数字图像处理技术
数字图像处理技术分析及应用
数字图像处理技术分析及应用数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。
在现代科技应用中，数字图像处理技术已经成为一个不可或缺的技术手段，它被广泛应用在医学图像处理、航空航天、地理信息系统、军事侦察等领域。
本文将从图像处理的基本原理、几种主要的数字图像处理技术以及他们的应用等多个方面对数字图像处理技术进行分析并探讨其未来发展的前景。
数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的处理对象是数字图像，因此我们先来了解一下数字图像。
数字图像是以像素为基本单位构成的二维矩阵，每个像素点都有着不同的灰度值或彩色值。
例如一张640x480像素的数字图像，它以640列480行像素矩阵的形式构成，而每个像素点的灰度值或彩色值则通常使用8位表示 (0~255)。
数字图像处理技术主要分为图像预处理、图像增强、图像分割、物体识别等几个方面。
其中，基本的数字图像处理步骤包括：数字图像采集、数字图像存储、数字图像预处理、数字图像处理、数字图像输出和图像後处理等。
数字图像的预处理通常起到降低信号噪声，使得图像处理更加舒适准确的作用。
这部分通常涉及到灰度校正，增加对比度、噪声去除等处理。
图像增强则是在原始图像的基础上通过各种算法将图像更加清晰、明亮、细节更加丰富。
包括了灰度变换、傅里叶变换、滤波等等。
数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在现代科技应用中所起的作用是无可替代的。
它不仅可以应用到人们日常生活，例如手机的拍照功能、智能家居中的人脸识别等，还可以应用在医学图像处理、大气环境监测和地理信息系统等领域。
1、医学图像处理医疗保健产业是数字图像处理领域的一个重要研究领域，应用于医生的辅助诊断和手术操作上。
在医疗保健领域中，数字图像处理技术主要涉及到CT扫描、磁共振成像、超声成像等众多医疗成像模式的图像等。
比如说在癌症治疗中，数字图像处理技术被应用于癌症的早期诊断、疾病的定量评估以及疾病的治疗等。
例如对于癌症肿瘤的辅助诊断和治疗方向的确定、对于神经元的特征提取和定量评估等方面，都有着非常广泛的应用。
医学影像的图像处理技术
医学影像的图像处理技术一、前言医学影像学是一门应用广泛而又不断发展的学科，医学影像的图像处理技术应用十分广泛，它们不仅可以为临床医生诊疗提供重要的辅助手段，而且也可以用于多领域的研究。
在医学影像学的实践中，图像处理技术已经成为一项不可或缺的技术。
二、数字图像处理技术数字图像处理技术是处理数字图像的技术，它将数字图像转换为数字信号，再利用数字信号处理技术对图像进行处理和分析。
数字图像处理技术可分为以下几类：1. 信号处理技术信号处理技术是数字图像处理的基础，主要用于处理图像的亮度、对比度、平滑度等特征。
常用的信号处理技术有空域滤波、频域滤波等。
2. 图像压缩技术图像压缩技术是将数字图像经过压缩算法处理，达到减小文件大小的目的。
常见的图像压缩技术有JPEG、PNG、GIF等。
3. 形态学图像处理技术形态学图像处理技术是用于提取图像的形态学特征的一种处理技术，常用于边缘检测、形态学滤波等。
4. 分割图像处理技术分割图像处理技术是将图像分成不同的部分或区域的处理技术，常用于医学影像中对人体组织、器官的分割。
5. 三维图像处理技术三维图像处理技术是处理医学影像中三维模型的技术，其主要方法包括体绘制、表面绘制、投影法等。
6. 人工智能技术人工智能技术在医学影像处理中也越来越常见，主要包括机器学习、深度学习两种方法。
三、医学影像的处理在医学影像学中，可以应用以上数字图像处理技术，包括形态学处理、直方图均衡化、二值化、边缘检测、基于特征的分析等方法，实现对图像的增强、分割和分析。
以下是介绍几种较为常见的处理方法：1. 直方图均衡化直方图均衡化是医学影像中应用较广泛的一种图像增强技术。
图像直方图是指统计图像中各像素强度的数量分布情况。
通过直方图均衡化，可以增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰，更易于观察和分析。
2. 空域滤波空域滤波技术是医学影像处理中最基础的滤波方法之一。
常用的空域滤波方法包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测滤波等。
数字媒体图像处理技术研究与应用
数字媒体图像处理技术研究与应用一、引言随着数字媒体技术的不断发展，数字图像处理技术在各个领域中得到了广泛的应用。
在医学、军事、工业、农业和消费类电子产品等领域中，数字媒体图像处理技术已经成为了不可或缺的一部分。
本文就数字媒体图像处理技术的研究与应用进行具体探讨。
二、数字图像的基本处理操作数字图像处理技术是对数字图像进行处理和分析的一种技术。
数字图像处理技术包括以下几种基本的处理操作：1. 图像增强：通过数字方法调整图像亮度、对比度和色彩饱和度等参数的值来改进图像的质量。
