浅谈数字图像处理的应用与发展趋势_贺东霞

第32卷第4期延安大学学报（自然科学版）Vol．32No．4 2013年12月Journal of Yanan University（Natural Science Edition）Dec．2013 DOI：10．3969/J．ISSN．1004－602X．2013．04．018

浅谈数字图像处理的应用与发展趋势

贺东霞，李竹林，王静

（延安大学数学与计算机科学学院，陕西延安716000）

摘要：数字图像处理是指使用数字计算机来加工、处理图像。人类接收、表达、传递信息相对全面便捷的方式主要源于图像，随着计算机的迅猛发展，数字图像处理的应用无处不在。比如在遥感航空航天方面、生物医学工程方面、通信工程方面、工业和工程方面、军事方面等。本文从数字图像处理的研究现状和内容出发，总结了数字图像处理的应用，并提出了数字图像处理的发展。目的是便于人们对数字图像处理技术的应用有更多的了解，从而激发人们对数字图像处理研究的热情和兴趣。

关键词：数字图像处理;应用;发展

中图分类号：TP39.141文献标识码：A文章编号：1004－602X(2013)04－0018－04

图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统的接收后，在人的大脑中形成的印象或认识［1］。人类获取外界信息是靠听觉、视觉、触觉、嗅觉、味觉等，但绝大部分（约80%左右）来自视觉所接受的图像信息［2］。可以说人类认识世界万物相对全面、便捷的方式主要源于图像。为了人类能方便、及时的接收到来自世界各地的图像，并保证图像清晰度。考虑到图像的传输、存储方式、容量及其他原因导致图像失真等的现象，那么就必须对图像进行相应的处理。主要可以通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理以满足人的视觉心理和实际要求。图像处理可以应用光学方法，也可以应用数字方法。光学图像处理理论在很多方面应用的很好，但因其操作不如数字灵活且受其他因素的影响限制了它的发展速度，数字图像处理的优点是再现性和通用性好、精度和灵活性高，这恰好能弥补光学方法的缺陷。本文就数字图像处理的研究现状、内容、应用与发展作了相关探讨。1数字图像处理的研究现状

数字图像处理起源于20世纪20年代，50年代人们开始对数字图像处理进行系统的研究。1964年美国喷气推进实验室对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行计算机处理后得到清晰逼真的图像。随后对1965年“徘徊者8号”发回的几万张照片进行更为复杂的处理，使图像质量进一步提高，这为后来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。数字图像处理取得的另一个巨大的成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield 发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT［3］。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经过计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技

收稿日期：2013-09-20

基金项目：陕西省科技厅项目（2009JM8004－7）；陕西省教育厅项目（2010JK904）；陕西省教育厅项目（2013JK1124），延安大学研究生教育创新项目

作者简介：贺东霞（1988—），女，陕西神木人，延安大学在读硕士研究生。

术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。近30年来，随着计算机及各相关学科领域的发展，数字图像处理在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。

2数字图像处理研究内容

所谓数字图像处理是指用数字计算机来加工、处理图像。目的是恢复图像的本来面目，改善人的视觉效果，突出图像中目标物的某些特征，提取目标物的特征参数［4］。就学科而言，研究的主要内容有图像数字化、图像变换、图像增强、图像复原、图像（编码）压缩、图像分割、图像描述、图像分类（识别）。其中，图像数字化是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字图像表示的图像。图像变换是一种简化图像处理过程和提高图像处理效果的技术。图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或尖锐化，以便于显示、观察或进一步地分析与处理［5］。图像复原是把退化、模糊了的图像进行复原。图像分割是根据图像的灰度、颜色、纹理和边缘等特征把一些有意义的特征部分分割、提取出来，便于进一步用作图像识别和分析等处理。图像描述是对给定的或已分割的图像区域的属性及各区域之间的关系用更为简单明确的数值、符号或图形来表征，是图像识别和理解的必要前提。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。

3数字图像处理的应用

图像是人类获取和交换信息的主要来源，数字图像处理的应用领域与人类的生活息息相关。不仅在理论方面取得显著的成功，在实际应用当中也起到至关重要的作用。

3.1遥感航空航天方面

数字图像处理不仅应用在航天和航空技术方面，还应用在飞机遥感和卫星遥感技术中。自JPL 对月球、火星照片处理有了新发现之后，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。人们利用具有高级计算机的图像处理系统来判读分析照片，相比以前既节省了人力，又加快了速度，还从照片中提取出人工所不能发现的大量有用情报。从60年代以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT－4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。此外，世界各国现在都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理也发挥了相当大的作用。

