數(shù)字圖像處理技術(shù)是研究采用計(jì)算機(jī)和其他數(shù)字化技術(shù)對圖像信息進(jìn)行處理的新技術(shù)。下面是小編整理的數(shù)字圖像處理技術(shù)論文，希望你能從中得到感悟!

數(shù)字圖像處理技術(shù)論文篇一

數(shù)字圖像處理技術(shù)研究

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[摘 要]數(shù)字圖像處理技術(shù)是研究采用計(jì)算機(jī)和其他數(shù)字化技術(shù)對圖像信息進(jìn)行處理的新技術(shù)。圖像處理科學(xué)與技術(shù)已經(jīng)成了工程學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、通信科學(xué)、信息科學(xué)、軍事、公安、醫(yī)學(xué)等眾多學(xué)科學(xué)習(xí)和研究的對象。本文從數(shù)字圖像處理的基本概念，研究內(nèi)容為出發(fā)點(diǎn)，重點(diǎn)探討了數(shù)字圖像復(fù)原技術(shù)，最后介紹了數(shù)字圖像處理系統(tǒng)，但由于數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)容極其廣泛，與其他很多學(xué)科都有著千絲萬縷的聯(lián)系，所以對這項(xiàng)技術(shù)的研究還需要人類的進(jìn)一步努力。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字圖像處理技術(shù) 數(shù)字圖像處理主要研究

中圖分類號：IP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X(2015)05-0280-01

1 引言

“圖”是物體透射光或反射光的分布，“像”是人的視覺系統(tǒng)對圖的接收在大腦中形成的印象或認(rèn)識。前者是客觀存在的，而后者為人的感覺，圖像應(yīng)是兩者的結(jié)合。圖像處理就是對圖像信息進(jìn)行加工處理，以滿足人的視覺心理和實(shí)際應(yīng)用的要求。人類獲取外界信息有視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等多種方法，但絕大部分(約80%)是來自視覺所接受的圖像信息，即所謂“百聞不如一見”。因此，圖像處理技術(shù)的廣泛研究和應(yīng)用是必然的趨勢。

2 圖像數(shù)字化

2.1 基本概念

一幅黑白靜止平面圖像(如照片)中各點(diǎn)的灰度值可用其位置坐標(biāo)(x，y)的函數(shù)f(x，y)來描述。顯然f(x，y)是二維連續(xù)函數(shù)，有無窮多個取值。這種用連續(xù)函數(shù)表示的圖像無法用計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，也無法在各種數(shù)字系統(tǒng)中傳輸或存貯，必須將代表圖像的連續(xù)(模擬)信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡x散(數(shù)字)信號。這樣的變換過程，稱其為圖像數(shù)字化。圖像數(shù)字化的內(nèi)容包括兩個方面：取樣和量化。

2.2 取樣點(diǎn)數(shù)和量化級數(shù)的選取

假定一幅圖像取M×N個樣點(diǎn)，對樣點(diǎn)值進(jìn)行Q級分檔取整。那么對M、N和Q如何取值呢?

首先，M、N、Q一般總是取成2的整數(shù)次冪，如 Q=2b，b為正整數(shù)。通常稱為對圖像進(jìn)行b比特量化。M、N可以取成相等，也可以不相等。若取相等，則圖像矩陣為方陣，分析運(yùn)算方便些。取不等的例子如陸地衛(wèi)星圖像就因?qū)嶋H需要而取成2340×3240。

其次，關(guān)于M、N、b(或Q)數(shù)值大小的確定。對b來講，取值越大，重建圖像失真越小，若要完全不失真得建原圖像，b必須取無窮大，否則一定存在失真，這就是所謂量化誤差。一般供人眼觀察的圖像，由于人眼對灰度分辨能力有限，用5～8 比特量化就可以了。而衛(wèi)片、航片等為了區(qū)別圖像中灰度變化不大的目標(biāo)，往往用 8～12比特量化。對M×N的取值，主要依據(jù)是取樣的約束條件，也就是在M×N大到滿足取樣定理的情況下，重建圖像就不會產(chǎn)生失真，否則就會因取樣點(diǎn)數(shù)不夠而產(chǎn)生所謂混淆失真。為了減少表示圖像的比特?cái)?shù)，總是取M×N點(diǎn)數(shù)剛好滿足取樣定理。這種狀態(tài)的取樣即所謂奈奎斯特取樣(如彩色電視編碼技術(shù)等)。

