴趣区域铃声阿滤波器的设计。 IEEE期刊。医学影像，第一卷。 19，没有。 6，页。585-600，2000。库利，JW和Tukey，JW一种复杂的傅立叶系列机器计算算法。数学。对Comput。，第一卷。 19页。297-301，1965。库利，1995，刘易斯，美国宾夕法尼亚W和韦尔奇，PD的快速傅里叶变换及其应用。 IEEE期刊。语言的。火山。 é - 12，没有。 1。 27-34页，1969。第六讲 - 频率域图像增强南湾的Mallat。一种多分辨率信号分解的理论：小波表示。模式分析与机器智能，1989电机及电子学工程师联合会交易。四黑格，j的河贝根。金字塔的纹理分析/合成。国际会议上图像处理，卷。三，1995年。汤顿克莱浦尔，通用戴维斯于一身的图像压缩和RG Baraniuk。非线性小波变换的图像编码通过提升。在图像处理中，估计模型参数。 12，第12号，2003年12月。第七讲 - 图像复原 Hwng，H.和，RA的自适应中值滤波哈达德：新Algorighms与结果。 IEEE期刊。图像处理，第一卷。 4，没有。 4，页。499-502，1995。 Giannakis，GB和希思，RW和小盲识别区的多通道模糊图像复原和完善。 IEEE期刊。图像处理，第一卷。 9，没有。 11页。1877年至1896年，2000年。工程，H.-L.，马，K.-K.噪声自适应软开关中值滤波。 IEEE期刊。图像处理，第一卷。 10，没有。 2，页。242-251，2001。第八讲 - 图像压缩香农，行政长官通信的数学理论。钟Sys。技术。 j的页。379-423，1948。谢夫，J.和伦佩尔，答：一个顺序数据压缩的通用算法。 IEEE期刊。信息。理论，第一卷。资讯- 23，没有。 3，页。337-343，1977。谢夫，J.和伦佩尔，个人序列答：通过压缩可变编码率。 IEEE期刊。信息。理论，第一卷的IT - 24，没有。 5，页。530-536，1978。 Boulgouris，内华达州，Tzovaras，D.和Strintzis，镁无损图像压缩的最优预测，自适应提升的基础上，算术编码和条件。 IEEE期刊。图像处理，第一卷。 10，没有。 1页。1-14，2001 马丁，MB和贝尔，新的图像压缩技术，声发射使用的多小波和多小波包。 IEEE期刊。图像处理，第一卷。 10，没有。 4，页。500-510，2001 第十讲 - 形态学图像处理琼斯河，和Svalbe，一算法的灰度形态学运算分解。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 16，没有。 6，页。581-588，1994。公园，H.和金，任意形形态构建逆转录分解。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 17，没有。 1页。2-15，1995。 Sussner，P.和里特，GX的的灰度形态分解模板使用秩方法。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 19，没有。 6，页。649-658，1997。第十一讲 - 图像分割精明，2004，新的边缘检测计算方法。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 8，没有。 6，页。679-698，1986。钱，RJ和黄的TS在二维图像边缘检测最优。 IEEE期刊。图像处理，第一卷。 5，没有。 7页。1215至1220年，1996年。卡森角Belonqie，第格林斯潘，H.和马利克，j的Blobworld：图像分割期望最大化及其应用图象查询。 IEEE期刊。肛门模式。机械诉讼事件。火山。 24页。1026年至1038年，2002年第十二讲 - 表示与描述赛义夫查希尔和卡尔Dhou。一种新的链编码二值图像压缩和重建的方法。图片编码研讨会（PCS）的2007年。 2065 A.和Eklundh。通过多尺度轮廓形状表示逼近。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件，1991年。张的KKT和Teoh，由广义复杂的时刻：封闭形式解克朗的对称性检测。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 21，没有。 5，页。466-476，1999

