图像处理

图像处理应该是光电检测技术，机器视觉用的是光学摄像，图像的拍摄是把光学信号转换成电学信号，用软件对电学编码信号进行处理，我觉得应该是光电检测技术。

其实这个问题很简单 你可以去问问张儒良张老师啊 我来自贵州民族大学09信计阁下是谁 老实交代给满意答案啊

　　以下是我整理的人教版七年级信息技术下册《简单的图像处理》教案的内容，欢迎大家浏览参考。更多相关内容请关注教案栏目。 　　人教版七年级信息技术下册《简单的图像处理》教案一 　　【教学目标】 　　1、知识和技能： 　　①了解数字化图像的一般采集方法。 　　②能够使用简易和普及的图像处理工具对图像进行简单处理。 　　2、过程和方法： 　　①通过对生活中的图像采集实例的讨论，了解数字化图像的常用采集方法。 　　②能够根据信息呈现需求，选择适当的工具和途径，结合自身的审美经验对图像进行适当的调整、加工创作。 　　3、情感态度和价值观： 　　①感受应用信息技术处理效果图片的乐趣。 　　②使学生学会欣赏作品和正确评价自己的作品。 　　③培养学生自主探索新知、勇于尝试的精神。 　　【教学重点】 　　掌握对图像旋转和裁切等操作。 　　【教学难点】 　　探索对照片进行镜头光晕、球面化扭曲等滤镜效果的设置 　　【教学环境】 　　计算机多媒体网络电子教室u200b 　　教学环节u200b 　　创设情景引入主题u200b 　　导入：展示几张通过图片处理软件处理过的图像作品。 　　展示未处理前的图像，两者进行比较。让学生体验图像处理来我们带来的妙处。u200b 　　课堂讲解几个基本概念u200b 　　教师：“在学习图像处理之前我们先来认识几个基本的图像概念。” 　　一些基本的概念：教师详细讲解 　　1、分辨率(分辨率计算方法) 　　2、位图和矢量图(位图：特点、需要的存储空间;矢量图：特点、放大后图像效果) 　　3、颜色：三原色模式(着重讲解黑色、白色、红色的表示方法) 　　4、图形与图像 　　图形与图像的区别 　　5、文件格式 　　常见的文件格式，其中JPG和GIF较常见 JPG和GIF的区别u200b 　　Photoshop的基本使用u200b 　　教师：“明白了图像中的几个基本概念，我们就来尝试着处理图像。” 　　引出photoshop这个软件。 　　教师具体讲解photoshop的常用工具的用途，以及常用滤镜和常用命令的使用。并具体演示一个的图像处理的实例。(该实例主要调节图片的亮度和对该图片的裁剪。) 　　布置课本P57的任务，让学生自主操作。u200b 　　学生自主操作u200b 　　教师巡视，并给有疑问的同学做详细的指导。 　　总结u200bu200b 　　这节课我们主要学习了几个图像中几个基本的概念：分辨率、位图和矢量图、颜色、图形和图像、文件格式和photoshop软件的基本使用。 　　人教版七年级信息技术下册《简单的图像处理》教案二 　　一、教学目标 　　1.知识与技能 　　了解图像大小尺寸及常用单位;知道进行选取时依照不同的需要选取不同的工具;知道图像羽化的设置;知道图像的缩放旋转及调整颜色的方法;掌握保存文件的不同后缀名的方法。 　　2.过程与方法 　　采用创设情景、任务驱动的教学法，将知识技能融合于生活任务中，创设能激发学生兴趣的任务情境。 　　采用简单合适的分组方法，在任务操作过程中融入合作交流的因子，倡导合作探究学习。 　　3.情感态度与价值观 　　引导学生能通过体验“创作之旅”的历程，培养学生全局思考问题的习惯，探求一般规律的意识。注重开放性思维及创造性思维能力的培养。培养学生合作、交流能力，并注重于学生良好的表达能力的养成。 激发学生的创作意识，使学生体验创作的乐趣。 　　二、学生分析 　　初中生在认知发展和社会性发展上都较小学生有了较大的提高，教学的重点应着重于学生掌握基础知识技能后的“个性化”塑造和长远意义上的信息素养能力的养成。 　　在学生心理方面，初中生好奇心重，喜欢动手尝试，但抽象思维和对知识的灵活应用能力相对较弱。前面学过文字处理有更强的直观性和趣味性，而本章节相对死板一些。教师想尽办法吸引学生的学习兴趣，让学生充分理解任务，理解具体的应用情境，符合初中学生的认知特点。 　　在教学内容方面着重于帮助学生理清概念，理顺思路，通过多种方法降低学习难度，简化操作过程。在设计中，通过创设“创作之旅”的情景、小组学习、教师个别辅导、自主学习，让学生在老师的引导下，通过自主探索来解决任务。从而达到一个知识重新建构的过程。 　　三、教材分析 　　1.本节的作用和地位 　　本节是photoshop第二节的教学内容，在整个章节中居于重要地位，利用素材创作出作品的思考过程，引导学生使用photoshop软件学习素材选取及处理技巧，让学生初步学会图像加工处理技能。 　　2.本节主要内容 　　本节主要是介绍新建文件、建立选区、图像羽化效果、图像的变换效果、调整图像颜色、保存文件。 　　3.重点难点分析 　　教学重点：建立选区，图像变换效果的不同操作方法及技巧。 　　教学难点：调整图像颜色。 　　4.课时要求：1课时 　　四、教学理念 　　通过小组合作的学习方式，降低个体学习的难度，对于技术水平较高的同学，教师鼓励其在分组内或分组之间充分发挥起技术应用特长，带动技术水平相对较低的同学，将学生的个体差异转变为教学资源，让学生在参与合作中互相学习并发挥自己的优势和特长，各有所得。本节从宣传画的欣赏激情，宣传画的制作步骤开始入手，对成品宣传画进行分析，利用创作之旅五个站点来贯穿学习素材的区域的选取、羽化、变换效果、调整颜色的优化处理等进行创作。 　　五、教学策略 　　通过创设学生实际生活需求情景──利用已经收集到的素材制作成宣传画，激发学生的学习兴趣，引出本节的学习任务。教师采取创设情景法、任务驱动法、合作探究等多种教学方法。学生以自主学习、自主探究、合作交流、合作学习和探究学生为主要的学习方式。 　　六、教学环境 　　1.多媒体网络电脑室。 　　2.多媒体网络教学软件。 　　3.photoshop、powerpoint。 　　七、教学过程 　　1.复习第一节，展示幻灯片第2张。 　　2.请欣赏创意广告图片，展示幻灯片第3张。 　　师：同学们我们刚才看到的广告作品，你想不想尝试呢? 　　学生回忆第一节课教学内容。 　　学生观看感受。 　　生回答。 　　复习photoshop软件的工具箱，为新课使用工具箱作准备。 　　创设现实情境，导入课题，激发学生的创作热情。 　　作品分解 　　揭示课题 　　1.展示创作的一般流程图。幻灯片第3张。 　　2.宣传画分解成二个素材，再利用素材去对应原始素材，揭示课题。 　　师：经过以上的分析，现在开始我们的创作之旅吧! 　　了解创作流程。 　　明确学习任务。 　　利用宣传画的分解揭示课题，让学生初步了解素材的选取。 　　自主探究合作学习 　　第一站 　　新建文件 　　师：在每做一个作品之前先要确定作品的尺寸大小，首先来到我们创作之旅的第一站“确定图像大小”。 　　师简介图像大小的尺寸单位及色彩模式。 　　任务：新建文件。 　　结合“教师操作录像”文件夹里的新建文件.exe和书本p11，完成任务。 　　自主学习，提高学生的自学能力。 　　体验成就感。 　　第二站 　　建立选区及羽化 　　师：新文件建好了，第一站顺利通过，现在进入我们创作之旅的第二站“素材的选取”。 　　任务：建立选区及羽化。利用素材选取出运动员和火炬。 　　教师示范演示介绍选区工具。适合于选取规则图像的矩形选框工具，适合于选取不规则图形的套索工具，适合于选取色彩单一或一致图像的工具魔棒工具。 　　以前后相邻的四人为一小组，完成的同学帮助有困难的同学。 　　教师巡视个别辅导。 　　学生根据不同的素材选取不同的选取工具进行操作。 　　学生操作，结合书本p12-14，完成任务(可以利用不同的素材来进行创作，也要参看相应的教师操作录像)。 　　小组合作。 　　发挥学生的自主性，培养学生的个性，注重开放性思维及创造性思维能力的培养。 　　合作学习，培养学生合作、交流能力。关注学习有困难的学生。以小组和教师个别辅导的方式，突出重点，降低学生学习的难度。 　　第三站 　　图像的变换操作 　　师：创作之旅第三站“素材的变换效果”。 　　任务：对所选取的运动员和火炬进行缩放、旋转等操作。 　　教师巡视个别辅导。 　　请学生说说操作中的技巧。 　　教师结合学生的表述进行小结。 　　结合教师操作录像及书本p14-16，完成任务(学生根据自己选取的素材进行变换操作)。 　　生说技巧。 　　充分展现学生独特的创作思想，给学生以发挥创新的机会。 　　关注不同层次的学生。 　　培养学生的表达能力，突出重点。 　　学生体验成就感，激励创作热情。 　　第四站 　　调整图像颜色 　　师：同学们，在前面一站中我们完成非常好，大家对比一下对于二个素材，是不是感觉到色彩不协调，那么进行我们的创作之旅第四站“素材的颜色调整”。 　　任务：对所选取的运动员和火炬进行亮度对比度、色彩进行调整。 　　以小组合作进行操作。 　　教师巡视个别辅导。 　　学生利用“曲线”、“色阶”、“色彩平衡”、“亮度/对比度”调整素材的颜色，完成任务。 　　小组合作。 　　充分展现学生独特的创作思想。 　　合作学习，培养学生合作、交流能力。关注学习有困难的学生。降低学习难度，有效地突破难点。 　　学生体验成就感，激励创作热情。 　　第五站 　　保存文件 　　师：创作之旅终点站“作品的保存”。 　　任务：保存文件。 　　师提醒学生注意保存的格式。 　　“需要再次进行修改的作品一定要以.psd的格式保存。作品已经定稿的可以选择保存为jpg或bmp格式。” 　　学生查看教师操作录像相关文件，结合书本p19自主练习。保存文档。 　　自主学习，提高学生的自学能力。 　　欣赏与评价 　　师：今天如果你是老师，你怎样评价一个作品? 　　请学生回答。 　　师汇总学生的评价标准。 　　提出评价标准(素材选区、变换角度的合理性，色彩过度是否和谐，作品的整体是否协调。) 　　小组评作品并上传一个优秀作品到教师机上。 　　观看优秀作品展。请学生点评作品的闪光点。 　　教师点评优秀作品。 　　师提问：在做此作品的过程中，你觉得有哪些地方是需要特别注意的?你觉得你的成功之处在什么地方? 　　生思考评价作品标准。 　　学生纷纷发表自己意见。 　　小组内评。 　　上传作品。 　　学生点评。 　　学生讲述制作过程中的注意事项。 　　让学生思考评价标准为今后学生的创作打下一定的基础。 　　本节是第二节，传统评价作品的方式对于学生来说费时费力。采取让学生思考评价标准的方式进行，可以减少时间，评价标准来源于学生，更有利于学生的使用，使学生在今后创作作品的过程中能进行自我评价。 　　加深学生对作品的认识。 　　学生总结出在做的过程中遇到的问题──选取不同的选区工具，增减选区等。 　　课堂小结 　　展示幻灯片第5张。 　　由原始素材合成为作品的过程。 　　回应引入，加深学生对创作流程的认识。培养学生全局思考问题的习惯。 　　九、学习评价 　　学生通过体验“创作之旅”的情景学习本节内容，学习的积极性高。对于创作作品有了初步的认识，消除了部分学生对于创作的恐惧心理，激发了学生的学习兴趣，培养了学生对于全局思考问问题的习惯。学生通过自主学习、合作学习，学生的自主学习的能力、合作交流能力得到提高。 　　十、教学反思 　　本节通过创设情景，任务驱动的教学方式进行教学，始终关注着学生的兴趣。组织不同的运动员和火炬的素材，让学生充分发挥自己自主性，选取不同的素材进行创作。不同的素材，使用的选取方法、变换效果、图像颜色调整的方法就不相同，给学生以发挥创新的机会。学生通过“创作之旅”的每一站，每个小任务的完成来体验一个又一个的成就感。课堂气氛融洽，师生共同构建平等、和谐的教学环境。

一般用MATLAB软件进行仿真，学校的话可能做一些小项目时候会用到相关的理论，学校一般不会安排相关实验，都是布置一些仿真。 数字信号处理和数字图像处理在工程中应用广泛，数字图像处理是数字信号处理的一个分支。我之前有做过一些项目需要用到数字信号处理的知识。比如之前做过的一个三导联心电图仪，主控芯片是Crotex-M3系列的STM32，对心电信号进行处理比如IIR陷波器和SG post filter，这些滤波器需要先用matlab进行仿真，确保算法无误，再进行翻译成C代码烧录到单片机中。 还有很多应用，数字图像处理在相机领域的应用，等等

