數字圖像處理技術論文(2)
數字圖像處理技術論文篇二
數字圖像處理技術的應用前景探索
【摘 要】數字圖像處理技術是指將圖像信號轉換成數字信號并利用電腦對信號進行處理的一種技術手段。本文對數字圖像的優點、數字圖像處理的特點、數字圖像處理的應用等方面進行了研究，對應用前景進行了深入的分析。
【關鍵詞】數字圖像技術 數字圖像處理 應用
一、數字圖像的優點
(一)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] 。
(二)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。現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。
(三)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。
(四)靈活性高。圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。由于圖像的光學處理從原理上講只能進行線性運算，這極大地限制了光學圖像處理能實現的目標。而數字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能實現非線性處理，即凡是可以用數學公式或邏輯關系來表達的一切運算均可用數字圖像處理實現。
二、數字圖像處理的特點
(一)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[4]。
(二)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、顯示等各個環節的實現上，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。
(三)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。
(四)由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖像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。
三、數字圖像處理的應用
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，主要包括：
(一)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，不僅應用于對月球、火星照片的處理，還應用于飛機遙感和衛星遙感技術中。例如，LANDSAT系列陸地衛星，采用多波段掃描器(MSS)，在900km高空對地球每一個地區以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。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。
(二)通信工程方面的應用。主要應用于聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。例如，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。
(三)軍事應用。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，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等。
四、結語
隨著數字技術、成像技術、計算機技術的不斷研制和開發，其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。數字圖像處理技術，在今后的國家現代化建設、航天航空、通信、軍事應用等領域，必將發揮更大的作用
參考文獻：
[1]王繼軍，張顯全，張軍洲，韋月瓊.一種新的數字圖像分存方法[J].計算機工程應用，2007，31：79～81
[2]郭武，張鵬，王潤生.獨立分量分析及其在圖像處理中的應用現狀[J].計算機工程應用，2008，23：172～177
[3]秦晴，楊曉元，王育民，王志剛.一種新的數字圖像隱秘檢測方案[J].計算機工程應用，2004，32：73～75
[4]閆偉齊，丁瑋，齊東旭.一種基于動直線的多幅圖像分存方法[J].軟件學報，2000，(9)：1176～1180
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