数字图像处理技术的现状及其发展方向

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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

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。

数字图像处理技术的应用与发展

数字图像处理技术的应用与发展

数字图像处理技术的应用与发展随着科技的不断发展,数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。

数字图像处理技术可以对图像进行一系列的操作和处理,从而满足各种不同的需求。

本文将介绍数字图像处理技术的应用、发展历程以及对社会、经济和科学研究的影响,并展望未来的发展趋势。

数字图像处理技术在许多领域都有广泛的应用,以下是其中的几个例子:医学领域:数字图像处理技术在医学领域的应用已经非常成熟。

通过对医学影像进行处理和分析,可以协助医生进行疾病的诊断和治疗。

例如,通过对CT、MRI等医学影像进行的三维重建,可以更加直观地观察到病变位置和范围,从而提高诊断的准确性和效率。

军事领域:数字图像处理技术在军事领域的应用也十分广泛。

例如,通过对面部、指纹等生物特征进行识别,可以实现对人员的精准管理。

数字图像处理技术还可以应用于地图测绘、目标跟踪等领域。

交通领域:数字图像处理技术在交通领域的应用也日益广泛。

例如,通过对面部识别技术和交通监控视频进行处理,可以实现对交通违法行为的自动识别和抓拍。

数字图像处理技术还可以应用于车辆检测、交通流量统计等领域。

数字图像处理技术自20世纪60年代出现以来,已经经历了漫长的发展历程。

随着科技的进步,数字图像处理技术也在不断发展和创新。

未来的数字图像处理技术将朝着以下几个方向发展:机器学习:机器学习是当前最为热门的技术之一,其在数字图像处理领域的应用也日益广泛。

通过机器学习算法,可以对图像进行自动分类、识别、分割等操作,从而提高数字图像处理的准确性和效率。

深度学习:深度学习是机器学习的一个分支,其通过对神经网络的研究和应用,可以实现更加复杂的图像处理任务。

例如,通过对面部特征进行分析,可以实现对面部表情的识别和分类,从而应用于情感分析、人机交互等领域。

数字图像处理技术的应用对社会、经济和科学研究都产生了深远的影响。

以下是其中的几个方面:提高生产效率:数字图像处理技术可以应用于工业生产中,通过对生产线的监控和自动化控制,可以提高生产效率、降低成本。

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

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。

数字图像处理的应用现状及发展方向

数字图像处理的应用现状及发展方向

3 . 3三 维重建
人 类往 往喜 欢将 社会 事务 的认 知掌 握在 自 己 手 中 ,通 过 实 际 操 作 来 完 整 生 产 。 将 二 维事物通过三 维手 段来展现早 已成为时代发展 的趋势 。例如 电子 沙盘,可 以实现沙盘任意角 度和旋转 ,通过扩大 与缩 小实现更加精确 的计 算 ,为指挥作 战提供 极大的方便 。这种技术依 赖于数字 图像处理技 术,也成为数字图像处理 技术的重要发展前景之一 。
1数字 图像 处理技术的优点
数 字 图像 处理 是指 利用 数字 硬件 与计 算 机 ,将 图像 信息转换为 电子信 号,进 行相 应的 数学运算 ,用以提高图像的实用性 。数字 图像 处理精确度 高,操作方便 ,能够将 图像进 行精 确而简便 的处理 , 随着计算机技术 的不 断发展 , 数字 图像处 理技 术也在 日益完善和发展 。数 字 图像处理不会 因为图像存储、转发 、复制等操 作 引起 图像质量 下降,能够接受多方面 的信 息 源 ,如显微镜 图像、航天飞船 图像都 能够进 行 精 确地接受 。 数字图像处理技术 的灵活性较高 , 不但可 以完成线 性运算,还可 以实现非线性运 算。只要能够运用 逻辑 关系或数学公式处理 的 信 息, 用 数字 图像处理技术都可 以完美 的实现 。 并且 由于数字 图像 中,每 一个像素之间都不是 互相独立 的,而是存在 一定联系的 ,所 以数字 图像 处理技术 的信 息压缩 也有非常大的潜力 。 通过 数字化处理信 息技术 的优 势,能够为未来 的产 业的应用和发展指 明方 向。
2 . 4 工 程 工 业 方 面
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
虚拟 现 实技术 是一 种可 以创 建和 体验 虚 拟世界 的计算机仿真 系统 ,它利 用计算机生成 种模拟环境 ,是一种 多源信 息融合的、交互 式的三维动态视景和实体行为 的系 统仿 真使用 户沉浸到该环境中 。目前虚拟现 实的应 用发展 迅速 ,因其特有的多感知性 、存在 感、交互性 和主 动性,成为医学 、娱乐 、航天 、游戏 、教 育等方 面的新鲜产业 。随着计算机技术 的不断 发展 ,虚拟现实系统也会受到更大 的重视 ,人 们也 可以通 过虚拟现实,将 自身与机器人所 处 的环境 融合 ,进而操 纵机 器人。

