图像处理方法及其应用浅析

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图像处理方法及其应用浅析

作者：丛书勤

来源：《无线互联科技》2013年第05期

摘 要：本文分析研究了图像处理的主要研究内容，对每一部分研究内容中所使用的图像处理方法进行了原理和特征分析，进而就图像处理相关技术在现代社会中的应用领域和应用环境进行了阐述。

关键词：图像处理；原理分析；应用领域

图像包含丰富的信息，对图像进行处理可以将图像中包含的信息转化为可识别和使用的数字信息，计算机可以对这些数字信息进行快速处理和分析，最终可以得到期望的结果或内容。图像处理具有非常广泛的应用领域，如工农业生产、现代通信、生物医疗等。 1 数字图像处理中所使用的技术和原理分析

在对图像进行处理时通常希望能够滤除图像中存在的噪声。多数情况下，人们还希望能够对所关心的内容进行增强和分割，抛弃不关心的内容或关联度较低的内容，以便于获取最直接最相关的图像信息。此外，图像可能会因为质量过低而无法被直接应用，需要经过处理恢复到可被应用的程度，这也需要对图像进行处理。图像处理主要研究内容和方法有：

⑴图像编码压缩和变换。图像在构建时需要占据较大的存储空间，若对其进行传输需要使用较宽的传输带宽，为提高图像传输速度，减少图像的所占据的存储空间，降低图像处理需要的时间，增强图像实时性等可以在允许范围内对图像进行重新编码和压缩。此外，对图像进行变换也可以降低图像计算量，常用的、成熟的图像变换方式为小波变换，小波变换是一种将图像的空间域信息变换为变换域，并在变换域对不同属性如高频分量、低频分量、细节分量等进行适当取舍和集中的方法，该方法可以有效提取图像的特定特征，降低图像处理运算量。 ⑵图像分割。图像中的所包含的信息不一定都是我们所需要的。实际应用中，可能需要在应用特点技术对图像进行识别和分析，进而就具有某一特征的部分图像进行提取和分割。应用于图像分割的常用方法和手段有边缘检测、区域分割等。在图像属性差别较大的交界或区域会出现灰度的急剧变化和不连续，利用这种特性可以对图像进行有效分割，获得所需部分。 ⑶图像增强和恢复。对图像进行增强主要用于消除图像中存在的噪声，增强有用部分图像的质量，提升图像的辨识度等。对于某些过于模糊的图像，其是无法被直接应用和处理的，这就要求使用适当的图像处理方法对图像进行修复，尽量从受到污染或产生畸变的图像中恢复和提取出所关心的图像信息。


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⑷图像识别。图像识别主要通过对图像进行预处理，提取出图像中的特征信息，进而根据该特征信息对图像进行分类和识别。常用的图像识别技术有模式识别、人工神经网络模式识别、模糊模式识别等。 2 图像处理的应用

⑴工业自动化。在工业生产中，通常需要对生产产品或者装配配件进行识别、检测或处理等，应用图像处理技术可以在无损的前提下实现上述功能。如利用图像采集系统对生产流水线上生产出来的产品进行图像采集，利用边缘检测、图像识别等技术在图像中抽取产品的属性特征，按照这种属性特征构建产品信息库，进而利用该信息库指导判断所生产的产品是否达标，甚至协助流水线生产机器人或机械手确定生产动作，完成工业生产的自动化。

⑵公共交通监测。我国当前时期的社会发展水平得到了大幅度提高，交通已经成为制约和影响城市发展的主要因素之一。在公用交通控制中，若仅仅依靠人力，是无法完成预期要求的，而图像处理技术的应用则很好的解决了这个问题。在公共交通中的节点或重点区域布置交通自动控制系统，该系统的核心部分为数字图像采集和处理。通过对数字图像分析可以对公共交通中的违章行为和交通顺畅状态进行监控和自动处理，可以在最短时间内发现和记录交通事故和违章事件，提升现代化水平。

以电子眼系统为例。在公共交通中的交叉路口布置电子眼系统，该系统会对交叉路口的交通信息进行图像采集，若出现违章行为，如闯红灯等，系统会自动拍摄车辆违章画面并将该画面进行打包压缩等处理发送到监控中心。监控中心接收到图片后首先对其进行适当的图像恢复和增强，进而利用图像识别等图像处理技术自动获取违章车辆的车牌号等信息，这样就可以大大降低工作人员的工作压力。

⑶现代数字通信。现代通信逐渐向多媒体方向发展，而多媒体数据流中图像占据了绝大部分带宽和存储空间，对系统的要求较为苛刻。对现代通信中传输的图像进行处理，在不影响使用质量的前提下压缩图像空间，降低图像传输带宽也是图像处理的重点应用方向之一。 如在高清彩色电视信号传输中，若不对图像进行编码或压缩，则需要超过100M/s的传输速率和超高的传输带宽，这在当前通信技术中是很难应用实现的，为将这种数据实时传输出去，又不对其他电视信号造成影响就需要对图像进行编码和压缩，这种编码和压缩要保证可以降低图像信息传输的比特量的同时还能够对图像进行无损或低损恢复。

⑷生物医学。在生物医学方面会涉及大量的图像，特别是临床医学中需要对具体病症或身体部位等做成像处理，以便于准确分析病情，确定治疗方案等。在生物医学领域中已经得到广泛应用的技术有CT技术、显微图像处理相关技术如癌细胞识别技术等、超声波图像处理技术、心电图分析技术等，这些技术都是以图像处理相关技术作为核心技术。 [参考文献]


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