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数字图像处理技术发展与应用数字图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、存储和传输的技术。
随着计算机技术和数字信号处理技术的发展，数字图像处理技术也得到了极大的发展。
这项技术已经广泛应用于医学、军事、环境、电子商务等领域。
数字图像处理技术发展简史：数字图像处理技术的发展经历了以下几个阶段：（1）数字图像采集阶段：20世纪50年代相机的普及使得物理图像被转化为影像，此后相似设备的提升促进了数字图像采集设备的发展。
（2）数字信号处理技术阶段：数字电视和数字化显微镜、数字照相机等设备的出现，使得数字信号处理技术得到迅猛发展。
（3）计算机视觉阶段：计算机视觉利用了数字图形处理技术来分析现实世界，做出更加精准和智能的决策，减少人的参与。
数字图像处理技术应用领域：数字图像处理技术可以对图像进行增强、滤波、分割和压缩等处理。
随着技术的不断发展，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
（1）医学诊断领域：数字图像处理对医学影像诊断有很好的应用。
如CT，MRI影像的处理和分析都依赖于数字图像处理技术。
（2）安防领域：数字图像处理技术的视觉辨认能力可以用于安全领域的人脸识别、车牌识别等，从而提高安全检测的效率和精度。
（3）电子商务领域：数字图像处理技术可以用于产品展示、商品搜索和客户关系管理等方面，使得电子商务更加便捷和高效。
（4）游戏和虚拟现实领域：数字图像处理技术不仅用于计算机游戏的制作，还用于虚拟现实技术的开发。
数字图像处理技术未来发展方向：随着技术的不断进步，数字图像处理技术的发展将朝着更加高效和智能的方向发展。
例如，人工智能可以通过机器学习和深度学习等算法实现目标检测、分类、识别等功能，并将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
在未来，数字图像处理技术的发展将催生出更多新的应用领域和新的商业模式，推动数字经济的发展。
数字图像处理技术一．数字图像处理概述数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进展一系列有目的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的开展，数字图像处理技术也慢慢地开展起来。
数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球外表地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。
最近几十年来，科学技术的不断开展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。
许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术到达了新的高度，并且开展迅猛。
二．数字图象处理研究的容一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。
新世纪以来，信息技术取得了长足的开展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。
比方，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。
这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论根底上开展而来的。
数字图像处理技术主要包括：⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。
其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像复原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。
从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是一样的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个适宜变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。
数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。
数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。
数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。
一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。
通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。
常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。