数字图像处理的现状及其发展趋势

数字图像处理的现状及其发展趋势
图像提取技术的发展过程经历了以下 4 个发展阶 段: ( 1)萌芽阶段. ( 2)初期阶段. ( 3) 飞跃阶段. ( 4)分 化阶段
2020/10/29
3 . 2 图像压缩编码 作为通信、介质存贮、数据发送、多媒体计算 机等技术的关键环节, 图像压缩编码算法的研 究是信息技术中最活跃的研究领域之一.
2020/10/29
3.3 图像增强与恢复
图像增强是按照特定的要求突出一幅图像中的某些 信息, 同时削弱或去除某些不需要的信息处理方法, 其 主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说, 以原来图像更适用, 它是为了某种应用目的去改善图 像质量, 使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别 系统. 目前增强方法主要有直方图修改处理、图像平 滑化处理、图像尖锐化处理及彩色处理技术
2020/10/29
3 数字图像处理的主要研究进展
3.1 数字图像的采集与数字化 图像的采集是数字图像处理的第 1 步, 采集并不局
限于对人眼视觉功能的模仿, 更是对人类认识、分析 手段的拓展. 在医学、天文学、自动字体识别、机器 视觉、军事识别、指纹自动处理和血样分类处理等多 个方面都不同程度地运用了图像提取技术.
数字视频处理技术的现状 及其发展趋势
大纲
1. 引言 2. 特点 、优点及处理过程 3.主要研究进展 4.存在的问题及未来方向
2
1. 引言
数字图像处理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的技术,起源于20世纪20年代,目 前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学 工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公 安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注 目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用.数 字图像处理作为一门学科形成于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,以人为对 象,以改善人的视觉效果为目的。

数字图像处理技术

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。

数字图像处理技术的现状及发展方向研究

数字图像处理技术的现状及发展方向研究

数字图像处理技术的现状及发展方向研究摘要:数字图像处理技术在当今数字化时代中具有重要的地位,它的广泛应用在医学、航空、军事、通信等领域中获得了越来越广泛的关注。

本文概述了数字图像处理技术的现状,主要包括数字图像处理技术的基础、数字图像处理技术的使用范围、数字图像处理技术的发展趋势。

最后,本文基于当前数字图像处理技术的发展趋势,提出了未来数字图像处理技术的发展方向。

关键词:数字图像处理、图像分割、图像识别、图像增强、人工智能正文:一、数字图像处理技术的基础数字图像处理是对数字图像进行处理分析的技术,其基础是数字信号处理、图像处理、计算机科学、数学等学科。

