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【摘 要】 本文主要论述了数字图像处理的基本概念、特点，并在此基础之上分析了相关图像基础处理方式。
【关键词】 数字图像；处理；分析；措施
引言：
图像处理技术基本可以分成兩大类：模拟图像处理和数字图像处理。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。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改变处理内容。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。
1、数字图像处理基本概述
数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。
2、数字图像处理技术的特点
2.1优点
2.1.1再现性较好
数字图像处理技术不会因为各种变换操作而造成图片出现质量退化的现象，始终确保图像可以真实的再现。
2.1.2处理精度高
根据当前技术，基本上能够把一副模拟的图像通过数字化做各种二维数组，与图像数字化设备能力有直接的关系。从理论上来讲，不管图像拥有多高的精度，总可以完成实现，只要在处理的过程中，将程序的数组参数改变就可以了。
2.1.3适用面宽
图像可以有多种信息源产生。就图像而言，如果其信息源来源不同，只要变更数字编码的形式之后，都可以采用二维数组所表示的图像来组成，所以全部可以采用计算机进行处理。
2.1.4灵活性高
就图像光学处理而言，在原理上来说其只能线性运算，对处理目标产生一定的约束。但是对于数字图像处理而言，它不仅可以很好的进行线性运算，而且可以进行非线性处理。
2.1.5信息压缩具有较大的潜力
在数字图像中，像素并不是独立的，他们之间存在很大的相关性。在图像画面中，常常会出现像素接近或者相同的灰度。对于电视画面来讲，在同一行中，相邻两行或者两个像素，他们的关系系数超过0.9以上。所以，在图像处理的过程中，其信息压缩具有很大的潜力。
2.2制约发展的因素
截至目前，数字图像处理信息基本上都是二维信息，信息的处理量很大。所以对计算的存储容量、计算的速度有较高的要求。对于数字图像处理而言，其占用的频带比较宽，和音频信息进行对比，前者要大于后者几个数量级。因此在成像、存储等多个过程的实现中，成本较高，难度大。因为图像为三维景物，但却是二维投影，而一幅图像无法将几何信息中的三维景物全部复现。就三维景物而言，其背后的信息不可能反映在二维图像中。所以如果想要理解与分析三维景物，就一定要进行合理的假定。
3、数字图像处理的常用方法
目前，常用的数字图像处理方法很多，主要分为以下三大类：
3.1图像到图像的处理
其输入和输出都是图像，所以，这种处理技术主要包括图像增强和复原、图像编码压缩等。首先，图像增强和复原的主要目的在于改善图像的质量，提高图像的清晰度等。图像增强是一个主观过程，它只是将图像中用户感兴趣的部分，给用户提供喜欢接收的图像。与图像增强不同的是，图像复原则是一个客观过程，它可以看做是图像退化的逆过程，其追求的目标在于恢复或重建原始图像，可以通过使用空间域或频域滤波器来加以实现。其次，若图像中携带的信息量很大，则计算量必然也很大，因此会给存储器的存储容量、通信线路的带宽以及计算机的处理速度带来极大的压力。所以，图像编码技术可减少描述图像的信息量，以便减少所占用的存储空间、节省图像传输、处理的时间。现在图像编码压缩技术已经成为图像处理中较为成熟的技术。
3.2规划数字化的方法
随着目前科技发展水平的提高，越来越多的数字化图像处理软件被开发出来，各种不同的处理方式可以实现对图像不同方面的处理要求，因此在数字化图像处理的方法上，要根据不同行业和领域对图像处理的不同需求进行技术规划，以达到最佳的图像处理效果，从而能够为不同领域的图像处理工作提供有效支持。虽然在图像处理的软件数量上有多种主要处理目的不同的软件，但这些软件对图像的操作基本都是以两种数字化图像模式表现出来的。矢量图的各部分图像元素都是由不同的几何数据运算结果表现出来的图像效果，因此无论如何对图像的大小进行调节，几何的运算结果不会发生变化，表现出来的图像也不会有失真或模糊，这种图像表现方式与分辨率无关，只能通过计算机软件生成。
3.3目标图像采集与处理模块
对目标图像的采集主要是由扫描和摄像等工具，对图像进行数字化转化，然后进行一系列的数据操作，实现对图像的细化、修改和其它调整等处理工作。在将图像转变为数字化信息表现出来之后，有效的通过专业的数字处理模块，将图像表现出的各种物理数据进行调节和改变，以人们的意愿为基本要求，可进行图像的任意调整，在完成了数字图像处理工作后，将图像以电子形式存储起来，以实现处理后图像的各方面应用。
3.4图像分析
