图像处理综述
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理是指对数字图像进行计算机处理的一系列技术。
其目的是识别、理解和改善图像的质量、更好地表示图像中的信息。
图像处理技术通过对图像进行数字处理，对图像进行增强、去燥、去模糊、变形、特征提取等操作，使得图像可以被更好地利用。
图像处理技术的应用广泛，包括医学、航空航天、军事、计算机视觉、娱乐等诸多领域。
下面将简要介绍图像处理技术的几个关键方面。
图像增强图像增强是一种通过对图像进行计算机处理来提高其质量的技术。
增强可以包括调整图像的亮度、对比度或色彩饱和度，或应用锐化技术。
增强可以明显提高图像的质量，以便于人类或计算机视觉系统更好地分析图像。
图像去燥图像去燥是通过对图像进行滤波以减少噪声的技术。
噪声可能是由于图像传感器、图像采集过程或图像处理造成的。
去噪可以提高图像质量，使得信息更加清晰。
图像去模糊是通过计算从模糊的图像中恢复尽可能多的信息的技术。
模糊可能是由于摄像机移动、光照不足、散焦模糊等造成的。
去模糊可以使得模糊的图像清晰化，以便于人类或计算机视觉系统更好地分析图像。
图像变形图像变形是一种改变图像形状、大小、方向等的技术。
变形技术可以用于图像增强、建模、图像贴合等应用中。
特征提取特征提取是从图像中提取关键信息的技术。
这些信息可以包括对象形状、边缘、纹理、颜色等。
经过特征提取处理的图像可以更好地用于对象检测、跟踪、分类等应用。
特征提取是计算机视觉领域中广泛应用的一项技术。
总之，图像处理技术在很多应用领域中都具有重要的作用。
随着计算机技术的发展，图像处理技术的应用将会越来越广泛，对于提高人们的生活质量、推动人类社会进步都将有着重要的意义。
生物医学工程中的图像处理技术综述
生物医学工程中的图像处理技术综述生物医学工程 (Biomedical Engineering) 是一门结合生物学和工程学原理的跨学科领域，其目标是开发新的技术和解决医学问题。
图像处理技术在生物医学工程中起到了至关重要的作用，能够帮助医学专业人士分析和解释医学图像数据，从而改善诊断、监控和治疗过程。
医学图像处理技术是一种针对医学图像数据进行数字处理和分析的技术。
医学图像数据主要包括CT扫描、MRI扫描、X光成像、超声成像和核磁共振成像等。
这些图像数据包含着丰富的信息，但由于其复杂性和噪音等因素，需要通过图像处理技术进行预处理和分析。
预处理是图像处理的重要环节之一，它主要通过去除图像中的噪音、增强图像的对比度和清晰度、校正图像的畸变等方式来提高图像的质量。
常见的预处理方法包括滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
滤波可以去除图像中的高频噪音，例如使用中值滤波器可以减少图像中的椒盐噪声。
边缘检测可以帮助医学专业人士找到图像中的物体边缘，从而更好地理解图像的结构。
直方图均衡化能够增强图像的对比度，使图像更易于观察和分析。
图像分割是生物医学工程中另一个重要的任务，其目标是将图像中的目标区域从背景中分离出来。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割是将图像中灰度值超过或低于某个阈值的像素分类到不同的区域，从而实现目标分割。
区域生长是从一个种子点开始，逐步生长出与种子点相连的像素，直至满足预定义的停止条件。
边缘检测可以找到图像中物体的边缘，帮助医学专业人士更好地分割图像。
除了预处理和图像分割，图像特征提取也是生物医学工程中的重要任务之一。
图像特征是从图像中提取的可区分目标的属性或特性，可以帮助医学专业人士区分不同的组织或病变。
常见的图像特征包括形状、纹理、颜色等。
形状特征描述了物体的几何形状，例如面积、周长、圆度等。
纹理特征描述了物体的细节信息，例如灰度共生矩阵、Gabor滤波器等。
颜色特征描述了物体的颜色属性，可以通过颜色直方图、颜色矩本等方式进行提取。
图像处理中的图像复原算法综述与比较
图像处理中的图像复原算法综述与比较图像复原是图像处理中一个重要的领域，主要目标是通过一系列的数学和算法方法来恢复损坏、模糊、噪声干扰等情况下的图像。
图像复原算法旨在提高图像质量，使图像在视觉上更加清晰、可辨识。
本文将综述图像处理中的图像复原算法，并对这些算法进行比较。
1. 经典算法1.1 均值滤波均值滤波是一种最简单的图像复原算法，其基本原理是用一个滑动窗口在图像上进行平均值计算，然后用平均值代替原像素值。
均值滤波的优点是简单易实现，但对于噪声较多的图像效果较差。
1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，常用于去除椒盐噪声。
其基本原理是用滑动窗口中像素的中值代替原像素值。
中值滤波适用于去除随机噪声，但对于模糊图像的复原效果不佳。
1.3 Sobel算子Sobel算子是基于图像边缘检测的算法，常用于图像增强。
Sobel算子通过计算像素点的梯度值来检测边缘。
边缘检测可以使图像的边缘更加清晰，但对于图像的整体复原效果有限。
2. 基于模型的方法2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种基于频域的图像处理方法，将图像从空间域转换到频域，通过频域滤波降低噪声。
傅里叶变换适用于周期性噪声的去除，但对于非周期性噪声和复杂噪声的去除效果有限。
2.2 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，将图像分解为不同尺度的频率成分。
通过舍弃高频噪声成分，然后将分解后的图像重构，实现图像复原。
小波变换适用于复杂噪声的去除，但对于图像的细节保留较差。
2.3 倒谱法倒谱法是一种基于线性预测的图像复原算法，通过分析图像的高阶统计特性实现噪声的去除。
倒谱法适用于高斯噪声的去噪，但对于非高斯噪声的复原效果有限。
3. 基于深度学习的方法3.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理的深度学习方法，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，进而实现图像的复原和增强。
