图像数字化范文

图像数字化篇1

关键词：图形图像设计；数字化校园；应用0引言

21世纪以来，互联网技术和多媒体技术的发展成熟使得人们的生活中开始离不开互联网与多媒体的世界，其给人们带来的生动形象的数字化图形图像效果让人能够简单直接的获得信息，因此该技术深受人们的喜爱。开发出的计算机图形处理软件是修改编辑和扫描图形的作用，对图像进行制作和输入、输出时都有着比较简单的步骤和操作，使得很平面设计工作人员非常喜爱该软件。该设计在商标和标志的设计中应用较为广泛，绘制模型和描画插图、排版以及分色输出等大多数方面都有着应用。到现在为止，如果有某个网站中没有多媒体图形图像信息将会是一个非常稀奇和难以置信的事情。不过对于图形图像的制作方面，知道的人还是非常少的。文章对人们生活中常用的集中图形图像设计在数字化校园的应用进行简单层次的介绍与分析。

1数字化校园概述

所谓数字化校园，也称为信息化校园或者数字校园，即利用现代化的先进技术以数字化信息作为依托，使用校园网和先进技术去实现学校日常的教学、管理、服务以及科研办公等功能，同时还能够对以上信息进行收集处理、正和分析、管理存储、传输以及应用等等，让整个校园的信息构建成为一个统一的数字化空间，让学校有着最大化的资源共享区，以提高学校的科学管理、教学以及服务质量等，创新校园工作环境。数字化校园是基于传统校园的模式上进行建筑的，另外对于一些先进的信息化手段与工具使用量比较大，尽最大力度将校园的信息整合成数字化类型以产生一个数字空间，让校园信息能够在空间与时间方面进行延伸。校园网和系统是整个数字化校园的系统神经，从而达到整个校园内的信息传递等功能。日益发展的信息技术在渐渐的渗透整个教育行业，因此，将教育进行信息化是教育行业发展的必然。教育信息化分为以下三大环节：（1）在学校内普及其以计算机、多媒体为主的现代化教育硬件设备。（2）在学校内建立校园网，将学校资源进行共享，以使得学校的教育资源与管理信息得到开发与丰富。（3）扩展学校的学习资源，利用远程教育进而将教育发展到终身教育。

数字化校园是高校开展素质教育的新举措，它将提供互动式的虚拟教育环境，来解决学生的主动性学习问题，有利于提高学生学习的自主性和积极性，是提高学科管理、建设水平以及扩大学校知名度的重要条件。

2基于内容的图像检索在数字化校园的应用

当前其图像检索技术的应用仍是主要出于数字图书馆方面，即对学生信息的管理和一卡通系统的管理等。下面将就数字化图书馆举例，其是校园进行数字化中的主要应用之一，数字化图书馆相比传统图书馆而言其工作的业务范围和服务模式等都发生了质的变化，数字化图书馆开始以文献分编等业务为主的部门作为其核心部门，将读者作为首要服务对象。数字图书馆中出现的图形检索技术使得数字图书馆的特效开始显现，改变其传统检索方法，将传统图书馆信息服务滞后的缺点进行改进与弥补，使得查询和检索用户信息等时变得更加方便，另外还能够在多方面、多角度去对所需要的信息进行查询；同时也能够在全文中进行图形和文章的检索，让信息传递的速度大大加快，更加体现了信息服务的特色。

3图形图像设计在数字化校园课程教学中的应用分析

当前期计算机的图形设计教学的应用领域主要分布在包装、文字、广告、影像、功能界面、绘画设计等方面，对影视、广告以及互联网等方面都有涉及。

（1）文字设计专业。文字作为现代设计中的重要元素，包含文字色彩、位置、大小、字体、色调等内容，熟练应用图形图像设计软件可以让符号、图像与文字内容有机融合。特殊环境中，文字还可以作为整个设计作品的主体向受众传递明确、清晰的信息，让受众感受到强烈的视觉传达内容。

（2）包装涉及专业。包装是人们日常生活中接触比较多且辨识度较高的产品之一

。因此，要想让顾客喜爱某项产品，必须要让该产品包装具有更加新颖、清晰以及超感染力的包装设计，这样也会为该产品增加其商品价值和传播力度，即升级了产品的潜在价值。包装设计领域中的图形设计主要是对海报、宣传彩页、书籍封面、视频服装、视频等方面。为了将产品的真正价值得以实现，一般都会利用计算机图像设计软件去设计更加形象化、生动化、美观化、一束花的包装，进而达到吸引顾客眼球的目的，增加产品内涵。让顾客对产品有了更高层次的认识与定位，即提高产品价值。

（3）广告设计专业。当前已经有了各式各样的广告作品，广告带来的感染力想必大多数人们都已经深深感受到，但是广告作品的设计同样也离不开计算机图像设计软件的使用。利用该类型软件将其所设计的产品优点和特色进行一定程度的放大，进而使得广告内容的宣传力度和效果得到提升。广告创意新颖的话还会起到引起共鸣的效果，让人们对该广告有着刻骨印象。影响作用的设计一般没有较强的商业目的，最主要是完成制作者的某种目的和意愿，即视觉创意设计能够有更大的发展空间，使得计算机图形图像的设计得到更进一步的推动。

（4）绘画专业。开发计算机图形图像处理软件的初衷是将其图像制作的元素和色调等内容进行丰富化，进而使得所得作品更加形象化和生动化。使用该类型的软件，只需让作者使用铅笔等绘画工具拟出草稿即可，剩下的工作将会由软件自动完成。因此，使用该软件将会让作者的工作效率得以提升，另外还能够准确将其绘画作品所需要的填色和颜色进行搭配，让作品有着更加完美的视觉效果。

（5）动漫制作专业。电子终端产品在人们日常生活中的普及使得大量的app软件或游戏展现在人们眼前，其中主要是通过交互界面实现的。简洁、美观、高雅的交互界面设计也属于计算机图形图像设计主要应用的领域。合理设计交互界面例如二维、三维等元素搭配和处理可以有效提升交互界面的互动性，让用户顺利完成操作。

4小结

计算机网络技术的发展以及多媒体的广泛使用使得当前信息传播以及存储的方式都开始转向多媒体，人们使用信息的方式也将会因此得到改变。计算机图形设计专业的教学能大大提高学校的教学和管理质量。数字化校园中一定会有多媒体技术的注入，此时图像检索将成为数字化校园中的一项主要应用技术之一，它将计算机传统的图像处理的优点进行汇总和结合，而且还对这些技术应用进行创新，前途一片光明。参考文献：

[1] 蒋仁波.基于内容的图像检索技术研究与系统实现[d].武汉大学硕士学位论文（武汉大学计算机学院），2009：1213.

[2] 王海龙，佩雪.基于内容的图像检索探讨[j].中原工学院学报，2005，16（2）：1215.