图像分析一般是指利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。图像分析的目的是提取图像中的有用信息，常用技术有边缘与线条的检测、图像区域分割、形状特征提取与测量、图像纹理分析、图像匹配与融合等。图像分析研究的领域一般包括：基于内容的图像检索、人脸识别、表情识别、光学字符识别、手写体识别、医学图像分析、视频对象提取等。
4、数字图像处理的发展方向
当前，数字图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。数字图像处理技术未来发展大致可归纳为以下几类。
4.1图像处理的发展将围绕HDTV（高清晰度电视）的研制，开展实时图像处理的理论及技术研究，向高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
4.2图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
4.3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，近几年来，引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如小波分析（Wavelet）、分形几何（Frac-tal）、形态学（Morphology）、遗传算法（GA，Genetic Algorithms）、人工神经网络（Artificial Neural Networks）等。这些理论及建立在其上的算法，将会成为今后图像处理理论与技术的研究热点。
5、结语
图像是人类获取和交换信息的主要来源，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生息息相关的各个领域。本文主要探讨了数字图像处理的研究现状、研究内容、所使用的基本技术及未来的发展趋势。对于数字图像处理的一些棘手的问题，例如优化处理算法、提高处理速度等，以实现图形图像的智能生成、识别和处理，将是未来需要进一步研究的问题
参考文献：
[1]陈炳权，刘宏立，孟凡斌.数字图像处理技术的现状及其发展方向[J].吉首大学学报（自然科学版），2009，01：63-70.
[2]刘中合，王瑞雪，王锋德，马长青，刘贤喜.数字图像处理技术现状与展望[J].计算机时代，2005，09：6-8.
[3]陈汗青，万艳玲，王国刚.数字图像处理技术研究进展[J].工业控制计算机，2013，01：72-74.
[4]孔大力，崔洋.数字图像处理技术的研究现状与发展方向[J].山东水利职业学院院刊，2012，04：11-14.
【关键词】 数字图像；处理；分析；措施
引言：
图像处理技术基本可以分成兩大类：模拟图像处理和数字图像处理。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。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改变处理内容。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。
1、数字图像处理基本概述
数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。
2、数字图像处理技术的特点
2.1优点
2.1.1再现性较好
数字图像处理技术不会因为各种变换操作而造成图片出现质量退化的现象，始终确保图像可以真实的再现。
2.1.2处理精度高
根据当前技术，基本上能够把一副模拟的图像通过数字化做各种二维数组，与图像数字化设备能力有直接的关系。从理论上来讲，不管图像拥有多高的精度，总可以完成实现，只要在处理的过程中，将程序的数组参数改变就可以了。
2.1.3适用面宽
图像可以有多种信息源产生。就图像而言，如果其信息源来源不同，只要变更数字编码的形式之后，都可以采用二维数组所表示的图像来组成，所以全部可以采用计算机进行处理。
2.1.4灵活性高
就图像光学处理而言，在原理上来说其只能线性运算，对处理目标产生一定的约束。但是对于数字图像处理而言，它不仅可以很好的进行线性运算，而且可以进行非线性处理。
2.1.5信息压缩具有较大的潜力
在数字图像中，像素并不是独立的，他们之间存在很大的相关性。在图像画面中，常常会出现像素接近或者相同的灰度。对于电视画面来讲，在同一行中，相邻两行或者两个像素，他们的关系系数超过0.9以上。所以，在图像处理的过程中，其信息压缩具有很大的潜力。
2.2制约发展的因素
截至目前，数字图像处理信息基本上都是二维信息，信息的处理量很大。所以对计算的存储容量、计算的速度有较高的要求。对于数字图像处理而言，其占用的频带比较宽，和音频信息进行对比，前者要大于后者几个数量级。因此在成像、存储等多个过程的实现中，成本较高，难度大。因为图像为三维景物，但却是二维投影，而一幅图像无法将几何信息中的三维景物全部复现。就三维景物而言，其背后的信息不可能反映在二维图像中。所以如果想要理解与分析三维景物，就一定要进行合理的假定。
