浅谈数字图像处理技术及应用_李立芳
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。
数字图像处理技术的应用
数字图像处理技术的应用随着计算机技术的不断发展,我们的生活中越来越多地出现数字图像。
随着这种图像的增多,数字图像处理技术也变得更加重要。
数字图像处理技术是一种将数字图像转换为更好的形式的技术。
它可以从图像中提取智能信息,以便在许多领域中使用和分析。
数字图像处理技术应用广泛,在医学、工业、科学研究、安全及视频监控、娱乐等领域中都起到了重要的作用。
在医学领域中,数字图像处理技术被应用于各种形式的医学图像。
例如,医生可以使用数字图像处理技术来处理X光图像、CT扫描图像和MRI图像。
这些技术允许医生更好地识别疾病和损伤,从而更准确地进行诊断和治疗。
此外,医生还可以使用数字图像处理技术进行手术规划和定位,以确保手术成功。
在工业方面,数字图像处理技术可以用于各种不同的应用。
例如,它可以用于检测制造过程中的缺陷和损伤,以便及时处理。
它也可以用于质量控制,以确保制造的产品达到标准。
在科学研究方面,数字图像处理技术可以帮助科学家对实验数据进行分析。
例如,科学家可以使用数字图像处理技术来分析显微镜图像,以了解细胞结构和变化。
此外,数字图像处理技术还可以用于研究气候变化和地球监测等领域。
在安全及视频监控方面,数字图像处理技术可以帮助人们更好地监控和保护他们的财产和安全。
例如,数字图像处理技术可以用于监测银行ATM机的使用,以确保安全和防止欺诈。
此外,在视频监控领域,数字图像处理技术可以用于检测不寻常的活动和行为,以便识别潜在的犯罪行为。
在娱乐方面,电影制作中数字图像处理技术已经变得越来越普遍。
数字图像处理技术可以用于创造特殊效果和增强电影的视觉吸引力。
此外,在电子游戏中,数字图像处理技术可以用于创造更逼真的游戏世界和角色。
总之,数字图像处理技术在各个领域中都扮演着重要角色。
它不仅可以提高工作效率和准确性,还可以帮助实现更安全和可靠的生活。
随着这种技术的不断发展,我们可以期待更广泛的应用和更高效的结果。
数字图像处理技术分析及应用
数字图像处理技术分析及应用数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。
在现代科技应用中,数字图像处理技术已经成为一个不可或缺的技术手段,它被广泛应用在医学图像处理、航空航天、地理信息系统、军事侦察等领域。
本文将从图像处理的基本原理、几种主要的数字图像处理技术以及他们的应用等多个方面对数字图像处理技术进行分析并探讨其未来发展的前景。
数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的处理对象是数字图像,因此我们先来了解一下数字图像。
数字图像是以像素为基本单位构成的二维矩阵,每个像素点都有着不同的灰度值或彩色值。
例如一张640x480像素的数字图像,它以640列480行像素矩阵的形式构成,而每个像素点的灰度值或彩色值则通常使用8位表示 (0~255)。
数字图像处理技术主要分为图像预处理、图像增强、图像分割、物体识别等几个方面。
其中,基本的数字图像处理步骤包括:数字图像采集、数字图像存储、数字图像预处理、数字图像处理、数字图像输出和图像後处理等。
数字图像的预处理通常起到降低信号噪声,使得图像处理更加舒适准确的作用。
这部分通常涉及到灰度校正,增加对比度、噪声去除等处理。
图像增强则是在原始图像的基础上通过各种算法将图像更加清晰、明亮、细节更加丰富。
包括了灰度变换、傅里叶变换、滤波等等。
数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在现代科技应用中所起的作用是无可替代的。
它不仅可以应用到人们日常生活,例如手机的拍照功能、智能家居中的人脸识别等,还可以应用在医学图像处理、大气环境监测和地理信息系统等领域。
1、医学图像处理医疗保健产业是数字图像处理领域的一个重要研究领域,应用于医生的辅助诊断和手术操作上。
在医疗保健领域中,数字图像处理技术主要涉及到CT扫描、磁共振成像、超声成像等众多医疗成像模式的图像等。
比如说在癌症治疗中,数字图像处理技术被应用于癌症的早期诊断、疾病的定量评估以及疾病的治疗等。
例如对于癌症肿瘤的辅助诊断和治疗方向的确定、对于神经元的特征提取和定量评估等方面,都有着非常广泛的应用。
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。
浅析数字图像处理技术在纤维检测中的应用
浅析数字图像处理技术在纤维检测中的应用摘要:利用数字图像对相关物品进行处理,实质上就是用计算机对图像进行处理。
随着时代的发展和科技水平的进步,数字图像处理技术得到了快速的发展,并且在对纤维检测中也有所涉及。
随着对数字图像处理技术在纤维检测中的不断深入研究,使得现阶段的数字图像处理技术在纤维检测中更加的丰富,能够很好的满足纤维检测的需求。
因此,本文就主要针对纤维检测中的数字图像处理技术进行阐述。
关键词:数字图像处理技术纤维检测应用前言:使用计算机的数字图像处理技术,最开始起源于上世纪20年代,这时主要是在国外应用的较为广泛,同时在这个阶段使用的数字图像处理技术很少应用到纤维的检测当中。
随着纺织企业对纤维检测的需求,数字图像处理技术也就逐渐渗透到纺织企业当中。
而纤维检测就是其中一种,因其对于检测有着很多的优势性,所以一经出现,就得到了社会上的一致好评,在一定程度上也促进了数字图像处理技术的发展。
1数字图像处理技术概述数字图像处理技术是时代发展出现的新技术,将图片转为数字化,再把需要处理的图像进行噪音消除和相关特征的提取,进而实现对图像的处理或者变成可直接观察的信息技术。
这种处理技术在我们的生活中比较常见,一般我们使用手机进行拍照时,手机自己就可以对图像进行数字化的处理;而被处理的图像在大致上可以分为两种,一种是模拟图像,一种是数字图像。
模拟图像就是最初处理图像的方式,利用呈现的颜色和亮度之间的变化不同,使用胶片对图像进行呈现。
