数字图像处理技术概述，数字图像处理的发展趋势

很多朋友对数字图像处理技术概述，数字图像处理的发展趋势不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

1、数字图像处理的目的数字图像处理的主要任务如下：(1)提高图像的视觉质量，以达到人眼主观满意或满意的结果。如图像增强、图像复原、图像几何变换、图像代数运算、图像滤波等，可能有效改善因污染、干扰等因素造成的图像清晰度低、失真等图像质量问题。

(2)提取图像中目标的某些特征，用于计算机分析或机器人识别。这些过程也可以归类为“图像分析”。例如，边缘检测、图像分割和纹理分析通常用作高级处理(如模式识别和计算机视觉)的预处理。(3)为了存储和传输庞大的图像和视频信息，这类数据往往需要进行有效的压缩。常用的方法包括统计编码、预测编码和正交变换编码。

(4)信息可视化。如温度场、速度场、生物组织等许多信息是不可见的，但转化为视觉形式后，人们快速识别视觉模式的天然能力可以得到充分发挥，更便于人们观察、分析、研究和理解大规模数据和许多复杂现象。

信息可视化综合了科学可视化、人机交互、数据挖掘、图像技术、图形学、认知科学等多门学科的理论和方法，是研究人和计算机表达的信息及其交互的技术。

(5)信息安全的需要主要体现在数字图像水印和图像信息隐藏方面。这是图像工程的新热点之一。数字水印是利用多媒体数字产品中普遍存在的冗余数据和随机性，将水印信息以可见或不可见的方式嵌入到数字作品中，以保护数字产品的版权或完整性的技术。在计算机通信、密码学等学科中也很有用。

在这些目的中，华南理工大学民用视觉实验室侧重于提取图像特征和可视化信息。其中，提取的图像特征用于识别结构的响应信息，信息可视化用于图像辅助检测、图像辅助教学、图像辅助科研等。具体工作会在后续的微信官方账号文章中分享。2.数字图像处理的特点

数字图像处理使用数字计算机或其他特殊的数字设备来处理图像。与模拟方法相比，它具有以下显著特点。(1)加工精度高

图像采集设备可以将模拟图像数字化成具有任意大小和精度的二维阵列，以供处理设备使用。根据应用的要求，数字化像素的数量可以从几十到几百万，甚至上千万，每个像素的级别可以从1位量化到16位甚至更高，运动图像的帧率可以从几十赫兹到60赫兹，高速摄影可以达到几千赫兹到几万赫兹。对于处理设备来说，不同数据量的图像的处理程序大致相同。

图像精度高在现阶段的土木工程中并不突出，因为现有测量仪器的精度已经足够高了。基于图像识别技术的位移测量精度受到仪器与被测物体的距离、测量光线等因素的限制，测量精度不理想。

(2)再现性好理论上，数字图像处理不会因为图像存储和传输的过程而导致图像质量的下降。在数字化过程中，图像的质量主要受采样样本数、量化精度和处理精度的限制。由于人眼和机器视觉的分辨率被限制在一定范围内，只要保持足够的处理精度，图像的再现性就会很好，图像的原貌也能得到保证。(3)高灵活性

与模拟图像处理相比，数字图像处理不仅可以完成一般的线性和非线性处理，而且由于其功能强大、扩展性好、用户界面友好，可以采用所有可以用程序实现的智能信息处理方法。(4)图像信息量大。

在数字图像处理中，图像可以看作是由图像矩阵中的像素组成的。通常每个像素用红绿蓝表示，每种颜色用8位表示。一幅1024像素 1024像素的真彩色图像是未压缩的，数据量为3MB。一幅3240像素 2340像素的遥感图像用4比特量化，占用存储空间约3.8MB。一张256色图像，640像素480像素的中分辨率VGA的数据量是300KB。

当一幅PCM彩色电视图像的传输速率达到108Mbit/s时，每秒钟的数据量可达13.5MB，大的数据量和传输速率对计算机的运算速度、网络带宽、媒体存储容量等提出了很高的要求。如果精度和分辨率进一步提高，所需的处理时间将大大增加，因此数据压缩成为不可或缺的处理环节。

在这个声明中，只提到了图像本身需要大量的信息来存储。事实上，图像本身所包含的信息具有高冗余性、同步性、高相关性和鲁棒性的特点。这些特点是图像处理技术在土木工程中应用的关键。

(5)数字图像信号占据更宽的频带。

在模拟领域，视频信号的带宽比音频信号的带宽大几个数量级。为了保证图像质量，根据采样定理，数字化后数字视频占用的频带进一步加宽。因此，成像、传输、存储、处理、显示等环节的实现技术难度大、成本高，宽带对处理和传输设备提出了更高的要求，因此频带压缩技术也是数字图像处理中值得注意的问题。这个特点是由信息量大造成的。

(6)加工费时。由于图像数据量大，处理起来比较耗时。特别是当使用区域处理方法时，因为处理结果与中心像素的邻域相关，所以需要更多的时间。要实现快速甚至实时的图像处理，就必须对图像处理系统提出更高的要求。多处理器并行处理器和嵌入式系统等专用处理系统为提高图像处理速度提供了有效的解决方案。这个特点也是信息量大造成的。

3、数字图像处理的主要研究内容数字图像处理的研究内容大致可以分为以下几个方面。(1)图像信息的获取和存储

图像的获取是将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像信号，再由模拟/数字转换器得到原始的数字图像信号，也称为图像的采集。图像信息的突出特点是数据量巨大，一般主要采用磁带，磁盘或光盘进行存储。为解决海量存储问题，主要研究数据压缩、图像格式及图像数据库技术等。

