数字图像处理与图像通信第14章图像通信的应用和发展
数字图像处理技术发展与应用
数字图像处理技术发展与应用数字图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、存储和传输的技术。
随着计算机技术和数字信号处理技术的发展，数字图像处理技术也得到了极大的发展。
这项技术已经广泛应用于医学、军事、环境、电子商务等领域。
数字图像处理技术发展简史：数字图像处理技术的发展经历了以下几个阶段：（1）数字图像采集阶段：20世纪50年代相机的普及使得物理图像被转化为影像，此后相似设备的提升促进了数字图像采集设备的发展。
（2）数字信号处理技术阶段：数字电视和数字化显微镜、数字照相机等设备的出现，使得数字信号处理技术得到迅猛发展。
（3）计算机视觉阶段：计算机视觉利用了数字图形处理技术来分析现实世界，做出更加精准和智能的决策，减少人的参与。
数字图像处理技术应用领域：数字图像处理技术可以对图像进行增强、滤波、分割和压缩等处理。
随着技术的不断发展，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
（1）医学诊断领域：数字图像处理对医学影像诊断有很好的应用。
如CT，MRI影像的处理和分析都依赖于数字图像处理技术。
（2）安防领域：数字图像处理技术的视觉辨认能力可以用于安全领域的人脸识别、车牌识别等，从而提高安全检测的效率和精度。
（3）电子商务领域：数字图像处理技术可以用于产品展示、商品搜索和客户关系管理等方面，使得电子商务更加便捷和高效。
（4）游戏和虚拟现实领域：数字图像处理技术不仅用于计算机游戏的制作，还用于虚拟现实技术的开发。
数字图像处理技术未来发展方向：随着技术的不断进步，数字图像处理技术的发展将朝着更加高效和智能的方向发展。
例如，人工智能可以通过机器学习和深度学习等算法实现目标检测、分类、识别等功能，并将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
在未来，数字图像处理技术的发展将催生出更多新的应用领域和新的商业模式，推动数字经济的发展。
数字图像处理技术的应用与发展
郑州航空工业管理学院2013 - 2014 学年第2 学期《信息管理前沿讲座》〔双语I〕课程论文题目数字图像处理技术的应用与发展专业信息管理与信息系统班级1304972姓名学号任课教师职称副教授二О一四年五月三十日数字图像处理技术的应用与发展130497227王琼菲摘要数字图像处理是将图像信号转换成数字信号并利用电脑对其进行处理的过程。
文章简述了数字图像处理技术的主要特点和优点、以及数字图像处理的过程、数字图像处理技术的应用、数字图像处理技术的研究方向和内容，并根据最新进展，阐述了数字图像处理技术5个主要研究方面的最新热点，最后总结了数字图像处理技术领域中面临的主要发展领域和未来发展方向。
关键词数字图像处理，采集，识别，应用Application and Development of the Digital Image Processing Technology130497227 Wang QiongfeiA bstract D igital image processing is to process the image signal into digital signal and processed by computer to its。
This paper briefly introduces the digital image processing technology, and the main characteristics and advantages of digital image processing, the application of digital image processing technology, the digital image processing technology research direction and content, and according to the latest advances in digital image processing technology, introduces 5 new hot main research aspects, summarizes the main development faces in the field of technology in the field of digital image processing and the development direction in the future。
计算机图形图像处理技术的发展与应用
计算机图形图像处理技术的发展与应用随着计算机技术的飞速发展，计算机图形图像处理技术也得到了迅猛的发展。
计算机图形图像处理技术是把数字化的图形、图像进行各种运算和变换等处理过程，并且对处理后的结果进行显示和输出，用计算机技术来进行信息处理的一种技术。
本文将从历史、发展、应用等方面阐述计算机图形图像处理技术。
一、历史计算机图形图像处理技术起源于计算机对图像的数字化处理。
二十世纪五十年代，全球率先研制出数字计算机的科学家们就已经进行图像处理的相关研究了。
六十年代初，人们利用计算机来进行图像处理的研究仍处于初级阶段，但是这不影响计算机图形图像处理技术发展的步伐，当时人们已经成功地将计算机技术与技术手段相结合，研究以计算机为支撑的图像处理技术。
