数字图像处理主题综述汇总
数字图像处理相关论文
数字图像处理相关论文“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。
并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢!数字图像处理相关论文篇一浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。
关键词：数字图像处理;教学手段;实践作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。
(黑龙江哈尔滨 150027)一、“数字图像处理”概述数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。
[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。
数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。
面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。
为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。
经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。
二、教学改革措施为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课程的兴趣，对本门课程进行改革，采取以下措施：1.整合教学内容随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术也得到快速发展。
近几年来，有很多新的应用点和研究涌现出来，在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍，对于学生了解国际的研究和应用热点，尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。
数字图像处理技术的应用综述--课程论文
《数字图像处理》课程论文题目：数字图像处理技术的应用综述1 绪论1.1数字图像处理简介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。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1.2数字图像处理技术的基本特点1）处理信息量很大。
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。
2）占用频带较宽。
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。
3）各像素相关性大。
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。
4）无法复现三维景物的全部几何信息。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象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。
数字图像处理结课论文
摘要数字图像处理技术是指通过计算机对图像进行去除噪声，增强或者复原以及分割和提取的技术。
该技术伴随计算机技术的发展，在农业，军事，环境等行业得到了广泛的应用。
论文首先论述数字图像处理技术现状和发展，然后简要讨论了该技术在医学图像进行伪彩色图像处理问题上的应用。
最后介绍了在车牌识别方面的应用的相关原理。
综述一、数字图像处理技术的发展现状数字图像处理技术是自60年代以来，随着半导体集成电路技术和计算机技术的发展而产生和发展的一门新型学科，并且在近三十年来取得了巨大的发展，在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室( JPL)[1],并对航天探测器徘徊者 7 号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术 ,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理 ,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了坚实的基础 ,也推动了数字图像处理这门学科的诞生.数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果,1972 年英国 EMI公司工程师 Ho usfield发明了用于头颅诊断的 X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)。
1975年 EMI公司又成功研制出全身用的 CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖 ,说明它对人类做出了划时代的贡献。
随着图像处理技术的深入发展 ,从70年代中期开始 ,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展 ,数字图像处理向更高、更深层次发展.人们已开始研究如何用计算机系统解释图像 ,实现类似人类视觉系统理解外部世界.很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究 ,取得了不少重要的研究成果.其中代表性的成果是70年代末MIT的 Marr提出的视觉计算理论[ 3],这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想。
数字图像处理综述
数字图像处理综述龙雪玲 11 华中师范大学计算机学院，湖北武汉，430079摘要:随着计算机的发展，数字图像处理也得到了广泛应用与发展。
本文对数字图像处理研究背景、现状和应用进行了总体阐述。
并对图像处理研究方法的六个主要方面增强、复原、压缩、分割、表示和描述和识别进行了粗略概述。
最后，对数字图像处理的现存问题和发展趋势进行了简要分析。
