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数字图像处理技术的应用与发展随着科技的不断发展，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
数字图像处理技术可以对图像进行一系列的操作和处理，从而满足各种不同的需求。
本文将介绍数字图像处理技术的应用、发展历程以及对社会、经济和科学研究的影响，并展望未来的发展趋势。
数字图像处理技术在许多领域都有广泛的应用，以下是其中的几个例子：医学领域：数字图像处理技术在医学领域的应用已经非常成熟。
通过对医学影像进行处理和分析，可以协助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT、MRI等医学影像进行的三维重建，可以更加直观地观察到病变位置和范围，从而提高诊断的准确性和效率。
军事领域：数字图像处理技术在军事领域的应用也十分广泛。
例如，通过对面部、指纹等生物特征进行识别，可以实现对人员的精准管理。
数字图像处理技术还可以应用于地图测绘、目标跟踪等领域。
交通领域：数字图像处理技术在交通领域的应用也日益广泛。
例如，通过对面部识别技术和交通监控视频进行处理，可以实现对交通违法行为的自动识别和抓拍。
数字图像处理技术还可以应用于车辆检测、交通流量统计等领域。
数字图像处理技术自20世纪60年代出现以来，已经经历了漫长的发展历程。
随着科技的进步，数字图像处理技术也在不断发展和创新。
未来的数字图像处理技术将朝着以下几个方向发展：机器学习：机器学习是当前最为热门的技术之一，其在数字图像处理领域的应用也日益广泛。
通过机器学习算法，可以对图像进行自动分类、识别、分割等操作，从而提高数字图像处理的准确性和效率。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，其通过对神经网络的研究和应用，可以实现更加复杂的图像处理任务。
例如，通过对面部特征进行分析，可以实现对面部表情的识别和分类，从而应用于情感分析、人机交互等领域。
数字图像处理技术的应用对社会、经济和科学研究都产生了深远的影响。
以下是其中的几个方面：提高生产效率：数字图像处理技术可以应用于工业生产中，通过对生产线的监控和自动化控制，可以提高生产效率、降低成本。
数字图像处理的新进展与应用数字图像处理是一门综合性的学科，旨在提高图像质量、增加对图像的理解，以及对图像进行更高级别的分析和理解。
这种处理涉及从图像源到图像的最终形式的过程，包括图像的获取、处理、压缩和传输。
随着技术进步和学术研究的不断推进，数字图像处理领域正在出现一系列新的进展，这些进展为图像处理研究和应用打开了新的大门。
一、图像处理软件的快速发展随着计算机软件的快速发展，图像处理软件的应用变得异常普及。
图像处理软件的广泛应用，为各种行业和领域，如视频处理、数字媒体编辑、医疗诊断、广告设计等提供了实用价值，也为普通用户提供了广泛的应用功能。
例如，Adobe Photoshop和Lightroom等图像处理软件，已被广泛应用于各类排版和设计工作；CorelDraw、Illustrator 等软件则具备更为广泛的 Vector 图像处理和绘图功能。
二、深度学习带给图像处理的全新时代深度学习是一种人工智能技术，它应用了多个非线性和层次化的处理单元，能够自主地对数据进行学习，从而提高数据分析和理解的效率。
在数字图像处理中，深度学习可以实现基于图像内容的自动分类、识别和分割，这对于计算机视觉和图像处理领域颠覆性的意义不言而喻。
例如，深度学习技术在诸如肺癌筛查、心脏疾病检测以及图像增强等领域发挥了重要的作用。
在口腔医疗行业中，深度学习技术可以大大提高口腔疾病的检测精度和速度，从而更好地服务于临床医生和患者的需求。
三、虚拟现实技术的兴起虚拟现实技术是数字图像处理中一个充满创新、思想启发、体验感和未来潜力的领域。
虚拟现实技术允许用户通过穿戴式设备与真实世界进行互动，在虚拟环境中进行各种活动和训练。
这种技术已广泛应用于游戏、培训和科学研究等领域，并有望在未来的数字娱乐行业中越发普及。
例如，虚拟现实技术在医疗领域中具有广泛应用。
它可以让医生和患者更好地进行疾病诊断和治疗，并可以帮助人们更好地理解和预防疾病。
虚拟现实技术也可以支持手术操作和手术过程的可视化，从而提高手术安全和有效性。
数字图像处理的发展现状及研究内容概述数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。
目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字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。
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数字图像信息。
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。
早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。
