数字图像处理论文
数字图像处理论文
摘要边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的边界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。
在图像中，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同区域内部的特征或属性是一致的，而不同区域内部的特征或属性是不同的，边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像差异来实现的，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。
边缘检测实际上就是检测图像特性发生变化的位置。
本文主要阐述基于Matlab的图像边缘检测技术。
论述以Matlab为开发平台和编程语言，设计出图像边缘检测软件。
首先设计了图形用户界面GUIDE,作为图像边缘检测软件的主界面,然后比较了各种图像边缘检测算子的特点,结合人像图,文字图，分形图来说明这些算子的定位性；结合加噪图片来说明各算子的稳定性。
在图形用户界面中添加了与各种算子相对应的处理程序,以及图形文件的获取、保存等功能，完成了图像边缘检测软件。
最终的图形界面可实现打开图片并对其进行边缘处理，并可将处理好的图片保存。
本论文的安排组织如下：第一章主要介绍图像边缘处理的意义。
第二章主要介绍本论文软件平台的选择。
第三章主要介绍一些常用边缘算子的原理。
第四章通过实例分析了各种算子的优缺点，借助Matlab中的GUI设计了图像边缘检测界面，并在GUI界面中完成了对各种算子的调用，最终完成了基于MATLAB的图形化图像边缘检测软件。
关键词：图像边缘处理 MATLAB GUI Log算子 Canny算子AbstractEdge detection technique for processing digital images is important because the edge is extracted by the target and the background to the boundary line, extract the edge of the target and background can be distinguished. In the image, separated by the border regions of the internal characteristics or attributes are the same, but different characteristics or attributes within the region are the same, but different characteristics within the region or property is different, edge detection is the use of object and background images in some kind of difference to achieve, these differences include grayscale, color or texture features. Detection of edge detection is actually the location of the image characteristics to change.This article discusses the Matlab-based image edge detection. Discussed in Matlab as the development platform and programming language, designed edge detection software. First, the design of the graphical user interface GUIDE, edge detection software as the main interface, then compare a variety of edge detection operator, combining the portrait maps, text maps, fractal images to illustrate the positioning of these operators; combined increase noise images to illustrate the stability of the operator. Add in the graphical user interface with a variety of operators corresponding to the processing procedures, and graphics files for the acquisition, preservation and other functions, the completion of the image edge detection software. The final graphical interface allows the edge to open the picture and its treatment, and may well save the picture processing.Arrangement of this paper is as follows: The first chapter introduces the significance of the image edge processing. The second chapter introduces the software platform of choice in this paper. The third chapter introduces some common principle of marginal operator. Chapter IV an example of the advantages and disadvantages of various operators, using Matlab's GUI interface is designed edge detection and GUI interface for all operators to complete calls, he finally completed the MATLAB-based graphical edge detection software.Keywords: Edge Treatment MATLAB GUI Canny operatorLog operator目录摘要 (I)Abstract (II)目录 .................................................................................................................................. I II 第一章绪论 (1)1.1 数字图像简介 (1)1.2 数字图像处理 (1)1.3 图像边缘处理的意义 (3)1.4 本章小结 (4)第二章软件选择 (5)2.1 软件平台选择 (5)2.2 Matlab简介 (5)2.3 本章小结 (7)第三章图像边缘处理算法 (8)3.1 边缘检测算子 (8)3.1.1 罗伯特(Roberts)边缘算子 (8)3.1.2 索贝尔(Sobel)边缘算子 (8)3.1.3 Prewitt边缘算子 (9)3.1.4 拉普拉斯(Laplacian)边缘算子 (10)3.1.5 坎尼(Canny)边缘算子 (11)3.2 各种算法的Matlab实现 (14)3.3本章小结 (18)第四章图像边缘处理的实现 (19)4.1算法之间的比较 (19)4.1.1算子的定位性 (19)4.1.2算子的稳定性 (24)4.2 GUI简介 (28)4.3 GUI界面的实现 (29)4.3.1 主要函数的介绍 (29)4.3.2 GUI的实现 (30)4.4本章小结 (40)结论 (41)参考文献 (42)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像简介我们现在生活在数字图像的世界中，每个人都是满身的数字装备，MP3、MP4、PSP、PPC、手机、数码相机、笔记本电脑，这些设备的使用都离不开对数字图像相关知识的了解。
数字图像处理系统毕业论文
数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (12)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (30)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (31)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (32)5.1.1 启动引导程序的移植 (32)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (33)5.2 图像处理功能的实现 (33)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (34)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (35)第六章调试与维护 (36)附录 A (36)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)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。
