数字图象处理

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数字图象处理范文第1篇

关键词:识别;图象处理;去噪;增强;复原;分割

A Survey of the Basic Principles in Digital Image Processing Technology

PAN Zhen-gan1,2, GONG Sheng-rong1

(1.School of Computer Scinence & Technology, Soochow University, Suzhou 215006, China; 2.Certer of Network, Suzhou University of Scinence & Technology, Suzhou 215009, China)

Abstract: If the corresponding contents of blurry source materials are difficult for naked eye to identify, it is feasible to preserve the materials and carry out history research by inputting the digital images of source materials into a computer, disposing the images with the technology of noise removal, enhancement, restoration, segmentation and reverting them to the effect of visibility.

Key words: identify; image processing; noise removal; enhancement; restoration; segmentation

一些历史档案和资料具有很高的研究价值,对于研究该地区当时的经济和文化背景有很大的作用,但是因为年代久远,其纸质或布质的材质因为时间原因,使得写在上面的图案和文字资料都模糊不清,有些肉眼已经很难分辨出具体内容,对于历史和研究都是很大的损失,用数码相机将这些纸质或布质材质的资料拍摄下来输入计算机,将原始的资料变为数字图象,再用数字图象处理的方法将其处理还原,以达到人眼可以看清内容,进行研究的效果。

用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储到计算机中,以数字格式存放的图像称为数字图像(digital image)。数字图像处理(digital image processing),就是利用计算机对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取等理论、方法和技术,将原始资料清晰化,改善图象的质量,使人的肉眼可以看清这些图象,从而得以保存和研究的目的。由于图像处理是利用计算机硬件和软件实现的,因此也被称为计算机图像处理(computer image processing)。

数字图象处理一般有两种基本的方法:一种方法是在图象的空间域中处理,即在图象空间中对图象本身直接进行各种处理优化,达到改善图象质量的目的;另一种方法是把空间图象进行某些转化,从空间域转到频率域中,再在频率域中进行各种处理,然后再变回到图象的空间域,形成处理后的图象,从而达到改善图象质量的目的。

1 去除噪声

原始实体资料变为数字图象在计算机中进行处理的时候,可能会产生各种各样的噪声,这些噪声可能是在进行数字转换过程中,因为输入设备的原因产生,也可能在对数字图象的处理中产生,噪声不一定是真实的声音,可以理解为影响人的视觉器官或系统传感器对所接收图象源信息进行理解或分析的各种因素。不同原因产生的噪声,其分布特性也不完全相同,根据噪声和信号的关系可将其分为两种形式:1)加性噪声,此类噪声与输入图象信号无关,含噪图象表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y);2)乘性噪声,此类噪声与图象信号有关,含噪图象表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y)。噪声对图象处理十分重要,如果图象伴有较大噪声,它会直接影响到图象处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出的全过程甚至输出结果,因此,在进行数字图象处理的时候,首先需要对目标图象进行去除噪声的工作。

1.1 均值滤波器

采用邻域平均法的均值滤波器适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。邻域平均法是空间域平滑技术。对于给定的图象f(x,y)中的每个像点(x,y),取其邻域Sxy,设Sxy含有M个像素,取其平均值作为处理后所得图像像点(x,y)处的灰度。

1.2 自适应维纳滤波器

它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=E[(f(x,y)- f^(x,y))2]最小。

1.3 中值滤波器

基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换。其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点,对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。

1.4 小波去噪

小波变化具有高斯分布的特性,根据信号小波分界的特点,对信号的小波系数设置一个阈值,大于这个阈值的小波系数由信号变换得来,同时含有信号和噪声的变换结果,而小于这个阈值的小波系数则完全由噪声变换而来,应该去掉这些系数。这样就可以达到降低噪声的目的。同时由于这种方法保留了大部分包含信号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。利用小波分析的理论可以构造一种既能够降低图象噪声,又能保持图象细节信息的方法。

2 图象增强

很多历史资料由于材质和时间的原因,整幅图片色泽偏暗,亮度范围不足或非线性等因素造成对比度不足,影响观看效果,结合人眼对灰度的感觉,如果相邻两个物体目标灰度相差比较小,超过人眼对灰度差的感知能力,人眼就无法区分这不同的两个物体,从而导致无法看清楚图片,这就需要对图片做出一些处理,使图片的灰度差和整体色泽有所改善,以达到人眼观看的效果。图象处理的原始目的就是改善图象,使看不清的目标能够看得清楚,因此,对数字图象识别分析的全过程,都要求图象得到改善以适应人的肉眼,为了达到这个目的,除了首先需要去除噪声之外,还需要分辨灰度细节,解决灰度的扩展和图象鲜明化问题。

