图像处理技术综述

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超分辨率图像重建方法综述

超分辨率图像重建方法综述

超分辨率图像重建方法综述随着图像采集技术的不断发展,高分辨率图像在许多领域的应用越来越广泛。

然而,由于受到成像设备、传输介质等因素的限制,很多时候我们只能获取到低分辨率的图像。

为了克服这一限制,超分辨率图像重建技术应运而生。

本文将综述超分辨率图像重建的基本原理、常用方法及其优缺点,并探讨未来的研究方向。

超分辨率图像重建是指在给定一组低分辨率图像的情况下,通过一定的技术手段重建出高分辨率图像的过程。

这一技术在安全监控、医疗影像、遥感图像等领域的应用尤为广泛。

传统的超分辨率图像重建方法主要包括插值法、边缘保持法、频域法等。

这些方法通常基于图像的统计特性和先验知识,以优化图像的视觉效果和重建出更高分辨率的图像。

然而,这些方法往往受到噪声、运动模糊等因素的干扰,且对初始图像的质量要求较高。

近年来,随着深度学习技术的快速发展,许多研究者将深度学习应用于超分辨率图像重建,取得了显著的成果。

深度学习方法通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,能够更有效地重建出高分辨率图像。

例如,卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)已被广泛应用于超分辨率图像重建。

卷积神经网络通过训练低分辨率图像与对应的高分辨率图像之间的映射关系,能够实现高分辨率图像的重建。

然而,这种方法需要大量的标注数据,且训练过程较为复杂。

生成对抗网络则通过引入竞争机制,使生成的高分辨率图像更加真实、自然。

然而,GAN的训练过程通常较为不稳定,且需要精心设计的网络结构。

超分辨率图像重建技术已取得了显著的成果,但仍存在一些不足和挑战。

深度学习方法需要大量的标注数据进行训练,而标注数据的获取往往是一项耗时耗力的工作。

目前的超分辨率图像重建方法仍难以处理复杂的场景和噪声干扰,如运动模糊、压缩失真等。

超分辨率图像重建方法的计算复杂度较高,实时性是亟待解决的问题。

未来研究方向方面,我们提出以下几点建议:可以研究更为有效的数据增强技术,以减少对标注数据的依赖。

图像编码技术综述

图像编码技术综述

图像编码技术综述现如今,图像已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而,在数字化时代,随着图像数据的爆炸性增长,如何高效地存储和传输图像数据成为一个重要的课题。