3.2生物医学工程方面

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。除了文献［3］中介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增强、超声波图像处理、心点图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用到了图像处理。

3.3通信工程方面

目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到100 Mbit/s以上，要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分析

第4期浅谈数字图像处理的应用与发展趋势

编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

3.4工业和工程方面

数字图像处理在工业和工程中也有着广泛的应用，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、邮政信件的自动分检、在一些有毒和放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态等等。另外，人类通过数字图像处理研制出的具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人在工业生产（喷漆、焊接、装配等）中也得到有效的利用。

3.5军事、公安方面

在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确制导和制弹、判读各种侦查照片、建立具有图像传输、存储、和显示的军事自动化指挥系统及飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；在公安方面，判读分析公安业务图片、识别指纹、鉴别人脸，复原不完整图片、监控交通和分析事故等。目前数字图像处理技术已成功应用在高速公路不停车、自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别等。

3.6其他方面

数字图像处理的应用不仅在以上所述方面给人类带来帮助，在其他方面的应用也令人甚是欣慰。如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、广告设计、网页制作、互联网网络、金融银行、建筑设计等等。具体事例：人们可以利用图像处理软件修复、美化照片、自制个性照片、数码影集、制作精美广告设计图。

4数字图像处理的发展

目前，低成本硬件加上相关技术发展再加之发展中的新应用领域，可以预料数字图像处理将会继续迅速发展，并在应用上发挥更重要的作用。就国内的研究情况而言，在理论方面已取得不少成果。如医学诊断的应用、图像压缩编码、目标识别和跟踪等，但在实际应用上还很欠缺，所以将理论应用于实践势在必行。未来将从超高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展，具体体现在以下几个方面：

4.1计算机视觉

随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理将向更高更深层次发展。机器人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，是目前研究之中的开放话题。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。因人类本身对自己的视觉还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。

4.2虚拟现实

虚拟现实是指由于计算机实时生成一个虚拟的三维空间。目前，虚拟现实随着计算机软硬件技术的提高，虚拟现实系统将会受到很大重视并将迅速的发展。通过采用数据手套及在机器人身上的摄像机，人们可以真实感受机器人所处的环境，并且能够操纵机器人。另外，网上虚拟现实也是一个研究重点［2］。

4.3三维重建

人类对社会事物的认识和工具的使用一直喜欢将其掌握在自己手中，通过亲身实际操作来完成社会生产。因此，将原来二维的东西通过三维来展现早已成为时代的发展趋势。如地图方面对三维电子地图的应用；军事方面，利用电子沙盘可实现任意角度旋转、放大缩小，水平、垂直等方向上的距离的计算。另外，两点之间的障碍物、剖面轮廓等也能被直观显示。除此之外，还能模拟飞行路线等。所有这些为指挥作战带来了极大的方便。如何在计算机中对场景进行快速、有效的重建，不仅仅是基于上面所提到的优势促使人类去研究实践，而事实上它一直以来都是计算机视觉研究领域的热点和难点，也是数字图像处理的发展趋势之一。

4.4图像压缩、分割、识别算法的研究

图像理解虽然在理论方法研究上已取得不少的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，正因为如此，图像处理理论和技术受到各界的广泛重视，当前图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法、构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。比如，针对各种类型图像开发专业压缩算法、图像分割算法、图像识别算法。尤其是对小波变换、模糊数学等的研究。

5结束语

在当今世界大发展、大繁荣的强音时代，人们的生活变得更加科技化、信息化、网络化、智能化。可

以说数字图像处理技术在很多方面都起到不可逆转的作用。社会的需要是我们研究发展的强大动力之一，数字图像处理将得到更快速的发展，给社会的信息发展提供更有力的支持。本文主要讨论了数字图像处理的应用和它在未来的发展趋势。对于数字图像处理发展趋势的具体解决和实践方案还有待于进一步研究。

参考文献：

［1］陈书海，傅录祥.实用数字图像处理［

M ］.北京：科学出版社，

2005：1.［2］李竹林，张根耀.图像立体匹配技术及其发展和应用

［M ］.西安：陕西科学技术出版社，2007：3－6.

