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一般我们直接获取的都是模拟图像，为了便于计算机记录和处理图像，必须首先使其数字化。21世纪是信息时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段[1]。因此，数字图像处理几乎应用于每一个技术领域，成为计算机科学、生物科学、气象学、信息科学、医学等学科的研究热点。28686
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数字图像处理技术随着计算机的出现而产生。随着太空计划的推行，对大批月球照片进行处理并收到明显效果，标志着数字图像处理技术水平得到了很大提高。进入到20世纪70年代，随着计算机断层扫面（ CT）的出现，数字图像处理得到进一步发展。近30年来，计算机科学的发展和相关数学理论的进步与完善促使数字图像处理技术突飞猛进。自1986年以来，小波理论与变换方法迅速发展，克服了傅里叶分析不能用于局部分析的不足，被认为是调和和分析半个世纪以来工作的结晶。Mallat在1988年有效地将小波分析（Wavelet）应用于图像分析和重构[2]。在数字图像处理领域，近几年也提出了一些新的理论算法，如遗传算法（Genetic Algorithms,GA）、形态学（Morphology）、分析几何（Fractal）和人工神经网络（Artificial Neural Networks）等[3]。目前国内的研究主要集中在一些诊断、图像压缩编码以及目标识别等方面，其中的热门应用领域包括电视、多媒体、印刷制版、互联网、DRM、电影特技、游戏、动画制作、数字相机、电子商务、宽带应用、DAM等。论文网
随着科学技术的发展，数字图像处理显得越来越重要，未来的发展方向大致可以分为以下四个方面：（1）朝着高速、高分辨率、多媒体、标准化、立体化和智能化方向发展[4]；（2）图像与图形结合向三文或多文成像的方向发展；（3）硬件芯片的开发研究；（4）新理论和新算法的研究。目前比较流行的3D技术就是数字图像处理技术在虚拟现实方向的一个成功的运用。
数字图像处理研究的主要内容大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的编码、图像信息的分析以及图像信息的显示等几个方面[5]。它具有四大优点:（1）再现性好；（2）处理精度高；（3）适用面宽；（4）灵活性高，不仅可以完成图像光学处理的线性运算，还可以实现非线性处理[6]。通过计算机对图像的处理，人们可以直观的对变换图像并提取物体的特征[7]。