图象改善最常用的方法是图象增强,图象增强要改善图象的视觉效果,把图象处理成为适用于计算机分析或控制的某种形式,图像增强按特定的需要突出一幅图像的某些信息,同时,削弱或除去某些不需要的信息的处理方法,以达到改善图象的目的。图象增强并不能完全满足原始图象的一些视觉特性,为了达到图象增强的效果,图象往往会发生变化,产生畸变,但是对人的肉眼的感觉而言,畸变后的图象反而比原始图象更加清晰,观感也更舒服,因此,图象增强不顾及原始图象是否发生了畸变,只以符合肉眼观感和找出特征为条件,图象增强内容包括:去除图象噪声,抽取图象中某些目标轮廓,图象的勾边处理,提取图象中的特征等技术,通过直方图均衡化技术来实现图像增强,首先就是对原图像通过离散函数进行直方图处理。得到原图像的直方图后,根据均衡化的变换函数通过计算得到所需要的增强效果的图像的直方图,分析图像增强的点处理、空间域滤波、频域滤波、代数运算。用直方图均衡化的算法增强灰度图像,达到了图象增强的目的。

3 图象复原

有些图象因为质量变坏,导致图象模糊不清,或图象有干扰等现象,这种情况叫做图象退化,根据图象退化的原因建立一个退化模型,以该模型为基础依据,运动各种反退化处理方法,使复原后的图象符合某些要求和条件,图象的质量得到改善,这样的方法叫做图象复原。图象复原和图象增强的目的相似,都是为了改善图象的视觉效果,令其符合人肉眼的视觉要求,但二者并不等同,图象增强不用考虑图象畸变或退化的原因,更多的依据主观判断利用各种技术进行处理,达到增强图象的视觉效果,满足人视觉系统的要求,不用考虑增强后的图象是否失真,只要满足肉眼观感就可以,而图象复原是根据图象产生畸变或退化的原因,建立相应的数学模型,从畸变或退化的图像信号中提取所需的相关信息,并找出一种相应的逆过程处理方法,从而恢复图象的本来面貌。图像复员的过程实际是设计一个滤波器,从已经退化的图像中计算得到真实图像的估计值,并国际预先规定的误差准则,使其最大程度的接近物体的原始真实图像

图象复原是根据退化原因,建立相应的数学模型,从被污染或畸变的图象信号中提取所需要的信息,沿着使图象降质的逆过程恢复图象本来面貌。实际的复原过程是设计一个滤波器,使其能从降质图象g(x,y)中计算得到真实图象的估值f(x,y),使其根据预先规定的误差准则,最大程度地接近真实图象f(x,y)。

象平面所得图像为H[f(x,y)],加性噪声n(x,y),实际所得的退化图象g(x,y)模型函数是g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y),其中H[・]是综合所有退化因素的函数。

4 图象分割

图像作为一个整体,有丰富的内容和色彩,我们所需要的目标和背景与整幅图像融为一体,不利于进行图像处理,因此,先将图象划分成若干个与物体目标相对应的区域,根据目标和背景的先验知识,对图象中的目标与背景进行标识、定位,将目标从背景或其他伪目标中分离出来,这种方法称为图象分割。

图象分割而成的区域所包含的信息包括了分区分割和对各分区的描述,利用这些区域中所包含的部分特征,例如灰度差别、局部纹理差别、彩色差别、局部统计特征或局部区域的频谱特征的差别等,可以用来区分整幅图象中不同的目标物体,这些区域称为感兴趣区。因为我们是利用现有图象信息中的部分特征去进行区域分割,所以这样的分割方法并不具有通用性。

理论上来说,图象分割有两个原理,一是在图象中,找出有代表性的物体的边缘,利用边缘信息把整幅图象分割为各个感兴趣区;二是从图象中找出具有相似特征的物体区,将这些物体区的外轮廓作为边缘,根据特征相似度的准则进行划分。

三种分割方法:

