数字影像的概念1
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数字影像一般总是表达为空间的灰度函数 ，构成为矩阵形式的阵列。这种表达方式是与其真实影像相似的。其优点在于能应用矩阵理论对图像进行分析处理。但在表示数字图像的能量、相关等特性时，采用图像的矢量（向量）表示比用矩阵表示方便。若按行的顺序排列像素，使该图像后一行第一个像素紧接前一行最后一个像素，可以将该幅图像表示成1*mn的列向量f
数字图像的统计分析时数字影像分析的基本方法。通常包括计算机图像个波段的最大值，最小值，亮度值的范围，平均值、方差、中间值、峰值，以及波段间的方差、协方差矩阵，相关系数和各波段的直方图。
1、基本统计分析量
基本统计量包括灰度的均值、中值、众数、值域、反差等，反映了与位置无关的不同灰度值出现情况，其中影像方差反映各像元灰度值与图像平均值的总的离散程度，是图像统计分析中的最重要的统计量之一。
数字扫描技术的工作过程是：扫描光源通过待扫材料，再经过一组透镜投射在CCD 元件上，CCD 根据光强大小不同输出对应的模拟电信号，然后经A/D 转换变成数字信号，并把这三种信号转换成接口标准格式。最后转换需要很长计算过程，采用硬件来对数据编码。数字扫描中的CCD器件通常排成一个线状的线性阵列，对文件或胶片采取逐行扫描的方式，因此一般速度较慢，但分辨率比较高。
式中， 。这种表示方法的优势在于对图像进行处理时，可以直接利用向量分析的有关理论和方法。构成向量时，既可以按行的顺序，也可以按列的顺序。选定一种顺序后，后面的处理都要与之保持一致。
另外，也可以通过变换，用另一种方式来表达，例如通过傅立叶变换，把影像的表达由“空间域”变换到“频率域”中。在空间域内表达像点不同位置 处的灰度值，再频率域内则表达在不同频率中的振幅谱。变换后矩阵中元素的数目与原像中的相同，但其中许多是零值或数值很小，通过变换，数据信息可以被压缩，使其更有效的存储和传递；其次影像分解力的分析以及许多影像处理过程，在频域内更有利于进行。
根据人眼的视觉特性可将图像分为可见图像和不可见图像。可见图像包括图片，照片、用线条画的图和画，用透镜、光栅和全息技术产生的各种光图像。不可见图像包括不可见光成像（如紫外线、红外线、微波成像）和不可见量（如温度、压力、人口密度等）分布图。
根据波段的多少，图像可分为单波段、多波段和超波段图像。单波段图像在每个点只有一个亮度值；多波段图像上每一个点布置一个特性，例如彩色图像上每个点具有红、绿、蓝三个亮度值；超波段图像上每个点具有几十甚至几百个特性，已超出人眼的分辨能力。
（2） 便于高密度存储，管理，提高资料的存取速度
数字影像便于存储，很多发达国家已经以数字影像技术作为保存影像的手段，他们认为这种做法不仅存储密度高，而且移植速度快，可以节省大量资金。另外随着科技的进步，时代的发展，各行各业都有大量的文本、影像以及声像资料需要保存，而传统的保存方式的存储密度都不及数字方式。一盘16mm缩微卷片可以容纳2400页A4幅面的文件，而一张CD-ROM 光盘则可以存储1.8 万页A4幅面的文本文件或者70分钟以MPEGII标准压缩的活动影像，而现今DVD平均存储容量则是VCD 的3 倍。
按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为数字影像和模拟影像。数字影像是指被计算机存储、处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、用力算数学标识的图像；模拟图像是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像。模拟图像和数字图像可以相互转换，模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，即A/D转换；数字图像转为模拟图像成为数/模转换，即D/A转换。（遥感图像处理 汤国安等）
2.数字影像