数字图像处理相关论文
数字图像处理相关论文“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。
并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢!数字图像处理相关论文篇一浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。
关键词：数字图像处理;教学手段;实践作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。
(黑龙江哈尔滨 150027)一、“数字图像处理”概述数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。
[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。
数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。
面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。
为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。
经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。
二、教学改革措施为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课程的兴趣，对本门课程进行改革，采取以下措施：1.整合教学内容随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术也得到快速发展。
近几年来，有很多新的应用点和研究涌现出来，在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍，对于学生了解国际的研究和应用热点，尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。
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。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。
随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。
本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。
首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。
在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。
在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。
在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。
在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。
常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。
滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。
编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。
除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。
其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。
另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。
此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。
总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。
数字图像计算机处理技术论文范文
数字图像计算机处理技术论文范文推荐文章无人机应用技术论文优秀范文热度：物联网传感知识技术论文范文热度：维修电工技术论文范文大全热度：无人驾驶技术原理论文优秀范文热度：现代教育技术论文范文热度：数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。
小编整理了数字图像处理技术论文，欢迎阅读! 数字图像处理技术论文篇一浅谈数字图像处理技术摘要：本文针对目前广泛应用数字图像识别处理技术国内外研究现状进行了分析，阐述了数字图像处理技术的应用前景。
关键词：数字图像图像处理数字技术应用一、数字图像处理综述数字图像处理(Digital Image Processing)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，医学技术中数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
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，这被称为图像理解或计算机视觉。
数字图像处理课程论文
数字图像处理课程论文专业班级：指导老师：XX：学号：图像增强与MATLAB实现一.数字图像处理的概念图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。
图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,因此,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。
其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。
目前,随着计算机技术的不断发展,计算机的运算速度得到了很大程度的提高,这大大的推动着数字图像处理技术向前发展发展。
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。
随着人类活动围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
，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。
数字图像处理技术的优点：1)再现性好:模拟图像处理与数字图像处理最大的不同在于,数字图像象处理不会因为图像的存储、复制或传输等一系列操作而引起图像质量的降低。
2)适用面宽:图像可以来自许多的信息源。
它小可以小到电子显微镜的图像,大可以大到遥感图像、航空照片或者天文望远镜得图像。
3)灵活性高:数字图像处理技术不只可以完成线性运算,而且可以实现非线性的处理,即只要是能够用逻辑关系或数学公式来进行表达的所有运算都可以通过数字图像处理来实现。
4)信息压缩潜力大:由于数字图像中各个像素不是相互独立的,相关性大。
所以,在图像处理息压缩的潜力比较大。
二.图像增强的概念图像增强是指依据图像所存在的问题，按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些冗余信息的处理方法。
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学号： ***********课程论文学院：计算机与信息技术学院专业：计算机科学与技术班级： 2013级计科2班*名：***指导教师：***2016年 12 月 20日数字图像处理学生姓名：李彦杰学号：20135101231计算机与信息技术学院计算机科学与技术专业指导教师：李艳灵摘要：数字图像处理又称为计算机图像处理，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。
图像处理技术始于20世纪20年代，真正的发展出现于20世纪50年代，进入20世纪80年代后，数字图像处理研究方兴未艾，形成热门的研究领域。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。
例如：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、公安方面，文化艺术方面等。