历经数十年的发展，目前的计算机图形图像处理技术已经发展至成熟稳定的阶段。
二、发展随着计算机及互联网技术的不断进步，计算机图形图像处理技术在速度、精度、存储容量等方面都得到了极大的提高，发展愈加迅猛。
近几年来，计算机图形图像处理技术呈现了以下几个发展趋势：1. 多媒体图形处理技术多媒体图形处理技术将图像、视频、音频等多媒体元素融合在一起，呈现出更加丰富多彩的表现形式，已成为现代计算机图形图像处理技术的重要方向。
2. 数字化节目制作数字化节目制作通过数字化技术对音频、视频、图像等元素进行编辑处理，可以更加准确和快捷地进行音视频制作，将大幅提高音视频制作效率和质量。
3. 3D VR技术3D VR技术将展示效果模拟到人眼几乎无法分辨结果是否是真实世界的程度。
与传统三维技术不同的是，它让用户可以不理睬存在的空间位置，直观的感受场景的虚拟感觉和真实感觉。
4. 大数据分析处理通过结合计算机图形图像处理技术，对大量的数据进行分析处理，能够有效地获取有用信息，提高企业决策效率。
三、应用计算机图形图像处理技术已经在各个领域得到广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1.医学图像处理随着医疗技术的进步，人们对医学图像的处理要求越来越高。
数字图像处理技术的应用与发展
数字图像处理技术的应用与发展随着科技的不断发展，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
数字图像处理技术可以对图像进行一系列的操作和处理，从而满足各种不同的需求。
本文将介绍数字图像处理技术的应用、发展历程以及对社会、经济和科学研究的影响，并展望未来的发展趋势。
数字图像处理技术在许多领域都有广泛的应用，以下是其中的几个例子：医学领域：数字图像处理技术在医学领域的应用已经非常成熟。
通过对医学影像进行处理和分析，可以协助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT、MRI等医学影像进行的三维重建，可以更加直观地观察到病变位置和范围，从而提高诊断的准确性和效率。
军事领域：数字图像处理技术在军事领域的应用也十分广泛。
例如，通过对面部、指纹等生物特征进行识别，可以实现对人员的精准管理。
数字图像处理技术还可以应用于地图测绘、目标跟踪等领域。
交通领域：数字图像处理技术在交通领域的应用也日益广泛。
例如，通过对面部识别技术和交通监控视频进行处理，可以实现对交通违法行为的自动识别和抓拍。
数字图像处理技术还可以应用于车辆检测、交通流量统计等领域。
数字图像处理技术自20世纪60年代出现以来，已经经历了漫长的发展历程。
随着科技的进步，数字图像处理技术也在不断发展和创新。
未来的数字图像处理技术将朝着以下几个方向发展：机器学习：机器学习是当前最为热门的技术之一，其在数字图像处理领域的应用也日益广泛。
通过机器学习算法，可以对图像进行自动分类、识别、分割等操作，从而提高数字图像处理的准确性和效率。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，其通过对神经网络的研究和应用，可以实现更加复杂的图像处理任务。
例如，通过对面部特征进行分析，可以实现对面部表情的识别和分类，从而应用于情感分析、人机交互等领域。
数字图像处理技术的应用对社会、经济和科学研究都产生了深远的影响。
以下是其中的几个方面：提高生产效率：数字图像处理技术可以应用于工业生产中，通过对生产线的监控和自动化控制，可以提高生产效率、降低成本。
图像处理技术的应用和发展
图像处理技术的应用和发展图像处理技术是指通过数字化的方式对图像进行处理和分析，以达到特定的目的，如图像增强、图像识别等。
随着科技的不断进步和应用的广泛，图像处理技术一直在发展和创新，并在各个领域得到了广泛的应用。
一、图像处理技术的发展史早期的图像处理技术出现在20世纪60年代，当时主要用于空间和遥感图像的处理。
随着计算机技术的不断发展和完善，计算机能够处理更加复杂的图像，图像处理技术也得到了迅速的发展。
在20世纪90年代，数字图像处理被广泛应用于媒体、医学、安防等领域中，并取得了显著的成果。
20世纪末和21世纪初，随着互联网、移动设备和计算机硬件的飞速发展，图像处理技术得到了更广泛的应用和发展。
二、图像处理技术的应用1.医学医学领域是数字图像处理的一个重要应用领域。
例如，CT、MRI、超声波等医学影像技术经常采用数字图像处理技术，可以精准地分析疾病的情况，为医生提供了更精准的诊断和治疗方案，极大地提高了医疗质量和效率。
2.媒体媒体领域也是数字图像处理的一个重要应用领域。
近年来，智能手机和平板电脑等移动设备的普及，让人们拍照和录像变得十分常见。
数字图像处理技术使得拍照和录像变得更加精准和专业，并且还可以通过各种滤镜达到更加独特的效果。
3.安防数字图像处理技术在安防领域也得到广泛的应用。
例如，通过数字摄像机拍摄的监控视频可以通过数字图像处理技术进行有效分析和处理，识别嫌疑人的面部特征和行为模式，从而提高安防的效率和准确率。
三、图像处理技术的未来发展数字图像处理技术已经得到了广泛的应用和发展，但是随着新技术的不断涌现和应用场景的不断增加，启发着我们对数字图像处理未来发展的好奇。
以下是数字图像处理技术未来发展的趋势：1.人工智能人工智能是数字图像处理技术未来发展的重要方向之一。
