数字图像处理的发展现状.pdfVIP

本文先介绍了数字图像处理的发展现状及其应用优势，再阐述了matlab在图像

处理方面的强大功能及其工具箱，然后结合实例细致讲述了图像处理各个层面的

应用。

众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、

神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是

MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB图像、灰度图像、二进

制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件。如果能灵活地运用

MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充

分体现在图像处理和分析中的优越性。

1数字图象处理介绍

1.1数字图像处理发展概况

数字图像处理（DigitalImageProcessing）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的基本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。

1.2数字图像处理主要研究的内容

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