基于图像处理的轴类零件尺寸检测技术研究及其精度分析黄杰贤 【摘要】： 据不完全统计,我国年产轴类零件的总量在10亿件左右,需要测量尺寸的约占70%。就目前国内许多制造业对零件的尺寸检测而言,其检测工作还停留在单纯人工视觉或人工视觉与机械量具、光学仪器相结合对产品进行人工抽检的阶段[1]。人工检测往往存在:效率低、可靠性差、检测精度不高、成本高、容易出错等弊端。它已经不适合现代工业企业发展的要求。采用基于图像检测的尺寸检测方法,不仅可以避免人工检测的缺点,而且能实现对加工零件在线、快速、准确和非接触的自动化检测,而目前基于CCD对轴类零件检测的研究工作中,还存在着检测精度不高。检测数据不够稳定等问题。 本研究课题结合学科发展趋势和实际应用需求,在参考大量文献和剖析工业领域的CCD数据采集系统的基础上,着眼于研究基于图象处理的轴类零件尺寸高精度检测技术,本文主要进行以下几个方面的工作: (1)采用Prewitt算子完成对图像边缘初步定位,在此基础上,通过对图像边缘灰度变化的离散值作最小二乘曲线拟合,并对该拟合曲线求极值,得到边缘的精确位置 (2)为了减少干扰对测量值的影响,采用误差数据处理方法筛选出有一定精度的检测数据,然后对这些检测数据求平均值,获得稳定的检测数据。 (3)针对线阵CCD在高精度检测的过程中,因镜头畸变等原因产生误差的问题,提出了用已知的多尺寸轴类零件为参照物,建立误差畸变校正模型,对检测值进行畸变校正,实现高精度检测 【关键词】：线阵CCD 图像处理 最小二乘曲线拟合 误差理论 畸变校正 【学位授予单位】：广东工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2008【分类号】：TP391.41【DOI】：CNKI:CDMD:2.2008.083647【目录】： 摘要4-5Abstract5-6目录6-9Content9-12第一章 绪论12-161.1 课题研究的意义12-131.1.1 测量技术的重要性121.1.2 国内测量技术的现状及其弊端12-131.1.3 本课题研究的意义131.2 基于图像处理的轴类零件尺寸检测技术的研究现状及其发展趋势13-151.2.1 国内情况13-141.2.2 国外情况141.2.3 国内外基于CCD尺寸检测技术发展的趋势14-151.3 论文的主要研究内容151.4 本章小结15-16第二章 图像测量系统硬件设计16-222.1 系统组成162.2 精密机械位移扫描控制系统16-172.3 线阵CCD摄像机17-182.4 光学照明系统18-192.5 图像采集系统19-202.6 装夹工作台的设计202.7 计算机及处理软件20-212.8 本章小结21-22第三章 基于图象处理的轴类零件边缘的精确定位22-343.1 图像处理原理22-253.1.1 数字图像处理的目的223.1.2 数字图像处理主要研究的内容22-243.1.3 数字图像处理的优点24-253.2 轴类零件边缘的边缘检测25-273.3 零件边缘的精确定位27-333.3.1 最小二乘曲线拟合的概念27-303.3.2 用多项式进行最小二乘曲线拟合30-313.3.3 基于曲线拟合的边缘精确定位31-333.4 本章小节33-34第四章 误差数据处理34-424.1 一维正态分布34-364.2 偶然误差的规律性36-394.2.1 偶然误差36-374.2.2 偶然误差的分析37-394.3 边缘检测数据误差处理39-414.4 本章小结41-42第五章 畸变校正42-495.1 畸变的产生425.2 畸变校正的基本原理42-435.3 畸变校正的具体方法43-465.3.1 检测参照物图像的边缘43-455.3.2 畸变补偿函数的建立45-465.4 检验畸变校正函数465.5 检验实验结果46-485.6 本章小节48-49第六章 软件设计49-526.1 软件设计496.2 界面设计与功能说明49-516.3 本章小结51-52第七章 尺寸检测实验结果与数据分析52-567.1 多阶梯轴测量结果52-547.1.1 测量数据52-547.1.2 测量结果分析547.2 误差与精度分析54-557.3 本章小结55-56总结与展望56-58参考文献58-61攻读学位期间发表的论文61-62致谢62 下载全文 更多同类文献 CAJ格式全文 (如何获取全文？ 欢迎：购买知网卡、在线咨询) CAJViewer阅读器支持CAJ,PDF文件格式

单片机

我个人觉得，数字信号处理和数字图像处理是针对具体的应用领域做基础知识学习。而你说的压缩感知是一种高于具体应用领域的智能算法，压缩感知可以用于数字信号方面，同样也可以应用与数字图像处理。确切的说数字信号处理包含了数字图像处理，只是数字图像处理后来发展了跟多深入的知识，所以又把其独立成一门课程。比如Mallat的《信号处理的小波导引:稀疏方法(原书第3版)》这本书上的内容，就大部分说的应用时数字图像。总之，数字信号处理、数字图像处理肯定是要学的，否则你学了压缩感知也不知道用在什么领域，要具体学习压缩感知方面的知识，再去看看IEEE里的一些论文还有一些博士论文。

　　数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。　　1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究　　2、数字图像处理与识别系统的开发　　3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究　　4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究　　5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究　　6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究　　7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用　　8、基于MATLAB的X光图像处理方法　　9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究　　10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用　　11、基于图像处理的检测系统的研究与设计　　12、基于DSP的图像处理系统的设计　　13、医学超声图像处理研究　　14、基于DSP的视频图像处理系统设计　　15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

电子信息工程数字图像处理专业的学生会学到，也是必须学的，难度是有的

建议先学一下openCV，实践一下数字图像处理的工程实践

1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

数字图像处理，MATLAB，可好 ，

我想，有没有前途，终归是人的问题

我和你是一个专业的，我考得是自动化，你这个专业我同学考了，可能学校有别，他在那儿研究的是一种测控技术，智能识别好像，主要是软件方面的，听说工资待遇不是很好，说真的既然他能做那个，也能做我的，电厂的自动化，工资还是不错的。考研不也是为了找工作嘛！我同事说我我说话直，可能是吧，我是非常认真的，也是非常实际的，自动化电厂这块当真不累，三门课学到家就好！以后培训啥的很轻松。这是我对你这个问题的回答，希望对你有所帮助。你还得好好打听一下你要报考的那个院校这方面都是研究什么的，与现阶段实际应用联系怎样，我在这儿说啥都没用，你做到这点是最最重要的。

1、AdobePhotoshop AdobePhotoshop，简称“PS”，是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。ps有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。2、美图秀秀美图秀秀是2008年10月8日由厦门美图科技有限公司研发、推出的一款免费图片处理的软件，有iPhone版、Android版、PC版、WindowsPhone版、iPad版及网页版，致力于为全球用户提供专业智能的拍照、修图服务。美图秀秀的图片特效、美容、拼图、场景、边框、饰品等功能，可以1分钟做出影楼级照片，还能一键分享到新浪微博、人人网、QQ空间等。3、光影魔术手款针对图像画质进行改善提升及效果处理的软件；简单、易用，不需要任何专业的图像技术，就可以制作出专业胶片摄影的色彩效果，其具有许多独特之处，如反转片效果、黑白效果、数码补光、冲版排版等‘"。且其批量处理功能非常强大，是摄影作品后期处理、图片快速美容、数码照片冲印整理时必备的图像处理软件，能够满足绝大部分人照片后期处理的需要。/iknow-pic.cdn.bcebos.com/9358d109b3de9c822b3b53c56281800a19d8431a"target="_blank"title="点击查看大图"class="ikqb_img_alink">/iknow-pic.cdn.bcebos.com/9358d109b3de9c822b3b53c56281800a19d8431a?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_600%2Ch_800%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85%2Fformat%2Cf_auto"esrc="https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/9358d109b3de9c822b3b53c56281800a19d8431a"/>4、海报工厂海报工厂是一款专门用于图片设计、美化、拼接、制作的APP软件，海报工厂于2014年7月24日推出公测上市，由美图秀秀官方和数十位国内外知名设计师倾心打造。款款都带范儿。里面拥有杂志封面、电影海报、美食菜单、旅行日志等最潮海报元素，一秒打造视觉大片。5、PhotoPos（图形编辑器）一款先进的图片和CG编辑工具,支持多种图片格式、支持扫描仪和数码相机、包括图像增强和编辑工具、Rich文本工具、支持特效、层和蒙版、支持纹理、支持脚本和批量操作.PhotoPosPro是一款高性能的数字图像处理、浏览软件.具有图层、遮罩、脚本、批处理等高级特性.支持大多数扫描仪、数码相机。参考资料来源：/baike.baidu.com/item/Photo%20Pos%20Pro/17470332?fr=aladdin"target="_blank"title="百度百科-图形编辑器">百度百科-图形编辑器/baike.baidu.com/item/%E7%BE%8E%E5%9B%BE%E7%A7%80%E7%A7%80/8853342?fr=aladdin"target="_blank"title="百度百科-美图秀秀">百度百科-美图秀秀/baike.baidu.com/item/%E5%85%89%E5%BD%B1%E9%AD%94%E6%9C%AF%E6%89%8B/10005173?fr=aladdin"target="_blank"title="百度百科-光影魔术手">百度百科-光影魔术手/baike.baidu.com/item/Adobe%20Photoshop"target="_blank"title="百度百科-AdobePhotoshop">百度百科-AdobePhotoshop/baike.baidu.com/item/%E6%B5%B7%E6%8A%A5%E5%B7%A5%E5%8E%82/15091805"target="_blank"title="百度百科-海报工厂">百度百科-海报工厂

单单识别 √和× 还是很容的吧…………

个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。搜索方向基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。医学图像方向目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争，来头都不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心，simens的在上海和深圳，GE和柯达都在上海，飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开发的市场，而一套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以在这些地方的待遇都还可以，前景也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞计算机视觉和模式识别方向我没去调研过有哪些公司在做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。上海法视特位于上海张江高科技园区，在视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道两个公司：大恒和凌云，都是以图像作为研发的主体。视频方向一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的还不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。我所知道的两个公司：诺基亚和pixelworks其他其实一般来说，只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。比方说一个成像设备，在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理，存储时需要对图像进行压缩，成像之后需要对图像内容进行自动分析，这些内容都是图像处理的范畴。下面列举一些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司：上海豪威集成电路有限公司（[url][/url]）中芯微摩托罗拉上海研究院威盛（VIA）松下索尼清华同方三星所有与图像（静止或者运动图像）有关的公司都是一种选择。比如数码相机、显微镜成像、超声成像、工业机器人控制、显示器、电视、遥感等等，都可以作为求职方向。要求：1、外语。如果进外企，外语的重要性不言而喻。一般外企的第一轮面试都是英语口语面试。2、编程。这方面尤以C＋＋为重，很多公司的笔试都是考c＋＋知识。3、专业水平。如果要找专业相关的工作，研究生期间的研究经历和发表的论文就显的比较重要。4、知识面的宽度。我觉得在研究生期间，除了做好自己的研究方向之外，扩宽一下知识面也有很大的帮助，当然这个知识面指的是图像处理、计算机视觉和模式识别，知识面越宽，就业时的选择就会越多。图像处理方向毕业的就业面非常广，而且待遇在应届生应该是中上等。其实还是一句话，能力决定一切。只要研究生三年没有白过，根本不愁找不到好工作。祝所有正在读研或者即将读研的朋友将来都能有一份满意的工作

数字信号处理的范畴太大了，凡是数字信号都需要被处理，比如调制解调，或者是运算加密解密啊什么的，反正是处理嘛……按照需要走 数字图像处理，这个大家应该不陌生，比如大片《2012》中的特技，不就是应用图像处理技术的么？有时候你ps一张照片，也是数字图像处理。这个范畴也是不小的，比如图像去噪点，修正颜色，等等麻烦采纳，谢谢!