数字影像（digital image）是以二维数组形式表示的影像。该数组由对连续变化的影像作等间隔抽样所产生的采样点组成。采样点一般是一个正方形（边长有12．5微米、25微米、50微米…… ）或圆形的影像子块，这些采样点称为像元（或像素）。像素以其中心坐标和灰度值来表示。数值的最大和最小值区间代表其灰度的动态范围。相邻像素中心的距离为采样间隔，通常采样间隔相等，采样间隔的大小取决于影像的地面分辨率的要求。像素是计算机图像处理的最小单元。每个象素具有其空间位置特征和属性特征。
3、多波段间的统计特征
数字图像往往是多波段数据，处理中要考虑波段间的关联，波段图像间的统计特征不仅是图像分析的重要参数，而且是图像合成方案的主要依据之一。计算个波段之间的多元统计如协方差，相关系数等，从而检查个波段间的相关性，为进一步的图像处理及分类提供相关信息。
1）协方差
通常图像中的每个像元在不同波段上的亮度值变化时可预测的。如果一个波段上的亮度值和另一个波段上的亮度值毫无关系，一个波段上的亮度值的增减不影响另一个波段上得知，则这两个波段是相互独立的。但在一般图像中各个波段之间是相关的，因此需要用一些统计值来定量的表示其相关的程度。协方差就是这样统计的，它是图像中两波段的像元亮度值和其各波段均值之差的乘积的平均值。设 和 是大小为 的两幅图像，它们间的协方差计算公式为：
第四节、数字影像的获取、处理、传输与数字化
1、数字影像的获取
根据目标的性状以及为了获取该目标所采取的技术手段，可以将数字影像的获取分为静态与动态两种。
传统影像与数字影像最大的区别就在于感光材料与存储介质。传统影像技术是以卤化银或磁粉为感光材料，将光信号转换为化学信号并以胶片或磁带为介质存储图像；数字影像同样需要获取目标的光学影像，但它通过光电传感器将光学信号变成电信号，进而通过采样和量化形成数字影像，它的感光材料是CCD半导体芯片并以半导体存储介质保存图像。从图像信号的形式来看，前者属于模拟信号，细节失真小; 后者则由于存储字节限制会损失一定的图像细节信息。CCD芯片的积累曝光时间分布可以从0.01秒到几个小时，感应光强小于5 勒克司，而普通感光材料（卤化银或磁粉）曝光时间很短，从0.05秒～0.0005秒均有。积累曝光时间越长，可感应光强越小，因此CCD 可以捕捉亮度极低的图像，被广泛地应用于天文学及荧光显微镜学等领域。
图像基本统计分析量
统计类型
计算公式
Baidu Nhomakorabea含义
均值
反映的是图像中地物的平均反射强度
中值
图像所有灰度级中处于中间的值
众数
图像中出现最多次数的灰度值
灰度值域
=
灰度值的变化程度
反差
反映图像的显示效果和可分辨性
方差
反应各像元灰度值与图像平均值的总的离散程度
2、影像的直方图特征
图像直方图描述了图像中每个两度值（DN）的像元数量的统计分布。它是通过每个亮度值的像元数除以图像中总的像元数，即频率直方图。直方图能提供关于原始图像质量的信息，如其对比度的强弱，是否多峰值等。直方图体现出灰度的分布状态，可看作是图像灰度值的概率米度函数的离散化图形，或看作影像灰度基本统计量的图形化表达方式。它能清楚表明灰度最大、最小值、众数等特征。但灰度直方图也仅是简单的高速与位置无关的不同灰度值出现情况，他无法知道灰度值在二维空间分布情况。但稍作改进，可得到与分布略微有关的直方图。例如对每个像元去其与相邻像元的灰度差作直方图统计，即差值直方图，其形式如下：
数字影像按照获取信息的方式差异，主要分为扫描成像与直接成像两种。扫描是传感器与对象发生相对位移记录影像信息，传感器为线阵列器件；直接成像所用传感器为面阵列器件，将景物以像素点形式转换为电信号。
1、1 扫描成像成像
在数字相机普及以前，扫描成像是数字图像获取的主要手段。扫描成像是扫描类传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像。它有两种主要形式：一是对地面地物直接扫描成像；二是瞬间在像面上线形成一条线图像，甚至是一幅二维影像，然后对影像进行扫描成像。该技术并不以真实物体为作用对象，而是通过捕捉来自现实世界的页面、图片、幻灯片以及其他媒体的内容并以扫描的方式将其数字化后送入计算机并进行处理。简单地说就是在传统的模拟影像的基础上实现数字化。从这个意义上来讲，数字扫描技术并不是完全意义上的数字影像技术，它在获得目标的模拟影像后再对其进行数字化。
（7） 以比特流方式存储，可以减小污染
