【精选】数字图像处理新技术
数字图像处理技术及其在医学图像中的应用
数字图像处理技术及其在医学图像中的应用数字图像处理技术是对数字图像进行处理和分析的方法，可以通过对图像的像素进行处理来改善图像的质量。
在医学领域，数字图像处理技术可以用于对医学图像进行分析和处理，从而帮助医生更准确地诊断疾病。
数字图像处理技术的基础是数学和计算机科学。
在数字图像处理中，每一张图像都被看作由像素组成的数字矩阵。
通过对这个矩阵进行运算、滤波、去噪等操作，可以改善图像的质量，更好地表达图像中的信息。
在医学图像处理中，常用的数字图像处理技术包括图像增强、图像分割、图像注册、图像配准、智能分析等。
下面将介绍其中几种常用的数字图像处理技术。
1. 图像增强图像增强旨在通过改善图像的亮度、对比度和清晰度等方面来提高图像质量。
对于医学图像，图像增强可以使影像更加清晰，更容易识别图像中的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、滤波和锐化等。
2. 图像分割图像分割是将医学图像中的区域分开，以便更好地分析和处理。
在医学诊断中，图像分割的应用非常广泛。
例如，在 CT 或 MRI 中，医生需要分离出瘤体等异常区域以进行病情分析。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和形态学操作等。
3. 图像配准图像配准是将不同时间、不同部位、不同成像方式获得的医学图像进行比较和匹配的过程。
图像配准可以用于不同时间取得的 CT 或 MRI 图像进行比较，以便更好地分析病情的发展。
同时，图像配准还可以将不同成像方式的图像进行拼接，以便更好地观察病情。
常用的图像配准方法包括基于特征点的配准和基于强度的配准等。
4. 智能分析智能分析是将数字图像处理技术与人工智能技术相结合，对医学图像进行分析、识别和分类。
例如，在乳腺癌筛查中，可以使用智能分析技术自动识别乳腺钙化或肿块等异常情况。
智能分析技术可以提高诊断的准确性，减少误诊率。
常用的智能分析技术包括卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、决策树和深度学习等。
图像处理的最新技术
图像处理的最新技术图像处理是一个应用非常广泛的领域，它包括数字图像的获取、存储、传输和处理等方面。
随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也不断地得到了改进和创新。
在本文中，我们会介绍一些目前最新的图像处理技术。
1.神经网络神经网络技术是近年来比较流行的一种图像处理技术。
它借助于大量已标注的图像数据来训练神经网络模型，从而实现对新的图像数据进行自动分析和识别的功能。
神经网络技术在图像识别、人脸识别、目标检测等方面具有广泛的应用。
2.深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。
它利用多层次的非线性变换来自动地进行特征学习和表示学习，从而实现对数据的分类、识别和检测等功能。
深度学习技术在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面应用广泛。
3.卷积神经网络卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它具有很好的局部特征提取能力。
卷积神经网络通过卷积操作和池化操作来提取图像的空间特征和纹理特征，从而实现对图像进行分类和识别的功能。
卷积神经网络技术在图像识别、目标检测、视频分析等方面具有广泛的应用。
4.对抗生成网络对抗生成网络是一种基于对抗训练的图像生成技术。
它包括一个生成器和一个判别器，生成器通过学习已有图像生成新的图像，而判别器则通过判断生成的图像是否为真实的图像来训练生成器。
对抗生成网络技术在图像生成、图像修复、图像增强等方面应用广泛。
5.深度强化学习深度强化学习是一种基于机器学习、控制论和决策论的技术。
它将深度学习和强化学习相结合，通过学习和计算各个状态下的最优动作，以实现对图像的智能处理。
深度强化学习技术在图像识别、目标跟踪、机器人控制等方面具有广泛的应用。
总之，随着计算机技术的不断进步，图像处理技术也在不断地发展和完善。
神经网络、深度学习、卷积神经网络、对抗生成网络和深度强化学习等都是目前比较热门的图像处理技术。
在未来，我们可以预见，图像处理技术将会更加智能化和高效化，为人们带来更好的体验和服务。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种以计算机为基础，利用数学和计算机科学的知识处理图像的技术。
它可以通过改变图像的亮度、对比度、色彩等属性，从而达到美化、修复、增强等目的。
数字图像处理技术具有广泛的应用领域，如医学、智能交通、安防、视频监控、图像识别等。
在医学领域，数字图像处理技术可用于MRI、CT等检查图像的分析和诊断，为临床诊断提供可靠的依据。
在智能交通领域，数字图像处理技术可用于车牌识别、交通监测、交通信号控制等方面，提高交通安全性和便利性。
在安防领域，数字图像处理技术可用于人脸识别、火情监测、烟雾识别等方面，提高公共安全和防范能力。
数字图像处理技术具有以下几个主要步骤：获取图像、预处理、特征提取、分类识别等。
获取图像是数字图像处理技术的第一步。
图像获取可以通过数字相机、扫描仪、CCD等设备进行。
预处理是数字图像处理技术的重要环节。
预处理包括如去噪、锐化、增强、纠正变形等方面处理。