AI技术可以极大地提高图像处理的适应性和准确性，例如在医学影像诊断、人脸识别等领域，都可以通过AI技术达到更加精准、高效的处理效果。
图像处理技术的发展与应用
图像处理技术的发展与应用随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域都得到了广泛的应用。
其发展与应用给人们带来了很多福利，提高了社会的生产力和人们的生活质量。
本文将从发展历程、技术应用和未来趋势三个方面探讨图像处理技术的发展和应用。
一. 发展历程早在20世纪四五十年代，图像处理技术已经开始发展。
当时，人们主要使用光学仪器来观察和处理图像。
1956年，美国MIT 的W.S.Booth和K.Kobe等一起发明了用光学仪器对图像处理的设备，被认为是图像处理技术的开端。
随着计算机技术的快速发展，图像处理技术得到了突飞猛进的发展。
20世纪六七十年代，光学仪器被数字化仪器或计算机处理代替。
1987年，Adobe公司推出了PS软件，逐渐成为图像处理领域的龙头。
如今，图像处理技术已经成为一个独立的学科，应用于各个领域，如人工智能、医学图像、虚拟现实等。
二. 技术应用1. 美化图像图像处理技术最为广泛的应用之一就是美化图像。
通过修改光线、色彩、对比度等图像参数，可以使一张原本平淡无奇的图片变得更加美观动人。
例如，人们使用图片处理软件对照片的光线、肤色等进行调整，将普通照片变成高质量的美图。
2. 电影动画另一个重要应用方向是电影动画。
在制作动画时，图像处理技术有很多发挥空间，如动画人物的造型、运动、场景的渲染等。
这些都需要使用各种图像处理技术进行处理。
通过3D建模、纹理映射、动态模拟等技术，可以实现动画的模拟和效果。
3. 医学图像医学图像处理是一项重要的医学研究技术。
它为医学影像提供了丰富的信息。
通过对医学图像的处理和分析，可以更好地进行疾病诊断和治疗。
举个例子，通过对CT或MRI扫描图像的处理，可以更加清晰地看到人体内部的结构和病变情况。
4. 视频监控视频监控也是图像处理技术的重要应用之一。
先进的监控系统可以识别人脸、车牌等信息，实现高效的监控。
例如，在大型商场、学校、银行等公共场所里，视频监控系统可以及时发现异常情况，并及时报警提醒相关人员处理。
数字信号处理的发展及其在图像处理中的应用
数字信号处理的发展及其在图像处理中的应用【摘要】本文主要介绍数字信号处理技术的概念和数字信号处理器DSP 的发展，然后着重以目前TI 公司的最新最高性能的DSP 芯片TMS320C6416T为例介绍了在图像处理中的典型应用。
【关键词】数字信号处理器 TMS320C6416T 图像处理【Abstract】The paper mainly describes the concept of the digital signal processing and the development of the digital signal processor, and then takes the highest performance DSP-TMS320C6416T as an example to discuss its applications in the image processing.【Key words】digital signal processor TMS320C6416T image processing0.引言数字信号处理技术（Digital Signal Processing）是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、变换、综合、估值与识别等加工处理技术，以实现提取信息和便于应用的目的。
人们总是希望数字信号处理系统具有速度快、抗干扰能力强、灵活精确且造价低，这样就不可避免的对科研及工程技术人员提出了越来越高的期望和要求。
1.数字信号的特点数字信号（Digital Signal）是对模拟信号只在有限的时间点上取值，数值离散化后具有有限个电平的信号，这种信号非常适合计算机处理。
数字信号包括确定性信号、平稳随机信号、一维及多维信号、单通道和多通道信号。
2.数字信号处理技术的发展数字信号处理器（DSP）是一种高速专用的微处理器，其主要特点是：数学运算功能强大，资源丰富，高速输入输出以及高速率传输数据，专门处理以运算为主的实时信号处理。
数字图像处理的应用及发展
数字图像处理的发展与应用通过老师上课的讲解和课后在网上搜索资料学习以后，总结了该篇文章。
本文主要阐述了数字图像处理的基本概念,以及数字图像处理的基本特点和主要优点,并介绍了数字图像处理在各个领域中的应用及今后研究的主要方向和问题。
用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。
一、数字图像处理的基本特点：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是不独立的,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。
因此,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一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大。
二、数字图像处理的优点：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,则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
