数字图像处理分割报告

国民经济的快速发展下，越来越多的行业，开始通过报告的方式，用于记录工作内容。怎么样才能写出优质的报告呢？以下是小编收集整理的《数字图像处理分割报告》，希望对大家有所帮助。

第1篇：数字图像处理分割报告

1 数字图像处理学习报告

在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。

图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

1. 数字图像处理需用到的关键技术

由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要

求。

图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易

分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的

退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。

图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

2 2. 数字图像处理的特点

数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：

1)数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存

储容量等要求较高。 2)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频

带压缩技术提出了更高的要求。

3)数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同

或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

4)数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

3. 数字图像处理的优点

数字图像处理的优点主要表现在4个方面。

1)再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或

复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿,那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2)处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设

备的能力. 3)适用面宽。图像可以来自多种信息源,它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法 适用于任何一种图像。

4)灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每

一部分均包含丰富的内容。

4. 数字图像处理的应用领域

图像是人类获取和交换信息的主要来源，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，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。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中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。生物医学工程：除了CT技术之外，还有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。

通信工程：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。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

3 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。

工业和工程领域：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。

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。

文化艺术：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。

视频和多媒体系统：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。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，P2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过PC，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有MAYA、Premiere、绘声绘影、windows自带的MOVE MAKER;处理数字图像的软件主要有matlaB、photoshop、ImageJ(java图像处理程序)。其中，matlaB和PS 很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

MATLAB全称是MatrixLaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

Photoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件,深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能多开设实际动手的课程。

第2篇：数字图像处理读书报告11

——图像分割

——钱增磊

前言：由于在图像的应用当中，我们经常要将感兴趣的区域提取出来用来识别等其他用途，这就涉及到一个很关键的一个应用，便是图像的分割。图像的分割方法有很多，本章将通过四种大的分割方法来讲解，分别是基于边缘检测的分割，阈值分割，基于区域的分割和形态学分水岭的分割。然而对于分割算法是基于灰度值的两个不同性质来进行的，第一便是不连续性，根据这个性质主要的方法是基于边缘的检测;另一个便是其相似性原理，后三种方法都是根据一组预定义的准则来进行的相似性分割方法。

一、基于边缘检测的分割

1、点与线的检测

根据灰度级突变的特性，往往我们能够看到图像中的点与线，这放在数学中便是一阶导数和二阶导数的特点。如下式所示：

f2ff(x)f(x1)f(x)f(x)f(x1)f(x1)2f(x) 2xx

从中可以得到三个结论：a.一阶导数通常在图像中产生较粗的边缘;b.二阶导数对精细细节有较强的响应;c.二阶导数在灰度斜坡和灰度台阶过渡处会产生双边缘响应;d.二阶导数的符号可用于确定边缘的过渡是从亮到暗还是从暗到亮。

所以我们常用的点与线的检测便对其邻域使用梯度运算和拉普拉斯算子，从而确定点与线的位置。

2、基于边缘的检测

对于边缘模型主要分为三种，分别为台阶模型、斜坡模型和屋顶边缘模型，他们可利用梯度和拉普拉斯算子来区分出来。由于在进行二阶导数变换的时候，常常会出现双边缘响应，那么零灰度轴与二阶导数极值间的连线交点便称为零交叉点，这是个重要特性，对于这个零交叉点可用于寻找到图像的边界。

(1)梯度算子：

罗伯特交叉梯度算子：是最早尝试的具有对角优势的二维模板，对角相减的原理来构建梯度。

Prewitt算子：利用在模板区域中上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值来检测边缘。

sobel算子：对于上述的中心系数上使用一个权值2，可以平滑图像，还可以对斜线边缘进行检测，原理与上述相似。

Marr-Hildreth边缘检测器：采用了灰度变化特性“在一阶导数中引起波峰或波谷，或在

二阶导数中等效地引起零交叉”来检测边缘的。该检测器采用高斯拉普拉斯算子LoG：

xy22G(x,y)e4222x2y222

将该滤波器与一幅输入图像卷积，寻找其零交叉来确定原图像的边缘位置。

g(x,y)[2G(x,y)]★f(x,y)