特征提取是指从处理后的图像中提取出图像的特征，用于识别分类。
特征提取包括如边缘检测、角点检测、纹理分析等方面处理。
分类识别是指将图像分为不同的类别，并进行识别。
分类识别包括如支持向量机、神经网络、决策树等方面处理。
总之，数字图像处理技术是一种将数学、计算机科学和图像处理技术结合起来的高新技术，具有广泛的应用前景。
其与其他技术的结合和发展，将极大地推动数字图像处理技术的发展和应用。
随着科技的不断进步，数字图像处理技术将在越来越多的领域得到广泛应用，成为未来科技发展的重要方向。
数字图像处理技术的未来发展随着数字技术的不断进步，数字图像处理技术应用领域的不断拓展，数字图像处理技术的未来发展前景非常广阔。
首先，数字图像处理技术的发展将进一步加速。
近年来，随着计算能力的不断提高，数字图像处理技术的速度和效果都得到了很大的提高。
随着计算能力的不断提高，数字图像处理技术将进一步发展和应用，广泛应用于医学、智能制造、智能交通等领域。
数字图像处理技术简介
数字图像处理技术简介数字图像处理技术是指利用数字计算机技术对数字图像进行各种操作和处理的过程，它将数字图像视为信号，对其进行各种分析和处理，以达到改善图像质量、提取有用信息、识别和恢复失真等目的。
目前，数字图像处理技术已广泛应用于医学、遥感、地质勘察、环境监测、安全监控等众多领域。
一、数字图像的表示方式数字图像是以点阵形式存储在计算机中的，每个点称为像素（Pixel），每个像素有一个灰度值或彩色值。
灰度图像每个像素仅有一个数值，代表图像的亮度；彩色图像每个像素有三个数值，代表图像的红、绿、蓝三个通道的值。
数字图像的表示方式主要有以下两种：1.二值图像：每个像素只有两种取值，分别为黑和白。
二值图像常用于文字、边缘提取等领域。
2.灰度图像/彩色图像：每个像素有多种取值，分别表示亮度或颜色的不同程度。
灰度图像和彩色图像常用于人脸识别、医学图像等领域。
二、数字图像处理的基本步骤数字图像处理主要包括以下四个基本步骤：1.图像获取：通过传感器、摄像机等设备采集图像。
2.预处理：对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、几何校正等。
3.图像分析与处理：对预处理后的图像进行各种分析和处理，包括图像分割、特征提取、模式识别等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，可根据具体需求进行目标检测、修改、输出等处理。
三、常用的数字图像处理技术1.图像增强：图像增强是指改善图像质量，使其更符合人眼视觉要求的一系列操作。
包括直方图均衡化、各种滤波、彩色平衡等。
2.图像分割：图像分割是将图像分成多个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有类似的特征。
常用的分割方法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。
3.特征提取：特征提取是指从图像中识别出各种特征，用于图像分类、目标检测等。
常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
4.模式识别：模式识别是通过对已知图像的学习，准确地识别新图像所属的类别。
常用的模式识别方法包括神经网络、最近邻算法等。
数字图像处理技术在创意艺术中的应用
数字图像处理技术在创意艺术中的应用随着数码相机、智能手机以及各种数码设备的普及，数字图像处理技术逐渐成为创意艺术界的新宠。
数字图像处理技术是一种基于计算机技术的图形图像处理技术，它可以使图像更加清晰、美观，处理后的图像更加协调。
下面，我们就来探讨一下数字图像处理技术在创意艺术中的应用。
一、数字图像处理技术在摄影艺术中的应用摄影是一种朴素而强大的创意艺术形式，它有着强大的视觉语言，可以用来表达情感、情绪和主观意识。
数字图像处理技术为摄影艺术带来了更多的可能性。
通过数字图像处理技术，摄影师可以进行照片后期制作，使照片更加出色。
例如，可以调整照片的对比度、亮度、饱和度等参数，以达到更加理想的效果。
同时，也可以进行色彩投射、裁切、蒙板、图层等操作，来增强照片的表现力。
二、数字图像处理技术在绘画艺术中的应用数字图像处理技术不只是在摄影艺术中起到了更好的作用，也在绘画艺术中有广泛应用。
数字图像处理软件可以方便艺术家进行绘画过程的记录和纪录。
艺术家可以在电脑屏幕上进行作品创作和预览，对有瑕疵的作品进行修改，提高了创作的效率和作品的质量。
此外，还可以使用自定义笔刷来创造出更多独特的笔触，使作品更加有质感和艺术性。
三、数字图像处理技术在影视艺术中的应用影视艺术是数字图像处理技术的大本营之一。
随着特效技术的发展，数字图像处理技术在影视特效中得到了广泛的应用。
无论是电影、电视剧还是游戏，都需要数字图像处理技术的辅助。
影视特效的制作过程大多采用的是图像合成。
通过图像合成技术，将不同的单独拍摄的片段，利用计算机技术合成出一个完整的场景。
这种技术在许多大片中应用广泛，并实现了一些难以用传统手段实现的特效。
四、数字图像处理技术在设计艺术中的应用在设计艺术中，数字图像处理技术几乎无所不在。
它可以制作出各种设计元素，比如标志、海报、包装等。
通过使用Photoshop、Illustrator等软件，设计师可以进行复杂的图像编辑和排版工作。
数字图像处理的新方法与前沿技术
数字图像处理的新方法与前沿技术数字图像处理是一个涉及到数字信号处理和计算机科学的交叉学科，近年来得到了广泛的应用，向我们展示了各种令人惊叹的视觉效果。