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。目录[隐藏] * 1 解决方案 * 2 常用的信号处理技术 o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念 o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念 * 3 典型问题 * 4 应用 * 5 相关相近领域 * 6 参见[编辑] 解决方案几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。[编辑] 常用的信号处理技术大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念 * 分辨率(Image resolution|Resolution) * 动态范围(Dynamic range) * 带宽(Bandwidth) * 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering) * 微分算子(Differential operators) * 边缘检测(Edge detection) * Domain modulation * 降噪(Noise reduction)[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念 * 连通性(Connectedness|Connectivity) * 旋转不变性(Rotational invariance)[编辑] 典型问题 * 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。 * 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。 * 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。 * 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。 * 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。 * 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。 * 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。 * 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。 * 图像增强（image enhancement）： * 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。 * 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。[编辑] 应用 * 摄影及印刷 (Photography and printing) * 卫星图像处理 (Satellite image processing) * 医学图像处理 (Medical image processing) * 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification) * 显微图像处理 (Microscope image processing) * 汽车障碍识别 (Car barrier detection)[编辑] 相关相近领域 * 分类（Classification） * 特征提取（Feature extraction） * 模式识别（Pattern recognition） * 投影（Projection） * 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis） * 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

数字图像处理技术产业的经济效益非常高。数字图像处理技术是目前计算机游戏，电影制作。医疗，监控分析及机械视觉的基础。必将会有更大发展。

模式识别的应用领域很广在生物学中，识别染色体对遗传学的研究很有价值，识别细胞已成功地用于研究人体血细胞在医学中，心电图、脑电图、各种内脏器官的各个透视平面图的识别与分析，能准确地找出疾病部位，是诊断疾病的重要手段在遥感技术中，通过人造地球卫星遥感图像的处理与识别，可以研究地球的资源和探矿，防范水灾、地震及海洋污染等自然灾害，进行农作物品种调查和产量估算，进行森林资源调查，以及军事情报等工作在公安侦缉中，利用图形处理及识别（如指纹、脚印、掌纹、外貌及各种痕迹的识别）可以协助破案工作在语言学中，文字识别已经应用到文字翻译、文献检索、邮件自动分检等方面，而语音识别可以应用到声控计算机中，使人不用键盘输入命令、直接通过说话来操作计算机

机器视觉检测可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测），相关问题可咨询美国TEO迪奥科技专业从事机器视觉的研发与生产。

液体中如果有杂质或者有颗粒，那么该杂质或者颗粒会随着液体流动，在一定情况下，其流动速度与液体流动速度相同。用数字图像处理技术配合计时器，不断拍摄流体的图像，然后通过识别技术，得到其他某个杂质颗粒的移动距离，将其除以时间，即可得到液体流动速度，再将其转换为单位之间流量即可。另一种方法是将液体进行拍摄，在不同距离上拍摄多个图像，然后通过分析多张图片的相关性，得到液体流动速度。

“红眼”现象的产生是由于闪光灯的闪光轴与镜头的光轴距离过近，在外界光线很暗的条件下，人的瞳孔会相应变大，当闪光灯的闪光透过瞳孔照在眼底时，密密麻麻的微细血管在灯光照应下，显现出鲜艳的红色所反射回来，在眼睛上形象“红点”的自然现象，就是“红眼”。以Photoshop cc2014软件为例 去除人像红眼的方法是：1、打开ps软件，“文件--打开”，打开一张要处理的图片，复制图层；2、用“椭圆形选框工具”选定红眼区域，ctrl+j复制粘贴；3、打开“图像--调整--去色”；4、新建图层，用“画笔工具”，调整笔刷大小，在红眼处点击；5、改“图层模式”为“正片叠底”，完成。

不需要的。

《Visual C++数字图像处理技术详解》以数字图像处理技术为主线，全面地介绍在Visual C++环境下进行数字图像处理程序设计的方法。内容涵盖了数字图像的变换、增强、复原、重建、形态学处理、分割、匹配、压缩编码、特效处理等，各种方法均给出基本原理、典型算法、Visual C++源码及综合应用案例。同时，《Visual C++数字图像处理技术详解》还介绍了Visual C++与VTK、OpenCV和MATLAB等开发平台相结合进行数字图像处理的程序设计技术。《Visual C++数字图像处理技术详解》内容全面，讲解深入浅出，层次分明，注重知识的系统性、针对性和先进性，注重理论结合实践，培养工程应用能力。另外，《Visual C++数字图像处理技术详解》配套光盘中有综合实例的完整源程序，便于学习和在实际开发中使用。《Visual C++数字图像处理技术详解》适合作为数字图像处理与分析、计算机视觉和多媒体信息处理等相关领域的研究人员、工程技术人员、教师和学生的技术参考手册，也适合作为数字图像处理程序设计初学者的教材。Visual C++数字图像处理典型案例详解》以Visual C++数字图像处理技术为主线，结合典型的图像系统开发案例，按照从理论、设计到实现的过程进行剖析讲解。案例从应用角度涉及娱乐、文化、医疗、交通、遥感、安防、司法等多个典型应用领域，从技术角度涉及数字图像的文件读写、显示、编辑、滤镜增效、压缩编解码、几何变换、灰度变换、色彩空间变换、特征变换、增强、分割、复原、配准、检索、重建、形态学处理、运动目标检测、跟踪、识别等，几乎涵盖了数字图像处理的整个技术领域及部分模式识别内容，同时还介绍了OpenCV和VTK等开发环境及其与Visual C++联合开发的实用技术。在每个案例的最后，还与读者分享了开发经验。本书配有书中全部案例的完整源程序，便于读者学习和在实际开发中使用。

数字图像处理是一门新兴学科，与计算机应用、计算机视觉、模式识别以及机器学习等有密切联系，可以看作是二维信号处理。一般大学选修课里包括数字图像采集、显示、保存，空间域图像处理，频域图像处理，图像增强、压缩、复原等技术。

前言第一篇 数字图像处理编程基础第1章 Visual C++图像处理基础1.1 visual C++概述1.2 数字图像处理的研究内容及应用领域1.3 颜色模式和调色板1.3.1 颜色模式1.3.2 Windows调色板1.4 数字图像文件格式1.4.1 BMP文件格式1.4.2 其他文件格式1.5 使用visual C++处理数字图像的基本方法1.5.1 使用GDI+处理数字图像1.5.2 使用DIB处理数字图像1.5.3 使用自定义类CDib处理数字图像1.6 综合实例——图像浏览器1.7 实践拓展第二篇 数字图像处理核心技术第2章 图像几何变换2.1 图像位置变换2.1.1 图像平移2.1.2 图像旋转2.1.3 图像镜像2.1.4 图像转置2.2 图像尺度变换2.2.1 图像缩放2.2.2 插值算法2.3 综合实例——魔镜2.4 实践拓展第3章 图像正交变换3.1 基本正交变换3.1.1 离散傅里叶变换3.1.2 离散余弦变换3.1.3 离散沃尔什变换3.2 特征变换3.2.1 K－L变换3.2.2 SVD变换3.2.3 小波变换3.3 综合实例——特征提取3.4 实践拓展第4章 图像增强4.1 灰度变换增强4.1.1 线性灰度增强4.1.2 分段线性灰度增强4.1.3 非线性灰度增强4.2 直方图增强4.2.1 直方图统计4.2.2 直方图均衡化4.2.3 直方图规定化4.3 图像平滑4.3.1 邻域平均法4.3.2 加权平均法4.3.3 选择式掩膜平滑4.3.4 中值滤波法4.4 图像锐化4.4.1 梯度锐化4.4.2 拉普拉斯掩膜锐化4.5 频域增强4.5.1 低通滤波4.5.2 高通滤波4.5.3 带阻滤波4.5.4 同态滤波4.6 彩色增强4.6.1 真彩色增强4.6.2 假彩色增强4.6.3 伪彩色增强4.7 综合实例——照片处理器4.8 实践拓展第5章 图像复原5.1 图像退化模型5.2 线性复原5.2.1 无约束逆滤波5.2.2 有约束维纳滤波5.2.3 有约束最小平方滤波5.2.4 运动模糊图像复原5.3 非线性复原5.3.1 最大后验复原5.3.2 最大熵复原5.3.3 投影复原5.4 盲目复原与几何复原5.4.1 盲目图像复原5.4.2 图像几何畸变的校正5.5 综合实例——模糊照片复原5.6 实践拓展第6章 图像重建6.1 图像重建与可视化工具VTK6.1.1 图像重建6.1.2 可视化工具VTK6.2 VTK的安装与配置6.2.1 安装前的准备6.2.2 开始实施安装6.2.3 Visual Studio 2005环境的配置6.2.4 测试开发环境6.3 传统重建算法6.3.1 傅里叶反投影重建6.3.2 卷积反投影重建6.3.3 代数重建6.3.4 超分辨率重建6.4 三维重建数据可视化6.4.1 三维图像的面绘制6.4.2 三维图像的体绘制6.5 综合实例——CT图像重建6.6 实践拓展第7章 形态学处理7.1 形态学基本概念7.2 二值图像形态学处理7.2.1 图像腐蚀7.2.2 图像膨胀7.2 -3开运算和闭运算7.2.4 击中击不中变换7.2.5 骨架提取7.3 灰度图像形态学处理7.3.1 灰值腐蚀和膨胀7.3.2 灰值开运算和闭运算7.3.3 灰值形态学梯度7.3.4 Top-Hat变换7.4 综合实例——白细胞检测7.5 实践拓展第8章 图像分割8.1 边缘检测法8.1.1 Roberts算子8.1.2 Sobel算子8.1.3 Prewitt算子8.1.4 Krisch算子8.1.5 Laplacian算子8.1.6 Gauss-Laplacian算子8.2 阈值分割法8.2.1 最大方差阈值分割8.2.2 自适应阈值分割8.3 边界分割法8.3.1 轮廓提取8.3.2 边界跟踪8.4 其他分割法8.4.1 区域生长法8.4.2 彩色分割法8.4.3 分水岭分割法8.4.4 水平集分割法8.5 综合实例——指纹提取8.6 实践拓展第9章 图像匹配9.1 基于像素的匹配9.1.1 归一化积相关灰度匹配9.1.2 序贯相似性检测法匹配9.2 基于特征的匹配9.2.1 不变矩匹配法9.2.2 距离变换匹配法9.2.3 最小均方误差匹配法9.3 综合实例——遥感图像匹配9.4 实践拓展第三篇 数字图像媒体处理技术第10章 图像压缩编码10.1 无损压缩10.1.1 Huffman编码10.1.2 Shannon-Fano编码10.1.3 算术编码10.1.4 游程编码10.1.5 线性预测编码10.1.6 位平面编码10.2 有损压缩10.2.1 有损预测编码10.2.2 变换编码10.3 JPEG 2000编码10.3.1 JPEG 2000概述10.3.2 JPEG 2000编码过程10.3.3 JPEG 2000图像压缩码流格式10.4 综合实例——图像编码解码器10.5 实践拓展第11章 图像特效11.1 显示特效11.1.1 扫描特效11.1.2 移动特效11.1.3 百叶窗特效11.1.4 栅条特效11.1.5 马赛克特效11.1.6 雨滴特效11.2 滤镜效果11.2.1 底片效果11.2.2 雕刻效果11.2.3 黑白效果11.2.4 雾化效果11.2.5 素描效果11.3 综合实例——图像特效编辑器11.4 实践拓展第四篇 数字图像编程高级应用第12章 Visual C++结合Open CV编程12.1 OpenCV概述12.2 OpenCV编程环境12.2.1 OpenCV的获取12.2.2 0penCV的安装和Visual C++的配置12.3 OpenCV编程基础12.3.1 OpenCV编程规范12.3.2 0penCV基础数据结构12.3.3 OpenCV动态数据结构12.3.4 OpenCV常用函数12.3.5 在Vsual C++环境下使用OpenCV12.4 综合实例——人脸检测12.5 实践拓展第13章 Visual C++结合MATLAB编程13.1 MATLAB概述13.2 MATLAB图像处理13.2.1 MATLAB程序设计基础13.2.2 MAⅡAB图像处理工具箱13.2.3 Simulink视频和图像处理模块13.3 在Visual C++中调用MATLAB13.3.1 使用MATLAB引擎13.3.2 使用MATLAB编译器13.3.3 使用MATCOM13.3.4 在VC中调用Simulink模型13.4 综合实例-运动物体跟踪13.5 实践拓展第14章 车牌识别系统综合应用14.1 车牌识别系统概述14.2 车牌识别系统架构14.2.1 系统硬件平台14.2.2 系统软件平台14.3 车牌定位14.3.1 车辆图像采集与预处理14.3.2 车牌区域定位14.4 字符分割14.4.1 图像二值化14.4.2 倾斜校正14.4.3 分割字符14.5 车牌识别14.5.1 字符特征提取14.5.2 分类器设计14.5.3 字符识别14.6 实践拓展参考文献

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理[9]，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。中国物联网校企联盟认为图像处理将会是物联网产业发展的重要支柱之一，它的具体应用是指纹识别技术。