CNN适用于各种噪声和模糊情况下的图像复原，但需要大量的训练数据和计算资源。
遥感图像处理与分析算法综述
遥感图像处理与分析算法综述随着遥感技术的发展，遥感图像处理与分析算法在各个领域中得到了广泛的应用。
遥感图像处理与分析算法是指通过对遥感图像进行数字处理和分析，来提取和解释图像中的信息。
本文将综述一些常见的遥感图像处理与分析算法，包括图像增强、分类与分割等。
一、图像增强图像增强是指通过一系列的操作，提高图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波和增强函数等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过对图像的直方图进行变换，来增加图像的对比度。
该方法通过将图像的像素值映射到一个新的分布上，从而改变图像的亮度分布。
滤波是另一种常见的图像增强方法，通过在图像的空域或频域中对像素进行处理，来减少噪声和增强图像细节。
常见的滤波算法包括高通滤波和低通滤波等。
高通滤波可以增强图像的边缘和细节，而低通滤波则能够平滑图像并去除噪声。
增强函数是一种通过对图像的像素值进行非线性映射，来增强图像的方法。
常见的增强函数包括对数变换、幂次变换和伽马变换等。
对数变换可以扩展暗部像素的动态范围，而幂次变换则能够增强图像的对比度。
二、分类与分割分类与分割是遥感图像处理与分析的重要内容，它们能够将图像中的不同对象进行区分和提取。
常见的分类与分割算法包括聚类分析、最大似然分类和支持向量机等。
聚类分析是一种通过将像素划分到不同的类别中，来实现图像分类和分割的方法。
常见的聚类分析算法包括K均值聚类和自适应聚类等。
K均值聚类将图像像素划分为K个簇，每个簇代表一个类别，而自适应聚类则能够根据像素的分布进行不同权重的划分。
最大似然分类是一种基于概率统计的图像分类方法，它通过计算像素在每个类别中的概率，并选择概率最大的类别作为最终的分类结果。
最大似然分类算法能够准确地对图像中的不同对象进行分类，并且具有较强的鲁棒性。
支持向量机是一种通过构建一个最优决策边界，来实现图像分类和分割的方法。
支持向量机利用训练样本，通过最大化分类边界与样本之间的距离，来找到一个最优的分类超平面。
医学图像处理综述
医学图像处理综述墨南-初夏 2010-07-24 23:51:56医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。
广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像 (X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像 (NMI)和超声波成像(UI) 这四类。
（1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。
对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。
（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。
）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。
现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。
其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。
（2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。
目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。
MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展过程中。
（3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。
NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。
（4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。
超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理技术是应用于计算机视觉、计算机图形学、人工智能等领域的一种技术，用于改善或增强图像的质量、可视性、信息含量或拟合特定需求。
在当今信息技术快速发展的时代，图像处理技术已被越来越广泛地应用于医学、军事、安全监控、遥感、交通、广告等领域。
一、图像处理的基本流程1、获取图像首先需要获得图像，其方式很多。
例如，用专业摄像机或手机或扫描仪捕获图像。
另外，从互联网或其他共享资源中获取的图像也可以作为处理对象。
2、预处理图像在采集到图像数据后，需要对图像进行预处理。
这主要是为了去除噪声和畸变，以便更好地处理图像数据。
一些常见的操作包括滤波、均衡化、归一化和旋转等。
3、分割图像将图像分成若干个区域，通过分析这些区域来获取有用的信息。
分割可以基于颜色、亮度、纹理、图像特征、形状等进行。
4、提取特征提取图像中的特征是使用智能算法和其他技术来描述图像中重要的信息。
这些特征可以是纹理、边缘、角点或其他模式，并且可以用来判断图片是否满足特定要求。
5、抽取结构信息对于一些需要对图像进行量化和分析的应用，可以从图像中提取出具有代表性的结构信息。
应用某些算法，通过获取的特征和结构信息来分析图像。
根据分析的结果，可以识别物体、建立模型、人机交互等等。
图像滤波是一种常用的基本方法，它主要用于去除图像中的噪声。
常见的滤波方法有平均滤波、高斯滤波、中值滤波等。
图像增强技术是指通过算法将低质量的图像improved以获得更高质量的图像，例如提高对比度、清晰度、亮度等。
图像压缩是将数字图像压缩到尽可能小的空间，使其更容易存储和传输。
