数字图像处理的现状及其发展趋势
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
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.
3
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。
2020/10/29
2 主要特点 、优点及处理过程
2.1 数字图像处理的主要特点 (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, 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, 成本也高, 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. 因 此, 图像处理中信息压缩的潜力很大。
2020/10/29
2.2 数字图像处理的优点 (1)再现性好 (2)处理精度高 (3)适用面宽 (4)灵活性高
2020/10/29
2.3 数字图像处理过程
常见的数字图像处理有: 图像的采集、数字化、编码 、增强、恢复、变换、压缩 、存储、传输、分析、识 别、分割等
2020/10/29
(1)图像数字化 (2)图像的编码 (3)图像增强 (4)图像恢复 (5)图像分割 (6)图像分析
2020/10/源自文库9
（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. 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。 (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. 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, 这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的 课题.
2020/10/29
(1)第 1 代图像压缩编码阶段( 1985 年以前). 图像压 缩编码算法的研究起源于传统的数据压缩理论. 比较 系统的研究始于 20 世纪 40 年代初形成的信息论, 尽 管当时数字计算机尚未出现, 但其研究与当今数字计 算机所使用的压缩技术有着密切的联系, 许多算法, 如 Huffman 编码等仍有很大的应用价值。 (2)第 2 代图像压缩编码阶段( 1985 年以后). 为了克 服第 1 代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质 量不理想等弱点, 1985 年 Kunt 等人充分利用人眼视 觉特性提出了第 2 代图像压缩编码的概念.
2020/10/29
3 . 4 图像分割 图像分割是图像处理中的一项关键技术, 自 20 世
纪 70 年代起一直受到人们高度重视, 并在医学、工 业、军事等领域得到了广泛应用. 常用的分割方法主 要分为基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法 2 类. 此外, 随着各学科的发展出现了一些结合某种特定 理论的分割方法.
图像提取技术的发展过程经历了以下 4 个发展阶 段: ( 1)萌芽阶段. ( 2)初期阶段. ( 3) 飞跃阶段. ( 4)分 化阶段
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 . 5 图像分析 图像分析从图像中抽取某些有用的度量、数据或信
息, 目的是得到某种数值结果, 它主要是提供关于被分 析图像的一种描述, 既要利用模式识别技术, 又要利用 关于图像内容的知识库, 即人工智能中关于知识表达 方面的内容. 图像分析需要用图像分割方法抽取出图 像的特征, 然后对图像进行符号化的描述, 这种描述不 仅对图像中是否存在某一特定对象作出回答,还要对 图像内容作出详细描述
2020/10/29
3 存在的问题和未来的方向
经过近 90 年的发展, 特别是第 3 代数字计算机问世后, 数字 图像处理技术出现了空前的发展, 但存在一定的问题, 具体体现 在以下 5 个方面: ( 1)在提高精度的同时着重解决处理速度的 问题, 巨大的信息量和数据量和处理速度仍然是一对主要矛盾; ( 2) 加强软件的研究和开发新的处理方法, 重点是移植其他学 科的技术和研究成果; ( 3)边缘学科的研究(如人的视觉特性、 心理学特性的研究的突破)促进图像处理技术的发展; ( 4)理论 研究已逐步形成图像处理科学自身的理论体系; ( 5)建立图像 信息库和标准子程序, 统一存放格式和检索. 图像信息量和数据 量大, 若没有图像处理领域的标准化, 图像信息的建立、检索和 交流将是一个极严重的问题, 交流和使用极不便, 造成资源共享 的严重障碍.
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
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。
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.
3
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。
2020/10/29
2 主要特点 、优点及处理过程
2.1 数字图像处理的主要特点 (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, 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, 成本也高, 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. 因 此, 图像处理中信息压缩的潜力很大。
2020/10/29
2.2 数字图像处理的优点 (1)再现性好 (2)处理精度高 (3)适用面宽 (4)灵活性高
2020/10/29
2.3 数字图像处理过程
常见的数字图像处理有: 图像的采集、数字化、编码 、增强、恢复、变换、压缩 、存储、传输、分析、识 别、分割等
2020/10/29
(1)图像数字化 (2)图像的编码 (3)图像增强 (4)图像恢复 (5)图像分割 (6)图像分析
2020/10/源自文库9
（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. 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。 (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. 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, 这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的 课题.
2020/10/29
(1)第 1 代图像压缩编码阶段( 1985 年以前). 图像压 缩编码算法的研究起源于传统的数据压缩理论. 比较 系统的研究始于 20 世纪 40 年代初形成的信息论, 尽 管当时数字计算机尚未出现, 但其研究与当今数字计 算机所使用的压缩技术有着密切的联系, 许多算法, 如 Huffman 编码等仍有很大的应用价值。 (2)第 2 代图像压缩编码阶段( 1985 年以后). 为了克 服第 1 代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质 量不理想等弱点, 1985 年 Kunt 等人充分利用人眼视 觉特性提出了第 2 代图像压缩编码的概念.
2020/10/29
3 . 4 图像分割 图像分割是图像处理中的一项关键技术, 自 20 世
纪 70 年代起一直受到人们高度重视, 并在医学、工 业、军事等领域得到了广泛应用. 常用的分割方法主 要分为基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法 2 类. 此外, 随着各学科的发展出现了一些结合某种特定 理论的分割方法.
图像提取技术的发展过程经历了以下 4 个发展阶 段: ( 1)萌芽阶段. ( 2)初期阶段. ( 3) 飞跃阶段. ( 4)分 化阶段
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 . 5 图像分析 图像分析从图像中抽取某些有用的度量、数据或信
息, 目的是得到某种数值结果, 它主要是提供关于被分 析图像的一种描述, 既要利用模式识别技术, 又要利用 关于图像内容的知识库, 即人工智能中关于知识表达 方面的内容. 图像分析需要用图像分割方法抽取出图 像的特征, 然后对图像进行符号化的描述, 这种描述不 仅对图像中是否存在某一特定对象作出回答,还要对 图像内容作出详细描述
2020/10/29
3 存在的问题和未来的方向
经过近 90 年的发展, 特别是第 3 代数字计算机问世后, 数字 图像处理技术出现了空前的发展, 但存在一定的问题, 具体体现 在以下 5 个方面: ( 1)在提高精度的同时着重解决处理速度的 问题, 巨大的信息量和数据量和处理速度仍然是一对主要矛盾; ( 2) 加强软件的研究和开发新的处理方法, 重点是移植其他学 科的技术和研究成果; ( 3)边缘学科的研究(如人的视觉特性、 心理学特性的研究的突破)促进图像处理技术的发展; ( 4)理论 研究已逐步形成图像处理科学自身的理论体系; ( 5)建立图像 信息库和标准子程序, 统一存放格式和检索. 图像信息量和数据 量大, 若没有图像处理领域的标准化, 图像信息的建立、检索和 交流将是一个极严重的问题, 交流和使用极不便, 造成资源共享 的严重障碍.
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