其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。
通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。
二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。
在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。
而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。
常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。
三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。
图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。
常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。
其中，基于区域的算法应用最广。
通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。
四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。
图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。
常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。
其中，特征提取是一种重要的处理方式。
通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。
数字像处理的原理数字图像处理的原理数字图像处理是一门涉及对数字图像进行各种操作与处理的技术，它在多个领域中得到广泛应用，包括计算机视觉、医学影像、遥感图像等。
数字图像处理的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像复原、图像分割与识别等步骤。
一、图像获取图像获取是指通过光学、电子设备或传感器等手段将物理世界的信息转化为数字信号。
常见的图像获取设备包括数码相机、扫描仪、摄像机等，通过捕捉光的强度、颜色和位置等信息，将图像转化为数字形式。
二、图像预处理图像预处理主要用于对原始图像进行一系列的预处理操作，以提高后续处理的效果。
常见的图像预处理操作包括去噪、平滑、增强对比度、图像空间变换等。
去噪操作可以去除图像中的噪声干扰，平滑操作可以降低图像的细节信息，增强对比度可以提升图像的清晰度和可视性。
三、图像增强图像增强是指对图像进行一系列的操作，以增强图像的某些特性或凸显图像中的重要信息。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
直方图均衡化可以使得图像的灰度分布更加均匀，从而提高图像的对比度；滤波操作可以去除图像中的噪声或平滑图像；锐化操作可以增强图像的边缘或纹理。
四、图像复原图像复原是指恢复被损坏或受到噪声污染的图像，使其尽可能接近原始图像。
常见的图像复原方法包括去模糊、去噪、修复等。
去模糊可以恢复由于摄影过程或传感器引起的图像模糊，去噪可以降低由于传感器或传输过程引起的噪声干扰，修复操作可以填补图像中缺失的信息。
五、图像分割与识别图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象，图像识别是指通过对已分割的图像区域进行分析与分类，以实现对图像中目标的自动识别。
常见的图像分割与识别方法包括阈值分割、边缘检测、特征提取与分类等。
阈值分割可以通过设定一个或多个阈值将图像分割为不同的区域；边缘检测可以提取图像中的边缘特征；特征提取与分类可以通过对分割后的图像区域进行特征提取与分类，实现目标的识别与分类。
综上所述，数字图像处理的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像复原、图像分割与识别等步骤。
大 连 海 事 大 学主讲人： 毕胜 bisheng@图像信息处理总学时36学时大连海事大学大 连 海 事 大 学刘羚羊与 周老虎第一章绪论What?Why?How?大 连 海 事 大 学一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y),这里x,y是空间 坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像 的强度或灰度。
当x,y和幅值f为有限的、离散的数值时，称 该图像为数字图像。
数字图像处理是指借用计算机处理数字图像的操作.组成图像的最小单元称为像素(pixel) 。
数字图像处理的起源： 20世纪20年代，横跨大西洋传送图片。
20世纪60年代，使用计算机来处理月球照片。
• 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二 维矩阵。