再次，在實(shí)際應(yīng)用中，如果允許表示圖像的總比特?cái)?shù)M×N×b給定，對M×N和b的分配往往是根據(jù)圖像的內(nèi)容和應(yīng)用要求以及系統(tǒng)本身的技術(shù)指標(biāo)來選定。例如，若圖像中有大面積灰度變化緩慢的平滑區(qū)域，如人頭象特寫照片等。則M×N取樣點(diǎn)數(shù)可以少些，而量化比特?cái)?shù)b多些。這樣使重建圖像灰度層次多些。若b太少，在圖像灰度平滑區(qū)往往會出現(xiàn)“假輪廓”。反之，復(fù)雜的景物圖像，如群眾場面的照片等，量化比特?cái)?shù)b可以少些而取樣點(diǎn)數(shù)M×N 要多些。這樣不致丟失圖像的細(xì)節(jié)。究竟M×N和b如何組合才能獲得滿意的結(jié)果，很難講出一個統(tǒng)一的方案。T?S?Huang 研究了這個問題。他對三種不同特征的圖像(一幅細(xì)節(jié)少的婦女頭象特寫照片，一幅中等細(xì)節(jié)攝影師工作照片，一幅包含大量細(xì)節(jié)的群眾會場照片)，改變其取樣點(diǎn)數(shù)M×N和量化比特?cái)?shù)b，分別進(jìn)行圖像質(zhì)量的主觀評價。總的結(jié)論是：不同的取樣點(diǎn)數(shù)和量化比特?cái)?shù)組合，可以獲得相同的主觀質(zhì)量評價。

3 數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容

3.1 圖像變換

由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)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(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)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(jìn)行數(shù)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(yīng)用。

3.2 圖像編碼

壓縮圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量(即比特?cái)?shù))，以便節(jié)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(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。

3.3 圖像增強(qiáng)和復(fù)原

圖像增強(qiáng)的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯;如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。至于圖像復(fù)原，我們將在下邊作詳細(xì)討論。

4 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)

數(shù)字圖像處理系統(tǒng)所處理的信息量是十分龐大的，對處理速度和精度都有一定的要求，系統(tǒng)的應(yīng)用范圍也相當(dāng)廣泛。因此，目前的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)有各種各樣的結(jié)構(gòu)，其商品化產(chǎn)品的種類也較多。若按用途分類，可分為專用和通用兩大類。專門系統(tǒng)是為專門用途設(shè)計(jì)的，它一般要求簡單、迅速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)。因而其結(jié)構(gòu)比通用系統(tǒng)要簡單，處理目的和功能明確，規(guī)模也較小。例如英國Quantimet720圖像分析儀，專門用于定量分析材料的顯微結(jié)構(gòu)。計(jì)算機(jī)射線斷層掃描系統(tǒng)(即CT系統(tǒng))，專門用于人體或腦部組織疾病診斷。通用系統(tǒng)處理功能較全，應(yīng)用也較廣泛。因此，其結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，規(guī)模也較大，如美國匹茲堡大學(xué)的PRL系統(tǒng)，美國遙感圖像處理系統(tǒng)等都是一個以大型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的、規(guī)模巨大、速度很高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的圖像處理系統(tǒng)。

但是，不論是專用或通用系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)復(fù)雜或簡單，一般圖像處理系統(tǒng)的工作過程都可用圖1表示

5 結(jié)語

數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期，圖像處理雖然在理論方法研究上已取得不小的進(jìn)展，但它本身是一個比較難的研究領(lǐng)域，對該領(lǐng)域的研究仍存在不少困難。本文從一些數(shù)字圖像處理的基本知識入手，介紹了該技術(shù)的發(fā)展、研究內(nèi)容等，但這對于該技術(shù)而言，也僅僅是極少的一部分，相信隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，對數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究將會取得更矚目的成就。

參考文獻(xiàn)

[1] 夏良正李久賢.數(shù)字圖像處理(第2版)[J].東南大學(xué)出版社.2005.

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