一般采用直方图均衡和滤波等技术进行图像增强处理。
2. 图像复原：通过去除图像中的噪声、调整图像清晰度来恢复受损图像的质量。
图像复原技术包括了模板匹配、小波变换、最小二乘法等多种方法。
3. 彩色处理：彩色图像处理技术包括了彩色图像的增强、复原和处理等方面。
4. 图像分割：图像分割指将图像分成多个部分，以便更好地进行分析。
这种技术广泛应用于计算机视觉、遥感图像处理等领域。
5. 特征提取：通过图像处理技术从图像中挖掘相关特征，以便进行深入的分析和应用。
图像特征提取技术包括了边缘检测、方向梯度直方图、图像锐化等。
三、数字图像处理技术在医学领域的应用医学领域对数字图像处理技术的开发和应用非常重要。
目前，在医疗领域中，数字图像处理技术已经广泛地应用于影像学、放射学等领域。
在MRI和CT等影像学检查中，数字图像处理技术可以帮助诊断医生准确地识别病变区域和分析影像数据。
数字图像处理技术具有对图像数据快速处理，高效可靠等特点，已经成为诊断医生的有力工具之一。
四、数字图像处理技术在消费电子产品的应用近年来，消费电子市场在数字图像处理技术的推动下得到了快速的发展。
智能手机、数码相机、平板电脑等产品都搭载了数字图像处理芯片和算法，实现了对图像的拍摄、处理和分享。
数字图像处理技术为消费类电子产品带来了更高品质的图像和更流畅的交互体验。
五、数字图像处理技术在计算机视觉领域的应用计算机视觉领域正随着人工智能技术的发展变得越来越重要。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
数字图像处理技术
数字图像处理技术近年来，随着数字技术的发展，数字图像处理技术也在不断地发展壮大，并得到了广泛的应用。
下面结合数字图像处理技术的历史背景及其应用领域，探讨其发展历程及未来发展趋势。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理的技术。
它可以通过使用技术工具、算法和策略，快速、准确地处理摄像头捕捉到的图像。
它的功能优势在于可以将模糊的图像变成清晰的图像，并将模糊的图像转换为具有良好可视性的图像。
二、数字图像处理技术的历史背景1970年代，数字图像处理技术被科学家们发现和实现。
这项技术结合了计算机科学和图像处理技术，将数字图像转化为可以被处理、分析和可视化的数据。
由于其特殊的数字处理能力，数字图像处理技术开始被广泛应用于多个行业，如制造业、医疗卫生和军事等。
三、数字图像处理技术的应用领域1.疗卫生：数字图像处理技术可以用于诊断，例如CT和MRI模拟等，可以帮助医生判断病情的严重程度。
此外，它还可以用于治疗，例如用于显示核磁共振成像和数字减影成像。
2.造业：工业企业利用数字图像处理技术来检测工件内部缺陷，以及控制产品质量。
这样可以减少工件错误和损坏，有效提高产品质量。
3.事：军事领域也大量使用数字图像处理技术。
它可以用来监控敌方活动、监视战略要点和识别非常低的图像，以准确掌握战术状况。
此外，它还可以用于航空监视和航空攻击，使用导弹识别准确、真实的目标图像，以有效控制攻击力度。
四、数字图像处理技术的未来发展趋势1.泛应用：数字图像处理技术已经在多个行业中得到了广泛应用，未来会有更多行业开始使用这项技术。
2.细化处理：数字图像处理技术将会更加精细，可以更快、更准确地进行处理，以确保输出的图像是更加精确、逼真的。
3.能化：未来数字图像处理技术将更加智能化，使用人工智能来实现图像识别和分析，从而替代人类人工分析图像。
综上所述，数字图像处理技术在近年来蓬勃发展，并得到了多领域的广泛应用，将进一步拓展使用范围并被更多的行业所使用。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。
2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。
数字图像处理技术
数字图像处理技术
数字图像处理技术是现代信息技术中重要的一项技术，它主要应用于数字图像的处理。
数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理，包括图像获取，恢复，改变，增强以及分析等，其基本目的是将图像有效、准确地表达出来，以获取重要信息并辅助相应的应用。
数字图像处理技术可以用来增强或改变数字图像的质量，可以使用特定的软件来进行增强。
常用的增强方法有图像增强、图像压缩、图像补偿和图像滤波。
图像增强是指改变图像的对比度和亮度，以便更清楚地显示图像的详细信息；图像压缩是指压缩图像，以减少图像文件的大小；图像补偿是指改变图像的颜色和饱和度，以丰富图像的视觉效果；至于图像滤波，它将去除图像中的噪声，使其变得更清晰。
另外，数字图像处理技术还可以用于图像分析，通过分析可以获取有用的信息，以改善相关的应用。
图像分析技术可以用来进行计算机辅助诊断、物体跟踪和识别等。
例如，医学图像处理技术可以用来分析CT或MRI图像，便于医生诊断疾病；可以用安全监控图像处理
技术来识别图像中的行人或车辆，以便进行安全检查等。