数字图像处理的研究不仅促进了图像技术的发展，还深化了我们对于计算机视觉以及图像本质的认识。
在数字图像处理的研究中，新的方法和前沿技术已经被探索，这些技术为未来的数字图像处理发展带来了更多的可能性和机遇。
1.深度学习深度学习已经成为数字图像处理领域发展的重要趋势，它已经应用于图像分类、图像检测与分割、目标识别等多个领域。
深度学习能够自我学习和优化算法，网络可以处理庞大的数据集，训练出精确的模型来解决图像识别的问题。
随着深度学习的发展，卷积神经网络、循环神经网络等算法不断涌现，使得数字图像处理在图像分类、人脸识别等领域能够得到更好的效果。
2.基于虚拟现实的交互式图像处理方法近年来，数字图像处理领域新出现的前沿技术是基于虚拟现实的交互式图像处理方法。
这种方法可以让用户操作三维模型，实时观察这些模型的变化和效果展示，并可以再现用户想要的真实场景。
这些技术已经应用于数字图像处理领域的多个方面，如应用于医学图像学、卫星图像的处理等领域。
3.增加图像的细节数字图像处理中的另一个热点领域就是图像细节增加。
这种方法一般通过增加细节来改善图像的质量，从而能够更加准确地处理图像，使得图像具有更加自然的外观，更好地满足了人类视觉的需求。
这种技术已经应用于医学图像处理、卫星图像的处理和人类视觉方面的处理等领域。
4.以视觉感知为基础的数字图像处理方法以视觉感知为基础的数字图像处理方法是一种基于人类视觉功能的研发图像处理算法的思路。
这种方法将人的视觉过程中所遵循的物体处理规律、视角变化的处理规律等融入到算法中，能够在有限计算资源下获得更好的处理效果，并将处理出来的图像获得更好的视觉感受体验。
这种技术已经在电视广告、模拟游戏等领域得到了应用。
5.机器翻译机器翻译是经过训练的神经网络学习确定上下文环境、词汇选择等基础的语言风格规则，将一种语言中的字词翻译成另一种语言中的相应等价物的过程。
运用数字图像处理技术进行指纹增强
面就 以实 际案例 ，来介 绍数 字图像处理 技术在指 纹增强
中 的应 用 。
一
图１ 从 ＧＰ Ｓ的显 示 屏 上拍 照 提 取 的 血指 纹 照 片
二 、指 纹 增 强 处 理
、
案 件 介 绍
图１ 中的指纹图像为彩色图像 ，图像的背景颜色为
一
般 能明显得到增 强 ，为后续 的指 纹识别鉴定创造 了有
利的条件 。 斟
【］ ａ ｇ Ｓｎ Ｗ ａ ｇ Ｙ ｎ ｓｅ ｇ Ｆｎ ｅ ｒ ｔｅ ｈ ｎ ｅ ｎ １ Ｗ ｎ ｅ ， ｎ ａ ｇｈ ｎ ． ｉｇ ｒ ｉ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｔｉ ｐｎ ｎ ｔｅ ｓ ｇｌ ｏｎ ｒａ田．—Ｅ ｉｎｌＰｏｅ ｉｇＬ ｔｒ ｈ ｉ ｕａ ｐ ｉｔａｅ ｎ ｒ Ｉ— Ｓ ａ ｒｃｓ ｅｅ ， ＥＥ ｇ ｓ ｎ ｔｓ ２ ０ ， １１： ６ ９ ０ ４ １ （ １ —１ ． ） ［］ Ｗ ｅ Ｃ ｅ Ｙｅ ，Ｙ Ｃｈ — ｈ ｎ ．Ｆｎ ｅ ｒ ｔ ａ ｅ ２ ｎ ｈ— ｎ ｕ ｎ ｉ Ｃ ｕ ｇ ｉｇ ｒｉ ｐ ｔ ｍ ｐ ｎ ｒｓ ｒｔ ｎｂ ｉ ｉ ｇ ｒｃｓｎ ｃｎｑ ｅ ｅｏａｏ ｙｄｇ ｍａｅｐｏｅｉｇｔ ｈ ｉｕｓ田．ｏ ｍａ ｔ ｉ ｓ ｅ Ｊｕ ｌ
息 和色 度 信息 相互 混 合在 一 起 ，不便 于 后续 的 增强 处 理 ，首先 将Ｒ 空 间形式 的彩色 图像 转换成 Ｈ Ｉ 间的 ＧＢ Ｓ空 彩色图像 ，转换方法如下 ：
Ｐ ｌ ｅＴ ｃ ｎ ｌｇ ２ ０ Ｆ １ ｏｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ０１ 年９ Ｊ ｃ ５
专 题’
图 ２ 灰 度 直 方 图 线性 拉 伸 效果 比较
（＋ ８ １） ２１
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。
它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。
什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。
这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。
图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。
它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。
下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。
它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。
因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。
2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。
它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。
3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。
它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。