［3］Gonzalez ＲC ，Woods ＲE．Digital Image Processing Second

Edition ［M ］.北京：电子工业出版社，2007：3－8.［4］李俊山，李旭辉.数字图像处理［

M ］.北京：清华大学出版社，

2006.［5］赵荣椿.数字图像处理导论［M ］

.西安：西北工业大学出版社，

2000：74.［责任编辑

贺小林］

Application and Development Trend of Digital Image Processing

HE Dong-xia ，LI Zhu-lin ，WANG JING

（College of Mathematics and Computer Science ，Yanan University ，Yanan 716000，China ）

Abstract ：The digital image processing means to use the digital computer to process image．The considerably com-prehensive and convenient way of human beings receiving ，expressing and transmitting the messages most is from image．With the rapid development of the computer ，the application of digital image processing is used everywhere ，such as remote sensing ，aerospace ，biomedical engineering ，communication engineering ，industrial and engineering ，military etc．Based on the situation and content of digital image processing ，this paper summarizes the application and the development of digital image processing．The purpose is to provide more knowledges and stimulate the en-thusiasm and interest of the digital image processing for people．Key words ：digital image processing ；application ；development

2第4期浅谈数字图像处理的应用与发展趋势

数字图像处理课程心得

数字图像处理课程心得本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了

数字图像处理的发展现状及研究内容概述

数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。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数字图像信息。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。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术

的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面：（1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。（2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。（3）加强边缘学科的研究工作，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。

激光检测技术研究现状与发展趋势

激光检测技术研究现状与发展趋势提要：激光检测学科发展现状在光电检测领域，利用光的干涉、衍射和散射进行检测已经有很长的历史。由泰曼干涉仪到莫尔条纹，然后到散斑，再到全息干涉，出现了一个个干涉场，物理量（如位移、温度、压力、速度、折射率等）的测量不再需要单独测量，而是整个物理量场一起进行测量。自从激光出现以后，电子学领域的许多探测方法（如外差、相关、取样平均、光子计数等）被引入，使测量灵敏度和测量精度得到大大提高。用激光检测关键技术(激光干涉测量技术、激光共焦测量技术、激光三角测量技术)实现的激光干涉仪、激光位移传感器等，可以完成纳米级非接触测量。可以说，超精密加工技术将随着高精密激光检测技术的发展而发展；在此基础上，提出了激光测量需解决的关键技术及今后的发展方向。 1.测量原理 1.1激光测距原理先由激光二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光脉冲发出到返回被接收所经历的时间，即可测定目标距离。

1.2激光测位移原理激光发射器通过镜头将可见红色激光射向被测物体表面，经物体反射的激光通过接收器镜头，被内部的CCD线性相机接收，根据不同的距离，CCD线性相机可以在不同的角度下“看见”这个光点。根据这个角度及已知的激光和相机之间的距离，数字信号处理器就能计算出传感器和被测物体之间的距离。 2.激光测量系统的应用激光功率和能量是描述激光特性的两个基本参数，激光功率计和能量计是最常用的两类激光测量仪器。随着激光技术的不断发展，对激光测试技术和测量仪器提出了更高要求。由于调Q和锁模激光的出现和应用，要求测量的激光功率已从毫瓦、瓦、千瓦、兆瓦直到千兆瓦以上。激光能量也从毫焦尔逐渐跨过千焦尔。脉冲激光的持续时间也由毫秒、微秒、毫微秒、而缩短至微微秒量级。光谱范围也从紫外、可见、红外扩展到近毫米波段。激光精密测量和某些生物医学方面的研究和应用(如眼科治疗、细胞手术器等)的发展，对激光测量的精度也提出了非常高的要求。 2.1激光非球面检测技术长期以来，非球面检测技术一直制约着非球面制造精度的提高，尤其对于高精度非球面的检测。规的非球面检测方法如刀口阴影法、激光数字干涉法及接触式光栅测量法等，对于检测工件表面来说都有一定的局限性。原子力显微镜是利用纳米级的探针固定在可灵敏操控的微米级尺度的弹性悬臂上，当针尖很靠近样品时，其顶端的原子与

(完整版)数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯

第二章 2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形）对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即 ()()017 023 02.x .d = 解得x=0.06d 。根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小2 5327.?π成像单元的阵列。假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径）的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。换句话说，眼睛不能检测到以下直径的点： m .d .x 61011060-?<=，即m .d 610318-?< 2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？亮度适应。 2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。美国的商用交流电频率是77HZ 。问这一波谱分量的波长是多少？光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106 m = 3894 Km. 2.5 根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为： ])0()0[(2 2),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于1.0，令K=255。如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？解：题中的图像是由： ()()()()()[ ]()()[]2 02 02 020********y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=?== 一个截面图像见图（a ）。如果图像使用k 比特的强度分辨率，然后我们有情况见图（b ），其中()k G 21255+=?。因为眼睛可检测4种灰度突变，因此，k G 22564==?，K= 6。

