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摘 要：图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统的接收后，在人的大脑中形成的印象或认识。人类获取的外界信息约80%左右都是来自视觉接受的图像信息。为了人类能方便、及时的接收到来自世界各地的图像，并保证图像的清晰度，那么就必须对图像进行相应的处理。本文简述了数字图像处理的发展概况及应用现状，系统分析了数字图像处理的研究范畴，目的是便于人们对数字图像处理技术的应用有更多的了解。
关键词：数字图像 图像处理 应用与发展
1.数字图像处理的发展概况
数字图像处理作为门学科大约形成于20世纪60年代初期。首次获得实际成功应用的是1964年美国宇航局喷气推进实验室对航天探测器“徘徊者7号”发回的月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并成功地绘制出月球表面地图。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图，为人类登月壮举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的发展。
20世纪60年代到70年代，离散数学的创立和完善，使数字图像处理技术得到迅猛发展。这一时期，数字图像处理取得的另一个巨大成绩是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师 Hounsfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置。1975年EMI公司又成功研制出可扫描全身的CT装置。1979年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖。
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，人们已经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的功能来理解外部世界，其中代表性的成果是20世纪70年代末Marr提出的视觉计算理论，该理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
2.数字图像处理的研究范畴
图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。因此，数字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多领域的学者研究图像的有效工具。
2.1图像处理
图像处理着重强调在图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程，属于底层的操作。它主要在像素级进行处理，处理的数据量非常大。图像处理主要指对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码，以减少所需存储空间或传输时间。它以人为最终的信息接收者，主要目的是改善图像的质量。主要研究内容包括图像变换、编码压缩、增强和复原、分割等。
2.2图像分析
图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。它以机器为对象，目的是使机器或计算机能自动识别目标。图像分析主要研究用自动或半自动装置和系统，常依靠某种知识来说明景物中物体与物体、物体与背景之间的关系。目前，人工智能技术正在被越来越普遍地应用于图像分析系统中，进行各层次控制和有效地访问知识库。图像分析的内容包括特征提取、符号描述、目标检测、景物匹配和识别等。它是一个从图像到数据的过程，可以看作是中层处理。
2.3图像理解
利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统的功能来理解外部世界，被称为图像理解或计算机视觉，有时也叫做景物理解。图像理解是由模式识别发展起来的。图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。如果说图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，那么图像理解在一定程度上则是以客观世界为中心，并借助知识、经验来把握和解释整个客观世界。因此图像理解是高层操作，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
3.数字图像处理的应用
3.1航天和航空技术
数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面提到的，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。此外，在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划、气象预报和对太空其他星球的研究等方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
3.2生物医学工程
数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广泛，除了CT成像技术之外，还有对医学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，还广泛应用于X射线图像、超声波图像、心电图分析、立体定向放射治疗、红外热成像等医学诊断方面。
3.3通信工程
当前通信技术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，其中以图像通信最为复杂和困难，因为图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。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。因此从一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。
3.4工业和工程
如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类、印制电路板的瑕疵检查、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、在有毒或放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态、先进设计和制造技术中采用的工业视觉等。
3.5军事和公安
在军事方面，图像处理和识别主要用于导弹的精确制导、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；在公共安全方面，主要用于刑事图像的判读分析、指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原，以及交通监控或事故分析等。
3.6文化艺术
目前這类应用包括电视或电影画面的数字编辑和处理、动画的制作、电子游戏的设计、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。
4.总结
在当今世界大发展、大繁荣的背景下，人们的生活变得更加科技化、信息化、智能化。可以说数字图像处理技术在很多领域发挥着不可替代的作用，为国民经济的发展和人民生活水平的提高做出了巨大的贡献。但是我国的数字图像处理技术的水平还不算高，其应用领域还有待扩展。在人工智能技术发展的背景下，数字图像处理技术仍需要不断的加强研究创新，向着高速、实时化、智能化和标准化方向发展。
参考文献：
1）赵秦川. 数字图像处理技术与应用探讨[J]. 科技与创新，2018（04）：147-148.