对于单色即灰度图像而言，每个象素的 亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255 之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表 示白，而其它表示灰度介于0－255之间。
大 连 海 事 大 学Lena图的来历与信号处理课程的关系 • 数字图像在本质上是二维信号，因此信号处理 （以一维信号为对象展开的课程）中的基本技术 （如FFT等）可以用在数字图像处理中。
但是， 由于数字图像只是一种非常特殊的二维信号，反 映场景的视觉属性，只是二维连续信号的非常稀 疏的采样，希望从单个或少量采样中获得有意义 的描述或特征，无法照搬一维信号处理的方法， 需要专门的技术。
实际上数字图像处理更多地依 赖于具体应用问题，是一系列的特殊技术的汇 集，缺乏贯穿始终的严格的理论体系。
大 连 海 事 大 学图像处理的主要任务和研究方法• 三大任务：质量改善（图像增强， 图像恢复）大 连 海 事 大 学图像识别图像压缩 • 两大方法：变换滤波质量改善之图像增强• 突出某些对人或机器分析感兴趣的信息，抑制或消除不 感兴趣或无兴趣的信息，以提高图像使用价值的一种图 像处理技术。
• 在图像增强过程中不会增加图像的内在信息，但却能增 加信息的动态范围，便于图像的识别。
数字图像处理技术近年来，随着数字技术的发展，数字图像处理技术也在不断地发展壮大，并得到了广泛的应用。
下面结合数字图像处理技术的历史背景及其应用领域，探讨其发展历程及未来发展趋势。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理的技术。
它可以通过使用技术工具、算法和策略，快速、准确地处理摄像头捕捉到的图像。
它的功能优势在于可以将模糊的图像变成清晰的图像，并将模糊的图像转换为具有良好可视性的图像。
二、数字图像处理技术的历史背景1970年代，数字图像处理技术被科学家们发现和实现。
这项技术结合了计算机科学和图像处理技术，将数字图像转化为可以被处理、分析和可视化的数据。
由于其特殊的数字处理能力，数字图像处理技术开始被广泛应用于多个行业，如制造业、医疗卫生和军事等。
三、数字图像处理技术的应用领域1.疗卫生：数字图像处理技术可以用于诊断，例如CT和MRI模拟等，可以帮助医生判断病情的严重程度。
此外，它还可以用于治疗，例如用于显示核磁共振成像和数字减影成像。
2.造业：工业企业利用数字图像处理技术来检测工件内部缺陷，以及控制产品质量。
这样可以减少工件错误和损坏，有效提高产品质量。
3.事：军事领域也大量使用数字图像处理技术。
它可以用来监控敌方活动、监视战略要点和识别非常低的图像，以准确掌握战术状况。
此外，它还可以用于航空监视和航空攻击，使用导弹识别准确、真实的目标图像，以有效控制攻击力度。
四、数字图像处理技术的未来发展趋势1.泛应用：数字图像处理技术已经在多个行业中得到了广泛应用，未来会有更多行业开始使用这项技术。
2.细化处理：数字图像处理技术将会更加精细，可以更快、更准确地进行处理，以确保输出的图像是更加精确、逼真的。
3.能化：未来数字图像处理技术将更加智能化，使用人工智能来实现图像识别和分析，从而替代人类人工分析图像。
综上所述，数字图像处理技术在近年来蓬勃发展，并得到了多领域的广泛应用，将进一步拓展使用范围并被更多的行业所使用。
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理发展1、数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
2、数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于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，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI 公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。
与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
数字图像处理技术的发展数字图像处理技术是指将数字信号处理技术应用于图像处理的一种技术。
随着计算机的普及，数字图像处理技术也在不断地发展和完善。
本文将探讨数字图像处理技术的发展历程以及对人类社会的影响。
一、数字图像处理技术的起源数字图像处理技术的起源可以追溯到20世纪60年代，当时从事这一领域的研究人员主要是计算机专家和通信专家。
数字图像处理技术的早期应用主要是在国防、航空航天等领域，例如对飞机进行目标跟踪和识别。
后来，随着计算机图形学、数字信号处理和模式识别等学科的发展，数字图像处理技术逐渐走向了广泛化和深层次的研究。
二、数字图像处理技术的发展趋势1、高清晰度自从数字摄像机、数字相机、智能手机等产品的出现，数字图像处理技术已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。
高清晰度图像逐渐成为了人们享受生活的必需品，常见的有720p、1080p、4K等分辨率。
2、3D图像处理技术数字图像处理技术的一个新的发展方向是3D图像处理技术。
近年来，虚拟现实技术和增强现实技术已经成为了计算机科学领域的热门话题。
数字图像处理技术可以对3D图像进行还原和处理，帮助人们更加真切地感受到虚拟场景和物体。