图像数字化篇2

【关键词】数字视频 图像序列 运动检测 算法

1 引言

图像监控技术是目前得到广泛应用的技术，基于图像监控技术研发的图像监控系统已经成为银行、大型商场、保密单位、制造企业、交通部门等企业和政府部门正常运行必备的系统。

就目前的市场而言，图像监控系统的主要用户包括：生产制造企业，主要用于监控无人化的生产线，随着柔性制造线的发展，自动化和无人化是企业现代化的特征，因此，生产制造企业对图像监控系统地需求已经成为监控系统市场中的热门；银行、交通、旅店、小区以及大型商场，对图像监控系统的需求也非常大，小区停车场、银行营业部都需要监控系统进行全天候监控；军事基地等保密单位出于保密的需求，必须安装图像监控系统，以防不法分子窃取情报；由以上案例可知，图像监控系统的市场需求量极其庞大。

目前，图像监控系统市场上占主导地位的是模拟监控系统，这种传统监控系统有很多缺点。传统监控系统利用录像机录制镜头的画面，存在清晰度差、监控有死角、查询麻烦、保存困难等问题，因此无法广泛应用，必须研制新的图像监控系统，对图像监控系统进行升级改造。

网络数字视频图像监控技术是现代高科技的结晶，将图像处理与信息技术进行了完美结合，新技术的应用使得网络数字视频图像监控技术比传统的模拟监控系统有非常明显的优势。因此，本文从网络数字视频图像监控技术的优化角度进行深入的研究。

2 网络数字视频图像监控系统新技术

2.1 网络数字视频图像监控系统新技术研发的必要性

网络数字视频监控系统与传统的模拟监控技术相比有很多的优点，其中最突出的优势就是提升了监控系统的自动化水平。监控自动化水平的提高主要源于视频序列检测技术。传统的图像监控系统中，需要人工观察，当监控人员发现危险情况或者异常情况时，人工进行报警。网络数字视频图像监控技术出现之后，基于数字视频技术的平台 ，图像序列检侧技术也逐渐成熟。运用图像序列监测技术，可以代替监视人员对图像中人或物的活动进行检测，如果活动与系统中的设定的危险情况相符，则发出报警信号，此项技术的应用可以使得网络数字视频监视系统的自动化水平得到质的提升。图像序列检测技术除了自动报警的功能之外，还可以对检测到的各种数据进行统计，例如，交通部门中运用此项技术，可以对城区各主干道车流量进行统计，绘制出每日的城区车流量曲线图。

2.2 图像序列运动检测技术的研发难点

在我们的日常生活中，运动是生活的主要方式，有意以的信息大多包含在运动之中，因此图像序列运动检测技术主要研究物体的运动信息。比如，交通部门的监控系统的重要职责包括车流流量的监测，生产制造企业的监控系统关注生产线自动运行的全过程。图像序列运动检测技术的难点在于难以准确分割物体的运动过程，而且由于此项技术给予数字视频监控技术，运动物体之间的遮挡给分析带来了很大的困难。

2.3 图像序列运动检测流程

图像序列运动检测的算法有很多，根据技术的应用范围不同而选择相应的算法。数字视频监控系统中应用此项技术，首先要检测出监控系统检测的图像内有没有物体发生运动，然后根据需要检测物体运动的位置和方向，这些需要根据特定的需求来编写相应的算法。例如，对于有自动报警需求的系统，在算法中列出自动报警的条件，如果检测到物体的运动位置和方向信息满足算法中的条件，系统就会自动发出报警信号。

以上的算法关注的重点是监控系统中物体是否运动，以及物体运动位置、运动方向等信息。实际上图像序列的亮度分量己经包含了物体运动的绝大部分信息，因此运动检测采用的图像数据是灰度图像序列。采用灰度图像序列有一个最大的缺点，就是当监控多个目标时，由于个别目标的灰度序列无法良好分辨，就给运动分析和检测带来了很大难度。为了提高检测精度，主要讨论监控系统中运动物体数量少的情况。

图像序列运动检测技术在实际应用中，会受到很多方面因素的影响，比如，当光照条件发生变化时，静止物体的灰度值将会与运动物体接近，对物体运动的采集精度将会降低，当摄像机受到干扰，使得图像画面发生抖动，在算法中，会将静止物体当作运动物体，占用检测资源，造成检测错误，而且会给算法带来扰动，使得计算精度降低。

在不同应用范围中，对检测精度的要求也不相同。采用不同算法，图像序列检测技术可以满足不要应用范围的要求。本文以简单运动和复杂运动两种运动的检测方法为例进行分析，并给出各自的处理流程。

简单运动检测系统流程如图1所示。

图1所示的流程用来实现简单的运动报警。首先在算法中列出报警条件，当监控系统中发现运动物体的运动位置和运动方向符合要求时，就自动发出报警信号。简单运动处理流程只关注物体运动信息，不关注物体大小和数量等信息。

复杂运动处理流程图比简单运动处理流程图要复杂的多，采用的算法也复杂的多。因为处理的是一个完整的视频运动。本算法是很多算法的基础，通过改进本算法，根据不同场合提出不同要求，可以应用在不同的场合。该算法流程就是基于边缘提取的逐帧差分运动检测算法。应用本算法，第一要判断检测视频中是否有物体发生运动，其次要判断物体的运动方向、运动位置等信息，还要判断运动物体的大小，如果运动物体较小，可以忽略不计，提高精度的同时，还可以防治误报警。

复杂运动处理流程需要多种技术同时应用，包括计算机图像的预处理技术、图像的边缘提取技术以及图像的匹配技术等等。

在算法中，首先是获得数字视频序列中的图像帧，然后选择一定的算法对图像进行预处理以消除各种噪声、通过简单差分判断是否有运动、提取图像边缘特性、再次差分去掉非运动边缘、图像匹配，获得运动物体的信息。

3 结束语

计算机网络数字视频监控技术优化的目的主要在于开发图像序列检测技术，本文分析了数字图像序列的运动检测和运动报警算法，在算法中，通过对基础算法的改进，首先实现了物体是否运动的判断，其次分析出运动物体的运动方向和运动位置等信息。该算法经过改进，不仅适合于自动报警，而且还能够进行各种数据的统计。

数字视频监控系统还有许多地方需要改进。比如，进一步完善图像序列运动检测技术，区分多运动目标、小运动目标以及摄像头运动时的运动分析，这些都会使得数字视频监控技术得到进一步发展。

参考文献

[1]彭华.远程视频图像监控在变电站设计中的实现[J].中国新技术新产品，2014，25（24）：19-20.

[2]王小兵，姚雪晴，邱银国，等.一种新型煤矿视频监控图像滤波算法[J].工矿自动化，2014，40（11）：76-80.

作者单位

图像数字化篇3

关键词：数字技术；摄影艺术；图像创作

中图分类号：J405文献标识码：A文章编号：1005-5312（2012）15-0038-01

数字化图像艺术发展方兴未艾的同时也在社会上特别是业内引起了广泛的争议。议题关乎方方面面，摄影艺术究竟走向何方？艺术的大众化是否暗含着艺术会走向庸俗化的隐晦含义？空前强大的数字技术是否违背了摄影艺术的本质和初衷？当代摄影家要有怎样的责任感和使命感才能够促进和推动摄影艺术的健康发展？这些悬而未解的问题困扰着心系摄影艺术的各行各业的人们。

一、艺术“大众化”与“庸俗化”

摄影艺术未来的主要走向是趋向艺术大众化。艺术的大众化是一个古老而又年轻的命题。他的古老是由于它几乎与艺术同步而来，它的年轻是因为这一问题的自觉地理论提出是比较近的，大约是上世纪中叶的事。原始社会的艺术家与大众之间根本不存在明显的区别。分工的出现导致阶级的产生，这打破了艺术家与大众之间的和谐，取而代之的事一条巨大的深邃的鸿沟。艺术成为了一种奢侈品。艺术的创造和欣赏都是少数人的事。科学技术革新的浪潮，特别是大众传播媒介的发展为平艺术与大众之间的沟壑奠定了技术基础。