1. 计算机图像处理的定义广义的来说，计算机图像处理（Computer Image Processing）泛指一切利用计算机来进行与图像相关的过程、技术或系统，它与各个领域都有很深的交叉与渗透。例如，工业生产、生物医学、智能监控、虚拟现实、生活娱乐等等。计算机图像处理包括：对数字图像的处理、对数字图像的分析与理解、结合传感设备对实际事物的数字化图像采集，以及对图像处理结果的数字化表达等等。2. 计算机图像处理的具体内容（1） 数字图像处理计算机是一种数字化的处理设备，因此经典的计算机图像处理主要是指数字图像处理（Digital　Image Processing），这其中包括图像的空间域处理、频域处理、复原处理、压缩处理、形态学处理、分割处理等等。计算机所要完成的工作，是运行相关的程序，以便得到所需要的图像处理结果，常用的编程语言包括C、Matlab等等。此外，像IPP、OpenCV、MTL这样的函数库，包含了许多经典、高效的图像处理模块，为开发人员带来了不少的便利。而像Photoshop这样的商用软件，则是将计算机图像处理的复杂算法，做成了友好的用户界面，为摄影爱好者、广告设计师等注重应用的人群，提供了一个简单易用的平台。可见计算机图像处理技术的应用之广！一般说来，数字图像处理技术主要应用在对图像的预处理层面上。（2） 模式识别(Pattern Recognition, PR)与计算机视觉(Computer Vision, CV)除了对图像本身进行基本的改善之外，我们还可以利用计算机图像处理技术，来挖掘出图像内部更深层次上的信息，以达到更为广泛的应用目的。例如，识别、监控、分析、预测等等。现实生活中，我们所接触到的文字识别、人脸识别、智能监控、智能交通、邮件自动快速分拣、工业非接触在线检测等等，都是基于计算机图像处理技术，以及相关的理论知识来实现的。在这个领域中，人们利用采集到的图像，和计算机强大的处理能力，来实现计算机的智能化与视觉能力，让计算机逐步成为生活、生产中提高效率的关键手段之一；同时，它也能够完成许多以往人们不可能完成的任务，从根本上改变了人们的生活方式与理念。（3） 虚拟现实与多媒体虚拟现实(Virtual Reality, VR)作为一个当今热点的研究领域，它的建立与发展在很大程度上都离不开计算机图像处理技术的发展。它通过这门技术，用数字化的形式为人们展现出了不一样的结果。例如，3D电影为人们带来了视觉上的冲击，CT、PET的三维重建技术为医生的诊断带来了更加可靠的依据，三维场景模拟则为研究人员提供了更为丰富的研究素材与表现形式等等。除此之外，计算机图像处理技术又与多媒体技术、通信技术的发展紧密结合。随处可见的移动电视、如火如荼的视频通话、蓬勃发展的高清数字电视等等，都与计算机图像处理技术息息相关，无时无刻不在深深地影响着人们的生活。3. 计算机图像处理的前景作为当今科研领域最为活跃的一个方向来讲，计算机图像处理以其独特的魅力、广泛的应用，吸引了许多国内外科研单位和企业的关注。例如，清华大学电子工程系智能图文信息处理研究室研发的“TH-OCR”文字识别系统，微软公司、英特尔公司联合研制的“数字家庭”平台等等，都是计算机图像处理应用的经典案例；同时，还有数不胜数的产品正处于研发阶段，或是批量生产阶段，等待着掀起下一轮的“技术狂潮”。因此，我们完全有理由相信，计算机图像处理技术终将会对我们的生活、工作、学习、娱乐等各方面，带来深刻而长远的影响！

本文介绍数字图像处理技术的几个常见术语，对其含义进行简单介绍。方法/步骤1、图像增强图像增强是为了提高图像的质量，提高图像的清晰度等。它是按照特定的要求突出图像中某一部分的信息，同时削弱或去除某些不需要的信息处理方法。其主要目的是为了使处理过后的图像对某种应用来说更加的适用。直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理及彩色处理技术等是目前图像增强的方法。2595如何写论文，怎样写论文2、图像复原图像复原与图像增强的目的是相同的，都是为了提高图像的质量。不同的是，图像增强是在原有的画质上进行提高，而图像复原则是在质量下降的图像中对其进行图像的恢复。利用消除或减少图像的模糊、图像的烦扰和噪声等，尽可能的获得原来真实的图像。要想对图像进行复原首先要弄清楚图像退化的原因，分析引起退化的因素，建立相应的数学模型，用相适应方法来对图像进行复原。3、图像编码图像编码压缩技术是为了在保证图像质量的前提下，对图像进行压缩。如果不对图像数据进行压缩的话，计算机的处理速度等都会受到影响。会产生很多不匹配，使得矛盾无法缓解。如果将图像信号压缩的话，将对图像的传输和存储十分有利。在现有硬件设施条件下，对图像信号本身进行压缩是解决矛盾和不匹配的出路。利用压缩技术可以减少图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。4、图像识别图像识别属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理后，进行图像分割和特征的提取，从而进行判决分类。统计模式分类和结构模式分类是常用的模式识别方法。5、图像分割图像分割是图像处理中最关键的技术之一。常用的分割方法分别是基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法。基于区域的分割方法顾名思义就是将图像分割成若干不重叠的区域，各区域内存在着某种相似性，使得各区域内的相似性大于区域间特征的相似性。基于边缘的分割方法则是首先检验出图像的局部存在间断，然后将间断的部分连成一个边界，而这些边界又把图像分为不同的区域。6、图像分析用图像分割的方法从图像中抽取有用的信息，以得到某种数值结果，从而建立对图像的客观描述。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详细描述。7、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处理的数字形式，图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵，矩阵中每一元素称为像素。

不知道

图像复原。数字图像是指通过计算机对图像进行增强、复原、分割、去除噪声的过程，其处理中的图像复原技术可应用于老旧照片翻新处理，数字图像处理研究的内容主要有图像获取和图像表示、图像复原、图像增强、图像分析、图像重建、图像压缩和编码。

数字图像处理是用计算机对图像进行处理的一门技术。数字图像处理是一门利用计算机和数字技术对图像进行获取、处理、改善和分析的学科。它是图像处理领域中的一个重要分支，广泛应用于多个领域，如医学影像、遥感、计算机视觉、图像识别等。下面将从基本概念、处理流程和应用领域等方面介绍数字图像处理。数字图像处理是指将图像转换成数字形式，并利用计算机对这些数字进行各种操作的过程。图像通过传感器或数码设备捕获，并转化为像素阵列，每个像素包含图像的亮度或颜色信息。数字图像由离散的像素组成，其中每个像素都有自己的位置和亮度值。需要注意的是，数字图像处理与计算机图形学不同，后者主要关注于图像的合成和显示。1. 图像获取：通过摄像机、扫描仪、医学设备等工具，将实际的图像信息转化为数字信号。2. 预处理：对图像进行预处理，包括去噪、调整亮度和对比度、几何矫正等操作，以提高图像的质量和准确性。3. 增强：应用各种图像增强技术，例如滤波、锐化、增加对比度等，以改善图像的视觉效果和提取图像信息。4. 分析：利用计算机视觉和图像处理算法，对图像中的目标、特征和结构进行分析和提取。这可以包括目标检测、图像分割、特征提取和模式识别等。5. 显示：将处理后的图像以可视化的形式呈现给用户，如在屏幕上显示、打印或保存到文件中。数字图像处理实际应用介绍1. 医学影像：在医学领域，数字图像处理用于X射线、CT扫描、MRI等医学影像的获取、增强和分析，帮助医生做出准确的诊断和治疗计划。2. 遥感：数字图像处理用于处理卫星和航空影像，提取地表特征、监测环境变化、进行地质勘探等。3. 计算机视觉：数字图像处理在计算机视觉中扮演重要角色，包括人脸识别、物体检测、场景理解、自动驾驶等。4. 图像压缩：数字图像处理用于图像压缩和存储，例如JPEG、PNG等格式的图像压缩算法。5. 图像编辑和艺术：数字图像处理在图像编辑软件中广泛应用，可以进行图像调整、合成、特效添加等，也可以用于数字艺术创作。数字图像处理是利用计算机和数字技术对图像进行获取、处理、改善和分析的学科。通过各种图像处理算法和技术，数字图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域发挥着重要作用，为各种应用提供了更准确、高质量的图像数据。随着技术的不断发展，数字图像处理在更多

只要是应用到图片的地方，图像处理都不可少，比如和摄影有关的，印刷有关的，设计有关的行业等等。

数字图像处理编成入门笔记——第8章差影法的原理非常简单:将前后两幅图象相减,得到的差作为结果结果图象。差影法是非常有用的,可以用在监控系统中,电影“阿甘正传”特技中应用了“蓝幕”技术,其实也包含了差影法的原理。查看更多ue734CSDN技术社区提供内容ue642分享ue660点赞ue686踩ue70e举报差影法处理方法 - 豆丁网5页发布时间: 2011年06月08日差影法处理方法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对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经...豆丁网ue63c【计算机视觉】数字图像处理(三)—— 图像变换原理分析1月2日边缘等灰度变化明显区域反映在高频率成分上,从而有利于图像处理。CSDN编程社区ue63c数字图像处理的基本原理 - 百度文库29页发布时间: 2022年05月25日1. 图像的数字化 z 一般的图像(模拟图像)不能直接用计算机来处理,必 须首先转化为数字图像; z 把模拟图像分割成一个个称为像素的小2. 用计算机处理数字图像 数字图像处理的实质:

以下是先成图修复核心的顺序：1. 图像去噪：去除图像中的噪声，提高图像质量。2. 图像增强：增强图像的对比度和清晰度，提高图像的可读性。3. 图像修复：修复图像中的损坏和缺失部分，恢复图像的完整性。4. 图像还原：还原图像的真实颜色和纹理，恢复图像的原始状态。5. 图像变换：对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移等，以适应不同的应用需求。6. 图像分割：将图像分成不同的区域，以便于对特定区域进行分析和处理。7. 特征提取：从图像中提取有用的特征，如边缘、角点等，用于后续的分析和处理。8. 目标识别：识别图像中的特定目标，如人脸、车辆等，用于后续的识别和分类任务。9. 图像配准：将多幅图像进行对齐和拼接，以获得更大的视野和更完整的图像信息。10. 图像融合：将多幅图像融合成一幅图像，以获得更好的视觉效果和更多的信息。

图像处理是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果。1、信息技术已成为支撑当今经济活动和社会生活的基石。计算机和互联网普及 以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息， 如电影、电视节目、语音、图形、图像等。其中，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的最重要的手段。2、计算机视觉用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。用摄影机 和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等实现机器视觉。3、计算机视觉技术能够从图像或者多维数据中获取‘信息"，其属于人工智能的范畴。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。计算机视觉是超级兴奋的研究领域，要实现计算机视觉必须有图像处理的支撑。4、图像处理包含在用ccd采集前的各种镜片对图像的一些处理。举个例子：用光学器件就直接可以获得图像的傅里叶频谱，在做光学实验时经常是用镜片处理的图像，经过CCD/CMOS采集后就转到了数字域，之后的图像处理就是数字图像处理啦。计算机行业的都是数字图像处理；物理上的光学实验中，使用各种透镜、棱镜做的图像处理那是模拟图像处理。

图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。1、数据压缩和编码技术：数据压缩和编码技术是多媒体技术的关键技术之一。在处理音频和视频信号时，如果每一幅图像都不经过任何压缩直接进行数字化编码，那么其容量是非常巨大的，现有计算机的存储空间和总线的传输速度都很难适应。2、数字图像技术：在图像、文字和声音这三种形式的媒体中，图像包含的信息量是最大的。人们的知识绝大部分是通过视觉获得的。图像的特点是只能通过人的视觉感受，并且非常依赖于人的视觉器官。3、数字音频技术：多媒体技术中的数字音频技术包括声音采集和回放技术、声音识别技术和声音合成技术三个方面。三个方面都是计算机上的声卡实现的，声卡具有将模拟的声音信号数字化的功能。4、数字视频技术：数字视频技术和数字声频技术相似，只是视频的宽度更高，大于6MHZ，而声频的宽带只有20KHZ。数字视频技术一般包括视频采集回放、视频编辑和三维动画视频制作。5、多媒体通信技术：多媒体通信技术突破了计算机、通信、广播和出版的界限，使它们融为一体，利用通信网络综合性地完成文本、图片、动画、音频、视频等多媒体信息的传输和交换。