1:数字图像处理的现状及发展数字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，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着数字图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。
人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。
很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。
其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
数字图像处理技术的现状及发展方向研究摘要：数字图像处理技术在当今数字化时代中具有重要的地位，它的广泛应用在医学、航空、军事、通信等领域中获得了越来越广泛的关注。
本文概述了数字图像处理技术的现状，主要包括数字图像处理技术的基础、数字图像处理技术的使用范围、数字图像处理技术的发展趋势。
最后，本文基于当前数字图像处理技术的发展趋势，提出了未来数字图像处理技术的发展方向。
关键词：数字图像处理、图像分割、图像识别、图像增强、人工智能正文：一、数字图像处理技术的基础数字图像处理是对数字图像进行处理分析的技术，其基础是数字信号处理、图像处理、计算机科学、数学等学科。
数字图像处理技术的基础理论主要包括图像采集、图像压缩、图像分割、图像识别、图像增强等方面。
二、数字图像处理技术的使用范围数字图像处理技术广泛应用于医学、航空、军事、通信、安防等领域。
在医学方面，数字图像处理技术可用于病灶的检测、肿瘤的识别等方面。
在航空领域，数字图像处理技术可用于目标检测、航空遥感等方面。
在军事领域，数字图像处理技术可用于目标识别、侦察侦查等方面。
在通信领域，数字图像处理技术可用于图像的压缩、加密等方面。
在安防领域，数字图像处理技术可用于人脸识别、车牌识别等方面。
三、数字图像处理技术的发展趋势1. 神经网络技术的应用：神经网络技术是一种可以用于人工智能领域的方法，可以帮助数字图像处理技术更加准确及时的处理图像。
2. 集成硬件的应用：智能化硬件可以提高数字图像处理技术的处理效率、稳定性和功耗。
3. 多媒体技术的应用：多媒体技术的应用为数字图像处理技术提供了更多的方式和机会。
4. 防伪技术的应用：防伪技术可以通过数字图像处理技术的应用实现，数字水印等技术是防伪技术的一种创新方式。
四、数字图像处理技术的未来发展方向1. 面向深度学习的数字图像处理技术研究：深度学习技术在人工智能领域日益重要，数字图像处理技术也可以利用这一技术进行更精确、更准确的图像识别和处理。
2024年数字图像处理论文doc标题：2024年数字图像处理论文doc一、引言随着技术的不断发展，数字图像处理在各个领域中的应用越来越广泛。
本文旨在探讨2024年数字图像处理领域的发展趋势，以及相关算法和技术的应用。
通过对数字图像处理的研究，希望能够为相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
二、数字图像处理的基本原理数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工、处理和分析的技术。
数字图像处理的基本原理是将图像转换为数字信号，然后利用计算机对数字信号进行处理和分析。
数字图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像滤波、图像恢复、图像分析等。
三、数字图像处理的应用范围数字图像处理技术的应用范围非常广泛，包括医学影像、安防监控、智能交通、工业生产、环境监测等领域。
随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
四、数字图像处理的热点问题和研究方向目前，数字图像处理的热点问题和研究方向包括深度学习、人工智能、虚拟现实等。
其中，深度学习在数字图像处理中的应用已经得到了广泛的认可，其在图像识别、目标检测、人脸识别等方面的应用已经取得了显著的成果。
此外，人工智能在数字图像处理中的应用也在不断发展，包括机器学习、神经网络等。
虚拟现实技术在数字图像处理中的应用也在逐渐增加，其在虚拟现实游戏、电影制作等方面的应用已经得到了广泛的应用。
五、数字图像处理的发展趋势和未来前景随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
未来，数字图像处理技术将会更加智能化、自动化和人性化，其在各个领域中的应用将会更加深入。
同时，数字图像处理技术也将会面临更多的挑战和机遇，包括如何提高图像处理的精度和速度、如何解决图像处理中的隐私和安全问题等。
六、总结本文对2024年数字图像处理领域的发展趋势进行了探讨，并介绍了相关算法和技术的应用。
数字图像处理技术已经成为各个领域中不可或缺的一部分，其未来的发展前景非常广阔。
希望本文能够对相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
数字图像处理技术的现状及其发展方向人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。
约有75％的信息是通过视觉系统获取的。