关键词：图像；数字图像处理技术；图像处理技术的分类、特点和应用Abstract:Digital image processing also called computer image processing,it is refers to convert image signal into digital signals and use the computer to the treatment of the process.Image processing technology began in the 1920s,it’s real development appeared in the 1950s,in the 1980s,Digital image processing research is in the ascendant,form the popular research fields.Image is the primary source of information for human to obtain and exchange information,The application field of the image processing involves all aspects of human life.For example:Remote sensing aerospace,Biomedical engineering,Communication engineering,Industrial and engineering,Military,public security,culture and art, etc.Keywords:Image;Digital image processing technology;The picture processing technology classification,characteristics and application一引言1.1 图像的概念视觉是人类最重要的感知手段，图像视觉的基础。
图像处理是计算机信息处理的重要内容。
图像可以是可视的和非可视的，也可以是抽象的和实际的。
一般情况下，一幅图像是另一种事物的表示，它包含了有关其所表示物体的描述信息。
可以包括人眼看见的方式显示这一信息，也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。
图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。
一般来说，一幅图像包含的信息远比原物体要少。
因此，一幅图像是该物体的一个不完全、不精确的，但在某种意义上是恰当的表示。
实际上，图像与光学密切相关，即与光的照射、反射密切相关。
因此，从理论上来说，一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。
光的强度与光的波长有关。
1.2 图像处理技术的发展数字图像处理即Digital Image Processing，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。
数字图像处理技术始于20世纪20年代，1920年从英国伦敦到美国纽约采用压缩和编码技术通过海底电缆传输了一幅照片，传输花了3h。
按当时的技术水平，若不采用压缩编码技术传输一幅图片大约需要7d时间。
以此为标志，开始了图像处理的新纪元。
但是，由于当时的技术水平、速度、容量的限制，图像处理技术发展缓慢。
从20世纪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，这被称为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。
图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还不甚了解，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
二图像处理技术的分类、特点和应用2.1 图像处理技术的分类（1）按图像形成，图像处理技术可分为模拟图像处理、数字图像处理两类。
模拟图像处理：用模拟信号表示图像极其处理。
模拟图像处理的特点是处理速度快，可实时处理和并行处理。
但处理精度差，灵活性差，不便于非线性处理。
数字图像处理：用数字信号表示图像极其处理。
数字图像处理也称为计算机图像处理。
数字图像处理的特点是处理精度高，灵活性强，但处理速度较慢。
（2）按表示方式，数字图像可分为连续数字图像和离散数字图像两类。
2.2 数字图像处理的特点2.2.1 图像信息量大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。
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求。
2.2.2 图像信息的相关性数字图像中各个像素的信息是不独立的，其相关性大。
在一幅图像中，经常有很多像素有相同或相似的灰度。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
2.2.3 图像信息表征的复杂性由于二维图像是三维景物的二维投影，一幅二维图像本身不具备复现三维景物的全部信息的能力，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。
2.2.4 图像处理技术综合性强数字图像处理技术涉及的领域十分广泛，它涉及到数学、物理学、生物学、心理学、通信技术、计算机技术等众多领域。
2.3 数字图像处理的应用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越来越大。
数字图像处理技术未来应用领域主要有以下几个方面：（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，一方面用于JPL对月球、火星照片的处理，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。
（2）生物医学工程方面的应用。
数字图像处理在生物工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。
除了CT技术之外，还有一类是对医用显微技术的处理分析，如染色体分析、癌细胞识别等。
（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。
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度率达100M/s以上。
要将这样高速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。
（4）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指导，各种侦查照片的判读，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。
三数字图像处理的主要内容数字图像处理主要研究的内容有四个方面。
1．图像信息的存取。
研究图像的形成、数字化、图像的特征抽取等。
2．图像信息的存储。
图像信息的特点之一是数据量巨大。
图像存储主要研究图像数据的压缩与编码、图像格式、图像数据库技术等。
3．图像信息的传输。
图像信息的传输包括两个方面：（1）系统内部的传输：内部传输一般采用DMA技术；（2）远距离传输：远距离传输主要解决占用带宽问题，目前多采用国际压缩标准来解决这一问题。
图像通信网正在建立。
4．数字图像处理。
包括几何处理，算术处理，图像变换，图像增强，图像恢复，图像压缩，图像分割，图像识别与理解等。
四数字图像处理的常用方法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方法，如傅里叶变换、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，不仅可以减少计算量，而且可以获得更有效的处理。
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征，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以减少描述图像的数据量，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至的原因，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的影响。
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．图像分类：图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理后，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。
五数字图像处理的未来发展自20世纪60年代第三代数字计算机问世后，数字图像处理技术出现了空前发展，在该领域中需要进一步研究的问题主要有以下五个方面：1．在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题；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，促进图像处理技术的发展；4．加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体系；5．时刻注意图像处理领域的标准化问题。