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数字图像处理 简单介绍
数字图像处理发展概况
数字图像处理发展概况数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它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。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，人们開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，经常使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）。他们对航天探測器徘徊者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。随后又对探測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、土星等星球的探測研究中，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还有一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司project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的基本方法是依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。与此同一时候，图像处理技术在很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project、工业检測、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。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期開始，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。人们已開始研究怎样用计算机系统解释图像，实现相似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。非常多国家，特别是发达国家投入很多其它的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。当中代表性的成果是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。图像理解尽管在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比較难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
数字图像处理主要研究的内容
数字图像处理主要研究的内容有下面几个方面： 1) 图像变换因为图像阵列非常大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量非常大。因此，往往採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，不仅可降低计算量，并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）。眼下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降低描写叙述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和降低所占用的存储器容量。压缩能够在不失真的前提下获得，也能够在同意的失真条件下进行。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較成熟的技术。 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；如强化低频分量可降低图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应依据降质过程建立"降质模型"，再採用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4) 图像切割图像切割是数字图像处理中的关键技术之中的一个。图像切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。尽管眼下已研究出不少边缘提取、区域切割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像切割的研究还在不断深入之中，是眼下图像处理中研究的热点之中的一个。 5) 图像描写叙述图像描写叙述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可採用其几何特性描写叙述物体的特性，一般图像的描写叙述方法採用二维形状描写叙述，它有边界描写叙述和区域描写叙述两类方法。对于特殊的纹理图像可採用二维纹理特征描写叙述。随着图像处理研究的深入发展，已经開始进行三维物体描写叙述的研究，提出了体积描写叙述、表面描写叙述、广义圆柱体描写叙述等方法。 6) 图像分类（识别）图像分类（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（增强、复原、压缩）后，进行图像切割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常採用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。数字图像处理的基本特点
（1）眼下，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量非常大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；假设要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。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。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。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，成本亦高，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。在图像画面上，常常有非常多像素有同样或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力非常大。（4）因为图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的所有几何信息的能力，非常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測量，比如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时须要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识project问题。（5）数字图像处理后的图像通常是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。因为人的视觉系统非常复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响非常大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。还有一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必定影响着计算机视觉的研究。比如，什么是感知的初始基元，基元是怎样组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。数字图像处理的长处
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。仅仅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．处理精度高按眼下的技术，差点儿可将一幅模拟图像数字化为随意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪能够把每一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能够达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每一个像素的位数多少，其处理程序差点儿是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，仅仅要在处理时改变程序中的数组參数就能够了。回忆一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。 3．适用面宽图像能够来自多种信息源，它们能够是可见光图像，也能够是不可见的波谱图像（比如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，能够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仅仅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（彩色图像也是由灰度图像组合成的，比如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即仅仅要针对不同的图像信息源，採取对应的图像信息採集措施，图像的数字处理方法适用于不论什么一种图像。 4．灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包括丰富的内容。因为图像的光学处理从原理上讲仅仅能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完毕线性运算，并且能实现非线性处理，即凡是能够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。数字图像处理的应用
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定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技术方面的应用，除了上面介绍的JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。很多国家每天派出非常多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，曾经须要雇用几千人，而如今改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还能够从照片中提取人工所不能发现的大量实用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），因为成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是非常高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须採用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，採用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再快速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像不管是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须採用非常多数字图像处理方法。如今世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检測（如病虫害检測、水火检測、环境污染检測等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探測、大型project地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其他星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。 2）生物医学project方面的应用数字图像处理在生物医学project方面的应用十分广泛，并且非常有成效。除了上面介绍的CT技术之外，另一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 3）通信project方面的应用当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。详细地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。当中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样快速率的数据实时传送出去，必须採用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，眼下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。 4）工业和project方面的应用在工业和project领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自己主动装配线中检測零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自己主动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中採用工业视觉等等。当中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，眼下已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。 5）军事公安方面的应用在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自己主动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。眼下已投入执行的快速公路不停车自己主动收费系统中的车辆和车牌的自己主动识别都是图像处理技术成功应用的样例。 6）文化艺术方面的应用眼下这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，如今已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。数字图像处理 简单介绍