數字圖像處理期末總結范文第1篇
(1) 圖像信息量大(2)圖像處理技術綜合性強(3)圖像信息理論與通信理論密切相關
一副遙感圖像占用3240x2340x4=30MB
1、 數字圖像處理的主要內容：(1)圖像信息的獲取(2)圖像信息的儲存(3)圖像信息的傳送(4)圖像信息的輸出和顯示
2、 數字圖像處理：集幾何處理、算數處理、圖像增強、圖像復原、圖像重建、圖像編碼、圖像識別、圖像理解。
3、 圖像工程：圖像處理、圖像分析、圖像理解。
4、 第一代編碼：以去除冗余為基礎的編碼方法。例如：變化編碼中的DFT、DCT、walsh-Hadamard變換等方法，以及以此為基礎的混合編碼。
5、 圖像的輸出與顯示，圖像輸出有兩種，硬拷貝和軟考貝。硬拷貝方法有：照相、激光復印、彩色噴墨打印。
軟考貝：CRT顯示、液晶顯示器、場致發光顯示器。
第二章：圖像、圖像處理系統與視覺系統
1、發光強度：發光光源的功率。
單位：燭光功率lcp、新燭光lcd。
2、光通量：是每秒鐘內光流量的度量。
單位：流明lm。
3、照度：入射到某表面的光通量密度。
4、熵：平均信息量。：
5、液晶顯示器的優、缺點：(1)超精致的圖像質量(2)真正的平面顯示(3)體積小、重量輕(4)功耗低、節省能源(5)TFT LCD無輻射、無閃爍。
缺點：于CRT顯示器相比，LCD顯示器圖像質量不夠完善，液晶顯示器響應時間不夠短，視角偏小。
6、 三色混合及色度表示原理。有三基色混配各種顏色的方法通常有：相加混色、相減混色。
著名的拉格斯曼定律反應了視覺對顏色的反應取決于紅 、綠、 藍 三輸入量的代數和。
7、 R：red 、 G： green 、
B: blue
8、 HSI顏色模型、H: 色調(Hue)、S: 飽和度(Saturation)、I：強度I(Intensity) 第四章：圖像增強
1、圖像增強：是按照特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時，削弱或去除某些不需要的信息的處理方法。
圖像增強的目的?
使處理后的圖像對某種特定的應用來說，比原始圖像更適用。
2、圖像增強技術主要包括：直方圖修改處理、圖像平滑處理、圖像尖銳化處理、彩色處理。
3、圖像增強技術可分兩類：頻域處理法、 空域處理法。
4、頻域處理法的基本原理：可以增強圖像中的低頻分量使圖像得到平滑，也可以強調圖像中的高頻分量使圖像的邊緣得到增強。
5、什么是灰度級的直方圖?
灰度級的直方圖就是反應一幅圖像中的灰度級與出現這種灰度的概率之間關系的圖形。
6、圖像平滑處理方法有空域法和頻域法兩種，主要有鄰域平均法、低通濾波法、多圖像平均法。
7、圖像處理中最常用的模型是：RGB、YIQ 和 HIS
8、直方圖均衡化處理的主要步驟是什么?
9、什么是“簡并”現象?如何克服簡并現象?
(1)在直方圖修正的過程中，總要出現灰度等級減少的情況，這種現象就是簡并現象。
(2)增加像素的比特數、采用灰度間隔放大理論的直方圖修正法也可減少簡并現象。
10、多圖像平均法為何能去噪聲?它的主要難點是什么?
(1) 如果一幅圖像包含有加性噪聲，這些噪聲對每個坐標點是不相關的，并且其平均值為零，在這種情況下就可能采用多圖像平均法來達到去噪聲的目的。
多圖像平均法是把一系列有噪聲的圖像疊加起來然后再取平均值以達到平滑的目的。
當作平均處理的噪聲圖像數目增加時，其統計平均值就越接近原始無噪聲圖像。
(2)難點在于把多幅圖像配準起來，以方便使相應的像素能正確的對應排列。 第五章 圖像復原
1、試述編碼效率和冗余度的概念及如何計算編碼效率和冗余度?