传统胶片记录影像是通过胶片中的感光乳剂，在光的作用下发生化学反应，形成潜影的方式记录影像的。而胶片的生产和冲洗，都要使用大量的化工产品，对环境会造成污染。数字影像技术不使用传统胶片，而是用物理的方式记录影像。后期图像处理的工具是计算机，不会对环境造成污染。
第三节、数字影像特征的统计分析
（5） 实现影像素材的非线性编辑
传统影像技术，例如照相机、摄像机等拍摄后，要等胶片冲洗，以至照片出来后才能看到结果，最快也得几十分钟。数字影像性对于传统影像而言，成像速度快；灰阶动态范围大；密度分辩率相对较高；线性好；层次丰富，影像清晰。
（6） 可以无限次地复制影像资料而不会影响质量
传统的影像复制过程，无论是光化学影像体系，还是电子视频影像体系，都不能很好地避免复制过程中的信号损失。一般认为，胶片在印制过程中，每印制一代，解像力下降一级，即相当于信号质量下降10％。录像带在复制过程中每翻录一代，信噪比大约下降3dB。这样为了保证复制品的品质，只能反复地使用原件进行复制，这样既不利于资料的调用管理，也不利于保存，时间长了肯定在一定程度上会损坏资料原件。而数字影像尽管在数字化过程中会有失真，但一旦数字化完成后便可以无限次地复制而不影响质量，同时还可以多人共享节约时间。
其中， ， 是图像 ， 的均值。
将个波段相互间的协方差排列在一起组成的矩阵成为协方差矩阵。
2）相关系数
相关系数即描述波段图像间的相关程度的统计量，反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度，即
将个波段相互间的相关系数排列在一起组成的矩阵成为先观矩阵，即
相关系数一般介于+1和-1之间，如果两波段的相关系数大于0，则说明两波段间，一个波段的亮度值增加回忆起两一个波段上亮度值增加，相关系数越接近1，这种依赖性越明显。反之，如果相关系数小于0，则一个波段的亮度值增加会引起另一个波段上亮度的减小。
注意到一个像元有多个邻域，这里取像元邻域中最大邻域灰度差， 表示差值为 的个数。对差值直方图同样可求中心值 和方差 ：
一般说来，大部分图像的 接近于0， 的大小可作如下解释：若 很小，则说明了大部分相邻像元之间的差别很小，图像看上去比较柔和，图像内容单一的图像其 较小。若 较大，两个相邻像元之间变化较大，表示图像复杂，或可能渗入较多的噪声点。
第一章绪论
信息领域的竞争是世界科技和经济竞争的核心.科学技术的日新月异,使影像信息的获取、处理和传输由传统的纸张、胶片等模拟信息向数字化信息过渡.随着计算机技术的广泛应用,数字影像(DV)的各种技术也得到了飞速发展,成为时代发展的一个典型特征。
第一节图像与数字影像的概念
1.图像与图像类型
图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真，是对客观对象的一种表示，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。
一幅m*n的数字图像可用矩阵g表示为：
矩阵的每个元素 是一个灰度值，对应着光学影像或实体的一个微小区域，即像元或象素。各个像元的灰度值 代表其影像经采样与量化了的“灰度级”。
若 与 市光学影像上的数字化间隔，则灰度值 随对应的像素的点位坐标（x,y）:
而异。通常取 = ，而 也限于用于离散值。
如图数字图像的显示：
第二节数字影像的基本特点与类型
同传统影像相比,数字影像的特点主要表现在以下几个方面：
（1） 便于计算机进行处理
数字影像是数字电影特技，计算机影像修复以及计算机辅助设计的基础。数字影像较传统影像而言，便于计算机对影像进行修改，可以完成传统影像难以完成甚至无法完成的效果。
利用数字影像技术我们还可以修复那些已经损坏的文本或声像档案资料。英国科学家首次利用数字影像技术，复原了古埃及法老图坦卡蒙的面部图像，让人们有机会一睹这位“男孩法老”的真容。
数字影像技术很容易和先进的数据库技术相结合，从而对数字化的影像进行非常高效的管理，不易随时间的变化而使资料损失。另外，用户可以在浩瀚的影像资源中仅花数秒即可调阅所需资料，达到资源共享。
（3） 充分利用网络资源，便于远程传输存取