浅谈数字图像处理中的图像分割技术

电大理工 2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期浅谈数字图像处理中的图像分割技术郑洪涛朝阳广播电视大学（朝阳 122500 ）摘要数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。图像分割是其中重要的中间技术。它依托图像数字处理底层技术，为模式识别等高层应用服务。本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割技术的方法描述。掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。关键词数字图像处理图像分割阈值数字图像处理技术，简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。它涵盖了众多图像处理方式，图像分割是其中一项重要的技术环节。 1 图像分割的范畴图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴，是图像分析的中间层处理技术。图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域，后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。 2 图像分割的方法图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法，也没有规定分割成功的准则。一般从以下几方面分割、描述方法： 2.1 灰度阈值法实现图像分割阈值法主要利用直方图，设定合适的阈值来分辨物体与背景。简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值，若小于阈值则判断为背景，若大于阈值则判断为物体。这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异，可较好的分割物体与背景。 (1)整体阈值就是对整幅图像选定一固定灰度值，以此去做图像分类找出图像的物体。在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。 (2)适应性阈值在不同的区域有不同的阈值，即自适性阈值。 2.2 区域法实现图像分割区域法实现分割是以某种规则为约束（如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等），直接找取区域的方式实现分割。 (1)像素类聚区域成长法此方法从一种子（seed）像素开始，通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使其逐渐成长，形成子区域的方法。这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。 (2)区域分割与合并法首先将图像分割成不重叠的区域或子图像，

数字图像处理课程设计报告

数字图像处理课程设计报告姓名：学号：班级：设计题目：图像处理教师：赵哲老师提交日期： 12月29日

一、设计内容：主题：《图像处理》详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等三、设计流程图四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。

激光雷达技术的应用现状及应用前景

光电雷达技术课程论文题目激光雷达技术的应用现状及应用前景

专业光学工程姓名白学武学号2220140227 学院光电学院 2015年2月28日摘要：激光雷达无论在军用领域还是民用领域日益得到广泛的应用。介绍了激光雷达的工作原理、工作特点及分类，介绍了它们的研究进展和发展现状，以及应用现状和发展前景。引言激光雷达是工作在光频波段的雷达。与微波雷达的T作原理相似，它利用光频波段的电磁波先向目标发射探测信号，然后将其接收到的同波信号与发射信号相比较，从而获得目标的位置(距离、方位和高度)、运动状态(速度、姿态)等信息，实现对飞机、导弹等目标的探测、跟踪和识别。激光雷达可以按照不同的方法分类。如按照发射波形和数据处理方式，可分为脉冲激光雷达、连续波激光雷达、脉冲压缩激光雷达、动目标显示激光雷达、脉冲多普勒激光雷达和成像激光雷达等：根据安装平台划分，可分为地面激光雷达、机载激光雷达、舰载激光雷达和航天激光雷达；根据完成任务的不同，可分为火控激光雷达、靶场测量激光雷达、导弹制导激光雷达、障碍物回避激光雷达以及飞机着舰引导激光雷达等。在具体应用时，激光雷达既可单独使用，也能够同微波雷达，可见光电视、

红外电视或微光电视等成像设备组合使用，使得系统既能搜索到远距离目标，又能实现对目标的精密跟踪，是目前较为先进的战术应用方式。一、激光雷达技术发展状况 1.1关键技术分析 1.1.1空间扫描技术激光雷达的空间扫描方法可分为非扫描体制和扫描体制，其中扫描体制可以选择机械扫描、电学扫描和二元光学扫描等方式。非扫描成像体制采用多元探测器，作用距离较远，探测体制上同扫描成像的单元探测有所不同，能够减小设备的体积、重量，但在我国多元传感器，尤其是面阵探测器很难获得，因此国内激光雷达多采用扫描工作体制。机械扫描能够进行大视场扫描，也可以达到很高的扫描速率，不同的机械结构能够获得不同的扫描图样，是目前应用较多的一种扫描方式。声光扫描器采用声光晶体对入射光的偏转实现扫描，扫描速度可以很高，扫描偏转精度能达到微弧度量级。但声光扫描器的扫描角度很小，光束质量较差，耗电量大，声光晶体必须采用冷却处理，实际工程应用中将增加设备量。二元光学是光学技术中的一个新兴的重要分支，它是建立在衍射理论、计算机辅助设计和细微加工技术基础上的光学领域的前沿学科之一。利用二元光学可制造出微透镜阵列灵巧扫描器。一般这种扫描器由一对间距只有几微米的微透镜阵列组成，一组为正透镜，另一组为负透镜，准直光经过正透镜后开始聚焦，然后通过负透镜后变为准直光。当正负透镜阵列横向相对运动时，准直光方向就会发生偏转。这种透镜阵列只需要很小的相对移动输出光束就会产生很大的偏转，透镜阵列越小，达到相同的偏转所需的相对移动就越小。因此，这种扫描器的扫

