1 數字圖像處理技術的概述

圖像處理技術被分為模擬圖像處理和數字圖像處理兩大類。 數字圖像處理技術一般都用計算機處理或實時的硬件處理，因此也稱之為計算機圖像處理[1]. 數字圖像處理是一門關于使用計算機對圖像進行處理的學科。 而數字圖像處理技術則是將圖像信號進行轉換成數字信號并利用計算機或者某種類型的數字處理硬件進行處理從而提高圖像可使用性[2].

2 數字圖像處理的目的

（1）提高圖像的視覺感官質量，產生更適合人類視覺觀察和識別的圖像。 如進行圖像的亮度、彩色變換，增強、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，為計算機分析圖像提供便利。 提取的特征可以包括很多方面，如灰度/顏色特性、邊界/區域特性，紋理特性，形狀/拓撲特性以及關系結構等。

（3）利用對圖像數據進行變換 、編碼和壓縮 ,來提高信息傳輸效率，減少圖像信息存貯容量。 圖像和視頻信息量很大，常常需要對這類數據進行有效的壓縮。

（4）利用圖形圖像方面的技術與方法，幫助人們理解和分析數據，即信息可視化。

（5）信息安全的范圍很廣 ,大到國家軍事政治 ,小到個人信息的泄露等。 利用數字圖像處理技術可以對其進行監控和鑒別。

3 數字圖像處理技術的起源

數字圖像處理最早出現于 20 世紀 50 年代， 當時的圖像處理是以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。 20 世紀 60年代的美國噴氣推進實驗室是圖像處理技術首次獲得實際成功的應用，推動了數字圖像處理這門學科的誕生。 20 世紀 70年代英國 EMI 公司工程師 Housfield 發明了 CT 并獲得了諾貝爾獎，這對人類的發展作出了劃時代的貢獻。 隨著圖像處理技術的深入發展，20 世紀 80 年代末期，人們開始將數字圖像處理技術應用于地理信息系統，研究海圖的自動讀入，自動生成方法。 數字圖像處理技術的應用領域不斷拓展。 20 世紀 90 年代初開始，Mallat 在 1988 年有效地將小波分析應用于圖像分解和重構。[3]

到目前為止，圖像處理技術在許多應用領域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就， 使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。 近幾年，以混沌吸引子為圖像特征的研究得到了學者的關注， 目前混沌理論在圖像識別研究中仍然處于初級階段， 王皓石在 《圖像的混沌吸引子研究》中，利用混沌理論與方法，借鑒人的視知覺機制，給出一種基于迭代的圖像特征生成方法， 獲得了二維和三維混沌吸引子，并將其作為圖像特征，以人臉、手寫漢字、樹葉為對象，分別進行了圖像識別與分析。 作為一種新的圖像特征提取方法，應用在圖像處理中是非常有意義和價值的。 圖像處理技術發展至今， 已然不再是那個只能進行簡單圖像處理和識別的技術了， 而是可以將自己滲入到各個領域并且可以給各個領域帶來影響的技術。

4 數字圖像處理技術的方法

4.1 圖像增強

圖像增強是為了提高圖像的質量，提高圖像的清晰度等[4].

它是按照特定的要求突出圖像中某一部分的信息， 同時削弱或去除某些不需要的信息處理方法。 其主要目的是為了使處理過后的圖像對某種應用來說更加的適用。 直方圖修改處理、圖像平滑化處理、 圖像尖銳化處理及彩色處理技術等是目前圖像增強的方法。 李全利，陳銀燕和劉長亮利用直方圖修改技術發表了一篇關于 《直方圖修改技術在車牌識別與處理的應用》，介紹了直方圖修改技術的原理以及直方圖均衡化、規定化的對比度整理的原理，對其研究的重點進行了充分的闡述。

閆娟在期刊《軟件導刊》中發表了一篇名叫《數字圖像的平滑化處理方法的研究》的論文，重點論述了空間域中的各種數字圖像平滑化技術方法，等等。

4.2 圖像復原

圖像復原與圖像增強的目的是相同的， 都是為了提高圖像的質量。 不同的是，圖像增強是在原有的畫質上進行提高，而圖像復原則是在質量下降的圖像中對其進行圖像的恢復。

利用消除或減少圖像的模糊、圖像的煩擾和噪聲等，盡可能的獲得原來真實的圖像。 要想對圖像進行復原首先要弄清楚圖像退化的原因，分析引起退化的因素，建立相應的數學模型，用相適應方法來對圖像進行復原。 何蕾在《數字圖像復原技術研究》的文章里對圖像復原技術進行了分類，對圖像復原技術目前常用的方法進行了介紹， 還提出了一種新的圖像復原方法，并通過實驗數據證明了該方法的可行性和有效性。