数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane 电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪5O年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代初，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系。
成为一门新兴的学科。
数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。
图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。
1．数字图像处理主要技术概述不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。
图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。
数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。
图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。
当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。
图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。
数字图像处理技术的现状及其发展路径探索摘要：随着社会产业技术的迅速发展，数字处理技术在信息化发展在背景下已经在实践生活中得到了广泛的应用。
从应用效果来看，数字处理技术不仅提高了大众生活日常工作的效率，对工作的整体质量也有了明显的变化。
其次，从技术上来看，数字图像处理技术已经渗透到了各行各业当中，这也是由于计算机技术的普及以及数字处理技术的发展，在对图像的处理上有着更高的质量和使用效果，同时在相关技术上也在进行不断的完善。
文章围绕数字图像处理技术的发展现状以及未来发展路径展开探讨。
关键字：数字图像；处理技术；发展路径前言：数字图像处理技术在理论上是一种将图像元素转化为数字元素，再利用对应的计算机网络技术达到需求的一种处理方式。
也可以说，数字图像处理技术是在新兴产业迅速发展的背景下产生并完善的。
这种针对图像的处理方法在上个世纪就已经有了初步发展的模型，发展到今天已经应用到了社会经济发展中的不同领域，例如科研、工业、农业、医学等各个领域。
因此，图像处理的技术也变得尤为重要，不难看出数字图像处理技术是现代社会发展不可或缺的一部分。
1.数字图像处理技术概述数字图像处理技术即计算机技术对图像的处理技术，它可以通过计算机技术的特点对图像进行增强、分割、复原等处理过程。
从应用效果来看，数字处理技术不仅提高了大众生活日常工作的效率，对工作的整体质量也有了明显的变化。
由此可见，数字图像处理技术的发展离不开计算机技术的发展，并且在很多领域已经得到科学的广泛应用，这种图像处理方式也已经被大众所熟知和利用。
除此之外，数字图像处理技术对数学理论以及企业自身发展也有着深厚的影响。
这是由于数字图像处理技术是信息时代下的发展产物，它的目的就是为了让企业在不同的时代背景下得到迅速发展，并且在实际的操作过程中也需要大量的数学理论以及计算的技术的全方位辅助，进而为企业自身发展带来显著效果【1】。
就我国的数字图像处理技术来说，在使用范围上已经有了明显的拓宽效果，并且在不同的领域也取得了不同的成效。
数字图像处理技术的研究与应用数字图像处理是当代计算机技术中的一个重要研究方向，它主要涉及数字图像的采集、处理、存储和传输等方面。
随着互联网的普及和计算机技术的不断发展，数字图像处理技术正在被广泛应用于图像识别、医学诊断、安防监控、虚拟现实等领域。
本文将从数字图像处理技术的定义、研究现状和应用前景等方面进行探讨和分析。
一、数字图像处理技术的定义数字图像处理是指用计算机对数字图像进行处理的一种技术。
数字图像就是由像素点组成的矩阵，每个像素点都有一个确定的亮度值。
数字图像处理技术可以对图像进行各种处理，包括图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等等。
目前，数字图像处理技术已经成为计算机视觉、模式识别、图像分析等研究领域的基础技术。
二、数字图像处理技术的研究现状数字图像处理技术具有很高的研究价值和应用前景，因此在各个研究领域中也得到了广泛的应用和研究。
首先，数字图像处理技术在计算机视觉领域中得到了广泛应用。
计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的学科，其中数字图像处理技术是最基础、最重要的技术之一。
其次，数字图像处理技术在医学诊断领域中也广泛应用。
医学图像包括CT、MRI、X射线等，数字图像处理技术可以对这些图像进行分割、去噪、增强等处理，从而提高医生的诊断效率和准确性。
此外，数字图像处理技术在安防监控领域和虚拟现实领域中也得到了广泛应用。
三、数字图像处理技术的应用前景随着计算机技术的不断发展和数字图像处理技术的不断进步，其应用前景也得到了广泛的关注。
首先，在医学诊断领域中，数字图像处理技术将成为医学成像的重要手段，进一步提高医生的诊断效率和准确性。