2.处理精度高。
按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,这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。
即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。
三、数字图像处理的领域：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。
通信专业概论
正文前言数字图像处理概述及发展应用数字图像处理，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。
数字图像处理技术最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门科学大约形成于20世纪60年代初。
首次获得实际成功的是美国喷气实验室。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片是用了图像处理技术，如几何纠正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑太阳位置还有月球的影响，由计算机成功绘制出月球表面地图，获得巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的几十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致火的月球表面的地形图、彩色图以及全景镶嵌图，为人类的登月计划奠定了基础，也推动了数字图像处理的诞生。
目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理的信息量很大。
数字图像处理占用频带较宽。
数字图像中各个图像并不是独立，其相关性很大。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身并不具备复现三维景物的全部几何信息的能力。
因此，要分析何理解三维景物必须作合适的假定。
数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
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生活和工作的方方面。
随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应用领域也不断地扩大。
数字图像处理技术应用领域主要有以下七个方面：（1）航天和航空技术方面发热应用。
数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了对月球、火星图片处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。
（2）生物医学工程方面的应用。
数字图像处理在生物医学工程方面的应用。
数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。
除了CT技术之外，还有一类是对医用显微技术的处理分析，如染色体分析、癌细胞识别等等。
此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断放慢都广泛地应用狮子图像处理技术。
图像处理技术的发展和应用
图像处理技术的发展和应用随着科技的不断发展，图像处理技术逐渐成为了一个越来越重要的领域。
简单来说，图像处理就是对数字图像进行特定操作的技术，它可以用于图像增强、恢复、分割、识别和压缩等多个方面。
在本文中，我们将探讨图像处理技术的发展历程以及其在实际应用中的作用。
一、图像处理技术的发展历程早在20世纪50年代，图像处理技术就已经开始萌芽。
当时的研究主要集中在对有限空间内的图像进行处理，比如：X射线片。
到了60年代，计算机技术的发展使得数字图像处理技术得以广泛应用。
当时的研究主要集中在图像压缩、放大和旋转等简单变换。
随着计算机技术的不断进步，数字图像处理技术也不断发展。
在70年代和80年代，人们开始在图像处理中应用数字信号处理技术，包括离散余弦变换等。
在90年代，数字图像处理技术进一步发展，应用范围也越来越广泛。
目前，图像处理技术已经涵盖了计算机视觉、人工智能、模式识别等多个领域。
二、图像处理技术的应用1. 医学图像处理医学图像处理是数字图像处理技术应用的一个重要领域。
医学图像处理技术可以通过对人体扫描图像的分析和处理，实现利用计算机辅助医学诊断。
医学图像处理技术可以对影像进行增强、重建、分割等操作，为医生提供更准确的诊断结果，如CT、MRI 等影像技术以及医学影像分析和识别等技术。
2. 视频处理视频处理技术主要应用于视频制作、视频编辑和视频增强等诸多领域。
在电影等媒体制作中，视频处理可以提高视频画质，从而更好地满足观众的需求。
此外，视频处理技术也可以应用于视频监控、视频分析和视频实时处理等领域。
3. 化学分析化学分析中，图像处理也有着重要的应用。
比如，通过对光谱图像进行分析，可以得到材料的组成和性质等信息。
在化学分析领域中，基于成像分析的数字图像处理技术可以实现对样品的组分分配、颗粒分布分析等。
4. 模式识别模式识别是图像处理技术的一个重要应用领域。