图像编码技术应运而生,并在图像处理领域中发挥着重要作用。

本文将全面综述几种常见的图像编码技术,包括无损编码和有损编码。

一、无损编码无损编码是指在压缩图像数据时不引入任何失真。

它适用于那些对图像质量要求比较高的应用场景,比如医学图像等。

以下将介绍几种常见的无损编码算法。

1. 无差异预测编码(PCM)PCM(Pulse Code Modulation)是一种最基本的无损编码方法。

它通过将连续的模拟信号转换为离散的数字信号,然后利用离散量化将每个样本转化为一个固定的编码值。

PCM编码虽然简单高效,但是对于图像数据量比较大的情况下,需消耗大量存储空间。

2. 预测编码预测编码利用图像中的空间相关性,通过预测像素值,然后只编码预测残差。

它能够显著减少冗余信息的传输。

常见的预测编码方法有差分编码(DPCM)和自适应预测编码(APC)。

DPCM根据前一个像素估计当前像素的值,而APC则根据图像块之间的相关性进行预测。

二、有损编码有损编码是指在压缩图像数据的同时,对图像质量进行一定的牺牲。

它适用于那些对图像质量要求相对较低并且要求高压缩率的应用场景,如数字广播等。

以下将介绍几种常见的有损编码算法。

1. 基于变换的编码基于变换的编码方法首先对图像进行变换,以提取图像的能量集中部分,然后再对变换后的系数进行压缩。

其中最著名的就是离散余弦变换(DCT)编码。

它将图像转换到频域,能够将图像的许多能量集中在较低频率部分,从而实现更高的压缩率。

2. 预测编码与无损编码中的预测编码类似,有损编码中的预测编码方法也是通过预测像素值来减少冗余信息的传输。

然而,有损编码中的预测编码方法通常会对预测误差进行量化和编码,以降低图像的质量。

编码就是一种典型的基于预测编码的视频编码标准,它在图像质量和压缩率之间取得了良好的平衡。

数字图像处理技术综述

数字图像处理技术综述

数字图像处理技术综述作者:文德仲来源:《科技资讯》2016年第08期摘要:数字图像处理是指将图像信号通过一定的离散处理转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

早期的图像处理是改善图像的质量,让人们能看到更为直观的图像显示。

该文详细论述了数字图形处理技术的发展历史、技术分类及其主要应用范围。

关键词:数字图像处理应用中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2016)03(b)-0022-02数字图像处理技术发展是十分迅速的,从早期的电报打印机打印的粗糙图片,到图像信号可以远距离传输并清晰显示出来,到现在数字图像处理技术可以观看到人体内部组织结构等等,在技术发展的同时,在人们生活中的作用也越来越显著。

1 数字图像处理技术的主要分类数字图像处理的技术基本可以分为两大类:分别是模拟图像处理和数字图像处理.模拟图像处理内容主要包括光学图像处理和电子图像处理。

如人们平常拍照、摄像头监控和电视信号处理等都属于模拟图像处理。

模拟图像处理的优点是处理速度快,系统占用运行内存小,图像实时性强,能够在处理的同时进行其他图像的处理,其缺点是处理精度较差,处理功能比较单一,没什么智能判断能力和非线性处理的能力。

数字图像处理技术是目前主流的处理技术,其功能的实现一般需要计算机软件的支持,所以一般也称之为计算机图像处理。

数字图像处理有很多优势,如处理内容方面,处理精度方面,处理灵活性等等都是模拟图像处理所比不上的,而且可以进行复杂的非线性处理,改变处理功能只需要进行不同功能模块的重新编码和参数变换,但其处理速度慢,尤其是在进行复杂的图像处理时更要占用更高的内存。

2 数字图像处理技术的主要内容2.1 图像的显示图像显示是数字图像处理技术中最基本也是最重要的一门技术,对于计算机来说,获取信息的最直观的方式就是图像的观看,任何其他图像处理技术都需要先显示图像,然后在图像做后续操作,如对图像进行特效显示,包括图像的扫描,图像的移动,分条栅栏,马赛克效果,百叶窗效果等,所以图像显示的原理和基本方法是数字图像处理技术中所必须掌握的[1]。

医学图像处理技术综述

医学图像处理技术综述

2009年第1期福建电脑医学图像处理技术综述周贤善(长江大学计算机科学学院湖北荆州434023)【摘要】:医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,临床医生在医学图象处理技术的帮助下,对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。

本文对图像分割、图像配准和图像融合等医学图像处理技术的现状和发展进行了综述。

【关键词】:医学图像处理;图像分割;图像配准;图像融合0、引言医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像,临床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)四类。

在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,这往往需要借助医生的经验来判定。

利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性;在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。

医学图像处理技术包括很多方面,本文主要从图像分割、图像配准、图像融合技术方面进行介绍。

1、图像分割医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。

目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象。

传统的图像分割技术有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法,前者依赖于图像的空间局部特征,如灰度、纹理及其它象素统计特性的均匀性等,后者主要是利用梯度信息确定目标的边界。