此外，数字图像处理技术还可以用于图像合成，将两幅或多幅图像合并成一张图像。
该技术在图像融合、图像拼接、图像混合等方面有广泛的应用。
综上所述，数字图像处理技术在现代信息技术领域中显得越来越重要，它有效地将数字图像处理，增强和分析。
数字图像处理技术可以改善图像的质量、提高图像的准确性和逼真度，从而有效地满足用
户对图像的各种应用。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理技术的原理与应用
数字图像处理技术的原理与应用数字图像处理技术是指通过计算机对数字图像进行处理的一种技术。
它不仅可以对图像进行复杂的阈值分割、滤波、变换等操作，还可以实现图像的压缩、存储和传输。
本文将探讨数字图像处理技术的原理、应用及发展趋势。
一、数字图像处理技术的原理数字图像处理技术是基于数字信号处理技术，其核心原理是图像数字化和离散化。
（一）图像数字化图像数字化是将连续的图像转换为离散的数字信号。
它是数字图像处理的第一步，也是最基本的环节。
在数字化过程中，图像被分为若干个像素点，每个像素点用一个数字表示，数字大小反映像素点的强度。
数字化后的图像可以通过计算机进行处理。
（二）离散化离散化是指将数字信号进行离散化处理，使得信号可以用数字进行表示。
在数字图像处理中，所有的图像处理方法都是基于离散化信号的。
离散化信号通过采样和量化两种方式实现。
采样是将连续信号从时间域转换到空间域的过程，获取图像的像素信息。
采样频率越高，图像的细节信息就越多。
量化是将连续信号（即采样后的信号）转换为离散信号，将信号的大小用数字表示。
量化过程中，每个信号的幅值被保留到一定的位数，被称为量化位数。
量化位数越高，信号的精度就越高，但文件大小也越大。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术广泛应用于医疗、安防、航空航天、自动化等众多领域。
（一）医疗影像处理医疗影像处理是数字图像处理的重要应用之一。
它可以用于图像增强、图像分割、病灶检测和量化分析等方面。
通过数字图像处理技术，可以将医学图像转化为数字数据，实现计算机辅助诊断和自动化分析。
（二）安防监控数字图像处理技术在安防监控中得到广泛应用。
通过人脸识别、车牌识别等技术，实现安全检测和自动报警。
数字图像处理还可以用于视频编码和压缩，提高视频的传输效率和存储效率。
（三）航空航天数字图像处理技术在航空航天领域也得到了广泛应用。
它可以用于航空母舰的自动识别及宇宙探测器的图像处理等方面。
数字图像处理技术是探索宇宙、实现智能空间探测的基础。
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数字图像处理技术一．数字图像处理概述数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进展一系列有目的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的开展，数字图像处理技术也慢慢地开展起来。
数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球外表地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。
最近几十年来，科学技术的不断开展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。
许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术到达了新的高度，并且开展迅猛。
二．数字图象处理研究的容一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。
新世纪以来，信息技术取得了长足的开展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。
比方，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。
这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论根底上开展而来的。
数字图像处理技术主要包括：⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。
其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像复原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。
从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是一样的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个适宜变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。