这种拍摄出来的图片是不能直接别计算机进行数字处理的。
而随着时代的发展,数字相机或者是工业生产中的CCD拍摄相机出现,使得图像的呈现方式变成数字化,这时所拍摄的图片就可以直接通过计算机进行数字化处理,提高了处理的效果。
同时在数字化处理技术中,是由很多中部分组成的,其中就包括图像转化、图像增强、图像复原、压缩、分割、扫描等,极大的满足了对图片的处理能力;将图像实现数字化,采用计算机对图像进行处理,使得处理效率得到提高,更加方便深层次的对数字图像进行处理[1]。
数字图像处理技术及应用研究
数字图像处理技术及应用研究数字图像处理技术在现代社会中得到了广泛应用,如医学成像、生产制造、安全监控、文物保护等。
数字图像处理技术是指利用计算机和相关软件对图像进行各种操作和处理,以实现图像的优化和增强。
本文将从数字图像处理技术的基本原理、方法及应用展开探讨。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的基本原理就是数字化和采样。
数字化指将连续的图像信号转换为数字形式存储在计算机中,这里的数字是指离散的数值。
采样指对连续图像样本进行离散取样,对采样样本进行数字化处理。
数字图像处理的基本过程分为四个步骤:预处理、特征提取、分类识别和图像后处理。
预处理是指在对图像进行处理之前,需要对原始数据进行处理。
预处理包括图像增强、滤波、几何校正、纹理平滑等处理。
图像增强是指通过一系列的操作,调节图像对比度、亮度和饱和度,以优化图像质量和显示效果。
滤波是在图像中移动一个窗口,计算窗口内像素的平均值或者其他变换值,以消除噪声并增强图像的边缘和细节。
特征提取是指对预处理过后的图像进行分析和识别,提取图像中的关键信息,为后续的分类识别提供基础。
常用的特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取、纹理特征提取等。
分类识别是在已经提取出的特征基础之上,使用机器学习算法和模型来识别和分类图像。
分类识别可以分为有监督和无监督两种方法。
有监督方法是指需要训练集作为输入,通过学习训练集中的特征和标签,得到针对特定分类任务的分类模型。
无监督方法不需要标记的训练数据,通过学习数据间的关系和相似度,将数据分组和分类。
图像后处理是对分类识别之后的图像进行处理。
图像后处理包括图像去噪、图像重构、目标跟踪和基于场景的图像处理等。
这些处理方法可以使处理结果更加准确和可靠。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术的应用范围广泛,下面主要介绍医学成像、生产制造、安全监控和文物保护等领域中的应用。
1.医学成像医学成像是数字图像处理技术的重要应用领域之一。
数字图像处理技术的基本原理和应用
数字图像处理技术的基本原理和应用随着科技的不断发展,数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用,例如计算机视觉、医学、遥感、安防等。
数字图像处理技术可以对图像进行各种处理和分析,以提取有用的信息。
本文将介绍数字图像处理技术的基本原理和应用。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理和分析的一种技术。
数字图像是以数字的形式表示的图像,可以由数字相机、扫描仪等设备生成。
数字图像通常由像素组成,每个像素包含了图像的信息。
数字图像处理技术的基本原理包括以下几个方面。
1. 图像采集图像采集是将实际场景中的图像转换为数字图像的过程。
现代数字相机、扫描仪等设备可以将图像转换为数字信号。
数字信号存储在计算机中,可以进行进一步的处理和分析。
2. 图像预处理图像预处理是对数字图像进行预处理的过程。
常见的图像预处理包括去噪、平滑、增强等。
去噪是指去除图像中的噪声,可以通过滤波等方法实现。
平滑是指将图像中的峰谷等不规则部分去除,可以通过平滑滤波器等方法实现。
增强是指提高图像的对比度等,可以通过直方图均衡化等方法实现。
3. 图像处理图像处理是对数字图像进行处理的过程,包括图像分割、特征提取、相似性匹配等。
图像分割是将图像分成若干个部分的过程,可以通过阈值分割、区域生长等方法实现。
特征提取是从图像中提取出有用的信息,例如边缘、纹理等。
相似性匹配是将两幅图像进行匹配,以比较它们之间的相似程度。
4. 图像分析图像分析是对数字图像进行分析的过程,例如目标检测、物体跟踪等。
目标检测是从图像中检测出目标的位置、大小等信息。
物体跟踪是跟踪目标的运动轨迹。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
以下列举几个例子。
1. 计算机视觉计算机视觉是利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。
计算机视觉可以实现自动驾驶、人脸识别、图像搜索等功能。
例如,自动驾驶的核心技术之一就是计算机对道路、路标等信息进行分析和识别。
数字图像处理技术的原理与应用
数字图像处理技术的原理与应用数字图像处理技术是指通过计算机对数字图像进行处理的一种技术。
它不仅可以对图像进行复杂的阈值分割、滤波、变换等操作,还可以实现图像的压缩、存储和传输。
本文将探讨数字图像处理技术的原理、应用及发展趋势。
一、数字图像处理技术的原理数字图像处理技术是基于数字信号处理技术,其核心原理是图像数字化和离散化。
(一)图像数字化图像数字化是将连续的图像转换为离散的数字信号。
它是数字图像处理的第一步,也是最基本的环节。
在数字化过程中,图像被分为若干个像素点,每个像素点用一个数字表示,数字大小反映像素点的强度。
数字化后的图像可以通过计算机进行处理。
(二)离散化离散化是指将数字信号进行离散化处理,使得信号可以用数字进行表示。
在数字图像处理中,所有的图像处理方法都是基于离散化信号的。
离散化信号通过采样和量化两种方式实现。
采样是将连续信号从时间域转换到空间域的过程,获取图像的像素信息。
采样频率越高,图像的细节信息就越多。
