数字图像处理的应用与时代背景
计算机图像处理技术及其发展趋势分析
计算机图像处理技术及其发展趋势分析计算机图像处理技术是指利用计算机对图像进行各种操作和处理，从而改善图像质量、获取具体信息或实现特定功能的技术。
计算机图像处理技术在各个领域广泛应用，如医学影像、人工智能、虚拟现实、娱乐等。
随着技术的发展和需求的增加，计算机图像处理技术也在不断进步和创新，其发展趋势也备受瞩目。
一、计算机图像处理技术的发展历程计算机图像处理技术的发展可以追溯到上世纪60年代。
当时，科学家们开始利用计算机对图像进行数字化处理。
随着计算机硬件和软件的不断升级，图像处理技术也得到了迅速发展。
上世纪80年代，数字图像处理技术逐渐成熟，并开始应用于工业、医学、军事等领域。
90年代以来，随着计算机技术的飞速发展和互联网的普及，计算机图像处理技术呈现出快速的发展态势。
如今，计算机图像处理技术已经成为现代科技和社会发展的重要组成部分。
计算机图像处理技术的基本原理包括图像获取、预处理、特征提取、分析与识别等过程。
图像获取是指通过摄影、扫描、摄像等手段将物理世界中的图像转化为数字形式的过程。
然后，图像预处理是指对原始图像进行去噪、增强、滤波等操作，以提高图像的质量和信息可用性。
接着，特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等。
分析与识别是指利用各种算法和模型对图像进行分析和识别，从而实现人脸识别、目标跟踪、图像检索等功能。
1. 深度学习和人工智能技术的应用随着深度学习和人工智能技术的迅速发展，计算机图像处理技术也得到了极大的促进。
深度学习算法可以自动提取图像特征，并训练出高效的图像识别模型，从而实现智能化的图像处理。
在医学影像、智能监控、自动驾驶等领域，深度学习技术已经取得了显著的成果。
2. 虚拟现实和增强现实技术的融合虚拟现实和增强现实技术可以为用户提供沉浸式的视觉体验，而计算机图像处理技术则是其重要的技术支撑。
随着虚拟现实和增强现实技术的进一步发展，图像处理技术将更加注重实时性和交互性，从而实现更加真实和灵活的虚拟体验。
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。
数字图像处理报告
数字图像处理的起源与应用1.概述数字图像处理(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。
数字图像处理技术目前广泛应用于各个领域，其发挥的作用有效提高了人们的生产生活质量。
2.起源与发展（1）20世纪 20 年代，数字图像处理最早应用于报纸行业。
由于报纸行业信息传输的需要，一根海底电缆从英国伦敦连输到美国纽约，实现了第一幅数组照片的传送。
（在当时那个年代如果不采用数字图像处理，一张图像传达的时间需要7 天，而借助数字图像处理技术仅耗费 3 小时）。
（2）20世纪50年代，当时的图像处理是以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
（3）20世纪60年代的美国喷气推进实验室是图像处理技术首次获得实际成功的应用，推动了数字图像处理这门学科的诞生。
（4）20世纪70年代英国EMI公司工程师Housfield发明了CT并获得了诺贝尔奖，这对人类的发展作出了划时代的贡献。
借助计算机、人工智能等方面的快速发展，数字图像处理技术实现了更高层次的发展。
相关工作人员已经着手研究如何使用计算机进行图像解释。
（5）20世纪 80 年代。
研究人员将数字图像处理应用于地理信息系统。
从这个阶段开始数字图像处理技术的应用领域不断扩大，在工业检测、遥感等方面也得到了广泛应用，在遥感方面实现了对卫星传送回来的图像的处理。
（6）20世纪 90 年代。
数字图像处理技术就得到了一个快速发展，其中特别是小波理论和变换方法的诞生（Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构），更好地实现了数字图像的分解与重构。
（7）进入到 21 世纪，借助计算机技术的飞速发展与各类理论的不断完善，数字图像处理技术的应用范围被拓宽，甚至已经在某些领域取得突破。
从目前数字图像处理技术的特点进行分析，可以发现图像信息量巨大，在图像处理综合性方面显示出十分明显的优势，其中就借助了图像信息理论与通信理论的紧密联系。
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。
数字图像处理的现状及其发展趋势
2020/10/29
3 . 2 图像压缩编码 作为通信、介质存贮、数据发送、多媒体计算 机等技术的关键环节, 图像压缩编码算法的研 究是信息技术中最活跃的研究领域之一.