数字图像处理的发展概况

数字图像处理的发展概况数字图像处理就是用计算机对图像进行分析和处理，它是一门跨学科的技术。数字图像处理始于20世纪50年代。特别是在1964年，美国喷射推进实验室使用计算机对太空船送回地面的大批月球照片进行处理后，得到了清晰逼真的图像，使这门技术受到了广泛的关注，它成为这门技术发展的重要里程碑，此后数字图像处理技术在空间研究方面得到了广泛的应用。20世纪70年代初，由于大量的研究和应用，数字图像处理已具备了自己的技术特色，并形成了较完善的学科体系，从而成为一门独立的新学科，目前，数字图像处理在生物医学、通信、流通领域，产业界、文件处理领域，军事、公女、遥感，宇宙探险及日常生活中被广泛应用，已经成为当代不可缺少的一门技术。 (1)生物医学。生物医学数字图像处理技术大约是20世纪80年代初在生物医学上得到广泛应用的，随着现代医学特别是数字化医疗技术的不断发展，数字图像处理技术显得更为重要。如X光对人体组织有损害，在临床上为了减少这种生物副效应，同时又能得到比较理想的病人的X光片，可以用强度较低的X光对病人进行照相，然后通过图像处理技术得到清晰的图像，这就是X光图像的处理。此外，数字图像处理技术还应用到对超声图像的处理、激光显微图像的处理、CT 图像的处理、磁共振图像的处理、PET图像的处理等。目前，数字图像处理技术在现代医学中不仅用于图像的加工和处理，同时还用于信息的存储和传输。 (2)通信。在多媒体网络通讯中，对电视和电话等传输的图像进行数据压缩和处理等。 (3)流通领域、产业界、文件处理领域。数字图像处理技术在文件处理、机器人视觉、地质、海洋、气象、农业、灾害治理、货物检测、邮政编码、金融、银行、工矿企业、冶金、渔业、机械、交通、电子商务等领域被广泛应用。 (4)军事和公安。对现场照片、指纹和手迹等图像进行分析和处理。数字图像处理主要应用于下面的几个领域。 (5)遥感，遥感是用不同光源和技术获得大量的遥感图像，这些图像需要用数字图像处理技术加工处理并提取有用的信息。

激光的应用与发展趋势分析

激光的应用与发展趋势摘要：激光作为新能源代表，在许多领域都有更广泛应用。本文从激光在当今社会的地位谈起，接着介绍激光在几大领域的应用现状，最后又分析了激光器以及全球激光产业发展趋势。关键词：激光；激光产业；发展趋势 1.激光在当今社会的地位激光器的发明是20世纪中能与原子能、半导体、计算机相提并论的重大科技成就。自诞生到现在得到了迅速发展，激光光源的出现是人工制造光源历史上的又一次革命。我国激光技术在起步阶段就发展迅速，无论是数量还是质量都和当时国际水平接近。一项创新性技术能够如此迅速地赶上世界先进行列，这在我国近代科技发展史上并不多见。能够将物理设想、技术方案顺利地转化成实际激光器件，主要得力于长春光机所多年来在技术光学、精密机械方面的综合能力和坚实基础。一项新技术的开发，没有足够技术支撑很难形成气候]1[。 2.激光的应用现状 2.1激光在自然科学研究上应用 2.1.1非线性光学反应在熟悉的反射、折射、吸收等光现象中，反射光、折射光的强度与入射光的强度成正比，这类现象称为线性光学现象。如果强度除了与入射光强度成正比外，还与入射光强调成二次方、三次方乃至更高的方次，这就属非线性光学效应。这些效应只有在入射光足够大时才表现出来。高功率激光器问世后，人们在激光与物质相互作用过程中观察到非线性光学现象，如频率变换，拉曼频移，自聚焦，布布里渊散射]2[等。 2.1.2用激光固定原子气态原子、分子处于永不停息运动中（速度接近340 m/s），且不断与其它原子，