关键词:数字图像处理；研究方法；现存问题；发展趋势1 数字图像处理概述数字图像处理又称计算机图像处理主要是将图像信号转化为数字信号通过计算机进行处理。
主要包括图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割等主要方法。
近几年图像处理随着计算机、数学的发展以及医学、军事和农牧业等方面应用需求的增长而发展迅速。
2 数字图像处理研究背景及现状早在20世纪20年代，巴特兰电缆图片传输系统把横跨大西洋传送一幅图片所需的时间由数个星期减到三小时。
这也是数字图像最早的应用之一。
随之而来的是在20世纪60年代，出现了功能强大到足以执行有意义图像处理的大型计算机，伴随着这些进展，数字图像处理所需的大容量存储和显示系统也飞速发展。
数字图像处的应用领域可以说是多种多样。
无论是在航空航天空间领域，还是在医学成像、天文学、地球资源遥感监测领域，数字图像处理都在不断渗透，并为这些领域带来了不可估量的新发现。
这也促使人们进一步在数字图像领域进行研究，为计算机领域带来新的活力。
在第三代计算机问世之后，数字图像处理技术得到了高速的发展。
从20世纪60年代至今，图像处理领域一直在勃勃生机的发展。
比起之前，数字图像处理的应用范围变得更为广泛了。
计算机方法用于增强对比度或者将灰度编码为彩色，以便解释工业、医学及生物科学领域中的X射线图像和其他图像。
类似地，在天文学、生物学、法律实施及工业领域等等，图像处理技术也得以成功的应用。
人们对高质量或者是特殊效果的图像需求越来越大。
图像去噪技术方面也取得了很大的飞跃，基于常见的空间域滤波和频率域滤波，近几年又提出了效果更好的去噪方法，例如小波阈值法、多幅图像平均法。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真.2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字)。
3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。
4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f（x，y)＝i（x,y)×r(x，y），照度分量0< i（x,y）< ∞ ，反射分量0 <r（x,y）〈1.7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式：有缝、无缝和重叠。
9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。
12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象,图像质量变差，但数据量小.但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化.14.数字化器组成：1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
哈工大数字图像处理知识点总结
1. 引言1.1图像的概念图像：是对客观存在的物体的一种相似性的、生动性的模仿或描述，是一种不完全的、不精确的，但在某种意义上是适当的表示。
也是对客观存在的物体的某种属性的描述。
（非所见即所得，对事物不能完全描述）1.2数字图像的起源与应用1.3 数字图像处理的概念●图像的类型：从图像生成角度：物理图像（可见图像（光学图像）、不可见图像（红外）、数学图像等）从照明角度：多光谱图像（特指不可见光谱）和单光谱图像（激光）；从人眼视觉特点上：可见图像、不可见图像。
从波段多少分为：单波段（每点只有一亮度值）、多波段（每点不只一特性如红绿蓝光谱图像）和超波段图像。
从图像空间坐标和明暗程度的连续性：模拟图像、数字图像（空间坐标和灰度均不连续，用离散的数字表示）。
●图像的表现形式●图像的属性：构成数字图像的要素，灰度坐标图像的属性：1.对比度：灰度差别 0~255（256个灰度级）2. 灰度分辨力：适于人眼3．空间分辨力：越高越好4．放大率对比度与灰度的关系：量化？灰度量化最高、最暗差值尽可能大。
减少灰度级一般会提高图像的对比度。
构成数字图像的要素：地址（坐标）和灰度值●数字图像的处理概念及三种分类：处理\分析\理解操作对象：狭义数字图像处理：图像——图像图像分析：图像——数据（特征值）图像理解：数据——概念狭义图像处理强调图像之间进行变换，指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测的测量，从而建立对图像的描述，是从图像到数值或符号的过程。
经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。
图像理解研究图像中各目标的性质和它们之前的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，人而指导和规划行动●数字图像的运算形式：全局、局部、点，串行、并行全局：快速傅立叶变换局部：点运算：对于一幅输入图像，经过点运算产生一幅输出图像，后者的每个像素的灰度值仅由相应输入像素的值决定（对比度增强，对比度拉伸，灰度变换）串行：后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式。
数字图像处理文献综述
数字图像处理技术综述摘要：随着计算机的普及，数字图像处理技术也获得了迅速发展，逐渐走进社会生产生活的各个方面。
本文是对数字图像处理技术的一个总体概述，包括其内涵、优势、主要方法及应用，最后对其发展做了简单的总结。
关键词：数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域Overview of digital image processing technologyAbstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development.Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field前言：图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。
数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1]。