2、編碼的基本限制就是碼字要有單義性和非續長性。
3、單義性碼：是指任意一個有限長的碼字序列只能被分割成一個一個的碼字，而任何其他分割方法都會產生一些不屬于碼字集合中的碼字。
4、非續長代碼：是指任意一個碼字都不是其他碼字的續長。
5、非續長代碼一定是單義的，但是，單義代碼卻不一定是非續長的。
6、最常用的變長編碼方法是哈弗曼(Huffman)碼和香農-費諾(Shannon-Fano)碼
7、正交變換編碼的性質：(1)正交變換具有熵保持性質(2)正交變換具有能量保持性質(3)能量從新分配與集中(4)去相關特性。
8、求T的步驟：
(1)給定一幅圖像后，首先要統計其協方差矩陣Cx;
(2)由Cx求λ矩陣，即【λE—Cx】。并且由|λE—Cx |=0得其特征根，進而求得每一個特征根所對應的特征向量;
(3)由特征向量求出變換矩陣T;
(4)用求得的T對圖像數據進行正交變換。
1、中值濾波與均值濾波的特點及差異?
中值濾波：是一種去噪聲的非線性處理方法;它將每一像素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有像素點灰度值的中值。
其基本原理是：把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中
個點值的中值代替。
均值濾波：也稱線性濾波，其采用的主要方法為鄰域平均法。
其基本原理是：用均值替代圖像中的各像素值。
舉例說明直方圖均衡化的基本步驟
直方圖均衡化是通過灰度變換將一幅圖象轉換為另一幅具有均衡直方圖，即在每個灰度級上都具有相同的象素點數的過程。
直方圖均衡化變換：設灰度變換s=f(r)為斜率有限的非減連續可微函數，它將輸入圖象Ii(x，y)轉換為輸出圖象Io(x，y)，輸入圖象的直方圖為Hi(r)，輸出圖象的直方圖為Ho(s)，則根據直方圖的含義，經過灰度變換后對應的小面積元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方圖修正的例子 假設有一幅圖像，共有6 4(6 4個象素，8個灰度級，進行直方圖均衡化處理。 根據公式可得：
s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1.00 由于這里只取8個等間距的灰度級，變換后的s值也只能選擇最靠近的一個灰度級的值。因此，根據上述計算值可近似地選?。?/p>
S0≈1/7，s 1≈3/7，s2≈5/7，s3≈6/7， s4≈6/7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。
可見，新圖像將只有5個不同的灰度等級，于是我們可以重新定義其符號：
S0’=l/7，s1’=3/7，s2’=5/7，s3’=6/7，s4’=l。
數字圖像處理期末總結范文第2篇
關鍵詞：數字多媒體;圖像處理;壓縮編碼;圖像分割
1 概述
隨著信息化技術的普及和應用，多媒體處理技術得到了飛速發展，為了增強對圖像信息的處理效率和實用性，數字圖像處理技術應運而生。數字圖像處理技術主要利用計算機或其他硬件來對大量的數字圖像信息進行高效處理，具體而言，包括對圖像進行分割、復原、變換等等[1]。近年來，的數字多媒體圖像處理技術受到了越來越多的關注，緊隨計算機處理能力的不斷提高，數字圖像處理技術也得到了很大提升。對圖像信息的充分利用和數字化處理，可以滿足不同領域的應用需求。關于數字多媒體圖像處理技術的研究范圍較廣，既包含數字分析，也涉及光學系統等領域。因此，數字多媒體圖像處理技術在軍事、工業、生物醫學、網絡通信、航空航天等多個領域都發揮了重要作用。相比于傳統的圖像處理技術，可顯著節約時間，而且能夠簡化對復雜圖像的處理過程。
