一、数字图像处理基本概述数字图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、恢复、分割和提取特征的方法和技术。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(尤其是离散数学理论的建立和完善)；第三，日益增长的在农业、畜牧业、林业、环境、军事、工业和医学方面的广泛应用需求。
图像处理工具箱为图像处理、分析、可视化和算法开发提供了一套全面的参考标准算法和图形工具。它可以用于去噪或恢复有噪声或退化的图像，增强图像以获得更高的清晰度，提取特征，分析形状和纹理，以及匹配两幅图像。工具箱中的大部分函数都是用开放式MATLAB语言编写的。这意味着您可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数。图像处理工具箱为生物识别、遥感、监控、基因表达、显微镜技术、半导体测试、图像传感器设计、颜色科学和材料科学领域的工程师和科学家提供支持。它也促进了图像处理技术的教学。
二、数字图像处理的常用方法1、图像变换：由于图像数组非常大，直接在空间域进行处理，涉及到大量的计算。因此，往往采用各种图像变换方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域处理转化为变换域处理，这样不仅可以降低计算复杂度，还可以获得更有效的处理(如傅里叶变换可以在频域进行数字滤波)。目前新发展起来的小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性，在图像处理中也得到广泛有效的应用。
2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可以减少描述一幅图像的数据量(即比特数)，从而节省图像传输和处理时间，减少占用的内存容量。压缩可以实现无失真，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，是图像处理技术中最早也是最成熟的技术。
3、图像增强与恢复：图像增强与恢复的目的是提高图像质量，如去除噪声、提高图像清晰度等。图像增强不考虑图像退化的原因，而是突出图像感兴趣的部分。如果增强图像的高频成分，可以使图像中物体的轮廓清晰，细节明显；例如，加强低频分量可以减少图像中噪声的影响。图像复原需要对图像退化的原因有一定的了解。一般来说，应该根据退化过程建立一个“退化模型”，然后采用某种滤波方法来恢复或重建原始图像。
4、图像分割：图像分割是数字图像处理的关键技术之一。图像分割是从图像中提取有意义的特征，其有意义的特征包括图像中的边缘和区域，是进一步图像识别、分析和理解的基础。虽然已经发展了许多边缘提取和区域分割的方法，但是还没有一种有效的方法可以普遍适用于所有类型的图像。因此，对图像分割的研究还在不断深入，是图像处理的热点之一。
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，其几何特征可以用来描述物体的特征，而一般的图像描述方法采用二维形状描述，有边界描述和区域描述两种方法。二维纹理特征可以用来描述特殊的纹理图像。随着图像处理研究的深入发展，三维物体描述得到了研究，出现了体描述、面描述和广义柱面描述等方法
6、图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴，其主要内容是经过一定的预处理(增强、恢复、压缩)，对图像进行分割和特征提取，从而进行决策分类。经典模式识别方法常用于图像分类，包括统计模式分类和句法(结构)模式分类。近年来，新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中越来越受到重视。
图像的基本属性
亮度：又称灰度，是颜色的明暗变化，通常用0% ~ 100%(由黑变白)来表示。下面三张图是不同的亮度对比。
亮度对图像颜色的影响
对比度：是黑与白的比例，即黑与白的渐变。比率越大，从黑到白的层次越多，色彩表现就越丰富。
对比度对图像颜色表征的影响
直方图：表示图像中每个灰度级的像素数，反映图像中每个灰度级的出现频率。图像在计算机中的存储形式就像是由许多点组成的矩阵，这些点整齐地排列成行和列。每个点的值就是图像的灰度值，直方图就是每个灰度级在这个点矩阵中出现的次数。我们可以具体看看下面两个不同图形的灰度直方图：
直方图均衡
通过灰度变换，将一幅图像变换成另一幅直方图均衡的图像的过程，即在一定灰度范围内像素个数相同的图像。以下是直方图均衡化前后的图形变化和直方图变化：
图像加减运算
两幅图像的加减：图像的加减是指在对应的存储矩形点列上进行灰度值的加减。图像叠加可以将一幅图像的内容叠加到另一幅图像上，可以实现二次曝光，也可以对同一场景的多幅图像进行平均，从而降低噪点。图像减法可用于运动检测或去除图像中不需要的附加图案。
图像相加的例子：图中的运算是：(a) (b)=(c)
公元前
图像减法运算的例子：图中的运算是(a)-(b)=(c)。
三、应用领域图像是人类获取和交换信息的主要来源。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动的不断扩大，图像处理的应用领域也将扩大。
1)航空航天和航空技术。