图像变换分为可别离变换和统计变换两大类。
⑷图像压缩数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进展有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。
⑸图像分割图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。
图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。
另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。
⑹边缘检测边缘检测技术用于检测图像中的线状局部构造。
边缘是图像中具有不同平均灰度等级的两个区域间的边界，因此，大多数的检测技术应用某种形式的梯度算子。
图像边缘是图像的根本特征之一，蕴含了图像丰富的在信息，它广泛应用于图像分割、图像分类、图像配准和模式识别中。
在大多数的实际应用中，边缘检测是当做一个局部滤波运算完成的。
三．数字图像处理系统不管是对什么图像进展数字处理，它的根本思想和操作方法都是一样的。
数字图像处理系统主要由三个根本部件构成，分别是计算机〔用于处理图像程序的执行和运算〕、数字化设备〔主要用于图像模式转化〕和显示设备〔用于图像处理过程中图像的显示〕。
图像处理过程中按照步骤进展划分的数字图像处理系统如下列图所示：由于数字图像处理系统的灵活性和方便性，所以数字图像处理已成为图像处理的主流。
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、压缩、存储、传输、分析、识别、分割等。
图像处理的各个容是相互联系的，一个实用的图像处理系统往往结合几种图像处理技术才能得到所需的结果，图象数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步，图像编码可用以传输和存储图像，图像增强和复原可以是图像处理的最后目的，也可以是为进一步的处理做准备。
通过图像分割得到的图像特征可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析和识别的根底。
四．数字图像处理技术1.图像数字化图像数字化是计算机处理图像之前的根本步骤，目的是把真实的图像转变成计算机能够承受的存储格式，数字化过程分为采样和量化两个步骤。
图像在某个空间上的离散化状态称为采样，即用空间上局部点的灰度值来表示图像，这些点称为样点。
采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的上下用图像分辨率来衡量。
采样方法可分为两种：点阵采样〔直接对表示图像的二维函数值进展采样〕和正交系数采样〔对图像函数进展正交变换，用其变换系数作为采样值〕。
量化是指要使用多大围的数值来表示图像采样后的每个点，这个数值围包括了图像上所能使用的颜色总数。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。
所以，量化位数越大，表示图像可以拥有的颜色越多，可以产生更为细致的图像效果。
图像经过采样和量化后才能产生一计算机能够处理的数字化图像，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
2. 图像类型转换数字图像存在着很多不同的类型，在处理图像前，有时必须转换成所需类型或者处理技术所支持的图像类型，这里介绍图像类型之间的相互转换的实现。
2.1. 图像类型数字图像类型主要有以下几种：⑴索引图像索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。
⑵灰度图像灰度图像就是只有强度信息，在灰度图像中，像素灰度级用8bit表示。
由于灰度图像中每个像素都是介于黑色和白色之间的256 种灰度中的一种，所以灰度图像是没有颜色信息的图像。
⑶RGB图像RGB图像又称为真彩色图像，它利用R〔red〕、G〔green〕、B〔blue〕3个分量表示一个像素的颜色，用R、G、B这3种不同的颜色可以合成出任意颜色。
⑷二值图像表示二值图像的二维矩阵仅由0、1组成。
二值图像可看成是一个仅包括黑和白的特殊灰度图像，亦可看成是仅有2种颜色的索引图像。
⑸多帧图像多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件，又称为多页图像或图像序列，它主要用于对时间或场景上相关图像合集进展操作的场合，例如电影帧。
2.2. 图像类型之间的相互转换图像类型的相互转换有很多种，灰度-二值、RGB-灰度、灰度-索引、二值-索引、索引-RGB等图像类型的相互转换的实现主要是利用MATLAB提供的图像类型转换函数。
假定B 为转换后输出图像类型，A 为输入图像类型，下面列举几种利用MATALB实现的图像类型转换：⑴灰度-二值：利用dither 函数来实现，这里用到的是抖动法，B=dither〔A〕。