3、数字图像处理的常用方法
目前，常用的数字图像处理方法很多，主要分为以下三大类：
3.1图像到图像的处理
其输入和输出都是图像，所以，这种处理技术主要包括图像增强和复原、图像编码压缩等。首先，图像增强和复原的主要目的在于改善图像的质量，提高图像的清晰度等。图像增强是一个主观过程，它只是将图像中用户感兴趣的部分，给用户提供喜欢接收的图像。与图像增强不同的是，图像复原则是一个客观过程，它可以看做是图像退化的逆过程，其追求的目标在于恢复或重建原始图像，可以通过使用空间域或频域滤波器来加以实现。其次，若图像中携带的信息量很大，则计算量必然也很大，因此会给存储器的存储容量、通信线路的带宽以及计算机的处理速度带来极大的压力。所以，图像编码技术可减少描述图像的信息量，以便减少所占用的存储空间、节省图像传输、处理的时间。现在图像编码压缩技术已经成为图像处理中较为成熟的技术。
3.2规划数字化的方法
随着目前科技发展水平的提高，越来越多的数字化图像处理软件被开发出来，各种不同的处理方式可以实现对图像不同方面的处理要求，因此在数字化图像处理的方法上，要根据不同行业和领域对图像处理的不同需求进行技术规划，以达到最佳的图像处理效果，从而能够为不同领域的图像处理工作提供有效支持。虽然在图像处理的软件数量上有多种主要处理目的不同的软件，但这些软件对图像的操作基本都是以两种数字化图像模式表现出来的。矢量图的各部分图像元素都是由不同的几何数据运算结果表现出来的图像效果，因此无论如何对图像的大小进行调节，几何的运算结果不会发生变化，表现出来的图像也不会有失真或模糊，这种图像表现方式与分辨率无关，只能通过计算机软件生成。
3.3目标图像采集与处理模块
对目标图像的采集主要是由扫描和摄像等工具，对图像进行数字化转化，然后进行一系列的数据操作，实现对图像的细化、修改和其它调整等处理工作。在将图像转变为数字化信息表现出来之后，有效的通过专业的数字处理模块，将图像表现出的各种物理数据进行调节和改变，以人们的意愿为基本要求，可进行图像的任意调整，在完成了数字图像处理工作后，将图像以电子形式存储起来，以实现处理后图像的各方面应用。
3.4图像分析
图像分析一般是指利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。图像分析的目的是提取图像中的有用信息，常用技术有边缘与线条的检测、图像区域分割、形状特征提取与测量、图像纹理分析、图像匹配与融合等。图像分析研究的领域一般包括：基于内容的图像检索、人脸识别、表情识别、光学字符识别、手写体识别、医学图像分析、视频对象提取等。
4、数字图像处理的发展方向
当前，数字图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。数字图像处理技术未来发展大致可归纳为以下几类。
4.1图像处理的发展将围绕HDTV（高清晰度电视）的研制，开展实时图像处理的理论及技术研究，向高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
4.2图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
4.3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，近几年来，引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如小波分析（Wavelet）、分形几何（Frac-tal）、形态学（Morphology）、遗传算法（GA，Genetic Algorithms）、人工神经网络（Artificial Neural Networks）等。这些理论及建立在其上的算法，将会成为今后图像处理理论与技术的研究热点。
5、结语
图像是人类获取和交换信息的主要来源，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生息息相关的各个领域。本文主要探讨了数字图像处理的研究现状、研究内容、所使用的基本技术及未来的发展趋势。对于数字图像处理的一些棘手的问题，例如优化处理算法、提高处理速度等，以实现图形图像的智能生成、识别和处理，将是未来需要进一步研究的问题
参考文献：
[1]陈炳权，刘宏立，孟凡斌.数字图像处理技术的现状及其发展方向[J].吉首大学学报（自然科学版），2009，01：63-70.
[2]刘中合，王瑞雪，王锋德，马长青，刘贤喜.数字图像处理技术现状与展望[J].计算机时代，2005，09：6-8.
[3]陈汗青，万艳玲，王国刚.数字图像处理技术研究进展[J].工业控制计算机，2013，01：72-74.
[4]孔大力，崔洋.数字图像处理技术的研究现状与发展方向[J].山东水利职业学院院刊，2012，04：11-14.