【正文】 河北大學(xué)工商學(xué)院2011屆本科生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）計(jì)算機(jī)中圖像顏色處理技術(shù)畢業(yè)論文第一章 引言本課題來(lái)源于科研需求。本課題主要研究的是針對(duì)打印或掃描中出現(xiàn)的圖像進(jìn)行背景去噪、灰度化、二值化等處理，得到較為干凈的字符圖像塊。本課題主要對(duì)圖像進(jìn)行背景去噪、灰度化、二值化等處理，得到較為干凈的字符圖像塊。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)的更新速度不斷提高，人們的思想文化素質(zhì)的提高，對(duì)圖像的要求也越來(lái)越高。因此把原始圖像與計(jì)算機(jī)結(jié)合起來(lái)，從而創(chuàng)作出許多更加完美的圖像，滿足人們的需求。計(jì)算機(jī)圖像處理，是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行一系列加工，以便獲得人們所需要的效果。圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，人類感知外界信息，80%以上是通過(guò)視覺(jué)得到的。因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。圖像處理或圖像分析方法的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。當(dāng)今社會(huì)，為能夠多方面評(píng)價(jià)個(gè)人能力，出現(xiàn)了名目繁多的考試，答題卡已不再陌生。答題卡一般由基本信息欄、導(dǎo)引道和很多信息位構(gòu)成。 基本信息欄一般用于填寫(xiě)填涂這張卡片的使用者的基本信息，一般考試中包括考生的姓名和考號(hào)。導(dǎo)引道用于閱讀機(jī)確認(rèn)答題卡的方向和位置。而占據(jù)絕大部分位置的信息位則是供使用者填涂其所選擇的選項(xiàng)。 答題后，答題卡上的信息通過(guò)光標(biāo)閱讀機(jī)識(shí)別并儲(chǔ)存在計(jì)算機(jī)中。答題卡相比于傳統(tǒng)紙答，有如下優(yōu)點(diǎn)：普通紙答題卡。 印刷方便，長(zhǎng)期使用節(jié)省成本。答題卡查詢方便、影像化保存答題卡。對(duì)判卷結(jié)果有疑問(wèn)，輸入學(xué)號(hào)或?qū)W生姓名可直接在電腦中查到這張答題卡和判卷細(xì)節(jié)。錯(cuò)誤處理高效方便。 對(duì)于學(xué)號(hào)填涂錯(cuò)誤、學(xué)號(hào)重復(fù)、主觀題漏登分等錯(cuò)誤情況處理方便，無(wú)需查找原始試卷，直接在電腦上調(diào)閱影像。統(tǒng)計(jì)與分析方便。 除基本統(tǒng)計(jì)參數(shù)外，提供排名、分?jǐn)?shù)分布、試題合理性分析、多科成績(jī)匯總與綜合等功能。判卷速度快。每小時(shí)3600張?jiān)嚲恚?biāo)準(zhǔn)32K答題卡）。升級(jí)空間。與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合，通過(guò)后續(xù)升級(jí)，可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)判卷功能。因此，答題卡技術(shù)是一項(xiàng)方便快捷的考試方式。研究表明，計(jì)算機(jī)中圖像顏色處理技術(shù)是根據(jù)RGB三原色理論對(duì)色彩信息量化，再利用像素的點(diǎn)運(yùn)算掃描整幅圖像進(jìn)行一一處理。位圖圖像一般分為單色圖像、灰度圖像和彩色圖像。單色圖像只有黑色和白色兩種顏色， 整個(gè)圖像由單純的黑色點(diǎn)和白色點(diǎn)組成。彩色圖像的像素點(diǎn)是由R (紅色)、G (綠色)、B (蘭色) 三元色混合而成的，不同含量的R、G、B 組成不同的顏色，每一個(gè)記錄單個(gè)像素的位數(shù)據(jù)單元可表示任意一種顏色。因此，要實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化處理，就是在0255里劃分一定的閾值，把圖像分為黑、灰、白。