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基于数字图像处理技术分析

人气指数: 发布时间:2014-03-22 16:19  来源:http://www.zgqkk.com  作者: 窦华军
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  摘要:随着航空航天领域、军事领域、外太空探测、微生物领域的发展进步,对各类图像信息的高质量成像和高精度分析的需求越来越强烈,因此图像处理技术开始出现并逐渐成熟,而近年来的计算机技术发展,催生了以计算机分析为主的数字图像处理技术,该技术能够扩展图像的显示范围,小到电镜图像,大到外太空星空图片都可以进行高精度的再现,同时对非可见光波段的图像信息也能够进行很好的还原处理,因此该技术的研究一直受到各界的高度关注。本文从数字图像处理技术的特点、主要内容和应用领域等方面对其进行系统分析,并探究其发展前景。

  关键词:数字图像 处理技术 特点 应用分析

  中图分类号:TM206 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2013)12-0231-02

  图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处理(AnalogImage Processing)和数字图像处理(DigitalImage Processing)。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进行处理的过程。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上,特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科,因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来,数字图像处理技术日趋成熟,它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域,并促使这些学科产生了新的发展。

  1 数字图像的主要特点

  1.1 图像质量稳定

  传统的模拟图像因分辨率的不同会造成图像质量的变化,在存储和复制等操作过程中,有可能会因影响图像本身的一些操作造成图像质量降低,因此图像质量稳定性能差;而如果图像经过准确的数字化之后,就可以在进行任何与图像相关的操作,都不会改变图像质量,提高了图像质量的稳定程度。

  1.2 图像分辨率高

  当前针对模拟图像的数字化转换技术已经逐渐成熟,针对模拟图像高精度数字化的设备也在市场上逐渐推广使用,通过该设备能够将任何一幅模拟图像转换为数组,最先进的扫描仪已经可以将单个像素的灰度区分为16个区间甚至更精细,因此目前数字化的精度已经能够满足商业需求和各领域的应用需求。影响数字图像精度的主要是单个像素的位数,位数越多,也就意味着单个像素的细分程度越高,相对应的计算数组也就越多,而对计算机而言,数组的多少并不影响其数字化计算程序的运行步骤,因此从理论上讲,数字图像的精度是可以无限提高的,且对设备的要求并不会出现质的提高,这从经济学角度奠定了高精度数字图像的推广价值。而传统的模拟图像质量提高方法主要是通过复杂的精度等级提高来实现,所要更改的是数量级的变化,因此对设备的要求也会出现大幅的提高,难以在实际应用中获得认可。

  1.3 应用范围广

  这里所指的应用范围不是针对数字图像处理设备而言,单纯的指可数字化的模拟图像范围,从可见光的各类图像到不可见的长、短波图像,都可以是数字化技术的应用对象,如X射线、超声波信号图像以及远红外射线图像等都可以进行数字化;从数字化图像的显示规模来看,由于其精度可以无限提升,因此其反映的图像可以是视野极其广阔的太空图片、航空图片以及大面积的图像压缩,也可以是显微镜下的高精度图像扩放,从光学显微镜到电镜下的图像。综上可以看出,数字图像处理技术的应用对象非常广泛,通过将模拟图像的信息(即灰度信息)进行分级后数字编码,然后将数字编码进行精准排列和色彩校准,就可以完美的再现模拟图像信息,并获得高精度的分辨率和稳定的输出质量,目前已知的所有图像都可以通过数字化技术来进行处理。

  1.4 图像处理自由度高

  图像的处理主要是通过像质改善、图像分析和图像重建三个步骤来改善图像的质量,三个步骤相互独立且内部包涵复杂的细节处理。如果单纯利用光学手段对图像进行处理,那么由于光的线性特征将导致图像的处理只能进行线性计算,因此其处理手段有限,处理效果和可操作范围都存在局限性;而数字图像处理则不受线性约束,任何的线性和非线性处理都可以非常顺利的实现,且非线性操作能够通过内置的数据分析系统来事先编制非线性轨道,从而对图像信息进行精准的操作。

  2 数字图像处理技术的主要内容

  数组图像处理技术不是一门简单的学科,而是综合性的研究领域,其处理技术包括不同的步骤和单项技术支持,详述如下:

  2.1 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,而且可获得更有效地处理(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。


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