量化是将连续信号(即采样后的信号)转换为离散信号,将信号的大小用数字表示。
量化过程中,每个信号的幅值被保留到一定的位数,被称为量化位数。
量化位数越高,信号的精度就越高,但文件大小也越大。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术广泛应用于医疗、安防、航空航天、自动化等众多领域。
(一)医疗影像处理医疗影像处理是数字图像处理的重要应用之一。
它可以用于图像增强、图像分割、病灶检测和量化分析等方面。
通过数字图像处理技术,可以将医学图像转化为数字数据,实现计算机辅助诊断和自动化分析。
(二)安防监控数字图像处理技术在安防监控中得到广泛应用。
通过人脸识别、车牌识别等技术,实现安全检测和自动报警。
数字图像处理还可以用于视频编码和压缩,提高视频的传输效率和存储效率。
(三)航空航天数字图像处理技术在航空航天领域也得到了广泛应用。
它可以用于航空母舰的自动识别及宇宙探测器的图像处理等方面。
数字图像处理技术是探索宇宙、实现智能空间探测的基础。
数字图像处理技术在数字艺术中的应用探索
数字图像处理技术在数字艺术中的应用探索随着科技不断发展,数字艺术已经成为一种独特的艺术形式,数字图像处理技术在其中扮演着至关重要的角色。
数字图像处理技术是指通过计算机对图像进行编辑和改变,从而达到特定的艺术效果的一种技术手段。
在数字艺术中,数字图像处理技术可以应用于多个方面,例如艺术创作、图像修饰以及艺术品展示等。
下面将分别对这些应用进行探讨。
首先,数字图像处理技术在艺术创作中扮演着重要的角色。
数字艺术家可以利用图像处理技术对图像进行变形、变色、合成等操作,从而创造出独特的艺术作品。
通过数字图像处理技术,艺术家可以更加直观地表达自己的创意和情感,使作品更加生动、鲜明。
同时,数字图像处理技术也为艺术家提供了更多创作的可能性,可以通过各种特效和滤镜来增强作品的表现力,使其更加引人入胜。
其次,数字图像处理技术在图像修饰方面发挥了重要的作用。
数字图像处理技术可以对原始图像进行去噪、增强、修复等操作,使其更加清晰、美观。
通过去噪处理,可以减少图像中的噪点和杂色,提高图像的质量。
通过增强处理,可以增加图像的对比度和饱和度,使其更加生动。
通过修复处理,可以修复图像中的瑕疵和损坏,使其恢复原貌。
这些修饰操作可以帮助艺术家呈现出他们想要表达的主题和情感,并且改善观众的视觉体验。
最后,数字图像处理技术在数字艺术品的展示方面也发挥了重要的作用。
数字艺术品往往呈现在屏幕上,通过数字图像处理技术可以对艺术品进行适当的调整和优化,以符合展示的要求。
例如,通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡,可以使艺术品在不同的显示设备上呈现出相似的效果,增强观众的观赏体验。
此外,数字图像处理技术还可以对艺术品进行像素级的处理,使其适应各种尺寸的屏幕,并且保证图像在放大或缩小时不失真。
通过这些处理,数字艺术品可以在不同的展览场所和媒体平台上展示,并且实现更广泛的传播。
总之,数字图像处理技术在数字艺术中的应用已经成为一种不可或缺的存在。
它不仅为艺术家提供了更多的创作可能性,也为观众带来了更丰富的艺术体验。
数字图像处理技术的研究与应用
数字图像处理技术的研究与应用数字图像处理是当代计算机技术中的一个重要研究方向,它主要涉及数字图像的采集、处理、存储和传输等方面。
随着互联网的普及和计算机技术的不断发展,数字图像处理技术正在被广泛应用于图像识别、医学诊断、安防监控、虚拟现实等领域。
本文将从数字图像处理技术的定义、研究现状和应用前景等方面进行探讨和分析。
一、数字图像处理技术的定义数字图像处理是指用计算机对数字图像进行处理的一种技术。
数字图像就是由像素点组成的矩阵,每个像素点都有一个确定的亮度值。
数字图像处理技术可以对图像进行各种处理,包括图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等等。
目前,数字图像处理技术已经成为计算机视觉、模式识别、图像分析等研究领域的基础技术。
二、数字图像处理技术的研究现状数字图像处理技术具有很高的研究价值和应用前景,因此在各个研究领域中也得到了广泛的应用和研究。
首先,数字图像处理技术在计算机视觉领域中得到了广泛应用。
计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的学科,其中数字图像处理技术是最基础、最重要的技术之一。
其次,数字图像处理技术在医学诊断领域中也广泛应用。
医学图像包括CT、MRI、X射线等,数字图像处理技术可以对这些图像进行分割、去噪、增强等处理,从而提高医生的诊断效率和准确性。
此外,数字图像处理技术在安防监控领域和虚拟现实领域中也得到了广泛应用。
三、数字图像处理技术的应用前景随着计算机技术的不断发展和数字图像处理技术的不断进步,其应用前景也得到了广泛的关注。
首先,在医学诊断领域中,数字图像处理技术将成为医学成像的重要手段,进一步提高医生的诊断效率和准确性。
其次,在安防监控领域中,数字图像处理技术可以用于人脸识别、车牌识别等方面,从而提高监控系统的有效性和准确性。
还有,在虚拟现实领域中,数字图像处理技术可以用于3D建模、虚拟现实眼镜等方面,从而进一步提升虚拟现实的沉浸感和真实感。
四、数字图像处理技术面临的挑战虽然数字图像处理技术具有很高的研究价值和应用前景,但是它也面临着一些挑战。
数字图像处理技术主要内容与运用-数字图像处理论文-计算机论文
数字图像处理技术主要内容与运用-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档,下载后可直接编辑使用亦可打印——1 简述计算机以及信息技术的快速发展,让数字图像处理技术不断完善,并形成了全新的学科门类。
同时随着人们对计算机、智能技术等进行深入研究,数字图像处理技术更加具有实用性。
人们开始利用计算机进行图像信息处理,如对图像质量进行改善以及压缩图片等。
该技术能够对非线性图像信息进行处理,且可以根据需要调整参数,因此处理方式更加具有灵活性,精确度也较高。