分子碰撞，要“捕获”操作它们十分不易。1997年华裔科学家、美国斯坦福大学朱棣文等人，首次采用激光束将原子数冷却到极低温度，使其速度比通常做热运动时降低，达到“捕获”操作的目的。具体做法是，用六路俩俩成对的正交激光束，用三个相互垂直的方向射向同一点，光束始终将原子推向这点，于是约106个原子形成的小区，温度在240 ]3[以下。这样使原子的速度减至10 m/s两级。后来又制成抗重力的光-磁陷阱，使原子在约1s 内从控制区坠落后被捕获。此项技术在光谱学、原子钟、研究量子效应方面有着广阔的应用前景。 2.2激光测距、激光雷达利用激光的高亮度和极好的方向性，做成激光测距仪，激光雷达和激光准直仪。激光测距的原理与声波测距原理类似。激光雷达与激光测距的工作原理相似，只是激光雷达对准的是运动目标或相对运动目标。利用激光雷达又发展了远距离导弹跟踪和激光制导技术，这些在1991年海湾战争中都已投入使用。激光制导导弹，头部有四个排成十字形的激光接收器（四象限探测仪）。四个接收器收到的激光一样多，就按原来方向飞行；有一个接收器接受的激光少了，它就自动调整方向。另一类激光制导是用激光束照射打击目标，经目标反射的激光被导弹上的接收器收到，引导导弹击中目标。激光准直仪]4[起到导向作用，例如在矿井坑道的开挖过程中为挖掘机导向。激光准直仪还被用在安装发动机主轴系统等对方向性要求很高的工作中。 2.3激光在工业应用激光加工代表精密加工装备未来的发展方向，体现着一个国家的生产加工能力、装备水平和竞争能力。目前，激光加工技术在各种仅金属与非金属材料加工中的应用非常广泛。工业激光器目前主要包括CO2激光器]5[、固体激光器、半导体激光器等。这几种激光器各具优点，如CO2激光器的成本最低，固体激光器的光束质量好，半导体激光器的出光效率高。光纤激光器是未来新一代激光技术的发展方向，它具有常规固体激光器所不具备的许多优点。然而激光器服务的机床企业非常谨慎，终端用户对激光器本身的印象远不及对系统那么深刻。

数字图像处理与分析习题及答案

第一章绪论课后4. 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 ④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 ⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 3. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。

4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成 5.连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样，数字图像可以用二维矩阵表示。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（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。 6.采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点： 1．具有数字信号处理技术共有的特点。（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。 3．数字图像处理技术适用面宽。 4．数字图像处理技术综合性强。 7.数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 8.常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？答．目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++（面向对象可视化集成工具）和MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库ImageLoad.dll 支持B MP、JPG、TIF 等常用6种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识摘要数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词数字图像、处理、应用引言经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。

上数字图像处理技术的心得

上数字图像处理技术的心得我一直对PS挺感兴趣的，虽然我去图书馆借了许多书，可是有很多地方解释不清楚也没有素材，我都快崩溃了。单我发现这门课立即就报了它。我的最初目的不是要去学数字图像处理技术，而是冲着学photoshop去的。刚开始上第一节课时，老师您并没有讲PS，而是讲一些关于数字图像处理技术的原理知识。我本以为我可能不会喜欢这种类型的课。但是出于一个理科生的本能反应，我挺喜欢这些内容。我发觉我的几个选修都正好符合我的兴趣爱好。我第一次接触数字图像处理技术，才知道图像的原理竟然一些数字矩阵。不愧叫数字图像处理技术。但老师开始讲PS的时候，我自然是更加高兴了。因为这是我主要的学习目的。图像处理技术只是碰巧撞上。说实话，我对PS上的一些工具及使用方法还不是很了解。老师能从基本知识讲起正和我心意。虽然有很多我以前都会了。我现在来讲讲我从在这门选修课中学到最主要的两项知识。其一就是老师最希望我们了解的数字图像处理技术。我们现在都知道一张像数码相机照出来的照片（数字图像）是由一大堆数字矩阵组成。黑白与彩色图像的矩阵又有一些不同。老师用北京邮电大学的那个软件给我们演示一下PS里面的图像处理原理是怎样形成的。比如模糊，锐化等等。还有很多的图像处理通过PS来说明解释。后面主要就是介绍压缩技术。当然也涉及到一些视频音频的压缩。图像

压缩老师您也介绍了很多不同的方法。可我想不起来了，但是起码我们知道了它的压缩原理。知道原图像与压缩后所占存储量的巨大差异。我在这里也和老师一样用画图做一个。有一点失真，这就是有损压缩。另外那个无损压缩从视觉上是抗不出来的，就不用做了。其二，就是在photosop的操作上。老师您举了许许多多的操作例子来提高我们对数字图像处理技术的兴趣，尤其是在图层和滤镜的学习，我都学到很多在书上看不懂的方法技能。下面我也简简单单做一张，就当做是作业来完成吧！如下三张图：通过第一张图中草地，山与第二张的天空合成第三张图。