基于阈值的分割,这是一种最常用的区域分割技术,阈值是用于区分不同目标的灰度值。在图象只有目标和背景的情况下,只需选取单阈值分割,将图象中每个象素的灰度值和阈值比较,灰度值大于阈值的象素和灰度值小于阈值的象素分别归类。如果图象中有多个目标,就需要选取多个阈值将各个目标分开,这种方法称为多阈值分割。阈值分割的结果依赖于阈值的选取,确定阈值是阈值分割的关键。

基于区域的分割,有两种基本形式:区域生长和分裂合并。前者是从单象素出发,逐渐合并以形成所需的分割结果。后者是从整个图象出发,逐渐分裂或合并以形成所需要的分割结果。与阈值方法不同,这类方法不但考虑了象素的相似性,还考虑了空间上的邻接性,因此可以有效地消除孤立噪声的干扰,具有很强的鲁棒性。而且,无论是分裂还是合并,都能将分割深入达到象素级,因此可以保证较高的分割精度

基于边缘的分割,是利用不同区域间象素灰度不连续的特点检测出区域间的边缘,从而实现图象分割。边界的象素灰度值变化往往比较剧烈。首先检测图象中的边缘点,在按一定策略连接成轮廓,从而构成分割区域。

5 结束语

很多文献和资料因为年代久远导致字迹模糊,内容无法识别而失去其历史和研究价值,用数字图象处理的方法将其处理还原,以达到人眼可以看清内容,进行研究的效果。因此可以看出,数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起其它简单的模拟操作的方法,也更容易实现。

参考文献:

[1] 容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.

[2] 边肇祺.模式识别[M].2版.北京:清华大学出版社,2000.

数字图象处理范文第2篇

关键词：虚拟现实；数据采集；档案数字化

中图分类号：TP311.1文献标识码：A 文章编号：

the Application and Research ofWorkflow Model in the Construction of Digital Estate Management

System

SUN De-chao, SHEN Xu-dong

(Ningbo real estate property section, Ningbo315100, China)

Abstract: This article takes the paper file digitization as a starting point, through the establishment based on digital image's three dimensional file virtual system model, utilizes the technology of imagery processing, WEB application and virtual reality and so on, realizes the function of the digital image gathering input, processing, the memory and the three dimensional virtual call, and this function supports the B/S pattern .

Key Words: Virtual reality; Data acquisition; File digitization

1 引言

信息技术的快速发展与广泛应用给档案工作带来新的契机和新的研究课题。档案作为一种原生的信息资源，其重要性正日益凸显出来，采用先进的信息技术对档案进行管理，开展档案数字化系统建设势在必行。目前国外的档案数字化建设在档案管理信息系统的建设方面比较成熟，关于网络环境下的数据库、搜索引擎、检索服务、信息资源共享、三维虚拟等方面技术在档案管理中的应用研究比较活跃，已经达到新的。相比较，国内的档案数字化建设相对滞后，在档案管理信息系统的建设方面尚处在起步的阶段， WEB技术与虚拟现实技术方面在档案管理中的应用非常局限，虽有虚拟档案馆一词，但仅仅停留在展示方面，还未真正达到有效虚拟管理作用的目的，有关档案管理的三维虚拟现实方面的课题研究刚处在起步阶段。因此，建立档案管理的三维虚拟现实系统有重要的现实应用，将对档案管理模式产生深远的影响与变革。

目前中国许多档案部门着手进行挡案的数字化工作，档案整理工作量庞大，设计一套有效的档案数字化模型是非常必要及时的，对档案数字化工程的推进有着非常重要的意义，通过数字图象三维虚拟系统模型的建立，可保护实物档案形成电子档案，有助于电子查阅和网上浏览，降低办公成本，提高档案管理效率，而且使用直观方便，接近现实世界。

2 系统实现

2.1 主要内容介绍

系统深入研究档案数字化进程中的档案三维虚拟现实管理问题，包括纸质档案的拍摄或扫描采集录入系统与档案电子库房的三维虚拟管理如虚拟档案袋与档案架的创建、上架下架位置排列与虚拟档案袋的调阅等问题，充分利用理论、硬件、软件与技术应用相结合，对档案的三维虚拟现实管理方面进行独特而全面的研究。

系统主要运用Visual Studio 2005和.Net框架建立一套基于B/S模式的数字图象三维虚拟现实系统模型，主要分成两大块：电子档案数字图象的采集录入系统与三维档案虚拟现实系统。系统实现工作流程如图1所示。