2020/10/29
3.3 图像增强与恢复
图像增强是按照特定的要求突出一幅图像中的某些 信息, 同时削弱或去除某些不需要的信息处理方法, 其 主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说, 以原来图像更适用, 它是为了某种应用目的去改善图 像质量, 使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别 系统. 目前增强方法主要有直方图修改处理、图像平 滑化处理、图像尖锐化处理及彩色处理技术
2020/10/29
3 数字图像处理的主要研究进展
3.1 数字图像的采集与数字化 图像的采集是数字图像处理的第 1 步, 采集并不局
限于对人眼视觉功能的模仿, 更是对人类认识、分析 手段的拓展. 在医学、天文学、自动字体识别、机器 视觉、军事识别、指纹自动处理和血样分类处理等多 个方面都不同程度地运用了图像提取技术.
数字视频处理技术的现状 及其发展趋势
大纲
1. 引言 2. 特点 、优点及处理过程 3.主要研究进展 4.存在的问题及未来方向
2
1. 引言
数字图像处理是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技术,起源于20世纪20年代,目 前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学 工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公 安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注 目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用.数 字图像处理作为一门学科形成于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,以人为对 象,以改善人的视觉效果为目的。
数字图像处理技术
数字图像处理技术近年来，随着数字技术的发展，数字图像处理技术也在不断地发展壮大，并得到了广泛的应用。
下面结合数字图像处理技术的历史背景及其应用领域，探讨其发展历程及未来发展趋势。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理的技术。
它可以通过使用技术工具、算法和策略，快速、准确地处理摄像头捕捉到的图像。
它的功能优势在于可以将模糊的图像变成清晰的图像，并将模糊的图像转换为具有良好可视性的图像。
二、数字图像处理技术的历史背景1970年代，数字图像处理技术被科学家们发现和实现。
这项技术结合了计算机科学和图像处理技术，将数字图像转化为可以被处理、分析和可视化的数据。
由于其特殊的数字处理能力，数字图像处理技术开始被广泛应用于多个行业，如制造业、医疗卫生和军事等。
三、数字图像处理技术的应用领域1.疗卫生：数字图像处理技术可以用于诊断，例如CT和MRI模拟等，可以帮助医生判断病情的严重程度。
此外，它还可以用于治疗，例如用于显示核磁共振成像和数字减影成像。
2.造业：工业企业利用数字图像处理技术来检测工件内部缺陷，以及控制产品质量。
这样可以减少工件错误和损坏，有效提高产品质量。
3.事：军事领域也大量使用数字图像处理技术。
它可以用来监控敌方活动、监视战略要点和识别非常低的图像，以准确掌握战术状况。
此外，它还可以用于航空监视和航空攻击，使用导弹识别准确、真实的目标图像，以有效控制攻击力度。
四、数字图像处理技术的未来发展趋势1.泛应用：数字图像处理技术已经在多个行业中得到了广泛应用，未来会有更多行业开始使用这项技术。
2.细化处理：数字图像处理技术将会更加精细，可以更快、更准确地进行处理，以确保输出的图像是更加精确、逼真的。
3.能化：未来数字图像处理技术将更加智能化，使用人工智能来实现图像识别和分析，从而替代人类人工分析图像。
综上所述，数字图像处理技术在近年来蓬勃发展，并得到了多领域的广泛应用，将进一步拓展使用范围并被更多的行业所使用。
数字图像处理技术的现状及其发展方向
数字图像处理技术的现状及其发展方向人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。
约有75％的信息是通过视觉系统获取的。
数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane 电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪5O年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代初，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系。
成为一门新兴的学科。
数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。
图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。
1．数字图像处理主要技术概述不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。
图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。
数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。
图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。
当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。
图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。
