数字图像处理技术方法及应用“，

所谓数字图像处理，是指将图像信号转换为数字信号，并由计算机进行处理的过程。在图像处理中。输入质量较低的图像，输出质量较好的图像。常用的图像处理方法包括图像增强、恢复、编码和压缩。

数字图像处理的常用技术方法有哪些?

• 图像编码和压缩:
  图像编码和压缩技术减少了描述图像的数据量(即比特数)，节省了图像传输和处理时间，并减少了占用的内存量。压缩可以在不失真或允许失真的情况下实现。编码是压缩技术中最重要的方法，也是图像处理技术中最早、比较成熟的技术。
• 图像变换:
  由于图像数组很大，直接在空间域中处理涉及大量的计算量。因此，经常使用各种图像变换方法或间接处理技术，将空间域内的处理转化为变换域内的处理。不仅减少了计算量，而且还允许更有效的处理。小波变换具有良好的时域和频域定位特性，在图像处理中有广泛而有效的应用。
• 图片描述:
  图像描述是图像识别和理解的前提。作为最简单的二值图像，其几何特征可以用来描述物体的特征。一般的图像描述方法采用二维形状描述，有边界描述和区域描述两种方法。对于特殊纹理图像，可以使用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入，三维物体描述得到了广泛的研究。提出了体积描述、表面描述和广义圆柱描述等方法。
• 图像分割:
  图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是提取图像中有意义的特征部分，如图像中的边缘和区域，是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
• 图像增强与恢复:
  图像增强和恢复的目的是提高图像的质量，例如通过去除噪声和提高图像的清晰度。图像增强突出显示图像中感兴趣的部分，而不管图像退化的原因是什么。如果对图像的高频分量进行增强，则可以使图像中物体的轮廓清晰，细节明显。通过增强低频分量，可以减小噪声对图像的影响。图像恢复需要对图像退化的原因有一定的了解。根据退化过程建立退化模型，然后采用一定的滤波方法恢复或重建原始图像。
• 图片分类:
  图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是对图像进行一定的预处理(增强、恢复、压缩)后进行图像分割和特征提取，进行决策分类。图像分类通常采用经典的模式识别方法，包括统计模式分类和句法(结构)模式分类。近年来，新发展的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中受到越来越多的关注。
• 直方图均衡化:
  通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有平衡直方图的图像，是在一定灰度范围内具有相同数量像素的过程。
• 图像的加减:
  两幅图像的加减运算是对图像对应的存储矩形点列上的灰度值进行加减运算。图像添加可以将一张图像的内容添加到另一张图像中，可以实现两次曝光，可以平均同一场景的多张图像，可以降低噪声。图像减法可用于运动检测或删除图像中不需要的附加模式。
• 常用去噪方法:
  它主要使用滤波器对有噪声的图像进行滤波，如算术平均滤波、中值滤波等。

图像的基本属性是什么?

• 亮度:图像的亮度:
  又称灰度，是颜色明暗的变化，通常表示从黑到白，从0%到100%。
• 图像对比:
  画面的黑白比例，即由黑到白的渐变程度。比例越大，从黑到白的渐变层次越多，色彩表达越丰富。
• 柱状图:
  表示图像中每个灰度级的像素数，反映图像中每个灰度级的频率。图像在计算机中的存储形式是一个多点矩阵。这些点整齐地排成行和列。每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是这个点上每个灰度的灰度值。矩阵中出现的次数。
• 图像噪声:
  就像听力一样，当周围有很多噪音时，它会影响我们听到内容的能力。同样的，对于图像来说，我们可以清楚地看到一幅图像，但有时图像上有一些我们不需要的图案，所以我们不能清楚地看到一幅图像，这就是图像噪声。

什么是3D图像处理?

三维图像处理包括对三维图像数据的可视化、处理和分析，例如从磁共振成像(MRI)和计算机断层扫描(CT)中获得的数据，进行转换、滤波、图像分割和形态操作。利用这些图像数据，可以通过计算机模拟过程对真实结构进行定量评估。

三维图像处理可以解决什么问题?

在3D图像处理的帮助下，可以构建极其复杂的结构模型，例如人体解剖、材料样品的微观结构或工业部件的固有缺陷。通过创建精确的物体扫描数字模型，许多具有挑战性的问题都可以通过结构分析和模拟来解决，例如为患者量身定制的植入物设计，具有目标特性的材料设计优化，或高价值组件的制造。

3D图像处理是如何工作的?