图1 系统工作流程

电子档案数字图象的采集录入系统主要是通过录入系统程序客户端运用USB接口控制技术控制数码相机或高速扫描仪进行档案纸质材料的拍摄或扫描录入，以TIFF/JPEG等主要图象格式进行数字图象的分布式存储并上传到文件目录服务器与数据库服务器，为三维虚拟现实管理系统提供数据来源；三维虚拟现实系统主要建立三维虚拟档案袋与虚拟档案库，根据档案的空间位置信息与上架信息，通过虚拟档案袋载入数字图象信息，自动形成三维图形展示的档案库房密集架直观图，通过该图可以直接定位档案的具置，可以直接对该卷电子档案进行操作，如调阅、迁出、销毁、借阅登记等，实现三维电子档案的模拟实物查询与操作，以简化档案管理的业务工作环节。

2.2 关键技术

(1)USB接口控制数码相机技术：支持JPEG、GIF、PDF、BMP、DWG、DXF、TIFF等多种图象格式，支持黑白二值、灰度和彩色拍摄或扫描录入，支持多种数码相机或高速扫描仪的录入接口，支持远程服务应用，能进行拍摄或扫描模板及参数的设置。

（2）数字图象处理、图象存储安全与图象压缩技术：能对图象进行缩小放大、去噪去污等处理，以保证图象质量；鉴于档案种类繁多，数据量庞大，考虑到虚拟现实管理的实时性与快速性，本系统具有高效图象处理的功能，并采用LZW无损压缩算法对彩色数字图象进行高比例无损压缩存储，以满足数字图象访问速度的需要，具有良好的实时性、扩展性和伸缩性。

（3）虚拟电子档案袋建立技术：将文本数据与图象数据关联，存取在虚拟电子档案袋中，形成完整的电子档案；

（4）三维虚拟现实技术：能形象逼真地模拟档案的查询与调阅；三维虚拟现实提供电子库房虚拟管理和虚拟档案的调档查阅，具有生动逼真和模拟实物档案管理的效果。同时，具有虚拟档案位置信息大变动调整速度比实物档案位置信息大变动快的得多。。

（5）数据库存取与数字多媒体技术：能实现图象文件的分布式存储 ，能快速读取图象数据；支持声音，实现多媒体漫游；

3 结论

该系统针对数字化档案工程，提出了用三维虚拟现实技术、USB接口技术、图象处理技术和WEB技术相结合来解决电子档案数字图象采集、存储、三维虚拟调阅等问题的方案，给档案数字化管理提供了有力的应用工具，有利于信息共享，大大提高了数字化效率,图2为系统在宁波数字化档案管理使用过程中虚拟现实的图片。该作品具有较好的前瞻性和实用性，不仅局限于档案领域，可以扩展到多种行业多种领域，具有很好的使用价值、社会效益和市场前景。

图2 虚拟现实系统

参考文献

[1] 胡西伟.基于三维动画与虚拟现实技术的理论研究[D].武汉大学硕士论文,2005,4.

[2] 古玲,苑志勇.基于B/S结构的档案管理信息系统研究贝华[J].华中科技大学学报,2005,1.

数字图象处理范文第3篇

【关键词】图像处理 聚焦算法 对比分析 判定函数

自动图像聚焦技术的本质是保证图像测量值精确可靠，该技术可以代替传统的人眼观察法。该领域作为可视精密仪器研发的基础部分，一直被国内外学者争相重视。自动图像聚焦技术原理为测距法的改进，测量对象同聚焦镜间的距离；也可利用图像的灰度特性进行分析，从而间接获取距离值。其中，利用图像灰度反应距离的方法可通过光学法或者基于自动聚焦判定函数的图像处理方法得以实现。

经过试验研究总结，合理的自动聚焦判定函数应具备如下特性，即：低复杂性、高灵敏性及偏离可忽略性。低复杂性指判定函数形式简洁，计算量低，计算耗时短；高灵敏性主要指待判定数据在自动聚焦位置的数字变化灵敏性；偏离可忽略主要指计算推理得到的位置同试验测量位置相同。自动聚焦函数的性质取决于判定函数的类型，本文着重对几种主流的自动聚焦判定函数进行了比对，综合评价了不同判定函数的特性。

