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 technologyAbstract: 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]。
在数字图像处理中，图像被分割成像素（每英寸的像素的数目取决于图像的分辨率） [7].可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算，一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。
我国常用的数字图像处理技术主要有两种，一种是光学处理法，一种是数字（电子）处理法。
当前，数字图像处理技术已经逐步完善。
数字图像处理技术与人们的生活紧密相关，如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像，即数字像处理技术的成果。
目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科，成为了信息处理的一个重要的学科分支，并与相关学科相互联系、相互交叉。
如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关，所以，它们之间各有侧重而又相互补充，并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展[3]。
数字图像处理最早出现于20世纪70年代，当时是以人为对象的，为了改善图像的视觉效果。
到目前为止，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，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科[4]。
而它发展至今，在原有的基础上又有了新的技术支持，已经逐渐覆盖至方方面面，在各个学科都有着难以忽视的作用。
二、数字图像处理技术的优势数字图像处理技术之所以发展如此迅速，是因为它具有许多的优点，可以带来极大便利，而这些优点也使得数字图像处理的应用越来越广泛。
第一，再现性好。
数字图像处理技术不会因对图像进行的变换操作而导致图像质量退化，数字图像能始终保持图像的再现[3]；第二，处理精度高。
数字图像处理的是由计算机进行的，因而可以处理极高精度的数据，而且精度可以随着计算机计算能力的增强而增加。
可以快速准确地拍摄照片，可以精确测量数百万像素的强度[8]；第三，适用面广。
数字图像处理可以适用于卫星图像，遥感图像，医学摄像等多方面的图像，其应用程度广泛，不像其他图像处理技术只能用在小范围内；第四，灵活性强。
既能对线性图像进行处理，又能对复杂的非线性图像进行处理，只要通过数学的公式进行逻辑运算，数字图像处理技术就可以处理复杂多变的图像，所以其灵活变通性很高。
三、数字图像处理技术的主要方法1.图像增强与复原对图像进行增强和复原的操作，主要是为了提高图像的质量，使其清晰度更高。
首先，图像增强主要是突出图像中需要突出的部分，例如，采用强化图像高频分量，使其图像中物体轮廓更清晰，起突出强调作用。
然而在图像增强的操作中，容易导致图像降质，因而图像复原操作可以恢复原有的图像，但操作前要求了解图像降质的原因与过程，建立“降质模型”，采用滤波方法恢复图像[2]。
2.图像编码图像编码是通过一定的编码规律对图像进行编码压缩，减少图像的数据量，以便于数据传输、减少处理时间以及节省存储空间。
当然同时要注意保证图像质量，不能让图像出现失真，目前该技术已较为成熟。
3.图像识别图像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后，进行图像分割和特征的提取，从而进行判决分类统计模式分类和结构模式分类是常用的模式识别方法[4]。
4.图像分割图像分割是图像处理中最关键的技术之一。
常用的分割方法分别是基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法。
基于区域的分割方法顾名恩义就是将图像分割成若干不重叠的区域。
各区域内存在着某种相似性，使得各区域内的相似性大于区域间特征的相似性。
基于边缘的分割方法则是首先检验出图像的局部存在间断。
然后将间断的部分连成一个边界，而这些边界又把图像分为不同的区域[4]。
5.图像描述与分析图像分析是对于预处理过的图像进行特征提取，从中抽取出有用的信息，再进行分类并展开分析。
根据图像上不同区域的不同特征进行不同的描述，可以粗略描述，也可以有详细描述。
6.图像数字化通过取样和量化进行模数转换，将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字图像。
图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵，矩阵中每一元素称为像素。
四、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术已经进入到了社会生活的各方面，例如我们随处可见的二维码，扫一扫付款。
采用基于数字图像处理的条形码识别算法，对用摄像头采集到的条形码图像进行处理和识别，比利用激光扫描器降低了成本[5]。
数字图像处理技术在各领域的核心内容是不变的，但具体的实现方法却因地制宜，在不同的领域展现着不同的功能。
从遥远的航天技术到身边的交通系统，到处都有它的身影，可以说我们的生活已经离不开它了。
以下为几个主要应用：(一)在生物医学中的应用在医学中，随着数字图像处理技术的渗透．数字图像将相关的病症呈现出来，井通过处理技术对画面上相关数据进行处理。
这种医疗手段．可大幅提升相关病症的治愈率，实现更加精准治疗的疗效。
在医学中医学影像广泛用于以下几方面之中，其中包括CT(计算机X线断层扫描)、PET(正电子发射断层成像)、MRI(核磁共振影像)以及UI(超声波影像)。
数字图像处理技术在技术发展基础上，其应用的范围将会在逐渐得到扩展，应用成效将会进一步得到提升[6]。
(二)在航空航天技术中的应用数字图像处理技术在航空航天中的应用非常广泛，如多光谱卫星图像分析，地形、地图普查，天文探测及分析、卫星遥感图像处理、飞机遥感图像处理及校正等。
这些应用推动了灾害检测、农业规划、城市规划、交通规划、气象预报等的快速进步。
如使用遥感技术为森林火险等级预报、及时跟踪火灾发展情况等都提供了有效手段。
可以预见，数字图像处理技术在航空、卫星等方面的应用，将随着相关技术的发展而发挥越来越大的作用[3]。
(三)在通信工程中的应用现在随着QQ微信的普及，越来越多的人会选择使用视频通话。
