数字图像处理

数字图像处理的发展与应用（文献综述）学号：11041912姓名：杜育乘引言：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，包括对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。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。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。数字图像处理技术的发展：20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，当时使用数字压缩技术传输了第一幅数字照片，使在压缩之前需要一个星期时间传输的照片的传输时间缩短为3小时。20世纪60年代初期，第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现。数字图像处理技术的诞生可以追溯至这一时期这些机器的使用和空间项目的开发。当时由“旅行者7号”卫星传送的月球图像由一台计算机进行了处理，以校正航天器摄像机中各种类型的图像畸变。20世纪60年代末70年代初，数字图像处理技术开始应用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。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（ComputerTomograph）。CT的基该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。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，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。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。20世纪90年代初开始了数字图像处理技术的大发展。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。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。数字图像处理的内容和方法：1.图像数字化2.图像变换3.图像增强和复原4.图像压缩编码5.图像分割6.图像分析与描述7.图像识别分类数字图像处理技术的应用：1、航天和航空技术方面的应用：一方面是飞行器对太空探索中的图片处理，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。对由卫星和飞机摄取的遥感图像进行处理分析，这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。这些应用包括现资源调查，灾害检测，资源勘察，农业规划，城市规划等。2、生物医学工程方面的应用:数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。包括CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。3、通信工程方面的应用：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。4、工业和工程方面的应用：在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣等等。5、军事公安方面的应用：在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。6、文化艺术方面的应用：目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等。7、视频和多媒体系统：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、存贮和传输等。8、考古及文物保护方面的应用：如珍贵稀有名画的电子化保存，以及名画、壁画的辅助恢复等。9、电子商务：在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。基于数字图像处理的车牌识别系统：智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。现在普遍通用的车牌识别系统通常包括两大部分，软件与硬件。其中软件是整个系统的核心部分，车牌识别的核心技术就在于软件。由于照片拍摄的好坏有很多外界因素决定，由于光照强度的影响，晴天拍摄的照片与阴天拍摄的照片质量肯定不一样，白天和晚上更是不同；由于每部车的车速的不一致，慢速行驶的车辆会比快速行驶的车辆拍摄的照片质量好一些，而且车速过快，会使照片的字迹模糊，这肯定会影响字符的识别。系统软件一般先对牌照图像进行滤波、二值化、校正、分割等处理，再进行识别。1图像灰度化：汽车图像样本目前大都是通过摄像机、数码相机等设备拍摄获取的，因而预处理前的图像都是24位真彩色图像。彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，而且大多数图像处理技术都是针对256级灰度图的，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理图像预处理：2中值滤波：由于图像中不可避免的存在有噪声，中值滤波的基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节．这是因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值．3.图像增强:如果一幅图成像时由于光线过暗或曝光不足，则整幅图偏暗（如灰度范围从0到63）；光线过亮或曝光过度，则图像偏亮（如灰度范围从200到255），都会造成图像对比度偏低问题，即灰度都挤在一起了，没有拉开，为了更方便的得到效果，提升识别率，对得到的灰度图像做灰度增强4.直方图均衡化直方图是用来表达一幅图像灰度等级分布情况的统计表。通过对图像中像素个数多的灰度值（及对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（及对画面不起主要作用的灰度值）进行归并，从而达到清晰图像的目的，经过直方图均衡化处理以后，图像的灰度分布变得均匀，原来偏暗的图像亮度明显增强，图像变得更为清晰。5.图像二值化:图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为两个数值，通常为0或255。使整个图像呈现出明显的黑白效果。也就是将256个亮度等级的灰度图像通过适当的门限值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像嘲。6.形态学处理:二值化后的车牌图像还存在许多干扰区域，若直接进行车牌定位，很容易出现误定位或增加了车牌定位的计算量，因此可以利用数学形态学算子，简化图像数据，保持图像的基本形状特征，去除不相干的结构。7.车牌定位:对形态处理后的图像进行区域提取，并进行区域特征参数的计算，进行区域参数比较提取车牌区域。总结：数字图像处理科学经过初创期、发展期、普及期、及广泛应用期几个阶段，如今已经是各个学科竞相研究并在各个领域广泛应用的一门科学。数字图像处理是一门与国计民生紧密相连的科学，它的发展与应用与我国的现代化联系非常密切，并影响深远，无论是在理论上还是实践上都有巨大潜力。谢谢！参考文献：1.董守平马红莲数字图像处理的发展现状与展望2.李红俊，韩冀皖.数字图像处理技术及其应用3.许录平，数字图像处理4.庄天戈，计算机在生物医学中的应用5.基于数字图像处理的车牌识别系统百度文库相关文献