而时至今日，随着计算机的迅速普及，数字图像处理技术也飞速发展着，因为其用途的多样性，可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。
一、数字图像处理技术的概念内涵数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号，经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理，而高精准的还原到显示器的过程[2]。
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）第一篇：《数字图像处理》期末考试重点总结*数字图像处理的主要内容及特点图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解。
（1）处理精度高，再现性好。
（2）易于控制处理效果。
（3）处理的多样性。
（4）图像数据量庞大。
（5）图像处理技术综合性强。
*图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
图像增强不存在通用理论。
图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。
*图像反转：S=L-1-r 1.与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。
*对数变换 S=C*log（1+r）c为常数，r>=0 作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。
对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围；*幂律（伽马）变换 s=c*(r+ɛ)ɤ伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。
*灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。
*直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。
直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。
直方图均衡化的特点：1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布3.但其效果不易控制*直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法*空间滤波即直接对图像像素进行处理。
获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。
*平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。
平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。
优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。
负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。
数字图像处理重点汇总
第一章：数字图像处理研究的内容主要有：（1）图像获取，表示和表现（2）图像增强（3）图像复原（4）图像分割（5）图像分析（6）图像重建（7）图像压缩编码数字图像处理：利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。
一般情况下，图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此，也称之为计算机图像的实现。
数字图像处理的特点：（1）处理精度高，再现性好（2）易于控制处理效果（3）处理的多样性（4）图像数据量庞大（5）处理费时（6）图像处理技术综合性强图像：就是三维场景在二维平面上的影像数字图像：是用配置在二维平面（画面）上的灰度值或彩色值来表示信息的，信息扩展在二维平面上。
数字图像以数字格式存储图像数据，数字图像常用矩阵来描述。
图像处理的研究目的：（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，只要用于计算机分析，经常用作模式识别，计算机视觉的预处理（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输图像工程三层示意图：图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。
图像处理、图像分析、图像理解各有什么特点？它们之间有何联系和区别？图像处理：的重点是图像之间进行的变换。
尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析：主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。
图像理解：的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
数字图像处理文献综述
医学图像增强处理与分析【摘要】医学图像处理技术作为医学成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断产生着深刻的变革。
图像增强技术在医学数字图像的定量、定性分析中扮演着重要的角色，它直接影响到后续的处理与分析工作。
本文以医学图像(主要为X光、CT、B超等医用透视图像)为主要的研究对象，研究图像增强技术在医学图像处理领域中的应用。
本文通过对多种图像增强方法的图像处理效果进行了比较和验证，最后总结出了针对医学图像的各项特点最有效的图像增强处理方法。