3、智能化随着人工智能技术的普及，数字图像处理技术也开始向智能化方向发展，例如面部识别技术、图像识别技术等。
智能化的数字图像处理技术可以将图像转化为数据，进而进行模式识别，让计算机更快速地学习和适应。
此外，数字图像处理技术也可以在医疗、安防、自动驾驶等领域发挥更大的作用。
三、数字图像处理技术的应用领域1、医疗领域数字图像处理技术在医疗诊断中已经成为了一种不可或缺的技术。
例如，数字断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和超声等医学设备，都依赖于数字图像处理技术实现影像的生成和分析。
2、安防领域数字图像处理技术在安防领域中也越来越受到重视。
例如，便携式摄像机、固定式摄像机、智能安防监控系统等产品都离不开数字图像处理技术的支持。
数字图像处理技术可以对人脸、车辆等进行自动识别和跟踪，帮助人们更好地把守家园。
数字图像处理技术数字图像处理技术是在数字计算机上对图像进行采集、处理、分析和输出的一种技术。
它广泛应用于各个领域，如医疗影像、广告设计、电影制作等。
数字图像处理技术的发展为图像处理提供了更加灵活、高效、精确和全面的方法。
数字图像处理技术的基础是数字化图像。
在数字化图像中，图像是以数字矩阵的形式表示的。
每个矩阵元素代表图像中的一个像素点，其数值表示像素点的亮度或颜色。
通过对这些像素点进行各种运算和处理，可以得到最终的图像结果。
数字图像处理技术通过一系列的图像处理算法对图像进行处理和改善。
常见的图像处理操作包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像压缩等。
图像增强技术可以改善图像的视觉效果，使图像更加明亮、清晰和鲜艳。
图像滤波技术可以去除图像中的噪声、模糊和伪影等干扰，提高图像的质量和清晰度。
图像分割技术可以将图像分割成多个具有独立特征的区域，便于后续的图像分析和处理。
图像压缩技术可以减少图像文件的存储空间，提高图像传输的效率。
数字图像处理技术的实现离不开计算机软件和硬件的支持。
现代数字图像处理软件提供了丰富的图像处理算法和函数库，简化了图像处理的复杂性，提高了图像处理的效率。
计算机硬件的进步也为数字图像处理技术的发展提供了良好的基础，例如高性能的图形处理器（GPU）和专用的数字信号处理器（DSP）。
除了常见的图像处理技术，数字图像处理技术还包括一些高级的技术，如图像识别、目标跟踪和图像生成等。
图像识别技术可以通过分析图像中的特征和模式，自动识别图像中的物体、人脸或文字等。
目标跟踪技术可以实时追踪图像中的目标，并在跟踪过程中对目标进行分析和处理。
图像生成技术可以根据给定的规则和参数，生成新的图像，如电脑生成的艺术作品和虚拟现实场景等。
总之，数字图像处理技术是一门涵盖各个方面的综合性学科，它不断地更新和发展，为我们提供了丰富的工具和方法，用于处理、改善和分析图像。
在未来，随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，数字图像处理技术将在更多的领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
数字图像处理技术的方法及发展方向数字图像处理技术在社会的每个行业，每个领域都得到广泛的应用，以下是一篇关于数字图像处理技术探究的，供大家阅读查看。
数字图像处处理(Digital Image Processing)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。
早期的数字图像处理的目的是提高图像的视觉效果。
目前己广泛应用于科学研究、工农业生产、医学工程、航空航天、军事、文化产业等众多领域。
1.1数字图像处理技术的概念在图像处理技术中，低级处理涉及初级技术，如噪声降低、对比度处理和锐化处理。
中级处理涉及分割、缩减对目标像素群的定义，以便于对不同像素或像素群的识别及计算机计算处理。
高级处理是算法对图像分析中被识别像素群的总体分析结果，以及运算与视觉效果相关的分析函数等处理技术。
在应用数学理论时，将图像定义为二维函数f (x, y), x和y为空间坐标，在任意一组空间坐标f(x, y)的幅值f称为图像在该坐标位置的强度或灰度.当x,y和幅值f是离散的、有限的数值时，称该坐标位置是由有限的元素组成的，每一个像素都有一个特定的位置和幅值。
1.2数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最早出现于20世纪中期，图像处理的目的是提高图像的呈现质量。
图像处理的是视效较低的图像，要求输出尽可能提高效果后的图像。
主要采用噪声减弱、灰度变换、几何校正等方法进行处理，并考虑了明暗效果和对比度等诸多因素，由计算机进行更为复杂的图像处理。
20世纪初期，图像处理技术首次应用于提升通讯传输后的图像质量提升。
到20世纪中期，计算机发展到了一定的技术水平后，数字图像处理才广泛应用于各种高质图像需求的领域。
计算机对飞行器发回的天体照片进行图像处理，收到明显的效果。
进而不断地推广和发展，数字图像处理形成了较为完备的学科体系。
目前，各个应用领域对数字图像处理技术提出更高的需求，促进了这一学科体系向更高的技术方向发展。
特别是在像素群的理解与识别处理方而，己经由二维图像处理发展到三维模型化的定义方法。