（2）图像频域变换

图像阵列很大，直观性强，但图像的频率，纹理等特性在空间域中难以获得和处理﹐计算量也很大。各种图像变换的方法，如离散傅里叶变换﹑离散余弦变换，小波变换等，可以间接地将空间域的处理转换到变换域进行更有效的处理。

通过二维离散傅里叶变换(DFT)，可以将空间域的图像变换为图像频谱，再在频率域进行各种数字滤波以获得图像质量的改善、数据量的压缩或突出某些特征便于后期处理。如图1所示，通过离散傅里叶变换，可以将图像变换到频率域，通过不同频段的不同处理，可以达到满意的效果。

图1图像离散傅里叶变换

（3）图像几何变换

图像几何变换的目的是改变一幅图像的大小或形状。例如，通过平移、旋转、放大、缩小、镜像等，可以进行两幅以上图像内容的配准﹐以便于进行图像之间内容的对比检测。在印章的真伪识别以及相似商标检测中，通常都会采用这类的处理。另外，对于图像中景物的几何畸变进行校正，对图像中的目标物大小测量等，也需要进行图像几何变换处理。

图像桶形畸变校正如图2所示。

图2图像桶形畸变校正

（4）图像增强

图像增强处理主要是突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用的信息得到加强，便于区分或解释。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；而强化低频分量可减少图像中的噪声影响，即对高频噪声起到平滑作用，如图3所示。其主要方法有直方图修正，伪彩色增强法﹑图像平滑，图像锐化等技术。

图3图像去噪

（5）图像复原

图像复原处理主要是去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目，以达到清晰化的目的，如图4所示。图像退化的原因是过程有噪声﹑运动造成的模糊、光学系统的几何失真等，如果对其有一定的了解，通过理论推导或实验数据甚至可以建立退化的数学模型，那么可以采用某种滤波方法在一定程度上从降质的图像恢复原始图像。

图4图像复原

（6）图像压缩编码

数据量庞大是数字图像的显著特点之一。在多媒体技术中，现有的大容量存储器和宽带网络技术仍不能满足对图像数据处理，存储和传输的需要。图像信息具有较强的相关特性，存在大量冗余信息，因此通过改变图像数据的表示方法，可对图像的数据冗余进行压缩。另外，利用人类的视觉特性，可对图像的视觉冗余进行压缩，由此来达到减小描述图像数据量的目的。

图5给出了图像压缩编码的例子。

图5图像压缩编码

（7）图像分割

图像可以看成是由背景和一个或多个目标组成的。图像分割是按一定的规则将图像分成若干个有意义或感兴趣的区域的过程，每个区域可代表一个对象。通过图像分割，图像中如边缘﹑区域等有意义的特征部分被提取出来，如图6所示。

图6图像分割

（8）图像重建

图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。例如，在医学影像技术中的CT成像技术，就是将多幅断层二维平面数据重建成可描述人体组织器官三维结构的图像。三维重建技术成为目前虚拟现实技术以及科学可视化技术的重要基础。

（9）图像隐藏

图像隐藏的目的是将一幅图像或者某些可数字化的媒体信息隐藏在一幅图像中。在保密通信中，将需要保密的图像在不增加数据量的前提下﹐隐藏在一幅可公开的图像之中，同时要求达到不可见性及抗干扰性。图像隐藏的重要应用之一是数字水印技术。数字水印在维护数字媒体版权方面起着非常重要的作用。

4、数字图像处理系统

图像处理技术具有不接触、快速、直观、准确的优点，同时由于环境条件等因素的影响，图像质量不可能很高，必须采用数字图像处理技术进行几何校正、恢复、增强等加工，从而还原图像的本来面目。—般的数字图像处理系统如图7所示。

图7数字图像处理系统示意图

（1）图像数字化设备(摄像单元)：扫描仪，数码相机，摄像机与图像采集卡等。

（2）图像处理计算机：PC、工作站等，它可以实现通信(通信模块通过局域网等实现网络传输图像数据)，存储(存储模块采用磁盘，光盘等)和图像的处理与分析(主要是运算，用算法的形式描述，用软件实现)。

（3）图像输出设备：显示器，打印机等。

5 、数字图像处理的发展趋势

数字图像处理技术是20世纪60年代初开始发展起来的，经过了初创期﹑发展期、普及期及广泛应用几个阶段。经过几十年的研究与发展，数字图像处理的理论和方法进一步完善，应用范围更加广阔；已经成为一门新兴的交叉学科，现已进人实用阶段。

近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具，其研究和应用呈现出蓬勃发展的崭新势头。数字图像处理的发展趋势主要反映在以下几个方面。

（1）从低分辨率向高分辨率方向发展

随着图像传感器分辨率和计算机运算速度的不断提高，图像存储器内存、计算机内存及外设存储容量不断增大，数字图像由低分辨率向高分辨率不断发展，数字图像处理的运算量也越来越大，对处理和显示设备的要求也越来越高。

（2）从二维(2D)向三维(3D)方向发展

三维图像获取及处理技术主要通过全息摄影实现，或通过断层扫描与图像重建实现。随着图像技术和计算机技术的发展，三维图像的展示将极大提升用户的浸入感。

（3）从静止图像向动态图像方向发展

随着传感器分辨率和主机运算速度的提高，计算机内存及外存容量的增大，数字图像处理由以静止图像处理为主发展到静止图像和动态图像并存并相互补充相互促进的局面。

（4）从单态图像向多态图像方向发展

多态图像是指对于同一目标，景物或场景，采用不同的图像传感器或在不同条件下获取图像，然后对这些图像进行综合处理和应用。

参考文献

[1]吴娱. 数字图像处理[M]. 北京邮电大学出版社，2017.10,北京

黄飞

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