关键词：医学图像处理；图像增强；有效方法；Medical Image has been an important supplementary measure of the doctor's diagnosis and treatment. As the developmental foundation of these imaging technology, Medical Image Processing leads to profoundly changes of modern medical diagnosis. Image enhancement technology plays an important role in quantitative and qualitative analysis of medical imaging .It has affected the following treatment and analysis directly. The thesis chooses medical images (including X-ray, CT, B ultrasonic image) as the main research object, studies the application of image enhancement technology in the field of medical images processing. and then we sum up the most effective processing method for image enhancement according to the characteristics of image.Key words:Medical Image ；Medical image enhancement ；effective method11 引言近年来，随着信息时代特别是数字时代的来临数字医学影像成为医生诊断和治疗的重要辅助手段。
DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究方向综述
DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究⽅向综述DeepFake Detetion综述综述⼀：DeepFake⽣成与防御研究⼊门转⾃公众号【隐者联盟】DeepFake（深度伪造）是英⽂“Deep Learning”和“Fake”的混成词，专指基于⼈⼯智能的⼈体图像合成技术，这是维基百科对Deepfake的基本定义。
⼴义⽽⾔，深度伪造包括基于深度学习的图像、⽂本、⾳视频等各种媒体的⽣成和编辑技术。
从2017年Reddit社区“DeepFake”作品引起轰动，到近期“蚂蚁呀嘿”的盛⾏，DeepFake已经在全⽹掀起了⼀次次应⽤热潮。
深度学习的发展使⼈脸伪造技术趋于⼤众化，由DeepFake技术滥⽤导致的问题也严重威胁着社会信誉、司法公正乃⾄国家安全，因此相应的防御技术也得到了快速发展。
伪造技术概述1. 基于图像域特征编码的⽅法现阶段，全智能化的⼈脸深度伪造技术发展并不完备，其中主流的伪造技术主要从⼈脸图像域的⾓度出发，通过对⼈脸图像进⾏特征编码、重构的操作⽅式实现篡改，篡改类型可以概括为⾯部替换和属性编辑两⼤类。
其中⾯部替换旨在⽤原始⼈脸⾯部替换⽬标⼈脸的⾯部区域，涉及⽬标图像⾝份属性的变化。
⽽属性编辑主要针对⽬标⼈脸⾝份信息外的各类属性进⾏编辑篡改，如使⽤表情迁移、唇形篡改等。
⾯部替换的经典算法是“Deepfakes”[1]，主体结构基于⾃动编码器实现。
对于原始⼈脸A和⽬标⼈脸B，训练权值共享的编码器⽤于编码⼈脸特征，解码端A和B各⾃训练独⽴解码器⽤于重构⼈脸。
在测试阶段，⽤训好的编码器对⽬标B进⾏编码，再⽤训好的A解码器来解码B的特征，以实现A与B之间的⼈脸替换。
为了达到更好的替换效果和更佳的可操控性，对抗损失和⼈脸解耦重构等技术也被⽤于深伪算法进⾏约束与监督，并产⽣了很多变体⽅法，如FSGAN[2]、FaceShifter[3]等，使得⽣成的伪造⼈脸质量⼤幅提⾼。
属性编辑算法的基本原理与⾯部替换类似，但该类算法以⼈脸属性为对象进⾏篡改，不涉及到⽬标⼈物⾝份信息的改变，通常⽤来进⾏⼈脸的表情迁移、唇形篡改等应⽤。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告目录1.数字图像处理简介2.实验目的3.实验内容4.实验结果及代码展示5.算法综述6.M atlab优势7.总结8.存在问题一、数字图像处理简介图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。
图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。
目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。
图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。
传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。
然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
二、实验目的巩固所学知识，提高所学能力三、实验内容利用matlab的GUI程序设计一个简单的图像处理程序，并含有如下基本功能：1. 读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题2. 对给定图像进行旋转3．对给定的图像添加噪声（椒盐噪声、高斯噪声）四、实验结果及代码展示1.软件设计界面2.