数字图像处理的认识数字图像处理的认识数字图像处理是一门交叉学科。
是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。
其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让人安身立命一辈子。
数字图像处理的起源与发展数字图像处理最早的应用之一是在报纸业，当时，图像第一次通过海底电缆从伦敦。
早在20世纪20年代曾引入Bartlane电缆图片传输系统，把横跨大西洋传送一幅图片所需的时间从一个多星期减少到3小时。
不过这种传输方式没有考虑数字图像处理的结果，主要是因为没有涉及到计算机，数字图像处理要求非常大的存储和计算能力，因此必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展。
第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20世纪60年代早期。
数字图像处理技术的诞生可追溯至这一时期这些机器人的使用和空间项目的开发，这两大发展大人们的注意力集中到数字图像处理的潜能上。
利用计算机技术改善空间探测器发回的图像的工作。
始于1964年美国加利福尼亚的喷气推进实验室。
当时由“旅行者七号”卫星传送的月球图像由一台计算机进行了处理，以校正航天器上电视摄像机中各种类型的图象畸变进行空间应用的同时，数字图像处理技术在20世纪60年代末和20世纪70年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。
早在20世纪70年代发明的计算机轴向断层术(CAT)是图像处理在医学诊断领域最重要的应用之一。
今天几乎不存在数字图像处理无关的技术领域，通常使用的典型问题是自动字符识别、用于生产线及检测的工业机器视觉、军事识别、指纹的自动处理、X射线和血样分类处理、用于天气预报和环境鉴定的航空与卫星图像的机器处理。
数字处理技术的应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
1）航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。
数字图像处理技术的发展与应用数字图像处理技术是计算机科学与信息科学的交叉领域，随着科学技术的发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用。
它能够从图片中提取出一些有用的信息，减轻人们的工作负担，在医学、天文学、遥感测绘、军事等领域发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍数字图像处理技术的发展与应用。
一、数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最初出现于20世纪60年代，当时计算机的运算速度较慢，只能处理黑白图像，并且需要大量的存储空间。
但随着计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了快速的发展。
1.1 彩色图像处理技术随着计算机技术的进步，人们可以使用计算机对彩色图像进行处理。
彩色图像处理技术的研究，使得计算机可以处理长款比、色彩丰富的图像。
这种技术应用广泛，包括摄影、电影制作、出版业等等。
1.2 数字图像压缩技术数字图像的数据量巨大，这就需要大量的存储空间和传输带宽。
数字图像压缩技术能够大幅度减少数据总量，使得大量的数据可以更容易地进行储存、传输。
1.3 数字图像处理技术在计算机视觉领域数字图像处理技术在计算机视觉领域发挥着重要作用。
计算机视觉领域关注如何使计算机能够被人类视觉系统所理解，人们可以使用数字图像处理技术对计算机视觉领域中的各种问题进行研究。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在各个行业都有应用，以下几个领域是数字图像处理技术应用最广泛、最令人关注的领域。
2.1 医学领域数字图像处理技术与医学领域的结合，使得医学诊断更加方便、准确。
医生通过数字图像处理技术可以对X光、CT、MRI等医学影像图像进行分析和诊断，提高了医生对病情的识别和定位。
2.2 遥感测绘领域数字图像处理技术与遥感测绘领域的结合，使得遥感影像更加清晰、精确。
通过数字图像处理技术能够对卫星拍摄的遥感影像进行处理，提取出需要的信息，以此来监测和管理自然资源，协助农业生产以及城市规划。
2.3 军事领域数字图像处理技术在军事领域的应用领域也非常广泛。
数字图像处理的基本原理和常用方法数字图像处理是指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过程。
图像处理最早出现于20 世纪50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于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，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理常用方法：1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
