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中北大学 2014 届毕业设计说明书

第 1 页共 38 页

1 绪论

1．1 本课题的研究背景及意义

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

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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。

当前平面媒体、动态广告等基于图像数据处理的应用已深入到了人们生活的方

方面面。电子相框等高新科技的大力发展也很大程度上依赖于图像数据提取技术的

发展。本课题就是在这样的背景下进行研究的。

本课题的研究对于平面媒体、广告宣传、电子相框中的图像处理有很好的帮助。

可以很好的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。可以更好的提取图像中所包含

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。可以更好的对图像进行数据的变换、编码和压缩，以

便于图像的存储和传输。总的来说，该课题的研究，具有很强的现实意义。

1．2 本课题的研究现状

（1）图像数据处理目前常用方法主要有以下几个方面：

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，

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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

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求 768kbit 数据量；如果要处理 30 帧/秒的电视图像序列，则每秒要求 500kbit～

22.5Mbit 数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

② 占用频带较宽

数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。

如电视图像的带宽约 5.6MHz，而语音带宽仅为 4kHz 左右。所以在成像、传输、存

储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩

技术提出了更高的要求。

③ 各像素相关性大

数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像

素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的

像素，其相关系数可达 0.9 以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还

要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。

④ 无法复制全部信息

由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几

何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。

因此，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，例如双目图像或

多视点图像。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 受人的因素影响较大

数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。

由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影

响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。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。例如，什么是感知的

初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和

时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。

1．3 本文研究内容及章节安排

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