通过对高维复杂数据的处理和分析，可以实现模式识别和数据挖掘等多个方面的应用。
数字图像处理技术发展与应用
文章编 号 ： ｌ Ｏ ０ ７ ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ７ — ０ ０ ９ ３ — ０ １
以大大压缩 由图像数量过大带来 的运算量 ， 而且 可以得到更 优效果 的结果。 在图像的细节处理上 ， 小波变换有很不错的特性 ， 使得它在 处理用有大量的应用 。 （ ２ ） 图像编码压 缩 ： 数字图像 以二进制方式存储 ， 常规存储会 占 用大量 的存储空间 ， 同时也会增加 图像读写、 运算的时间。 对图像进 行压缩 能有效的减少 占用空 间、 处理时间等。 此外， 压缩 可分为无失 真压缩和失真压缩 ， 一般来说 ， 无失真压缩能全部还原 图像信 息； 而 失真压 缩会丢失部分 图像细节信息 ， 但压 缩比会更 高。 编码是最为 常用的手段 ， 也是 目前较为成熟的处理 方法 。 （ ３ ） 图像增强、 图像复原 ： 待处理 图像一般含有本底或干扰 噪声 ， ２数字 图像处理 技术的发展 需要先对其进行去 噪处理 ， 以提高 图像质量， 这称为图像增 强。 由此 ２ ０ 世纪４ ０ 年代 ， 超大规模集成 电路 的迅速 发展 ， 计算机技术得 可知 ， 图像增强 会凸显图像 中我们 关注 的地方 ， 而对 引起 图像质 量 以迅猛发展。 ２ ０ 世纪６ ０ ＂ ４代数字图像处理技术兴起 ， 在理论基础和实 降低 的因素不予理会 。 而 图像复原则相反 ， 在了解引起 图像质量 下 践应用方面都有 巨大发展 。 降的原 因后 ， 进行“ 降质模型” 建模 ， 再运用其他处理方式 ， 复原原图 ２ ０ 世纪７ Ｏ 年代 ， 美国喷气推进实验室对数量极大的空间照片进 像 。 行 图像处理和计算 ， 如图像校正 、 灰度处理 、 去 除背景噪声等。 后来， （ ４ ） 图像分割 ： 图像分割是将我们感兴趣的特征部分提取出来 ， 它们又对更多的图片进行 了更加深度的图像处理 ， 并得到 了非常详 做为后续 图像识别 、 图像理解 等的先导 前提 。 由于 图像本身蕴含信 细而全面的月球信息， 为后续完成登月打下坚实 的基础。 同时 ， 这也 息的复杂性 ， 虽 目前有很多 图像分割的技术和理论 ， 但没有适用 于 极大的推动 了这 门学 科的诞生和进 步。 在此后 的航空航天探索活动 全部图像 的方法 。 因而， 该领域还有广阔的研究和发掘空间 。 中， 数字 图像处理技术都扮演着重要角色。 在医学领域 ， 用于获取人 （ ５ ） 图像描述 ： 图像描述是 图像 识别和理解的必要前提。 例如， 最 体各部位信息的断层 图像的Ｃ 吼 诞生了。 其原理是由人体头部 断层 简单的二值 图像 ， 可使 用它的几何 特征 描述 其特 性。 常见 图像的描 投影 图像 ， 通 过图像 的重建 ， 获得截面 图像 。 述方法 都使用 二维形状来描述 ， 分为边 界及 区域 描述 两种 方式。 而 进入２ ０ 世纪７ ０ 年代中叶 ， 随着相关学科的进步 ， 给数字 图像 处 特殊的纹理图像一般则用用纹理特征 的方法来描述 。 由于 图像处理 理技术提供 了高速发展 的契机 ， 此时 ， 研究人员着手进行如何用计 研究的不断进步， 目前研究人员 已经着手对三维物体的描述取得 了 算机的数据处理方 式， 来对 外部 图像 信息进行理解和提炼 ， 并进一 阶段性成果 ， 并采用体积 、 表面、 广义 圆柱体等描述方法 。 步运用这些手段进行分析 ， 这 已形成 一门专门学 科 ， 叫做计算机视 （ ６ ） 图像 分类 ： 数字 图像通过预处理（ 如 图像 的增 强、 复原 ， 压缩 觉。 很多先进 国家， 比较重视这 方面的研究投入 ， 也取得 了阶段性成 处理） ， 再经 图像分割和特征提取 ， 根据 图像的不同特征进行归类处 功， 如视觉计算理论就 非常具有代表意义 ， 该理论也是机器视觉领 理 。 域此后多年的重要思想 。 ４数字 图像处理 的特点 此后的８ Ｏ 年代末， 研究人员将数字图像处理技术用于大批量处 （ １ ） 可重现性好 ： 数字 图像处理技术是 以二进制形式记录 并保存 理地理信息的图像数据 ， 衍生 了多种方法， 如地理图像的 自动读取 、 图像信息 ， 只要原始信息准确 ， 对 图像的拷 贝等处理都不会对原始 生成 等。 数字 图像处理技术 的应用领 域也在持续增 加 。 图像有任何影响 ， 因而可以保 证真实信息的完整重现。 ２ ０ 世纪９ ０ 年代 ， 数字 图像处 理技术迎来 了她发展的高潮 。 小 波 （ ２ ） 处理分辨率高 ： 数字 图像处理技术不 同于模拟技术 ， 它是像 理论 得到全面 完善和进步 ， 并在 图像分解和 图像重构方面 得 以应 因而图像的存储精度很大程度上取决于转 用， 也在诸多领域得以全面应用 ， 如通讯、 医学辅助诊 断、 工业控制、 素点 阵的形式记录信息 ， 换时采用 的量化位数 ， 目前的数字图像可 以有８ 位、 １ ２ 位、 １ ６ 位， 亦或 宇航 图像 的传送 和处理 等方面。 更高。 步入２ １ 世纪 ， 计算机科学技术呈 现出高速 发展 态势 ， 基础理论 （ ３ ） 使用范围广 ： 鉴于数字图像处理技术的基 本原理 ， 它可以来 也 日趋完善 ， 数字 图像处理技术 也获得 了重大成就 、 也得到 了前所 源于多种信源 ， 从微生物到太空图像 、 从人体骨骼到湖泊山脉 。 不受 未有的重视 。 应用领域也拓展到人们 的 日常生 活、 科学 、 教 育、 工业 限于 目的物的环境 ， 都能准确的反应它们的客观样貌、 大小等。 这些 等， 如空间技术 、 工业控制及检测、 司法鉴定、 安全监控 、 货 币检 测等 ， 图像都可 以通过 同样 的处理方法 ， 用于运算分析 。 可谓全面开花 ， 势头正望 。