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向一、数字图像处理历史发展数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。四、数字图像处理过程及其主要进展常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

半导体激光器的发展与运用

半导体激光器的发展与运用 0 引言激光器的结构从同质结发展成单异质结、双异质结、量子阱（单、多量子阱）等多种形式, 制作方法从扩散法发展到液相外延（LP日、气相外延（VPE）、分子束外延（MBE）、金属有机化合物气相淀积（MOCVD）、化学束外延（CBE 以及它们的各种结合型等多种工艺[5].半导体激光器的应用范围十分广泛，而且由于它的体积小，结构简单,输入能量低,寿命长,易于调制和价格低等优点, 使它已经成为当今光电子科学的核心技术,受到了世界各国的高度重视。 1 半导体激光器的历史半导体激光器又称激光二极管（LD）。随着半导体物理的发展,人们早在20 世纪50 年代就设想发明半导体激光器。 20 世纪60 年代初期的半导体激光器是同质结型激光器, 是一种只能以脉冲形式工作的半导体激光器。在1962 年7 月召开的固体器件研究国际会议上,美国麻省理工学院林肯实验室的两名学者克耶斯（KeyeS和奎斯特（Quist、报告了砷化镓材料的光发射现象。半导体激光器发展的第二阶段是异质结构半导体激光器,它是由两种不同带隙的半导体材料薄层，如GaAs,GaAIAs所组成的激光器。单异质结注人型激光器（SHLD，它是利用异质结提供的势垒把注入电子限制在GaAsP 一N 结的P 区之内,以此来降低阀值电流密度的激光

器。 1970 年,人们又发明了激光波长为9 000? 在室温下连续工作的双异质结GaAs-GaAlAs（砷化稼一稼铝砷）激光器. 在半导体激光器件中,目前比较成熟、性能较好、应用较广的是具有双异质结构的电注人式GaAs 二极管激光器. 从20 世纪70 年代末开始, 半导体激光器明显向着两个方向发展,一类是以传递信息为目的的信息型激光器;另一类是以提高光功率为目的的功率型激光器。在泵浦固体激光器等应用的推动下, 高功率半导体激光器（连续输出功率在100W 以上,脉冲输出功率在5W 以上, 均可称之谓高功率半导体激光器）在20 世纪90 年代取得了突破性进展,其标志是半导体激光器的输出功率显著增加,国外千瓦级的高功率半导体激光器已经商品化,国内样品器件输出已达到600W另外，还有高功率无铝激光器、红外半导体激光器和量子级联激光器等等。其中,可调谐半导体激光器是通过外加的电场、磁场、温度、压力、掺杂盆等改变激光的波长,可以很方便地对输出光束进行调制。 20 世纪90 年代末,面发射激光器和垂直腔面发射激光器得到了迅速的发展。目前,垂直腔面发射激光器已用于千兆位以太网的高速网络,为了满足21 世纪信息传输宽带化、信息处理高速化、信息存储大容量以及军用装备小型、高精度化等需要,半导体激光器的发展趋势主要是向高速宽带LD大功率LD短波长LD盆子线和量子点激光器、中红外LD

浅谈数字图像处理技术的基本原理[1]