这本书不仅可作为大学生和研究生的教材，对教师和科研工作者，也是很好的参考书。

　　摘 要:在计算机数字图像处理中,合理地运用黑白图像、灰度图像和彩色图像可以帮助我们解决并简化数字图像编辑中的常见的一些问题。　　关键词:数字图像处理 黑白图像 灰度图像 彩色图像 　　中图分类号:TP31 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(a)-0020-01 　　计算机数字图像处理又称为数字图像处理,它是指将图像信号转化为数字矩阵存放在计算机中,并利用计算机对其加工处理的过程。在计算机数字图像处理中,按照颜色的多少可以将图像分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像3种。目前绝大多数的图像图形处理软件都支持这3种类型的图像。 　　1 黑白图像 　　黑白图像中,每个像素要么是黑,要么是白。其色彩没有中间过渡颜色的图像。黑白图像一般用来描述文字或者图形,它的优点就是占用存储空间少,缺点是不能描述细节,如当表示人物,风景的图像时,它只能描述其轮廓,而不能描述人物、风景的细节。 　　黑白图像是每个像素只有两个可能值的数字图像。这种图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取,因此在存储矩阵中,黑白图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。这两个可取的值分别对应于关闭和打开,关闭表征该像素处于背景,而打开表征该像素处于前景。以这种模式来操作图像可以更容易识别出图像的基本结构特征,特别是轮廓特征。这种非0即1的图像在很多图像处理算法中是必须的。它还经常出现在数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、二值化和dithering的结果出现。 　　黑白图像操作只返回与黑白图像的形式或结构有关的信息,如果希望对其他类型模式的图像进行这样的操作,则首先要将其转换为黑白图像的图像格式。把一个图像转换成黑白图像的操作叫做“二值化”。“二值化”的关键是选取合适的“阈值”,低于这个阈值的像素被转换成黑色,高于这个阈值的像素被转换成白色。在很多图像处理软件中使用“阈值”运算进行文字识别、轮廓分析等。“二值化”也可以通过调用MATLAB提供的im2bw()来实现。 　　2 灰度图像 　　灰度图像的每个像素通常用一个byte表示,分别代表256个灰度级。人眼能够识别的灰度级大约是100个。通常,最高的灰度级(255)呈现最亮的像素,最低的灰度级(0)呈现最暗的像素,在最暗和最亮的像素之间有256个不同的灰度级。 　　灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。但是灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色,而灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的灰色深度,也就是说黑与白之间有不同深度的灰色存在。 　　通常一幅完整待编辑的图像是RGB模式,它由红绿蓝3个通道组成。红色、绿色、蓝色3个通道的缩览图都是以灰度形式显示的。用不同的灰度色阶来表示红色绿色蓝色在图像中的比重。 　　8个采样位256个灰度级,这种精度刚刚能够避免图像中可见的条带失真,并且非常易于编程。在医学图像与遥感图像这些技术应用中经常采用更多的级数以充分利用每个采样10或12位的传感器精度,并且避免计算时的近似误差。在这样的应用领域采样16位即65536级很流行。 　　 　　3 彩色图像 　　在计算机处理中,彩色图像的颜色信息可以用多种形式呈现,这些表示彩色图像的不同方式叫做图像的“色彩空间”,也可以称之为“色彩模式”。彩色图像通常使用RGB色彩模式和HSL色彩模式。RGB模式使用红绿蓝三原色呈现图像色彩。HSL模式通常使用色相、饱和度和亮度呈现图像色彩。 　　3.1 RGB色彩模式 　　一个能发出光波的物体称为有源物体,它的颜色由该物体发出的光波决定,使用RGB相加混合模型。计算机彩色显示器的输入需要RGB3个彩色分量,通过3个分量的不同比例,在显示屏幕上合成所需要的任意颜色。在RGB色彩模式,任意彩色光F的配色方程可表达为: 　　F=r[R](红色百分比)+g[G](绿色百分比)+b[B](蓝色百分比) 　　3.2 HSL色彩模式 　　HSL和HSV(也叫做HSB)是对RGB色彩空间中点的两种有关系的表示,它们尝试描述比RGB更准确的感知颜色联系,并仍保持在计算上简单。HSL表示hue(色相)、saturation(饱和度)、lightness(亮度),HSV表示hue、saturation、value(色调)而HSB表示hue、saturation、brightness(明度)。 　　有时,图像的色彩信息是必要的。比如,从红苹果中挑出青苹果,就必须使用色彩信息。有的时候色彩信息是没有必要的,这时候通常把彩色图像转换成灰度图像或黑白图像。比如文字识别,通常用黑白图像处理即可。有些图像处理算法,只能用于灰度图像和黑白图像。 　　在不同的彩色模式间切换编辑处理图像,可以简化一些常见的编辑问。比如,判定两个物体颜色是否相同,如果用RGB彩色模式,就需要分别比较R、G、B值,但是如果把图像转换成HSL彩色模式,那么只要比较其中的hue的值就可以了。 　　合理地运用黑白图像、灰度图像、彩色图像以及彩色图像的不同彩色模式,是进行图像处理的第一步。 　　参考文献 　　[1] 何东健.数字图像处理[M].西安电子科技大学出版社,2003. 　　[2] 阮秋琦.数字图像处理学[M].电子工业出版社,2007. 　　[3] 陈天华.数字图像处理[M].清华大学出版社,2010.

u2003u2003本节主要目的是介绍图像增强的一些基本概念。来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。 u2003u2003将图像中像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量， 则其分布情况反映了图像的统计特性，这可用Probability Density Function (PDF)来刻画和描述，表现为 灰度直方图 （Histogram）。 u2003u2003灰度直方图是灰度级的函数，表示图像中 具有某种灰度级的像素的个数 ，反映了图像中每种灰度出现的频率。 u2003u2003灰度直方图的 横坐标是灰度级 ， 纵坐标是该灰度级出现的频度 ，它是图像最基本的统计特征。 u2003u2003直方图均衡化处理是以 累积分布函数 变换法为基础的直方图修正法。假定变换函数为 u2003u2003式中： 是积分变量，而 就是 的累积分布函数。 u2003u2003累积分布函数是 的函数，并且单调地从0增加到1， 所以这个变换函数满足关于 在 内单值单调增加。在 内有 的两个条件。可以推导出，变换后的变量s的定义域内的概率密度是均匀分布的。 u2003u2003用 的累积分布函数作为变换函数，可产生一幅 灰度级分布具有均匀概率密度 的图像。 u2003u2003考虑到灰度变换不影响像素的位置分布，也不会增减像素数目。所以有 u2003u2003应用到离散灰度级，设一幅图像的像素总数为 ，分 个灰度级。 u2003u2003第 个灰度级出现的频数。第 个灰度级出现的概率 其中 ， 。形式为： u2003u2003直方图均衡化，力图使 等长区间 内出现的像素数接近相等。 u2003u2003图像由像素组成，视觉效果与像素的灰度有关。从而可以通过改变像素灰度值来改变图像的视觉效果。 灰度变换 是一种点操作，赋予每个像素新的灰度值，关键在于设计变换函数（映射规则）。本节主要介绍三种灰度变换方法： 线性灰度变换 ； 分段线性变换 ； 非线性变换 。 u2003u20031. 线性灰度变换 u2003u2003当图象成象时曝光不足或过度, 或由于成象设备的非线性和图象记录设备动态范围太窄等因素。都会产生对比度不足的弊病，使图象中的细节分辨不清。这时可将灰度范围线性扩展。 u2003u2003设 灰度范围为 ， 灰度范围为 。 u2003u2003假定原图像 的灰度范围为 ，希望变换后图像 的灰度范围扩展至 ，则线性变换可表示为： u2003u2003为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制不感兴趣的灰度区域，可采用分段线性变换。常用的三段线性变换法数学表达式如下： u2003u2003噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。例如，一幅黑白图像，其亮度分布假定为 ， 那么对其起干扰作用的亮度分布 便称为图像噪声。 u2003u2003噪声在理论上可以定义为“不可预测， 只能用概率统计方法来认识的随机误差”。将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，描述噪声的方法完全可以借用随机过程及其概率分布函数和概率密度函数。 u2003u2003但在很多情况下，这种描述方法很复杂，甚至不可能，而且实际应用往往也不必要，通常是用其 数字特征 ， 即均值方差 、 相关函数 等进行处理。 u2003u2003图像噪声按其产生的原因可分为 外部噪声 和 内部噪声 。外部噪声是指系统外部干扰从电磁波或经电源传进系统内部而引起的噪声，如电气设备、天体放电现像等引起的噪声。主要外部干扰如下： （1） 由光和电的基本性质所引起的噪声。 （2） 电器的机械运动产生的噪声。如, 各种接头因抖动引起的电流变化所产 生的噪声；磁头、磁带抖动引起的抖动噪声等。 （3） 元器件材料本身引起的噪声。如, 磁带、 磁盘表面缺陷所产生的噪声 （4） 系统内部设备电路所引起的噪声。如, 电源系统引入的交流噪声，偏转 系统和箝位电路引起的噪声等。 u2003u2003图像噪声从 统计特性 可分为 平稳噪声 和 非平稳噪声 两种。统计特性不随时间变化的噪声称为平稳噪声；统计特性随时间变化的噪声称为非平稳噪声。 u2003u2003另外，按噪声和信号之间的关系可分为 加性噪声 和 乘性噪声 。 u2003u2003假定信号为 ，噪声为 ，如果混合叠加波形是 形式，则称其为加性噪声；如果叠加波形为 形式， 则称其为乘性噪声。 u2003u2003为了分析处理方便，往往将乘性噪声近似认为加性噪声，而且总是 假定信号和噪声是互相独立 的。 u2003u2003 （1）高斯噪声 ： u2003u2003高斯噪声是一种源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。高斯噪声也常称为正态噪声，符合高斯分布。是自然界中最常见的噪声。高斯噪声可以通过空域滤波的平滑滤波方法来消除。 u2003u2003椒盐噪声又称双极脉冲噪声，其概率密度函数为： u2003u2003椒盐噪声是指图像中出现的噪声只有两种灰度值，分别为a和b，通常情况下脉冲噪声总是数字化为允许的最大或最小值，所以负脉冲以黑点(类似胡椒)出现在图像中，正脉冲以白点(类似盐)出现在图像中。 u2003u2003出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。 u2003u2003出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的幅值是随机的。 u2003u2003改善降质图像的方法有两类： 图像增强 和 图像复原 u2003u2003（1） 图像增强 ：不考虑图像降质的原因， 只将图像中感兴趣的部分加以处理或突出有用的图像特征，故改善后的图像并不一定要去逼近原图像。主要目的是要提高图像的可懂度。（2） 图像复原 ：针对图像降质的具体原因，设法补偿降质因素，使改善后的图像尽可能地逼近原始图像。 u2003u2003图像增强处理的方法基本上可分为 空间域法 和 频域法 两大类。 u2003u2003（1） 空间域法 u2003u2003在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。它又分为两类：点运算和局部运算点运算：对图像作逐点运算局部运算：在与处理像点邻域有关的空间域上进行运算。 u2003u2003（2） 频域法 u2003u2003在图像的变换域上进行处理， 增强感兴趣的频率分量， 然后进行反变换，得到增强了的图像。 u2003u2003线性滤波器是线性系统和频域滤波概念在空域的自然延伸。其特征是结果像素值的计算由下列公式定义： u2003u2003其中： 是模板的系数 是被计算像素及其邻域像素的值。就是利用模板（滤波器）进行的卷积运算。 u2003u2003 主要线性空域滤波器 ：主要包括 低通滤波器 、 高通滤波器 、 带通滤波器 。 低通 滤波器主要用于：钝化图像、去除噪声； 高通 滤波器 主要用于边缘增强、边缘提取； 带通 滤波器主要用于删除特定频率。 u2003u2003 非线性滤波器的定义 ：使用模板进行结果像素值的计算，结果值直接取决于像素邻域的值，而 不使用乘积和 的计算。 主要非线性滤波器有 ：中值滤波、最大值滤波、最小值滤波。 u2003u2003线性平滑滤波器： 均值滤波器 u2003u2003分别采用 像素的方形均值滤波器得到的平滑结果。 u2003u2003模板尺寸越大，图像越模糊，图像细节丢失越多 u2003u2003低通空域滤波的缺点和问题如果图像处理的目的是去除噪声，那么，线性平滑低通滤波在 去除噪声的同时也钝化了边和尖锐的细节 。 u2003u2003 统计滤波器是非线性滤波 ：滤波器模板包围的图像区域中像素排序，统计排序结果代替中心像素的值； 中值滤波器是应用最广泛的统计滤波器 ；中值滤波对一定类型的随机噪声（如椒盐噪声）提供了优秀的去噪能力，比小尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度明显低。 u2003u2003 中值滤波的原理 u2003u2003用模板区域内像素的中值，作为结果值 ；强迫突出的亮点（暗点）更象它周围的值，以消除孤立的亮点（暗点） 中值滤波算法的实现 u2003u2003 在去除噪声的同时，可以比较好地保留边的锐度和图像的细节。对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好；对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。 u2003u2003 最大值滤波可以去除图像中的暗斑，同时也会使亮斑增大；最小值滤波可以去除图像中的亮斑 ，同时也会增大暗斑。 u2003u2003 图像边缘是图像的基本特征之一，它包含对人类视觉和机器识别有价值的物体图像边缘信息。 u2003u2003 边缘是图像中特性（如像素灰度、纹理等）分布的 不连续处 ，图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像边缘存在于目标与背景、目标与目标、基元与基元的边界，它标示出目标物体或基元的实际含量，是图像识别信息最集中的地方。 u2003u2003 图像锐化就是要 突出图像边缘 ， 抑制图像中非边缘信息 ， 使图像轮廓更加清晰 。由于边缘占据图像的高频成分，所以边缘增强通常属于 高通滤波 。 u2003u2003 这里介绍三个方法：(1) 基本高通滤波模板；(2) 高频补偿滤波；(3) 图像微分，包括：一阶微分—梯度法；二阶微分—拉普拉斯算子； u2003u2003 (1) 基本高通滤波模板 u2003u2003 我们先介绍高通滤波模板： 图像锐化是要增强图像频谱中的高频部分 ，就相当于 从原图像中减去它的低频分量 ，即原始图像经平滑处理后所得的图像。选择不同的平滑方法，会有不同的图像锐化结果。 u2003u2003或： u2003u2003 为原象， 为平滑后图像 为输出图像。 u2003u2003设计模板系数的原则：1）中心系数为正值，外围为负值；2）系数之和为0 u2003u2003 基本高通空域滤波的缺点和问题 ：高通滤波在增强了边的同时，丢失了图像的层次和亮度。 u2003u2003 (2) 高频补偿滤波（提升滤波） ： u2003u2003弥补高通滤波的缺陷，在增强边和细节的同时，不丢失原图像的低频成分。 u2003u2003高频补偿比高通的优点是很明显的，即增强了边缘，又保留了层次。噪声对结果图像的视觉效果有重要的影响，高频补偿在增强了边的同时也增强了噪声。 u2003u2003 (3) 图像微分 u2003u2003 均值产生钝化 的效果，而 均值与积分 相似，由此而联想到， 微分 能不能产生相反的效果，即 锐化 的效果呢？结论是肯定的。图像微分主要有一阶微分和二阶微分。 u2003u2003 Roberts交叉梯度算子 ： u2003u2003采用梯度微分锐化图像，同时会使噪声、条纹等得到增强，Sobel算子则在一定程度上克服了这个问题。 （1） 对图像中的随机噪声有一定的平滑作用。 （2） 边缘两侧元素得到了增强，边缘显得 粗而亮 。 u2003u2003对数字图像来讲， 的二阶偏导数可表示为： u2003u2003采用拉普拉斯算子对图像的增强的基本方法可表示为： u2003u2003 频率 平面与图像 空域 特性的 关系 。 u2003u2003图像 变化平缓的部分 靠近频率平面的圆心，这个区域为 低频区域 ；图像中的 边、噪声、变化陡峻的部分 ，以放射方向离开频率平面的圆心，这个区域为 高频区域 。 (1) 用 乘以给定的图像 ，计算出它的傅立叶变换 。 (2) 选择一个变换函数 （频域滤波器）乘以 。 (3) 计算(2)的反DFT: (4) 取(3)的实部 (5)用 乘以(4)的结果 u2003u2003频域增强与空域增强的关系：1. 在实践中，小的空间模板比傅立叶变换用得多得多，因为它们易于实现。2. 对于很多在空域上难以表述清楚的问题，对频域概念的理解就显得十分重要。在图像压缩中更体会到。 u2003u2003这里我们介绍频域滤波器的三种滤波器：1）低通滤波；2）高通滤波；3）同态滤波。 u2003u2003 （1）平滑（低通）滤波 ： u2003u2003频域低通滤波的基本思想 ， 是需要钝化图像的傅立叶变换形式, 是选取的一个滤波器变换函数 是通过 减少 的高频部分,来得到的结果运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。 u2003u2003 理想低通滤波器的定义 ： u2003u2003 平滑（低通）滤波—理想低通滤波 ： u2003u2003（1）整个能量的92%被一个半径为5的小圆周包含,大部分尖锐的细节信息都存在于被去掉的8%的能量中。（2）小的边界和其它尖锐细节信息被包含在频谱的至多0.5%的能量中。（3）被钝化的图像被一种非常严重的振铃效果——理想低通滤波器的一种特性所影响。 u2003u2003理想低通滤波器的平滑作用非常明显，但由于变换有一个陡峭的波形，它的反变换 有强烈的振铃特性，使滤波后图像产生模糊效果。因此这种理想低通滤波实用中不能采用。