坎尼边缘检测器：首先用一个高斯滤波器平滑输入图像，也就是进行卷积，然后对输出的图像进行计算梯度的幅值和角度，这里采用高斯滤波器主要是因为我们发现最佳台阶边缘检测器的一个较好的近似是高斯一阶导数。再者我们队梯度幅值图像应用非最大抑制，将梯度向量分解为8个方向，分别为相隔45度，对任何一个方向都可以归纳到该8个方向中去。最后我们利用双阈值处理和连接分析来检测并连接边缘。因为在单阈值操作中，阈值设高或者设低都将造成伪边缘点或者删除有效边缘点，于是采用一个低阈值和一个高阈值的方法来克服。对阈值操作想象为创建了两幅图像：

gNH(x,y)gN(x,y)THgNL(x,y)gN(x,y)TL

去除包含的元素，可得到强弱边缘：gNL(x,y)gNL(x,y)gNH(x,y)

3、边缘连接

上述都是一些理想状况下产生位于边缘上的像素集合成连续型，实际上总会由于噪声和不均匀光照等原因引起边缘的间断，造成不连续性，有三种连接的方法。

第一种需要边缘点的邻域，给定一个规则强度，如果满足邻域内：

|M(s,t)M(x,y)|E

则将邻域中的点作为边缘点，E值是一个强度阈值，该规则可利用梯度向量的幅度或者角度来规定。

第二种是区域处理，该区域的边界有许多离散的点构成(由于噪声等原因而离散)，然后选取两个点，连接线段，求剩下点到该线段的距离，如果大于我们给定的距离，则将该点放入边缘点的序列中，对这些点进行连接，一直到形成闭合的区域而停止。如此便可以得到近似的边界，该方法称为多边形拟合算法。

第三种是使用霍夫变换的全局处理，由于上述方法对每一个点都要进行比较，执行的次数非常大，而基本没有应用价值，于是采用霍夫变换。我们可以利用上述检测原理，将直线方程的x、y变量转化为,变量，是基于式：

xcosysin

那么对于不同的x，y有不同的曲线，当这些曲线相交某一点时，相对于空间坐标中的意义就是不同的点的直线对应于同一条直线方程，也就是有很多点共线。那么我们可以根据所需

要找的边界，给出对应的直线方程，就可以找到对应的,曲线，从而提取出所需要的边界。

二、基于阈值处理的分割

从这一节开始就是根据相似性原理来分割图像了。对于一个表达式：

g(x,y)1,.....f(x,y)T 0,.....f(x,y)T

其中T是一种我们设定的分割图像的灰度阈值，该处理称为全局阈值处理。当对于T值随着图像特征而改变时称为可变阈值处理。我们在前面学过对于灰度值的直方图表示，对于一幅含有不同灰度的图像，针对前景灰度值的不同，在灰度直方图中可以看到明显的波峰与波谷，其中对应的波谷便是我们所要分割的阈值。

1、Otsu方法

该方法在类间方差最大的情况下是最佳的。根据图像的灰度特性，图像分为背景和前景，当背景和前景之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小，那么对于使雷静方差最大的分割意味着错分概率最小。

2、用图像平滑改善全局阈值处理

由于噪声的存在，如果噪声的比例加大，那么在直方图中感兴趣区域的图像灰度直方图会受到严重的干扰甚至被完全遮盖，无论如何选取阈值都很难进行很好的分割。于是先将对图像进行模糊平滑，去除或减小噪声的影响，使直方图中的波谷重新呈现，在进行Otsu方法进行阈值处理。

3、用边缘改进全局阈值处理

如果需要分割的前景图像过于小的时候，在直方图中没办法超过噪声对直方图的贡献，那我们可以采用计算该图像的梯度或者拉普拉斯来确定。通过将计算后的图像与原图像进行相乘操作，再对其非零元素区域进行直方图的绘制，那么就可以呈现很明显的波谷，其实所呈现的波峰其高灰度段便是图像的边缘特征，然后利用Otsu方法选取阈值，便可得到分割。

4、可变阈值处理

虽然用图像平滑和使用边缘信息用来改善图像凸显边缘，但是仍然会出现无法满足要求的情况，这种时候我们采用一种块分割的办法来求解阈值，将整幅图像分成相同的若干份，对每一份进行求阈值的操作，那么对于每一幅的直方图便可以有很好的体现，从而分割出图像，然后将其合并。该方法的目的就是将感兴趣物体和背景占据的比例大小合适的区域。

三、基于区域的分割

分割的目的就是将一幅图像分割成若干个区域，那么基于区域的分割便是直接以寻找区域为基础的分割技术。

采用的一种技术叫“区域生长”，就是根据预先定义的生长准则将像素或者子区域组合

成更大区域的过程。第一个首要过程便是寻找“种子区域”，根据预先定义的性质将一些邻域内像素凡是符合预先定义准则的都将被加入到每个种子上来，从而形成这些生长区域，其实也就是进行不断地迭代，直到不再有像素满足加入某个区域的准则，这样生长就会停止。

