数字图像处理（1）.docx

【数字图像处理（1）】 数字图像处理是20世纪60年代初期形成的学科，起源于20世纪20年代，旨在将图像信号转化为数字信号并利用计算机进行处理。这一领域的发展极大地推动了科技进步，特别是在科学研究、医疗诊断、航空航天、军事、工业检测等多个领域都有着广泛的应用。 数字图像处理的早期应用主要集中于改善图像质量，以提高人的视觉体验。例如，美国喷气推进实验室在1964年对航天探测器徘徊者7号返回的月球照片进行处理，绘制了月球表面地图，为后续的登月任务奠定了基础。此外，1972年英国EMI公司的CT扫描仪（计算机断层摄影装置）的发明，标志着在医学领域的重大突破，1979年更是因此获得了诺贝尔奖，实现了无损伤诊断技术的飞跃。 随着计算机技术、人工智能和思维科学的发展，数字图像处理逐渐向更高层次迈进。70年代末，MIT的Marr提出的视觉计算理论成为了计算机视觉领域的主导思想。尽管图像理解仍面临挑战，因为它涉及到对人类视觉过程的深刻理解，但各国都在不断投入资源进行研究，以实现计算机对图像的解析和理解。 数字图像处理的研究内容主要包括图像采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图像理解等。处理的主要目标有三：提高图像的视觉质量、提取图像中的特征信息以及进行数据的变换、编码和压缩，以适应存储和传输的需求。 一个基本的数字图像处理和分析系统通常包括五个模块： 1. 图像采集模块：包括传感器和数字化器，用于将电磁能量转化为电信号并转为数字形式。 2. 图像显示模块：通过显示器、投影仪或打印设备呈现图像，供人观察和分析结果。 3. 图像存储模块：包括快速存储器、在线存储器和数据库存储器，满足不同速度和容量的需求。 4. 图像通信模块：支持图像数据的传输和交换，允许远程访问和共享。 5. 图像处理和分析模块：利用计算机执行各种算法，进行图像处理和分析操作。 随着技术的不断发展，数字图像处理在机器视觉、自动驾驶、安防监控等领域的重要性日益凸显，未来的重点将是研发新的处理方法、构建高效的处理系统，并拓展更多应用场景，以应对不断增长的数据量和处理复杂性。同时，图像处理与人工智能的结合，如深度学习、神经网络等技术的应用，将进一步推动图像理解和分析的智能化。