是的格式的更好的发生过

图像处理发表论文

我觉得只要你做好了知道有方向知道怎么导师告诉你怎么写，你就知道怎么发论文了。

数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。

科研生涯中总免不了要发表文章，在这其中，如何对实验数据及图片进行处理和整理也是重要的一个环节。我在网上并未找到比较好的教程，所以自己摸索了一番，将一点经验写下来。我们一般会将实验中得到的图片数据用PPT进行拼图，按照行文思路，每张PPT整理为一幅图，分别标为Figure1,2,3……。那么第一步，我们需要将PPT打印为PDF格式。可以使用PDF虚拟打印机，这样可以得到高质量的PDF文件。打印时选择打印选项，导出为高质量文件。随后我们将该PDF文件用Photoshop打开。一般SCI论文所需的图片质量为600dpi，所以我们打开PDF时也应选择较高的分辨率。用PPT拼图时往往会在页面中大量留白，这些空白会对文章编辑带来困扰，所以我们需要在photoshop中进行调整。假设粉红色部分为我们所需的图片区域。选中粉色区域，再shift+control+i反选空白区域进行删除。空白区域变成透明。选择图像，裁切，基于透明像素。将导出的图片重新进行排序和整理，即可用于投稿。

遗传算法应用于图像匹配的最早论文是由美国科学家戴维·戈德伯格（David Goldberg）在1988年发表的论文《基于遗传算法的图像匹配》（"Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning"）中，提出了一种利用遗传算法进行图像匹配的方法。该方法主要是利用遗传算法对图像特征进行编码，并通过遗传算法的交叉、变异等操作，对不同的图像特征进行优化，从而实现图像匹配的目的。这篇论文的发表标志着遗传算法在图像处理领域中的首次应用，为后来的相关研究奠定了基础。同时，该论文也表明了遗传算法在解决复杂优化问题中的潜力和优越性，成为了现代遗传算法应用领域的开山之作。

图像处理论文发表

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

2.1 指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

2.2 人脸识别目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

2.3 文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术也越来越成熟，为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。然而我们该如何写有关计算机图形图像处理的论文呢?下面是我给大家推荐的计算机图形图像处理相关的论文，希望大家喜欢!

《计算机图形图像处理技术分析》

摘要：随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术也越来越成熟，Photoshop、CAE、CAD等计算机图形图像处理软件被广泛的应用在各个领域，为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。在未来的发展过程中，要不断改进和完善计算机图形图像处理技术，推动计算机图形图像处理技术更加广泛的应用和发展。本文简要介绍了计算机图形图像处理技术，阐述了计算机图形图像处理技术的应用。

关键词：计算机;图形图像;处理技术

中图分类号：TP391.41

计算机图形图像技术以计算机网络系统为平台，实现了人们主观意识中图像和真实存在的图形之间的相互结合，各种各样的计算机图形图像处理软件，为人们的主观处理和操作提供了很多的便利，随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。

1 计算机图形图像处理技术概述

1.1 基本含义

计算机图形图像处理技术是指通过几何模型和数据将描述性的形象或者概念在计算机系统软件中进行存储、定稿、优化、修改和显现。计算机图形图像处理技术可以用来设计图形的色彩、做纹理和明暗的贴图处理、对图像进行建模设计和造型、消除图像隐线和隐面、对图形曲线和曲面进行拟合操作、数字化的图像存储、图像分割、分析、编码、增强、复原等操作[1]，以及对图像进行形式转换，如投影、缩放、旋转、平移等几何形式。

1.2 基本组成

计算机图形图像处理技术的基本组成主要包括计算机硬件设备和计算机图形图像处理软件。计算机硬件设备性能的好坏对于计算机图形图像处理效果有着直接的影响，计算机图形图像处理软件将终端的显示和计算机结合在一起，由于计算机图形图像处理技术自身具有设计、存储、修改等功能，可以迅速整合图片数据，不仅可以保障计算机图形图像的处理效果，也可以有效地提高计算机中央处理器和计算机图形图像处理软件的运行效果。键盘和鼠标作为终端的输入设备，可以完成对图形的修改和定位，并且利用显示器、绘图仪、打印机等显示设备和输出设备，可以完整的保存计算机图片。

1.3 基本功能

计算机图形图像处理技术主要具有五个基本功能：对话、输入、输出、存储和计算。对话功能是指利用通讯交互设备和计算机显示器实现人机交流。输入和输出功能是指计算机图形图像处理软件可以随时输入和输出相关的图形图像。存数功能是指实时监控计算机的图形图像数据进行有效的检索和维护。计算功能是指计算机图形图像处理软件对相关的图形图像进行必要的数据交换和计算分析。