艺术大众化问题是个十分重要却又十分棘手的问题。其实艺术大众化问题与艺术本质，艺术的目的息息相关。艺术的本质就是沟通，沟通人的情感，沟通人的思想和认识。艺术大众化要使提高全民的文化艺术素养成为目标。要改变以往艺术的特权现象，反对艺术的贵族化倾向，同时要防止把艺术的大众化作庸俗的理解。艺术的商品化，庸俗化并不是真正意义的艺术大众化。所以要使艺术大众化产生积极的结果，还有赖于艺术家与广大群众的共同努力，是一件任重道远的事情。

二、数字后期是否诋毁了摄影艺术

摄影被称为用光和影作画的艺术。数字技术的出现是否喧宾夺主，把光和影的瞬间放在了次位，而把摄影的后期制作的幅度提升了太多？摄影在现代社会已经逐渐转型，被称为“摄影之后的摄影”摄影从瞬间的活动扩展到摄影前的设计和摆置；摄影之间，图像与图像之间的拼贴关系；摄影之后进行再处理；以及摄影之内和摄影之外对社会现象的关注以及创作命题的确立。所以摄影不仅仅是记录大千世界的工具，摄影同样是表达自己思想的手法。就艺术摄影来说，作品是描述摄影家思考的工具。而照片则是摄影家自己观念的产物。对于这些表达欲强烈的摄影家来说，摄影艺术也是表现自己情感的手段，并不是是简单的拍摄摄影作品那么简单，其中所表现出来的情感，才是最重要的。创作是一件自由的事情，摄影也没有如此狭隘。如果使用后期只是为了创作叙述的需要，如果可以增强效果，这么做无可厚非。

需要指出的是，数字后期这种技术是为了突出表现艺术家强烈的个人情感，如果只注重技巧和新奇的表象，那数字后期的意义就不大了。所以说数字技术本身并没有冒犯摄影艺术的本质。关键是看摄影师怎么使用这种技术更好地表达自己对这个世界的看法，而不是滥用。

三、当代艺术摄影家的责任

艺术的大众化时都会导致艺术家个性的丧失？天才的、具有独创性的艺术家是否会从此消声匿迹？答案是否定的，相反，这更能使我们培养起一片产生更多的创造性艺术家的土壤。所有具有远见的艺术家都承认，造就高水平的大众，扩大他们的队伍是当今艺术家的重要使命。而大众恰会从当代艺术家的作品中汲取养分，在摄影家的作品中得到指引，受到影响。因此，当代摄影艺术家有责任从我做起，努力提高自身的艺术修养和创作才能。更深层次的发掘作品的内涵。

技术其实并没有赋予摄影师更多的创造力。如果没有任何想法，买多少技术和工具都是无济于事的。因此，摄影家坚决不能依靠技术而掉以轻心，相反，摄影师必须比任何人都努力的工作，才会有想要的成果。瞬息变幻的世界不会给你停滞在已有的成绩上稍作休息的机会。你必须了解新媒体艺术以及传媒发展的最新动向，与他们时刻保持在同一起跑线上。这是对自己负责也是对公众负责。

参考文献：

[1]邱志杰.摄影之后的摄影.中国人民大学出版社，2005.

图像数字化篇4

（1. 武警工程大学 信息工程系，陕西 西安 710086；2. 武警工程大学 电子技术系，陕西 西安 710086）

摘 要：针对数字图像处理课程基础理论抽象、实用性强的特点，分析和探讨该课程教学中存在的若干问题及原因，从师资力量建设、课程标准制定、教学方法与设计、考核方法4个方面阐述数字图像处理课程的教学优化改革方案。

关键词 ：数字图像处理；教学优化改革；师资力量；课程标准

基金项目：全军学位与研究生教育研讨会研究课题“军队院校研究生教育中的导师与研究生关系研究”（YJZX14C14）。

第一作者简介：孔韦韦，男，讲师，研究方向为图像处理，kwwking@163.com。

0 引 言

数字图像处理[1-2]是信息处理领域的重要分支，通过该课程我们可以完成图像的几何变换、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、模式识别、图像理解等多个方面的工作。目前，随着计算机软硬件处理能力的不断提升，数字图像处理技术已被广泛应用于医学检测、反恐处突、弹道导弹精确制导等多个军（民）用领域。由于该门课程的特殊地位和广泛应用，国内外几乎所有信息类专业都开设了该课程，许多专家、学者也针对课程的教学方式提出了自己的观点[3-8]。

军队院校作为高等院校中的一类特殊群体，无论在课程设置还是人才培养需求上均与地方高等院校有很大的不同。军队院校自身的特殊属性要求培养出的人才不仅要有扎实的理论基础和科研能力，还能运用这些知识对作战以及日常训练中出现的问题加以解决，因此，军队院校对人才的理论与实践结合能力提出了更高也更为严格的要求。

武警部队负责维护国家安全和社会稳定，有效打击国内外各种恐怖势力，保障人民安居乐业。当前，世界各国都将“反恐”作为维护国家稳定和保卫人民生命财产安全的一项重要任务。反恐图像目标的识别和监视能力更体现了一个国家的反恐技术力量和能力水平，其关键在于反恐图像目标的识别。因此，有效地将数字图像处理技术应用于反恐处突领域，不仅有助于提升针对恐怖势力的打击力度，还可以有效减少伤亡，最大限度地保障国家和人民的生命财产安全。

1 数字图像处理课程的特点

数字图像处理课程主要有以下几个特点：①理论基础要求高，涉及高等数学、信号与信息系统、信息论、计算机编码等多个领域的知识；②数字图像处理课程覆盖的内容广泛，知识点繁杂零碎；③新兴理论的不断出现要求广大学者能够敏锐把握数字图像处理技术的发展前沿；④数字图像处理技术的应用领域不断拓展，处理方法也更为复杂。

2 军队院校数字图像处理课程教学中存在的问题

2.1 课程设置不灵活

相比地方高等院校，军队院校的课程设置自由度十分受限，具体体现为课程的教学内容、学时安排、课堂组织形式甚至是开课时间均有严格的规定和限制，不能根据学生理论基础和学习能力的实际情况做自适应的调整。

尽管研究生有自己的导师和研究方向，且很多研究生日后学位论文的研究方向可能与数字图像处理领域并无关联，然而，由于许多信息类专业院校的研究生培养方案均严格限定该课程为学位必修课，导致一些研究生为了学分和学位只得选择一门与自己研究领域完全无关的课程，无形中造成了教学资源的浪费。

2.2 课时少内容多

数字图像处理课程是国内外几乎所有信息类专业的必修课。地方高等院校通常会开设50个学时，而军队院校大多只开设40学时，有的学校甚至只将其作为学位选修课开设20学时。众所周知，该课程涉及的教学内容非常繁杂且对相关课程的理论基础提出了较高要求，这类课程即使安排50学时也很难将重点内容讲授完毕，军队院校课程课时不足无疑对该课程的教学质量造成重大影响。

2.3 教学形式单一

军队院校的特殊属性在一定程度上约束了课堂多种教学形式的存在与发展，传统的教师主体式教学法是主流。这种过于单一和机械的教学形式将对研究生的学习积极性造成不利影响。另外，军队中上下等级关系往往扼杀了研究生质疑教师的勇气和可能，使研究生不敢对教师的见解有所质疑，不敢擅自踏入教师未首肯的领域中积极主动地发现问题、分析问题和解决问题，导致研究生的学习完全处于被动境地。