最常用的压缩方式是JPEG和PNG。
图像分割是将图像分割成不同的部分，每个部分对应相应的特征，这些部分组成面向目标识别和跟踪的区域。
常用而有效的算法包括K均值聚类、分水岭算法等。
特征提取是将图像中的信息抽象化作为特定可识别模式。
从图像中提取特征通常需要使用泛函分析和模式识别技术。
6、目标识别目标识别即在图像中找到和辨识特定目标，它应用于许多领域，例如医疗图像识别、移动机器人、军事目标等重要领域。
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。
无人机拍摄图像处理技术综述
无人机拍摄图像处理技术综述无人机在摄影、测绘、灾害监测等领域中的应用逐渐增多，而图像处理技术在无人机拍摄图像中的应用也变得越来越重要。
本文将对无人机拍摄图像处理技术进行综述，包括图像获取、图像校正、图像增强、图像分析以及图像识别等方面的内容。
无人机通过搭载摄像头或相机，能够高空俯瞰、低空侦察，获取地面的图像信息。
但是，由于无人机飞行时的姿态变化、光照条件、测绘区域的地形等因素的影响，获取的图像可能会存在失真、模糊、光照不均匀等问题。
因此，图像校正是无人机拍摄图像处理的首要任务之一。
图像校正是指通过计算机图像处理技术对无人机拍摄的图像进行校正处理，使其更加符合实际地面情况。
常用的图像校正方法包括几何校正、辐射校正和光照校正。
几何校正主要通过图像配准、去畸变等手段，消除图像中的几何失真。
辐射校正主要是根据光谱信息对图像进行校正，提高其准确性和可靠性。
光照校正主要是调整图像中的亮度和对比度，使其更加清晰、真实。
在图像校正之后，图像的细节和信息可能仍然不够清晰，因此需要进行图像增强。
图像增强是指通过图像处理技术对图像进行改进，以增加图像的对比度、增强细节、减少噪声等。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
直方图均衡化通过调整图像的亮度分布，提高图像的对比度。
滤波主要通过滤波器对图像进行平滑处理，减少噪声。
锐化则是增强图像的轮廓和细节，使其更加清晰。
在图像增强之后，可以进行图像分析和图像识别。
图像分析是指通过计算机图像处理技术对图像进行分析和解释，提取出其中的特征。
无人机拍摄图像具有空间分辨率高、时间分辨率快的优势，因此特别适合用于测绘、农业、环境监测等领域的图像分析。
常用的图像分析方法包括目标检测、目标追踪、遥感图像分类等。
图像识别则是在图像分析的基础上，将图像中的目标或物体进行识别和分类。
常用的图像识别方法包括机器学习、深度学习和神经网络等。
总之，无人机拍摄图像处理技术在各个领域中都发挥着重要的作用。
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数字图像处理综述摘要：本文主要阐述了数字图像处理的发展以及图像处理的主要方法技术，并系统分析了数字图像处理技术的主要优缺点。
综合地介绍了数字图像处理的应用以及在传统应用领域和热门应用领域的发展。
并提出了图像处理未来的研究方向。
关键词：数字图像处理、图像编码、小波变换，视频压缩，矩阵，现状与展望引言图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理(Analog Image Processing)和数字图像处理(Digital Image Processing)。
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。
图像是指物体的描述信息。
数字图像则是一个物体的数字表示。
图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。
数字图像处理是它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。
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。
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及发展数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
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，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI公司工程师Housfield 发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT （Computer Tomograph）。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。
与此同时，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，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着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。
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。
图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展。
20世纪80年代，可以处理2－D和3－D图像，90年代后图像成立占信息处理的主要地位。
1996年提出图像工程这一新学科。
当前，图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。
需要进一步研究的问题的如下五个方面：1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。
如，在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度仍然是主要矛盾之一。