图像处理技术的发展与应用
图像处理技术的发展与应用随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，图像处理技术也得到了空前的发展。
无论是在医学、工业、军事、安防等领域，图像处理技术都发挥着越来越重要的作用。
本文将从图像处理技术的发展历程、应用领域、技术趋势等方面进行分析，以探讨图像处理技术对人类社会的发展所带来的深远影响。
一、图像处理技术的发展历程图像处理技术起源于20世纪60年代。
当时，主要应用于航空、医学等领域，其中医学领域的应用最为广泛。
由于当时的计算机性能较弱，图像处理的算法都比较简单，并且很难实现实时处理。
随着计算机技术的不断进步，图像处理技术逐渐得到了发展和深入，逐渐走向成熟。
在20世纪90年代，数字相机的出现以及网络的普及，使得图像处理技术得到了极大的发展。
利用数字相机可以轻松地获取高质量的图像，而网络的普及则为图像的传输和处理提供了优异的技术支持。
另外，随着计算机处理速度的不断提升和图像处理算法的不断推陈出新，图像处理技术的应用范围也越来越广泛。
在当今社会，图像处理技术已经成为了很多行业的核心技术之一。
二、图像处理技术的应用领域随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，图像处理技术已经融入了人类社会的各个领域。
主要的应用领域包括：1. 医学领域图像处理技术在医学领域中应用广泛。
它可以帮助医生对患者进行进行更为精准的诊断和治疗。
例如，通过对患者的CT、MRI等图像进行分析和处理，可以得到患者器官的3D图像，进而对病情进行更为精准的判断和治疗。
2. 工业领域图像处理技术在工业领域中应用广泛。
利用图像处理技术可以对工业生产中的机械和品质进行检测。
例如，在汽车零件的加工过程中，利用图像处理技术可以对零件的尺寸和形状进行准确测量和检测从而保证汽车零件的质量。
3. 安防领域图像处理技术在安防领域中应用广泛。
例如：通过视频监控和智能识别技术，可以精准地对人员和车辆进行识别，提高安全防范能力。
同时，还可以利用图像处理技术识别疑似可疑行为，预防安全事故的发生。
图像处理技术在计算机应用中的发展与应用
图像处理技术在计算机应用中的发展与应用图像处理技术指的是对图像进行数字化处理和分析的一种技术。
它通过对图像进行采集、传输、存储、编辑、增强和分析等一系列处理，可以提高图像的质量、增强图像的信息内容，进而帮助人们更好地理解和利用图像。
自20世纪60年代以来，图像处理技术得到了长足的发展，并在各个领域得到了广泛的应用。
本文将探讨图像处理技术的发展与应用。
一、图像处理技术的发展历程图像处理技术的发展可以追溯到20世纪60年代，当时计算机的运算速度较慢且存储容量有限，图像处理技术的应用范围也较为有限。
然而，随着计算机硬件和软件技术的不断进步，图像处理技术得以快速发展。
在20世纪70和80年代，图像处理技术主要应用于医学影像、遥感图像和军事领域等。
其中医学影像是图像处理技术的一个重要领域，通过对医学图像的处理和分析可以帮助医生做出准确的诊断。
同时，遥感图像的获取和处理也推动了图像处理技术的发展。
随着计算机视觉和人工智能的迅速发展，图像处理技术与模式识别、机器学习等相结合，广泛应用于人脸识别、智能安防、无人驾驶等领域。
同时，图像处理技术也为虚拟现实、增强现实等新兴技术提供了基础支持。
二、图像处理技术的应用领域1. 医学影像处理：医学影像处理是图像处理技术的一个重要应用领域。
通过对医学影像的处理和分析，可以帮助医生进行疾病的早期诊断、精确手术规划和术后评估等。
例如，CT和MRI等影像处理技术在癌症的诊断和治疗中起到了至关重要的作用。
2. 遥感图像处理：遥感图像处理广泛应用于农业、城市规划、环境保护等领域。
通过对遥感图像的处理和分析，可以获取地表信息、监测植被覆盖情况、评估环境变化等。
例如，卫星遥感图像的处理可以帮助农民进行灾害预警和农作物生长监测。
3. 计算机视觉：计算机视觉是图像处理技术与模式识别、机器学习等相结合的领域。
它广泛应用于人脸识别、智能安防、无人驾驶等领域。
通过对图像进行特征提取和模式识别，计算机可以实现对图像的理解和分析。
数字图像处理 第14章 图像通信的应用和发展 北邮出版社 2008 10
因此SIP协议的图像通信方式将逐渐胜过H.323，成为主流通信方式。
呼叫信令和控制 H.323 H.225
信令和 网关控制
媒体
Audio / Video
Q.931 RAS SIP
MGCP
H.245
RTP
RTCP
RTSP
TCP IP
UDP
图14.3 H.323和SIP各有侧重
7
14.1.3 会议电视的终端和组网
包括的主要国际标准如表14.1所示。
表14.1
标准 应用网络 H.320 ISDN
三套实用的会议电视国际标准
H.324 PSTN H.323 LAN
视频编码
音频编码 多路复用
H.261
G.711/722/728 H.221
H.261/263
G.723/729 H.223
H.261/H.263
G.711/722/728/723/729 H.225
