數字影象處理技術的方法及發展方向論文
數字影象處理技術的方法及發展方向論文
數字影象處處理（Digital Image Processing）是將影象訊號轉換成數字訊號並利用計算機對其進行處理。 早期的數字影象處理的目的是提高影象的視覺效果。 目前已廣泛應用於科學研究、工農業生產、醫學工程、航空航天、軍事、文化產業等眾多領域。
1 數字影象處理技術概要
1.1數字影象處理技術的概念
在影象處理技術中， 低階處理涉及初級技術，如噪聲降低、對比度處理和銳化處理。 中級處理涉及分割、縮減對目標畫素群的定義，以便於對不同畫素或畫素群的識別及計算機計算處理。 高階處理是演算法對影象分析中被識別畫素群的總體分析結果，以及運算與視覺效果相關的分析函式等處理技術。
在應用數學理論時， 將影象定義為二維函式 f（x,y），x 和 y 為 空間座標 , 在任意一組空間座標 f（x,y） 的幅值 f 稱為影象在該座標位置的強度或灰度 .
當 x,y 和幅值 f 是離散的、有限的數值時，稱該座標位置是由有限的元素組成的，每一個畫素都有一個特定的位置和幅值。
1.2數字影象處理技術的發展
數字影象處理技術最早出現於 20 世紀中期，影象處理的目的是提高影象的呈現質量。 影象處理的是視效較低的影象，要求輸出儘可能提高效果後的影象。 主要採用噪聲減弱、灰度變換、幾何校正等方法進行處理，並考慮了明暗效果和對比度等諸多因素，由計算機進行更為複雜的影象處理。
20 世紀初期，影象處理技術首次應用於提升通訊傳輸後的影象質量提升。 到 20 世紀中期，計算機發展到了一定的技術水平後，數字影象處理才廣泛應用於各種高質影象需求的領域。 計算機對飛行器發回的天體照片進行影象處理， 收到明顯的效果。
進而不斷地推廣和發展，數字影象處理形成了較為完備的學科體系。 目前，各個應用領域對數字影象處理技術提出更高的需求，促進了這一學科體系向更高的技術方向發展。 特別是在畫素群的理解與識別處理方面，已經由二維影象處理發展到三維模型化的定義方法。
2 數字影象處理技術的方法
2.1數字影象處理技術的特點
數字影象處理的資訊源基本是二維資料，處理資訊量較大。 對計算機運算速度、儲存空間等要求高。
數字影象處理的傳輸頻帶要求高。 與語音資訊相比，傳輸佔用的頻帶要高几千倍。 所以，就對影象壓縮技術形成了有效的研究需求。
數字影象中每一個畫素並非獨立的，相互關聯性較高。 很多相鄰畫素之間有相同或相近的數值。
所以，影象處理技術中資料壓縮的可能性較高。
由於影象是視覺三維意識的二維對映。 因此，計算機要識別和處理三維形態就要進行適當的模糊處理或附加量的匹配。
處理後的數字影象是形成人為視覺理解和應用評估的依據，因此處理結果必然受到人為的意識形態的影響。 所以，在計算機視覺研究中，人為的感知機理必然對計算機視覺的研究產生影響。
2.2數字影象處理技術的基本方法
由於在影象處理中，畫素陣列很大，在空間域中涉及計算量對計算機硬體的要求非常高， 所以，必須引入影象的函式變換進行計算簡化。 利用函式變換的間接處理方法，如傅立葉變換、離散餘弦變換、Walsh 變換等，不但可以降低計算強度，而且可以得到高效的計算。
影象的畫素矩陣編碼壓縮技術可以降低定義影象資料的位元數量， 並減少影象處理和傳輸時間，進而節省儲存空間。
影象的增強處理過程中不涉及影象質量降低的主要成因，目的是要突出影象矩陣中敏感的畫素群。 影象的復原處理需要對影象質量降低的主要成因進行調查，進而採取相應濾波處理技術，復原和重構原有的畫素矩陣。
影象分割處理是數字影象處理中的關鍵處理手段之一。 是將影象中敏感的主要畫素群作為主要處理物件，包括區域特徵、邊緣特徵等，是對敏感畫素群進行識別、理解和分析的基礎資料特徵。