结合特定的理论工具,图象分割技术有了更进一步的发展。

比如基于三维可视化系统结合FastMarching 算法和Watershed变换的医学图象分割方法,能得到快速、准确的分割结果[1]。

近年来,随着其它新兴学科的发展,产生了一些全新的图像分割技术。

如基于统计学的方法、基于模糊理论的方法、基于神经网络的方法、基于小波分析的方法、基于模型的snake模型(动态轮廓模型)、组合优化模型等方法。

数字图像处理文献综述

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]。

图像预处理综述

图像预处理综述

《计算机视觉技术》作业图像预处理综述在图像信息输入系统获取原图像的过程中,由于所通过的传输介质的实际性能和接收设备性能的限制,不可避免地存在着外部干扰和内部干扰,因此所获得的图像通常都含有各种各样的噪声和畸变,大大影响了图像的质量。

因此,在对图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善,通常采用图像增强的方法。

图像增强作为一种预处理技术,能使处理后的图像比原图像更适合于参数估计、图像分割和目标识别等后续图像分析工作。

它不会考虑引起图像质量下降的原因,而是将图像中感兴趣的特征有选择的突出,并衰减不需要的特征。

其主要目的有两个:一是改善图像的视觉效果,去除噪音,提高图像成分的清晰度;二是使图像变得更有利于计算机处理。

因此,图像增强技术的研究是图像处理、计算机视觉和模式识别中的一项重要内容。

图像增强的方法一般分为空间域和变换域两大类。

空间域方法通常都是先求取图像的灰度直方图,对灰度直方图处理后,求得映射函数,将原图像进行灰度映射。

该类方法适用于对灰度级动态范围的控制,计算量较小,其中常用的是直方图均衡方法(HE)和平台直方图均衡方法(PE),具有一定的自适应性;而变换域方法是在图像的某个变换域中对变换系数进行处理,然后通过逆变换获得增强图像。

直方图均衡化算法和降噪滤波法是图像增强空间域法中最常用的算法。

1 直方图均衡化算法图像直方图均衡化是图像预处理中一种十分重要的分析工具,它能够反映数字图像的概貌性描述。

例如:图像的灰度范围,灰度的分布,整幅图像的平均亮度和阴暗对比度等。

直方图均衡化也叫直方图均匀化,就是把给定图像的直方图分布改变成均匀分布的直方图,它是一种比较常用的灰度增强算法。

直方图有以下特点:1) 直方图是一幅图像中各像素灰度出现频次的统计结果,它只反映图像中不同灰度值出现的次数,而不反映某一灰度所在的位置。

2) 任何一幅图像,都有惟一确定的与它对应的直方图,但不同的图像可能有相同的直方图。

3) 由于直方图是对具有相同灰度值的像素统计得到的,因此,一幅图像各子区的直方图之和就等于该图像全图的直方图。

文献综述数字图像处理技术及应用研究

文献综述数字图像处理技术及应用研究

专业文献综述题目: 数字图像处理技术及应用研究姓名:学院:专业:班级:学号:指导教师: 职称: 副教授2014 年05月25日南京农业大学教务处制数字图像处理技术及应用研究摘要:图像是人类认识客观世界和相互交流的媒体。

图像处理是信号处理在图像域的一个研究分支,是对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。

目前大多数的图像是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

近十几年来,随着大规模集成电路技术和计算机技术的发展,以及各种业务需求的不断增长,数字图像处理技术已成为当前研究热点,其应用领域越来越广泛,显示出了巨大的发展潜力和广阔的应用前景。

本文结合多篇文献总结了近几年来数字图像处理主要技术及其在各领域的应用。

关键字:数字图像处理;偏微分方程;计算机应用Digital Image Processing Technology and Its Application (Nanjing Agricultural University, College of Information Science and Technology, Jiangsu Nanjing 210095)Abstract: Image is a media that human use to understand the world and communicate with each other . Image processing is a research branch of signal processing in the image domain,use image analysis, processing, and handling to meet the visual, psychological, and other technical requirements. Most of the images are stored in digital form, so in many cases image processing means digital image processing.Over the last decade, with the development of large scale integrated circuit technology, computer technology, and the growing variety needs of business, digital image processing technology has become a hotspot of current research, and its applications become more and more widely, showing a huge development potential and broad prospects. This paper summarizes the recent papers on digital image processing technology and its applications in various fields. Key words: Digital image processing;Partial differential equation;Computer Applications 引言:随着信息产业的逐渐发展以及与其他各个学科间不断结合的普及,图像识别技术已经能够深入地应用到具体目的物识别等领域中。