边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。
图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。
2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。
3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。
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数字水印技术的技术特性
平滑处理
JPEG压缩
JPEG2000压缩
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数字水印的典型算法
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空域算法
早期的数字水印算法以空域算法为主。
空域算法通常比较简单，运算量小。缺点是抵抗攻击 的能力往往会比较弱。
Schyndel算法是空域算法（Schyndel算法是Schyndel等 人在1994年提出，就数字水印技术领域而言，它可以 说是具有一定程度的始祖意义）
颜色比率匹配
颜色布局匹配
色彩空间匹配
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颜色比率匹配
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颜色比率匹配举例2：从1万张图片中检索的结果
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颜色比率匹配
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颜色比率匹配举例2：从1万张图片中检索的结果
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颜色布局匹配
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颜色布局匹配举例1：从1万张图片中检索的结果
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颜色布局匹配
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颜色布局匹配举例2：从901张图片中检索的结果
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均匀度反映纹理的尺寸
纹理特征匹配
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对比度反映纹理的清晰度
纹理特征匹配
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纹理特征匹配
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方向反映实体是否有规则的方向性
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纹理特征匹配
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纹理特征匹配举例1：从1万张图片中检索的结果
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纹理特征匹配
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纹理特征匹配举例2：从1万张图片中检索的结果
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基于内容的图像检索系统
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基于内容的图像检索系统结构
图片 输入模块
特征匹配模块 特征提取模块
查询 处理模…块
数字图像库 特征索引库
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基于内容的图像检索系统
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基于内容的图像检索流程
基于内容的检索通过与用户交互的方式 ,对查询结果逐 步求精 ,检索经历了一个特征调整、重新匹配的循环过 程
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内容检索与内容很多时（达到上千张、甚至 上百万张），如何快速有效地找到需要的数字图像 是一项有挑战性的工作
那么，如何利用计算机辅助检索图像呢？（与文本 检索不同，图像与图像之间的比较是一个复杂的问 题）
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传统的图像检索方法
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通过图片的元数据或标引文字进行检索
数字图像处理新技术
