数字图像处理

数字图像处理
学院：行12数信院
姓名：姜晶
学号：12202509
教师：朱杰
时间：2014年10月
一绪论1.1
人类传递信息的主要媒介是语音和图像。

据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。

目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。

数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字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数字图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。

图像的概念
视觉是人类最重要的感知手段，图像视觉的基础。

图像处理是计算机信息处理的重要内容。

图像可以是可视的和非可视的，也可以是抽象的和实际的。

一般情况下，一幅图像是另一种事物的表示，它包含了有关其所表示物体的描述信息。

可以包括人眼看见的方式显示这一信息，也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。

图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。

一般来说，一幅图像包含的信息远比原物体要少。

因此，一幅图像是该物体的一个不完全、不精确的，但在某种意义上是恰当的表示。

实际上，图像与光学密切相关，即与光的照射、反射密切相关。

因此，从理论上来说，一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。

光的强度与光的波长有关。

1.2 图像处理技术的发展
数字图像处理即Digital Image Processing，是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

数字图像处理技术始于20世纪20年代，1920年从英国伦敦到美国纽约采用压缩和编码技术通过海底电缆传输了一幅照片，传输花了3h。

按当时的技术水平，若不采用压缩编码技术传输一幅图片大约需要7d时间。

以此为标志，开始了图像处理的新纪元。

但是，由于当时的技术水平、速度、容量的限制，图像处理技术发展缓慢。

数字图像处理技术真正的发展出现于20世纪50年代。

当时的计算机技术已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图像和图行信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、图像复原、编码与压缩等。

从20世纪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，这被称为图像理解或计算机视觉。

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。

图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还不甚了解，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。

进入20世纪80年代后，数字图像处理研究方兴未艾，形成热门的研究领域，主要原因在于：包括主机、外部设备和外围设备等硬件设备的价格不断下降；存储容量迅速扩大；计算机技术迅速发展，如速度、并行技术、软件理论与技术等；应用前景广阔。

二图像处理技术的分类、特点和应用
2.1 图像处理技术的分类
（1）按图像形成，图像处理技术可分为模拟图像处理、数字图像处理两类。

模拟图像处理：用模拟信号表示图像极其处理。

模拟图像处理的特点是处理速度快，可实时处理和并行处理。

但处理精度差，灵活性差，不便于非线性处理。

数字图像处理：用数字信号表示图像极其处理。

数字图像处理也称为计算机图像处理。

数字图像处理的特点是处理精度高，灵活性强，但处理速度较慢。

（2）按表示方式，数字图像可分为连续数字图像和离散数字图像两类。

2.2 数字图像处理的特点
2.2.1 图像信息量大
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。

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。

因此，数字图像处理对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

对传输、容量、速度的要求也是数字图像处理的突出特点。

2.2.2 图像信息的相关性
数字图像中各个像素的信息是不独立的，其相关性大。

在一幅图像中，经常有很多像素有相同或相似的灰度。

因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。

2.2.3 图像信息表征的复杂性
由于二维图像是三维景物的二维投影，一幅二维图像本身不具备复现三维景物的全部信息的能力，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。

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。

数字图像处理后的图像一般是给人信息、观察和评价的，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，作为图像处理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，人的感知机制必然影响着计算机视觉的研究。

2.2.4 图像处理技术综合性强
数字图像处理技术涉及的领域十分广泛，它涉及到数学、物理学、生物学、心理学、通信技术、计算机技术等众多领域。

2.3 数字图像处理的应用
图像是人类获取和交换信息的主要来源，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越来越大。

数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方面：
（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，一方面用于JPL对月球、火星照片的处理，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。

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。

（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。

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度率达100M/s以上。

要将这样高速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。

（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，印刷电路版疵病检查，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。

（5）军事公安方面的应用。

在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末指导，各种侦查照片的判读，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。

目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。

（6）文化艺术方面的应用。

目前这类应用有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，现在已逐渐形成一门新的艺术—计算机美术。

（7）其他方面的应用。

数字图像处理技术已经渗透到社会生活的各个领域，如地理信息系统中二维、三维电子地图的自动生成、修复等；教育领域各种辅助教学系统研究、制作中；流媒体技术领域；数字电话、可视电话、图像信息检索、图像理解与分析、计算机视觉等等。

三数字图像处理的主要内容
数字图像处理主要研究的内容有四个方面。

1.图像信息的存取。

研究图像的形成、数字化、图像的特征抽取等。

2.图像信息的存储。

图像信息的特点之一是数据量巨大。

图像存储主要研究图像数据的压缩与编码、图像格式、图像数据库技术等。

3.图像信息的传输。

图像信息的传输包括两个方面：（1）系统内部的传输：内部传输一般采用DMA技术；（2）远距离传输：远距离传输主要解决占用带宽问题，目前多采用国际压缩标准来解决这一问题。

图像通信网正在建立。

4.数字图像处理。

包括几何处理，算术处理，图像变换，图像增强，图像恢复，图像压缩，图像分割，图像识别与理解等。

其中，几何处理包括校正、缩放、旋转、以及面积、周长、重心的计算等；算术处理包括像素的运算、图像的算术运算等。

四数字图像处理的常用方法
1.图像变换：由于图像阵列很大，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方法，如傅里叶变换、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，不仅可以减少计算量，而且可以获得更有效的处理。

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征，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2.图像编码压缩：图像编码压缩技术可以减少描述图像的数据量，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。

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至的原因，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的影响。

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像。

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。

5.图像描述：图像描述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。

6.图像分类：图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理后，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。

五数字图像处理的未来发展
自20世纪60年代第三代数字计算机问世后，数字图像处理技术出现了空前发展，在该领域中需要进一步研究的问题主要有以下五个方面：
1.在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题；
2.加强软件研究，开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法；
3.加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展；
4.加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体系；
5.时刻注意图像处理领域的标准化问题。

六学后感想和总结
通过《数字图像处理》课程的网络学习，我觉得受益匪浅。

首先，我们不应再教学中盲目“灌输”，主要还是激发学生对这门课的学习兴趣，应该让学生有一个平台可以看到图像数字处理的效果，产生一个所见即所得的印象，这样学生在学习中就有成就感，就会愿意动手去编程，在调试程序所面临的挫折中也能有信心和劲头去战胜困难；最后，多找些相关的例题和实例，让学生成立学习小组去完成一些学习任务，指导他们合理分工，从简单实例入手，慢慢增加难度，让学生
以小组的形式独立完成。

这样不仅提高了学生的编程能力，而且培养了他们的协作精神，增强了团队意识。

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。

数字图像处理需用到的关键技术主要有：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。

数字图像处理的特点主要表现在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;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;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。

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。

数字图像处理的优点主要表现在再现性好、处理精度高、适用面宽、灵活性高等方面。

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。

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、生物医学工程、通信工程、工业和工程领域、军事方面、文化艺术、视频和多媒体系统、电子商务都不同程度的应用了数字图像技术。

我们这门课程主要是理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，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。

希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程或引入教学实例引导同学们更好地理解、学习。