數(shù)字圖像處理技術(shù)的方法及發(fā)展方向論文
數(shù)字圖像處處理（Digital Image Processing）是將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理。 早期的數(shù)字圖像處理的目的是提高圖像的視覺效果。 目前已廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)學(xué)工程、航空航天、軍事、文化產(chǎn)業(yè)等眾多領(lǐng)域。
1 數(shù)字圖像處理技術(shù)概要
1.1數(shù)字圖像處理技術(shù)的概念
在圖像處理技術(shù)中， 低級處理涉及初級技術(shù)，如噪聲降低、對比度處理和銳化處理。 中級處理涉及分割、縮減對目標(biāo)像素群的定義，以便于對不同像素或像素群的識別及計算機計算處理。 高級處理是算法對圖像分析中被識別像素群的總體分析結(jié)果，以及運算與視覺效果相關(guān)的分析函數(shù)等處理技術(shù)。
在應(yīng)用數(shù)學(xué)理論時， 將圖像定義為二維函數(shù) f（x,y），x 和 y 為 空間坐標(biāo) , 在任意一組空間坐標(biāo) f（x,y） 的幅值 f 稱為圖像在該坐標(biāo)位置的強度或灰度 .
當(dāng) x,y 和幅值 f 是離散的、有限的數(shù)值時，稱該坐標(biāo)位置是由有限的元素組成的，每一個像素都有一個特定的位置和幅值。
1.2數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展
數(shù)字圖像處理技術(shù)最早出現(xiàn)于 20 世紀(jì)中期，圖像處理的目的是提高圖像的呈現(xiàn)質(zhì)量。 圖像處理的是視效較低的圖像，要求輸出盡可能提高效果后的圖像。 主要采用噪聲減弱、灰度變換、幾何校正等方法進行處理，并考慮了明暗效果和對比度等諸多因素，由計算機進行更為復(fù)雜的圖像處理。
20 世紀(jì)初期，圖像處理技術(shù)首次應(yīng)用于提升通訊傳輸后的圖像質(zhì)量提升。 到 20 世紀(jì)中期，計算機發(fā)展到了一定的技術(shù)水平后，數(shù)字圖像處理才廣泛應(yīng)用于各種高質(zhì)圖像需求的領(lǐng)域。 計算機對飛行器發(fā)回的天體照片進行圖像處理， 收到明顯的效果。
進而不斷地推廣和發(fā)展，數(shù)字圖像處理形成了較為完備的學(xué)科體系。 目前，各個應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像處理技術(shù)提出更高的需求，促進了這一學(xué)科體系向更高的技術(shù)方向發(fā)展。 特別是在像素群的理解與識別處理方面，已經(jīng)由二維圖像處理發(fā)展到三維模型化的定義方法。
2 數(shù)字圖像處理技術(shù)的方法
2.1數(shù)字圖像處理技術(shù)的特點
數(shù)字圖像處理的信息源基本是二維數(shù)據(jù)，處理信息量較大。 對計算機運算速度、存儲空間等要求高。
數(shù)字圖像處理的傳輸頻帶要求高。 與語音信息相比，傳輸占用的頻帶要高幾千倍。 所以，就對圖像壓縮技術(shù)形成了有效的研究需求。
數(shù)字圖像中每一個像素并非獨立的，相互關(guān)聯(lián)性較高。 很多相鄰像素之間有相同或相近的數(shù)值。
所以，圖像處理技術(shù)中數(shù)據(jù)壓縮的可能性較高。
由于圖像是視覺三維意識的二維映射。 因此，計算機要識別和處理三維形態(tài)就要進行適當(dāng)?shù)哪：幚砘蚋郊恿康钠ヅ洹?/p>
處理后的數(shù)字圖像是形成人為視覺理解和應(yīng)用評估的依據(jù)，因此處理結(jié)果必然受到人為的意識形態(tài)的影響。 所以，在計算機視覺研究中，人為的感知機理必然對計算機視覺的研究產(chǎn)生影響。
2.2數(shù)字圖像處理技術(shù)的基本方法
由于在圖像處理中，像素陣列很大，在空間域中涉及計算量對計算機硬件的要求非常高， 所以，必須引入圖像的函數(shù)變換進行計算簡化。 利用函數(shù)變換的間接處理方法，如傅里葉變換、離散余弦變換、Walsh 變換等，不但可以降低計算強度，而且可以得到高效的計算。
圖像的像素矩陣編碼壓縮技術(shù)可以降低定義圖像數(shù)據(jù)的比特數(shù)量， 并減少圖像處理和傳輸時間，進而節(jié)省存儲空間。
圖像的增強處理過程中不涉及圖像質(zhì)量降低的主要成因，目的是要突出圖像矩陣中敏感的像素群。 圖像的復(fù)原處理需要對圖像質(zhì)量降低的主要成因進行調(diào)查，進而采取相應(yīng)濾波處理技術(shù)，復(fù)原和重構(gòu)原有的像素矩陣。