1）会议电视终端
在H系列的会议电视系统中，H.320是基础系统。
各类会议电视系统的主要不同之处在于： 信道接口、码流的复用结构、通信的控制等方面不同。 以H.320会议电视系统为例来介绍，其它类型的会议电视的 工作原理都可以参照它来理解。
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编码控制 模拟 视频 A/D CIF 格式 H.261 视频编码 BCH 纠错
对于会议室的设计，音响的要求也很重要。
最后要考虑的一点是传输速率的选择。
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14.1.4
可视电话系统
可视电话是一种面向公众的图像通信业务。
通信内容既包含语音信号，又包含图像信号，使人们通话过程不
再是单调的交谈，还可以相互看到对方图像，丰富了通信内容。 由于用户主要观察的是对方的头肩像，图像内容简单，而且对细 节的要求可以适当降低。
数字图像处理技术的发展与应用
数字图像处理技术的发展与应用第一章数字图像处理技术的概述数字图像处理技术是一种将图像信号转换为数字信号，并用计算机等科学技术对其进行处理的技术。
它涉及到光学、电子、计算机科学、数学等多个学科领域，并已成为现代信息技术领域中的核心内容。
数字图像处理技术不仅应用广泛，而且随着科技的不断进步，其应用范围和技术水平也在不断发展。
第二章数字图像处理技术的发展历程数字图像处理技术的起源可以追溯到20世纪60年代。
当时，人们开始将模拟图像处理技术应用于电视信号的处理。
“数字图像处理”这个词是在20世纪70年代出现的。
在这个时期，人们已经开始使用计算机进行数字图像的处理。
20世纪80年代，数字图像处理技术已经成为一个研究热点。
随着计算机技术的不断进步，数字图像处理技术的应用范围也在不断扩大。
20世纪90年代，数字图像处理技术开始向其他领域扩展。
例如，它被应用于遥感图像处理、医学图像处理和计算机视觉等领域。
在21世纪，数字图像处理技术的应用正不断地扩展，并且技术也在不断地创新。
第三章数字图像处理技术的发展趋势1. 人工智能人工智能是当前数字图像处理技术发展的热点。
人工智能技术主要包括深度学习、神经网络和自然语言处理等。
随着这些技术的进一步发展，数字图像处理技术将能够更加准确地识别和分类图像。
2. 云计算云计算技术的出现为数字图像处理技术的应用提供了更强大的计算能力和更高效的数据存储。
将数字图像处理技术与云计算相结合，可以大大提高图像处理的效率和精度。
3. 虚拟现实虚拟现实技术与数字图像处理技术的结合可以为人们提供更真实的视觉体验。
目前，在虚拟现实领域，数字图像处理技术已经被广泛应用于逼真的场景建模和真实光照仿真等方面。
第四章数字图像处理技术的应用案例1. 医学影像处理在医学图像处理中，数字图像处理技术能够在医学影像中发现疾病的早期症状，诊断疾病，且手术过程中引导医生的操作。
医学影像处理技术是当前数字图像处理技术最成功的应用之一。
图像处理技术在计算机应用中的发展与应用
图像处理技术在计算机应用中的发展与应用图像处理技术是指利用计算机对图像进行分析、处理和提取信息的一种技术方法。
随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了广泛应用。
本文将从图像处理技术的发展历程、在不同领域的应用以及未来的发展趋势等方面进行探讨。
一、图像处理技术的发展历程图像处理技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时，研究人员开始使用计算机对图像进行数字化处理，以解决一些图像处理问题。
随着计算机的不断发展和进步，图像处理技术也得到了快速发展。
在1970年代初，数字图像处理的研究者们开始使用数字计算机对图像进行变换、增强、复原等处理。
这些处理方法使得图像的质量得到了显著的提高，并为后续的研究奠定了基础。
1980年代，随着计算机软硬件的进一步发展，图像处理技术开始应用于医学影像、遥感图像等领域。
例如，医学影像领域中的CT扫描、MRI技术等依赖于图像处理算法来实现图像的重建和分析，为医生提供了便捷的诊断工具。
进入21世纪，随着计算机性能的飞速提升和机器学习技术的发展，图像处理技术得到了进一步的突破。
人工智能、深度学习等技术的应用使得图像识别、目标检测、图像分割等任务变得更加准确和高效。
二、图像处理技术在不同领域的应用2.1 医学影像领域图像处理技术在医学影像领域得到了广泛应用。
例如，医生可以通过图像处理技术对CT扫描图像进行三维重建，提供更加直观的观察和诊断工具。
此外，图像处理技术还可以用于对医学图像进行分割、特征提取等操作，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
2.2 航天遥感领域航天遥感领域是图像处理技术的另一个重要应用领域。
通过卫星等遥感技术获取的图像需要经过处理才能得到可用的信息。
图像处理技术可以进行图像复原、图像拼接、特征提取等操作，以满足对地理环境、资源分布等方面的需求。
2.3 安防监控领域图像处理技术在安防监控领域发挥着重要的作用。
通过图像处理技术，可以对监控摄像头拍摄到的图像进行实时分析和处理，实现对异常行为的识别和预警。
数字图像处理技术的发展与应用
数字图像处理技术的发展与应用数字图像处理技术是计算机科学与信息科学的交叉领域，随着科学技术的发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用。