1 自动图像聚焦判定函数

光学基本理论表明，成像系统均可视为一个理想的高斯理论成像机制。根据牛顿光学理论可得，一个完整的成像机制主要受制于物距、像距及焦距的单独或联合变化，通过调节三个参量间的关系以实现实物与物像间的共轭关系。共轭程度决定了成像的品质。焦距合理时，图像的灰度才最理想，这也是自动聚焦判定的基本原理。目前，使用较为广泛的自动聚焦判定函数主要有以下几类，即：灰度梯度判定函数、熵函数、频域判定函数。

1.1 灰度梯度判定函数

灰度法是将判定函数经过处理，通过像素反应出的灰度差别反推成像品质。其基本原理为：设定成像内某点（x ， y）位置的成像灰度值为g（x ， y），成像尺寸为M×N。则相应的灰度梯度判定函数主要有以下几类，即：灰度起伏变化判定函数，该方法主要判定成像灰度值得变化趋势，用K1表示；灰度变化绝对值判定函数，该方法与上述方法基本相同，主要适用于单一型背景成像，用K2表示；梯度向量判定函数，该函数主要反应灰度梯度变化总和，通过梯度标量值反应灰度变化情况，用K3表示；梯度向量方判定函数，该判定函数将梯度变化值平方后作为灰度对比依据，用K4表示；罗伯特判定函数，该函数涵盖了判定对象外的像素点作为灰度评判依据，用K5表示；牛顿-拉普拉斯方法，该判定方法较罗伯特法更为精准，使用了判定对象周边的四个像素点进行灰度判定，用K6表示。

1.2 成像信息熵函数

假定成像内各像素位置相互独立，不考虑像素坐标方位的条件下，依据信息熵函数的定义，有如下计算公式：

K7=-Σpilogb（pi）

式中：pi表示像素内某一灰度出现的概率；b一般为2。

1.3 频域判定函数

频域判定函数本质是借助傅里叶变换法将空间几何分布形式的成像转化到空间频域上，用空间频域表示形式代替成像内像素的几何位置。最后，根据空间频域内频率较高部分占据的比重作为成像清晰度判定的基本根据。具体的判定函数表达式如下：

K8=Σ・ΣG（X，Y）-φ

式中：G（X，Y）表示傅里叶变换矩阵函数；φ表示对应阈值，在通常计算中，取1；坐标（X，Y）表示成像在二维空间频域内对应的变量。

1.4 其他判定函数类型

除了上述提到的几种较为常用的判定函数以外，还有如下几种方法也时有出现。其中以小波理论为基础而提出的小波变换方法，该方法计算形式与二维傅里叶变换较为相似，小波分析法的主要优势体现在能够在不同空间下，根据不同分辨形式对成像进行分析。和二维傅里叶变换法相较而言，小波变换具有更加广阔的应用范围且在相同条件下具备更高的灵敏性。但是小波变换法尚且处于开发阶段，还未发展完善为一套完整的计算理论。

2 求解难度分析

聚焦函数运算复杂度的分析是根据采用光学CCD高分辨率摄像机对某图片进行拍摄操作，自动聚焦操作通过调节摄像机焦距镜头的前后距离以实现对图像的自动聚焦，前后距离调节采取微调方式，微调单位设为0.02mm。为了突出合理聚焦位置的图像特性，在最佳聚焦位置的前后分别采集5个未聚焦及5个超聚焦成像结果。连同最佳聚焦成像结果，共计11张成像结果。拍摄图像尺寸规格均为768pixel×576pixel。本文中的对比分析依照获取的11张成像结果为蓝本，成像结果序号编制依照尚未聚焦――最佳聚焦――超聚焦的顺序进行。由于计算量偏大，导致前期处理及运算阶段耗费的时间在不同类型的计算机上运算时间差异较大，但对于同一台计算机而言，复杂运算的耗时量较简单运算必然增加。为了科学比较各方法计算的复杂性，函数运算中根据时间按照：加减、乘除、方次、开方、对数依次排列。经计算表明，各判定函数及计算方法对应的复杂度排序如下，即：K1、K3、K5、K2、K6、K4、K8、K7。

3 结语

本文采用不同判定函数及计算方法对自动图像聚焦算法结果进行了比对，经过试验结果总结发现：根据成像像素灰度值对应的信息熵函登蠼獾木劢刮恢媒喜睿并且耗时长，不适合进行图像的自动聚焦判定；采用成像灰度值起伏变化判定函数，计算耗时最少，但计算结果离散性较大，不容易确定最终位置，因此也无法选作自动聚焦判定函数；梯度向量判定方式和罗伯特法相较而言，二者变化稳定，但罗伯特法耗时较长；傅里叶变换法运算量较大，但在灵敏性方面优势显著；梯度向量方判定函数及牛顿-拉普拉斯法在灵敏性方面均较突出。

参考文献

[1]李全勇，李亨.基于数字图像处理的自动对焦算法的比较与分析[J].电脑知识与技术，2013，9（35）：8061-8063.