那么另一种技术便是首先将一幅图像细分为一组任意的不相交的区域，然后根据分隔条件聚合和/或分裂这些区域。对于一开始的细分操作，是针对每个单独的细分区域进行准则的匹配，如果不匹配，则进行再次细分，即Q(Ri)FALSE，然后依次在进行细分和判断，但是由于是对某个单独的区域进行的匹配，所以细分的过程中所产生的一些区域可能具有相同的属性，那么对于细分后的区域将要进行聚合操作，这样就可以产生最终的区域分割。它的分割精度，关键是在于匹配准则的选取，因为它的选取决定了在细分过程中的细分精细程度。

四、基于形态学分水岭的分割

该分割方法是一种比上述几种方法更稳定的分割技术，它的关键原理就是找到分水线。一幅图像是由一定的灰度级所显现的，那么把它看成一幅三维的山脉图，也就是说灰度越高，海拔越高，灰度越低，海拔越低，这就形成了一幅有山脉、有盆地的一幅山川景图。那么对于此算法，也就是通过在此幅图当中灰度级最低的(也就是海拔最低的)地方戳一个洞，水从这个洞中流出，根据一步步的迭代，水会流出的越来越多，而被淹没的海拔也会越来越高，慢慢的就会淹没一些小的山峰，而这些山峰所形成的便是“分水线”，即分开两个不同水域的界限，这些分水线是不完整的，那么就继续迭代，直到分水线的全部出现，此时分割的任务也就完成了。

然而对于某些噪声和梯度的局部不规则性，该算法会造成过度分割，形成大量的分割无用的分割区域，这时就采用标记的方法来克服。将与感兴趣物体相联系的标记称为内部标记，与背景相关联的标记称为外部标记，我们对内部标记的定义为：a.被更高海拔点包围的区域;b.区域中形成一个连通分量的那些点;c.连通分量中所有的点有相同的灰度值。基于这样的一种标记，可以在分割中去除大量的背景分割区域，从而区分出我们感兴趣的物体。

总结：本章节内容讲述的几种重要的分割方法各有特点，不仅针对不同特性的图像用相应的方法，还可以联合起来应用，尤其是对于一幅多分辨率的图像，可利用块分割的办法对于不同区域的图像分割用不同的方法进行，能够得到最有效的效果。然而对于本章节所提到的一个分割的关键因素便是分割准则的确定，而这个准则不仅仅只是一个灰度值一些简单的表示，还会利用下一章表示和描述中达到更精确更复杂更有效的分割准则的表示方法。

第3篇：遥感数字图像处理实验报告

遥感数字图像处理

学院 理学院 班级 地信131 学号 姓名

编写日期：1

2015.5

▶▶作业a

1.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4

2. L5118_39_19860531 ProductDescription用记事本打开，读取头文件，并填写相关信息与相应位置即可

2

3. L5118-39-19960103

4. L7118039_20050815 直接打开以_mtl为后缀的文件，该文件中包含了遥感影像的所有波段

3 5. LM212803919761127 直接打开波段，然后波段合成即可

6. s5kj297_289_10m

7. WORLDVIEW-052606622010_01

4

▶▶作业b

在ENVI中将landsat的4景影像和SPOT-5的1景的影像打开，并联动连接查看同一区域

link displays是根据象元位置来连接的，geographic link是通过地理坐标位置来连接的。

5

由上图可知，将遥感影像联动时亦可实现不同影像同一区域的快速检索，但是我们也可以看到，由于受到各方面因素的影像并不能特别精确的指在同一地方。

▶▶作业c

1.WORLDVIEW-2影像保存为jpg和TIF格式的4-3-2波段合成的假彩色图像。可用同样的方法将SPOT-5影像保存为jpg和tif格式的4-3-2波段合成的假彩色图像