ＩＳＳＮ１００９－３０４４ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识。ｉ技术Ｖ０１．６，Ｎｏ．６，Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１０，ＰＰ．１４５２—１４５３，１４６０浅谈数字图像处理技术的基本原理潘振赣ｕ。龚声蓉１（１．苏州大学计算机科学与技术学院，汀苏苏州２１５００６；２．苏州科技学院网络中心，江苏苏州２１５００９）Ｅ—ｍａｉｌ：ｅｄｕｆ＠ｃｃｃｃ．ｎｅｔ．ｃｎｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｉｉｚｓ．ｎｅｔ．ｃｒｌＴｅｌ：＋８６—５５ｌ一５６９０９６３５６９０９６４摘要：原始资料因为时间原因变得模糊不清．人眼无法识别相关内容．把这些原始资料变为数字图象输入计算机，运用数字图象处理技术对这些数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割等处理，将其还原达到人眼可以看清的效果，可以保存资料和进行历史研究。关键词：识别；图象处理；去噪；增强：复原；分割中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２０１０）０６一１４５２—０２ＡＳｕｒｖｅｙｏｆｔｈｅＢａｓｉｃＰｒｉｎｃｉｐｌｅｓｉｎＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰＡＮＺｈｅｎ—ｇａｎ”．ＧＯＮＧＳｈｅｎｇ—ｒｏｎ９１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｎｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｏｃｈｏｗＵＭｖｅｒｓｉＷ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００６，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｅｒｔｅｒｏｆＮｅｔｗｏｒｋ，ＳｕｚｈｏｕＵｍｖｅｍｉｔｙｏｆＳｃｉｎｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｆｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｂｌｕａ－ｙ，ＫＯＵＴＣＣｍａｔｅｒｉａｌｓａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｎａｋｅｄｅｙｅｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙ．ｉｔｉｓｆｅａｓｉｂｌｅｔＯｐｒｅｓｅｒｖｅｔｈｅｍａｔｅｒｉ—ａｌｓａｎｄｃａｒｒｙＯＵｔｈｉｓｔｏｒｙｒｅｓｅａｒｃｈｂｙｉｎｐｕｔｔｉｎｇｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｏｆｓｏｕｒｃｅｍａｔｅｒｉａｌｓｉｎｔｏａｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｄｉｓｐｏｓｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｔｈｅｔｅｃｈｎｏｔ—ｏｇｙｏｆｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌ，ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ，ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｖｅｒｔｉｎｇｔｈｅｍｔＯｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｄｅｎｔｉｆｆ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌ；ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ；ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ一些历史档案和资料具有很高的研究价值，对于研究该地区当时的经济和文化背景有很大的作用，但是因为年代久远．其纸质或布质的材质冈为时间原因，使得写在上面的图案和义字资料都模糊不清，有砦肉眼已经很难分辨出具体内容，对于历史和研究都是很大的损失，用数码相机将这些纸质或布质材质的资料拍摄下来输入计算机，将原始的资料变为数字图象，再用数字图象处理的方法将其处理还原，以达到人眼可以看清内容，进行研究的效果。用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储到计算机中，以数字格式存放的图像称为数字图像（ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅ）。数字图像处理（ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ），就足利用计算机对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取等理论、方法和技术，将原始资料清晰化，改善图象的质量，使人的肉眼可以看清这些图象，从而得以保存和研究的目的。由于图像处理是利用计算机硬件和软件实现的．因此也被称为计算机罔像处理（ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）。数字图象处理一般有两种基本的方法：一种方法是在图象的空间域中处理．即红罔象空间中对图象本身直接进行各种处理优化，达到改善图象质量的目的；另一种疗法是把空间网象进行某些转化，从空间域转到频率域巾。再在频率域中进行各种处理，然后再变叫到图象的空间域，形成处理后的图象，从而达到改善图象质量的目的。１去除噪声原始实体资料变为数字图象在计算机中进行处理的时候，可能会产生各种各样的噪声，这些噪声可能是在进行数字转换过程中，因为输入设备的原因产生，也可能在对数字图象的处理中产生，噪声不一定是真实的声音，可以理解为影响人的视觉器官或系统传感器对所接收图象源信息进行理解或分析的各种因素。不同原因产生的噪声，其分布特性也不完全相同，根据噪声和信号的关系可将其分为两种形式：１）加性噪声，此类噪声与输入图象信号无关，含噪图象表示为ｑｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ）；２）乘性噪声，此类噪声与图象信号有关，含噪图象表示为ｆ（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ）ｇ（ｘ，ｙ）。噪声对罔象处理卜分重要，如果图象伴有较大噪声，它会直接影响到图象处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出的全过程甚至输出结果，因此。在进行数字图象处理的时候，首先需要对目标图象进行去除噪声的工作。１．１均值滤波器采用邻域平均法的均值滤波器适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。邻域平均法是空间域平滑技术。对于给定的图象ｆ（ｘ，ｙ）中的每个像点（ｘ，ｙ），取其邻域Ｓｘｙ，设Ｓｘｙ含有Ｍ个像素，取其平均值作为处理后所得图像像点（ｘ，ｙ）处的灰度。１－２自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像ｆ＾（ｘ，ｙ）与原始图像ｆ（ｘ，ｙ）的均方误差ｅ２＝Ｅ［（ｆｆｘ，ｙ）一ｆ＾（ｘ，ｙ））２１最小。１．３中值滤波器基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的ｒＩｉ值代换。其主要功能是让周嗣象索灰度值的差收稿日期：２００９—１２—２７作者简介：潘振赣ｆ１９７６一），男，江苏兴化人，苏州科技学院工程师，苏州大学在职研究生，研究方向为模式识别，数字图象处理，龚声蓉（１９６６一）苏州大学计算机科学与技术学院教授，研究生导师。１４５２－－人工■■夏识勇怕Ｅ术本栏目责任编辑：唐一东