数字图像处理技术的基础理论主要包括图像采集、图像压缩、图像分割、图像识别、图像增强等方面。

二、数字图像处理技术的使用范围数字图像处理技术广泛应用于医学、航空、军事、通信、安防等领域。

在医学方面,数字图像处理技术可用于病灶的检测、肿瘤的识别等方面。

在航空领域,数字图像处理技术可用于目标检测、航空遥感等方面。

在军事领域,数字图像处理技术可用于目标识别、侦察侦查等方面。

在通信领域,数字图像处理技术可用于图像的压缩、加密等方面。

在安防领域,数字图像处理技术可用于人脸识别、车牌识别等方面。

三、数字图像处理技术的发展趋势1. 神经网络技术的应用:神经网络技术是一种可以用于人工智能领域的方法,可以帮助数字图像处理技术更加准确及时的处理图像。

2. 集成硬件的应用:智能化硬件可以提高数字图像处理技术的处理效率、稳定性和功耗。

3. 多媒体技术的应用:多媒体技术的应用为数字图像处理技术提供了更多的方式和机会。

4. 防伪技术的应用:防伪技术可以通过数字图像处理技术的应用实现,数字水印等技术是防伪技术的一种创新方式。

四、数字图像处理技术的未来发展方向1. 面向深度学习的数字图像处理技术研究:深度学习技术在人工智能领域日益重要,数字图像处理技术也可以利用这一技术进行更精确、更准确的图像识别和处理。

数字图像处理技术的现状及其发展方向

数字图像处理技术的现状及其发展方向

数字图像处理技术的现状及其发展方向人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息,感知世界。

约有75%的信息是通过视觉系统获取的。

数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术,上世纪20年代Bartlane 电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时;上世纪5O年代,计算机的发展,数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣;1964年,数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理;但是直到上世纪六十年代末至七十年代初,由于离散数学理论的创立和完善,使之形成了比较完整的理论体系。

成为一门新兴的学科。

数字图像处理的两个主要任务:如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析;对图像数据进行存储、传输和表示,便于计算机自动化处理。

图像处理的范畴是一个受争论的话题,因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1.数字图像处理主要技术概述不论图像处理是基于什么样的目的,一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理,如加工以及输出,所以关于数字图像处理的研究,其主要内容可以分为以下几个过程。

图像获取:这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像,同时,将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。

数据压缩和转换技术:通过数据压缩和数据转换技术的研究,减少数据载体空间,节省运算时间,实现不同星系遥感数据应用的一体化。

图像分割:虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法,但由于背景的多变性和复杂性,至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。

当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。

图像校正:在理想情况下,卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度;而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关,使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异,从而区分地物目标。

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数字图像处理技术的现状及其发展方向
人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息,感知世界。

约有75%的信息是通过视觉系统获取的。

数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术,上世纪20年代Bartlane 电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时;上世纪5O年代,计算机的发展,数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣;1964年,数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理;但是直到上世纪六十年代末至七十年代初,由于离散数学理论的创立和完善,使之形成了比较完整的理论体系。

成为一门新兴的学科。

数字图像处理的两个主要任务:如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析;对图像数据进行存储、传输和表示,便于计算机自动化处理。

图像处理的范畴是一个受争论的话题,因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1.数字图像处理主要技术概述
不论图像处理是基于什么样的目的,一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理,如加工以及输出,所以关于数字图像处理的研究,其主要内容可以分为以下几个过程。

图像获取:这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像,同时,将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。

数据压缩和转换技术:通过数据压缩和数据转换技术的研究,减少数据载体空间,节省运算时间,实现不同星系遥感数据应用的一体化。

图像分割:虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法,但由于背景的多变性和复杂性,至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。

当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。

图像校正:在理想情况下,卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度;而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关,使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异,从而区分地物目标。

图像复原:以图像退化的数学模型为基础,来改善图像质量表达与描述,图像分割后,输出分割标记或目标特征参数;特征提取:计算描述目标的特征,如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。

图像增强:显示图像中被模糊的细节,或是突出图像中感兴趣的特征。

图像识别:统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

2.数字图像处理设备研究
通常,要把模拟图像转化为数字图像,需要用到相应的一些图像数字化设备。

常见的数字化设备有数字相机、扫描仪、数字化仪等。

一般来说,图像的数字化包括采样和量化两个过程。

图像在空间上的离散化称为采样。

用空间上部分点的灰度值代表图像,这些点称为采样点。

模拟图像经过采样后,离散化为像素。

但像素值(即灰度值)仍是连续量。

把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。

通常来说,采样点数越多,图像质量越好,但占空间大。

当图像的采样点数一定时,量化级数越多,图像质量越好。

数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备组成。

为完成上述功能,图像数字处理系统应当包含以下五个组成部分:1)采样孔;2)图像扫描机构;3)光传感器;4)量化器:将传感器输出的连续量转化为整数值;5)输出存储装置。