6 2.为landsat的5景影像附上波段的波长，并根据波长用landsat 5的7-4-3波段，保存为jpg和tif格式影像

为波长复制后，导入影像文件各波段显示差异前后对比

转换为JPG格式后可以用看图软件直接打开

7

▶▶作业d

需要对影像进行裁剪，裁剪的基本步骤如下：

1.L5118_39_19860531裁剪前后对比

2. L5118-39-19960103裁剪前后对比

3. L7118039_20050815裁剪前后对比

4. LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4裁剪前后对比

▶▶

作业e

将剪裁影像，重采样成10m，重采样的操作主要如下

9

1.L5118_39_19860531重采样前后对比

2. L5118-39-19960103重采样前后对比

10

3. L7118039_20050815重采样前后对比

11

4.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4重采样前后对比

12

第4篇：数字信号处理实验报告完整版

实验 1

利用 T DFT 分析信号频谱

一、实验目的

1.加深对 DFT 原理的理解。

2.应用 DFT 分析信号的频谱。

3.深刻理解利用 DFT 分析信号频谱的原理，分析实现过程中出现的现象及解决方法。

二、实验设备与环境

计算机、MATLAB 软件环境 三、实验基础理论

T 1.DFT 与 与 T DTFT 的关系

有限长序列 的离散时间傅里叶变换 在频率区间的 N 个等间隔分布的点 上的 N 个取样值可以由下式表示：

212 /0( )| ( ) ( ) 0 1Nj knjNk NkX e x n e X k k N      由上式可知，序列 的 N 点 DFT ,实际上就是 序列的 DTFT 在 N 个等间隔频率点 上样本 。

2.利用 T DFT 求 求 DTFT

方法 1 1：由恢复出的方法如下：

由图 2.1 所示流程可知：

101( ) ( ) ( )Nj j n kn j nNn n kX e x n e X k W eN               由上式可以得到：

IDFT DTFT

第5篇：关于人民法院审理离婚案件处理财产分割问题的若干具体意见

全国地方各级人民法院、各级军事法院、各铁路运输中级法院和基层法院、各海事法院：

现将《关于人民法院审理离婚案件处理财产分割问题的若干具体意见》印发给你们，请认真执行。在执行中注意总结经验，有何意见和问题，请及时报告我院。

附：最高人民法院关于人民法院审理离婚案件处理财产分割问题的若干具体意见(最高人民法院审判委员会第603次会议讨论通过)

人民法院审理离婚案件对夫妻共同财产的处理，应当依照《中华人民共和国婚姻法》、《中华人民共和国妇女权益保障法》及有关法律规定，分清个人财产、夫妻共同财产和家庭共同财产，坚持男女平等，保护妇女、儿童的合法权益，照顾无过错方，尊重当事人意愿，有利生产、方便生活的原则，合情合理地予以解决。根据上述原则，结合审判实践，提出如下具体意见：

1、夫妻双方对财产归谁所有以书面形式约定的，或以口头形式约定，双方无争议的，离婚时应按约定处理。但规避法律的约定无效。

2、夫妻双方在婚姻关系存续期间所得的财产，为夫妻共同财产，包括： (1)一方或双方劳动所得的收入和购置的财产; (2)一方或双方继承、受赠的财产;

(3)一方或双方由知识产权取得的经济利益;

(4)一方或双方从事承包、租赁等生产、经营活动的收益; (5)一方或双方取得的债权;

(6)一方或双方的其他合法所得。

3、在婚姻关系存续期间，复员、转业军人所得的复员费、转业费，结婚时间10年以上的，应按夫妻共同财产进行分割。复员军人从部队带回的医药补助费和回乡生产补助费，应归本人所有。

4、夫妻分居两地分别管理、使用的婚后所得财产，应认定为夫妻共同财产。在分割财产时，各自分别管理、使用的财产归各自所有。双方所分财产相差悬殊的，差额部分，由多得财产的一方以与差额相当的财产抵偿另一方。

5、已登记结婚，尚未共同生活，一方或双方受赠的礼金、礼物应认定为夫妻共同财产，具体处理时应考虑财产来源、数量等情况合理分割。各自出资购置、各自使用的财物，原则上归各自所有。

6、一方婚前个人所有的财产，婚后由双方共同使用、经营、管理的，房屋和其他价值较大的生产资料经过8年，贵重的生活资料经过4年，可视为夫妻共同财产。

7、对个人财产还是夫妻共同财产难以确定的，主张权利的一方有责任举证。当事人举不出有力证据，人民法院又无法查实的，按夫妻共同财产处理。

8、夫妻共同财产，原则上均等分割。根据生产、生活的实际需要和财产的来源等情况，具体处理时也可以有所差别。属于个人专用的物品，一般归个人所有。 9、一方以夫妻共同财产与他人合伙经营的，入伙的财产可分给一方所有，分得入伙财产的一方对另一方应给予相当于入伙财产一半价值的补偿。

10、属于夫妻共同财产的生产资料，可分给有经营条件和能力的一方。分得该生产资料的一方对另一方应给予相当于该财产一半价值的补偿。 11、对夫妻共同经营的当年无收益的养殖、种植业等，离婚时应从有利于发展生产、有利于经营管理考虑，予以合理分割或折价处理。