1.4 计算机图形图像处理技术的运行环境

计算机图形图像处理技术的硬件配置主要包括工作站和微型机，软件配置就是建立在工作站和微型机上的运行软件。计算机图形图像处理技术的工作站软件主要有TDI和Alias两种，工作站的软件主要负责处理计算机工作站中的各种图形图像处理。微型机上的计算机图形图像处理软件主要包括3DStudio、Winimage：morph和Photoshop等，3DStudio是微型机上的一种最主要的图形图像处理软件，被广泛的应用在多个计算机系统中;Winimage：morph是一种常用的二维图形图像处理软件，可以将一个图形或者图像制作成另外一个图形或者图像;Photoshop是一个非常专业的图形图像处理软件，其支持图形图像资料的分色制版，给人们进行图形图像处理带来很多的便利。

2 计算机图形图像处理技术的应用

2.1 用户接口

人们利用计算机系统的用户接口来操作多种计算机软件，计算机图形图像处理技术和用户接口的有效结合，借助于计算机操作系统构建友好的人机交互用户图形界面，极大地提高了计算机图形图像处理的简便性和易用性。近年来，微软公司普及和推广的图像化windows系统，充分发挥了计算机图形图像处理技术和用户接口全面融合的重要作用。

2.2 动画与艺术

随着计算机科学技术的快速发展，计算机硬件设备和计算机图形学也在蓬勃发展，静态的图形图像已经很难再满足人们对高质量、优质的、动态的图形图像的巨大需求，因此近年来，计算机动画技术蓬勃发展，特别是一些美术设计人员，多是依靠计算机图形图像处理软件来进行艺术创作。计算机图形图像处理技术的快速发展，同时推动了艺术设计技术的应用和开发，例如，3DS Studio Max三维设计软件和Photoshop二维平面设计软件[2]。

2.3 可视化科学计算

近年来，我国社会主义市场经济快速发展，各个领域的信息通信越来越频繁，计算机网络技术的广泛应用和普及，使得计算机系统数据库中的信息量日益庞大，计算机数据处理和分析技术面临着严峻的考验。相关的技术操作人员利用计算机数据处理和分析软件，很难准确、快速地从计算机的数据库系统中检索出需要的信息数据，难以总结出数据信息的共性和特征。通过将计算机数据处理技术和计算机图形图像处理技术有效的结合起来，可以通过计算机图形图像技术将大量的复杂结构的信息数据进行归类，操作人员通过计算机数据处理软件可以对有共性特征和本质特征的数据信息进行快速检索，极大地提高了计算机数据处理和分析的效率。可视化的科学计算技术最早出现在美国的科学协会研讨中，目前，可视化的科学计算技术被广泛的应用在气象分析、流体力学、医学等领域中[3]，特别是在医学领域，利用可视化的科学计算技术可以实现高精度的远程控制和操作，可以应用在远程的脑部手术中，突破医学难题。在未来的发展过程中，可视化的科学计算技术将会在更多的领域发挥更加重要的作用。

2.4 工业制造和设计

目前，计算机图形图像处理技术在工业制造和设计领域应用的最为广泛，特别是二维三维CAD和CAE等计算机图形图像处理软件，不仅在工业生产的产品制造和产品设计过程中，还有土木工程领域，甚至是集成电路、网络分析和电子线路等电子电工领域都有着广泛的应用。在高精度的工业制造和设计领域中，利用计算机图形图像处理软件，可以在很短的时间内完成高精度的图形图像设计和画图，极大地提高了技术人员的工作效率，同时，标准的计算机图形图像处理程序，提高了工业制造和设计的精确度，有效地降低了设计误差。由于工业产品多是批量化的制造和生产，利用计算机图形图像处理技术，可以极大地提高企业批量化的运行效率和生产质量，降低工业产品的质量检测投入成本，为工业企业带来了更大的经济效益。

3 结束语

计算机图形图像处理技术的广泛应用和快速发展，推动了多个领域的技术革新，充分发挥人们的想象和创造力，创造出很多独特新奇的图形图像效果，丰富人们的日常生活，同时也为企业节约了很多的图形图像处理成本，提高了产品竞争力。在未来的发展过程中，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。

参考文献：

[1]韩晓颖.浅谈计算机图形图像处理技术[J].福建电脑，2011(10)：83-84.