数字图像处理的起源数字图像处理最早的应用之一是在报纸业，当时,图像第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。
早在20世纪20年代曾引入Bartlane电缆图片传输系统，把横跨大西洋传送一幅图片所需的时间从一个多星期减少到3个小时。
为了用电缆传输图片，首先要进行编码，然后在接收端用特殊的打印设备重构该图片。
图1.l就是用这种方法传送并利用电报打印机通过字符模拟中间色调还原出来的图像。
这些早期数字图像视觉质量的改进工作，涉及到打印过程的选择和亮度等级的分布等问题。
用于得到图1.1的打印方法到1921年底就被彻底淘汰了，转而支持一种基于光学还原的技术，该技术在电报接收端用穿孔纸带打出图片。
图1.2就是用这种方法得到的图像，对比图1.1，它在色调质量和分辨率方面的改进都很明显。
早期的Bartlane系统可以用5个灰度等级对图像编码，到1929年已增加到15个等级。
图1.3所示的这种典型类型的图像就是用15级色调设备得到的。
在这一时期，由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束而使底片感光的系统，明显地改善了复原过程。
刚才引用的数字图像的例子并没有有考虑数字图像处理的结果，这主要是因为没有涉及到计算机。
因此，数字图像处理的历史与数字计算机的发展密切相关。
事实上，数字图像要求非常大的存储和计算能力，因此数字图像处理领域的发展必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展。
计算机的概念可追溯到5000多年前中国算盘的发明。
近两个世纪以来的一些发展也奠定了计算机的基础。
然而，现代计算机的基础还要回溯到20世纪40年代由约翰.冯.诺依曼提出的两个重要概念:(1)保存程序和数据的存储器;(2)条件分支。
这两个概念是中央处理单元(CPU)的基础。
今天，它是计算机的心脏。
从冯?诺依曼开始，引发了一系列重要技术进步，使得计算机以强大的功能用于数字图像处理领域。
简单说，这些进步可归纳为如下几点:(1)1948年贝尔实验室发明了晶体三极管;(2)20世纪50年代到20世纪60年代高级编程语言(如COBOL和FORTRAN)的开发;(3)1958年得州仪器公司发明了集成电路(IC);(4)21世纪60年代早期操作系统的发展;(5)21世纪70年代Intel公司开发了微处理器(由中央处理单元、存储器和输入输出控制组成的单一芯片);(6)1981年IBM公司推出了个人计算机;(7)20世纪70年代出现的大规模集成电路(LI)所引发的元件微小化革命，20世纪80代出现了VLSI(超大规模集成电路)，现在已出现了ULSI。
探析计算机数字图像处理技术一、引言数字图像处理技术是现代科技发展的一个重要分支，随着数字计算机技术的快速发展，数字图像处理技术也得到了迅速发展。
数字图像处理涉及到许多领域能够为实际生活提供各种各样的应用，如医学图像处理、工业质检、智能交通、安全监控等。
本文将从数字图像处理技术的基础部分、算法和应用三个方面出发，简要回顾数字图像处理技术，包括主要的概念元素和处理方法，探讨数字图像处理技术的发展现状和趋势。
二、数字图像处理的基础1.图像概述数字图像是一个空间坐标系统中的像素数组。
一个数字图像通常是由像素矩阵组成的光栅图像，每一个像素矩阵中每一个单元内储存有图像的不同属性信息，这些属性包括像素的位置、亮度、颜色等信息等。
2.图像采集图像采集指的是将现实世界中的图像转换为数字形式。
现实世界中的图像通常是由光线等自然现象形成的，必须借助于物理设备将其转换为数字形式。
数字图像的采集方式有很多，例如：摄影、扫描、视频、数字摄像头等。
对于数字图像的采集过程中，需要考虑如何获取足够的像素数据，以及如何减小噪音、模糊、失真等影响图像质量的因素。
3.颜色空间颜色空间是一种用来描述颜色的数学模型。
在数字图像处理领域，常用的颜色空间有RGB、CMYK、HSV等。
其中，RGB颜色空间以不同的红、绿、蓝三种基本色光的组合来描述颜色，CMYK颜色空间则是以不同的青、洋红、黄、黑色墨水的组合来描述颜色，HSV颜色空间则是将颜色分别看成不同的色相、饱和度和明度，以此来表示颜色。
4.灰度灰度是图像中每一个像素点的亮度值，通常以0~255或0~1的数字表示。
对于彩色图像来说，可以通过对颜色通道进行处理而获得各个像素点的灰度值。
灰度图像常用于边缘检测，图像增强等技术。
三、数字图像处理的算法数字图像处理的算法可以是基于统计学、神经网络、模型等多种形式，常见的算法包括像素操作、滤波等。
1.像素操作像素操作指的是将像素点按照一定的规则一一进行修改的方法。
到目前为止，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，下面是小编搜集的整理的一篇相关论文范文，供大家阅读查看。
1、数字图像处理技术的概述图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。
数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1].数字图像处理是一门关于使用计算机对图像进行处理的学科。