其次，在安防监控领域中，数字图像处理技术可以用于人脸识别、车牌识别等方面，从而提高监控系统的有效性和准确性。
还有，在虚拟现实领域中，数字图像处理技术可以用于3D建模、虚拟现实眼镜等方面，从而进一步提升虚拟现实的沉浸感和真实感。
四、数字图像处理技术面临的挑战虽然数字图像处理技术具有很高的研究价值和应用前景，但是它也面临着一些挑战。
目录绪论 (1)1数字图像处理技术 (1)1.1数字图像处理的主要特点 (1)1.2数字图像处理的优点 (2)1.3数字图像处理过程 (3)2数字图像处理的研究现状 (4)2.1数字图像的采集与数字化 (4)2.2图像压缩编码 (5)2.3图像增强与恢复 (8)2.4图像分割 (9)2.5图像分析 (10)3数字图像处理技术的发展方向 (13)参考文献 (14)绪论图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。
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进行处理的过程。
其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。
困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。
数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。
数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。
最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。
现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。
第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。
据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。
近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。
1数字图像处理技术1.1数字图像处理的主要特点(1)目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
(2)数字图像处理占用的频带较宽，与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本也高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
(3)数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
(4)由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
(5)数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。
另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。
1.2数字图像处理的优点(1)再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化，只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
(2)处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
(3)适用面宽图像可以来自多种信息源，从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，因而均可用计算机来处理。
(4)灵活性高数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
1.3数字图像处理过程由于数字图像处理的灵活性和方便性，所以数字图像处理已成为图像处理的主流。
常见的数字图像处理有：图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、压缩、存储、传输、分析、识别、分割等，其处理流程如图1所示。
图1数字图像处理流图(1)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。
(2)图像的编码编码的目的是压缩图像的信息量(但图像质量几乎不变)，以满足传输和存储的要求，为此，可以采用模拟处理技术，再通过模-数转换得到编码，不过多数是采用数字编码技术，其编码方法可以对图像逐点进行加工，也可以对图像施加某种变换或基于区域、特征进行编码。
(3)图像增强图像增强目的是使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式，常用的图像增强方法有：灰度等级直方图处理、干扰抵制、边缘锐化、伪彩色处理。
(4)图像恢复其目的是除去或减少在获得图像过程中因各种原因产生的退化，可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大气湍流。