3 教学优化改革

3.1 师资力量建设

数字图像处理课程专业性强、理论难度大，涉及的基础学科门类较多，因此，在条件允许的情况下应尽可能安排科研方向或理论研究方向属于图像处理领域的教师担任任课老师。一方面，长期从事该领域的教师对课程的基本内容和理论了如指掌，基本功非常扎实，授课更为流畅、自然；另一方面，教材中介绍的只是图像处理领域的基础理论和经典模型，长期从事该领域研究的老师在研究过程中往往对课程中的概念及理论模型有更深刻的理解，在授课过程中必然会附带介绍本人在该领域内的研究现状和最新进展，有利于开阔研究生视野，激发学习兴趣，提高授课质量。

3.2 课程标准的制定

结合军队院校课时不足的教学实际以及人才培养类型的定位需求，我们完全有必要重新制定数字图像处理课程的教学标准，在保证理论系统性完整的基础上，侧重实践能力以及解决实际问题能力的培养和提升。具体措施如下：①教学对象精确定位，扭转以往研究生课程频频出现的“被选课”现象，切实保障“选修权”，允许研究生按照自己学位论文的研究需求选课；②由于学时有限，在制定课程标准时必须全面分析和研究教学内容，梳理与课程内容相关的知识目标、技能目标和素质目标，适当地删减一些非重点内容，重新划分各章节的学时；③数字图像处理虽然是一门理论性很强的课程，但学习的最终目的还是应用，因此，在制定课程标准时必须为研究生学员留有一定的实践操作以及课堂研讨课时；④要反映部队特色，在授课过程中重点介绍能够直接应用于部队实际的模型和方法，譬如模式识别、图像理解版块，并要求研究生动手实践；⑤紧跟发展前沿，保持知识的先进性，充分利用网络资源，以完善的学习资料、丰富的课程资源、真实的实践环境作为课程的基础和支撑。

3.3 教学方法与设计

结合课程标准，我们拟将整个教学过程分解为4个阶段：①基本理论讲授；②专题讨论；③专题讲座；④实践操作。

3.3.1 基本理论讲授

教师对教学内容中的基本理论加以讲解，旨在为研究生扫清基本理论障碍。该部分的讲解并非只是对课本内容的简单复制和重申，而是在介绍基本理论的基础上，对基本概念中涉及的各层次知识点和潜在疑问加以梳理和阐释，为下一阶段的专题讨论做铺垫。该阶段以教师讲授为主体，采取案例式教学和启发式教学相结合的授课方式。

3.3.2 专题讨论

所谓专题讨论，就是基于教师先前讲授的某一个或某一类基本理论，探讨具体应用效果以及可能影响最终图像处理效果的若干因素。这一环节将彻底打破经典教学模式中的“教师主体”模式，转变为“教师确定讨论范围—研究生为讨论主体—教师最后总结”的模式。在整个过程中，教师和研究生的角色完全转换，由研究生基于自身掌握的知识充分发挥自己的想象，针对若干问题展开探讨或者辩论。譬如，教师在探讨前先介绍图像去噪理论的相关知识，包括噪声产生的原理、噪声的种类、噪声在图像中的表现、几类经典图像去噪方法等，上述部分内容讲授完毕后确定3个问题，即均值去噪和中值去噪方法的原理有何不同？各自的优缺点何在？各自在去噪过程中可能影响最终效果的因素有哪些？下一次课教师可安排专题讨论，并将研究生在讨论中的表现作为课程成绩的一项重要依据。

在该门课程课代表的组织下，研究生被分成若干小组，大家利用课余时间分别对两种去噪方法展开了深入研究，并通过Matlab软件仿真验证，记录诸如峰值信噪比PSNR等相关指标值，初步得出可能会影响最终去噪效果的若干因素；几位同学针对一些不太一致的观点展开激烈的讨论；最后，由教师进行内容总结和答疑解惑，一些研究生还对教师的某些结论提出质疑。

专题讨论完毕后，教师和研究生普遍感觉以往枯燥又不合时宜的教学方法得到了彻底改变，研究生内心的求知热情得到了极大的激发。此外，整个专题讨论过程也锻炼了他们的逻辑思维，为了说服“对手”，他们必须要找到支撑自己观点的科学依据，包括权威论坛上的答疑解惑以及仿真软件仿真出来的实际结果等。有了这些证据后，他们还要对数据进行分析研究、组织语言、理清思路，而在以往的教学模式下，研究生并不会主动花费时间查找资料，教师由于课时的关系也不可能对每一种理论都进行仿真演示。

3.3.3 专题讲座

担任数字图像处理课程任务的教师必须从事图像处理领域研究，因此，在教学过程中，适时安排1~2次专题讲座，由任课教师将自己在本领域的研究成果或是研究体会以讲座的形式向研究生进行报告。在讲座过程中，教师将从一个较高的层次，把一些新的内容介绍给研究生，同研究生一起分享图像处理领域最新的发展动态和研究成果，开拓研究生的视野，为研究生动态更新最新的前沿知识。另一方面，由于课程标准制定过程中教学对象已实现了精确定位，凡是选修数字图像处理课程的研究生日后均要从事该领域的研究，因此专题讲座的开展也在一定程度上为研究生日后的学位论文撰写提供灵感和研究方向。显然，专题讲座是课程教学强大而又有益的补充。

3.3.4 实践操作

由教师从教学内容中选取若干重难点且与部队作战（训练）密切关联的内容，交由研究生自行仿真实现，记录主客观评价指标数值，对仿真结果进行比较与分析，并得出结论；对仿真结果中的不足展开讨论，给出可能的解决方案。显然，该阶段侧重课程标准中“反映部队特色”的宗旨，要求学员学以致用，切实将书本中的理论知识运用到部队实际中，为部队服务，提高作战能力，体现军队院校“向部队靠拢，向实战靠拢”的办学宗旨。

在实际操作中，为了贴合武警部队反恐处突场景的作战实际，教师为学生布置了模式识别版块中的图像融合仿真实验，给出了国际TNO组织提供的联合国营地源图像，源图像取自同一场景，一幅由灰度可见光图像传感器获得，另一幅由红外图像传感器获得。该实践场景十分类似于武警部队对潜藏在树林中的恐怖分子进行围捕的场景，要求研究生对现行资料中融合效果较好的6种融合方法进行仿真，记录仿真结果并加以分析讨论。

通过这一阶段的训练，研究生将书本中的理论知识与实际应用进行了有机结合，取得了良好的效果，并为日后将相应方法应用于部队作战（训练）提供了理论基础和支持。

3.4 考核方法

课程考核采取百分制，并综合考虑研究生在笔试、专题讨论、实践操作3个环节中的表现，3者的比例为0.30：0.35：0.35。在考核中，教师更看重研究生在该门课程中针对实际问题的分析能力和实践动手能力，以期学生真正理解和消化书本中的理论知识。笔试采取开卷方式进行，侧重考核研究生对该门课程中的基本理论、概念、公式的掌握情况，因此，同以往的纯闭卷考试相比，该考核方法灵活度更高，考核效果也更理想。在最终考核中，由于采取了更为有效的考核方式，学生只要认真参与教学活动，必然可以顺利通过考试并拿到高分。如今，两年的教学改革已经使该课程在研究生中小有名气，从往日学员们的“黑名单”课程转而成为“热销品牌”。

4 结 语

两年的实践结果表明，相比传统的授课方式，该改革方案更符合高等院校的教学规律和实际情况，尤其是将部队的实战需求充分融入课程标准的制定过程，更加贴近了当前军队院校的人才培养需求，充分体现了军队院校“向部队靠拢，向实战靠拢”的办学宗旨。

参考文献：

[1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 北京: 电子工业出版社, 2014.