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数字图像处理的应用
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图像处理的主要应用领域 图像处理在数字水印中的应用 基于内容的图像检索
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图像处理的主要应用
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航天和航空技术方面的应用 生物医学工程方面的应用 通信工程方面的应用 工业和工程方面的应用 军事公安方面的应用 文化艺术方面的应用
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基于互联网的图像系统
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数字水印的典型算法
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Schyndel算法：
首先把一个密钥输入到一个m-序列发生器来产生水印 信号，然后此m-序列被重新排列成2维水印信号，并按 象素点逐一插入到原始图像象素值的最低位。
由于水印信号被安排在最低位，因此可以满足不可见 性。
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数字水印的典型算法
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频域算法：
把源数据经过某种变换（例如DCT变换）之后，对频 域数据嵌入水印信息。
90年代初，国际上就开始了对基于内容的多媒体信 息检索方面的研究
大量原型系统已经推出,技术正在逐步走向成熟， 已经出现一些商用系统。
商用系统如：IBM的QBIC、Virage的VIR Image Engine。 原型系统如：UCB的BlobWorld（形状）、Stanford的 系统（颜色）。
检索效果仍需改进
利用草图检索 利用图像特征模板检索
• 如颜色特征模板，指定各种颜色的比率等。 以上方式结合
• 先用草图或指定特征获取图片样本，再用图片样本 检索
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举例：用颜色特征模板进行检索
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左侧的就是一个颜 色模板
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内容匹配的主要策略
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颜色特征匹配
基本原理：颜色具有一定的稳定性。在许多情况下 ,颜 色是描述一幅图像最简便而有效的特征。用图像的颜 色信息作为图像之间进行匹配的特征依据。
输入图像
生成 查询要求
相似性 匹配
返回 初步结果
返回结果图像
特征调整
逐步筛选 、求精
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基于内容的图像检索系统
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基于内容的图像检索系统的4种检索方式
利用图片样本检索（Query By Example） • 可以由用户准备图片样本 • 可以在图片库中浏览
– 系统给出各类代表图像 – 从系统中随机抽取（检索是一个逐步求精的过程）
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解决问题
数字图像水印解决了数字图像版权问题
1. 空域水印 2. 频域水印
基于内容图像检索解决了网络如何在海量数据中 检索需要的图像
1. 利用图片样本检索（Query By Example） 2. 利用草图检索 3. 利用图像特征模板检索
• 如颜色特征模板，指定各种颜色的比率等。 4. 以上方式结合
特性：
水印信息应该能够在经历了某些不破坏原始数据的操 作（如压缩等）后仍然保存下来。
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水印信号嵌入
密钥
水印 信息
载体数据
数字水印系统模型
水印嵌入 算法
水印载体 数据
密钥
水印 信息
载体数据
水印嵌入 算法
水印载体 数据
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水印信号的提取
密钥
水印载体 数据
原始载体 数据
数字水印系统模型
数字水印（digital watermarking)是解决这一问题的有效 办法
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如何通过数字水印实现版权保护
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定义：
通过在原始数据中嵌入秘密信息——水印(watermark) 来证实该数据的所有权。
形式：
这种被嵌入的水印可以是一段文字、标识、序列号、 其他图像等，而且水印通常是不可见或不可察的，它 与原始数据紧密结合，并隐藏其中，成为源数据不可 分离的一部分。
不可检测性(undetectability)