而数字图像处理技术则是将图像信号进行转换成数字信号并利用计算机或者某种类型的数字处理硬件进行处理从而提高图像可使用性[2].2、数字图像处理的目的(1)提高图像的视觉感官质量，产生更适合人类视觉观察和识别的图像。
如进行图像的亮度、彩色变换，增强、图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，为计算机分析图像提供便利。
提取的特征可以包括很多方面，如灰度/颜色特性、边界/区域特性，纹理特性，形状/拓扑特性以及关系结构等。
(3)利用对图像数据进行变换、编码和压缩,来提高信息传输效率，减少图像信息存贮容量。
图像和视频信息量很大，常常需要对这类数据进行有效的压缩。
(4)利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据，即信息可视化。
(5)信息安全的范围很广,大到国家军事政治,小到个人信息的泄露等。
利用数字图像处理技术可以对其进行监控和鉴别。
3、数字图像处理技术的起源数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的图像处理是以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
20世纪60年代的美国喷气推进实验室是图像处理技术首次获得实际成功的应用，推动了数字图像处理这门学科的诞生。
20世纪70年代英国EMI公司工程师Housfield 发明了CT并获得了诺贝尔奖，这对人类的发展作出了划时代的贡献。
随着图像处理技术的深入发展，20世纪80年代末期，人们开始将数字图像处理技术应用于地理信息系统，研究海图的自动读入，自动生成方法。
数字图像处理技术的应用领域不断拓展。
20世纪90年代初开始，Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。
[3]到目前为止，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
近几年，以混沌吸引子为图像特征的研究得到了学者的关注，目前混沌理论在图像识别研究中仍然处于初级阶段，王皓石在《图像的混沌吸引子研究》中，利用混沌理论与方法，借鉴人的视知觉机制，给出一种基于迭代的图像特征生成方法，获得了二维和三维混沌吸引子，并将其作为图像特征，以人脸、手写汉字、树叶为对象，分别进行了图像识别与分析。
作为一种新的图像特征提取方法，应用在图像处理中是非常有意义和价值的。
图像处理技术发展至今，已然不再是那个只能进行简单图像处理和识别的技术了，而是可以将自己渗入到各个领域并且可以给各个领域带来影响的技术。
4、数字图像处理技术的方法4.1图像增强图像增强是为了提高图像的质量，提高图像的清晰度等[4].它是按照特定的要求突出图像中某一部分的信息，同时削弱或去除某些不需要的信息处理方法。
其主要目的是为了使处理过后的图像对某种应用来说更加的适用。
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等是目前图像增强的方法。
李全利，陈银燕和刘长亮利用直方图修改技术发表了一篇关于《直方图修改技术在车牌识别与处理的应用》，介绍了直方图修改技术的原理以及直方图均衡化、规定化的对比度整理的原理，对其研究的重点进行了充分的阐述。
闫娟在期刊《软件导刊》中发表了一篇名叫《数字图像的平滑化处理方法的研究》的论文，重点论述了空间域中的各种数字图像平滑化技术方法，等等。
4.2图像复原图像复原与图像增强的目的是相同的，都是为了提高图像的质量。
不同的是，图像增强是在原有的画质上进行提高，而图像复原则是在质量下降的图像中对其进行图像的恢复。
利用消除或减少图像的模糊、图像的烦扰和噪声等，尽可能的获得原来真实的图像。
要想对图像进行复原首先要弄清楚图像退化的原因，分析引起退化的因素，建立相应的数学模型，用相适应方法来对图像进行复原。
何蕾在《数字图像复原技术研究》的文章里对图像复原技术进行了分类，对图像复原技术目前常用的方法进行了介绍，还提出了一种新的图像复原方法，并通过实验数据证明了该方法的可行性和有效性。
4.3图像编码图像编码压缩技术是为了在保证图像质量的前提下，对图像进行压缩。
如果不对图像数据进行压缩的话，计算机的处理速度等都会受到影响。
会产生很多不匹配，使得矛盾无法缓解。
如果将图像信号压缩的话，将对图像的传输和存储十分有利。
在现有硬件设施条件下，对图像信号本身进行压缩是解决矛盾和不匹配的出路。
利用压缩技术可以减少图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量[5].陈志国和徐春环在其发表的《图像编码技术的研究和应用》中介绍了图像编码的基本原理及当前比较新的编码技术，并对图像编码技术进行的总结。
4.4图像识别图像识别属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理后，进行图像分割和特征的提取，从而进行判决分类。
统计模式分类和结构模式分类是常用的模式识别方法。
4.5图像分割图像分割是图像处理中最关键的技术之一。
常用的分割方法分别是基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法[6].基于区域的分割方法顾名思义就是将图像分割成若干不重叠的区域，各区域内存在着某种相似性，使得各区域内的相似性大于区域间特征的相似性。