[2] 贾永红. 数字图像处理[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2010.

[3] 杨淑莹, 张桦.“数字图像处理”理论与实践相结合教学模式[J]. 计算机教育, 2009(24): 84-86.

[4] 周海芳.“数字图像处理”课程研讨式教学[J]. 计算机教育, 2010(24): 93-97.

[5] 周耿烈, 鲁逢兰. 图像处理技术精品课程建设[J]. 计算机教育, 2010(18): 101-104.

[6] 何楚, 冯倩, 杨芳, 等. 数字图像处理课程实验教学过程设计[J]. 计算机教育, 2011(18): 74-77.

[7] 沈晓晶, 王艳, 赵慧娟. 应用型院校数字图像处理本科教学探索[J]. 计算机教育, 2012(1): 86-88.

[8] 黄朝兵, 杨杰, 李庆, 等. 图像处理教学与科研共建模式研究[J]. 计算机教育, 2014(8): 48-50.

图像数字化篇5

长沙医学院人体解剖学教研室，湖南长沙　410219

[摘要]通过在教学过程中，将数字化人体图像和三维模型进行融入其中，能有效提高学生对人体的理解和认识，从而有效提高教学质量。通过应用现代影像学和人体解剖学，实现数字化模型的建立，并将实物断层面图像和影像进行对照，从而加深对图像的理解，并深刻记忆影像之间的联系和区别。总的来说，数字化人体图像和三维模型在解剖学应用中，能有效提高其教学质量，值得在解剖教学中推广应用。

[

关键词 ]三维模型；数字化人体图像；解剖教学

[中图分类号]R322[文献标识码]A[文章编号]1672-5654（2015）02（c）-0054-02

Digital Images and Three-dimensional Model of Human Anatomy Teaching

ZHOU Qiliang DENG Xueying HUMinghua

Department of anatomy school of medicine Chang sha Hunan 410219 China

[Abstract]Through the teaching process， the digitized images and three-dimensional model of the human body into which can effectively improve the students’ understanding and awareness of the human body， thus effectively improving the quality of teaching. Through the application of modern imaging and human anatomy， to achieve the establishment of digital models and physical fault plane images and video were compared， in order to deepen ties and understanding of the distinction between exercise and deep memory between the images. In general， digital images and three-dimensional models of human anatomy application， can effectively improve the quality of their teaching， is worth promoting in anatomy teaching applications.

[Key words]Three-dimensional model； Digital human image； Anatomy teaching

[作者简介]周启良（1974.1-），男，湖南宁乡人，硕士，副教授，研究方向：临床应用解剖学。

在解剖教学中，对标本进行观察和实体解剖是非常重要的，其属于两个不同的实训方式。但目前医学教学中面临这样的问题[1]，由于教学中尸体的来源不多，库存量较少，在这样的情况下，学生利用实物标本进行观察和尸体解剖的机会也在不断减少，但若不能了解人体情况，学生则不能更好地获取知识。据相关调查显示[2]，目前部分医学生尸体解剖机会不断减少，学生对人体空间结构的掌握程度降低，动手能力和创新能力也有所下降，显示出目前教学的弊端。如何提高教学质量，调动学生学习的主动和积极性，是现代解剖教学中需要解决的主要问题。随着医学的不断发展，利用现代医学教学的模式进行数字化人体图像和三维模型进行教学，能解决解剖教学中存在的矛盾，为解剖教学奠定了坚实的基础。现本文主要对数字化人体图像和三维模型的应用对解剖教学的影响进行分析，并分析如何进行实际教学应用。

1 数字化人体的研究浅析

数字化人体主要引用现代高科技术，并结合现代影像学与人体解剖学的方式，并通过计算机将建立人体三维模型，构建解剖数量结构信息，从而有效将人体功能实现可视化和数字化，通过建立和处理数学模型，能减少学生实践教学中对尸体解剖的依赖。该数字化人体主要在上世纪九十年代开始发展，并在2001年流入我国，并在国内迅速地发展，直至到2013年为止，我国已经完成了高度精密的中国数字化人体数据集。本校在早期已经开始建立人体虚拟解剖平台，通过鼠标点击，并能完成组成的解剖、器官重建等操作[3]。此外，通过360°旋转，能让学生从不同角度上观看人体结构，以便更好地理解解剖器官及生理功能。

2 三维模型的浅析

据相关研究显示，三维模型的应用比电脑上三维图形更早流行。并应用在各个领域当中，其主要通过把人体按照固定方式投射物体表面后，并通过数据图像技术进行加工，最后成为三维模型。三维模型主要通过相关的视频设备以及计算机进行显示，图像显示的既可以是实物，也可以是虚构物体。通过常用的建模工具生成三维模型，亦可以使用手工生成，经过一系列的发展后，三维模型已经广泛应用到医学领域当中，主要体现在器官的模型建立。通过利用三维模型，结合数字图像化处理，具有极大的教学优势[4]。其中包括：第一，让学生能较为直观地观察人体器官的结构，空间分布等，完好地弥补了理论教学中较为复杂的宏观与微观内容，并帮助学生在脑海中形成完整的人体结构，并通过不断观看模型，从而加深结构印象。此外，该三维模型能够重复进行操作，从而有效避免了尸体解剖教学不能重复的弊端，有效节省大量资源。利用软件进行人体解剖实验教学时，学生可以根据自身需求，通过点击操作或者手工操作，能够逐层了解人体结构、器官等，在课外，也可以通过模拟软件进行不断学习，从而在大脑中形成器官形态、结构分布的形态和概念，不断练习、强化概念，从而提高学习效果。

3 数字化人体图像和三维模型教学操作

通过上述两点关于数字化人体图像和三维模型的介绍后，如何将其融入到教学当中非常重要。因为在传统的解剖学当中，学校主要通过制作尸体让学生观察，但该方法受到场地，气候和时间等方面的影响，导致教学出现各种困难，不符合教学内容中以培养学生观察力、新能力、印象记忆力的目的。而随着数字化技术的发展，通过人体图像和三维模型进行教学，能更好适应时代需求。数字化人体三维模型通过断面图像的数据分割而构建的，其能在虚拟世界和计算机中交换显示。在教学的过程中[5]，本校老师让学生在课堂上观察不同角度的解剖结构，其原理与尸体解剖学一致，通过观察其位置，并将平常不易展示的结构进行显示和分析，给予学生更加直观的感受。同时，在教学中，老师还可以利用数字化特有的功能，将所需要的结构采用不同的彩色进行标配，并单独拿出来进行讲解，或者通过录制视频，全方位展示人体器官，同时可以让学生下载视频或图片，供课后复习。本校通过这样的教学方式，有效提高了教学质量。这样的教学内容能让学生巩固各种知识结构，并了解彼此之间可能存在的联系，为日后的临床研究和实践奠定基础。