為實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的二值化處理，基于最大方差比的圖像二值化算法能夠準(zhǔn)確而快速地對(duì)圖像進(jìn)行二值化，特別是當(dāng)對(duì)象物和背景的灰度值的差具有一定大小的時(shí)候，效果更明顯(柴本成, 2005)；增強(qiáng)大津法和邊緣檢測(cè)閾值法確定的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，不僅可有效地解決圖像灰度隨地物特征變化的圖像處理問(wèn)題， 同時(shí)對(duì)于同一信號(hào)源的圖像也有相當(dāng)理想的處理效果，該方法可進(jìn)一步應(yīng)用于圖像分割等(吳冰,秦志遠(yuǎn), 2001)；文本圖像的二值化方法可分為全局閾值方法和局部閾值方法，該方法自適應(yīng)選取局部二值化時(shí)的窗口寬度，能有效消除一般二值化方法容易產(chǎn)生的斷筆和偽影現(xiàn)象，同時(shí)吸收全局二值化方法的優(yōu)點(diǎn)，保持較快的運(yùn)算速度(莊軍,李弼，程陳剛,2005)；基于動(dòng)態(tài)二值化的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法首先利用動(dòng)態(tài)二值化方法確定將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像的閾值, 然后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的腐蝕和去空洞相結(jié)合的方法去除二值化圖像的噪聲, 最后用細(xì)化方法檢測(cè)單像素圖像邊緣(汪毅,郭顯久,2008)。對(duì)圖像去噪處理，國(guó)內(nèi)外都提出了各自的見(jiàn)解。莊紅林,施國(guó)興等的圖像修補(bǔ)算法首先將待修補(bǔ)圖像分解為輪廓結(jié)構(gòu)圖像和紋理細(xì)節(jié)圖像，再對(duì)輪廓結(jié)構(gòu)圖像的空缺進(jìn)行輪廓結(jié)構(gòu)修補(bǔ)，最后將修補(bǔ)后的輪廓結(jié)構(gòu)圖像及紋理合成后的紋理細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行合成，得到需要的修補(bǔ)圖像(莊紅林,施國(guó)興,2008)；盧穎在《基于小波變換的數(shù)字圖像處理》中提出小波變換是空間（時(shí)間）和頻率的局部變化，能有效地從信號(hào)中提取信息，解決了傅里葉變換不能解決的許多問(wèn)題，是一種有效地變換編碼工具(盧穎,2009)；JeanLuc Starck, Emmanuel J. Cand232。s, 和 David L. Donoho認(rèn)為圖像處理其基本的思想都是——把減少圖像的模糊點(diǎn)進(jìn)行到底，模糊點(diǎn)可以局部地處理掉，就像高斯濾波或各向異性過(guò)濾、通過(guò)可變的微積分、或者在范圍波段，如韋納濾波(JeanLuc Starck, Emmanuel J. Cand232。s, and David L. Donoho,2002)。目標(biāo)本課題的目的是設(shè)計(jì)一個(gè)圖像預(yù)處理系統(tǒng)。其功能包括對(duì)圖像進(jìn)行灰度化，二值化，去噪?；竟δ?對(duì)圖像進(jìn)行圖像進(jìn)行背景去噪、灰度化、二值化等處理，得到較為干凈的字符圖像塊。采用技術(shù) 對(duì)圖像二值化處理，將256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像通過(guò)適當(dāng)?shù)拈y值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。所有灰度大于或等于閥值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點(diǎn)被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。如果某特定物體在內(nèi)部有均勻一致的灰度值，并且其處在一個(gè)具有其他等級(jí)灰度值的均勻背景下，使用閥值法就可以得到比較的分割效果。如果物體同背景的差別表現(xiàn)不在灰度值上（比如紋理不同），可以將這個(gè)差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閥值選取技術(shù)來(lái)分割該圖像。動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)閥值實(shí)現(xiàn)圖像的二值化可動(dòng)態(tài)觀察其分割圖像的具體結(jié)果。對(duì)圖像灰度化處理，根據(jù)YUV的顏色空間中，Y的分量的物理意義是點(diǎn)的亮度，由該值反映亮度等級(jí)，根據(jù)RGB和YUV顏色空間的變化關(guān)系可建立亮度Y與R、G、B三個(gè)顏色分量的對(duì)應(yīng)：Y=++，以這個(gè)亮度值表達(dá)圖像的灰度值。