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。　　2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。　　3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。　　4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。　　5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。　　6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　1） 图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大.因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）.目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用.　　2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数）,以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量.压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行.编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术.　　3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等.图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分.如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响.图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"降质模型",再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像.　　4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一.图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础.虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法.因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一.　　5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提.作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法.对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述.随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法.　　6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类.图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法（结构）模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视.

问题一：根据直方图可以看出来原先处于中间灰度级的像素没了，而处于高灰度级的像素增加了，尤其是增加了一组灰度级为11的像素，说明密度大了，肿瘤有所恶化问题二：对于这个问题，也是恶化了，你可以看到四月份灰度级最高为10，而到了十二月，灰度级最高值编程了12，而且低灰度级部分没了，原来的灰度级为2的5000个像素点编程了0，而十二月份的灰度级为4的像素由200变为5250，也可以说明灰度级整体增高，肿瘤恶化，且比问题一恶化明显。

数字图像处理应用领域：（1）航天和航空技术方面航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星(如LANDSAT系列)和天空实验室(如SKYLAB)，由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器(MSS)，在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右(如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m)。这些图像在空中先处理(数字化，编码)成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。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。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查(如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等)，灾害检测(如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等)，资源勘察(如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等)，农业规划(如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等)，城市规划(如地质结构、水源及环境分析等)。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用（2）生物医学工程方面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。除了上面介绍的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，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。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。（4）工业和工程方面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，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。（5）军事公安方面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。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。（6）文化艺术方面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，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。（7）机器人视觉机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，主要进行三维景物理解和识别，是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人，装配线工件识别、定位，太空机器人的自动操作等。（8）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。（9）科学可视化图像处理和图形学紧密结合，形成了科学研究各个领域新型的研究工具。（10）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。 总之，图像处理技术应用领域相当广泛，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色，对国计民生的作用不可低估。

数字图像处理的主要研究内容有哪些？并简要说明。 主要研究内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类和图像重建。 图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程；图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

《数字图像处理（第二版）》（Rafael C.Gonzalez）电子书网盘下载免费在线阅读链接：https://pan.baidu.com/s/1li9t86Pv4iI8ARQf4EZKng 提取码：ri2b书名：数字图像处理（第二版）作者：Rafael C.Gonzalez译者：阮秋琦豆瓣评分：8.3出版社：电子工业出版社出版年份：2003-3-1页数：668内容简介：本书是数字图像处理领域的一本新著，是1977年问世的《数字图像处理（第一版）》的重要修订与扩充。较上一版，啬了关于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增了500多幅图像、200多幅图表。该书是近20年来此领域最权威的教材之一。全书共分12章，首先介绍了数字图像基础、空间域和频域的图像增强；然后讨论了图像复原、彩色图像处理、小波变换及多分辨率处理和图像压缩；最后讲述了形态学图像处理、图像分割、表示与描述和对象识别等。本书侧重于对数字图像处理基本概念和方法的介绍，并为本领域的进一步学习和研究奠定了坚实的基础。全书概念清楚、深入浅出、图文并茂，并且反映了近10年来数字图像处理领域的最新发展情况。本书主要适用于信号与信息处理、计算机科学与技术、自动化、电子科学与技术、通信工程、地球物理、生物工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师、科技工作者、研究生、大学本科高年级学生以及工程技术人员。作者简介：Rafael C.Gonzalez于佛罗里达大学电气工程系获博士学位，田纳西大学电气和计算机工程系教授，田纳西大学图像和模式分析实验室、机器人和计算机视觉实验室的创始人及ieee会士。冈萨雷斯博士在模式识别、图像处理和机器人领域编写或与人合著了100多篇技术文章、两本书和4本教材，他的书已在世界500多所大学和研究所使用。

数字图像处理，一般是指数字图像进行后期处理的过程，俗称：PS.

（2）数字图像处理的主要内容完整的数字图像处理工程大体上可分为如下几个方面：①图像信息的获取(Image Information Acquisition)；主要是把一幅图像转换成适合输入计算机或数字设备的数字信号，这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。②图像信息的存贮(Image information Storage)图像信息的突出特点是数据量巨大。一般作档案存贮主要采用磁带、磁盘或光盘。为解决海量存贮问题主要研究数据压缩、图像格式及图像数据库、图像检索技术等。③图像信息的传送(Image information transmission)图像信息的传送可分为系统内部传送与远距离传送。内部传送多采用DMA技术(Direct Memory Access）以解决速度问题，外部远距离传送主要解决占用带宽问题。目前，已有多种国际压缩标准来解决这一问题，图像通信网正在逐步建立。④图像信息处理(Digital Image processing)数字图像处理概括的说主要包括如下几项内容：a几何处理(geometrical processing)几何处理主要包括坐标变换、图像的放大、缩小、旋转、移动、多个图像配准，全景畸变校正，扭曲校正，周长、面积、体积计算等。b算术处理(Arithmetic processing)算术处理主要对图像施以＋、－、×、÷等运算，虽然该处理主要针对像素点的处理，但非常有用，如医学图像的减影处理就有显著的效果。c图像增强(Image Enhancement)图像增强处理主要是突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强，便于区分或解释。主要方法有直方图增强、伪彩色增强法(pseudo color)、灰度窗口等技术。d图像复原(Image Restoration)图像复原处理的主要目的是去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目。典型的例子如去噪就属于复原处理。图像噪声包括随机噪声和相干噪声，随机噪声干扰表现为麻点干扰，相干噪声表现为网纹干扰。去模糊也是复原处理的任务。这些模糊来自透镜散焦，相对运动，大气湍流，云层遮挡等。这些干扰可用维纳滤波、逆滤波、同态滤波等方法加以去除。e图像重建(Image Reconstruction)几何处理、图像增强、图像复原都是从图像到图像的处理，即输入的原始数据是图像，处理后输出的也是图像，而重建处理则是从数据到图像的处理。也就是说输入的是某种数据，而处理结果得到的是图像。该处理的典型应用就是CT技术，图像重建的主要算法有代数法、迭代法、付里哀反投影法、卷积反投影法等，其中以卷积反投影法运用最为广泛，因为它的运算量小、速度快。值得注意的是三维重建算法发展很快，而且由于与计算机图形学相结合，把多个2D图像合成3D图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感及纯净的高质量图像。三维图形的主要算法有线框法、表面法、实体法、彩色分域法等等，这些算法在计算机图形学中都有详尽的介绍。三维重建技术也是当今颇为热门的虚拟现实和科学可视化技术的基础。f图像编码(Image Encoding)图像编码的研究属于信息论中信源编码范畴，其主要宗旨是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技术，以解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码目的有三个：减少数据存贮量；降低数据率以减少传输带宽；压缩信息量，便于特征抽取，为识别作准备。Kunt把1948年至1988年这四十年中研究的以去除冗余为基础的编码方法称为第一代编码。如：PCM、DPCM、△M、亚取样编码法；变换编码中的DFT、DCT、Walsh-Hadamard变换等方法以及以此为基础的混合编码法均属于经典的第一代编码法。而第二代编码方法多是二十世纪八十年代以后提出的新的编码方法，如金字塔编码法、Fractal编码、基于神经元网络的编码方法、小波变换编码法、模型基编码法等。现代编码法的特点是：充分考虑人的视觉特性；恰当地考虑对图像信号的分解与表述；采用图像的合成与识别方案压缩数据率。g图像识别(Image Recognition)模式识别是数字图像处理的又一研究领域，在模糊识别处理中充分考虑人的主观概率，同时也考虑了人的非逻辑思维方法及人的生理、心理反映，这一独特性的识别方法目前正处于研究阶段，方法尚未成熟。当今，模式识别方法大致有三种，即：统计识别法。统计识别法侧重于特征句法结构模式识别法。句法结构识别侧重于结构和基元模糊识别法。模糊识别法是把模糊数学的一些概念和理论用于识别处理。图像理解(Image Understanding)图像理解是由模式识别发展起来的方法。该处理输入的是图像，输出的是一种描述。这种描述并不仅是单纯的用符号作出详细的描绘，而且要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容。图像理解有时也叫景物理解。在这一领域还有相当多的问题需要进行深入研究。⑤图像信息的输出和显示哈哈哈啊哈哈哈哈你搜索的时候只要把那老师名字一起输入进去就好，不过我对这种老师的XX做法表示极度不满，但他打败不了咱们广大学生的智慧。 还想要学分的同学，威胁我们，何苦相互为难呢？？？？？？？？

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。　　2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。　　3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。　　4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。　　5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。　　6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

主要包括图像预处理（直方图分析，图像增强，图像滤波）图像特征区域提取、还有就是图像特征提取等

u2003u2003根据对图像处理的不同目的，数字图像处理可以分为3类： u2003u2003如进行图像的亮度和颜色变换，增强和抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以提高图像的视觉效果。 u2003u2003被提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边缘特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等，从而为分析图像提供便利。 u2003u2003对图像数据进行变换、编码和压缩。