数字影像远程存取已经在诸多领域得到应用。例如远程医疗系统，可以通过网络将患者X光片或其它检查信息从较小的医院传送给大型医院，以便请有经验的医学专家会诊。虚拟图书馆也是利用这种技术，使读者无需走出家门便可以通过网络“借阅”所需图书资料。甚至足不出户便可进入国外的图书馆。
数字图像的统计分析时数字影像分析的基本方法。通常包括计算机图像个波段的最大值，最小值，亮度值的范围，平均值、方差、中间值、峰值，以及波段间的方差、协方差矩阵，相关系数和各波段的直方图。
1、基本统计分析量
基本统计量包括灰度的均值、中值、众数、值域、反差等，反映了与位置无关的不同灰度值出现情况，其中影像方差反映各像元灰度值与图像平均值的总的离散程度，是图像统计分析中的最重要的统计量之一。
数字扫描技术的工作过程是：扫描光源通过待扫材料，再经过一组透镜投射在CCD 元件上，CCD 根据光强大小不同输出对应的模拟电信号，然后经A/D 转换变成数字信号，并把这三种信号转换成接口标准格式。最后转换需要很长计算过程，采用硬件来对数据编码。数字扫描中的CCD器件通常排成一个线状的线性阵列，对文件或胶片采取逐行扫描的方式，因此一般速度较慢，但分辨率比较高。
式中， 。这种表示方法的优势在于对图像进行处理时，可以直接利用向量分析的有关理论和方法。构成向量时，既可以按行的顺序，也可以按列的顺序。选定一种顺序后，后面的处理都要与之保持一致。
另外，也可以通过变换，用另一种方式来表达，例如通过傅立叶变换，把影像的表达由“空间域”变换到“频率域”中。在空间域内表达像点不同位置 处的灰度值，再频率域内则表达在不同频率中的振幅谱。变换后矩阵中元素的数目与原像中的相同，但其中许多是零值或数值很小，通过变换，数据信息可以被压缩，使其更有效的存储和传递；其次影像分解力的分析以及许多影像处理过程，在频域内更有利于进行。
根据人眼的视觉特性可将图像分为可见图像和不可见图像。可见图像包括图片，照片、用线条画的图和画，用透镜、光栅和全息技术产生的各种光图像。不可见图像包括不可见光成像（如紫外线、红外线、微波成像）和不可见量（如温度、压力、人口密度等）分布图。
根据波段的多少，图像可分为单波段、多波段和超波段图像。单波段图像在每个点只有一个亮度值；多波段图像上每一个点布置一个特性，例如彩色图像上每个点具有红、绿、蓝三个亮度值；超波段图像上每个点具有几十甚至几百个特性，已超出人眼的分辨能力。
（2） 便于高密度存储，管理，提高资料的存取速度
数字影像便于存储，很多发达国家已经以数字影像技术作为保存影像的手段，他们认为这种做法不仅存储密度高，而且移植速度快，可以节省大量资金。另外随着科技的进步，时代的发展，各行各业都有大量的文本、影像以及声像资料需要保存，而传统的保存方式的存储密度都不及数字方式。一盘16mm缩微卷片可以容纳2400页A4幅面的文件，而一张CD-ROM 光盘则可以存储1.8 万页A4幅面的文本文件或者70分钟以MPEGII标准压缩的活动影像，而现今DVD平均存储容量则是VCD 的3 倍。
按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为数字影像和模拟影像。数字影像是指被计算机存储、处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、用力算数学标识的图像；模拟图像是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像。模拟图像和数字图像可以相互转换，模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，即A/D转换；数字图像转为模拟图像成为数/模转换，即D/A转换。（遥感图像处理 汤国安等）
2.数字影像
数字影像（digital image）是以二维数组形式表示的影像。该数组由对连续变化的影像作等间隔抽样所产生的采样点组成。采样点一般是一个正方形（边长有12．5微米、25微米、50微米…… ）或圆形的影像子块，这些采样点称为像元（或像素）。像素以其中心坐标和灰度值来表示。数值的最大和最小值区间代表其灰度的动态范围。相邻像素中心的距离为采样间隔，通常采样间隔相等，采样间隔的大小取决于影像的地面分辨率的要求。像素是计算机图像处理的最小单元。每个象素具有其空间位置特征和属性特征。