[2]海洁，杜海龙，邓小鸿.基于快速混沌置乱的音棒型医学图像加密算法[J].计算机应用，2015，35（02）：432-433.

数字图象处理范文第4篇

关键词：数字图像处理技术；基本原理；应用

中图分类号：TN911.73 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 10-0000-01

The Principle and Applications

of Digital Image Processing Technology

Yang Tao,Hu Dayong

(Daqing Oilfield Communications Company New Technology Development Center,Daqing163453,China)

Abstract:This paper on digital image processing techniques are outlined,and digital image processing techniques the basic principles of the analysis presented on this basis,the application of digital image processing technology.

Keywords:Digital image processing technology;Basic principles;Application

一、数字图像处理技术的概述

数字图像处理及时是指通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原以及分割和提取等特征的处理的方法和技术。该技术是伴随着计算机和数学的发展以及广泛的农牧业、林业、环境和军事等行业的发展而产生的。数字图像处理技术又叫计算机图像处理及时，它最早出现在20世纪50年代，数字图像处理技术作为一门专业的学科则是在20世纪60年代初。一般情况下，该技术主要运用于以下三个方面：一个是提高图像的视觉感质量，进行图像的亮度、色彩的调节，对图像进行几何变换等；一个是用于提取图像中所包含的某些特征或者特殊的信息，为计算机分析图像提供便利；还有一个则是进行图像数据的变换、编码和压缩，方便图像的存储和传输。其常用的处理方法主要是图像的变换、图像编码的压缩、图像的增强和复原以及图像的分割、描述和分类等。随着数字图像处理技术的不断发展，目前该技术被广泛的应用到各个领域当中，如航天和航空技术、生物医学工程和通信工程等，其发展前景非常广阔。

二、数字图像处理技术的基本原理

（一）去除噪声

数字图像处理技术的方法之一就是去除噪声，该方法的原理主要是：

1.均值滤波器。通过领域平均法的均值滤波器来去除图像中的噪声颗粒，这种方法主要是采用的空间平滑技术。2.自适应维纳滤波器。它能够根据局部的方差来调整滤波器的输出，其方差越大，滤波器的平滑作用就越明显。3.中值滤波器。其基本原理是把数字图像的值用该点的一个领域中各点值得中值代换，从而实现去除噪声的效果，它是一种极为有效的方法。

（二）图像增强

数字图像处理技术中最常用的方法之一就是图像增强技术，它能够改善图像的视觉效果，把图像处理成适用于计算机分析或者控制的某种形式，同时，它也可以消弱或者除去一些不需要的信息，从而达到改善图像的目的。图像增强的内容主要包括：除去图像噪声，抽取目标轮廓以及图像的勾边处理等等，以此来通过直方图均衡化技术实现图像增强效果。

（三）图像复原

图像复原是针对图像退化现象而提出来的，所谓图像退化是指图像因为质量变坏而导致图像模糊不清，因此，根据图像退化的原因来建立一个退化模型，运用各种处理方法，让复原后的图像符合某些要求，从而使的图像的质量有所改善，图像复原的目的也是为了改善图像的视觉效果，满足对图像的视觉要求。另外，从被污染或者畸变的图像信号中提取所需要的信息，将图片恢复到本来的面貌，实现图像质量的优化。

三、数字图像处理技术的应用

（一）HDTV高清晰度电视

随着电视技术的不断发展，人们对电视图像的要求越来越高，新一代的高清晰电视逐渐产生，它比普通的电视要大4到5倍，它的实现是数字图像处理技术被广泛应用的实例之一，它不需要研制许多摄像和显示的新器件，但是它需要利用数字处理技术对图像的压缩和传输来实现HDTV在传输线路中的传输和再现。

（二）多媒体系统中的数字图像技术

多媒体技术是目前广泛应用与社会生活的各个方面的技术之一，它主要是通过对图像的动态处理，实现图像、图形以及声音和文字的综合使用，来实现它的效果。数字图像处理技术被广泛的应用到其中，它需要对数字图像进行必要的处理，比如图像压缩技术和增强技术等等，从而活跃图像，增强效果。数字图像处理技术在多媒体技术中的广泛应用，是对多媒体技术的进步和发展。

