二十一世纪以来，由于硬件技术的飞速发展和数字图像处理技术理论的不断更新完善，应用领域对于数字图像处理技术日渐重视，并获得了重大成就。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、文化艺术等都属于这一领域。该技术成为一门引人注目、前景远大的新型学科。

到目前为止，就发展方向而言，图像技术已向实时性、智能化、普及化、网络化和低成本方向发展；就技术方法而言，主要将小波、模糊、神经网络、遗传算法、分形等智能信息处理技术运用于数字图像技术中，使得其更具活力。总之，数字图像技术在40多年的时间里，迅速发展成一门独立的学科。随着计算机技术和半导体工业的发展以及各种实际应用的需要，可以预料，图像技术的发展必将更加迅猛[ ]。

1.2.2. 图像处理主要内容

图像处理研究的主要内容有以下几个方面:[ ]

（1） 图像变换分为时域的变换和频域的变换，时域的变换是直接操作变换图像的像素，频域的变换是先运算，将图像变换到频域，再对频域进行修改，达到修改图像的目的，但频域的数据还需进行变换回到时域图像。

（2） 图像增强就是对于被各种因素影响的图像所做的改善行为，包括灰度增强、去噪处理、频域滤波等图像增强技术。

（3） 图像压缩编码多用于信息保密、压缩储存以及传输，在不丢失信息的前提下，减少信息储存的空间、提高信息传输和接收的效率，图像的压缩分为有损压缩和无损压缩。

（4） 图像分割是图像分析、理解与识别的基础，图像分割的主要研究方向是将目标从图像中分割开来，分为三个过程：处理、分析和理解，图像分割是从图像处理到图像分析的重要的步骤，更是图像理解的基础。

（5） 图像描述是在图像分割的基础上利用分割后的数据，形成像素，对于图像的描述一般有两种方法，一种是利用图像中物体的轮廓来表示区域，另一种是利用某个区域的相同的像素来表示区域，便于我们将数据变换成可以使用计算机处理的形式。

（6） 图像复原是由于各种外界的扰乱，使数字图像产生退化，采取方法尽可能复原图像的原貌，类似于图像增强，但图像复原是根据图像退化的原因恢复图像，而图像增强是为了提高图像的视觉质量。

1.2.3. 所做工作

（1） 依据数字图像处理的原理及基本应用，使用图像灰化、灰度处理、图像增强、图像去噪等技术对数字图像进行预处理。

（2） 应用MATLAB和图像处理工具箱的功能，包括MATLAB的图像类型及其转换、MATLAB的图像处理工具箱、MATLAB的图像读取编写和显示等等。

（3） 运用Visual Basic编程自动检测啤酒溶液中的杂质。

1.2.4. 工作重点：

（1） 依据数字图像处理技术，对于图像灰化后灰度不同的图像进行处理，使图像比之前的更便于之后的操作处理。当将灰度不同的图像进行处理之后，周围不同的明暗光线所带来的影响也将被消除。论文网

（2） 依据边缘检测的理论，对预处理之后的数字图像进行杂质检测。