3、多波段间的统计特征
数字图像往往是多波段数据，处理中要考虑波段间的关联，波段图像间的统计特征不仅是图像分析的重要参数，而且是图像合成方案的主要依据之一。计算个波段之间的多元统计如协方差，相关系数等，从而检查个波段间的相关性，为进一步的图像处理及分类提供相关信息。
1）协方差
通常图像中的每个像元在不同波段上的亮度值变化时可预测的。如果一个波段上的亮度值和另一个波段上的亮度值毫无关系，一个波段上的亮度值的增减不影响另一个波段上得知，则这两个波段是相互独立的。但在一般图像中各个波段之间是相关的，因此需要用一些统计值来定量的表示其相关的程度。协方差就是这样统计的，它是图像中两波段的像元亮度值和其各波段均值之差的乘积的平均值。设 和 是大小为 的两幅图像，它们间的协方差计算公式为：
第四节、数字影像的获取、处理、传输与数字化
1、数字影像的获取
根据目标的性状以及为了获取该目标所采取的技术手段，可以将数字影像的获取分为静态与动态两种。
传统影像与数字影像最大的区别就在于感光材料与存储介质。传统影像技术是以卤化银或磁粉为感光材料，将光信号转换为化学信号并以胶片或磁带为介质存储图像；数字影像同样需要获取目标的光学影像，但它通过光电传感器将光学信号变成电信号，进而通过采样和量化形成数字影像，它的感光材料是CCD半导体芯片并以半导体存储介质保存图像。从图像信号的形式来看，前者属于模拟信号，细节失真小; 后者则由于存储字节限制会损失一定的图像细节信息。CCD芯片的积累曝光时间分布可以从0.01秒到几个小时，感应光强小于5 勒克司，而普通感光材料（卤化银或磁粉）曝光时间很短，从0.05秒～0.0005秒均有。积累曝光时间越长，可感应光强越小，因此CCD 可以捕捉亮度极低的图像，被广泛地应用于天文学及荧光显微镜学等领域。
图像基本统计分析量
统计类型
计算公式
Baidu Nhomakorabea含义
均值
反映的是图像中地物的平均反射强度
中值
图像所有灰度级中处于中间的值
众数
图像中出现最多次数的灰度值
灰度值域
=
灰度值的变化程度
反差
反映图像的显示效果和可分辨性
方差
反应各像元灰度值与图像平均值的总的离散程度
2、影像的直方图特征
图像直方图描述了图像中每个两度值（DN）的像元数量的统计分布。它是通过每个亮度值的像元数除以图像中总的像元数，即频率直方图。直方图能提供关于原始图像质量的信息，如其对比度的强弱，是否多峰值等。直方图体现出灰度的分布状态，可看作是图像灰度值的概率米度函数的离散化图形，或看作影像灰度基本统计量的图形化表达方式。它能清楚表明灰度最大、最小值、众数等特征。但灰度直方图也仅是简单的高速与位置无关的不同灰度值出现情况，他无法知道灰度值在二维空间分布情况。但稍作改进，可得到与分布略微有关的直方图。例如对每个像元去其与相邻像元的灰度差作直方图统计，即差值直方图，其形式如下：
数字影像按照获取信息的方式差异，主要分为扫描成像与直接成像两种。扫描是传感器与对象发生相对位移记录影像信息，传感器为线阵列器件；直接成像所用传感器为面阵列器件，将景物以像素点形式转换为电信号。
1、1 扫描成像成像
在数字相机普及以前，扫描成像是数字图像获取的主要手段。扫描成像是扫描类传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像。它有两种主要形式：一是对地面地物直接扫描成像；二是瞬间在像面上线形成一条线图像，甚至是一幅二维影像，然后对影像进行扫描成像。该技术并不以真实物体为作用对象，而是通过捕捉来自现实世界的页面、图片、幻灯片以及其他媒体的内容并以扫描的方式将其数字化后送入计算机并进行处理。简单地说就是在传统的模拟影像的基础上实现数字化。从这个意义上来讲，数字扫描技术并不是完全意义上的数字影像技术，它在获得目标的模拟影像后再对其进行数字化。
（7） 以比特流方式存储，可以减小污染
传统胶片记录影像是通过胶片中的感光乳剂，在光的作用下发生化学反应，形成潜影的方式记录影像的。而胶片的生产和冲洗，都要使用大量的化工产品，对环境会造成污染。数字影像技术不使用传统胶片，而是用物理的方式记录影像。后期图像处理的工具是计算机，不会对环境造成污染。
