數字圖像處理(DigitalImageProcessing)是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。數字圖像處理的產生和迅速發(fā)展主要受三個因素的影響:一是計算機的發(fā)展;二是數學的發(fā)展(特別是離散數學理論的創(chuàng)立和完善);三是廣泛的農牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學等方面的應用需求的增長。
20世紀20年代,圖像處理首次應用于改善倫敦和紐約之間海底電纜發(fā)送的圖片質量。到20世紀50年代,數字計算機發(fā)展到一定的水平后,數字圖像處理才真正引起人們的興趣。1964年美國噴氣推進實驗室用計算機對“徘徊者七號”太空船發(fā)回的大批月球照片進行處理,收到明顯的效果。20世紀60年代末,數字圖像處理具備了比較完整的體系,形成了一門新興的學科。20世紀70年代,數字圖像處理技術得到迅猛的發(fā)展,理論和方法進一步完善,應用范圍更加廣泛。在這一時期,圖像處理主要和模式識別及圖像理解系統(tǒng)的研究相聯系,如文字識別、醫(yī)學圖像處理、遙感圖像的處理等。20世紀70年代后期到現在,各個應用領域對數字圖像處理提出越來越高的要求,促進了這門學科向更高級的方向發(fā)展。特別是在景物理解和計算機視覺(即機器視覺)方面,圖像處理已由二維處理發(fā)展到三維理解或解釋。近年來,隨著計算機和其它各有關領域的迅速發(fā)展,例如在圖像表現、科學計算可視化、多媒體計算技術等方面的發(fā)展,數字圖像處理已從一個專門的研究領域變成了科學研究和人機界面中的一種普遍應用的工具。
一般來講,對圖像進行處理(或加工、分析)的主要目的有三個方面:
(1)提高圖像的視感質量,如進行圖像的亮度、彩色變換,增強、抑制某些成分,對圖像進行幾何變換等,以改善圖像的質量。
(2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息,這些被提取的特征或信息往往為計算機分析圖像提供便利。提取特征或信息的過程是模式識別或計算機視覺的預處理。提取的特征可以包括很多方面,如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓撲特征和關系結構等。
(3)圖像數據的變換、編碼和壓縮,以便于圖像的存儲和傳輸。
不管是何種目的的圖像處理,都需要由計算機和圖像專用設備組成的圖像處理系統(tǒng)對圖像數據進行輸入、加工和輸出。
數字圖像處理研究的內容主要有:
(1)圖像獲取和圖像表現階段主要是把模擬圖像信號轉化為計算機所能接受的數字形式,以及把數字圖像用所需要的形式顯示出來。
(2)圖像復原當造成圖像退化的原因已知時,復原技術可用來進行圖像的校正。復原技術是基于模型和數據的圖像恢復,其目的是消除退化的影響,從而產生一個等價于理想成像系統(tǒng)所獲得的圖像。
(3)圖像增強當無法知道與圖像退化有關的定量信息時,可以使用圖像增強技術較為主觀地改善圖像的質量。
(4)圖像分析對圖像中的不同對象進行分割、特征提取和表示,從而有利于計算機對圖像進行分類、識別、理解或解釋。
(5)圖像重建由圖像的多個一維投影重建該圖像,可看成是特殊的圖像復原技術。
(6)圖像編碼和壓縮對圖像進行編碼的主要目的是為了壓縮數據,便于存儲和傳輸。當前的一些編碼方法對圖像分析和圖像加密也有越來越多的應用。
數字圖像處理的工具可分為三大類:第一類包括各種正交變換和圖像濾波等方法,其共同點是將圖像變換到其它域(如頻域)中進行處理(如濾波)后,再變換到原來的空間(域)中;第二類方法是直接在空間域中處理圖像,它包括各種統(tǒng)計方法、微分方法及其它數學方法:第三類是數學形態(tài)學運算,它不同于常用的頻域和空域的方法,是建立在積分幾何和隨機集合論的基礎上的運算。
由于被處理圖像的數據量非常大且許多運算在本質上是并行的,所以圖像并行處理結構和圖像并行處理算法也是圖像處理中的主要研究方向。
數字圖像處理主要應用于下面一些領域:
(1)通信包括圖像傳輸、電視電話、電視會議。
(2)宇宙探測隨著太空技術的發(fā)展,需要用數字圖像處理技術處理大量的星體照片。
(3)遙感分航空遙感和航天遙感。遙感圖像需要用圖像處理技術加工處理并提取有用的信息?？捎糜诘刭|、礦藏勘探和森林、水利、海洋、農業(yè)等資源的調查;自然災害預測預報;環(huán)境污染監(jiān)測;氣象衛(wèi)星云圖處理以及用于軍事目的的地面目標識別。
(4)生物醫(yī)學領域中的應用X射線、超聲、顯微圖像分析、計算機斷層攝(即CT)分析和重建等。
(5)工業(yè)生產中的應用主要有產品質量檢測、生產過程的自動控制、計算機輔助設計與制造等。
(6)軍事、公安、檔案等其它方面的應用軍事目標的偵察、制導和警戒系統(tǒng)、自動火器的控制及反偽裝;公安部門的現場照片;指紋、手跡、印章、人像等的進一步處理和辨識;歷史文字和圖片檔案的修復和管理;以及其它方面圖像信息的顯示、記錄、處理和文字自動識別等。
(7)機器人視覺作為智能機器人的重要感覺器官,進行三維景物的理解和識別。主要用于軍事偵察、危險環(huán)境作業(yè)、裝配工作識別和定位以及郵政、家政服務等。
(8)視頻和多媒體系統(tǒng)目前,電視制作系統(tǒng)廣泛使用圖像處理、變形、合成技術。多媒體系統(tǒng)離不開靜止圖像和動態(tài)圖像的采集、壓縮、處理、存儲和傳輸。
數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面：
1) 圖像變換由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。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，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。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用。
2) 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），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行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發(fā)展最早且比較成熟的技術。