1、图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。2、图像增强是对一幅图像进行操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。“特定”一词很重要，因为增强技术建立在面向问题的基础上，例如，对增强X射线图像十分有用的方法，对增强电磁波谱中红外波段获取的卫星图像可能就不是好方法。不存在图像增强方法的通用理论，图像增强方法多种多样，特殊情况特殊对待。3、图像复原也是改进图像外观的处理领域。与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的;复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。而增强以什么是好的增强效果这种主观偏爱为基础。4、彩色图像处理,第6章涵盖许多彩色模型和数字域彩色处理的基本概念。彩色也是图像中提取感兴趣区域的基础。5、小波是以不同分辨率来描述图像的基础。本书中为图像数据压缩和金字塔表示使用了小波，此时图像被成功地细分为较小的区域。6、压缩指的是减少图像存储量或降低图像带宽的处理。互联网是以大量的图片内容为特征的，例如，jpg文件扩展名用于jpeg的图像压缩标准。jpeg格式的图像可以用最少的磁盘空间得到较好的图像质量。7、形态学处理涉及提取图像成分的工具，这些成分在表示和描述形状方面很有用。这一章的内容将从输出图像处理到输出图像属性处理的转换开始。8、分割过程将一幅图像划分为其组成部分或目标。通常，自动分割是数字图像处理中最困难的任务之一。成功地把目标逐一分割出来是一个艰难的分割过程。通常，分割越准确，识别越成功。9、表示与描述，选择一种表示仅是把原始数据转换为适合计算机进行后续处理的形式的一部分。为描述数据以使感兴趣的特征更加明显，必须确定一种方法。描述又称为特征选择，它涉及提取特征，可得到某些感兴趣的定量信息，或是区分一组目标与其他目标的基础。10、目标识别，是基于目标的描述给该目标赋予标志(如“车辆”)的过程。关于数字图像处理的基本步骤，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对页面排版、网站设计、图形处理等有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以对您有所帮助。如果您还想了解更多关于平面设计的素材及技巧等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

数字图像处理是一门专业要求非常高，应用非常广的一门学科，涵盖的技术也非常多，比较基础的主要包含图像变换（如灰度变换、频率变换、空域变换等）、图像复原与重建（各种滤波技术）、图像压缩、形态学图像处理（腐蚀，膨胀，边界提取等）、图像分割、图像识别等技术。

IDD = IDD_DIALOG 是表示 对话框类的对话框ID 是IDD_DIALOG

什么是数字图像处理 ？ 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机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。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 数字图像处理的主要目的 一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面 （1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。 （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。 （3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。 数字图像处理的常用方法 数字图像处理常用方法有以下几个方面： 1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是图像处理中研究的热点之一。 5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 6 ）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 数字图像处理的应用工具 数字图像处理的工具可分为三大类： 第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。 第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。 第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。 由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。

数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

数字图像处理：在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用，数字图像处理在通信领域有特殊的用途及应用前景。传真通信、可视电话、会议电视、多媒体通信，以及宽带综合业务数字网和高清晰度电视都采用了数字图像处理技术，数字图像处理技术在国内外发展十分迅速，应用也非常广泛。 就业方向：航天和航空方面、生物医学工程方面、通信工程方面、工业和工程方面、军事公安方面、文化艺术方面、机器人视觉、视频和多媒体系统、科学可视化、电子商务。 研究方向： 在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题；加强软件研究，开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法；加强边缘学科的研究工作；促进图像处理技术的发展；加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体系；时刻注意图像处理领域的标准化问题。

要用CCS看bmp的信息的,什么大小,像素....这有一个程序,但不知为何无限循环#include"stdio.h"#include"stdlib.h"typedefcharElemType;structImgInfo{unsignedshortImgBitType;//图像位数（色深xbit）unsignedshortBmpHeight;//图像高度unsignedshortBmpWidth;//图像宽度unsignedshortBmpDataPos;//图像数据的起始位置unsignedlongBmpSize;//图像数据大小unsignedlong;//图像是否压缩};voidGetBmpInfo(FILE*fpBmp,structImgInfo*ImgInfo1)//获取bmp信息，返回图像数据所含字节数OK{fseek(fpBmp,0,0);//读取图像数据的起始位置fread(&ImgInfo1->BmpDataPos,2,1,fpBmp);getchar();}voidReadImgData(FILE*fpBmp,structImgInfo*ImgInfo1,char*BmpData)//将bmp图像数据读入BmpData中{fseek(fpBmp,ImgInfo1->BmpDataPos,0);//文件指针移动到图像数据起始位置fread(BmpData,ImgInfo1->BmpSize,1,fpBmp);}voidCnvt24bit(){FILE*fpBmp;//文件指针structImgInfoImgInfo1;//储存图像信息char*BmpData;//储存图像数据fpBmp=fopen("C:/ti/examples/sim62xx/xdais/firtest/xiaotu.bmp","rb");if(fpBmp==NULL){printf("Erropenfile");getchar();}//打开bmp文件GetBmpInfo(fpBmp,&ImgInfo1);//获bmp信息BmpData=(char*)malloc(ImgInfo1.BmpSize);if(BmpData==NULL){printf("ErrMalloc");getchar();}//注意要强制转换类型ReadImgData(fpBmp,&ImgInfo1,BmpData);//读取BMP图像数据fclose(fpBmp);getchar();}voidmain(){Cnvt24bit();}

本科阶段做做数字图像处理还是有点困难，毕竟要涉及很多知识，很多数学课程要到研究生阶段才会开设。下面是百度里的一位网友的解答，感觉很棒。可以这样说，选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标，天赋＋兴趣＋努力，你将拥有了开启未来最前沿，最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80％以上来自于视觉，但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀，同志们要努力！（1）数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让你安身立命一辈子，呵呵，我给你举点你熟悉一点的通俗的例子。在你目前就读的电信专业来说，考虑到发送端要传输的东西（视频流）容量实在是太大，而用于传输的通道（带宽）总是不够用，想要把要传输的东西在无损或不丢失太重要信息的情况下弄得更小一点（压缩编码），然后在接收端解码以恢复原来信号的原貌。那么就产生了数字图像处理的典型应用：【图像压缩和传输（或者叫着图像通信也可以）】（如：静态图像JPEG压缩标准；动态MPEG标准，电信上类似的标准是H.264，娱乐上的MP4也属于这方面），主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法（现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了，具体性能指标和适用的标准不同）；而你所熟知的生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用（包含指纹识别、虹膜识别、人脸识别等），当然交通系统使用的车牌识别也是类似的技术。通用模式是：图像预处理（如去噪、增强等）＋不变特征提取＋与特征库中特征进行匹配＝<识别；而真正集中了最先进软硬件数字图像处理的应用领域是（杀人的和救人的，呵呵）：【军事】：首先图像数据类型上包含所有的成像频段能获取的影像（如无线电（雷达成像）、红外、可见光、紫外、X线。你把电磁光谱拉开看就明白），用声音回波来成像也可以，如声纳。千万不要片面地理解图像就是可见光成像，那是人眼的局限，呵呵。主要包含这些研究内容：目标捕获目标锁定目标跟踪【医疗影像处理】：CT成像，核磁共振MRI，超声，X线成像。主要研究内容：图像去噪，图像增强，图像识别，3维可视化等等【机器人视觉】：啊，现在的机器人还很笨呀，能自己绕开障碍物已经是了不起了，努力呀，同仁们。（2）既然是交叉前沿学科，你需要掌握的基础知识还真不少。【数理基础】非常重要：本科里面的高等数学、线性代数、概率统计当然是最基本的啦；研究生（硕博）数理课程：矩阵理论；随机过程；泛函要学好，特别是前两门；【专业课程】：信号系统；数字信号处理（特别要弄清楚傅立叶理论）；（研究生课程）现代数字信号处理（推荐：张贤达，清华出版）；当然进阶的化，学好小波变换理论也是相当不错的（这个需要很好的泛函数理基础）；人工智能与神经网络学学也不错。【英语】：呵呵，我们不得不承认现在数字图像处理邻域，西方科技还是要先进一些，努力学好英语吧，调研资料的时候你会很轻松，另外做学术交流的时候你也会比较从容。【计算机应用】：光有想法，不能实现自己的想法会沦为纸上谈兵，好好提高自己的工程技术能力吧，要把数据结构，C/C＋＋学好喔，编程方面建议多用STL。我跟你写这么多不是为了你那点分数来的，是看你对这方面感兴趣，居然在百度来提问，嗯，不错，也许希望你继续在这个领域努力，不过要有心理准备喔，要特别能吃苦和持之以恒。祝你好运！PS：我以前是做杀人方面的数字图像处理，现在是做救人方面的医学影像技术。你才刚刚开始，未来的路还很长，要学的还很多，希望我说的对你有帮助，而又不至于让你知难而退（打击你）。也希望看到更多对这一领域感兴趣的人出现。当然，这几行文字难以对数字图像处理领域有更多的了解，我尽量让你看到一个大轮廓吧。你如果要跟我交流也可以，不过要等到你到了更高层次，有一定基础再说吧。

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。　　2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。　　3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。　　4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。　　5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。　　6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

是通过计算机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。

　　1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。　　2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。　　3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。　　4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。　　5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。　　6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。　　2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。　　3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。　　4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。　　5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。　　6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

图像处理属于什么专业 电子信息类或者计算机类或者模式识别与智能系统类 想学数字图像处理的研究生是属于哪个专业 通信与信息系统 信号与信息处理 模式识别与智能系统 控制理论与控制工程 这些专业都在做图像处理而且属于不同的学院 电子与通信学院 自动化学院,但是要看导师让不让你做,龚当然你要选研究课题里有图像处理的导师,才可以.专业和研究不是一回事.还有计算机学院 的专业 就是 计算机技术及其应用 图像处理属于哪个专业 电子信息类或者计算机类或者模式识别与智能系统类 图像处理或者说PS只是一个软件的应用，它是平面设计，动画设计，网页设计，室内设计等都需要的一个软件，一项技能而已，好像并不存在专门的图像处理专业，但有专门从事图像处理的工作，比如影楼里专门修图的。图像处理工程师是学什么专业的？？ CG即计算机图形学。 计算机图形学(puter Graphics，简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。u25aa 智能CAD u25aa 美术与设计 u25aa 计算机设计学 u25aa 计算机动画艺术 u25aa 科学计算可视化 u25aa 虚拟现实 u25aa 虚拟现实应用u25aa 地理信息系统 u25aa 用户界面 数字图像处理将来有什么用啊？（请该专业人事回答，谢谢） 可以这样说，选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标，天赋＋兴趣＋努力，你将拥有了开启未来最前沿，最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80％以上来自于视觉，但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀，同志们要努力！（1）数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让你安身立命一辈子，呵呵，我给你举点你熟悉一点的通俗的例子。在你目前就读的电信专业来说，考虑到发送端要传输的东西（视频流）容量实在是太大，而用于传输的通道（带宽）总是不够用，想要把要传输的东西在无损或不丢失太重要信息的情况下弄得更小一点（压缩编码），然后在接收端解码以恢复原来信号的原貌。那么就产生了数字图像处理的典型应用：【图像压缩和传输（或者叫着图像通信也可以）】（如：静态图像JPEG压缩标准；动态MPEG标准，电信上类似的标准是H.264，娱乐上的MP4也属于这方面），主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法（现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了，具体性能指标和适用的标准不同）；而你所熟知的生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用（包含指纹识别、虹膜识别、人脸识别等），当然交通系统使用的车牌识别也是类似的技术。通用模式是：图像预处理（如去噪、增强等）＋不变特征提取＋与特征库中特征进行匹配＝识别；而真正集中了最先进软硬件数字图像处理的应用领域是（杀人的和救人的，呵呵）：【军事】：首先图像数据类型上包含所有的成像频段能获取的影像（如无线电（雷达成像）、红外、可见光、紫外、X线。。。你把电磁光谱拉开看就明白），用声音回波来成像也可以，如声纳。千万不要片面地理解图像就是可见光成像，那是人眼的局限，呵呵。主要包含这些研究内容：目标捕获目标锁定目标跟踪【医疗影像处理】：CT成像，核磁共振MRI，超声，X线成像。。。主要研究内容：图像去噪，图像增强，图像识别，3维可视化等等【机器人视觉】：啊，现在的机器人还很笨呀，能自己绕开障碍物已经是了不起了，努力呀，同仁们。（2）既然是交叉前沿学科，你需要掌握的基础知识还真不少。【数理基础】非常重要：本科里面的高等数学、线性代数、概率统计当然是最基本的啦；研究生（硕博）数理课程：矩阵理论；随机过程；泛函要学好，特别是前两门；【专业课程】：信号系统；数字信号处理（特别要弄清楚傅立叶理论）；（研究生课程）现代数字信号处理（推荐：张贤达，清华出版）；当然进阶的化，学好小波变换理论也是相当不错的（这个需要很好的泛函数理基础）；人工智能与神经网络学学也不错。【英语】：呵呵，我们不得不承认现在数字图像处理邻域，西方科技还是要先进一些，努力学好英语吧，调研资料的时候你会很轻松，另外做学术交流的时候你也会比较从容。。。【计算机应用】：光有想法，不能实现自己的想法会沦为纸上谈兵，好好提高自己的工程技术能力吧，要把数据结构，C/C＋＋学好喔，编程方面建议多用STL。我跟你写这么多不是为了你那点分数来的，是看你对这方面感兴趣，居然在百度来提问，嗯，不错，也许希望你继续在这个领域努力，不过要有心理准备喔，要特别能吃苦和持之以恒。祝你好运！PS：我以前是做杀人方面的数字图像处理，现在是做救人方面的医学影像技术。你才刚刚开始，未来的路还很长，要学的还很多，希望我说的对你有帮助，而又不至于让你知难而退（打击你）。也希望看到更多对这一领域感兴趣的人出现。当然，这几行文字难以对数字图像处理领域有更多的了解，我尽量让你看到一个大轮廓吧。 图像处理的专业是什么 图像处理也就等于学PHOTOSHOP，图像处理或者说PS只是一个软件的应用，它是平面设计，动画设计，网页设计，室内设计等都需要的一个软件，一项技能而已，好像并不存在专门的图像处理专业，但有专门从事图像处理的工作，比如影楼里专门修图的。 计算机有哪些专业啊，图像处理是不是其中的专业呢 图像处理可以是平面设计类的，算计算机的一个分类吧 图像处理属于什么专业 正确来说应该属于多媒体艺术设计或视觉传达下属的专业． 数字图像处理究竟属于计算机专业还是电子通信专业？？ 两方面都涉及，但是方向不同