2 数字图像处理技术涉及的主要内容通过计算机对数字信号转为的图像信号进行处理的过程,即为数字图像处理。
当前数字图像处理技术涉及的主要内容包括以下几个方面。
(1)图像增强与修复。
让图像信息中的重要内容更为凸显的过程即为图像增强,通过计算机可以去除图像中不必要的内容,并过滤次要像素信息。
常用的图像增强方式包括伪色彩法与直方图法等.通过一定的方式去除图像信息中的干扰或者改善图像的模糊度,进而恢复图像原貌的过程就是图像修复,这个过程常用到去除噪声的方法。
(2)几何处理与点运算。
要对图像的坐标进行变换可以使用几何处理,如对图像进行旋转、缩小以及移动等,也可以对多个图像信息的扭曲进行矫正,并实现信息匹配。
这是一种较为基础的图像加工方法,通过常规图像处理软件也可以实现。
对图像中所含像素点进行数学运算的方式即为点运算.通过点运算能够获得像素直方图的分布信息,并可以达到改善图像分辨率的目的,以此保障图像的均衡性。
(3)图像重建与编码。
CT 的广泛应用拓展了数字图像处理的领域,并催生了数字图像重建技术。
主要是通过CT 等采集相关图像信息,然后利用计算机等对图像进行处理并重建。
常用的重建方法为迭代法和反投影法。
根据图像信息自身体现的视觉特性以及统计特性,实现对图像信息的有序编码,进而达成压缩图像的目的,以减少图像的存储空间。
(4)模式识别与形态学处理。
对图像的模式进行有效识别,这是数字图像处理中出现的全新技术。
数字图像处理技术在电子信息工程中的应用研究
数字图像处理技术在电子信息工程中的应用研究随着科技的不断进步,数字图像处理技术在电子信息工程中的应用也越来越广泛。
数字图像处理技术是指通过计算机对图像进行处理、分析和识别的一种技术。
它可以对图像进行增强、恢复、压缩、特征提取等操作,为电子信息工程提供了强大的支持和应用。
首先,数字图像处理技术在电子信息工程中的应用研究可以提高图像质量和清晰度。
在现实生活中,由于光照条件、拍摄设备等因素的限制,拍摄的图像可能存在噪声、模糊等问题。
通过数字图像处理技术,我们可以对图像进行去噪、去模糊等操作,提高图像的质量和清晰度,使得图像更加逼真、美观。
例如,在医学影像领域,通过数字图像处理技术可以对X光片、CT扫描等图像进行增强处理,帮助医生更准确地诊断疾病。
其次,数字图像处理技术在电子信息工程中的应用研究可以实现图像的智能分析和识别。
通过数字图像处理技术,我们可以对图像中的目标进行自动检测、识别和分类。
例如,在安防领域,通过数字图像处理技术可以对监控摄像头拍摄到的图像进行分析,实现人脸识别、车牌识别等功能,提高安全性和便利性。
另外,在自动驾驶领域,数字图像处理技术也发挥着重要作用,可以对道路、交通标志等进行识别和分析,帮助车辆做出智能决策。
此外,数字图像处理技术在电子信息工程中的应用研究还可以实现图像的压缩和存储。
随着数字图像的广泛应用,图像的存储和传输成为一个重要问题。
通过数字图像处理技术,我们可以对图像进行压缩,减少图像的存储空间和传输带宽。
常用的图像压缩算法有JPEG、PNG等。
这些算法通过对图像的编码和解码,实现了对图像信息的高效压缩和恢复。
最后,数字图像处理技术在电子信息工程中的应用研究还可以为其他领域提供支持。
例如,在虚拟现实和增强现实领域,数字图像处理技术可以对虚拟场景进行渲染和合成,实现更加逼真的视觉效果。
在娱乐产业中,数字图像处理技术可以用于电影特效、游戏设计等方面,提升用户体验。
此外,数字图像处理技术还可以应用于文化遗产保护、航空航天等领域,发挥着重要的作用。
浅谈数字图像处理技术的应用现状与发展前景
浅谈数字图像处理技术的应用现状与发展前景数字图像处理技术产生于20世纪60年代,是随着计算机技术和V LSI技术的发展而产生和发展成熟起来的一个新的科学领域,是一种将图像信号转换成数字信号并通过计算机对图像进行去除噪声、编码、增强、复原以及特征提取等处理的方法和技术。
数字图像处理技术涉及计算机科学、信息科学、数学、生物学以及物理学等多种学科,因此计算机的发展、数学的发展(特别是离散数学理论的创立和不断完善)以及农牧业、林业、工业、环境、军事和医学等方面的需求的增长对图像处理技术的发展起到了很大的影响。
数字图像处理技术的发展人类感知外界事物的最重要的手段是视觉,而图像又是视觉的基础,因此改善图像质量,提高视觉效果是早期图像处理的主要目的。
数字图像处理技术的基础是数学,通过各种算法设计对数字图像进行处理,以此来获得人眼视觉或某种接收系统所需要的图像。
文/王红伟图像处理技术的发展大致经历了四个阶段。
20世纪60年代是图像处理技术的初创期,当时的图像大多采用中、大型机处理,不仅设备昂贵,图像存储成本也高,因此应用面狭窄。
70年代是图像处理技术的发展期,中、小型机开始大量采用,图像处理也逐渐改用光栅扫描方式,特别是人工智能和计算机技术的飞速发展,使得数字图像处理技术有了更深层次的发展。
进入20世纪80年代后,图像处理技术进入了普及期,微机开始走上舞台,担当起图像处理的重任,特别是V LSI的出现使得处理速度大大提高,设备造价也得到了进一步的降低,人们开始将其应用于地理信息系统,极大地促进了图像处理技术的普及。
20世纪90年代是图像处理技术的大发展时期,此时的图像数理技术进入了实用化阶段,小波分析理论得到了迅速发展,并被有效地应用于图像分解和重构当中,克服了傅立叶分析不能用于局部分析的不足。
目前,数字图像处理技术在很多应用领域得到了高度的关注并取得了一系列的成就。
根据应用领域要求的不同,数字图像处理技术可以分为如下印刷质量与标准化2014.151S t a nda r d 椽灌几个重要分支1.图像获得和输出数字图像的获得与输出对于数字图像处理来说依然是一个重要的研究方向。
浅谈数字图像处理技术的运用与发展
浅谈数字图像处理技术的运用与发展摘要:近年来, 我国计算机技术发展迅速, 图像成像技术以及图像处理技术发展迅猛, 利用计算机技术对图像进行数字化处理是大势所趋, 社会对数字图像处理技术的需求也日益增加。
因此, 分析数字图像处理技术的应用与发展显得尤为重要。