（三）通信技术

数字图像处理技术在通信方面的应用主要有：图像传输、电视电话和电视会议等，数字电视的处理技术在这些方面的应用主要是通过图像的压缩方法来实现的。

除此之外，数字图像处理技术还广泛的应用到了宇宙的探测技术当中，它需要利用数字图像处理技术来获取大量的星体照片。另外航空遥感和卫星遥感图像也需要用图像的处理技术来帮助实现。

总之，数字图像处理技术的应用是非常广泛的，除了上述讲到的应用之外，它还广泛的应用于军事、视频以及工业生产当中。可以说，数字处理技术是其他任何技术都不能取代的，它对我们的社会生活有着不可缺少的意义和作用。

四、结束语

综上所述，数字图像处理技术的应用是非常广泛的，随着社会经济以及各项技术的不断发展，数字图像处理技术也将得到不断的完善和进步，同时也将运用到更多的行业当中。

参考文献：

[1]高守传,姚领田.VisualC++实践与提高――数字图像处理与工程应用篇[M].北京:中国铁道出版社,2006,6

[2][美]RafaelC.Gonzalez,RichardE.Woods,StevenL.Ed-dins,阮秋琦.数字图像处理(MATLAB版)――国外电子与通信教材系列[M].北京:电子工业出版社,2006,4

[3][美]Castleman,K.R,.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2002,2

数字图象处理范文第5篇

【关键词】数字图像处理；内容；特点；关键技术；应用；展望

【中图分类号】TP391.41【文献标识码】A【文章编号】1672-5158（2013）02-0129-02

1.数字图像处理技术的内容及特点

1.1 研究内容

不管应用到哪个领域的图像处理图像数据都要输入、加工和输出图像，其研究内容：

（1）获取、表示和表现图像――把图像信号转化为计算机可以识别的形式，并把数字图像显示和表现出来。

（2）图像复原――已知图像发生退化的缘由时，对图像进行修复，关键是建立退化模型。复原是以模型和数据的图像恢复为基础，消除退化的影响。

（3）图像增强――对图像质量的常规改善。当不知道图像退化原因时，还可用此技术比较主观的改善图像。

（4）图像分割――人类视觉系统可以轻松地将观察到的对象区分开来，但计算机却很难。分割的基本问题目前是将各种方法融合使用，以此提高处理的质量。

（5）图像分析――检测和测量图像中的目标，获取其客观信息，是从图像到数据的过程。

（6）图像重建――指从数据到图像的处理。

（7）图像压缩编码――为减少数据容量、降低数据率、压缩信息量，在不影响其效果的前提下减少图像的数据量。

1.2 数字图像处理技术的特点

（1）图像再现性好――不会因为对图像的变换操作而影响到图像质量；

（2）图像处理精度高――可以将图像数字处理为任意大小的数组；

（3）适用面宽――来自不同信息源的图像被变换为数字编码形式后，都可以用数组来体现灰度图像。

（4）灵活性高――图像处理可完成线性及非线性处理。

2.应用领域

数字图像处理技术被应用到越来越多的领域中，如医疗保健、航空航天、交通通信、军事、工业、农业、林业等。下面选取几方面进行分析：

（1）试听资料证据――视听资料证据是重要的诉讼证据，在司法诉讼活动中发挥着越来越重要的作用，数字图像处理技术是视听资料证据中图像证据资料技术性司法鉴定的常用手段，是图片原始性、真伪性、相关性认定的基本方法，如名捕监控录像模糊图像处理系统，该系统是手印、足迹、枪弹痕迹、工具痕迹、印章检验、文件检验以及录像带处理等痕检、文检、视频图像处理工作的必备工具；以及实时视频降噪仪，能够实时处理现场录像流，增强视频的清晰度，该在录像安全系统中加强监视录像的清晰度，或者在警方实地调查拍摄录像后回到警署再进行降噪。