通信不再局限于文字或声音，而是融合了图像和视频。
而图像通信不仅仅是视频通话，还包括远程教学，高清电视，视频会议，可视电话等等。
这些如今在生活中都已经是常见事物。
随着数据传输技术，编码技术的进一步提高，数字图像处理技术在通信工程的地位会更加重要，也会推动着通信的事业的蓬勃发展。
(四)在工业中的应用数字图像处理技术在工业工程领域中图像处理技术有着广泛的应用。
如模具、零件制造，零件、产品无损检测，流场分析、应力分析，电路板、纺织品质量检查等。
在工业自动化方面，可以使用机器视觉系统对生产过程进行监视和控制。
此外，交通管制、机场监控、火车车皮识别等均有数字图像处理技术的应用。
在工业发展中，具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人已经应用于焊接、装配、喷漆等工序，并将是一个重要发展领域，必将给工业生产带来新的面貌，大大提高工作效率与工作质量，并不断降低人们的工作强度，进一步解放生产力[3]。
五、总结和前景展望在数字图像处理技术已经到达一定程度，融入日常生活为我们提供着方便的同时，我们也不能忘记我国目前的水平较西方发达国家还是有所不如的。
前段时间人工智能大战人类围棋大师大获全胜的事实也在向我们展示着西方的先进水平，我们需要进行科学创新研究，投入更多的精力到数字图像技术的发展中，让它在未来小康社会的建设中起更大的作用，更好的服务于人类。
文献综述参考文献:[1]景敏.数字图像处理技术的应用与发展［N］.科技信息，2010(28)[2]孙玉兰.数字图像处理技术的应用现状与发展研究［J］. 电脑知识与技术，2014(26):6228-6230[3]王嫱.数字图像处理技术的应用及前景展望［J］.现代交际，2015(9):114[4]张薇，于硕.数字图像综述［J］.通讯世界，2015(18):258-259[5]陈超，杨柳.基于数字图像处理的条形码识别预处理算法研究［J］.河南工程学院学报（自然科学版），2015(3):69-73[6]李越.数字图像处理技术在医学影像中的研究与应用［J］.通讯世界，2015(15):253[7]Jasonl Silverman, Gail L.Rosen, Steve Essinger. Applications in Digital ImageProcessing［J］. Mathematics Teacher,2013(1):46-53[8]Klaudius Henke, Robert Pawlowski, Peter Schregle.etc. Use of digital imageprocessing in the monitoring of deformations in building structures［J］. Journal of Civil Structural Health Monitoring,2015(2):141-152。
基于数字图象处理测量几何尺寸文献综述
基于数字图象处理测量几何尺寸文献综述一：前言1.写作目的通过文献综述的写作针对毕业设计的题目学会搜集和整理材料，能提出问题、分析问题并解决问题，并将其结果以文字的形式表示出来。
对利用数字图像处理进行几何尺寸的测量方法进行归纳、总结和研究。
对所阅读文献理解分析，并介绍相关概念，加深对所学知识的理解与掌握。
2.相关概念(1)数字图像处理：又称计算机图像处理，是利用计算机对图像信息进行各种处理的一门技术和方法。
(2) CCD：是Charge Coupled Device的缩写，称为电荷耦合器件，它是用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷。
当CCD表面受光线照射时,每个感光单位会将电荷反映在组件上,所有的感光单位所产生的信号加在一起,就构成了一幅完整的画面。
(3)图像噪声：所谓噪声就是妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像信息进行理解或分析的各种因素。
一些常见的噪声有椒盐噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。
(4)灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。
灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图象的最基本的统计特征。
(5)边缘：是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。
边缘反映的是图像灰度的不连续性。
(6)二值化：图像的二值化是指将灰度图像(灰度有255阶)转化为只包含黑、白两个灰度的二值图像,即0和1两个值。
一般采用阈值法,关键是阈值的选取技术。
(7) 曲线拟合：用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。
3.综述范围几何尺寸的测量方法主要有传统的接触式测量与非接触式测量两类。
传统的接触式测量存在误差大、易受人为因素影响等缺点，本文主要探讨利用数字图像处理技术进行几何尺寸测量的方法，为产品的尺寸测量提供实时、快速、有效、经济的测量途径，它主要包括图像的预处理、二值化、图像分割、轮廓线条的提取与拟合、尺寸的计算等，并从理论和实践上证明该方法的可行性和正确性。
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。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
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，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
数字图像处理技术在文献叙述中的应用
数字图像处理技术在文献叙述中的应用随着数字时代的到来，数字图像处理技术也得到了广泛的应用。
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过程。
这样的处理和分析可以帮助我们更好地理解和利用数字图像。
在文献叙述中，数字图像处理技术也得到了广泛的应用。
下面就让我们具体了解数字图像处理技术在文献叙述中的应用吧。
一、数字图像处理的基础数字图像处理是一门交叉学科，它融合了图像处理、数字信号处理、计算机科学、数学等多个领域的知识。
数字图像处理的基础可以分为三个方面：数字图像的获取、数字图像的表示和数字图像处理的方法。