关键词:图像处理; 数字技术; 工业;Abstract:In recent years, the rapid development of computer technology in China, the rapid development of image imaging technology and image processing technology, the use of computer technology to digital image processing is the trend of the times, the demand for digital image processing technology is increasing in society. Therefore, it is particularly important to analyze the application and development direction of digital image processing technology.Keyword:image processing; digital technology; industry;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。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机软件, 将图像信号通过一定的离散处理转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
本文主要对图像处理的技术特点、主要内容、应用范围和发展方向进行分析。
1.图像处理技术特点利用计算机的特有功能对数字图像进行一系列处理, 如对不够明确、不够突出的部分进行增强, 对处理过程中损坏部分进行复原, 对图形进行大小适用性分割, 根据需求对图像进行特征化处理, 提取图像需要的部分, 以备后用, 具体的图像处理特点如下。
浅析数字图像处理技术及应用
浅析数字图像处理技术及应用摘要:数字图像处理技术源于上世纪60年代, 是伴随着计算机和VLSI技术发展起来的全新科学领域, 随着社会与科技的不断发展, 对于图像处理技术也提出了新的要求。
本文分析图像处理技术的现状和优点, 阐释如何将图像进行数字处理和分析, 并从农业、交通管理、医学、教育等领域阐述了数字图像处理技术在如今社会所得到的应用。
关键词:数字图像处理; 数字化; 实际应用;0.前言如今是数字化的时代, 在高度数字化的科技环境下, 数字图像处理技术得到了飞速发展, 用数字化的信息表现出图像, 方便运用计算机进行处理识别, 根据人们的意识和要求对图像进行分析处理, 能够更加便捷的分析图像, 达到对图像的完全控制。
如何合理的应用数字图像处理技术, 将其作用最大化, 并寻求未来的前景, 是现在的重点研究课题。
1.数字图像处理技术的现状和优点现今, 数字图像处理技术得到高速发展, 在多个领域受到广泛关注并得到运用。
根据运用领域需求的不同, 数字图像处理技术可以分为图像获得和输出、图像变换、图像分割、图像编码压缩、图像增强和复原、图像描述、图像检测和识别等分支。
数字图像处理技术有着以下的优点:其一、精准度强, 可以通过数据将图像更为准确的表现出来, 不会造成图像的失真丢失信息, 可以准确达到实际工作中对图像处理的需求。
其二、通过计算机进行数据处理, 因为计算机处理数据的高精准度, 所以通过计算机进行的数字图像处理技术, 数据精准度也极高, 随着计算机的发展, 数字图像处理技术也能够随之满足更多更高的图像处理要求。
其三、灵活性高。
可以根据对不同图像的不同要求进行相应的处理和改变, 比起传统图像处理技术, 数字图像处理技术更有优势。
2.数字图像的采集2.1 如何获得图像由于数码产品的广泛运用, 如今很多图像在获取时就是以电子形式存在, 例如数码相机, 表现出的图像无需进行采集就可以进行数字化处理。
现在提到的获得图像, 主要针对的是物理的可见光图像进行数字转化。
数字图像处理技术在虚拟现实中的应用与发展
数字图像处理技术在虚拟现实中的应用与发展一、引言虚拟现实(Virtual Reality, VR)作为一种新兴的技术,已经在不同领域展现出了巨大的潜力。
数字图像处理技术在虚拟现实中发挥着关键作用,为用户提供沉浸式的体验。
本文将重点探讨数字图像处理技术在虚拟现实中的应用与发展。
二、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是一种对图像进行获取、存储、传输、处理和分析的技术。
它通过使用计算机算法对图像进行各种操作,如降噪、滤波、增强和分割等,从而改善图像的质量和可视化效果。
三、虚拟现实技术概述虚拟现实技术是利用计算机与感知设备创建出虚拟的环境,通过仿真技术使用户产生身临其境的感觉。
虚拟现实技术包含硬件和软件两个方面,硬件方面包括头戴式显示器、手柄和传感器等,软件方面涉及计算机图形学、图像处理和算法等。
四、数字图像处理技术在虚拟现实中的应用1. 仿真数字图像处理技术可以实现对虚拟世界的建模与渲染,使用户在虚拟环境中感受真实世界的场景和物体。
通过数字图像处理技术,虚拟环境的图像质量和逼真度得到了大幅提升,使用户能够更好地沉浸其中。
2. 交互虚拟现实技术的一个重要应用是与虚拟环境进行交互。
数字图像处理技术可用于识别和追踪用户的手势、表情和眼神等行为,实现更自然和直观的交互方式。
通过对用户的图像进行分析和处理,可以实现精准的交互响应,提升用户体验。
3. 模拟和实验虚拟现实技术结合数字图像处理技术可以用于各种模拟和实验。
例如,在医学领域,可以使用虚拟现实技术进行手术模拟和器官可视化,帮助医生提前了解手术过程和风险。
在工程领域,虚拟现实技术可以用于产品设计和测试,减少实际开发和试错的成本。
五、数字图像处理技术在虚拟现实中的发展趋势1. 真实感增强当前虚拟现实技术的一个挑战是如何进一步增强虚拟环境的真实感。
数字图像处理技术可以通过更高级的算法和更强大的计算能力,实现更逼真的虚拟环境。
