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1、数字图像解决技术的现状及其发展方向一、 数字图像解决历史发展数字图像解决(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并运用计算机对其进行解决。1.起源于20世纪2023代。2.数字图像解决作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推动实验室(JPL) 推动了数字图像解决这门学科的诞生。3.1972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即CT(Computer Tomograph)，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楚的断层图像。4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工
2、智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像解决向更高、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,实现类似人类视觉系统理解外部世界，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。二、数字图像解决的重要特点1目前数字图像解决的信息大多是二维信息,解决信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等规定较高。2. 数字图像解决占用的频带较宽,在成像、传输、存储、解决、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的规定。3. 数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像解决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,一幅图像自身
3、不具有复现三维景物的所有几何信息的能力,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。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。5一方面，数字图像解决后的图像一般是给人观测和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价尚有待进一步进一步的研究；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,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。三、数字图像解决的优点1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。2.解决精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等
4、级量化为16位甚至更高。3.合用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表达的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来解决。4.灵活性高；数字图像解决不仅能完毕线性运算,并且能实现非线性解决,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像解决实现。四、数字图像解决过程及其重要进展常见的数字图像解决有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、压缩、存储、传输、分析、辨认、分割等。解决流程图如下图所示。图1 数字图像解决流程图重要的解决介绍如下：1图像数字化；通过取样和量化将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机解决的数字形式,图像在计算机内部被
5、表达为一个数字矩阵,矩阵中每一元素称为像素。2. 图像的编码；编码的目的是压缩图像的信息量(但图像质量几乎不变),以满足传输和存储的规定。编码方法可以对图像逐点进行加工,也可以对图像施加某种变换或基于区域、特性进行编码。3. 图像增强；图像增强目的是使图像清楚或将其转换为更适合人或机器分析的形式,常用的图像增强方法有:灰度等级直方图解决、干扰抵制、边沿锐化、伪彩色解决等。4. 图像恢复；其目的是除去或减少在获得图像过程中因各种因素产生的退化。5. 图像分析；从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息,其目的是得到某种数值结果。图像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特性,然后对图像进行符号化的描述,
6、这种描述不仅能对图像中是否存在某一特定对象作出回答,还能对图像内容作出具体描述。五、数字图像解决的重要研究进展一、图像数字化1.1历史阶段 图像提取技术源自于电影和视频产品的发展，其中,最具影响力的研究是由Porter和Duff提出的通道概念,对图像提取技术的离散特性进行了规范,为这一研究领域奠定了基础,使其成为图像解决领域一个较独立的重要分支。 20世纪60年代，各种各样的解决技术和方法也相应而生，如四元组像素的提出以及Blinn对计算机领域所运用到的像素进行的全面诠释。 20世纪90年代初期，学者们开始考虑借助数学和概率记录学的原理来寻求更优解,而不再强调最优解。总结，图像提取技术的发展过
7、程经历了以下4个发展阶段:(1)萌芽阶段；通过拍摄时的布景实现提取条件。(2)初期阶段；以四元像素和数字化为基础,建立了独立的分支学科。(3)奔腾阶段；以概率记录学原理为基础的提取。(4)分化阶段；结识到视频中帧与帧之间存在相关性,产生了专门用于视频提取的方案。但由于自然色彩分布的复杂性,至今没有被广泛认可的模型,也没有系统的、统一的评价标准。所以说,图像提取技术的成熟尚有待时日,并依赖于其它学科及计算机硬件技术的发展。1.2 研究思绪 一种更注重提高A值的精确度,追求精确完美的效果； 另一种则更注重提高提取的效率、实时性及自动化限度。1.3 研究活动 拍摄设备、拍摄方法及技巧； 分割技术；
8、人机交互操作接口； 面向对象的提取技术； 前景与背景间交界区域估计模型。二、 图像压缩编码2.1历史发展1. 第1代图像压缩编码阶段(1985年以前) 1939年Dudley研制了声码器,他把声音频谱的能量划分为有限数目的频带,并且在每个频带内传输相应的能级,因此可以达成较高的压缩。 20世纪40年代初形成的信息论，如Huffman编码。 1977年以色列科学家Jacob Ziv和Abra-ham Lempel提出了不同于以往的基于字典的压缩编码算法LZ 77；1978年又推出了改善算法LZ 78,把无损压缩编码算法的研究推向了一个全新的阶段。 近年来，采用BP网进行非线性预测的尝试。2. 第
9、2代图像压缩编码阶段(1985年以后) 1985年，多个分辨率下表达图像的方案，运用不同类型的线性滤波器,将图像分解到不同的频带中,然后对不同频带的系数采用不同的压缩编码方法。 1987年,Mallat初次巧妙地将计算机视觉领域内的多尺度分析思想引入到小波变换中，小波变换的图像压缩编码算法已成为目前图像压缩研究领域的一个重要方向。 1988年,Barnsley和Sloan共同提出了分形图像编码压缩方案。三、 图像增强3.1 增强方法 直方图修改解决； 图像平滑化解决； 图像锋利化解决； 彩色解决技术。四、图像恢复4.1图像恢复模型 通用图像模型； 光学系统模型； 摄影过程模型； 离散图像恢复模
10、型。4.2恢复技术 传感器和显示点的非线性修正； 连续图像的空间滤波恢复； 伪逆空间图像恢复； SVD伪逆空间图像恢复； 记录学估计空间图像恢复； 约束图像恢复； 盲目图像恢复。五、图像分割1. 基于区域的分割方法基本思想是将图像分割成若干不重叠的区域,使各区域内部特性的相似性大于区域间特性的相似性,各区域内像素都满足基于灰度、纹理等特性的某种相似性准则。 阈值法； 区域生长法； 分裂合并法。2. 基于边沿的分割方法该方法一方面检出图像中局部特性的不连续性或突变性,然后将它们连成边界,这些边界把图像提成不同的区域。边沿检测算子有以下几种： Robert算子； Sobel算子； Pre-witt
11、算子； Canny算子； 拉普拉斯算子。六、图像分析图像分析从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息,目的是得到某种数值结果,它重要是提供关于被分析图像的一种描述。6.1 图像描绘分类 区域内部描述； 区域边界描述； 关系描述；6.2 纹理分析纹理研究方法：结构法；记录法；频谱法；模型法。六、存在的问题和未来的方向6.1 问题 在提高精度的同时着重解决解决速度的问题,巨大的信息量和数据量和解决速度仍然是一对重要矛盾； 加强软件的研究和开发新的解决方法,重点是移植其他学科的技术和研究成果； 边沿学科的研究(如人的视觉特性、心理学特性的研究的突破)促进图像解决技术的发展； 理论研究已逐步形成图像解决科学自身的理论体系； 建立图像信息库和标准子程序,统一存放格式和检索.图像信息量和数据量大,若没有图像解决领域的标准化,图像信息的建立、检索和交流将是一个极严重的问题,交流和使用极不便,导致资源共享的严重障碍。6.1 方向 提高硬件速度； 提高分辨率； 立体化； 多媒体化； 智能化； 标准化。