第三节、数字影像特征的统计分析
（5） 实现影像素材的非线性编辑
传统影像技术，例如照相机、摄像机等拍摄后，要等胶片冲洗，以至照片出来后才能看到结果，最快也得几十分钟。数字影像性对于传统影像而言，成像速度快；灰阶动态范围大；密度分辩率相对较高；线性好；层次丰富，影像清晰。
（6） 可以无限次地复制影像资料而不会影响质量
传统的影像复制过程，无论是光化学影像体系，还是电子视频影像体系，都不能很好地避免复制过程中的信号损失。一般认为，胶片在印制过程中，每印制一代，解像力下降一级，即相当于信号质量下降10％。录像带在复制过程中每翻录一代，信噪比大约下降3dB。这样为了保证复制品的品质，只能反复地使用原件进行复制，这样既不利于资料的调用管理，也不利于保存，时间长了肯定在一定程度上会损坏资料原件。而数字影像尽管在数字化过程中会有失真，但一旦数字化完成后便可以无限次地复制而不影响质量，同时还可以多人共享节约时间。
其中， ， 是图像 ， 的均值。
将个波段相互间的协方差排列在一起组成的矩阵成为协方差矩阵。
2）相关系数
相关系数即描述波段图像间的相关程度的统计量，反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度，即
将个波段相互间的相关系数排列在一起组成的矩阵成为先观矩阵，即
相关系数一般介于+1和-1之间，如果两波段的相关系数大于0，则说明两波段间，一个波段的亮度值增加回忆起两一个波段上亮度值增加，相关系数越接近1，这种依赖性越明显。反之，如果相关系数小于0，则一个波段的亮度值增加会引起另一个波段上亮度的减小。
注意到一个像元有多个邻域，这里取像元邻域中最大邻域灰度差， 表示差值为 的个数。对差值直方图同样可求中心值 和方差 ：
一般说来，大部分图像的 接近于0， 的大小可作如下解释：若 很小，则说明了大部分相邻像元之间的差别很小，图像看上去比较柔和，图像内容单一的图像其 较小。若 较大，两个相邻像元之间变化较大，表示图像复杂，或可能渗入较多的噪声点。
第一章绪论
信息领域的竞争是世界科技和经济竞争的核心.科学技术的日新月异,使影像信息的获取、处理和传输由传统的纸张、胶片等模拟信息向数字化信息过渡.随着计算机技术的广泛应用,数字影像(DV)的各种技术也得到了飞速发展,成为时代发展的一个典型特征。
第一节图像与数字影像的概念
1.图像与图像类型
图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真，是对客观对象的一种表示，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。
一幅m*n的数字图像可用矩阵g表示为：
矩阵的每个元素 是一个灰度值，对应着光学影像或实体的一个微小区域，即像元或象素。各个像元的灰度值 代表其影像经采样与量化了的“灰度级”。
若 与 市光学影像上的数字化间隔，则灰度值 随对应的像素的点位坐标（x,y）:
而异。通常取 = ，而 也限于用于离散值。
如图数字图像的显示：
第二节数字影像的基本特点与类型
同传统影像相比,数字影像的特点主要表现在以下几个方面：
（1） 便于计算机进行处理
数字影像是数字电影特技，计算机影像修复以及计算机辅助设计的基础。数字影像较传统影像而言，便于计算机对影像进行修改，可以完成传统影像难以完成甚至无法完成的效果。
利用数字影像技术我们还可以修复那些已经损坏的文本或声像档案资料。英国科学家首次利用数字影像技术，复原了古埃及法老图坦卡蒙的面部图像，让人们有机会一睹这位“男孩法老”的真容。
数字影像技术很容易和先进的数据库技术相结合，从而对数字化的影像进行非常高效的管理，不易随时间的变化而使资料损失。另外，用户可以在浩瀚的影像资源中仅花数秒即可调阅所需资料，达到资源共享。
（3） 充分利用网络资源，便于远程传输存取
数字影像远程存取已经在诸多领域得到应用。例如远程医疗系统，可以通过网络将患者X光片或其它检查信息从较小的医院传送给大型医院，以便请有经验的医学专家会诊。虚拟图书馆也是利用这种技术，使读者无需走出家门便可以通过网络“借阅”所需图书资料。甚至足不出户便可进入国外的图书馆。