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。
如，人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，将对图像处理技术的发展起到极大的促进作用。
4）加强理论研究，逐步形成图像处理科学自身的理论体系。
5）图像处理领域的标准化。
图像的信息量大、数据量大，因而图像信息的建库、检索和交流是一个重要的问题。
就现有的情况看，软件、硬件种类繁多，交流和使用极为不便，成为资源共享的严重障碍。
应建立图像信息库，统一存放格式，建立标准子程序，统一检索方法。
二、数字图像处理研究的内容及方法（一）数字图像处理技术的研究内容主要有以下几个方面：(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。
小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中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质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般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将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
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) 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性；一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法；对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着研究的深入发展，已开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
(6) 图像分妻(识别)图像分类属于模式识别的范畴，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，从而进行分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法。
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。
（二）数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理，图像到数据的处理和数据到图像的处理。
（1）图像到图像。
图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。
这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。
首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。
第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。
这类方法就是图像增强。
例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技术可以增强图像的边缘轮廓；利用几何校正技术可以校正遥感图像的几何畸变；将灰度值表示转换为彩色表示，可以使人眼能分更多的图像细节。
通过图像增强处理，使图像比处理前更适合一个应用，如用于显示、打印、印刷、分析、创意等。
第二类解决方法针对图像降质的原因，设法补偿降质因素，使改善后的图像尽可能接近原图像。
这类方法称为图像复原。
图像复原是试图利用图像的退化过程，建立相应的数学模型，沿着图像降质的逆过程．把已经退化的图像加以重建和复原，其目的是去除干扰和模糊，从而恢复图像的本来面目。
其次，大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线的带宽，以及计算机的处理速度增加极大的压力，因此需要对图像进行压缩处理或压缩编码，即是在保持一定图像质量的条件下，以尽可能少的比特数来表示图像，目的是节约图像存储空间、减少传输信道的容量、缩短图像加工处理时间。
在数字图像处理领域中常用的编码有信息保持编码，保真度编码和特征提取编码，具体方法有行程长度编码(RLE)法、LZW编码法、霍夫曼编码法(Huffman encoding)、预测及内插编码法、矢量量化编码法、变换编码法(如K－L 变换编码和DCT编码)、模型法编码等。
近些年来，分形编码和小波变换的技术也越来越多的应用在图像压缩的领域中，但是大多仍处于研究试用阶段，常见的图像压缩方法仍以前面介绍的为主。
当然，在实际的应用中，多种图像压缩方法往往是结合起来使用的，如JPEG等，压缩过程可分为颜色模式转换及采样、DCT 变换、量化、编码几部分。
（2）图像到数据。
图像到数据的处理，其输入为图像，其输出为输入图像内容的各种符号表示。
这类图像处理技术包括图像分割、图像识别、特征提取等。
图像分割的任务是把图像空间按特征分离成互不交叠的有意义的区域，以便进一步对图像进行分析、识别、压缩编码等。
图像分割通常可以按幅度不同、按边缘不同、按形状不同来划分各个区域等。
常用的幅度分割方法是把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度值的方法确定有意义的区域或欲分割物体的边界。
图像分割的应用十分广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域。
例如遥感云图中不同云系和背景分布的分割；在医学应用中脑部MR图像分割成灰质、白质等脑组织和其他非脑组织区域；在交通图像分析中，把车辆目标从背景中分割出来等等。
图像识别，也称为模式识别，是数字图像处理的一个新兴的研究方向。