数字图像处理综述
数字图像处理技术的应用综述--课程论文
《数字图像处理》课程论文题目：数字图像处理技术的应用综述1 绪论1.1数字图像处理简介数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指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过程。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1.2数字图像处理技术的基本特点1）处理信息量很大。
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
2）占用频带较宽。
数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要。
3）各像素相关性大。
数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4）无法复现三维景物的全部几何信息。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，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，例如双目图像或多视点图像。
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。
数字图像处理综述
数字图像处理起源与应用1.什么是数字图像处理数字图像处理（Digital Image Processing）是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理；教科书中将数字图像处理定义于其输入与输出都是图像的处理（包含从图像中提取特征的处理、对各个目标的识别等），起源于20世纪20年代，20世纪60年—70年随着计算机技术与数字电视技术的普及和发展而迅速发展。
在80年代——90年代才形成独立的科学体系。
2.早期数字图像处理数字图像处理最早的应用之一是在报纸业，当时，图像第一次通过海底电缆从伦敦。
早在20世纪20年代曾引入Bartlane电缆图片传输系统，把横跨大西洋传送一幅图片所需的时间从一个多星期减少到3小时。
早期的Bartlane系统可以用5个灰度等级对图像编码，到1929年已增加到15个等级。
在这一时期，由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束而使底片感光的系统，明显地改善了复原过程。
不过这种传输方式没有考虑数字图像处理的结果，主要是因为没有涉及到计算机，数字图像处理要求非常大的存储和计算能力，因此必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展。
3.数字图像处理的发展与应用数字图像要求非常大的存储和计算能力，因此数字图像处理领域的发展必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展计算机的概念可追溯到5000多年前中国算盘的发明。
近两个世纪以来的一些发展也奠定了计算机的基础。
然而，现代计算机的基础还要回溯到20世纪40年代由约翰.冯.诺依曼提出的两个重要概念：(1)保存程序和数据的存储器；(2)条件分支。
这两个概念是中央处理单元(CPU)的基础。
今天，它是计算机的心脏。
从冯·诺依曼开始，引发了一系列重要技术进步，使得计算机以强大的功能用于数字图像处理领域。
简单说，这些进步可归纳为如下几点：(1)1948年贝尔实验室发明了晶体三极管；(2)20世纪50年代到20世纪60年代高级编程语言(如COBOL和FORTRAN)的开发；(3)1958年得州仪器公司发明了集成电路(IC)；(4)21世纪60年代早期操作系统的发展；(5)21世纪70年代Intel公司开发了微处理器(由中央处理单元、存储器和输入输出控制组成的单一芯片)；(6)1981年IBM公司推出了个人计算机；(7)20世纪70年代出现的大规模集成电路(LI)所引发的元件微小化革命，20世纪80代出现了VLSI(超大规模集成电路)，现在已出现了ULSI。
(完整word版)数字图像处理文献综述
(完整word版)数字图像处理文献综述数字图像处理技术综述摘要：随着计算机的普及，数字图像处理技术也获得了迅速发展，逐渐走进社会生产生活的各个方面。
本文是对数字图像处理技术的一个总体概述，包括其内涵、优势、主要方法及应用，最后对其发展做了简单的总结。
关键词：数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域Overview of digital image processing technology Abstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development.Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field前言：图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。
数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1]。
