數字圖象處理的主要研究方向與應用論文
0 引言
計算機數字圖像處理技術覆蓋范圍廣，學科交叉性強，涵蓋了計算機科學與技術、數學科學、光物理學等多個領域，在環境、生物醫學、農牧業、國防軍事、多媒體等方面都有著十分廣泛的應用。在計算機技術發展的推動下，以及離散數學等理論的完善中，計算機數字圖像處理技術得到了進一步的發展。
1 數字圖像處理技術的發展概況
圖像處理技術最早應用于提高圖像質量，將低質量的圖像經過改善處理，輸出高質量的圖像。上世紀 20 年代，第一次應用于從英國到美國海底電纜傳輸圖片的質量提高。數字圖像處理成為一門學科是在上世紀 60 年代。1962 年，計算機圖形這一術語被首次提出，將計算機圖形學作為一門獨立學科開始了研究。計算機圖形涉及到數字化轉換、幾何平移變形、實物模型構建、色彩調度、色彩轉換以及曲線運用等多個方面，所以計算機圖形學是一門具備研究性的領域。在計算機科學中，計算機數字圖像處理是一個相對年輕的學科，涉及范圍極其廣泛，比如圖形交互技術、圖形硬件、科學計算可視化、虛擬現實等等。
2 數字圖象處理的主要研究方向
（1）圖像變換。圖像變換包括圖像的拉伸、收縮、旋轉、扭曲等。圖像的變換一般不直接在空間域中進行，而是進行變換域處理，即對空間域處理的變換。包括傅里葉變換、沃爾什 - 阿達瑪變換等，這種處理方式降低了計算工作量，而且處理更加有效。
（2）圖像編碼。圖像編碼是利用編碼技術對圖像進行壓縮的一種方法，通過壓縮算法，在盡可能保證圖像不失真的情況下減少圖像的比特數，降低圖像的存儲占用空間，方便圖像的傳輸、處理等。在圖像壓縮技術中，最重要的就是編碼算法，常見的編碼算法包括預測編碼、變換域編碼等。
（3）圖像增強及復原技術。圖像增強及復原技術是數字圖像處理技術的最原始目的。通過圖像增強及復原，可以提高圖像的清晰度，增強圖像的質量。比如對圖像的高頻分量進行強化，突出物體的輪廓細節，或者對圖像的低頻分量進行強化，降低圖像噪聲等。
（4）圖像分割。圖像分割技術也是數字圖像處理中非常重要的一項。圖像分割就是將具有特征意義的邊緣區域從圖像中進行提取，以為進行圖像的識別、分析提供條件。這項技術在人工智能領域應用廣泛，雖然已經有所發展，但是缺少一種普適性的圖像分割方法，在人工智能發展迅速的今天，圖像分割也成為熱點研究問題之一。
（5）圖像描述。進行圖像識別的重要前提就是圖像描述。一般來說，圖像描述主要包括兩類區域描述方法：利用外部特征的邊界描述和利用內部特征的區域描述。這是二維描述的方法，在三維技術發展的推動下，體積描述、表面描述等方法也已經被提出。
（6）圖像識別。圖像識別是人工智能中重要的研究方向，屬于模式識別。在對圖像進行預處理后，進行圖像分割，提取相應特征，利用神經網絡進行圖片分類。在經過訓練集訓練的基礎上，能夠對圖片進行正確的分類。
3 數字圖像處理技術的應用領域
（1）太空探索。太空探索需要進行大量的照片拍攝，然而這些照片在傳回時并不想我們在新聞媒體上見到的那樣清晰、多彩。照片在經過數字圖像處理之后，才能夠進行精確的分析。
（2）衛星勘測。目前，世界各國都發射了大量衛星進行大氣監測、礦產探測、石油探測、水資源調查、環境監測等，這些技術取得良好效果的基礎在于數字圖像處理技術的發展和應用。
（3）生物醫學。生物醫學工程中對數字圖像處理技術的依賴性也很大，如進行 CT 顯像、顯微圖像分析、超聲波圖像處理、立體定向放射治療等眾多方面都離不開數字圖像處理技術。
（4）軍事公安。在軍事上，數字圖像技術主要應用于導彈制導、軍事偵察以及模擬訓練等方面。在公安業務上，主要應用于交通牌照識別、指紋分析、圖片復原等。
（5）通信互聯。互聯網的高速發展也離不開數字圖像處理技術。在進行數據互聯通信時，最難以處理的數據便是圖像數據，因為圖像數據量十分巨大，要實現圖像的實時傳輸（如直播），必須借助圖像的壓縮編碼技術來實現。高效的編碼方式能夠在保證圖像傳輸流暢的同時，質量不會降低。
（6）新興領域。機器人作為新興智能領域的代表，受到圖像處理技術的`影響也十分巨大。通過數字圖像處理技術，可以給與機器人視覺分析，從而進行機器人的自動化操作。
4 數字圖像處理技術的發展方向
數字圖像處理是目前計算機科學領域中十分活躍的研究方向，雖然這一領域的發展十分迅速，但仍有以下幾個方面是需要進一步加強的。
（1）加強學科交叉聯合研究。數字圖像處理的理論涉及面廣、應用面廣，必須聯合相關學科共同開發，才能夠取得長足的進步。
（2）提高計算精度和性能。數字圖像處理技術中，一個十分矛盾的問題就是計算精度和處理速度之間如何平衡。圖像處理需要經過大量的數據計算，運算量遠大于文本處理，所以需要在提高運算精度的同時提高運算的速度。
（3）不斷提出新的圖像處理方法，強化理論研究。數字圖像處理在計算機科學領域還是一個年輕的學科，還有許多理論值得探索、發現和應用，逐步形成自己的理論體系。
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本文來源：http://www.nvnqwx.com/shiyongwen/2807527.htm