[2]和晓娟.计算机图形图像处理技术的探讨[J].信息与电脑(理论版)，2013(11)：164-165.

[3]王应荣，王静漪.计算机图形图像处理技术[J].天津理工学院学报，2012(03)：6-10.

作者简介：刘倩(1981-)，女，满族，硕士，讲师，研究方向：图形图像处理与多媒体技术。

作者单位：宁夏大学数学计算机学院，银川 750001

很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏局。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。

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期刊： best (1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE模式分析与机器智能汇刊，简称PAMI，是IEEE最重要的学术性汇刊之一。 (2) ACM Transactions on Graphics，美国计算机协会图形汇刊，简称TOG，该刊侧重于计算机图形的处理，影响因子在该领域也比较高。 (3) International Journal of Computer Vision，该刊也是该领域的顶级期刊之一，相比于PAMI来讲，该刊侧重于理论的推导。 (4) IEEE Transactions on Image Processing，该刊也是图像处理领域的代表性期刊之一，相比于上面三个期刊来讲，该刊稍微低一点层次。 good (1)Computer Vision and Image Understanding Pattern Recognition：CVIU (2)Advances in Neural Information Processing Systems：NIPS elsevier系列 (1)image and vision computing (2)journal of vision communication and image processing (3)signal processing (4)signal processing:image communication (5)pattern recognition (6)pattren recognition letter (7)computer vision and image understanding (8)medical image analysis 会议： best (1)ICCV：Inter. Conf. on Computer Vision (2)CVPR：IEEE conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (3) ECCV：Euro.Conf. on Computer Vision good (4) ICIP：Inter.Conf.on Image Processing (5) ICPR ：Inter.Conf.on Pattern Recognition (6)ACCV：Asia Conf. on Computer Vison (7)IVCNZ：IEEE conf. on Image and Vision Computing New Zealand (5)BMVC：British Machine Vision Conference

SCI】【计算机视觉】【图像处理】一二三四区期刊推荐(自用版本)11月16日四区 1. IET Computer Vision 顶刊:否出版商:IET 影响因子:1.484 官方网站 2. IET Image Processing 顶刊:否出版商:IET 影响因子:1.34...CSDN编程社区计算机类SCI前三区期刊 - 张同光 - 博客园2016年2月1日COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 3 工程技术 3 COMPUT AIDED

(1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE模式分析与机器智能汇刊，简称PAMI，是IEEE最重要的学术性汇刊之一。 (2) ACM Transactions on Graphics。美国计算机协会图形汇刊，简称TOG，该刊侧重于计算机图形的处理，影响因子在该领域也比较高 (3) International Journal of Computer vision，该刊也是该领域的顶级期刊之一，相比于PAMI来讲，该刊侧重于理论的推导。 (4) IEEE Transactions on Image Processing，该刊也是图像处理领域的代表性期刊之一，相比于上面三个期刊来讲，该刊稍微低一点层次。

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《计算机图形图像处理技术分析》

关键词：计算机;图形图像;处理技术

中图分类号：TP391.41

1 计算机图形图像处理技术概述

1.1 基本含义

1.2 基本组成

1.3 基本功能

1.4 计算机图形图像处理技术的运行环境

2 计算机图形图像处理技术的应用

2.1 用户接口

2.2 动画与艺术

2.3 可视化科学计算

2.4 工业制造和设计

3 结束语

参考文献：

[1]韩晓颖.浅谈计算机图形图像处理技术[J].福建电脑，2011(10)：83-84.

[2]和晓娟.计算机图形图像处理技术的探讨[J].信息与电脑(理论版)，2013(11)：164-165.

[3]王应荣，王静漪.计算机图形图像处理技术[J].天津理工学院学报，2012(03)：6-10.

作者简介：刘倩(1981-)，女，满族，硕士，讲师，研究方向：图形图像处理与多媒体技术。

作者单位：宁夏大学数学计算机学院，银川 750001