各模块功能展示以及程序代码（1）读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题效果展示：代码：a = imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图像\舞美.JPG');i = rgb2gray(a);I = im2bw(a,0.5);subplot(3,1,1);imshow(a);title('源图像')subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度图像')subplot(3,1,3);imshow(I);title('二值图像')（2）图像旋转原图效果展示：代码：clc;clear all;close all;Img=imread('D:\My Documents\My Pictures\5.JPG'); Img=double(Img);[h w]=size(Img);alpha=pi/4;wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha);hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha);wnew=ceil(wnew);hnew=ceil(hnew); u0=w*sin(alpha);T=[cos(alpha),sin(alpha);-sin(alpha),cos(alpha)]; Imgnew2=zeros(hnew,wnew);Imgnew1=zeros(hnew,wnew); for u=1:hnewfor v=1:wnewtem=T*([u;v]-[u0;0]);x=tem(1);y=tem(2);if x>=1&&x<=h&&y>=1&&y<=wx_low=floor(x);x_up=ceil(x);y_low=floor(y);y_up=ceil(y);if (x-x_low)<=(x_up-x)x=x_low;elsex=x_up;endif (y-y_low)<=(y_up-y)y=y_low;elsey=y_up;endp1=Img(x_low,y_low);p2=Img(x_up,y_low);p3=Img(x_low,y_low);p4=Img(x_up,y_up);s=x-x_low;t=y-y_low;Imgnew1(u,v)=Img(x,y);Imgnew2(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;endendendfigure;imshow(Imgnew2,[]);B=imrotate(Img,alpha/pi*180);figure;imshow(B,[]);（3）对给定的图像添加噪声（斑点噪声、高斯噪声）效果展示：代码：I= imread('D:\My Documents\My Pictures\5.JPG');figure,subplot(211);imshow(I);title('原图');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(223);imshow(J);title('添加高斯噪声');J=imnoise(I,'speckle',0.04);subplot(224);imshow(J);title('添加斑点噪声');五、算法综述灰度图像：一幅完整的图像，是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。
《数字图像处理》知识点汇总
《数字图像处理》知识点汇总1.什么是图像?“图”是物体投射或反射光的分布，“像”是⼈的视觉系统对图的接受在⼤脑中形成的印象或反映。
图像是客观和主观的结合。
2.数字图像是指由被称作象素的⼩块区域组成的⼆维矩阵。
将物理图象⾏列划分后，每个⼩块区域称为像素（pixel）。
对于单⾊即灰度图像⽽⾔，每个像素包括两个属性：位置和灰度。
灰度⼜称为亮度，灰度⽤⼀个数值来表⽰，通常数值范围在0到255之间，即可⽤⼀个字节来表⽰。
0表⽰⿊、255表⽰⽩。
3.彩⾊图象可以⽤红、绿、蓝三元组的⼆维矩阵来表⽰。
通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表⽰相应的基⾊在该象素中没有，⽽255则代表相应的基⾊在该象素中取得最⼤值，这种情况下每个象素可⽤三个字节来表⽰。
4.数字图像处理就是利⽤计算机系统对数字图像进⾏各种⽬的的处理。
5.对连续图像f(x,y)进⾏数字化需要在空间域和值域进⾏离散化。
空间上通过图像抽样进⾏空间离散，得到像素。
像素亮度需要通过灰度级量化实现灰度值离散。
数字图像常⽤矩阵来表⽰。
6.从计算机处理的⾓度可以由⾼到低将数字图像分为三个层次，分别为图像处理、图像分析和图像理解。
这三个层次覆盖了图像处理的所有应⽤领域。
(1). 图像处理指对图像进⾏各种加⼯，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进⾏的变换。
图像处理是⼀个从图像到图像的过程。
(2). 图像分析指对图像中感兴趣的⽬标进⾏提取和分割，获得⽬标的客观信息（特点或性质），建⽴对图像的描述；图像分析以观察者为中⼼研究客观世界，它是⼀个从图像到数据的过程。
(3). 图像理解指研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；图像理解以客观世界为中⼼，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于⾼层操作（符号运算）。
7.图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是⽐较低层的操作，它主要在图像像素级上进⾏处理，处理的数据量⾮常⼤。
数字图像处理论文文献综述
数字图像处理论文文献综述文献综述图像处理技术发展到今天，已经被应用到工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等多个学科，并成为这些学科获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，所以图像处理科学己经成为与国计民生紧密相连的一门应用科学。
图像处理技术研究的重点在于图像处理算法和系统结构，随着计算机、集成电路等技术的飞跃发展，图像处理技术在这两方面都取得了长足的发展。
但随着图像信息数据量的增大，图像处理算法复杂度的提高，图像处理技术依然面临着许多挑战性的问题，具体可概括为图像处理的网络化、复杂问题的求解与处理速度的高速化，可以通过选择合适的图像处理平台以及恰当的图像处理算法来解决这些挑战性的问题。
图像处理技术最初是在采用高级语言编程在计算机上实现的，后来还在计算机中加入了图像处理器(GPU)，协同计算机的CPU工作，以提高计算机的图形化处理能力。
在大批量、小型化和低功耗的要求提出后，图像处理平台依次出现了基于VLSI技术的专用集成电路芯片((ASIC)和数字信号处理器((DSP)，近年来，随着EDA技术的发展以及FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)技术的提高，越来越多的厂家和科研机构将FPGA作为图像处理技术实现的主要平台，以提高图像处理系统的性能。