它能够从图片中提取出一些有用的信息，减轻人们的工作负担，在医学、天文学、遥感测绘、军事等领域发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍数字图像处理技术的发展与应用。
一、数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最初出现于20世纪60年代，当时计算机的运算速度较慢，只能处理黑白图像，并且需要大量的存储空间。
但随着计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了快速的发展。
1.1 彩色图像处理技术随着计算机技术的进步，人们可以使用计算机对彩色图像进行处理。
彩色图像处理技术的研究，使得计算机可以处理长款比、色彩丰富的图像。
这种技术应用广泛，包括摄影、电影制作、出版业等等。
1.2 数字图像压缩技术数字图像的数据量巨大，这就需要大量的存储空间和传输带宽。
数字图像压缩技术能够大幅度减少数据总量，使得大量的数据可以更容易地进行储存、传输。
1.3 数字图像处理技术在计算机视觉领域数字图像处理技术在计算机视觉领域发挥着重要作用。
计算机视觉领域关注如何使计算机能够被人类视觉系统所理解，人们可以使用数字图像处理技术对计算机视觉领域中的各种问题进行研究。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在各个行业都有应用，以下几个领域是数字图像处理技术应用最广泛、最令人关注的领域。
2.1 医学领域数字图像处理技术与医学领域的结合，使得医学诊断更加方便、准确。
医生通过数字图像处理技术可以对X光、CT、MRI等医学影像图像进行分析和诊断，提高了医生对病情的识别和定位。
2.2 遥感测绘领域数字图像处理技术与遥感测绘领域的结合，使得遥感影像更加清晰、精确。
通过数字图像处理技术能够对卫星拍摄的遥感影像进行处理，提取出需要的信息，以此来监测和管理自然资源，协助农业生产以及城市规划。
2.3 军事领域数字图像处理技术在军事领域的应用领域也非常广泛。
数字图像处理与图像通信
实验名称：图像的锐化处理一、实验目的：学习用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节。
对图像进行梯度算子、Roberts 算子、Sobel算子边缘检测处理和Laplace算子边缘增强处理，是图像的某些特征(如边缘、轮廓等)得以进一步的增强及突出。
二、实验内容：(1) 编写梯度算子和Roberts算子滤波函数。
(2) 编写Sobel算子滤波函数。
(3) 编写拉普拉斯边缘增强滤波函数。
三、实验方法及编程：function new buf=RobF ilter(o ldbuf,M,N);% ************************************************************************ % 函数名称：% RobFilter()% 说明：% ‘Robert梯度’滤波算法。
% ************************************************************************ for i=1:M-1for j=1:N-1newbuf(i,j)=abs(o ldbuf(i,j)-oldb uf(i+1,j+1))+a bs(oldb uf(i+1,j)-oldbuf(i,j+1));endend%-------------------------------------------------------------------------function new buf=SobF ilter(o ldbuf,M,N);% ************************************************************************ % 函数名称：% SobFilter()% 说明：% ‘Sobel’滤波算法。
% ************************************************************************ for i=2:M-1for j=2:N-1sx=oldbuf(i+1,j-1)+2*old buf(i+1,j)+oldb uf(i+1,j+1)-oldbuf(i-1,j-1)-2*oldbuf(i-1,j)-oldbuf(i-1,j+1);sy=oldbuf(i-1,j+1)+2*old buf(i,j+1)+old buf(i+1,j+1)-oldbuf(i-1,j-1)-2*oldbuf(i,j-1)-oldbuf(i+1,j-1);newbuf(i,j)=abs(s x)+abs(sy);endend%-------------------------------------------------------------------------function new buf=LapF ilter(o ldbuf,M,N);% ************************************************************************ % 函数名称：% LapFilter()% 说明：% ‘Laplace’滤波算法。