4.3 圖像編碼

圖像編碼壓縮技術是為了在保證圖像質量的前提下，對圖像進行壓縮。 如果不對圖像數據進行壓縮的話，計算機的處理速度等都會受到影響。 會產生很多不匹配，使得矛盾無法緩解。 如果將圖像信號壓縮的話，將對圖像的傳輸和存儲十分有利。 在現有硬件設施條件下，對圖像信號本身進行壓縮是解決矛盾和不匹配的出路。 利用壓縮技術可以減少圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、 處理時間和減少所占用的存儲器容量[5].

陳志國和徐春環在其發表的《圖像編碼技術的研究和應用》中介紹了圖像編碼的基本原理及當前比較新的編碼技術， 并對圖像編碼技術進行的總結。

4.4 圖像識別

圖像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后，進行圖像分割和特征的提取，從而進行判決分類。 統計模式分類和結構模式分類是常用的模式識別方法。

4.5 圖像分割

圖像分割是圖像處理中最關鍵的技術之一。 常用的分割方法分別是基于區域的分割方法和基于邊緣的分割方法[6]. 基于區域的分割方法顧名思義就是將圖像分割成若干不重疊的區域，各區域內存在著某種相似性，使得各區域內的相似性大于區域間特征的相似性。 基于邊緣的分割方法則是首先檢驗出圖像的局部存在間斷，然后將間斷的部分連成一個邊界，而這些邊界又把圖像分為不同的區域。 喬玲玲發表的關于《圖像分割算法研究及實現》 一文中對圖像分割的方法進行了分類和研究，以及對各類散發進行了實驗，總結了算法的優缺點。

4.6 圖像分析

用圖像分割的方法從圖像中抽取有用的信息， 以得到某種數值結果，從而建立對圖像的客觀描述。 這種描述不僅能對圖像中是否存在某一特定對象作出回答， 還能對圖像內容作出詳細描述。 林曉和邱曉嘉發表了一篇關于《圖像分析技術在醫學上的應用》， 該文中對圖像分析技術做了詳細的說明，并將有關圖像分析技術在醫學里的應用進行了論述， 也對未來的醫學圖像分析技術進行了展望。

4.7 圖像數字化

通過取樣和量化將一個以自然形式存在的圖像變換為適合計算機處理的數字形式， 圖像在計算機內部被表示為一個數字矩陣，矩陣中每一元素稱為像素。 吳濤和郭金玲在《圖像數字化整合技術應用研究》中，總結了圖像數字化技術應用的成果和經驗， 對圖像數字化加工過程中的若干問題進行了探討，并給出了較為具體的解決方案。

5 數字圖像處理技術的優點

（1）再現性好數字圖像處理不會因為圖像的存儲、 傳輸或復制等一系列的變化操作而導致圖像的質量下降，保持了圖像的清晰度。

（2）處理精度高按目前的技術， 圖像數字化精度可以滿足任何一個應用需求。 對計算機而言，不論圖像的精度有多高，處理總是能實現的，只需改變程序中的數組參數就可以。

（3）靈活性高，適用面廣靈活性高的圖像處理大體分為三部分，圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建。 適用面廣的圖像來自多種信息源，只要針對不同的圖像信息源采用相應的信息采集措施， 即均由計算機來處理。

（4）適用性強，系統功能強大數字圖像處理技術具備豐富的特效手段， 并且只需在電腦上點擊鼠標即可完成。 處理操作簡單，效果好，且看不出處理痕跡。

（5）便于儲存，信息量大。

6 數字圖像處理技術在各行業中的應用

（1）航天和航空技術方面 :早在 1964 年美國就利用圖像處理技術對月球照片進行處理， 并且成功地繪制出月球表面地圖， 這個重大的突破使得圖像處理技術在航天技術中發揮著越來越重要的作用。 "卡西尼"號飛船進入土星軌道后傳回地球的土星環照片，"火星快車"拍攝到的火星山體滑坡照片，還有我國嫦娥探測器拍攝的月球表面照片，這些照片都體現了數字圖像處理技術在航空航天技術領域不可或缺的重要作用。