FPGA是在PAL, GAL, CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。
它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
FPGA采用了逻辑单元阵列LCA( Logic Cell Array)这样一个新概念，内部包括可配置逻辑模块CLB( Configurable LogicBlock、输出输入模块IOB ( Input Output Block)和内部连线(Interconnect)三个部分。
数字图像处理文献综述
基于数学形态学的医学图像差值方法（文献综述）数理学院 2006级0602班20064390206 袁琼玲指导老师：刘艳琪1、研究背景人类对人体自身信息的了解，约有四分之三是从医学图像中获得的，所以人们常常采用图像的形式表达人体内部的组织结构。
随着数字时代的发展，将这些医学图像输入到计算机并在计算机中存储、处理和传输。
随着计算机的发展，数字图像技术近年来得到极大的重视和长足的进展。
在很多情况下，我们需要将医学图像放大，以求得到更加精确的信息。
通过对硬件的改进来提高分辨率需要付出昂贵的代价，因而从软件方面改进，采用插值技术实现数字图像的分辨率变换很有意义。
目前的图像数字化输入设备如扫描仪，数码照相机等等都是通过采样图像上的微小区域，产生对应的相素点，从而相成一个点阵化的图像数据，而把图像放大首先意味着记录这个图像的数据量的增加，那么首当其冲的问题是如何从原始数据中得到需要的数据。
我们将图像放大的起点定为输入后的数字化图像，也是将它作为原始图像，显然原始图像是点阵化的，为了得到放大的图像实质是如何得到放大后图像的数据，即一个数据补充的问题，例如图像中只有一个点时若要将此图像放大为原来的两倍，只要复制4个相素点即可，若图像有个4*4点，要将其放大两倍时，则对应的点阵矩阵为多少呢，如图1.1所示1 2 3 ! ! ! ! ! !4 5 6 ! ! ! ! ! !7 8 9 ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !图1.1图像放大的数据补充怎样来建立左边这个矩阵到右边这个矩阵的映射？图1.1中右边的矩阵的值是多少呢?在设计和实现数字化图像处理的运算方案时有两种观点:离散的观点和连续的观点。
一方面，人们可以把数字图像看成离散采样点的集合，每个点具有其各自的属性。
这样，处理运算就是对这些离散单元的操作，对每个像素进行处理。
另一方面，人们感兴趣的图像通常源自物理世界，所以它们可用连续函数很好的描述。
数字图像处理文献综述
数字图像处理文献综述摘要数字图像处理是指将数字图像与计算机进行交互，将图像进行数字化处理以获得更好的视觉效果或用于其他应用领域。
本文对数字图像处理近期的研究文献进行综述，探讨数字图像处理的基本理论和在实际应用中的应用情况。
数字图像处理基本理论数字图像通常以灰度或彩色的方式呈现。
在数字图像处理中，基本的操作包括滤波，变换和复原等。
其中，滤波是最常用的操作之一，它用于去除图像中的噪声和其它干扰项。
变换用于将图像从一种形式转换为另一种形式，包括傅里叶变换、小波变换和Hough变换等。
复原则用于恢复由噪声和失真所造成的信息丢失。
数字图像处理的另外一个重要问题是图像分割。
图像分割是将图像分成不同的区域，这些区域可以是同质的，也可以是具有不同特征的。
在数字图像中，图像分割可以用于物体识别、边缘检测和目标跟踪等应用。
数字图像处理的应用场景数字图像处理可以应用于多个领域，如医学、机器人、安全监控、虚拟现实和自动驾驶。
在医学领域，数字图像处理可以用于医学图像的增强、识别和分析。
例如，数字图像处理可以用于诊断肿瘤、分析眼底图像和检查CT扫描图像等。
在机器人领域，数字图像处理可以用于机器人感知和导航。
例如，在自主驾驶汽车中，数字图像处理可以用于识别道路标记和行人，帮助汽车进行自主导航。
在安全监控领域，数字图像处理可以用于识别和跟踪可疑人员或物品。
例如，在机场或车站，数字图像处理可以用于识别和跟踪行李和车站内的人员。
在虚拟现实领域，数字图像处理可以用于增强虚拟世界的真实感和交互性。
例如，数字图像处理可以用于识别用户手势，帮助用户进行更加自然的交互。
数字图像处理的未来发展数字图像处理的未来发展将越来越多地涉及到深度学习和人工智能的技术，这些技术将用于图像识别和分析。
随着机器学习技术的增强，数字图像处理将可以更加准确地识别和分析图像，为实际应用带来更多的价值。
除此之外，数字图像处理的实际应用将与物联网、大数据和云计算等新技术结合在一起，从而开创出更多的可能和机会。
计算机图形图像处理技术综述
计算机图形图像处理技术综述一、引言计算机图形图像处理技术的发展可以追溯到1960年代，随着计算机硬件和软件的不断发展，图形图像处理技术的应用越来越广泛，逐渐成为计算机科学中一个重要的研究领域。
本文将综述图形图像处理技术的发展历程和应用领域，重点介绍图像处理算法和技术。
二、图形图像处理技术的发展历程1. 可编程图形处理器（GPU）GPU于20世纪90年代中期推出，其强大的并行运算能力使得其成为计算机图形图像处理领域的重要技术。
GPU主要用于加速渲染和图像处理等领域，其性能已经超越了传统的中央处理器(CPU)。
随着GPU技术的不断提升，GPU已经成为计算机图形图像处理领域的重要技术之一。
2. 数字图像处理技术数字图像处理技术是指用数字计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和数字图像技术的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于医学图像处理、遥感图像处理等领域。
数字图像处理技术的研究成果在不断地推动着图像处理技术的发展。
3. 图像识别技术图像识别技术是指在计算机上对图像进行识别和分类的技术。
这种技术包含了数字图像处理技术、机器学习、统计学等多个领域，而机器学习是其中的重要技术，包括支持向量机(SVM)、神经网络、决策树等算法。
图像识别技术已经被广泛应用于人脸识别、自然语言处理等领域。