3) 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立"降質模型"，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。
4) 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。
5) 圖像描述圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。
6) 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像分類常采用經典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經網絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。
自20世紀60年代第三代數字計算機問世以后，數字圖像處理技術出現了空前的發(fā)展，在該領域中需要進一步研究的問題主要有如下五個方面：
1）在進一步提高精度的同時著重解決處理速度問題；
2）加強軟件研究，開發(fā)新的處理方法，特別要注意移植和借鑒其他學科的技術和研究成果，創(chuàng)造新的處理方法；
3）加強邊緣學科的研究工作，
促進圖像處理技術的發(fā)展；
4）加強理論研究，逐步形成處理科學自身的理論體系；
（1）數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數據量；對高分辨率彩色512×512圖像，則要求768kbit數據量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～22.5Mbit數據量。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。
?。?/span>2）數字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個數量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環(huán)節(jié)的實現上，技術難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。
?。?/span>3）數字圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關系數可達0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
?。?/span>4）由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復現三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。
1. 再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。
2．處理精度高按目前的技術，幾乎可將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，這主要取決于圖像數字化設備的能力?，F代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。對計算機而言，不論數組大小，也不論每個像素的位數多少，其處理程序幾乎是一樣的。換言之，從原理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實現的，只要在處理時改變程序中的數組參數就可以了。回想一下圖像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個數量級，就要大幅度地改進處理裝置，這在經濟上是極不合算的。
3．適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數字編碼形式后，均是用二維數組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。即只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方法適用于任何一種圖像。
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
1）航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了上面介紹的JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛(wèi)星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區(qū)進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要雇用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統(tǒng)來判讀分析，既節(jié)省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發(fā)現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發(fā)射了資源遙感衛(wèi)星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由于成像條件受飛行器位置、姿態(tài)、環(huán)境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須采用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛(wèi)星，采用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區(qū)以18