12、婚后8年内双方对婚前一方所有的房屋进行过修缮、装修、原拆原建，离婚时未变更产权的，房屋仍归产权人所有，增值部分中属于另一方应得的份额，由房屋所有权人折价补偿另一方;进行过扩建的，扩建部分的房屋应按夫妻共同财产处理。

13、对不宜分割使用的夫妻共有的房屋，应根据双方住房情况和照顾抚养子女方或无过错方等原则分给一方所有。分得房屋的一方对另一方应给予相当于该房屋一半价值的补偿。在双方条件等同的情况下，应照顾女方。

14、婚姻存续期间居住的房屋属于一方所有，另一方以离婚后无房居住为由，要求暂住的，经查实可据情予以支持，但一般不超过两年。 无房一方租房居住经济上确有困难的，享有房屋产权的一方可给予一次性经济帮助。

15、离婚时一方尚未取得经济利益的知识产权，归一方所有。在分割夫妻共同财产时，可根据具体情况，对另一方予以适当的照顾。

16、婚前个人财产在婚后共同生活中自然毁损、消耗、灭失，离婚时一方要求以夫妻共同财产抵偿的，不予支持。

17、夫妻为共同生活或为履行抚养、赡养义务等所负债务，应认定为夫妻共同债务，离婚时应当以夫妻共同财产清偿。

下列债务不能认定为夫妻共同债务，应由一方以个人财产清偿：

(1)夫妻双方约定由个人负担的债务，但以逃避债务为目的的除外。

(2)一方未经对方同意，擅自资助与其没有抚养义务的亲朋所负的债务。 (3)一方未经对方同意，独自筹资从事经营活动，其收入确未用于共同生活所负的债务。

(4)其他应由个人承担的债务。

18、婚前一方借款购置的房屋等财物已转化为夫妻共同财产的，为购置财物借款所负债务，视为夫妻共同债务。

19、借婚姻关系索取的财物，离婚时，如结婚时间不长，或者因索要财物造成对方生活困难的，可酌情返还。

对取得财物的性质是索取还是赠与难以认定的，可按赠与处理。

20、离婚时夫妻共同财产未从家庭共同财产中析出，一方要求析产的，可先就离婚和已查清的财产问题进行处理，对一时确实难以查清的财产的分割问题可告知当事人另案处理;或者中止离婚诉讼，待析产案件审结后再恢复离婚诉讼。 21、一方将夫妻共同财产非法隐藏、转移拒不交出的，或非法变卖、毁损的，分割财产时，对隐藏、转移、变卖、毁损财产的一方，应予以少分或不分。具体处理时，应把隐藏、转移、变卖、毁损的财产作为隐藏、转移、变卖、毁损财产的一方分得的财产份额，对另一方的应得的份

额应以其他夫妻共同财产折抵，不足折抵的，差额部分由隐藏、转移、变卖、毁损财产的一方折价补偿对方。

对非法隐藏、转移、变卖、毁损夫妻共同财产的一方，人民法院可依照《中华人民共和国民事诉讼法》第一百零二条的规定进行处理。 22、属于事实婚姻的，其财产分割适用本意见。

属于非法同居的，其财产分割按最高人民法院《关于人民法院审理未办结婚登记而以夫妻名义同居生活案件的若干意见》的有关规定处理。

第6篇：数字图像处理学习心得

数字图像是我们生活中接触最多的图像各类，它伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、医学、和工业方面发挥着极大的作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片，现在已进入信息化时代，图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多人对于数字图像的知识却不全面，甚至一些基础知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解，尤为重要的是对于一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大兴趣，在选课时几乎所有人都选了这门课。其中有的同学由于简单的学习过PHOTOSHOP软件，因此对于数字图像处理已经有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。

通过一学期的课程学习我们虽说还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像方面的知识有了深入的了解，更加理解了数字图像的本质，即是一些数

字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡量图像的清晰程度)、位图(放大后会失真)、矢量图(经过放大不会失真)等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用PHOTOSHOP等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践与复习。

当然通过30学时的课程学习还是远远不够的，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期的学习态度与前期的学习热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情学习这门课的，可是随着课程的逐渐深入学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用一些软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏重于如何通过编程实现实现如何对图像进行一些类似于锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用

VISUALC++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践能力以及编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验，并且后半学期课程任务较重，加上队里的事务也很多，时间不是很充裕，这对于需要大量实践的数字图像处理课程就是个很大的问题。

在教员授课方面建议可以在课上多进行具体操作，这样可以提起大家学习的兴趣，也可以让大家在课下积极准备，然后在上课由学员进行演示，还可以加入一些数字图像处理的经典范例，加深同学们的学习热情。