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进步，数字图像处理技术已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
它可以帮助我们捕捉、存储、处理和分析图像，为我们提供更好的视觉体验和更多的应用场景。
本文将探讨数字图像处理技术的应用与发展，并展望未来的发展趋势。
首先，数字图像处理技术在医学领域中有着广泛的应用。
医学图像是医生诊断疾病的重要工具，而数字图像处理技术可以对医学图像进行增强、分析和识别。
例如，医生可以利用该技术对CT扫描图像进行增强，使得细微的病灶更加清晰可见，增加诊断的准确性。
此外，数字图像处理技术还能够帮助医生对疾病的发展进行预测和分析，提前采取相应的治疗措施。
其次，数字图像处理技术在娱乐和艺术领域中也有着广泛的应用。
在电影制作中，数字图像处理技术可以利用计算机生成图像（CGI）来创造出逼真的特效和场景。
这些特效可大大提升视觉体验，使得电影更加引人入胜。
此外，数字图像处理技术还可以应用于游戏开发、虚拟现实等领域，为用户创造出沉浸式的娱乐体验。
此外，数字图像处理技术在安全和监控领域也起着重要的作用。
通过利用计算机视觉算法，数字图像处理技术可以对监控视频进行实时分析和识别，从而提高安全性。
例如，可以利用该技术对人脸进行识别，从而实现出入口的自动化管理。
同时，数字图像处理技术还可以对图像进行加密和水印处理，保护图像的安全性和版权。
随着人工智能的迅猛发展，数字图像处理技术也将迎来更大的发展空间。
人工智能算法的引入将使得数字图像处理技术更加智能化和自动化。
例如，利用深度学习算法，可以实现对图像中物体的识别、分割和跟踪。
此外，数字图像处理技术还可以与其他领域进行交叉应用，如自动驾驶技术中的图像识别、机器人领域中的环境感知等。
然而，数字图像处理技术也面临着一些挑战。
首先，随着图像数据的爆炸性增长，如何高效地存储和处理大规模图像数据成为了一个问题。
其次，图像处理算法的复杂性和计算量也对计算能力提出了更高的要求。
最后，随着隐私意识的提升，数字图像处理技术如何平衡用户隐私和技术发展也是一个需要关注的问题。
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。
数字图像处理技术的发展
数字图像处理技术的发展数字图像处理技术是指将数字信号处理技术应用于图像处理的一种技术。
随着计算机的普及，数字图像处理技术也在不断地发展和完善。
本文将探讨数字图像处理技术的发展历程以及对人类社会的影响。
一、数字图像处理技术的起源数字图像处理技术的起源可以追溯到20世纪60年代，当时从事这一领域的研究人员主要是计算机专家和通信专家。
数字图像处理技术的早期应用主要是在国防、航空航天等领域，例如对飞机进行目标跟踪和识别。
后来，随着计算机图形学、数字信号处理和模式识别等学科的发展，数字图像处理技术逐渐走向了广泛化和深层次的研究。
二、数字图像处理技术的发展趋势1、高清晰度自从数字摄像机、数字相机、智能手机等产品的出现，数字图像处理技术已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。
高清晰度图像逐渐成为了人们享受生活的必需品，常见的有720p、1080p、4K等分辨率。
2、3D图像处理技术数字图像处理技术的一个新的发展方向是3D图像处理技术。
近年来，虚拟现实技术和增强现实技术已经成为了计算机科学领域的热门话题。
数字图像处理技术可以对3D图像进行还原和处理，帮助人们更加真切地感受到虚拟场景和物体。
3、智能化随着人工智能技术的普及，数字图像处理技术也开始向智能化方向发展，例如面部识别技术、图像识别技术等。
智能化的数字图像处理技术可以将图像转化为数据，进而进行模式识别，让计算机更快速地学习和适应。
此外，数字图像处理技术也可以在医疗、安防、自动驾驶等领域发挥更大的作用。
三、数字图像处理技术的应用领域1、医疗领域数字图像处理技术在医疗诊断中已经成为了一种不可或缺的技术。
例如，数字断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和超声等医学设备，都依赖于数字图像处理技术实现影像的生成和分析。
2、安防领域数字图像处理技术在安防领域中也越来越受到重视。
例如，便携式摄像机、固定式摄像机、智能安防监控系统等产品都离不开数字图像处理技术的支持。
数字图像处理技术可以对人脸、车辆等进行自动识别和跟踪，帮助人们更好地把守家园。
数字图像处理技术的现状及其发展方向
数字图像处理技术的现状及其发展方向
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数字图像处理作为一种计算机技术，自上世纪50年代以来就在
不断发展，它能够将视觉和图像信息编码，同时经过对图像的运算处理，从而可以感知和还原它们的精确像素信息。
目前，数字图像处理
技术被广泛应用于图像的采集、显示、储存、融合、编辑、重建和重
构等领域，尤其是多媒体领域，数字图像处理技术一直是关键技术。
伴随着智能时代的潮流，数字图像处理技术也正在不断向前发展，其重点是应用计算机视觉技术和深度学习技术。
首先，计算机视觉技
术可以将普通图像和视频信号数字化和自动化，许多细节通过计算机
自动加工，并有助于更好地检测和分析数字图像；其次，深度学习技
术的应用有助于提高图像检索和图像分类的准确性。
此外，最新的虚拟现实技术和三维建模技术也正在影响着数字图
像处理技术的发展。
例如，可以将真实物体重建为三维立体模型，这
将有助于更好地测量和分析物体的细节，显著提高数字图像的内容和
检索准确性。
综上所述，数字图像处理技术一直是未来发展的趋势所在，它涉
及计算机视觉技术、深度学习技术、虚拟现实技术和三维建模技术等，将大大提高图像检索和图像分类的准确性，并为人们提供更清晰的数
字视野。