图像处理中的图像特征提取算法综述

图像处理中的图像特征提取算法综述

图像处理中的图像特征提取算法综述图像处理是计算机视觉领域的一个重要研究方向,而图像特征提取算法则是图像处理的核心之一。

图像特征提取是从图像中提取出有用信息的过程,可以用于图像分类、目标检测、图像检索等各种任务。

本文将综述图像处理中的图像特征提取算法,并对各种算法的优缺点进行评述。

一、传统图像特征提取算法1. 颜色特征提取算法颜色是图像中最直观的特征之一,许多图像处理任务中都需要考虑颜色特征。

常见的颜色特征提取算法有色彩直方图、颜色矩和颜色熵等。

色彩直方图统计图像中每种颜色的像素个数,可以用于颜色分布的分析;颜色矩则通过计算像素值的均值和方差来描述颜色的分布特征;颜色熵用于衡量图像中颜色的复杂程度,可以区分不同图像的颜色分布情况。

2. 纹理特征提取算法纹理是图像中的重要特征,可以用于图像分类、图像检索等任务。

传统的纹理特征提取算法主要有灰度共生矩阵(Gabor 滤波器和局部二值模式(LBP)等。

灰度共生矩阵基于像素灰度值的概率分布来计算纹理特征,常用的特征包括对比度、能量、熵和相关性等;Gabor滤波器是一种基于频率和方向特征的纹理特征提取方法,可以提取出图像中的边缘和纹理信息;LBP是一种用于描述图像局部纹理的方法,可以通过比较像素值大小来得到二值编码表示。

3. 形状特征提取算法形状是图像中的高级特征,可以表示物体的几何结构。

常见的形状特征提取算法有边缘检测、轮廓匹配和形状上下文等。

边缘检测算法通常利用图像的梯度信息来提取物体的边缘,包括Sobel算子、Canny边缘检测算法等;轮廓匹配算法是通过对比图像边缘的形状特征来进行物体匹配,可以用于目标检测和物体识别;形状上下文是一种基于统计的形状特征提取方法,通过计算物体边缘点之间的关系来描述物体的形状。

二、深度学习在图像特征提取中的应用传统的图像特征提取算法需要手动设计特征提取算子,存在人为主观因素,且很难处理复杂的图像语义信息。

而深度学习通过神经网络自动学习图像的特征表示,正在逐渐改变图像特征提取的方式。

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图像处理技术综述 摘要 随着科技水平的发展和生活质量的提升,在生产生活中,实时图像处理技术被应用 得愈来愈广泛。比如,基于实时图像压缩的视频监控系统,和基于实时图像处理的医学图像诊断系统,等等。本文简述了数字图像处理技术的发展历程及应用现状, 系统分析了数字图像处理技术的主要特点及制约其发展的因素, 并提出了数字图像处理技术的研究内容、特点、发展方的展望等。

关键词 图像处理 数字图像 研究内容 现状展望

引言 图像是人类智能活动重要的信息来源之一,是人类相互交流和认识世界的主要媒体。随着信息高速公路、数字地球概念的提出,人们对图像处理技术的需求与日剧增,同时VLSI技术的发展给图像处理技术的应用提供了广阔的平台。图像处理技术是图像识别和分析的基础,所以图像处理技术对整个图像工程来说就非常重要,对图像处理技术的实现的研究也就具有重要的理论意义与实用价值,包括对传统算法的改进和硬件实现的研究。 数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科,因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来,数字图像处理技术日趋成熟,它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域,并促使这些学科产生了新的发展。