哥，你不知前景为何要研究这个方向？将来工作不对口，或者这个方向前景不好，你怪谁去？

图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中,并采用一定的算法对其进行处理.图像处理的基础是数学,最主要任务就是各种算法的设计和实现.目前,图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用.如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等.根据应用领域的不同要求,可以将图像处理技术划分为许多分支,其中比较重要的分支有：①图像数字化：通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式.③图像的增强和复原：主要目的是增强图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,使图像清晰或将转化为更适合分析的形式.③图像编码：在满足一定的保真条件下,对图像进行编码处理,达到压缩图像信息量,简化图像的目的.以便于存储和传输.④图像重建：主要是利用采集的数据来重建出图像.图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等.⑤模式识别：识别是图像处理的主要目的.如：指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容.当今的模式识别方法通常有三种：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法.⑥计算机图形学：用计算机将实际上不存在的,只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来.

数字图像处理学学习内容：绪论、图像、图像系统与视觉系统、图像处理中的正交变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像分析、数学形态学原理、模式识别的理论和方法。1、数字图像数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。2、数字图像处理包括内容图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。3、数字图像处理系统包括部分输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。5、数字化图像的数据量与哪些因素有关图像分辨率；采样率；采样值。6、图像的数字化的过程以及影响过程：采样；量化。影响：采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。

一个是平面图像（就是照片）另一个是有声图像（就是视频），用的是不同的图像处理软件

1、图像变换：由于图像阵列比较大，如果直接在空间域中进行图像处理，这样涉及的计算量会比较大。因此，我们一般采用各种图像变换的方法，如沃尔什变换、傅立叶变换、离散余弦变换等一些间接处理技术，将空间域的处理转变为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。2、图像编码压缩：图像编码压缩技术能够减少描述图像的数据量，从而可以节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。图像编码压缩能够在不失真的基础上获得，同时也可以在允许的失真条件下开始。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。关于图像处理的常用方法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对图片处理、网站设计等有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于平面设计的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

第1章 概论1.1 数字图像处理的基本概念1.1.1 图像与图形1.1.2 数字图像处理的概念1.1.3 数字图像处理的特点1.2 数字图像处理技术的发展和应用1.2.1 图像处理技术的发展1.2.2 图像处理技术的应用1.3 图像的数字化过程1.3.1 采样1.3.2 量化1.4 数字图像处理的主要技术1.4.1 图像变换技术1.4.2 图像增强技术1.4.3 图像平滑技术1.4.4 边缘锐化技术1.4.5 图像分割技术1.4.6 图像编码技术1.4.7 图像识别技术1.5 拓展学习1.6 练习第2章 数字图像处理基础2.1 数字图像处理的色彩学原理2.1.1 色彩的基本概念2.1.2 色彩模型2.2 人眼视觉模型与图像质量评价2.2.1 人眼视觉特征2.2.2 人眼视觉模型2.2.3 图像质量评价2.3 数字图像处理系统2.3.1 数字图像处理系统的组成2.3.2 数字图像处理硬件系统2.3.3 图像处理的软件系统2.4 数字图像类型2.4.1 二值图像2.4.2 灰度图像2.4.3 索引图像2.4.4 RGB图像2.5 图像文件格式2.5.1 JPEG格式2.5.2 TIFF格式2.5.3 BMP格式2.5.4 GIF格式2.5.5 PCX格式2.6 拓展学习2.7 练习第3章 图像变换3.1 图像的几何变换3.1.1 图像平移3.1.2 图像镜像3.1.3 图像缩放3.1.4 图像旋转3.2 图像的正交变换3.2.1 傅里叶变换3.2.2 离散余弦变换3.2.3 哈尔变换3.2.4 沃尔什变换3.2.5 小波变换3.3 拓展学习3.4 练习与实验3.4.1 练习3.4.2 实验第4章 图像压缩编码4.1 图像压缩4.1.1 图像压缩的概念4.1.2 图像压缩的原理4.1.3 图像压缩的分类4.2 图像的编码4.2.1 统计编码4.2.2 预测编码4.2.3 变换编码4.2.4 分形编码4.3 图像压缩标准4.3.1 JPEG标准4.3.2 JPEG2000标准4.4 拓展学习4.5 练习与实验4.5.1 练习4.5.2 实验第5章 Photoshop CS4基础5.1 Photoshop桌面环境5.1.1 工作区组成5.1.2 工作区设置5.2 图像编辑基础5.2.1 图像的创建与打开5.2.2 图像的存储与关闭5.2.3 图像窗口的基本操作5.2.4 颜色设置5.2.5 图像的移动5.2.6 还原和重做5.2.7 图像缩放显示5.2.8 屏幕显示模式5.2.9 辅助工具的使用5.3 拓展学习5.4 练习与实验5.4.1 练习5.4.2 实验第6章 选区建立与编辑6.1 选区的建立6.1.1 选框工具6.1.2 套索工具6.1.3 魔棒工具6.1.4 快速选择工具6.1.5 色彩范围6.1.6 快速蒙版6.2 选区的编辑6.2.1 选区的移动6.2.2 选区的修改6.2.3 选区的保存与载入6.3 拓展学习6.4 练习与实验6.4.1 练习6.4.2 实验第7章 绘图与修饰7.1 图像裁剪与变换7.1.1 裁剪工具7.1.2 切片工具7.1.3 对象变换7.2 绘图与编辑7.2.1 绘画7.2.2 修复7.2.3 图章7.2.4 历史记录画笔7.2.5 擦除7.2.6 填充7.2.7 图像渲染7.3 图像色彩校正7.3.1 色调调整7.3.2 色彩调整7.3.3 特殊颜色效果7.4 拓展学习7.5 练习与实验7.5.1 练习7.5.2 实验第8章 文字、路径与矢量图形8.1 文字的创建与编辑8.1.1 文字的创建8.1.2 文字的编辑8.2 路径的创建与编辑8.2.1 初识路径8.2.2 创建路径8.2.3 选择路径8.2.4 编辑路径8.2.5 管理路径8.2.6 路径面板的使用8.2.7 路径与文字8.3 形状的绘制与应用8.3.1 绘制形状8.3.2 编辑形状8.3.3 管理形状8.4 拓展学习8.5 练习与实验8.5.1 练习8.5.2 实验第9章 图层与图层样式9.1 图层的基本操作9.1.1 初识图层9.1.2 图层的基本操作9.1.3 图层面板9.1.4 图层混合模式9.1.5 管理图层9.2 图层样式9.2.1 应用样式9.2.2 管理预设样式9.2.3 设置图层样式9.2.4 操作图层样式9.3 拓展学习9.4 练习与实验9.4.1 练习9.4.2 实验第10章 蒙版与通道10.1蒙版10.1.1 蒙版的类型10.1.2 蒙版的应用10.2 通道10.2.1 通道的概念10.2.2 通道的分类与作用10.2.3 通道的操作及实例10.3 拓展学习10.4 练习与实验10.4.1 练习10.4.2 实验第11章 滤镜11.1 滤镜概述11.1.1 滤镜简介11.1.2 智能滤镜11.1.3 滤镜库11.2 内置滤镜的应用11.2.1 特殊滤镜11.2.2 风格化滤镜11.2.3 画笔描边滤镜11.2.4 模糊滤镜11.2.5 扭曲滤镜11.2.6 锐化滤镜11.2.7 视频滤镜11.2.8 素描滤镜11.2.9 纹理滤镜11.2.10 像素化滤镜11.2.11 渲染滤镜11.2.12 艺术效果滤镜11.2.13 杂色滤镜11.2.14其他滤镜11.3 拓展学习11.4 练习与实验11.4.1 练习11.4.2 实验第12章 3D功能应用12.1 3D功能概述12.2 3D功能的应用12.2.1 3D图层12.2.2 3D工具组12.2.3 3D面板12.2.4 3D图像编辑12.3 拓展学习12.4 练习与实验12.4.1 练习12.4.2 实验

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。 基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。

答：数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机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。数字图像处理的主要内容包括：1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

进行数字图像处理的软件如下： 1、LabVIEW。LabVIEW具有强大的数据采集功能，对很多摄像机有很好的支持，带有NIVision视觉开发模块，能方便地实现很多的功能。 2、VC加加系列。VC加加在现在工业上应用很广泛，工业相机制作厂商都给出了VC开发包。VC加加有很多开源的库的支持，使得VC加加的功能很强大。 3、Delphi。Delphi提供了各种开发工具，包括集成环境、图像编辑，以及各种开发数据库的应用程序。

1、数字图像处理，即数字，将图像转化为数字的形式，对图像做处理，我们平时所见到的图像，在计算机中都是一组数字，当通过相机捕获现实世界的景物时，相机会捕获现实世界的光源信号，并转化为数字信号保存到存储器上，当显示时，GPU会根据这些数字信息，并控制LRT将其绘制到屏幕上，呈现出来！2、一幅图像可以定义成一个二维空间函数，即s=f(x,y)，s是二维空间，x和y是空间中的坐标，f是位于二维空间中x和y坐标处的灰度值(为什么说是灰度值？因为这里是用单字节表示，即单通道)！并且当x和y位于的s空间坐标处的f值是有限的离散数值(自然整数)时才可以称为数字图像！这里有限的大小是指固定的，为什么这么说？因为在计算机当中，是以字节作为基本单位来描述数据的，当把一幅图像转化成一组数据时，这组数据里的每个数组大小都是以一个字节作为基本单位存储到存储单元中的，上限值是一个字节的取值范围：2~8次方=256，并且每个数组对应着图像的各个颜色信息！

图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学，最主要任务就是各种算法的设计和实现。目前，图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。根据应用领域的不同要求，可以将图像处理技术划分为许多分支，其中比较重要的分支有：①图像数字化：通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式。③图像的增强和复原：主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将转化为更适合分析的形式。③图像编码：在满足一定的保真条件下，对图像进行编码处理，达到压缩图像信息量，简化图像的目的。以便于存储和传输。④图像重建：主要是利用采集的数据来重建出图像。图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等。⑤模式识别：识别是图像处理的主要目的。如：指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。⑥计算机图形学：用计算机将实际上不存在的，只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来。

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数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。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（Computer Tomograph）。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。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晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，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，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从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，数字图像处理向更高、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，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。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。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况，进行估产，监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析，获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图，提高预报的准确程度。国防及测绘部门，使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图像处理技术，自动进行金相图分析识别。医疗部门采用各种数字图像技术对各种疾病进行自动诊断。数字图像处理在通信领域有特殊的用途及应用前景。传真通信、可视电话、会议电视、多媒体通信，以及宽带综合业务数字网（B-ISDN）和高清晰度电视（HDTV）都采用了数字图像处理技术。图像处理技术的应用与推广，使得为机器人配备视觉的科学预想转为现实。计算机视觉或机器视觉迅速发展。计算机视觉实际上就是图像处理加图像识别，要求采用十分复杂的处理技术，需要设计高速的专用硬件。数字图像处理技术在国内外发展十分迅速，应用也非常广泛，但是就其学科建设来说，还不成熟，还没有广泛适用的研究模型和齐全的质量评价体系指标，多数方法的适用性都随分析处理对象而各异。数字图像处理的研究方向是建立完整的理论体系。