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。
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。
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。
数字图像处理技术的研究现状和应用
数字图像处理技术的研究现状和应用随着计算机技术的不断进步，数字图像处理技术也在不断发展壮大。
数字图像处理是通过计算机技术和算法对数字图像进行处理、分析、增强、压缩和编码等技术的总称。
数字图像处理技术的应用非常广泛，在医学、图像识别、安全监控、航空航天、工业检测、农业科学、地质勘探等领域均有广泛应用。
数字图像处理技术的应用与研究非常繁多，现就其中数个具有代表性的领域进行简要介绍。
一、医学图像处理医学图像处理技术是最早应用数字图像处理技术的领域之一。
它的主要应用是对医学图像进行分析和处理，特别是对医学诊断起到非常重要的作用。
目前，医学图像处理技术已经广泛应用于CT、MRI、PET、超声、眼底、X光等多种医学图像的处理和分析，例如对医学影像的改善，肿瘤的自动识别和定位，心电图记录的解释和分析等都是该领域得到的重要应用。
二、图像识别随着智能化的快速发展，图像识别技术也越来越成为研究的热点。
图像识别技术通过对数字图像进行分析和处理，以提取其中的关键图像特征，从而实现对图像内容的理解和掌握。
目前，图像识别技术的应用涵盖了许多领域，例如文字识别、人脸识别、物品识别、行人识别、动物识别等等。
三、安全监控安全监控是数字图像处理技术的一项重要应用。
安全监控技术通过对视频、图像等数字信息的捕捉、分析和处理，实现对事物的监控和警报，为安全生产和生活提供了重要的保障。
现在的安全监控系统可以在不间断的情况下进行广泛的监控和记录，随着计算机技术的进步，安全监控系统将更加完善、一个更高的水平。
四、航空航天在航空航天领域，数字图像处理技术也被广泛应用，例如对航空航天器的遥测图像进行分析和处理，实现对航天器状态的监控和维护。
另外，数字图像处理技术还可以为航空航天领域提供3D重建、目标跟踪等技术支持。
作为一门新兴的技术，数字图像处理技术发展迅速，应用广泛。
目前，数字图像处理技术正在朝着以下几个方向发展。
一、数字图像处理技术的自适应调节数字图像处理技术的自适应调节是指数字图像处理系统根据图像的特点，自动调整图像处理算法和处理参数，以达到最优处理效果。
数字图像处理的应用与时代背景
数字图像处理的应用与时代背景数字图像处理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。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。
20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展，理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。
在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求，促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉（即机器视觉）方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
一、图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。
可用其对有噪图像或退化图像进行去噪或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配。
工具箱中大部分函数均以开放式MATLAB语言编写。
这意味着可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数。
图像处理工具箱在生物测定学、遥感、监控、基因表达、显微镜技术、半导体测试、图像传感器设计、颜色科学及材料科学等领域为工程师和科学家提供支持。
实时图像处理研究背景现状与目的意义
实时图像处理研究背景现状与目的意义1研究背景2实时图像处理系统国内外现状2.1 实时图像处理系统的发展和现状2.2 图像去噪概述3 DSP实时图像去噪的目的和意义1研究背景随着计算机、多媒体和数据通信技术的高速发展，数字图像处理近年来得到了极大的重视和长足的发展，并在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信方面取得了广泛的应用。
同时，人们对计算机视频应用的要求也越来越高，从而使得高速、便捷、智能化的高性能数字图像处理设备成为未来视频设备的发展方向，实时图像处理技术在目标跟踪、机器人导航、辅助驾驶中都得到越来越多的应用。
由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，实时应用环境决定严格的帧、场时间限制，因此实时图像处理系统系统必须具有强大的运算能力。
各种高性能DSP不仅可以满足在运算性能方面的需要，而且由于DSP得可编程性，还可以在硬件获得系统设计的极大灵活性。
近年来，DSP技术的发展不断将数字信号处理领域的理论研究成果应用到实际系统中，并且推动了新的理论和应用领域的发展，对图像处理等领域的技术发展也起到了十分重要的推动作用。
基于DSP的图像处理系统也被广泛的应用于各种领域。
从图像处理技术的发展来看，实时性在实际中有着广泛的应用。
实时图像处理系统设计的难点是如何在有限的时间内完成大量图像数据的处理。
因为要对图像进行实时处理,所以为了实现实时和快速,高效的处理,在这个系统中要求我们的图像处理速度要达到一定的速度，而图像处理的速度是由算法的执行时间、视频输入输出延迟以及外部数据存储器与DSP的数据交换效率等因素决定。
算法执行时间与CPU 速度有关;图像处理的速度既图像处理所要用的时间，它主要是由算法决定的。