从CT或MRI扫描仪获得的原始数据必须首先通过重建过程转换为断层图像，然后才能更好地解释和理解图像。这通常在扫描设备附带的软件中完成。无论是CT还是MRI，输出都是灰度强度的三维位图，一个体素网格(三维像素)。在CT扫描中，特定体素的灰度强度与受试者在该位置对x射线的吸收有关，而在MRI机器中，它与施加强磁场后放松过程中发射的质子有关。信号强度是相关的，不同的组织会有不同的质子浓度，所以图像中会出现不同的灰度强度。

数字图像处理的应用领域有哪些?

• 航空航天:
  数字图像处理技术在航空航天技术中的应用，除了JPL对月球和火星照片的处理外，另一方面是在飞机遥感和卫星遥感技术上的应用。许多国家每天派出许多侦察机，对地球上感兴趣的地区进行大量的航空摄影。对产生的照片的处理和分析，以前需要雇用数千人，现在由配备先进计算机的图像处理系统进行解释和分析，节省了人力，加快了从照片中提取图像的速度。大量有用的信息是人类无法找到的。
  这些图像首先被处理(数字化、编码)成空中的数字信号并存储在磁带中。当卫星经过地面站时，数据被高速传输，然后由处理中心进行分析和解释。无论这些图像是成像、存储、传输还是分析解释，都必须使用许多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用卫星获取的图像进行资源调查(如森林调查、海洋沉积物调查、渔业调查、水资源调查等)、灾害探测(如病虫害探测、水火灾探测、环境污染探测等)、资源勘探(如石油勘探、矿产生产探测、地理位置探测、大型项目分析等)、农业规划(如土壤营养、水分、作物生长、产量估算等)，城市规划(如地质构造、水源、环境分析等)。
• 生物医学工程:
  数字图像处理在生物医学工程中的应用是广泛而有效的。除了上述的CT技术，还有对医学显微图像的处理和分析，如红细胞、白细胞分类、染色体分析、癌细胞鉴定等。此外，图像处理技术广泛应用于医学诊断，如x线肺图像增强、超声图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等。
• 通信工程:
  当前通信的主要发展方向是集语音、文字、图像和数据于一体的多媒体通信。具体来说，电话、电视和计算机以三网融合的方式在数字通信网络上传输。其中，图像通信最为复杂，因为图像的数据量巨大，如彩电信号的传输速率超过100Mbit/s。为了实时传输这样高速率的数据，必须使用编码技术来压缩比特量的信息。从某种意义上说，编码压缩是这些技术成败的关键。
• 工业和工程方面:
  图像处理技术在工业和工程中有着广泛的应用，如自动装配线中零件质量的检测和分类，印刷电路板缺陷的检测，弹性照片、电阻、流体动力学照片的应力分析。电梯分析，邮政信件自动分拣，在一些有毒和放射性环境中识别工件和物体的形状和排列，在先进的设计和制造技术中使用工业视觉等。值得一提的是，具有视觉、听觉、触觉功能的智能机器人的发展，将为工农业生产带来新的激励。目前已在工业生产中有效应用于涂装、焊接、装配等。
• 军事和公共安全:
  在军事方面，图像处理与识别主要应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、存储和显示功能的军事自动化指挥系统以及飞机、坦克、军舰的仿真训练系统。公安业务图片解读分析、指纹识别、人脸识别、不完整图片还原、交通监控、事故分析等。
• 文化艺术方面:
  目前，这类应用包括电视图片的数字编辑、动画制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物照片的复制与修复、运动员动作的分析与评分等。
• 机器人视觉:
  机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，主要进行三维场景的理解和识别，是目前正在研究的开放课题。机器视觉应用于军事侦察、危险环境中的自主机器人、邮政、医院、家庭服务中的智能机器人、装配线工件识别与定位、空间机器人的自动操作等。
• 视像及多媒体系统:
  图像处理、变换和合成广泛应用于电视制作系统，多媒体系统中静态图像和动态图像的采集、压缩、处理、存储和传输。
• 科学可视化:
  图像处理与图形学紧密结合，在科学研究的各个领域形成了新的研究工具。
• 电子商务:
  如身份认证、产品防伪、水印技术等。