作為最簡單的.二值影象可採用其幾何特性識別物體的特性，一般影象的理解方法採用二維形狀理解，它有邊界理解和區域理解兩類方法。 對於三維物體理解，有體積理解、表面理解、圓柱體的廣義理解等。
影象識別處理基本採用傳統的模式識別方式，有統計模式識別和結構模式識別兩種，隨著研究廣泛進行，人工神經網路模式識別和模糊模式識別也得到不同程度的重視，進行廣泛研究。
3 數字影象處理技術的優點
數字影象處理技術與模擬影象處理技術在基本原理上的差異之處，是數字化處理技術不可能在影象的傳輸、儲存或複製等操作處理過程中，使影象質量有所降低。 影象在數字化過程中精確地再現了原模擬影象，則在數字影象處理過程中就能夠確保無損於影象的各項數字化指標。
依據現有的數字化技術，在影象數字化裝置的效能滿足要求的情況下，完全可以數字化模擬影象成為目標精度的二維陣列。 目前的數字化掃描器能夠將各個畫素的灰度等級量化處理為 48 位甚至更高，這就說明數字化影象的精度可以滿足幾乎所有的應用需求。 對於數字化處理裝置來說，無論二位陣列的規模，也不考慮畫素的量化位數，處理過程基本是相同的。 從原理的角度來看，無論影象的量化精度達到什麼程度， 在技術上都是可以完成的，只需要在處理修改過程中的陣列技術引數。 而在影象的模擬量化處理過程中，要想把量化處理精度提升，就需要採用非常高等級的硬體裝置或大規模提升處理裝置的技術引數等級， 從技術經濟方面考慮，是非常不合理的。
影象的資訊來源是多樣化的， 一般情況下是可見光的感光影象， 也可以是不可見光的波譜圖形影象。從影象對映物體感官的角度，微觀至電子顯微鏡採集的影象，宏觀至大規模空天望遠鏡採集的影象。
不同資訊來源的影象轉換為數字化編碼後， 都可以表示為二維陣列的灰度級影象， 進而完成數字化處理過程。 對於影象的不同資訊來源， 使用對應的影象資訊量化技術， 影象的數字化處理技術可以用於任何一類影象。
影象數字化處理技術基本上可以歸類為影象的質感提升、畫素分析和區域重構等手段。因為影象的模擬技術處理從數學上分析只可以進行線性分析，就侷限了模擬影象處理技術可以完成的工作需求。
4 數字影象處理技術的展望
提高計算機對數字影象處理的速度， 提高採集解析度和顯示解析度， 提高多媒體技術關鍵中影象資料的壓縮， 進行計算機識別和理解研究中按照人類的認知和思維方式工作並考慮到主觀機率和非邏輯思維技術，規劃統一的標準以實現影象的處理、傳輸和儲存研究健康發展， 以上幾點都是數字影象處理技術合理發展的基本融匯技術基礎。
同時， 資訊資料量更大的三維數字影象必將得到廣泛應用研究， 影象與圖形相互融合後形成三維成像或多維成像的發展方向也正在眾多應用中廣泛推進。
5 總結
數字影象處理技術在社會的每個行業、 每個領域都得到廣泛的應用， 數字影象處理的技術應用隨時、隨處都可以見到，得到充分的研究發展和應用推廣，還不能充分滿足日益增長的技術需求。數字影象處理技術不斷地在自身發展和完善的同時， 還與多個計算機分支學科的發展密不可分， 有多個新的技術方向需要研究和創新， 對數字影象處理技術的發展方向進行研究、探討的重要性就顯得尤為突出。
參考文獻:
[1] 朱 睿。數字影象處理技術現狀與展望[J].中 國科技博覽 ,2011（14）：7-28.
[2] 李紅俊，韓冀皖。數字影象處理技術及其應用[J].計算機測量與控制，2002（9）：35-36.
[3] 李立芳。淺談數字影象處理技術及應用 [J].中國科技資訊，2012（3）：45-46.
[4] 譚海豔。數字影象壓縮綜述[J].科技經濟市場，2011（8）。