對(duì)圖像的去噪處理，將采用均值變化方法。均值濾波也稱為線性濾波，其采用的主要方法為領(lǐng)域平均法。線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個(gè)像素值，即對(duì)待處理的當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），選擇一個(gè)模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），作為處理后圖像在該點(diǎn)上的灰度個(gè)g（x，y），即個(gè)g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m為該模板中包含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個(gè)數(shù)。第二章 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)自主答題卡系統(tǒng)是根據(jù)用戶的需求定制并生成答題卡，并對(duì)答題后的答題卡進(jìn)行自動(dòng)閱卷及成績(jī)管理的一個(gè)系統(tǒng)，具有功能多樣、界面友好、自動(dòng)化強(qiáng)的特點(diǎn)。圖像預(yù)處理模塊是對(duì)掃描儀掃描輸入的答題卡圖像進(jìn)行處理。針對(duì)打印或掃描中出現(xiàn)的圖像傾斜進(jìn)行傾斜校正；對(duì)答題卡圖像進(jìn)行灰度化；對(duì)彩色或灰度圖像進(jìn)行二值化和去噪圖像預(yù)處理模塊應(yīng)包含的內(nèi)容有：圖像輸入、灰度化、二值化、去噪。將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過(guò)程成為圖像的灰度化處理。彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色有R、G、B三個(gè)分量決定，而每個(gè)分量有255中值可取，這樣一個(gè)像素點(diǎn)可以有1600多萬(wàn)（255*255*255）的顏色的變化范圍。而灰度圖像是R、G、B三個(gè)分量相同的一種特殊的彩色圖像，其一個(gè)像素點(diǎn)的變化范圍為255種，所以在數(shù)字圖像處理種一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計(jì)算量變得少一些。灰度圖像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級(jí)的分布和特征。圖像的灰度化處理可用兩種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。第一種方法使求出每個(gè)像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)分量的平均值，然后將這個(gè)平均值賦予給這個(gè)像素的三個(gè)分量。第二種方法是根據(jù)YUV的顏色空間中，Y的分量的物理意義是點(diǎn)的亮度，由該值反映亮度等級(jí)，根據(jù)RGB和YUV顏色空間的變化關(guān)系可建立亮度Y與R、G、B三個(gè)顏色分量的對(duì)應(yīng)：Y=++，以這個(gè)亮度值表達(dá)圖像的灰度值。：procedure (Sender: TObject)。varp:PByteArray。//PByteArray的定義格式//PByteArray = ^TByteArray。//TByteArray = array[0..32767] of Byte。ChangedBmp : Tbitmap。gray,x,y:integer。TestBMP : Tbitmap。 // 處理過(guò)程中位圖BeginTestBMP:=。ChangedBmp:=。()。for y := 0 to 1 dobegin//獲取每一行象素信息p := [y]。for x := 0 to 1 dobegin//這里采用YUV與RGB顏色空間變換的方法,即 Y＝++Gray := Round(p[3 * x + 2] * + p[3 * x + 1] * + p[3 * x] * )。//由于是24位真彩色，故一個(gè)像素點(diǎn)為三個(gè)字節(jié)p[3 * x + 2] := byte(Gray)。p[3 * x + 1] := byte(Gray)。p[3 * x] := byte(Gray)。//Gray的值必須在0～255之間end。(TestBMP)。:=srccopy。(0,0,ChangedBmp)。//用PaintBox控件重新繪制圖像；end。bool Co