例如,对光照和阴影的模拟、材质和纹理的细化等方面的研究,可以使虚拟环境更加真实。
数字图像处理技术在计算机视觉中的应用
数字图像处理技术在计算机视觉中的应用随着科技的飞速发展,计算机视觉等人工智能领域也得到了空前的进展。
而数字图像处理技术作为其中的重要组成部分,已经在很多方面得到了广泛应用。
从安防监控、医学诊断、智能交通、工业自动化等领域的应用,数字图像处理技术已经渗透到日常生活的方方面面。
数字图像处理技术在计算机视觉中的应用是指利用数学、物理等方法对图像进行预处理、分析、理解、识别和模拟等操作。
将数字图像处理技术与计算机视觉领域相结合,可以实现一系列的图像识别、物体追踪、目标检测、自动化拍摄等功能,为各种行业提供了更加高效、精准的解决方案。
在安防领域中,数字图像处理技术有着非常广泛的应用。
利用数字图像处理技术可以对视频进行实时检测、识别和分析,能够完成人脸识别、车牌识别、行人追踪、异常检测等任务。
例如,利用数字图像处理技术对监控摄像头拍摄的画面进行分析和处理,可以迅速识别出不正常的画面,从而及时提醒安保人员进行处理,确保人员和财产的安全。
此外,在城市交通管理、医学诊断、智能家居等领域中也有类似的应用。
在医学诊断领域中,数字图像处理技术发挥着重要作用。
医学图像处理是一种从医学成像设备得到的图像中检测疾病的方法。
利用数字图像处理技术,可以将医学成像设备中得到的图像转化成更为清晰、精准的图像,从而提高医学专业人员对病情的判别能力。
例如,利用数字图像处理技术对CT、MRI等医学影像进行处理,可以实现精准的病变检测和定位,对疾病的诊断和治疗提供有力的支持。
另外,在智能交通领域中,数字图像处理技术也体现了其强大的应用能力。
例如,在智能交通系统中,利用数字图像处理技术可以实现车辆识别、车道检测、交通控制等功能,为城市交通管理提供更加智能、精准的决策支持。
此外,数字图像处理技术还可以辅助驾驶员对行驶路况进行监控和操控,提高了驾驶安全性和舒适性。
总的来说,数字图像处理技术作为计算机视觉领域中的一项重要技术,得到了广泛的应用。
不论是在安防领域、医学诊断、智能交通等方面,数字图像处理技术都发挥了重要作用,为人们的工作和生活带来了便利和效率。
论述数字图像处理技术及应用
论述数字图像处理技术及应用摘要:计算机技术的快速发展,为人们的生活需要提供了便利条件,人们对于图像处理的需求在不断增强,这就使得数字图像处理技术在不同的行业间得到广泛的应用。
数字图像处理技术在不断的完善和优化,这是适应当今时代发展的趋势的,作为相关技术人员,要对数字图像处理技术进行深入的了解和掌握,并对其进行合理、完善的应用。
本篇文章将为大家介绍数字图像处理技术的研究内容及其在各个行业中的应用。
关键词:数字图像;处理技术;应用引言:图像在我们的生活中无处不在,人们的生活是不能没有图像的。
调查发现,人们通过视觉获得的图像信息量已经高达75%左右。
人们通过图像,可以获得大量的信息内容,有些图像能够清晰的反应实时。
人们获得图像的方式也是多种多样的,计算机技术的发展,对于数字图像的处理在不断深入,这就使得数字图像处理技术油然而生。
1、数字图像处理技术的具体内容1.1?图像数字化处理将传感器得到的图像内容进行数字化的转换,并使图像内容转换前后保持一致,就是图像的数字化处理,图像数字化处理可以分为取样和量化两个阶段。
取样就是对图像内的每个像素坐标进行数字化转换,量化就是将像素的幅值进行数字化转换。
对于图像取样的数量和量化的灰度级别直接关系到数字图像的清晰度。
图像提取技术可以划分为萌芽、初期、飞跃、分化4个不同的阶段。
理论基础是图像数字化技术的奠定基础,随着电影行业、电视行业的不断发展,图像提取技术得到了推进,出现了新的图像处理方法,包括四元组像素,使得前景和背景能够对于数字工具进行合理的应用,得到更好的数字图像效果。
1.2图像压缩的处理采用变换和组合的方式对将要处理的图像进行数据源的简化就是图像的压缩处理,能有将图像运用少量的代码进行表示。
图像压缩将数字间的关联性和人们的视觉心理进行合理的利用。
编码器和解码器是构成图像压缩系统的重要组成部分,当解码后的图像数据与预案图像数据相同,那么压缩系统就是无损压缩系统,反之,则是有损压缩系统。
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。
浅析数字图像处理技术的应用和挑战
浅析数字图像处理技术的应用和挑战作者:孙佳瑞来源:《中国新通信》 2018年第4期从历史发展来看,20 世纪50 年代后期,开始出现图像处理技术;随着后来迅速发展的计算机技术,数字图像处理技术被广泛的运用到现代社会中的各个领域。
伴随着创新技术的发展和应用,各行各业中对数字图像技术的要求标准也越来越高,随之图像技术得到了非常大的发展,应用的领域非常广,有军事、交通、航天、医疗、工业等各个方面。
对社会人民和企业生产带来了重大的作用和好处。
加之现在计算机技术快速发展,计算机也应用到各个领域,可以说没有什么领域不会不用计算机,利用这一工具,可以非常方便的处理大批量的图像,以此来满足不同行业的需求。
现今,互联网技术的快速发展和各行业对新技术的应用需求不断提高,这也给数字图像处理技术带来了非常大的机遇,同时也带来了巨大的挑战。
数字图像技术所面临的挑战是不断创新处理技术和方法,也要不断拓宽数字技术的应用领域。
一、数字图像处理技术的基本概念根本上来看,大量的信息形成图片,这也是人们获取信息的主要方式和来源。
一般情况下,人们直接获取的图像不能被直接利用,需要借助一定的技术手段来处理才能被有效利用;而现在计算机的相关技术的发展为图像信息的处理提供了非常大辅助作用。
数字化的图像恰好是计算机能够处理的对象,图像的实质就是由数值组成的矩阵。
一副图片中是由不同区域和像素元素组成,每一个像素点都有两个非常重要的参数,即灰度和位置。
当对所有的像素点进行数字量化表示后便形成数字组成的矩阵,便可以经计算机处理。
数字图像处理技术便是计算机利用不同的方法对图像进行处理的方式方法。
图像处理即是利用计算机分析图片,为了得出某种结论。
将图片经计算机处理后变成另一种表现方式,其本质就是图片到图片的变换,以便得出其中蕴含的特定信息。