4. 视频处理技术视频处理技术是指对视频进行处理和分析的技术，包括视频压缩、视频编解码、视频传输等，这些技术都是实现高质量视频传输的基础。
视频处理技术已经在实时视频会议、视频监控、互联网直播等领域得到广泛应用。
三、图形图像处理技术的应用领域1. 模拟仿真模拟仿真是一种通过计算机图形图像处理技术来模拟真实环境的技术。
它被广泛应用于航空、汽车、航天等领域中，以及军事训练、医疗仿真中等领域，为这些领域的发展做出了巨大贡献。
2. 数字非接触式测量技术数字非接触式测量技术是指通过计算机图形图像处理技术来进行测量的技术。
此技术可广泛应用于多个领域，包括工业、医学、军事等，能够大幅度提高精度和生产效率。
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数字图像处理主题综述姓名:学号: 201203284班级: 计科11202序号: 31院系: 计算机科学学院主题: 医学图片处理目录1.引言 (3)2.医学图像三维可视化技术 (3)3.医学图像分割 (4)4.医学图像配准和融合 (6)5.医学图像纹理分析 (8)6.应用 (9)7.总结 (10)8.参考文献 (10)1．引言近20 多年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。
20 世纪70 年代初，X-CT 的发明曾引发了医学影像领域的一场革命，与此同时，核磁共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。
计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。
各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。
在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。
至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。
因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。
此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。
本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。
2．医学图像三维可视化技术2.1 三维可视化概述医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步骤大体相同，如图.。
从#$ /&’(或超声等成像系统获得二维断层图像，然后需要将图像格式（如0(#1&）转化成计算机方便处理的格式。
通过二维滤波，减少图像的噪声影响，提高信噪比和消除图像的尾迹。
采取图像插值方法，对医学关键部位进行各向同性处理，获得体数据。
经过三维滤波后，不同组织器官需要进行分割和归类，对同一部位的不同图像进行配准和融合，以利于进一步对某感兴趣部位的操作。
根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力，选择不同的方法进行三维体绘制，实现三维重构。
2.2关键技术：图像分割是三维重构的基础，分割效果直接影像三维重构的精确度。
图像分割是将图像分割成有意义的子区域，由于医学图像的各区域没有清楚的边界，为了解决在医学图像分割中遇到不确定性的问题，引入模糊理论的模糊阀值、模糊边界和模糊聚类等概念。
快速准确的分离出解剖结构和定位区域位置和形状，自动或半自动的图像分割方法是非常重要的。
在实际应用中有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等适用于医学图像分割的具体方法。
由于可以对同一部位用不同的成像仪器多次成像，或用同一台仪器多次成像，这样产生了多模态图像。
多模态图像提供的信息经常相互覆盖和具有互补性，为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，需要对各个模态的原始图像进行配准和数据融合，其整个过程称为数据整合。
整合的第一步是将多个医学图像的信息转换到一个公共的坐标框架内的研究，使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，称为三维医学图像的配准问题。
建立配准关系后，将多个图像的数据合成表示的过程，称为融合。
在医学应用中，不同模态的图像还提供了不互相覆盖的结构互补信息，比如，当CT提供的是骨信息，MRI提供的关于软组织的信息，所以可以用逻辑运算的方法来实现它们图像的合成。
当分割归类或数据整合结束后，对体数据进行体绘制。
体绘制一般分为直接体绘制和间接体绘制，由于三维医学图像数据量很大，采用直接体绘制方法，计算量过重，特别在远程应用和交互操作中，所以一般多采用间接体绘制。
在图形工作站上可以进行直接体绘制，近来随着计算机硬件快速发展，新的算法，如三维纹理映射技术，考虑了计算机图形硬件的特定功能及体绘制过程中的各种优化方法，从而大大地提高了直接体绘制的速度。
体绘制根据所用的投影算法不同加以分类，分为以对象空间为序的算法（又称为体素投影法）和以图像空间为序的算法!又称为光线投射法"，一般来说，体素投影法绘制的速度比光线投射法快。
由于三维医学图像的绘制目的在于看见内部组织的细节，真实感并不是最重要的，所以在医学应用中的绘制要突出特定诊断所需要的信息，而忽略无关信息。
另外，高度的可交互性是三维医学图像绘制的另一个要求，即要求一些常见操作，如旋转，放大，移动，具有很好的实时性，或至少是在一个可以忍受的响应时间内完成。
这意味着在医学图像绘制中，绘制时间短的可视化方法更为实用。
未来的三维可视化技术将与虚拟现实技术相结合，不仅仅是获得体数据的工具，更主要的是能创造一个虚拟环境。
3．医学图像分割医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。
目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象，图像分割技术主要基于以下几种理论方法。
3.1 基于统计学的方法统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。