算法执行的指令的多少决定了处理速度。
而图像的处理的算法包含有大量的算法指令，为了快速的处理大数据量的多媒体信息，特别是活动图像信息，同时又能灵活的支持多种不同的应用，DSP的应用势在必行。
相比于通用的DSP，用于多媒体应用的专用DSP集成了许多专用模块，这些模块用硬件加速很多通用的多媒体方面的大量算法明晰的处理、实时性强等要求。
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数字图像处理的应用与时代背景数字图像处理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。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。
20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展，理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。
在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求，促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉（即机器视觉）方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
一、图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。
可用其对有噪图像或退化图像进行去噪或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配。
工具箱中大部分函数均以开放式MATLAB语言编写。
这意味着可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数。
图像处理工具箱在生物测定学、遥感、监控、基因表达、显微镜技术、半导体测试、图像传感器设计、颜色科学及材料科学等领域为工程师和科学家提供支持。
它也促进了图像处理技术的教学，它主要包括以下几种方法：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。
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。
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。
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。
二、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：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。
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、水份和农作物生长、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。
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。
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、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喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
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制导，各种侦察照片的判读，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等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。
7、机器人视觉:机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行三维景物理解和识别,是目前处于研究之中的开放课题。
机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人,邮政、医院和家庭服务的智能机器人,装配线工件识别、定位,太空机器人的自动操作等。
8、视频和多媒体系统:目前,电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成,多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。
9、科学可视化:图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具。
10、电子商务:在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。
自20世纪60年代第三代数字计算机问世以后，数字图像处理技术出现了空前的发展，在该领域中需要进一步研究的问题主要有如下五个方面：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。
个人总结：通过数字图像处理的学习，我大体了解数字图像处理技术的概念并初步熟悉了对图像的处理方法。
也许以前对图像处理仅仅停留在把模糊的图像清晰化的理解上，通过本学期的数字图像处理的学习，我可以比较全面地了解图像处理的主要内容及技术方法并能运用一些基础知识解决一些理论上的难题。
我知道了数字图像处理技术绝不是一种简单的手工技术，它是一种应用了数学、计算机等多学科知识的技术。