时间：2025-01-14浏览次数：10
数字图像处理的意义：可匹配、描述和识别这3个部分。数字图像处理基础、图像的二维正交变换、图像增强、图像复原与重建、图像数据压缩编码、图像分割和图像描述。图像处理（imageprocessing），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。
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。
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。
实时性：数字图像处理技术可以在实时或接近实时的速度下进行处理，对于快速响应和实时应用领域具有重要意义，如视频监控、医学影像等。可重复性：数字图像处理技术可以对同一图像进行重复处理，保持处理结果的一致性，并且可以记录和复现处理过程，便于研究和分析。
图像数字化的意义 图像数字化是将模拟图像转换为数字图像。图像数字化是进行数字图像处理的前提。图像数字化必须以图像的电子化作为基础，把模拟图像转变成电子信号，随后才将其转换成数字图像信号。[1]图像数字化的方法 将图像信息采集技术，运用的主要方法是扫描技术，该技术已非常成熟。
吴虹研究员，硕士研究生导师，现任桂林工学院遥感应用研究所所长，国家自然基金委员会遥感/GIS课题同行评议专家。曾作为访问学者两赴德国柏林工业大学开展中德科研合作，在德国出版遥感/GIS专著一部，主攻研究方向为：环境与资源遥感、GIS与动力学模型、综合地学信息可视化分析、数字图像处理、模式识别等。
数字图像处理的发展历程可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术的进步，人们开始将其应用于图形和图像处理，这一学科大致形成于60年代早期。最初的图像处理目标是提升图像质量，主要针对人眼视觉效果的优化，如处理质量低的图像以得到增强、复原或编码压缩后的图像。
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。
利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。
图像的数字化包括采样与量化两个过程。采样间隔越小，细节也就越多。量化就是把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程。数字图像是以数字形式表示的图像，由二维数组或矩阵表示，每个像素的灰度值存储在对应的二维矩阵中。
数字图像处理主要再两个领域，这里介绍空间域的处理操作。 空间域：根据图像像元数据的空间表示 f（x，y）进行处理 变换域：对图像像元数据的空间表示f（x，y）先进行某种变换，然后正对变换数据进行处理。变换域处理一定有正变换和反变换。
图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
计算机图形学和图像处理两者之间的区别在于整体定义不同，计算机图形学主要是数字图像的合成技术，图像处理则是对图像的深层次分析加工。两者之间的联系在于数字图像处理是图形学的逆过程。在图像处理里面，主要的技术包括模糊、增强图像本身的对比度以及灰化的程度。
图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础，而且图像配准算法的计算量一般非常大，因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。一般来说，图像拼接主要包括以下五步：a）图像预处理。