从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。
用吉布斯（Gibbs）分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义Markov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率(MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。
层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合(SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。
林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs 随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。
3.2基于模糊集理论的方法医学图像一般较为复杂，有许多不确定性和不精确性，也即模糊性。
所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中，其中包括用模糊理论来解决分割问题。
基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。
模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标，通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数，用该函数表示目标像素之间的关系。
这种方法的难点在于隶属函数的选择。
模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值，从而得到最优聚类。
Venkateswarlu等[改进计算过程，提出了一种快速的聚类算法。
3.2.1基于模糊理论的方法模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像内在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。
模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。
在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊C-均值(FCM)聚类技术的应用最为广泛。
FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。
然而,FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局最优解。
近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割(FFCM)是最近模糊分割的研究热点。
FFCM 算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K-均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。
它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K-均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。
3. 2.2 基于神经网络的方法按拓扑机构来分,神经网络技术可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。
目前已有各种类型的神经网络应用于医学图像分割,如江宝钏等利用MRI多回波性,采用有指导的BP神经网络作为分类器,对脑部MR图像进行自动分割。
而Ahmed和Farag则是用自组织Kohenen网络对CT/MRI脑切片图像进行分割和标注,并将具有几何不变性的图像特征以模式的形式输入到Kohenen网络,进行无指导的体素聚类,以得到感兴趣区域。
模糊神经网络(FNN)分割技术越来越多地得到学者们的青睐,黄永锋等提出了一种基于FNN的颅脑MRI半自动分割技术,仅对神经网络处理前和处理后的数据进行模糊化和去模糊化,其分割结果表明FNN分割技术的抗噪和抗模糊能力更强。
3. 2. 3 基于小波分析的分割方法小波变换是近年来得到广泛应用的一种数学工具，由于它具有良好的时一频局部化特征、尺度变化特征和方向特征，因此在图像处理上得到了广泛的应用。
小波变换和分析作为一种多尺度多通道分析工具，比较适合对图像进行多尺度的边缘检测，典型的有如Mallat小波模极大值边缘检测算法[63.3 基于知识的方法基于知识的分割方法主要包括两方面的内容:(1)知识的获取,即归纳提取相关知识,建立知识库；(2)知识的应用,即有效地利用知识实现图像的自动分割。
其知识来源主要有:(1)临床知识,即某种疾病的症状及它们所处的位置；(2)解剖学知识,即某器官的解剖学和形态学信息,及其几何学与拓扑学的关系,这种知识通常用图谱表示；(3)成像知识,这类知识与成像方法和具体设备有关；(4)统计知识,如M I的质子密度(PD)、T1和T2统计数据。
Costin等提出了一种基于知识的模糊分割技术,首先对图像进行模糊化处理,然后利用相应的知识对各组织进行模糊边缘检测。
而谢逢等则提出了一种基于知识的人脑三维医学图像分割显示的方法。
首先,以框架为主要表示方法,建立完整的人脑三维知识模型,包含脑组织几何形态、生理功能、图像灰度三方面的信息；然后,采用“智能光线跟踪”方法,在模型知识指导下直接从体积数据中提取并显示各组织器官的表面。
3.4 基于模型的方法该方法根据图像的先验知识建立模型,有动态轮廓模型(Active Contour Model,又称Snake)、组合优化模型等,其中Snake最为常用。
Snake算法的能量函数采用积分运算,具有较好的抗噪性,对目标的局部模糊也不敏感,但其结果常依赖于参数初始化,不具有足够的拓扑适应性,因此很多学者将Snake与其它方法结合起来使用,如王蓓等利用图像的先验知识与Snake结合的方法,避开图像的一些局部极小点,克服了Snake方法的一些不足。