圖像分割處理是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵處理手段之一。 是將圖像中敏感的主要像素群作為主要處理對象，包括區(qū)域特征、邊緣特征等，是對敏感像素群進行識別、理解和分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)特征。
作為最簡單的.二值圖像可采用其幾何特性識別物體的特性，一般圖像的理解方法采用二維形狀理解，它有邊界理解和區(qū)域理解兩類方法。 對于三維物體理解，有體積理解、表面理解、圓柱體的廣義理解等。
圖像識別處理基本采用傳統(tǒng)的模式識別方式，有統(tǒng)計模式識別和結(jié)構(gòu)模式識別兩種，隨著研究廣泛進行，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別和模糊模式識別也得到不同程度的重視，進行廣泛研究。
3 數(shù)字圖像處理技術(shù)的優(yōu)點
數(shù)字圖像處理技術(shù)與模擬圖像處理技術(shù)在基本原理上的差異之處，是數(shù)字化處理技術(shù)不可能在圖像的傳輸、存儲或復(fù)制等操作處理過程中，使圖像質(zhì)量有所降低。 圖像在數(shù)字化過程中精確地再現(xiàn)了原模擬圖像，則在數(shù)字圖像處理過程中就能夠確保無損于圖像的各項數(shù)字化指標(biāo)。
依據(jù)現(xiàn)有的數(shù)字化技術(shù)，在圖像數(shù)字化設(shè)備的性能滿足要求的情況下，完全可以數(shù)字化模擬圖像成為目標(biāo)精度的二維數(shù)組。 目前的數(shù)字化掃描儀能夠?qū)⒏鱾�像素的灰度等級量化處理為 48 位甚至更高，這就說明數(shù)字化圖像的精度可以滿足幾乎所有的應(yīng)用需求。 對于數(shù)字化處理設(shè)備來說，無論二位數(shù)組的規(guī)模，也不考慮像素的量化位數(shù)，處理過程基本是相同的。 從原理的角度來看，無論圖像的量化精度達到什么程度， 在技術(shù)上都是可以完成的，只需要在處理修改過程中的數(shù)組技術(shù)參數(shù)。 而在圖像的模擬量化處理過程中，要想把量化處理精度提升，就需要采用非常高等級的硬件設(shè)備或大規(guī)模提升處理裝置的技術(shù)參數(shù)等級， 從技術(shù)經(jīng)濟方面考慮，是非常不合理的。
圖像的信息來源是多樣化的， 一般情況下是可見光的感光圖像， 也可以是不可見光的波譜圖形圖像。從圖像映射物體感官的角度，微觀至電子顯微鏡采集的圖像，宏觀至大規(guī)�？仗焱h(yuǎn)鏡采集的圖像。
不同信息來源的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字化編碼后， 都可以表示為二維數(shù)組的灰度級圖像， 進而完成數(shù)字化處理過程。 對于圖像的不同信息來源， 使用對應(yīng)的圖像信息量化技術(shù)， 圖像的數(shù)字化處理技術(shù)可以用于任何一類圖像。
圖像數(shù)字化處理技術(shù)基本上可以歸類為圖像的質(zhì)感提升、像素分析和區(qū)域重構(gòu)等手段。因為圖像的模擬技術(shù)處理從數(shù)學(xué)上分析只可以進行線性分析，就局限了模擬圖像處理技術(shù)可以完成的工作需求。
4 數(shù)字圖像處理技術(shù)的展望
提高計算機對數(shù)字圖像處理的速度， 提高采集分辨率和顯示分辨率， 提高多媒體技術(shù)關(guān)鍵中圖像數(shù)據(jù)的壓縮， 進行計算機識別和理解研究中按照人類的認(rèn)知和思維方式工作并考慮到主觀概率和非邏輯思維技術(shù)，規(guī)劃統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)以實現(xiàn)圖像的處理、傳輸和存儲研究健康發(fā)展， 以上幾點都是數(shù)字圖像處理技術(shù)合理發(fā)展的基本融匯技術(shù)基礎(chǔ)。
同時， 信息數(shù)據(jù)量更大的三維數(shù)字圖像必將得到廣泛應(yīng)用研究， 圖像與圖形相互融合后形成三維成像或多維成像的發(fā)展方向也正在眾多應(yīng)用中廣泛推進。
5 總結(jié)
數(shù)字圖像處理技術(shù)在社會的每個行業(yè)、 每個領(lǐng)域都得到廣泛的應(yīng)用， 數(shù)字圖像處理的技術(shù)應(yīng)用隨時、隨處都可以見到，得到充分的研究發(fā)展和應(yīng)用推廣，還不能充分滿足日益增長的技術(shù)需求。數(shù)字圖像處理技術(shù)不斷地在自身發(fā)展和完善的同時， 還與多個計算機分支學(xué)科的發(fā)展密不可分， 有多個新的技術(shù)方向需要研究和創(chuàng)新， 對數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展方向進行研究、探討的重要性就顯得尤為突出。
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