而时至今日，随着计算机的迅速普及，数字图像处理技术也飞速发展着，因为其用途的多样性，可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。
一、数字图像处理技术的概念内涵数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号，经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理，而高精准的还原到显示器的过程[2]。
数字图像处理综述
视频图像处理技术在实时交通信息采集中的应用交通信息是现代交通管理与控制的基础。
采集交通信息有多种技术,目前国内采用较多的是地埋式线圈检测器。
这种方法在技术上比较成熟,但从覆盖范围、检测参数、可维护性和安装简易性等角度来看,该方法有诸多缺陷。
其他自动化检测方法还包括微波雷达、激光雷达、超声波、视频检测技术等。
和其他技术相比,视频检查具有以下优点:(1)多道性。
能一次探测多条车道的交通参数,如车辆类型、道路占用率、流量和平均速度等。
(2)安装维修方便。
不会造成路面损坏,并能在不中断交通的情况下完成安装维修工作。
(3 )检测参数多。
常规检测器受采集方法的限制,理论上无法准确计算出排队长度和交通流密度等参数而只能估算道路占有率,视频检测器由于其视野广的特点而使之成为可能。
(4 )可重现场景。
视频检测图象记录在硬盘或磁带上,可以事后重现交通场景。
这为研究交通行为、改进交通管理方法和处理交通事故提供了大量信息。
视频检测是前瞻性好且能代表发展趋势的自动化检测技术之一。
目前实践上已经有不少视频检测产品, 按工作原理可分为两类: 虚拟线圈法和车辆跟踪法, 介绍其工作原理如下:虚拟线圈法: 早期大部分视频检测技术是采用是虚拟线圈法,其工作原理类似于地埋式线圈检测器。
用户在图象上定义检测线位置, 系统通过计算检测线变化强度来判断车辆的经过, 从而计算交通参数。
该方法的优点是大大减少了数据处理时间, 在满足实时要求的前提下完成流量、速度的检测。
由于交通场景象素值与路面象素值作差分比较仅仅可得到有无车辆通过采样线位置这一唯一的特征值, 而丢失了包括车辆长度、宽度和运动轨迹等特征, 所以降低了系统的可靠性, 同时也未能充分利用图象信息。
车辆跟踪法: 通过识别出交通场景图象中符合车辆特征的象素, 进行图象分割, 并依据提取出的特征来匹配前后帧中车辆, 从而计算交通参数。
理论上, 车辆跟踪法比虚拟线圈法更为严谨, 所以更能代表发展的趋势。
数字图像处理发展综述
数字图像处理发展综述数字图像处理技术综述摘要：本文主要阐述了数字图像处理技术的产生，主要方法技术及其特点。
并对其发展做状况做了简述。
关键词：数字图像处理、图像编码、小波变换，视频压缩引言数字图像处处理（Digital Image Processing）是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。
起源于20世纪20年代，20世纪60年—70年随着计算机技术与数字电视技术的普及和发展而迅速发展。
在80年代——90年代才形成独立的科学体系。
早期数字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。
目前该技术已广泛用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业、机器人产业、政府职能机关文化文艺等多领域。
并在其中发挥着越来越大的作用，已成为一门引人注目、前景广阔的新型学科。
一、数字图像处理的起源数字图像处理技术最早出项于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定的水平，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。
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数字图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳的位置和月球的环境影响，由计算机成功的绘制出了月球表面地图，获取了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近万张图片进行了更为复杂的图像处理，由此获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图、获得了非凡的成果为人类登月活动奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
二、数字图像处理过程1)图像的数字化通过取样和量化将一个以自然形态存在的图像变换为适于计算机处理的数字形式。
用矩阵的形式来表示图像的各种信息。
《数字图像处理综述》课件
边缘检测
探讨边缘检测技术，如Sobel和Canny算子。
基本变换
比如旋转、平移和缩放等基本变换，它们将改变 原始图像的外观。
数字图像增强
1
对比度增强
使用直方图拉伸等技术增加图像的对比
图像锐化
2
度。
通过增加高频成分来增强图像的边缘和
纹理，提高图像清晰度。
3
颜色增强
通过直方图均衡化或调整颜色平衡提高 彩色图像的饱和度。
数字图像表示与存储
1 像素与分辨率
数字图像的最基本元素及 其影响分辨率的关系。
2 图像格式
概述常见的图像格式，如 BMP、JPEG、TIFF和 PNG。