3.数字图像处理的应用领域研究
目前,数字图像处理主要被应用在以下几个方面:通信:图象传输,电视电话,HDTV 等;生物特征识别:基于生理特征的身份识别:指纹、人脸、虹膜等,基于行为特征的身份识别:步态、语音等,可以用于安保、视频监控等;光学字符识别:印刷体识别(例如:扫描识别软件),手写体识别(例如:手机手写字符识别);宇宙探测:星体图片处理;遥感:地形、地质、矿藏探查,森林、水利、海洋、农业等资源调查,自然灾害预测,环境污染的
监测,气象云图;生物医学:CT,NMR,X射线成象,B超,红外图象,显微图象;工业生产:产品质量检测,生产过程控制,CAD,CAM;交通运输;军事:军事目标侦察,制导系统,警戒系统,自动火器控制,反伪装等;公安:现场照片,指纹,手迹,印章,人像等;处理和鉴别:机器人视觉;娱乐:电影特技,动画,广告等。

经过近90年代的发展,特别是第3代数字计算机问世后,数字图像处理技术出现了空前的发展,但存在一定的问题,具体体现在以下5个方面:(1)在提高精度的同时着重解决处理速度的问题,巨大的信息量和数据量和处理速度仍然是一对主要矛盾;(2)加强软件的研究和开发新的处理方法,重点是移植其他学科的技术和研究成果;(3)边缘学科的研究(如人的视觉特性、心理学特性的研究的突破)促进图像处理技术的发展;(4)理论研究已逐步形成图像处理科学自身的理论体系;(5)建立图像信息库和标准子程序,统一存放格式和检索。

图像信息量和数据量大,若没有图像处理领域的标准化,图像信息的建立、检索和交流将是一个极严重的问题,交流和使用极不便,造成资源共享的严重障碍。

图像处理技术未来发展大致体现在在以下4 个方面:
1) 朝高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展. 具体表现:
(1)提高硬件速度。

这不仅仅要提高计算机的速度,而且A/ D 和D/ A 的速度要实时化;
(2)提高分辨率。

主要是提高采集分辨率和显示分辨率,其主要困难是显像管的制造和图像图形刷新存取速度;
(3)立体化。

图像是二维信息,信息量更大的三维图像将随意计算图形学及虚拟现实技术的发展将得到广泛应用;
(4)多媒体化。

20世纪90年代出现的多媒体技术,其关键技术就是图像数据的压缩,目前数据压缩的国际标准有多个,而且还在发展,它将朝着人类接收和处理信息最自然的方式发展;
(5)智能化。

力争使计算机识别和理解能够按照人的认识和思维方式工作,能够考虑到主观概率和非逻辑思维;
(6)标准化。

从整体上看,图像处理技术目前还没有国际标准。

2) 图像和图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展。

3) 硬件芯片的开发研究。

目前结合多媒体的研究,硬件芯片越来越多,如Thomson公司ST13220采用Systolic结构设计了运动预测器,把图像处理的众多功能固化在芯片上,为实践服务。

4) 新理论和新算法的研究。

图像处理科学经过初创造期、发展期、普及期和广泛应用期,近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法,如:Wavelet 、Fractal 、
Mor-phology 、遗传算法和神经网络等,其中Fractal广泛应用图像处理、图形处理、纹理分析,同时还用于物理、数学、生物、神经和音乐等方面。

结束语
图像处理是一项具有挑战性的课题,具有重要的理论意义和实际应用价值。

随着计算机技术的迅猛发展,图像处理技术应用领域越来越广泛,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,这门边缘技术将得到更为广泛的应用。

但是,我们对于图像处理的技术还处于很初级的水平,还有很多很多我们尚未解决的科研技术问题等待着我们去攻克,对于图像处理技术的研究工作任重而道远。

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