4 断层解剖学

断层解剖学是医学生和临床医生在学习系统解剖学和局部解剖学知识基础上密切结合医学影像学等临床学科的需要来全面细致地讲授人体主要结构在连续断层中的形态变化和重要结构位置毗邻关系[6]。断层影像已成为放射诊断用图像采集与阅读的常规方式，断层解剖的掌握自然成为了疾病影像诊断最重要的基础之一。CT与MRj对于提高整个医学诊断水平的作用有目共睹，其对于骨骼与软组织疾病极佳的显示能力使得临床多个学科的诊断水平有了长足进步。

5 小结

数字化人体图像和三维模型的应用，是解剖教学中的一项重要革新内容，该教学方式避免了尸体解剖实验的繁琐及资源匮乏。从教学平台中抽取复杂、抽象的内容进行单独显现，能让学生具体了解其形态，如心脏、肾脏、胃部等方面的形态、结构以及之间的毗邻关系等，从而能有效激发学生学习的热情，也有效提高教学的时间性，提高尸体解剖试验中的准确性。因此逐渐受到教师和学生们的欢迎[7]。

断层解剖教学常用图像来源于存在着间距大，无法连续追踪结构，人体标本锯切的照片，与CT、MRI图像不完全匹配，信息量偏小等缺点。本课题利用中国数字化可视人体研究配合对应的CT、MRI图像直接用于《断层解剖学》教学。将人体断面图像与同一层面的CT、MRI影像放在一张幻灯上展示，实物断面图像与其影像互相对照，加深学生对每一个重点断面的理解，同时又能牢牢记住断层图像和CT、MRI影像的区别与联系。在进行数字化教学的同时，还应该保证学生具备亲自实践动手的机会，对提高学生动手能力奠定坚实的基础。总而言之，数字化教学能有效避免解剖教学尸体匮乏情况，减少资源浪费，两者互相结合，能取长补短，提高教学质量[8]。现代医学影像技术和三维模型在断层解剖学教学起着重要的作用，在避免了传统尸体解剖的同时，更是清晰明了的把解剖图像呈现给学生，用分层的形式，细仔的展现人体内部图像。是新时期科技发展技术创新的新型教学方法。

[

参考文献]

[1]秦向征，李光照，李良昌.局部解剖学教学所面临的问题及解决方法[J].解剖学科学进展，2010，16（1）：95-96.

[2]邱明国，张绍祥，刘正津，等.数字化可视人体在解剖学教学中的初步应用[J].四川解剖学杂志，2010，12（10）：41-42.

[3]刘光久.数字化人体图像和三维模型在解剖教学中的应用[J].局解手术学杂志，2011，20（2）：2.

[4]邓长弓.数字化可视人体在解剖教学中的应用趋势初探[J].川北医学院学报，2010，25（5）：67.

[5]程昊，周波.计算机三维数字人体模型在人体解剖学中的应用[J].现代医药卫生，2009，4（24）：3519.

[6]张绍祥．数字化人体与数字医学的研究概况及发展趋势[J].第三军医大学学报，2009，31（1）：1-2.

[7]张莉，徐颖，唐雷，等.基于轮廓拼接算法三维重建中国数字人肩部骨骼肌肉结构[J].中国组织工程研究与临床康复，2009，13（43）：8432-8435.

[8]谭立文，张绍祥，冉 旭，等.基于中国数字化可视人体喉区细小结构分割数据集的建立[J].第三军医大学学报， 2010， 30（1）： 8-10.

图像数字化篇6

关键词 :     机器视觉处理技术;数字图像;同步分离;

如今，数字图像技术已经发展到了各个领域中，各界学者们开始利用MATLAB工具提供的各种算法，分别在航空航天、医学图像、道路交通等领域得到了广泛的应用[1]。数字图像处理技术在将来的发展中也将深入到实际的生产、科学研究活动中。近几年来，社会逐渐朝着信息化方向发展，人工智能技术和大数据技术日益成熟，不可避免地涉及图像领域的一些技术性知识[2]。数字化图像处理是利用计算机等数字技术规范化处理数字图像，提高数字图像的质量，达到目标识别的预期目标[3]。

1、 数字图像处理系统硬件设计

基于机器视觉的数字图像处理系统与一般图像处理系统之间存在一定差异，基于机器视觉的数字图像处理系统可以让数字图像检测电路和采样控制电路同时接通电源，在可编程定时控制电路中共同完成设计，使得数字图像处理系统具有更加灵活的控制能力[4,5]。为了有效保证基于机器视觉的数字图像处理系统在高速运行过程中的有效性，需要严格把握好每一个硬件配置的选择，对于芯片的时间参数而言，需要确保其可以在允许的范围内，实际应用时，可以采用74F***或者74S***系列的芯片。

1.1、 设计同步分离电路

数字化视频图像中，数字图像信号的负脉冲保持在-0.2 v以上，且通常高于零伏。数字图像的同步信号可以用电子比较器。调试同步分离电路时，应尽可能扩大lm311的输出，确保基线同步脉冲的宽度在5.7μ～6μs之间，保证基线同步脉冲始终高于零电平。同步分离电路的结构图如图1所示。

1.2、 设计数字图像采样窗口控制电路

根据数字图像采样窗口的控制电路原理，确定数字图像采集时每一帧的采样行数，而可编程计数器的计数长度可以通过行数和652H的乘积得到。在数字图像处理过程中，为避免数字图像信号在存储器中传输和存储，则需保证该行的数值大于23。当U6可编程计数器2运行于模式1的情况下，它能够决定为每帧数字图像进行采样所需的行数，则计数长度就是这一行的数值。U7程控计数器0属于工作模式5，它能决定每帧数码影像何时开始采样。

1.3 、设计数字图像收集器

根据机器视觉技术的原理，需要将解码芯片的输入晶振设置为24.576 MHz，但是系统运行时要符合系统频率的规定，将解码芯片的工作频率设置为13.5 MHz，由于本文设计的数字图像处理系统是以256级灰度图像为研究对象，利用机器视觉的PAL机制输入图像采集信号，与数字图像处理系统的运行速度需求相互结合，实现数字图像解码芯片的配置。

在数字图像采集器中，解码芯片可以提供给用户两种寄存器设置方式，即I2C总线控制和边界扫描测试。按照数字图像处理系统在设计过程中方案，选择使用单片机I/O接口对I2C总线接口模拟，初始化处理数字图像的寄存器。

图1：同步分离电路的结构图

图2：系统的吞吐量测试结果

先对数字图像处理系统的整体结构设计，设计了同步分离电路、数字图像采样窗口控制电路以及数字图像收集器，完成了硬件设计。

2 、数字图像处理系统软件设计

确定数字图像清晰度指标，划分数字图像的处理结果。首先是用户对数字图像清晰度的主观认定程度，其二就是认定数字图像的客观清晰度，将以上两个方面结合起来，得到一个可以评估数字图像清晰化的指标。

表1：网络流量误识率测试结果

用户对数字图像清晰度的主观评价是来自人对数字图像色彩和清晰度的判断，依据个人的敏感度和对色彩的喜好程度，因此，最终确定的用户主观认定指标是不确定的。

数字图像的均值可以衡量数字图像在机器视觉效果方面的色彩亮度和像素程度，数字图像的标准差可以衡量数字图像处理效果的直观因素，标准差因素是反映数字图像在像素灰度分布方面离散程度的直接指标，因此，在设计数字图像处理系统的软件时，通过均值和标准差的数值范围，确定数字图像处理的清晰化评估指标。将数字图像的输出值作为度量数字图像失真或者评价数字图像质量的值，公式如下：