天為一周期進行掃描成像，其圖像分辨率大致相當于地面上十幾米或100米左右（如1983年發(fā)射的LANDSAT-4，分辨率為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛(wèi)星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然后由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須采用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛(wèi)星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業(yè)調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環(huán)境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業(yè)規(guī)劃（如土壤營養(yǎng)、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規(guī)劃（如地質結構、水源及環(huán)境分析等）。我國也陸續(xù)開展了以上諸方面的一些實際應用，并獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發(fā)揮了相當大的作用。
2）生物醫(yī)學工程方面的應用數字圖像處理在生物醫(yī)學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫(yī)學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技術。
3）通信工程方面的應用當前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸。其中以圖像通信最為復雜和困難，因圖像的數據量十分巨大，如傳送彩色電視信號的速率達100Mbit/s以上。要將這樣高速率的數據實時傳送出去，必須采用編碼技術來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發(fā)研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
4）工業(yè)和工程方面的應用在工業(yè)和工程領域中圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環(huán)境內識別工件及物體的形狀和排列狀態(tài)，先進的設計和制造技術中采用工業(yè)視覺等等。其中值得一提的是研制具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，將會給工農業(yè)生產帶來新的激勵，目前已在工業(yè)生產中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。
5）軍事公安方面的應用在軍事方面圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統(tǒng)，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統(tǒng)等；公安業(yè)務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監(jiān)控、事故分析等。目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統(tǒng)中的車輛和車牌的自動識別都是圖像處理技術成功應用的例子。
6）文化藝術方面的應用目前這類應用有電視畫面的數字編輯，動畫的制作，電子圖像游戲，紡織工藝品設計，服裝設計與制作，發(fā)型設計，文物資料照片的復制和修復，運動員動作分析和評分等等，現在已逐漸形成一門新的藝術--計算機美術。
7)機器人視覺:機器視覺作為智能機器人的重要感覺器官,主要進行三維景物理解和識別,是目前處于研究之中的開放課題。機器視覺主要用于軍事偵察、危險環(huán)境的自主機器人,郵政、醫(yī)院和家庭服務的智能機器人,裝配線工件識別、定位,太空機器人的自動操作等。
8)視頻和多媒體系統(tǒng):目前,電視制作系統(tǒng)廣泛使用的圖像處理、變換、合成,多媒體系統(tǒng)中靜止圖像和動態(tài)圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。
9)科學可視化:圖像處理和圖形學緊密結合,形成了科學研究各個領域新型的研究工具。
10)電子商務:在當前呼聲甚高的電子商務中,圖像處理技術也大有可為,如身份認證、產品防偽、水印技術等。
總之,圖像處理技術應用領域相當廣泛,已在國家安全、經濟發(fā)展、日常生活中充當越來越重要的角色,對國計民生的作用不可低估。
數字圖像處理的應用領域：
?。?/span>1）分析圖像、改進圖像
?。?/span>2）機器自動理解、存儲、傳輸、顯示
一、圖像處理的概念
f(x,y) x,y,f有限離散 符合上述條件的都成為數字圖像。
研究方向從圖像處理到計算機視覺可以分為三個層次：
?。?/span>1）低級 圖像預處理，增強處理，如：對比度增強。輸入、輸出均為圖像
?。?/span>2）中級 圖像分割
?。?/span>3）高級 模式識別。輸入為圖像，輸出為規(guī)則
二、成像方法
（1）伽馬射線成像
?。?/span>2）X射線成像
?。?/span>3）血管照相術---圖像減影法
?。?/span>4）CAT---圖像切片 三維
?。?/span>5）紫外波段成像 熒光顯微鏡法
?。?/span>6）可見光及紅外波段成像
?。?/span>7）無線電波成像 磁共振成像 MRI
遙感影像數字圖像處理的內容主要有：
①圖像恢復。即校正在成像、記錄、傳輸或回放過程中引入的數據錯誤、噪聲與畸變。包括輻射校正、幾何校正等；
②數據壓縮。以改進傳輸、存儲和處理數據效率；
③影像增強。突出數據的某些特征，以提高影像目視質量。包括彩色增強、反差增強、邊緣增強、密度分割、比值運算、去模糊等；