3 数据量的评估
介绍计算存储数字图像所 需的内存和存储器的方法。
数字图像预处理
图像噪声控制
介绍滤波器如何去除图像中的噪声。
直方图均衡化
提高图像对比度和亮度的一种有效方法。
利用数字图像处理技术对医学图像进行分析和诊 断。
数字图像处理可用于视频监控和激光雷达等安全 技术。
数字图像处理应用于影视特效、广告设计和数字 艺术创作等。
数字图像处理研究前沿
计算机视觉
通过计算机和数字信号处理技 术来模拟和改善人眼视觉能力 的研究领域。
深度学习
人工神经网络模型的深度学习 能力能与图像处理 结合
综合人工智能技术与图像处理 算法来进行高效、准确的图像 理解与应用。
数字图像处理综述
本课程将通过20个模块介绍数字图像处理基础概念和算法。探索计算机视觉 和人工智能在图像处理中的应用。
数字图像处理概述
数字数据存储
数字图像处理的基础：了解数字 图像是如何以数字方式编码存储 的。
数字图像处理算法综述
数字图像处理算法综述数字图像处理是一种基于计算机技术的图像处理方法，其目的是通过对数字图像进行处理和分析，从中提取有用的信息，实现对图像的优化、增强和识别等功能。
数字图像处理算法是数字图像处理的核心，包括图像采集、预处理、图像变换、过滤与增强、分割与识别等方面。
本文将对数字图像处理算法进行综述。
一、图像采集与预处理图像采集是数字图像处理的第一步，其目的是从现实世界中捕获数字图像，并将其转化为计算机可以处理的数字形式。
图像预处理则是在采集后对图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强等。
1.1 相机成像在数字图像处理中，相机成像是最基本的图像采集方法。
相机通过镜头将物体投射成图像，并通过感光元件（例如CCD、CMOS）将光信号转化为电信号。
然后，这些电信号经过模拟数字转换，最终转化为计算机可以处理的数字信号。
1.2 图像去噪图像噪声是数字图像处理中的常见问题，影响图像质量和识别效果。
去噪算法可以大幅提高图像质量。
常见的算法包括Wiener 滤波器、中值滤波器、均值滤波器、高斯滤波器等。
1.3 图像增强图像增强是数字图像处理中最常用的技术，通过增加图像的对比度、清晰度和亮度等方面，使图像更加清晰易读。
常用的算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、锐化等。
二、图像变换图像变换指将图像在时域或频域上的变换，以提高图像的质量或方便后续的分析和处理。
常见的图像变换包括傅里叶变换、小波变换、离散余弦变换等。
2.1 傅里叶变换傅里叶变换是最为常见的图像变换算法之一，能够将图像转换到频域，分析图像的频率成分。
在数字图像处理中常用于滤波、去噪、特征提取等方面，尤其是在图像识别中有广泛应用。
2.2 小波变换小波变换是一种新型的图像变换方法，它能够将图像分解成不同频率不同尺度的小波基函数。
这种方法能有效地提取图像的局部特征，利用不同的小波基函数进行图像处理，能够准确地定位图像中有用信息所在位置。
三、图像过滤与增强图像过滤和增强是数字图像处理中的重要环节，可以帮助用户强化图像质量，提高图像处理和识别效果。
数字图像处理论文文献综述
数字图像处理论文文献综述文献综述图像处理技术发展到今天，已经被应用到工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等多个学科，并成为这些学科获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，所以图像处理科学己经成为与国计民生紧密相连的一门应用科学。
图像处理技术研究的重点在于图像处理算法和系统结构，随着计算机、集成电路等技术的飞跃发展，图像处理技术在这两方面都取得了长足的发展。
但随着图像信息数据量的增大，图像处理算法复杂度的提高，图像处理技术依然面临着许多挑战性的问题，具体可概括为图像处理的网络化、复杂问题的求解与处理速度的高速化，可以通过选择合适的图像处理平台以及恰当的图像处理算法来解决这些挑战性的问题。
图像处理技术最初是在采用高级语言编程在计算机上实现的，后来还在计算机中加入了图像处理器(GPU)，协同计算机的CPU工作，以提高计算机的图形化处理能力。
在大批量、小型化和低功耗的要求提出后，图像处理平台依次出现了基于VLSI技术的专用集成电路芯片((ASIC)和数字信号处理器((DSP)，近年来，随着EDA技术的发展以及FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)技术的提高，越来越多的厂家和科研机构将FPGA作为图像处理技术实现的主要平台，以提高图像处理系统的性能。
FPGA是在PAL, GAL, CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。
它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
FPGA采用了逻辑单元阵列LCA( Logic Cell Array)这样一个新概念，内部包括可配置逻辑模块CLB( Configurable LogicBlock、输出输入模块IOB ( Input Output Block)和内部连线(Interconnect)三个部分。
《数字图像处理综述》PPT课件
9. 0 3 3 3 2 2 2 1
ppt课件 10.