上述公式中，

表示数字图像失真像素的坐标值，表示数字图像原始像素的坐标值，M表示数字图像的高度，N表示数字图像的宽度，D表示衡量数字图像清晰化效果，灰度分散程度和色彩饱和度的指标。

当认定了数字图像清晰度的评估指标之后，可以进一步研究基于机器视觉的数字图像处理系统在处理数字图像时的处理流程。

由于数字图像的清晰度是由反射分量和亮度组成的，因此，数字图像在机器视觉技术处理下的清晰度计算公式为：

上述公式中，I(x,y)表示数字图像的像素，R(x,y)表示数字图像的输出分量，可以体现出数字图像的整体特性，S(x,y)表示数字图像的采集分量。

机器视觉技术降低了空气光照对数字图像的影响程度，可以获取到能够体现物体本身特质的反射分量，实现数字图像的清晰化处理。将接收到的数字图像转化到用户视觉感知的视觉领域中，转化公式可以表示为:

3.png

为了提高数字图像的机器视觉清晰度效果，需要弥补数字图像的对比度缺陷，那么数字图像处理的辅助公式为：

4.png

上述公式中，G(x,y)表示数字图像的对比度缺陷处理量。

根据数字图像的清晰度指标，清晰化处理数字图像的程度，完成了数字图像处理系统的软件设计，实现了数字图像的处理。

3 、系统测试分析

为了验证基于机器视觉的数字图像处理系统具有一定的实用性，需要测试基于机器视觉的数字图像处理系统的性能。引入文献[4]的图像处理系统进行对比，测试了两个图像处理系统的吞吐量和处理效率，结果如下。

两个图像处理系统的吞吐量测试结果如图2所示。

从图2的结果可以看出，随着数字图像的帧数越来越多，两个数字图像处理系统的吞吐量也随着增加，文献[4]的图像处理系统得到的吞吐量偏低，在4000帧/s，基于机器视觉的数字图像处理系统的吞吐量比较高，达到了16000帧/s，原因是本文设计的数字图像处理系统在机器视觉技术的支撑下，可以消除噪声对数字图像的干扰，从而提高了系统的网络吞吐量。

两个图像处理系统的处理效率测试结果如表1所示。

从表1的实验结果可以看出，随着数字图像样本数量的不断增加，与文献[4]的图像处理系统相比，基于机器视觉的数字图像处理系统在处理数字图像时，处理效率基本都超过了95%，保证了数字图像的质量，原因是基于机器视觉的数字图像处理系统在处理之前，利用机器视觉理论，将数字图像的像素特征提取出来，并对数字图像进行了清晰化处理，使得素质图像的处理效率大大提升。

4、 结束语

考虑到目前数字图像处理系统存在耗时长、处理效果差的问题，本文提出了基于机器视觉的数字图像处理系统设计与实现，在机器视觉技术的基础上，设计了数字图像处理系统的硬件部分和软件部分，实现了数字图像的处理。结果显示，基于机器视觉的数字图像处理系统可以缩短数字图像的处理时间，提高数字图像的处理效果。

参考文献

[1]王洁，王顺吉,侯刚基于Zynq的嵌入式数字图像处理系统设计[J]实验室科学,2020,v.23;No. 120(04):76-79+85.

[2]张丽红基于对象的数字图像处理软件设计方法[J]信息系统工程,2020,No.319(07):22-23.

[3]刘彧周琦,于汪洋水工模型试验中测压排测值图像数字处理方法[J]中国水利水电科学研究院学报,20 19(6):446-450.

[4]刘永征,孔亮，闫鹏等基于ADDI7004的星载高光谱成像仪图像处理系统设计实现[J]电子器件,2019,042(006): 1454-1457.

图像数字化篇7

图像是用来描述物体具体信息的方式，数字图像即将其所携带的信息转化为数字形式来表达其含义。进行图像处理即对图像进行改动使其更符合人们的视觉需求与心理需求。由于数字图像用途广泛且不断扩大，对数字图像处理技术进行探讨是十分必须的，它对人们的生活有着巨大的影响。

一、数字图像处理技术

数字图像处理又称为计算机图像处理。数字图像处理技术运用一些技术手段，将图像所表达的信息转化为数字信息，这个过程主要是利用计算机技术来进行的。在1920年最初应用的时候，是对宇宙飞船传回相关图片进行相关处理。目前它的应用已经扩展到农业技术、军事科学、工业监测等行业中，对人们的生活有着非常重要的影响。

（一）数字图像处理技术的研究内容

首先是图像的变换。图像的阵列比较大，如果对其直接处理，则需要计算的相关内容比较多。所以要进行图像变换来减少其计算量。变换方式主要为将空间域的处理转换为变换域处理。这种变换方法不仅可靠，而且大大减少了计算量。其次是对图像进行编码和压缩。图像编码压缩技术能够将图像携带的数据适当的减少，以便于减少其所占空间。这种处理技术不仅能够缩短处理图像所用时间，还能够减少其所占容量，大大缩短了传输图像所用时间。图像压缩技术能够在避免图像失真和适当失真的两种情况下进行。而编码的应用比较广泛，压缩技术中最重要的方法。第三，对图像效果进行增强和复原。为了提升图像的质量、增强其表达效果，就要对图像进行相关的技术处理。比如减去噪音或是使图像清晰度增强等都是对图像的效果进行了相关处理。第四，进行图像的分割。图像分割即把图像中比较有利用价值的部分提取出。这种技术是数字图像处理技术的关键。其中，图像的边缘和区域等都是图像中有意义的部分。目前，我国的图像分割技术还在不断的开发中，一直是一项研究热门技术。第五，对图像进行描述。为了更好的辨别图像并对其加以深入的理解和领悟，利用一定的方式来对图像本身进行相关描述是十分必要的。二值图像是比较简单的图像描述方法，但是现在最流行的描述方法为二维形状的描述。最后为图像的识别。图像识别又叫做图像分类，它主要负责对图像进行提前的处理来将其分类。模式识别是对图像进行识别的时候常用的方法。

（二）数字图像处理技术的特点

首先，数字图像处理技术的再现性能好。在图片经历过数字图像处理之后，即使对其进行储存或是复制等操作也不会改变图片本身的质量，而且能够使图像完整的再现。而相比之下，模拟图像处理技术会对图片造成一定的损伤。其次，数字图像处理技术的适用范围广泛。图像可的来源可以是遥感图像、天文图像等，甚至是波普图像也可以。数字图像处理技术能够针对不同的图像来源进行不同的操作，并使其质量不受破坏。第三，应用比较灵活。数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理。大大填补了光学处理的不足。

二、数字图像处理技术的发展现状

自数字图像处理技术发展以来，它主要应用于以下几方面：

（一）传统应用的缺陷

数字图像处理技术自1960年起伴随着计算机技术和VLS（I Very Large Scale Integration）的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。

在传统的应用领域中，数字图像处理技术主要应用于通信、遥感等方面。在实际应用过程中主要存在以下几点问题：

首先是没有统一的评价标准。在评价数字图像处理技术的优劣时，往往只根据视觉的效果来对各种处理模型做了评判，而没有更加精细的评判标准。比如在边界精确程度、计算复杂度、模型通用性和自动化程度 4 个方面上还缺乏一定的评判标准。其次，没有足够的先验知识去支撑处理系统。第三，过度的依赖Trimap。Trimap是把图片的像素进行归化类别的一种方法。它将图片的像素分为以下几类：确定的前景、确定的背景和未知的区域。在最终提取边界方面很大程度上依赖于 Trimap。而未知区域的像素收到前两者的影响。

