数字图像处理的主要应用
数字图像处理的主要应用领域
数字图像处理技术是做什么_数字图像处理-应用篇
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
1）航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面介绍的JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
2）生物医学工程方面的应用数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。
3）通信工程方面的应用：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。
4）工业和工程方面的应用：在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
5）军事公安方面的应用：在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。
6）文化艺术方面的应用：目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。
7)机器人视觉:机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行三维景物理解和识别,是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人,邮政、医院和家庭服务的智能机器人,装配线工件识别、定位,太空机器人的自动操作等。
8)视频和多媒体系统:目前,电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成,多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。
9)科学可视化:图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具。
10)电子商务:在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。
总之,图像处理技术应用领域相当广泛,已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。
数字图像处理学什么
数字图像处理课程共十一章，包括人类视觉感知系统、图像获取与数字化、图像基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分割、彩色图像处理、图像表示与描述等内容。
随着无人机、无人驾驶、机器人、人工智能、新能源汽车等新一代信息技术的应用和发展，计算机视觉取代人工视觉已成为趋势：大到航空航天、通信、工业、医学、军事公安等领域，小到智能监控、视频内容分析、虚拟现实、人工智能等方面。
数字图像处理课程是一门把图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理过程的课程，通过对人类视觉感知系统、图像获取与数字化、图像基本运算、图像增强、图像复原、图像压缩编码、彩色图像处理、图像表示与描述等内容的学习，使学习者掌握图像获取及数字化、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割和特征提取、彩色图像处理等的原理和方法。
大学选修课中的数字图像处理技术是什么东西啊！
数字图像处理是一门新兴学科，与计算机应用、计算机视觉、模式识别以及机器学习等有密切联系，可以看作是二维信号处理。一般大学选修课里包括数字图像采集、显示、保存，空间域图像处理，频域图像处理，图像增强、压缩、复原等技术。
大学选修课中的数字图像处理技术是什么东西啊！
数字图像处理是一门新兴学科，与计算机应用、计算机视觉、模式识别以及机器学习等有密切联系，可以看作是二维信号处理。一般大学选修课里包括数字图像采集、显示、保存，空间域图像处理，频域图像处理，图像增强、压缩、复原等技术。
数字图像处理
主要内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类、图像重建、图像信息的输出和显示。
图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。
图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。
扩展资料
发展概况
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
数字图像处理的主要内容有哪些
1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像处理—概念&&目的&&内容：增强恢复分割
数字图像处理（digital image processing），是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、提取特征等的理论、方法和技术。
图像处理是利用计算机和实时硬件实现的，也被称为计算机图像处理（computer image processing）。
在人们的日常生活中，图像处理已经得到广泛的应用。
如：利用指纹、虹膜、面部特征等进行身份识别；
自动售货机钞票的识别；电脑成像技术等。
在医学领域，
如：显微镜照片；
X射线透视；
X射线CT（Computer Tomograph，计算机断层摄像）等。
方法/步骤
数字图像处理的目的：
数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。
⑴提高图像的视觉质量，以达到赏心悦目的目的。
例如：去除称之为噪声等图像质量的退化因素；
改变图像的亮度、颜色；
增强图像中的某些成份、抑制某些成份；
对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到各种想要的艺术效果。
⑵提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析。
如：频域特性、
纹理特性、
灰度/颜色特性、
边界/区域特性、
形状/拓扑特性
关系结构等。
⑶对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
数字图像处理的内容—图像获取、表示和表现：
过程：是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，
数字图像显示和表现。
包括：摄取图像、光电转换及数字化。
图像增强（Image Enhancement）：
图像增强技术是改善图像视感质量所采取的一种重要手段。
包括：去除图像噪声，增强图像对比度等。
图像增强本事并没有增加原始资料所包含的信息，仅仅是把图像某些部分的特征更加强调罢了。
图像增强的算法通常是交互式的。
图像恢复（Image Restoration）：
图像恢复是指在图像退化（图像品质下降）的原因已知时，对图像进行校正，重新获得原始图像的过程。
图像恢复最关键的是对每一种退化都需要建立一个合理的模型。
退化模型和特定数据一起描述了图像的退化，因此恢复技术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是试图将受污染或降质的图像带回到原本不受污染的状况下所应得的干净图像，产生一个等价于理想成像系统获得的图像。
虽然图像恢复与图像增强都会造成视觉上较佳的感受，但后者更关心的是图像特征增强或抽取，而不是去除退化或污染。
图像重建（Image Reconstruction）：
图像重建：是由几个一维的图像投影来重建出更高维的物体图像。
它与图像增强、图像恢复等不同。
图像重建是指从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，经过处理后得到的结果是图像。
一个图像的取得是以平行的X光或者其他的放射穿透光束照射物体，并在物体的背面接收此投影，接着在同一平面上改变光束照射的角度以获得不同的投影，再以某些重建算法将这些投影组合成物体的一个横剖面图像。这种技术主要用于医学图像、雷达图像处理、天文学星象观测、地质研究及无损压缩等。
图像压缩（Image Compression）：
图像压缩：是降低代表数字图像所需要的数据量，可以减少图像传输时间以及存储空间。
编码是实现图像压缩的重要手段。
编码目的有三个：
①减少数据存储量。
②降低数据率以减少传输带宽。
③压缩数据量，便于特征提取，为后续识别作准备。
第一代编码是以去除冗余为基础的编码方法，
如PCM、DPCM、ΔM、DCT、DFT、W-H变换编码以及以此为基础的混合编码法。
第二代编码法多为20世纪80年代以后提出的，
如Fractal编码法、金字塔编码法、小波变换编码法、模型基编码法、基于神经网络的编码法等等。
这些编码方法有如下特点：
①充分考虑人的视觉特性。
②恰当地考虑对图像信号的分解与表述。
③采用图像的合成与识别方案压缩数据。
图像分割（Image Segmentation）：
图像分割就是把图像分成区域的过程。
目前，大部分图像的自动分割还需要人工提供必须的信息来帮助识别，只有一部分领域开始使用。
如印刷字符自动识别（OCR），指纹识别等。
图像智能分析（Image Analysis）：
图像智能分析是试图从图像中分割、提取并描述某些特征，从而有利于计算机对图像的识别和理解，以产生有用的信息。
①能从含有许多不相干细节的背景中找到所需的信息。
②能从范例中学习并将所学知识应用推广到其他状况中。
③能从不完整的资料中推断出完整的信息。
图像处理主要是做什么
图像处理主要是对图像大小、明暗、色彩平衡及校正，以及用于印刷前的图像溢色印刷范围之外颜色的调整。
图像处理(imageprocessing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。再看一下维基百科解释的图像处理是指对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理或其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。当前大多数的图像均是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
