彩色图像的分割处理程序设计+Hough算法(2)
5.2 展望 29
致谢 30
参考文献 31
1 数字图像处理概述
数字图像处理将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,起源于20世纪20年代,目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用。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。早起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。
1.1 图像技术概述
数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。起源于20世纪20年代,目前已广泛地应用于人们生活的各个领域。由于图像的直观、易懂、存储方便和信息量大，发展前景十分广泛。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。接下来我将对图像处理做一个概述，详细介绍数字图像处理。
1.1.1 图像技术
图像处理技术就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学，最主要任务就是各种算法的设计和实现。目前，图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。根据应用领域的不同要求，可以将图像处理技术划分为许多分支，其中比较重要的分支有：
（1）图像数字化：通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式。
（2）图像的增强和复原：主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将转化为更适合分析的形式。
（3）图像编码：在满足一定的保真条件下，对图像进行编码处理，达到压缩图像信息量，简化图像的目的。以便于存储和传输。
（4）图像重建：主要是利用采集的数据来重建出图像。图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等。
（5）模式识别：识别是图像处理的主要目的。如：指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。
（6）计算机图形学：用计算机将实际上不存在的，只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来。
一幅图像可定义为一个二文函数f(x, y)，这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标f(x, y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该点是由有限的元素组成的，没一个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或象素。象素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。在第二章，将用更正式的术语研究这些定义。
视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。然而，人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱，从伽马射线到无线电波。它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。
图像处理涉及的范畴或其他相关领域(例如，图像分析和计算机视觉)的界定在初创人之间并没有一致的看法。有时用处理的输人和输出内容都是图像这一特点来界定图像处理的范围。我们认为这一定义仅是人为界定和限制。例如，在这个定义下，甚至最普通的计算一幅图像灰度平均值的工作都不能算做是图像处理。另一方面，有些领域(如计算机视觉)研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输人采取行动等。这一领域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人类智能。人工智能领域处在其发展过程中的初期阶段，它的发展比预期的要慢得多，图像分析(也称为图像理解)领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。