1. 图像处理技术的发展 数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域,它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。 视觉是人类最重要的感知手段,图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量,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进行图像处理,如几何校正、灰度变换、去除噪声等,并考虑了太阳位置和月球环境的影响。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,获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了基础,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。 数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。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,成为图像重建。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被授予诺贝尔奖,以表彰它对人类做出的划时代贡献。 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,数字图像处理技术向更高、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,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。 20世纪80年代末期,人们开始将其应用于地理信息系统,研究海图的自动读入、自动生成方法。数字图像处理技术的应用领域不断拓展。 数字图像处理技术的大发展是从20世纪90年代初开始的。自1986年以来,小波理论与变换方法迅速发展,它克服了傅立叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处,被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。小波分析被认为是信号与图像分析在数学方法上的重大突破。随后数字图像处理技术迅猛发展,到目前为止,图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。 进入21世纪,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,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。该技术成为一门引人注目、前景远大的新型学科。

3.图像处理技术的分类 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(Digtal 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。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。困难主要在处理速度上,特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容:几何处理(Geometrical Processing)、算术处理(Arithmetic Processing)、图像增强(Image Enhancement)、图像复原(Image Restoration)、图像重建(Image Reconstruction)、图像编码(Image Encoding)、图像识别(Image Recognition)、图像理解(Image Understanding)。

4.数字图像处理的研究内容 数字图像处理研究的内容有以下几个方面: (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,如傅立叶变换、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,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。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性,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减少描述图像的数据量(即比特数),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。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。随着图像处理研究的深入发展,已经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) 图像分类(识别)图像分类(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(增强、复原、压缩)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(结构)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。

5.数字图像处理的特点 (1)目前,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)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求。 (3)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)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。 (5)数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂,受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大,作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面,计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如,什么是感知的初始基元,基元是如何组成的,局部与全局感知的关系,优先敏感的结构、属性和时间特征等,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。

6.数字图像处理的优点 (1)拍照方便 再现性好 数字图像的输人设备,如数码相机体积小巧、易于携带、不苛刻光线条件,具有“所见即所得”和 即时浏览所获图像的功能,对不满意的图像可以当 场重复拍摄直到满意为止,并能将其立刻输出。可 以在重、特大案件现场使用数码相机拍摄现场照 片,再辅以笔记本电脑便能方便、快捷的进行现场 幻灯片制作,为分析研究案情提供客观直接的资 料;在一些未携带传统的物证照相器材或不具备传 统物证照相条件的现场,对无法提取的痕迹可以进行数码照相。 (2)系统功能强大 适用性强 数字图像处理技术具备复制、增强、减弱、翻 转、旋转、缩放、均衡、清晰、分色等丰富的特效手 段,而且其强大的功能只需在电脑中点击鼠标即能 实现,并且通过软件具有的预览功能,可以边改变 参数边观察结果直到满意为止,方便快捷。对在现 场提取的变形痕迹、减弱痕迹、重叠痕迹、反向痕 迹、分离痕迹和因技术原因造成的提取后的有损痕 迹图像,可以将其输人计算机后在图像编辑软件中 进行如矫正、加强、分离、翻转、拼接等特效编辑,从而得到高质量的图像。数字图像的技术处理操作比较简单,处理效果好,看不出处理痕迹。 (3)适用面广 灵活性强 数字图像可以通过建立数据库和索引文件的 方法将图像文件分类、分批存档,从而实现快速查 找,可以通过复制方式随时制作若干份拷贝,并利 用网络和电子邮件瞬间将其传送到目的地,缩短了 工作时间。对于通缉、协查、辨认、悬赏等工作需要 的大量照片,可以通过批量打印的方式迅速完成; 通过公安网络可以及时将人像、痕迹、物证照片上 传到特定网页供异地公安机关查询使用。 (4)便于储存 信息量大

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