⑵RGB-灰度：利用rgb2gray 函数实现，B=rgb2gray(A)。
⑶灰度-索引：利用gray2ind 函数实现，[B，map]=gray2ind(A，n)，按照指定的灰度级数n 和颜色图map 进展转换。
⑷二值-索引：转换的实现与灰度-索引的转换一样，使用同一个调用函数，在这里n 表示的是指定颜色图map 的颜色种类。
⑸索引-RGB：利用ind2rgb 函数实现，B=ind2rgb〔A，map〕，将矩阵A和对应的颜色图map 转换成RGB 图像。
3. 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进展处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，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。
图像变换分为可别离变换和统计变换两大类，可别离变换包括傅里叶变换、离散余弦变换、哈达玛变换、沃尔什变换和哈尔变换等等；统计变换主要是霍特林变换。
下面主要介绍离散余弦变换和小波变换的根本原理。
⑴离散余弦变换离散余弦变换〔DCT〕是数码率压缩需要常用的一个变换编码方法。
任何连续的实对称函数的傅里叶变换中只含余弦项，因此余弦变换与傅里叶变换一样有明确的物理意义。
DCT是先将整体图像分成N*N像素块，然后对N*N像素块逐一进展DCT 变换。
由于大多数图像的高频分量较小，相应于图像高频分量的系数经常为零，加上人眼对高频成分的失真不太敏感，所以可用更粗的量化。
因此，传送变换系数的数码率要大大小于传送图像像素所用的数码率。
到达接收端后通过反离散余弦变换回到样值，虽然会有一定的失真，但人眼是可以承受的。
a.一维DCT 的变换核定义为Nu x N u C u x g 2)12(cos 2)(),(π+= 式中，u x=0,1,2,…,N －1；⎪⎩⎪⎨⎧==其他1021)(u u C 一维DCT 定义如下：设{f(x)|x=0, 1, …, N-1}为离散的信号列。
∑-=+=102)12(cos )(2)()(N x Nu x x f N u C u F π 式中，u,x=0,1,2,…,N －1。
将变换式展开整理后，可以写成矩阵的形式，即F=G f[][][][]⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=)2/)12)(1cos(()2/3)(1cos(()2/)1cos((/2)2/)12cos(()2/6cos()2/cos(/2)2/)12cos(()2/3cos()2/cos(/2111/1N N N N N N N N N N N N N N N N N N N G πππππππππ b.二维离散余弦变换考虑到两个变量，很容易将一维DCT 的定义推广到二维DCT 。
其正变换核为：Nv y M u x v C u C MN v u y x g 2)12(cos 2)12(cos )()(2),,,(ππ++= 式中，C(u)和C(v)的定义同前面；x, u=0,1,2,…, M －1； y, v=0,1,2,…,N －1。
二维DCT 定义如下：设f(x,y)为M ×N 的数字图像矩阵，那么Nv y M u x v C u C y x f MN v u F M x N y 2)12(cos 2)12(cos )()(),(2),(1010ππ++=∑∑-=-= 式中： x, u=0, 1,2,…,M －1；y, v=0,1,2,…,N －1。
二维DCT 也可用两次一维DCT 来完成。
⑵小波变换小波变换是一种窗口大小固定不变，但其形状可以改变的局部化分析方法。
小波变换在信号的高频局部可以取得较好的时间分辨率；在信号的低频局部可以取得较好的频率分辨率，从而能有效地从信号中提取信息。
a.连续小波变换〔CWT 〕设()00ˆ且12=⋂∈ψψL L ,那么下面的函数族{}b a ,ψ ()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-a b t a t b a ψψ21,，0a ≠ 叫小波分析或连续小波，ψ叫根本小波或小波。
假设ψ是窗函数，就叫为窗口小波函数，一般我们恒假定ψ为窗口小波函数。
式中，a 称为尺度参数，b 称为平移参数。
一维连续小波变换：设ψ是根本小波，{}b a ,ψ是其生成的连续小波，对2L f ∈，信号f 的积形式连续小波变换定义为()()()dt a b t t f a b a f W Rb a ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-==⎰-ψψψ21,,, b.离散小波变换〔DWT 〕离散小波变换针对尺度参数a ，平移参数b 进展离散化，最常用的是二进制动态采样网络，每个网格点对应的尺度为2j ，平移为2jk ，即：/2,()2(2),,j j j k t t k j k Z ψψ--=-∈该离散化小波称为二进制小波，二进制小波对信号的分析具有变焦距的作用。