航天航空技术的应用数字图像处理技术在航天航空技术中的应用不仅仅是JPL对月球和火星照片的处理，还有飞机遥感和卫星遥感技术的应用。许多国家每天派出许多侦察机，对地球上感兴趣的地区进行大量的航空摄影。以前需要雇佣上千人对照片进行处理和分析，而现在使用配备了先进计算机的图像处理系统对照片进行解读和分析，不仅节省了人力，而且加快了速度，还可以从照片中提取很多人工无法找到的有用信息。从20世纪60年代末开始，美国和一些国际组织发射了资源遥感卫星(如LANDSAT系列)和天空实验室(如SKYLAB)。由于成像条件受飞机位置、姿态和环境条件的影响，图像质量总是不是很高。因此，以如此昂贵的价格通过简单直观的判读获取图像是不经济的，必须采用数字图像处理技术。例如，LANDSAT系列陆地卫星使用多波段扫描仪(MSS)以18天为周期，在900km高度对地球的每一个区域进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面10米或100米左右(例如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30米)。这些图像在空中被处理(数字化和编码)并存储在磁带上。卫星经过地面站上空时，高速传输，然后由处理中心进行分析解释。在这些图像的成像、存储、传输和解释中必须使用许多数字图像处理方法。目前，世界各国都在利用陆地卫星获得的图像进行资源调查(如森林调查、海洋沉积物和渔业调查、水资源调查等。)、灾害探测(如害虫探测、火灾和水探测、环境污染探测等。)、资源勘探(如石油勘探、矿产勘探、地理位置勘探和大型项目分析等。)、农业规划(如土壤营养、含水量、作物生长、估产等。)，以及城市规划(如。我国在上述方面也进行了一些实际应用，取得了良好的效果。数字图像处理技术在天气预报和对太空中其他行星的研究中也发挥了相当大的作用。
2)生物医学工程
数字图像处理在生物医学工程中有着广泛的应用，并且非常有效。除了上述的CT技术外，还有一类是对医学显微图像的处理和分析，如红细胞和白细胞分类、染色体分析、癌细胞识别等。此外，图像处理技术还广泛应用于X射线肺部图像锐化、超声图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断。
3)通信工程
目前通信的主要发展方向是语音、文字、图像、数据相结合的多媒体通信。具体来说，电话、电视、电脑在数字通信网络上以三合一的方式传输。其中图像通信最为复杂和困难，因为图像数据量巨大，如彩色电视信号的传输速率在100 Mbit/s以上，为了实时传输这样的高速数据，必须采用编码技术压缩信息量。从某种意义上说，编码压缩是这些技术成败的关键。除熵编码、DPCM编码和变换编码外，国内外正在开发新的编码方法，如逐行编码、自适应网络编码和小波变换图像压缩编码。
4)工业和工程
图像处理技术在工业和工程领域有着广泛的应用，如在自动装配线上检测零件质量和对零件进行分类，检查印刷电路板的缺陷，分析弹性图片的应力，分析流体力学图片的阻力和升力，自动分拣邮件，在一些有毒和放射性环境中识别工件和物体的形状和排列，以及在先进的设计和制造技术中采用工业视觉。值得一提的是，具有视觉、听觉和触觉功能的智能机器人的发展将为工农业生产带来新的激励，并已在工业生产中的涂装、焊接和装配中得到有效应用。
5)军事公安
在军事方面，图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动指挥系统，飞机、坦克和军舰的模拟训练系统等。公安服务图片解读分析、指纹识别、人脸识别、残缺图片还原、交通监控、事故分析等。目前已经投入运行的高速公路自动收费系统中的车辆和车牌自动识别就是图像处理技术成功应用的一个例子。
6)文化艺术方面
目前，这类应用包括电视画面的数字编辑、动画制作、电子图像游戏、纺织和工艺品设计、服装设计和制作、发型设计、文物和照片的复制和修复、运动员动作的分析和分级等。现在它逐渐形成了一门新的艺术——电脑艺术。
7)机器人视觉
机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，是一门正在研究的开放性学科，主要是对三维场景的理解和识别。机器视觉主要应用于军事侦察、危险环境下的自主机器人、邮政、医院和家庭服务的智能机器人、流水线工件识别和定位以及空间机器人的自动操作。
8)文章和多媒体系统
目前，图像处理、变换和合成广泛应用于电视制作系统，以及多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存储和传输。
9)科学可视化
图像处理与图形学的紧密结合形成了一种新的研究工具，用于各个领域的科学研究。
10)电子商务
在当前的电子商务中，图像处理技术也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。总之，图像处理技术应用广泛，在国家安全、经济发展和日常生活中发挥了越来越重要的作用，在国计民生中的作用不可低估。
四、研究方向自20世纪60年代第三代数字计算机问世以来，数字图像处理技术经历了前所未有的发展，该领域进一步研究的主要方向有五个：1)在重点解决处理速度问题的同时，进一步提高精度；2)加强软件研究，开发新的加工方法，特别注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的加工方法；3)加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展；4)加强理论研究，逐步形成处理科学本身的理论体系；5)时刻关注图像处理领域的标准化。