早期的研究中,图片处理技术的目的是为提高图片的视觉质量。
20 世纪70 年代之后,伴随着计算机技术、互联网技术和人工智能技术的发展,数字图像相关技术借此机遇得以向更高层次技术发展的机会。
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1. 1 图像变换由于图像阵列很大,如 直接在空间域中进行处理,涉及计算量很 大。因此,往往采用各种图像变换的方法, 如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变 换等间接处理技术,将空间域的处理转换 为变换域处理,不仅可减少计算量,而且 可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在 频 域 中 进 行 数 字 滤 波 处 理 )。 目 前 新 兴 研 究的小波变换在时域和频域中都具有良好 的局部化特性,它在图像处理中也有着广 泛而有效的应用。
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人,而现在改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。从 6 0 年代末以 来,美国及一些国际组织发射了资源遥感 卫星(如 LANDSAT 系列)和天空实验室 (如 SKYLAB),由于成像条件受飞行器位 置、姿态、环境条件等影响,图像质量总 不是很高。因此,以如此昂贵的代价进行 简单直观的判读来获取图像是不合算的, 而必须采用数字图像处理技术。如 LANDSAT 系列陆地卫星,采用多波段扫 描器(MSS),在 900km 高空对地球每一个 地区以 18 天为一周期进行扫描成像,其图 像分辨率大致相当于地面上十几米或 100 米左右(如 1983 年发射的 LANDSAT-4, 分辨率为 3 0 m )。这些图像在空中先处理 (数字化,编码)成数字信号存入磁带中, 在卫星经过地面站上空时,再高速传送下 来,然后由处理中心分析判读。这些图像 无论是在成像、存储、传输过程中,还是 在判读分析中,都必须采用很多数字图像 处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫 星所获取的图像进行资源调查(如森林调 查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查 等),灾害检测(如病虫害检测、水火检测、 环 境 污 染 检 测 等 ), 资 源 勘 察 ( 如 石 油 勘 查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探 分析等),农业规划(如土壤营养、水分和 农 作 物 生 长 、 产 量 的 估 算 等 ), 城 市 规 划 (如地质结构、水源及环境分析等)。我国 也陆续开展了以上诸方面的一些实际应 用,并获得了良好的效果。在气象预报和 对太空其它星球研究方面,数字图像处理 技术也发挥了相当大的作用。
1.6 图像分类(识别) 图像分类(识 别)属于模式识别的范畴,其主要内容是 图像经过某些预处理(增强、复原、压缩) 后,进行图像分割和特征提取,从而进行 判决分类。图像分类常采用经典的模式识 别方法,有统计模式分类和句法(结构)模 式分类,近年来新发展起来的模糊模式识 别和人工神经网络模式分类在图像识别中 也越来越受到重视。 2 .数字图像处理的基本特点
2.5 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。由于人的视觉系统很复杂,受环境条 件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状 况影响很大,作为图像质量的评价还有待 进一步深入的研究。另一方面,计算机视 觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影 响着计算机视觉的研究。例如,什么是感 知的初始基元,基元是如何组成的,局部 与全局感知的关系,优先敏感的结构、属 性和时间特征等,这些都是心理学和神经 心理学正在着力研究的课题。 3 .数字图像处理技术的优点
4.2 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 应用十分广泛,而且很有成效。除了上面 介绍的 CT 技术之外,还有一类是对医用 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。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 方面都广泛地应用图像处理技术。 4.3 通信工程方面的应用 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。具体 地讲是将电话、电视和计算机以三网合一 的方式在数字通信网上传输。其中以图像 通信最为复杂和困难,因图像的数据量十 分巨大,如传送彩色电视信号的速率达 100Mbit/s 以上。要将这样高速率的数据实 时传送出去,必须采用编码技术来压缩信 息的比特量。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。 4.4 工业和工程方面的应用 在工业和工程领域中图像处理技术有 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。 其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和 触觉功能的智能机器人,将会给工农业生 产带来新的激励,目前已在工业生产中的