基于边缘的分割方法则是首先检验出图像的局部存在间断，然后将间断的部分连成一个边界，而这些边界又把图像分为不同的区域。
乔玲玲发表的关于《图像分割算法研究及实现》一文中对图像分割的方法进行了分类和研究，以及对各类散发进行了实验，总结了算法的优缺点。
4.6图像分析用图像分割的方法从图像中抽取有用的信息，以得到某种数值结果，从而建立对图像的客观描述。
这种描述不仅能对图像中是否存在某一特定对象作出回答，还能对图像内容作出详细描述。
林晓和邱晓嘉发表了一篇关于《图像分析技术在医学上的应用》，该文中对图像分析技术做了详细的说明，并将有关图像分析技术在医学里的应用进行了论述，也对未来的医学图像分析技术进行了展望。
4.7图像数字化通过取样和量化将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式，图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵，矩阵中每一元素称为像素。
吴涛和郭金玲在《图像数字化整合技术应用研究》中，总结了图像数字化技术应用的成果和经验，对图像数字化加工过程中的若干问题进行了探讨，并给出了较为具体的解决方案。
5、数字图像处理技术的优点(1)再现性好数字图像处理不会因为图像的存储、传输或复制等一系列的变化操作而导致图像的质量下降，保持了图像的清晰度。
(2)处理精度高按目前的技术，图像数字化精度可以满足任何一个应用需求。
对计算机而言，不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只需改变程序中的数组参数就可以。
(3)灵活性高，适用面广灵活性高的图像处理大体分为三部分，图像的像质改善、图像分析和图像重建。
适用面广的图像来自多种信息源，只要针对不同的图像信息源采用相应的信息采集措施，即均由计算机来处理。
(4)适用性强，系统功能强大数字图像处理技术具备丰富的特效手段，并且只需在电脑上点击鼠标即可完成。
处理操作简单，效果好，且看不出处理痕迹。
(5)便于储存，信息量大。
6、数字图像处理技术在各行业中的应用(1)航天和航空技术方面:早在1964年美国就利用图像处理技术对月球照片进行处理，并且成功地绘制出月球表面地图，这个重大的突破使得图像处理技术在航天技术中发挥着越来越重要的作用。
"卡西尼"号飞船进入土星轨道后传回地球的土星环照片，"火星快车"拍摄到的火星山体滑坡照片，还有我国嫦娥探测器拍摄的月球表面照片，这些照片都体现了数字图像处理技术在航空航天技术领域不可或缺的重要作用。
(2)遥感领域方面的应用:数字图像处理在遥感的应用,主要是获取地形地质及地面设施资料，矿藏探查、森林资源状况、海洋和农业等资源的调查、自然灾害预测预报、环境污染检测、气象卫星云图处理以及地面军事目标的识别。
例如1997年印度尼西亚森林大火灾就利用SPOT(地球观测卫星系统)卫星编程接收，实时跟踪火灾蔓延趋势。
2008年汶川地震对北川县的地震灾害监测是利用中巴地球资源卫星02B卫星观测的。
(3)生物医学工程方面：CT技术的诞生,成为了数字图像处理发展史上的一个里程碑，也是医学上的一个巨大成就。
图像处理技术也因为它的直观，无创伤和安全方便，更加的广泛地应用于这个领域。
如医用显微图像的处理分析，各类的医学诊断等。
其中最突出的临床应用就是超声、核磁共振、CT技术等。
(4)通信工程方面：当前通信的发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。
但目前为止图像通信是最为复杂和困难，因为图像的信息量很大，必须要采用编码技术对信息进行压缩。
如传真通信、可视电话、会议电视、多媒体通信，以及宽带综合业务等。
(5)工业生产和控制方面：主要体现在生产线上零件的分类及检测是否有无质量问题，还有对生产过程的自动控制，现如今，还有智能机器人的帮助，使得工业更加自动化，机器化。
(6)军事公安方面：军事方面体现在侦察照片，警戒系统，还有各个军事演习的模拟系统等。
公安方面，指纹识别、不完整图像的复原、人脸的鉴别，事故的分析等都有广泛的应用。
(7)文化艺术方面：动画的制作、游戏的设计、电视画面的数字编辑、服装的设计、对文物资料的修复等方面都需要借助图像处理技术的帮助，使得我们的文化艺术得到更进一步的提升。
(8)安全方面:安全方面分为公共安全、信息安全以及食品安全。
公共安全方面，在火车站，飞机场等公共场所或是人流量大的地方设置监控器，方便采集图像信息进行分析和处理。
信息安全方面，对私密的信息进行指纹验证等方式对信息进行安全的存储和管理。
食品安全方面，可以利用图像处理技术对食品、水果蔬菜进行安全质量检查，确保食品卫生及食品安全，水果蔬菜的农药残留量符合国家规定，降低疾病隐患，保证食品安全。
7、总结与展望图像处理技术体现在我们生活的方方面面，大到航天技术等应用，小到个人的生活，为人们提供更方便快捷的服务，随着科学技术的发展，图像处理技术地位也会越来越重要。
张玮雄，刘建霞于2012年发表了《数字图像处理技术的发展现状及趋势》文章中提出了未来的图像处理技术的发展方向，即未来数字图像技术一定会向着高精度和高速度的方向发展，实时图像处理对处理设备的要求也会相应的提高，更加智能化;便捷化;当然还需要更新的理论研究和更快的算法。
未来的图像处理技术将会起到更大的作用，无论是在哪个领域。