1 1 1 1 1 139
主要内容
1.1 概述
1.2 微机图像处理系统
1.3 数字图像的形成
1.4 数字图像的数学描述
1.5 图像识别
ppt课件
40
抽样量化后的图像可以用一个二维数组表示其 每个像素点（坐标点）的灰度值（幅度值）。 M行N列的图像矩阵：
理论：图像处理、图像识别的算法 实践：利用MATLAB、C语言等工具实
现算法
ppt课件
2
参考书
ppt课件
3
主要内容
1.1 概述
1.2 数字图像处理系统
1.3 数字图像的形成
1.4 数字图像的数学描述
1.5 图像识别
ppt课件
4
图像：能为人的视觉系统所感受的信息形式。 人类传递信息的三个主要渠道：
f(x,y)
y
x
ppt课件
42
若只有白和黑两种颜色，称为二值图像，0表 示黑，1表示白。
要存储这幅图像，需 要存储的数据量为： b: 存储多少位（bit） M: 行数 N: 列数 K: 每个像素需要的位数 b=MXNXK
=512 X512X1
ppt课件
43
若在白和黑之间有256级灰度，称为灰度图像， 0表示黑，255表示白，由黑渐变为白。
灰度标尺
A
B
ppt课件
34
将图像y轴上所有扫描线A-B作抽样、量化
...
...
A
B
...
...
ppt课件
35
产生了一幅二维数字化图像
连续图像投影到传感器上
ppt课件
采样和量化后的数字化图像 36
数字图像处理综述
图2-5 （a） 原始图像(256阶)； （b） 量化图像1(64阶)； （c） 量化图像2(32阶)；
（d） 量化图像3(16阶)； （e） 量化图像4(4阶)； （f） 量化图像5(2阶)
低bit量化的伪轮廓现象示意图
一般，当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像
（1） 对缓变的图像， 应该细量化， 粗采样， 以避免假轮廓。
量 化
扫 描 线
扫
的
灰描度行整像数素
行
数
值
字
扫描仪的图像数化 字化过程原理图
Device），感
像 素
CMOS传感器 互补性金属氧化物半导体（Complementary Metal-
Oxide Semiconductor）
• Gamma射线
(a) 骨骼扫描 (b) PET图像 (c) 天鹅星座环 (d) 来自反应器
★图像是人类获取信息、表达信息和传递信 息的重要手段。
★据统计，在人类接受的信息中，图像等视 觉信息所占的比重达到75%。
★数字图像处理技术已经成为信息科学、计 算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面
的学者研究图像的有效工具。
1.2什么是图像处理
图像处理主要有如下三方面的目的：
（1） 提高图像的视感质量， 以达到赏心悦目的目的。如去 除图像中的噪声，增强边缘，去除运动模糊， 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， 以达到或真实的、 或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。
二、图像采样
按图像空间坐标和明暗程度的连续性可分为模拟图像和数字图像。
➢模拟图像指空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计 算机无法直接处理的图像。
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离散余弦变换
图像变换在数字图像处理与分析中起着很重要的作用，是一种常见的有效分析手段。