（二）互联网图像系统的缺陷

互联网图像系统主要存在以下几点不足：第一，图像过大而网络宽带较窄。由于互联网中存在着很多信息量较大的图像，互联网对图像的管理工作量相应的有了增加。第二，信息安全和版权保护问题仍需改善。第三，复杂的检索问题。

三、数字图像处理技术的发展方向

由于图像是人们辨别信息和获取信息的最简便与直观的方式，对图像进行处理的相应技术渗透到了人们生活中的很多方面。由于国家科技水平的不断提升，数字图像处理技术也有了飞跃的发展。在未来的技术应用中主要涉及到以下几个方面：

（一）传统技术的改善

自二十世纪起，数字图像处理技术就涉及到了航天、生物科学等领域。随着社会经济的不断发展，数字图像处理技术在这些方面的应用也会有许多的改善。

第一，在航天技术领域中，数字图像处理技术先将图片在空中进行编码，使图像携带的信息变为数字信号。当卫星出现在空中的时候，由处理中心将通过快速传送而来的数字信号进行解读与分析。目前这项技术已经在地质灾害的监测、资源环境的勘测和城市规划中都有了很广泛的应用。第二，在生物工程中，数字图像技术不仅应用于CT技术，在X光技术中也将会有很广泛的应用。

（二）互联网图像系统的发展应用

在未来的技术发展中，数字图像处理技术将会朝着更加高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展。

首先，互联网将会实现高分辨率的图片传输迅速化。其次，FlashPix技术的广泛应用将会缓解互联网传输大图像时所遇到的问题。第三，数字水印技术的逐步发展将会使图像版权的保护和图片信息的安全性有了更高的保障。第四，基于内容的图像检索方法 CBIR。随着科学技术的发展，草图和图片样本的检索技术及其相互的结合能够在一定程度上解决图像检索所遇到的问题。

（三）新理论和新算法

近些年来，我国逐步发展了许多新理论和新算法。例如，分形几何、小波分析、形态学、遗传算法、神经网络等。这些新算法中分形几何的应用比较广泛，主要体现在图片的处理和物化生等学科方面。

四、结语

数字图像处理技术的广泛为国家科学与经济的发展创造了巨大的财富。只要不断发展和探索，它必将更加完善。

参考文献

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[2] 孔大力，崔洋. 数字图像处理技术的研究现状与发展方向[J]. 山东水利职业学院院刊，2012（4）：11-14.

[3] 陈汗青，万艳玲，王国刚. 数字图像处理技术研究进展[J]. 工业控制计算机，2013（1）：72-74.

图像数字化篇8

[关键词]数字图像处理技术 数字图像处理主要研究

中图分类号：IP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）05-0280-01

1 引言

“图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在的，而后者为人的感觉，图像应是两者的结合。图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分（约80%）是来自视觉所接受的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。

2 图像数字化

2.1 基本概念

一幅黑白静止平面图像（如照片）中各点的灰度值可用其位置坐标（x，y）的函数f（x，y）来描述。显然f（x，y）是二维连续函数，有无穷多个取值。这种用连续函数表示的图像无法用计算机进行处理，也无法在各种数字系统中传输或存贮，必须将代表图像的连续（模拟）信号转变为离散（数字）信号。这样的变换过程，称其为图像数字化。图像数字化的内容包括两个方面：取样和量化。

2.2 取样点数和量化级数的选取

假定一幅图像取M×N个样点，对样点值进行Q级分档取整。那么对M、N和Q如何取值呢？

首先，M、N、Q一般总是取成2的整数次幂，如 Q=2b，b为正整数。通常称为对图像进行b比特量化。M、N可以取成相等，也可以不相等。若取相等，则图像矩阵为方阵，分析运算方便些。取不等的例子如陆地卫星图像就因实际需要而取成2340×3240。

其次，关于M、N、b（或Q）数值大小的确定。对b来讲，取值越大，重建图像失真越小，若要完全不失真得建原图像，b必须取无穷大，否则一定存在失真，这就是所谓量化误差。一般供人眼观察的图像，由于人眼对灰度分辨能力有限，用5～8 比特量化就可以了。而卫片、航片等为了区别图像中灰度变化不大的目标，往往用 8～12比特量化。对M×N的取值，主要依据是取样的约束条件，也就是在M×N大到满足取样定理的情况下，重建图像就不会产生失真，否则就会因取样点数不够而产生所谓混淆失真。为了减少表示图像的比特数，总是取M×N点数刚好满足取样定理。这种状态的取样即所谓奈奎斯特取样（如彩色电视编码技术等）。

再次，在实际应用中，如果允许表示图像的总比特数M×N×b给定，对M×N和b的分配往往是根据图像的内容和应用要求以及系统本身的技术指标来选定。例如，若图像中有大面积灰度变化缓慢的平滑区域，如人头象特写照片等。则M×N取样点数可以少些，而量化比特数b多些。这样使重建图像灰度层次多些。若b太少，在图像灰度平滑区往往会出现“假轮廓”。反之，复杂的景物图像，如群众场面的照片等，量化比特数b可以少些而取样点数M×N 要多些。这样不致丢失图像的细节。究竟M×N和b如何组合才能获得满意的结果，很难讲出一个统一的方案。T・S・Huang 研究了这个问题。他对三种不同特征的图像（一幅细节少的妇女头象特写照片，一幅中等细节摄影师工作照片，一幅包含大量细节的群众会场照片），改变其取样点数M×N和量化比特数b，分别进行图像质量的主观评价。总的结论是：不同的取样点数和量化比特数组合，可以获得相同的主观质量评价。

3 数字图像处理主要研究的内容

3.1 图像变换

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

3.2 图像编码

压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，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，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3.3 图像增强和复原

图像增强的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。至于图像复原，我们将在下边作详细讨论。

4 数字图像处理系统

数字图像处理系统所处理的信息量是十分庞大的，对处理速度和精度都有一定的要求，系统的应用范围也相当广泛。因此，目前的数字图像处理系统有各种各样的结构，其商品化产品的种类也较多。若按用途分类，可分为专用和通用两大类。专门系统是为专门用途设计的，它一般要求简单、迅速、准确、经济。因而其结构比通用系统要简单，处理目的和功能明确，规模也较小。例如英国Quantimet720图像分析仪，专门用于定量分析材料的显微结构。计算机射线断层扫描系统（即CT系统），专门用于人体或脑部组织疾病诊断。通用系统处理功能较全，应用也较广泛。因此，其结构比较复杂，规模也较大，如美国匹兹堡大学的PRL系统，美国遥感图像处理系统等都是一个以大型计算机系统为基础的、规模巨大、速度很高、结构复杂的图像处理系统。

但是，不论是专用或通用系统，结构复杂或简单，一般图像处理系统的工作过程都可用图1表示

5 结语

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，图像处理虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，对该领域的研究仍存在不少困难。本文从一些数字图像处理的基本知识入手，介绍了该技术的发展、研究内容等，但这对于该技术而言，也仅仅是极少的一部分，相信随着科学技术的进步，尤其是计算机技术的飞速发展，对数字图像处理技术的研究将会取得更瞩目的成就。

参考文献