（2）电子商务――当前的电子商务中，图像处理技术也大有可为，如身份认证、产品防伪和水印技术等。

（3）军事公安领域――军事的目标是侦察、制导和警戒系统和自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章和人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等。而数字图像处理技术将数码摄影和图像处理技术结合起来以其独特的优势在公安领域中逐步开始担当重任，在刑事摄影、档案管理、痕迹检验、文件检验、法医、物证提取以及公安教学或宣传中发挥着巨大作用，为广大的公安人员开阔了视野、拓展了思维空间，为执法的公正性提供了有力保证，应用提高了工作效率，减少了人、财、物的消耗，大大提高了工作效率。

（4）智能交通――图像处理具有算法柔性大、适应能力强等特点，在智能交通系统中取得了广泛的应用价值，例如车牌识别（车牌定位、车牌倾抖校正与字符分割、车牌字符识别变换等）和车辆检测与跟踪系统（包括感兴趣区域提取、车辆检测、车辆跟踪等），智能车辆导航、车型识别、交通控制等。

（5）航空航天通信――包括图像传输、电视电话和视会议等，主要是进行图像压缩甚至理解基础上的压缩。

（6）遥感技术――航空航天和卫星摇撼图像获取中和获取后都要用图像处理技术进行加工处理，提取出有利用价值的信息。主要用来对地形地质、矿藏资源搜索以及农业、水利、森林和海洋等资源调查研究，对自然灾害进行预测预报、检测环境污染、处理气象卫星云图以及识别地面军事目标。

（7）生物医学领域――图像处理在医学界的应用非常广泛，图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像等，临床诊断和病理研究中都大量接住了图像处理技术。它的直观、安全方便、无创伤的优点受到医生和患者的青睐。

（8）工业生产中的应用――在生产线中对产品及部件进行无损检测

（9）机器人视觉――机器视觉相当于智能机器人的重要感觉器官，可以对三维景物进行理解，医院、工厂、邮政以及家庭中的智能机器人，识别和定位装配线工件，太空机器人的自动操作。

（10）视频及多媒体系统――目前，电视制作系统中广泛使用图像处理、变换和合成技术，使电视效果更佳。在多煤体系统中广泛使用静止图像和动态图像的采集、处理、存储、传输和压缩，以达到使用者的目的。

（11）科学可视化――图像处理和计算机图形学的紧密结合，使科学研究得各个领域有了更为新颖的研究工具。

（12）宇宙探测――由于探索太空的需要和太空技术的快速发展，需要用数字处理技术来处理从外太空获取的大量星体照片。

（13）地质勘探――近年来发展起来的以数字图像处理技术为基础、综合多门学科知识的地学信息处理新技术的多源地学信息综合图像处理，使用一些特定的图像处理方法，实现了多源地学信息综合图像处理，用来辅助地质填图，构造地质研究，进行寸产资源的预测和评估，成为当前地质工作者正在研究和探讨的一个问题。

由图像处理技术在以上几个领域中的应用可以看出，图像处理技术在各领域中的重要程度：计算机图像生成技术在航空航海中可以充当仿真训练系统，还可以应用到广告和动画制作，跟友人将其应用到网游中；图像传输与通信还可在多媒体教学、网络视频领域得到广泛应用；在医学上，医学图像处理和材料分析也日益重要，如超声成像、X光成像、Y光成像以及核磁共振成像，对医生工作产生了巨大的辅助；图像跟踪和光学制导在战略技术武器中发挥了重要作用。

3.发展方向

随着计算机的发展，图像处理技术将越来越成熟，对各领域的影响也越来越大，总的来说，图像处理技术的发展有以下几个趋势：

（1） 在目前的基础上，图像处理速度越来越快，分辨率越来越高，多媒体应用光来月广泛，标准化、立体化程度越来越高，并产生智能化的趋势；

（2） 在目前二维基础上将出现多维成像的趋势；

（3） 芯片广泛运用到图像处理技术中，使用起来更加方便；

（4） 将出现新的算法与理论。

图像处理技术在各个领域的应用与发展，大大降低了相应领域的工作难度，效率更高，质量也无可挑剔，使人类受益匪浅。日后图像处理技术将进一步根据人类需求，在相关科研人员的努力奋斗下而实现新的突破，在更为广阔的领域造福人类事业。

参考文献

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[2]W.K.Pratt.DIGITAL IMAGE PROCESSING.Johnwiley & Sons，inc， 2008.

[3]杨枝灵，王开.Visual C++数字图像获取、处理及实践应用.人民邮电出版社，2003

[4] 聂颖，刘榴娣. 数字信号处理器在可视电话中的应用.光电工程， 1997.24（3）：67～70