一、數字圖像處理的基本概況

　　數字圖像處理是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。數字圖像處理的產生和迅速發展主要受三個因素的影響：一是計算機的發展；二是數學的發展（特別是離散數學理論的創立和完善）；三是廣泛的農牧業、林業、環境、軍事、工業和醫學等方面的應用需求的增長。

　　圖像處理工具箱提供一套全方位的參照標準算法和圖形工具，用于進行圖像處理、分析、可視化和算法開發。可用其對有噪圖像或退化圖像進行去噪或還原、增強圖像以獲得更高清晰度、提取特征、分析形狀和紋理以及對兩個圖像進行匹配。工具箱中大部分函數均以開放式MATLAB語言編寫。這意味著可以檢查算法、修改源代碼和創建自定義函數。圖像處理工具箱在生物測定學、遙感、監控、基因表達、顯微鏡技術、半導體測試、圖像傳感器設計、顏色科學及材料科學等領域為工程師和科學家提供支持。它也促進了圖像處理技術的教學

　　二、數字圖像處理常用方法

　　1、圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

　　2、圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

　　3、圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立“降質模型”，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。

　　4、圖像分割：圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。

　　5、圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。

　　6、圖像分類（識別）：圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像分類常采用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。

　　圖像的基本屬性

　　亮度：也稱為灰度，它是顏色的明暗變化，常用 0 ％～ 100 ％ （ 由黑到白 ） 表示。以下三幅圖是不同亮度對比。

　　亮度對圖像色彩的影響

　　對比度：是畫面黑與白的比值，也就是從黑到白的漸變層次。比值越大，從黑到白的漸變層次就越多，從而色彩表現越豐富。

　　對比度對圖像色彩表現的影響

　　直方圖：表示圖像中具有每種灰度級的象素的個數，反映圖像中每種灰度出現的頻率。圖像在計算機中的存儲形式，就像是有很多點組成一個矩陣，這些點按照行列整齊排列，每個點上的值就是圖像的灰度值，直方圖就是每種灰度在這個點矩陣中出現的次數。我們可以具體看一下下面兩個不同圖形的灰度直方圖：

　　直方圖均衡化

　　通過灰度變換將一幅圖像轉換為另一幅具有均衡直方圖的圖像，即在一定灰度范圍內具有相同的象素點數的圖像的過程。下面是直方圖均衡化前后的圖形變化以及直方圖變化：

　　圖像的加減運算

　　兩幅圖像的加減運算：對圖像進行加減運算，就是將圖像對應的存儲矩形點列上的灰度值進行加減運算。圖像相加可以將一幅圖像的內容加到另一幅圖像上，可以實現二次曝光，也可一對同一個場景的多幅圖像求平均值，這樣可以降低噪聲。圖像相減可以用于運動檢測或去除圖像中不需要的加性圖案。

　　圖像的加法示例：圖中運算為： （a）+（b）=（c）

　　a ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? b ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? c

　　圖像的減法運算示例：圖中運算為 （a）-（b）=（c）?

　　三、應用領域

　　圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。

　　1）航天和航空技術方面

　　航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要雇用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由于成像條件受飛行器位置、姿態、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須采用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，采用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像分辨率大致相當于地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，分辨率為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然后由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須采用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，并獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。

　　2）生物醫學工程方面

　　數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技術。

　　3）通信工程方面

　　當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸。其中以圖像通信最為復雜和困難，因圖像的數據量十分巨大，如傳送彩色電視信號的速率達100Mbit/s以上。要將這樣高速率的數據實時傳送出去，必須采用編碼技術來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。

　　4）工業和工程方面

　　在工業和工程領域中圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。其中值得一提的是研制具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，將會給工農業生產帶來新的激勵，目前已在工業生產中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。

　　5）軍事公安方面

　　在軍事方面圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等;公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統中的車輛和車牌的自動識別都是圖像處理技術成功應用的例子。

　　6）文化藝術方面

　　目前這類應用有電視畫面的數字編輯，動畫的制作，電子圖像游戲，紡織工藝品設計，服裝設計與制作，發型設計，文物資料照片的復制和修復，運動員動作分析和評分等等，現在已逐漸形成一門新的藝術--計算機美術。

　　7）機器人視覺

　　機器視覺作為智能機器人的重要感覺器官，主要進行三維景物理解和識別，是目前處于研究之中的開放課題。機器視覺主要用于軍事偵察、危險環境的自主機器人，郵政、醫院和家庭服務的智能機器人，裝配線工件識別、定位，太空機器人的自動操作等。

　　8）視頻和多媒體系統

　　目前，電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。

　　9）科學可視化

　　圖像處理和圖形學緊密結合，形成了科學研究各個領域新型的研究工具。

　　10）電子商務

　　在當前呼聲甚高的電子商務中，圖像處理技術也大有可為，如身份認證、產品防偽、水印技術等。 總之，圖像處理技術應用領域相當廣泛，已在國家安全、經濟發展、日常生活中充當越來越重要的角色，對國計民生的作用不可低估。

　　四、研究方向

　　自20世紀60年代第三代數字計算機問世以后，數字圖像處理技術出現了空前的發展，在該領域中需要進一步研究的問題主要有如下五個方向： 1）在進一步提高精度的同時著重解決處理速度問題; 2）加強軟件研究，開發新的處理方法，特別要注意移植和借鑒其他學科的技術和研究成果，創造新的處理方法; 3）加強邊緣學科的研究工作， 促進圖像處理技術的發展; 4）加強理論研究，逐步形成處理科學自身的理論體系; 5）時刻注意圖像處理領域的標準化問題。