2）朱睿.数字图像处理技术现状与展望[J]. 中国科技博览. 2011（14）.
3）郑李强.数字图像处理技术的发展及应用[J].电脑知识与技术，2018，14（02）：169-171.
关键词：数字图像 图像处理 应用与发展
1.数字图像处理的发展概况
数字图像处理作为门学科大约形成于20世纪60年代初期。首次获得实际成功应用的是1964年美国宇航局喷气推进实验室对航天探测器“徘徊者7号”发回的月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并成功地绘制出月球表面地图。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图，为人类登月壮举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的发展。
20世纪60年代到70年代，离散数学的创立和完善，使数字图像处理技术得到迅猛发展。这一时期，数字图像处理取得的另一个巨大成绩是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师 Hounsfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置。1975年EMI公司又成功研制出可扫描全身的CT装置。1979年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖。
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，人们已经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的功能来理解外部世界，其中代表性的成果是20世纪70年代末Marr提出的视觉计算理论，该理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
2.数字图像处理的研究范畴
图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。因此，数字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多领域的学者研究图像的有效工具。
2.1图像处理
图像处理着重强调在图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程，属于底层的操作。它主要在像素级进行处理，处理的数据量非常大。图像处理主要指对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码，以减少所需存储空间或传输时间。它以人为最终的信息接收者，主要目的是改善图像的质量。主要研究内容包括图像变换、编码压缩、增强和复原、分割等。
2.2图像分析
图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。它以机器为对象，目的是使机器或计算机能自动识别目标。图像分析主要研究用自动或半自动装置和系统，常依靠某种知识来说明景物中物体与物体、物体与背景之间的关系。目前，人工智能技术正在被越来越普遍地应用于图像分析系统中，进行各层次控制和有效地访问知识库。图像分析的内容包括特征提取、符号描述、目标检测、景物匹配和识别等。它是一个从图像到数据的过程，可以看作是中层处理。
2.3图像理解
利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统的功能来理解外部世界，被称为图像理解或计算机视觉，有时也叫做景物理解。图像理解是由模式识别发展起来的。图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。如果说图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，那么图像理解在一定程度上则是以客观世界为中心，并借助知识、经验来把握和解释整个客观世界。因此图像理解是高层操作，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
3.数字图像处理的应用
3.1航天和航空技术
数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面提到的，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。此外，在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划、气象预报和对太空其他星球的研究等方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
3.2生物医学工程
数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广泛，除了CT成像技术之外，还有对医学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，还广泛应用于X射线图像、超声波图像、心电图分析、立体定向放射治疗、红外热成像等医学诊断方面。
3.3通信工程
当前通信技术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，其中以图像通信最为复杂和困难，因为图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。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。因此从一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。
3.4工业和工程
如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类、印制电路板的瑕疵检查、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、在有毒或放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态、先进设计和制造技术中采用的工业视觉等。
3.5军事和公安
在军事方面，图像处理和识别主要用于导弹的精确制导、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；在公共安全方面，主要用于刑事图像的判读分析、指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原，以及交通监控或事故分析等。
3.6文化艺术
目前這类应用包括电视或电影画面的数字编辑和处理、动画的制作、电子游戏的设计、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。
4.总结
在当今世界大发展、大繁荣的背景下，人们的生活变得更加科技化、信息化、智能化。可以说数字图像处理技术在很多领域发挥着不可替代的作用，为国民经济的发展和人民生活水平的提高做出了巨大的贡献。但是我国的数字图像处理技术的水平还不算高，其应用领域还有待扩展。在人工智能技术发展的背景下，数字图像处理技术仍需要不断的加强研究创新，向着高速、实时化、智能化和标准化方向发展。
参考文献：
1）赵秦川. 数字图像处理技术与应用探讨[J]. 科技与创新，2018（04）：147-148.
2）朱睿.数字图像处理技术现状与展望[J]. 中国科技博览. 2011（14）.
3）郑李强.数字图像处理技术的发展及应用[J].电脑知识与技术，2018，14（02）：169-171.