数字图像的获取是指采用各种图像获取设备（如数码相机、扫描仪等）对图像进行获取和捕捉，得到一定格式的数字化图像。
数字图像的表示主要是从几何、颜色和亮度等几个方面对数字图像进行描述和表示。
数字图像处理的方法可以分为线性和非线性两种，其中线性方法常常用于图像预处理和滤波，非线性方法则更适用于图像缩放、边缘检测和形态学等处理。
二、数字图像处理技术在文献叙述中有很多应用，包括以下几个方面：1.文化遗产保护数字图像处理技术可以用于文化遗产的保护和修复。
通过采用光学图像、红外图像和超声波图像等多种技术对文化遗产进行非接触式的测量和分析，可以更好地了解文化遗产的结构、质地和表面形态等信息，并利用数字重构技术进行保护和修复。
2.医学图像处理数字图像处理技术在医学图像处理中也得到了广泛的应用。
利用数字图像处理技术，可以对人体进行各种医学图像的获取和处理，如X光照片、MRI图像和CT图像等。
通过这些数字图像的处理和分析，可以帮助医生对病人的疾病进行更好的诊断和治疗。
3.农业和环境监测数字图像处理技术在农业和环境监测中也发挥了重要的作用。
通过各种数字化的图像和视频监测技术，可以对农业生产和环境变化进行实时的监测和分析。
这样可以更好地预测和避免植物病害、病毒感染和环境污染等问题。
4.图像识别和分析数字图像处理技术在图像识别和分析领域有着广泛的应用。
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 technologyAbstract: 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。
图像处理文献综述
文献综述近年来，随着计算机视觉技术的日益发展，图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。
在现在的日常生活中，由于通信设备低廉的价格和便捷的操作，人们越来越喜欢用图像和视频来进行交流和分享，消费性的电子产品在消费者中已经非常普遍，例如移动手机和数码相机等等。
在这个纷繁多变的世界，每天都有数以万计的图像产生，同时信息冗余问题也随之而来。
尽管在一定的程度上，内存技术的增加和网络带宽的提高解决了图像的压缩和传输问题，但是智能的图像检索和有效的数据存储，以及图像内容的提取依然没有能很好的解决。
视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程，也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。
人类在观察一个场景时，他们往往会将他们的注意力集中在他们感兴趣的区域，例如拥有鲜艳的颜色，光滑的亮度，特殊的形状以及有趣的方位的区域。
传统的图像处理方法是将整幅图像统一的处理，均匀的分配计算机资源；然而许多的视觉任务仅仅只关系图像中的一个或几个区域，统一的处理整幅图像很明显会浪费过多的计算机资源，减少处理的效率[1,2]。
因此，在计算机视觉领域，建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。
受高效的视觉信息处理机制的启发，计算机视觉领域的显著性检测应运而生。
图像显著性检测是通过建立一定的数学模型，让计算机来模拟人类的视觉系统，使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。
一般来说，一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。
正是因为这个信号和周围的其他信号的迥异性，使得视觉系统不需要对环境中的所有感兴趣的区域进行逐个的扫描，显著的目标会自动从环境中凸显出来。
另外，一些心理学研究表明人类的视觉机制不仅仅是由低级的视觉信号来驱动的，基于记忆、经验等的先验知识同样能够决定场景中的不同信号的显著性，而这些先验知识往往是和一些高层次的事件以及视觉任务联系在一起的。
基于当前场景的视觉显著性机制是低级的，慢速的。
数字图像处理文献综述
医学图像增强处理与分析【摘要】医学图像处理技术作为医学成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断产生着深刻的变革。
图像增强技术在医学数字图像的定量、定性分析中扮演着重要的角色，它直接影响到后续的处理与分析工作。
本文以医学图像(主要为X光、CT、B超等医用透视图像)为主要的研究对象，研究图像增强技术在医学图像处理领域中的应用。
本文通过对多种图像增强方法的图像处理效果进行了比较和验证，最后总结出了针对医学图像的各项特点最有效的图像增强处理方法。
关键词：医学图像处理；图像增强；有效方法；Medical Image has been an important supplementary measure of the doctor's diagnosis and treatment. As the developmental foundation of these imaging technology, Medical Image Processing leads to profoundly changes of modern medical diagnosis. Image enhancement technology plays an important role in quantitative and qualitative analysis of medical imaging .It has affected the following treatment and analysis directly. The thesis chooses medical images (including X-ray, CT, B ultrasonic image) as the main research object, studies the application of image enhancement technology in the field of medical images processing. and then we sum up the most effective processing method for image enhancement according to the characteristics of image.Key words:Medical Image ；Medical image enhancement ；effective method11 引言近年来，随着信息时代特别是数字时代的来临数字医学影像成为医生诊断和治疗的重要辅助手段。