指隐藏载体与原始数据具有一致的特性。如具有一致 的统计噪声分布等，以便使非法拦截者无法判断是否 有隐蔽信息
透明性(invisibility)
利用人类视觉系统特性，经过一系列隐藏处理，使目 标数据没有明显的质量下降，隐藏数据也不会被发现
安全性(security)
提取水印的算法
在水印提取时，选取相同的DCT系数 并根据系数之间的关系抽取特定信息。
算法分析
数据改变的幅度比较小，透明性好。 抵抗几何变换攻击的能力会比较弱。
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数字水印的典型算法
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压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准。 水印信号的嵌入、提取、检测直接在压缩域数据中进 行。 节省了解码和重新编码的过程
频域算法通常比较复杂，运算量大。但抵抗攻击的能 力往往会强一些。
目前比较主流的频域算法包括DCT域数字水印算法、 小波域数字水印算法等
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DCT域数字水印算法
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添加水印的算法
首先把图像分成8×8的不重叠象素块 对每块数据做DCT变换，得到DCT系数组 由密码控制选择一些DCT系数，对这些系数进行微小 变换以满足特定的关系。
但对于数字水印系统来说，隐藏信息的丢失，意味着 版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能，因此， 这样的系统是失败的
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数字水印技术的技术特性
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鲁棒性(robustness)
不因图像文件的某些改动而导致隐藏信息丢失的能力。 如传输过程中的信道噪声、滤波采样、有损压缩编码、 D/A或A/D转换
例：图像元数据
宽度/高度：210/172 内容：6个有草的玻璃瓶、3个瓶有红色液体、3个瓶有 透明液体 主题：玻璃瓶与草 背景：淡灰
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传统的图像检索方法
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标引文字的检索的局限性是：
图片的标引文字主要靠人工输入。对大数据量的场合 （如Web资源、数字图书馆等）应用困难 标引文字无法精确完整的刻画图片内容
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互联网图像系统的结构
图像创建
图像管理 （Server）
图像访问
（浏览器）
互联网图像系统的研究方向
解决图像数据大与网络带宽窄的问题 与信息安全、版权保护相关的图像问题 静止、活动图像的存储与检索的问题
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图像处理在数字水印中的应用
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数字水印
随着因特网在各个应用领域的蔓延，多媒体数字作品 （图像、视频、音频等）纷纷以网络形式发表，这些 作品的版权保护就成为一个迫切而又比较困难的问题
水印提取 算法
水印 信息
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水印信号的检测
数字水印系统模型
密钥
水印载体 数据
原始载体 数据
水印提取 算法
水印 信息
原始 水印信息
水印 检测
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水印技术与信息隐藏技术
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水印技术是信息隐藏技术的一个分支
水印技术和信息隐藏技术的差异：
如果隐藏的信息被破坏，对于信息隐藏技术而言，因 为秘密信息并未泄漏，系统可以认为是安全的；
指隐藏算法有较强的抗攻击能力，隐藏信息不易破坏
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数字水印技术的技术特性
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自恢复性
由于经过一些操作或变换后，可能会使原图产生较大 的破坏，如果只从留下的片段数据，仍能恢复隐藏信 号，而且恢复过程不需要宿主信号，我们就说这样的 算法具有自恢复性
高通滤波
直方图均衡化
锐化处理
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自恢复性
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形状特征匹配
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基本原理