（2）遙感領域方面的應用 :數字圖像處理在遙感的應用 ,主要是獲取地形地質及地面設施資料，礦藏探查、森林資源狀況、海洋和農業等資源的調查、自然災害預測預報、環境污染檢測、 氣象衛星云圖處理以及地面軍事目標的識別。 例如1997 年印度尼西亞森林大火災就利用 SPOT （地球觀測衛星系統）衛星編程接收，實時跟蹤火災蔓延趨勢。 2008 年汶川地震對北川縣的地震災害監測是利用中巴地球資源衛星 02B 衛星觀測的。

（3）生物醫學工程方面：CT 技術的誕生 ,成為了數字圖像處理發展史上的一個里程碑，也是醫學上的一個巨大成就。 圖像處理技術也因為它的直觀，無創傷和安全方便，更加的廣泛地應用于這個領域。 如醫用顯微圖像的處理分析，各類的醫學診斷等。 其中最突出的臨床應用就是超聲、核磁共振、CT 技術等。

（4）通信工程方面：當前通信的發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。 但目前為止圖像通信是最為復雜和困難，因為圖像的信息量很大，必須要采用編碼技術對信息進行壓縮。 如傳真通信、可視電話、會議電視、多媒體通信，以及寬帶綜合業務等。

（5）工業生產和控制方面：主要體現在生產線上零件的分類及檢測是否有無質量問題，還有對生產過程的自動控制，現如今，還有智能機器人的幫助，使得工業更加自動化，機器化。

（6）軍事公安方面：軍事方面體現在偵察照片，警戒系統，還有各個軍事演習的模擬系統等。 公安方面，指紋識別、不完整圖像的復原、人臉的鑒別，事故的分析等都有廣泛的應用。

（7）文化藝術方面：動畫的制作、游戲的設計、電視畫面的數字編輯、服裝的設計、對文物資料的修復等方面都需要借助圖像處理技術的幫助， 使得我們的文化藝術得到更進一步的提升。

（8）安全方面 :安全方面分為公共安全 、信息安全以及食品安全。 公共安全方面，在火車站，飛機場等公共場所或是人流量大的地方設置監控器， 方便采集圖像信息進行分析和處理。 信息安全方面，對私密的信息進行指紋驗證等方式對信息進行安全的存儲和管理。 食品安全方面，可以利用圖像處理技術對食品、水果蔬菜進行安全質量檢查，確保食品衛生及食品安全，水果蔬菜的農藥殘留量符合國家規定，降低疾病隱患，保證食品安全。

7 總結與展望

圖像處理技術體現在我們生活的方方面面， 大到航天技術等應用，小到個人的生活，為人們提供更方便快捷的服務，隨著科學技術的發展，圖像處理技術地位也會越來越重要。 張瑋雄，劉建霞于 2012 年發表了《數字圖像處理技術的發展現狀及趨勢》文章中提出了未來的圖像處理技術的發展方向，即未來數字圖像技術一定會向著高精度和高速度的方向發展，實時圖像處理對處理設備的要求也會相應的提高， 更加智能化；便捷化；當然還需要更新的理論研究和更快的算法。 未來的圖像處理技術將會起到更大的作用，無論是在哪個領域。

參考文獻：
[1]景 敏。數字圖像處理技術的應用與發展?？萍夹畔?，2010（27）。
[2]姜 維。淺析數字圖像處理技術及其應用。信息與電腦，2012,3.
[3]瞿 磊，董守平，馬紅蓮。數字圖像處理技術發展與展望。計算機時代，2005（9）。
[4]劉中合，王瑞雪，王鋒德，馬長青，劉賢喜。數字圖像處理技術現狀與展望。計算機時代，2015（9）。
[5]張俊蘭，艾瑞波。數字圖像處理技術解析。延安大學學報，2009（4）。
[6]陳炳權 ,劉宏立 ,孟凡斌。數字圖像處理技術的現狀及其發展方向。吉首大學學報，2009（1）。