2. 1 目前,数字图像处理的信息大多 是二维信息,处理信息量很大。如一幅 256 × 256 低分辨率黑白图像,要求约 64kbit 的数据量;对高分辨率彩色 512 × 512 图 像,则要求 768kbit 数据量;如果要处理 30 帧 / 秒的电视图像序列,则每秒要求 500kbit~22.5Mbit 数据量。因此对计算机 的计算速度、存储容量等要求较高。
1.2 图像编码压缩 图像编码压缩技 术可减少描述图像的数据量(即比特数), 以便节省图像传输、处理时间和减少所占 用的存储器容量。压缩可以在不失真的前 提下获得,也可以在允许的失真条件下进 行。编码是压缩技术中最重要的方法,它 在图像处理技术中是发展最早且比较成熟 的技术。
1.3 图像增强和复原 图像增强和复 原的目的是为了提高图像的质量,如去除 噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不 考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴 趣的部分。如强化图像高频分量,可使图 像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低 频分量可减少图像中噪声影响。图像复原 要求对图像降质的原因有一定的了解,一 般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再 采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图
3.1 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。
3.2 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。现代扫描仪可以把每个像素的灰 度等级量化为 16 位甚至更高,这意味着图 像的数字化精度可以达到满足任一应用需 求。对计算机而言,不论数组大小,也不 论每个像素的位数多少,其处理程序几乎 是一样的。换言之,从原理上讲不论图像 的精度有多高,处理总是能实现的,只要 在处理时改变程序中的数组参数就可以 了。试想一下图像的模拟处理,为了要把 处理精度提高一个数量级,就要大幅度地 改进处理装置,这在经济上是极不合算 的。
像。 1.4 图像分割 图像分割是数字图像
处理中的关键技术之一。图像分割是将图 像中有意义的特征部分提取出来,其有意 义的特征有图像中的边缘、区域等,这是 进一步进行图像识别、分析和理解的基 础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区 域分割的方法,但还没有一种普遍适用于 各种图像的有效方法。因此,对图像分割 的研究还在不断深入之中,是目前图像处 理中研究的热点之一。
2.4 由于图像是三维景物的二维投影, 一幅图像本身不具备复现三维景物的全部 几何信息的能力,很显然三维景物背后部 分信息在二维图像画面上是反映不出来 的。因此,要分析和理解三维景物必须作 合适的假定或附加新的测量,例如双目图 像或多视点图像。在理解三维景物时需要 知识导引,这也是人工智能中正在致力解 决的知识工程问题。
1.5 图像描述 图像描述是图像识别 和理解的必要前提。作为最简单的二值图 像可采用其几何特性描述物体的特性,一 般图像的描述方法采用二维形状描述,它 有边界描述和区域描述两类方法。对于特 殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。 随着图像处理研究的深入发展,已经开始 进行三维物体描述的研究,提出了体积描 述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
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 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。
4.1 航天和航空技术方面的应用 数字图像处理技术在航天和航空技术 方面的应用,除了上面介绍的 JPL 对月球、 火星照片的处理之外,另一方面的应用是 在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家 每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的 地区进行大量的空中摄影。对由此得来的 照片进行处理分析,以前需要雇用几千
3.4 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。 由于图像的光学处理从原理上讲只能进行 线性运算,这极大地限制了光学图像处理 能实现的目标。而数字图像处理不仅能完 成线性运算,而且能实现非线性处理,即 凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的 一切运算均可用数字图像处理实现。 4 .数字图像处理技术的应用
2 . 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。如电视图像的带宽约 5.6MHz,而 语音带宽仅为 4kHz 左右。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。
2.3 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。就电视画面而 言,同一行中相邻两个像素或相邻两行间 的像素,其相关系数可达 0.9 以上,而相 邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说 还要大些。因此,图像处理中信息压缩的 潜力很大。
信息科技
Information Technology
中国科技信息 2012 年第 03 期 CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Feb.2012
DOI:10.3969/j.issn.1001-8972.2012.03.036