數字圖像處理技術(shù)的方法及發(fā)展方向論文
數字圖像處處理（Digital Image Processing）是將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進(jìn)行處理。 早期的數字圖像處理的目的是提高圖像的視覺(jué)效果。 目前已廣泛應用于科學(xué)研究、工農業(yè)生產(chǎn)、醫學(xué)工程、航空航天、軍事、文化產(chǎn)業(yè)等眾多領(lǐng)域。
1 數字圖像處理技術(shù)概要
1.1數字圖像處理技術(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果，以及運算與視覺(jué)效果相關(guān)的分析函數等處理技術(shù)。
在應用數學(xué)理論時(shí)， 將圖像定義為二維函數 f（x,y），x 和 y 為 空間坐標 , 在任意一組空間坐標 f（x,y） 的幅值 f 稱(chēng)為圖像在該坐標位置的強度或灰度 .
當 x,y 和幅值 f 是離散的、有限的數值時(shí)，稱(chēng)該坐標位置是由有限的元素組成的，每一個(gè)像素都有一個(gè)特定的位置和幅值。
1.2數字圖像處理技術(shù)的發(fā)展
數字圖像處理技術(shù)最早出現于 20 世紀中期，圖像處理的目的是提高圖像的呈現質(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(jìn)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(jìn)行更為復雜的圖像處理。
20 世紀初期，圖像處理技術(shù)首次應用于提升通訊傳輸后的圖像質(zhì)量提升。 到 20 世紀中期，計算機發(fā)展到了一定的技術(shù)水平后，數字圖像處理才廣泛應用于各種高質(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(jìn)行圖像處理， 收到明顯的效果。
進(jìn)而不斷地推廣和發(fā)展，數字圖像處理形成了較為完備的學(xué)科體系。 目前，各個(gè)應用領(lǐng)域對數字圖像處理技術(shù)提出更高的需求，促進(jìn)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 數字圖像處理技術(shù)的方法
2.1數字圖像處理技術(shù)的特點(diǎn)
數字圖像處理的信息源基本是二維數據，處理信息量較大。 對計算機運算速度、存儲空間等要求高。
數字圖像處理的傳輸頻帶要求高。 與語(yǔ)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。
數字圖像中每一個(gè)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值。
所以，圖像處理技術(shù)中數據壓縮的可能性較高。
由于圖像是視覺(jué)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(jìn)行適當的模糊處理或附加量的匹配。
處理后的數字圖像是形成人為視覺(jué)理解和應用評估的依據，因此處理結果必然受到人為的意識形態(tài)的影響。 所以，在計算機視覺(jué)研究中，人為的感知機理必然對計算機視覺(jué)的研究產(chǎn)生影響。
2.2數字圖像處理技術(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變換進(jìn)行計算簡(jiǎn)化。 利用函數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據的比特數量， 并減少圖像處理和傳輸時(shí)間，進(jìn)而節省存儲空間。
圖像的增強處理過(guò)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。 圖像的復原處理需要對圖像質(zhì)量降低的主要成因進(jìn)行調查，進(jìn)而采取相應濾波處理技術(shù)，復原和重構原有的像素矩陣。
圖像分割處理是數字圖像處理中的關(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，包括區域特征、邊緣特征等，是對敏感像素群進(jìn)行識別、理解和分析的基礎數據特征。
作為最簡(jiǎn)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，它有邊界理解和區域理解兩類(lèi)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的模式識別方式，有統計模式識別和結構模式識別兩種，隨著(zhù)研究廣泛進(jìn)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(jìn)行廣泛研究。
3 數字圖像處理技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)
數字圖像處理技術(shù)與模擬圖像處理技術(shù)在基本原理上的差異之處，是數字化處理技術(shù)不可能在圖像的傳輸、存儲或復制等操作處理過(guò)程中，使圖像質(zhì)量有所降低。 圖像在數字化過(guò)程中精確地再現了原模擬圖像，則在數字圖像處理過(guò)程中就能夠確保無(wú)損于圖像的各項數字化指標。
依據現有的數字化技術(shù)，在圖像數字化設備的性能滿(mǎn)足要求的情況下，完全可以數字化模擬圖像成為目標精度的二維數組。 目前的數字化掃描儀能夠將各個(gè)像素的灰度等級量化處理為 48 位甚至更高，這就說(shuō)明數字化圖像的精度可以滿(mǎn)足幾乎所有的應用需求。 對于數字化處理設備來(lái)說(shuō)，無(wú)論二位數組的規模，也不考慮像素的量化位數，處理過(guò)程基本是相同的。 從原理的角度來(lái)看，無(wú)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(guò)程中的數組技術(shù)參數。 而在圖像的模擬量化處理過(guò)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備或大規模提升處理裝置的技術(shù)參數等級， 從技術(shù)經(jīng)濟方面考慮，是非常不合理的。
圖像的信息來(lái)源是多樣化的， 一般情況下是可見(jiàn)光的感光圖像， 也可以是不可見(jiàn)光的波譜圖形圖像。從圖像映射物體感官的角度，微觀(guān)至電子顯微鏡采集的圖像，宏觀(guān)至大規�？仗焱h鏡采集的圖像。
不同信息來(lái)源的圖像轉換為數字化編碼后， 都可以表示為二維數組的灰度級圖像， 進(jìn)而完成數字化處理過(guò)程。 對于圖像的不同信息來(lái)源， 使用對應的圖像信息量化技術(shù)， 圖像的數字化處理技術(shù)可以用于任何一類(lèi)圖像。
圖像數字化處理技術(shù)基本上可以歸類(lèi)為圖像的質(zhì)感提升、像素分析和區域重構等手段。因為圖像的模擬技術(shù)處理從數學(xué)上分析只可以進(jìn)行線(xiàn)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 數字圖像處理技術(shù)的展望
提高計算機對數字圖像處理的速度， 提高采集分辨率和顯示分辨率， 提高多媒體技術(shù)關(guān)鍵中圖像數據的壓縮， 進(jìn)行計算機識別和理解研究中按照人類(lèi)的認知和思維方式工作并考慮到主觀(guān)概率和非邏輯思維技術(shù)，規劃統一的標準以實(shí)現圖像的處理、傳輸和存儲研究健康發(fā)展， 以上幾點(diǎn)都是數字圖像處理技術(shù)合理發(fā)展的基本融匯技術(shù)基礎。
同時(shí)， 信息數據量更大的三維數字圖像必將得到廣泛應用研究， 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用中廣泛推進(jìn)。
5 總結
數字圖像處理技術(shù)在社會(huì )的每個(gè)行業(yè)、 每個(gè)領(lǐng)域都得到廣泛的應用， 數字圖像處理的技術(shù)應用隨時(shí)、隨處都可以見(jiàn)到，得到充分的研究發(fā)展和應用推廣，還不能充分滿(mǎn)足日益增長(cháng)的技術(shù)需求。數字圖像處理技術(shù)不斷地在自身發(fā)展和完善的同時(shí)， 還與多個(gè)計算機分支學(xué)科的發(fā)展密不可分， 有多個(gè)新的技術(shù)方向需要研究和創(chuàng )新， 對數字圖像處理技術(shù)的發(fā)展方向進(jìn)行研究、探討的重要性就顯得尤為突出。
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