(5)图像分割将图像划分为一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集，通常采用把像素分入特定区域的区域法和寻求区域之间边界的境界法，这2种方法都可以利用图像的纹理特性实现图像分割。
(6)图像分析从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息，其目的是得到某种数值结果。
图像分析的内容和模式识别、人工智能的研究领域有交叉，但图像分析与典型的模式识别有区别。
图像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特征，然后对图像进行符号化的描述，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。
图像处理的各个内容是互相有联系的，一个实用的图像处理系统往往结合几种图像处理技术才能得到所需要的结果，图像数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第1步，图像编码可用以传输和存储图像。
图像增强和复原可以是图像处理的最后目的，也可以是为进一步的处理作准备。
通过图像分割得出的图像特征可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析的基础。
2数字图像处理的研究现状2.1数字图像的采集与数字化图像的采集是数字图像处理的第1步，采集并不局限于对人眼视觉功能的模仿，更是对人类认识、分析手段的拓展。
在医学、天文学、自动字体识别、机器视觉、军事识别、指纹自动处理和血样分类处理等多个方面都不同程度地运用了图像提取技术。
图像提取技术源自于电影和视频产品的发展。
其中，最具影响力的研究是由Porter和Duff提出的通道概念，对图像提取技术的离散特性进行了规范，为这一研究领域奠定了基础，使其成为图像处理领域一个较独立的重要分支。
20世纪60年代，由于当时的图像提取技术还未成形，人们主要依赖于用拍摄技巧弥补后期制作的不足。
随着当时计算机应用的发展，图像处理技术获得了更加广阔的发展空间，各种各样的处理技术和方法也相应而生。
如四元组像素的提出以及Blinn对计算机领域所运用到的像素进行的全面诠释。
20世纪90年代初期，学者们逐渐认识到要实现信息的精确提取是非常困难和费时的，对于稍复杂的图像或视频，其代价十分巨大。
所以学者们开始考虑借助数学和概率统计学的原理来寻求更优解，而不再强调最优解。
图像提取技术的发展过程经历了以下4个发展阶段：(1)萌芽阶段通过拍摄时的布景实现提取条件。
(2)初期阶段以四元像素和数字化为基础，建立了独立的分支学科(3)飞跃阶段以概率统计学原理为基础的提取。
(4)分化阶段认识到视频中帧与帧之间存在相关性，产生了专门用于视频提取的方案。
但由于自然色彩分布的复杂性，至今没有被广泛认可的模型，也没有系统的、统一的评价标准。
所以说，图像提取技术的成熟还有待时日，并依赖于其它学科及计算机硬件技术的发展。
由于图像提取涉及的学科领域比较广泛，学者们对待该问题的研究角度和出发点各不相同，目前已有的概念和模型有：Porter&Duff模型、Blinn模型、Knockout模型、Ruzon&Tomasi模型、Bayesian模型、Poisson模型、Chuang&Agarwala模型、YinLi&JianSun模型。
比较分析上述模型、可以发现：Porter&Duff模型、Blinn模型将图像提取问题规范化，是后续研究的重要基础；Knockout模型是对Porter&Duff模型、Blinn模型的有益扩展，使之实用意义更大，在实际运用中效率更高。
虽然Ruzon&Tomasi模型、Bayesian模型、Poisson模型采用的具体概率统计方法各异，但这些模型都是先对图像进行初始化，生成Trimap——前景、背景、交界区域，研究对象都是交界区域的α值。
Chuang&Agarwa2la模型、YinLi&JianSun模型以视频提取为研究目的，引人了帧间信息相关性的概念，实现了视频的半自动提取。
目前为止，图像提取技术根据需求的不同出现了2种研究思路：一种更注重提高α值的精确度，追求精确完美的效果；另一种则更注重提高提取的效率、实时性及自动化程度。
目前，图像提取技术的研究活动主要集中在以下5个方面：(1)拍摄设备、拍摄方法及技巧；(2)分割技术；(3)人机交互操作接口；(4)面向对象的提取技术；(5)前景与背景间交界区域估计模型。
2.2图像压缩编码作为通信、介质存贮、数据发送、多媒体计算机等技术的关键环节，图像压缩编码算法的研究是信息技术中最活跃的研究领域之一。
尤其是进入21世纪以后，电子技术和通信技术的发展使可视电话、会议电视、数字电视、高清晰度电视、多媒体计算机、信息高速公路等的生产和建立成为可能。
在这一背景下，探索高效图像压缩编码算法无疑将成为主要任务之一，对其研究也将成为国际公认的热点之一。
为了使有限的符号表达更多的信息量，图像压缩既非常必要，也有可能，因此产生了各种各样的图像压缩方法。
图像压缩编码用尽可能少的数据表示信源发出的图像信号，以减少容纳给定消息集合的信号空间。
通过对图像数据的压缩减少数据占用的存储空间，从而减少传输图像数据所需的时间和信道带宽。
图2为图像压缩系统模型，图像压缩编码算法的研究历程可分为如下2个阶段。
