首页\『6A注册』\首页 顺盈线路测速模拟图像：在模拟图像（如广告画、X射线胶片、电影胶片等）中， 图像信息是以连续形式存储和表现的。

　　数字图像：计算机只能处理数字信号， 因此用计算机能够处理的也只能是数字图像。

　　用间隔相等的栅格将图像横向、 纵向各自进行均分， 则图像被分割成许多小方格， 每一个小方格称为像素(Pixel)。

　　测量每一个像素的平均灰度值， 并赋以灰度级中某个整数值， 就成为用数字表示的图像。然后， 再以数字格式存储图像数据， 这种图像称之为数字图像。将模拟图像数字化后生成数字图像， 需要利用数字化设备：扫描仪、数码照相机。

　　数字图像常用矩阵来描述。一幅M×N个像素的数字图像， 其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵［G］表示：

　　数字图像处理(Digital Image Processing)就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。

　　图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。不引起歧义的情况下，可以将数字图像处理简称为图像处理。

　　去除图像中的噪声，改变图像的亮度、颜色；增强图像中的某些成分，抑制某些成分；对图像进行几何变换等；从而改善图像的质量，以达到真实的、清晰的、色彩丰富的、或意想不到的效果。

　　(2) 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，主要用于计算机分析，经常用作模式识别、计算机视觉的预处理。这些特征包括很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。

　　(3) 对图像数据进行变换、编码和压缩，以便用于图像的存储和传输。如一幅大小为184 KB的BMP格式图像，采用压缩因子为4的JPEG压缩后，其大小仅有40 KB。

　　数字图像处理技术已经形成为一门新兴的学科，并在向更高级的方向发展，如在景物理解和计算机视觉(机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。

　　图像获取、表示和表现主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来(如打印)。这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。

　　当造成图像退化(图像品质下降)的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。

　　图像复原最关键的是对每种退化都需要有一个合理的模型。由于不同应用领域的图像有不同的退化原因，所以对于同一幅图像，不同应用领域可以根据不同的退化模型或质量评价标准而采用不同的复原方法。

　　有时可能需要彻底改变图像的视觉效果，以便突出重要特征的可观察性，使人或计算机更易观察或检测。在这种情况下，可以把增强理解为增强感兴趣特征的可检测性，而非改善视感质量。

　　电视节目片头或片尾处所采用的颜色变换、轮廓凸现效果等，其目的是得到一种特殊的艺术效果，增强动感和力度

　　把图像分成区域的过程即图像分割。图像中通常包含多个对象，例如，一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各种器官和组织。为达到识别和理解的目的，必须按照一定的规则将图像分割成区域，每个区域代表被成像的一个物体(或部分)。

　　图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。人类能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物体。但对计算机来说，这却是一个难题。

　　图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图像进行分类、识别和理解。

　　在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中，图像分析把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。在医学图像处理中，不仅要检测出异变(如肿瘤)的存在，而且还要检查其尺寸大小。

　　图像重建与上述的图像增强、图像复原等不同，图像增强、图像复原的输入是图像，处理后输出的结果也是图像，而图像重建是从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

　　图像编码主要是指利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技术，目的是在保证图像质量的前提下压缩数据，便于数据的存储和传输。

　　对同一图像用相同的方法处理多次，也可得到完全相同的效果，具有良好的再现性。

　　包含有丰富的信息，通常每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用8 bit表示灰度级。

　　一幅1024×768不经压缩的的真彩色图像，数据量能达到1024×768×3 ≈ 2.25Mb。

　　涉及相当广泛的技术领域，如数学、物理学、通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术。

　　根据抽象程度和研究方法的不同，图像工程可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次。即图像工程是图像处理、图像分析及图像理解三者的有机结合及工程应用。

　　主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间。

　　图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。

　　图像处理是一个从图像到图像的过程，而图像分析是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。

　　图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。

　　图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，而图像理解是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)。

　　(1)通信。通信应用包括图像传输、电视电话、电视会议，数字图像处理技术主要用于进行图像压缩，甚至在理解的基础上进行压缩。

　　(2)宇宙探测。由于太空技术的发展，需要用数字图像处理技术处理大量的星体照片。

　　(3)遥感。航空遥感和卫星遥感图像需要用数字技术加工处理，并提取有用的信息，主要用于地形地质，矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测预报，环境污染监测，气象卫星云图处理，以及地面军事目标的识别。

　　(4)生物医学领域中的应用。图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是临床诊断还是病理研究都大量采用图像处理技术。它因直观、无创伤、安全方便等优点而受到青睐。

　　图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像分析等。1972年X射线断层扫描CT得到实用； 1977年白血球自动分类仪问世； 1980实现了CT的立体重建。最成功的例子就是X射线CT，其主要研制者获得了1979年的诺贝尔生理医学奖。

　　(5)工业生产中的应用。在产品质量检测方面，包括食品、水果质量检查，无损探伤，焊缝质量或表面缺陷检测等。还包括金属材料的成分和结构分析，纺织品质量检查，光测弹性力学中应力条纹的分析。

　　在工业自动控制中，对生产过程进行监视和控制，如港口的监测调度、交通管理、流水生产线)

　　该方面的应用有军事目标的侦察，制导和警戒系统，自动火器的控制及反伪装； 公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识； 历史文字和图片档案的修复和管理等。(7)

　　。机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，主要进行三维景物识别和理解，是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人，装配线工件识别、定位，太空机器人的自动操作等。图像预处理是高级视觉不可分割的一部分。(8)

　　。应用包括目前电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存储和传输等。(9)

　　。图像处理和图形学紧密结合，形成了科学研究各个领域新型的研究工具。(10)

　　(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它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，则将对图像处理技术的发展起到极大的促进作用。

　　(5) 图像处理领域的标准化。现有的软件、硬件种类繁多，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。

　　(3) 硬件芯片研究。把图像处理的众多功能固化在芯片上，使之更便于应用。

　　(4) 新理论与新算法研究。在图像处理领域近年来引入了一些新的理论，并提出了一些新的算法。