离散余弦变换是与傅里叶变换相关的一种变换，它类似于离散傅里叶变换,但是只使用实数。
余弦变换是简化傅里叶变换的重要方法。
1 离散余弦变换定义
离散余弦变换（DCT）是可分离的变换，其变换核为余弦函数，是从一种特殊形式的傅里叶变换转化过来的。
离散余弦变换本质上仍然是离散傅立叶变换，二者在频域本质上是相同的。
由于离散余弦变换是一种实数变换，其变换矩阵
的基向量很好地描述了人类视觉的相关性，接近于最佳变换。
1.1一维DCT变换
一维DCT变换公式如下：
其中N是一维数据的元素总数，c(u)系数使得DCT变换矩阵成为正交矩阵，正交特性在二维DCT变换中更能体现其优势。
1.2二维DCT变换
与一维的有限长离散非周期信号存在傅里叶变换一样，图像作为一个二维
离散信号同样存在着二维离散变换。
将一副N*N的图像f(x,y)沿水平方向对折
镜像，再沿垂直方向对折镜像，可成为2N*2N的偶函数图像，那么它的二维正、反余弦变换有下面两式定义：
正变换：
反变换：
2 DCT算法步骤
二维离散余弦变化快速算法主要有两种行-列分解法(RCM)及非行-列分解法(NRCM)。
行列分解方法是将N*N数据按行和列方向进行n个一维离散余弦变换
计算,产生中间矩阵，然后对中间矩阵再按列和行的方向进行n个一维离散余弦变换计算，最后得到二维离散余弦变换结果。
非行列分解方法即直接分解法。
典型的直接分解算法是2D矢量基DCT算法。
2D矢量基算法通常为1D DCT二维扩展采用矢量基算法成本会减至行列分解法
的75%。
2D矢量基DCT算法主要有基于B.G.Lee算法和基于Hou算法。
3 结构框图
对于二维离散余弦变化行-列分解法框图如图3-1所示。
图3-1 二维离散余弦变化行-列分解法框图
4 应用环境
DCT在图像处理中有很广泛的应用，并成为一些静态图像和视频压缩国际
标准的基本处理模块，因而采用DCT变换可以很方便地应用于压缩域图像和视
频中,同时在图像数字水印和图像放大处理等领域也有涉及，但同时也有一些不足之处。
在此列举了在图像压缩、数字水印、图像放大三部分的优点和不足。
4.1图像压缩
由于大多数图像的高频分量比较小，相应的图像高频分量的DCT系数经常
接近于0，再加上高频分量中只包含了图像的细微的细节变化信息，而人眼对
这种高频成分的失真不太敏感，因此考虑将这一些高频成分予以抛弃，从而降
低需要传输的数据量。
操作以后，传送DCT变换系数的所需要的编码长度要远
远小于传送图像像素的编码长度。
到达接收端之后通过反变换就可以得到原来
的数据，虽然这么做存在一定的失真，但人眼是可接受的，而且对这种微小的变换是不敏感的。
DCT 压缩流程如图4-1所示
图4-1 DCT 压缩流程
4.2数字水印
一种基于DCT 算法的水印嵌入框和水印提取框，如图4-2（a ）、图4-2(b)所示。
图4-2(a) 一种基于DCT 算法的水印嵌入框
图4-2(b) 一种基于DCT 算法的水印提取框
DCT 变换数字水印是目前研究最多的一种数字水印，它具有隐蔽性好的特点，其主要思想是在图像的DCT 变换遇上选择中低频系数叠加水印信息。
人眼的感觉主要集中在中、低频段，攻击者在破坏水印的过程中不可避免地会引起图像质量的严重下降。
4.3 图像放大
对原始图像做DCT 正变换，对数据在频域上进行处理，得到放大后的频域。
用DCT 反变换，将频域处理后的数据恢复为图像空间域原始格式。
该算法在对整块图像进行处理时，尽管采用了增强系数对图像亮度效果进行补充，但对整幅图像高频部分预测采用填零方式，在图像像素位数增大即图像信息量增大时，这种预测精度不如对图像分块处理后高。