2 數字多媒體圖像處理技術的主要研究方向和現狀
相比于傳統的圖像處理技術，數字圖像處理技術有諸多優點，如再現性更好、處理精度更高、適用面更寬，且靈活性也更高。目前，關于數字圖像處理技術的。主要研究方向大致包括圖像的數字化和壓縮編碼、圖像增強與恢復、圖像分割和圖像分析等四個方面，這四個方向既是目前關于數字圖像處理技術的主流方向，同時也是對圖像進行處理的主要流程[2]。下面分別詳細介紹這四個研究方向的主要內容和研究現狀。
(1) 圖像的數字化和壓縮編碼
圖像的數字化是指對圖像進行取樣和量化，將圖像變換為數字形式，使其適合用計算機進行處理。在計算機內部，圖像被表示為數字矩陣的形式，矩陣的每一個元素代表了圖像的每一個像素。圖像的壓縮編碼的目的就是要對圖像的信息量進行壓縮，使其適合存儲或在信道中進行傳輸。常用的圖像編碼方式包括模擬處理和數字處理。在采用模擬處理技術時，通常需要進行數-模轉換來得到編碼。而數字編碼技術通常對圖像進行逐點加工，或者對圖像屬性進行變換，利用圖像的特征進行編碼等[3]。
圖像的壓縮編碼是為了盡可能地降低數據存儲占用的空間，同時盡量傳遞更多的信息量，從而降低傳輸圖像時所需的時間的帶寬。近年來，圖像壓縮編碼取得了很多研究成果，如EZW編碼算法和SPIHT編碼算法等，這兩種算法的結構較為簡單，且圖片在復原時候的質量較好，但是其時間和空間復雜度較高。此后，小波變換的圖像壓縮算法發展成為主要方向，改算法適用于分析非平穩信號，具有更好的適用性。
(2) 圖像增強與恢復
圖像的增強與恢復是圖像處理的重要環節。其中，圖像增強的目的是使得圖像更為清晰，或將其進行轉換使其適合被人和機器分析或識別。對圖像進行增強的常用方法包括邊緣銳化、干擾抵制、灰度等級直方圖處理等等。在獲得圖像過程中，難免會受到各種因素的影響，比如光學系統的離焦、物體的相對運動等。圖像恢復的目的就是為了去除這些原因所導致的圖像退化。
在對圖像進行增強和恢復前，通常首先分析各種增強算法的優缺點和側重點，然后根據圖像的具體特點決定使用哪種或哪幾種增強方法。常見的處理流程是，首先根據圖像自身性質，建立相應的數學模型;其次，實行相應的恢復算法降低退化源造成的影響;然后，根據圖像的先驗知識，建立原始圖像的模型;最后，通過檢測原始圖像而復原圖像。
(3) 圖像分割
圖像分割是指將圖像劃分為不同的區域，這些區域相互不會重疊，而且每一個區域中的像素是連續的。目前常見的圖像分割方法是利用圖像的紋理特性來對其進行分割，可進一步分為區域法和邊緣法。其中，區域法是將像素劃分到特定的區域，而邊緣法是通過尋找區域之間的邊界來對圖像進行分割。
基于區域的分割方法包括閾值法、分裂合并法等等，其基本原理是將圖像分割成多個不重疊的區域，同時保證每個區域特征的相似性是內部大于外部，且每個區域內部的像素滿足特征相似性準則?；谶吘壍姆指罘椒ㄊ峭ㄟ^檢測圖像局部特征的突變性來把圖像分割成不同的區域。典型的邊緣檢測算子包括微分算子法和邊界跟蹤法，微分算子法計算簡單快速，但是對干擾噪聲較為敏感;邊界跟蹤法從梯度圖中的一點出發，一次尋找相鄰邊緣點，最終實現對邊界的檢測。在實際應用中，通常綜合利用多種算法來對圖像進行分割
(4) 圖像分析
在對圖像進行上述一系列處理之后，通過對圖像進行分析，從中提取出有用的數據和信息才是圖像處理的目的。而圖像分析就是為了獲得以數值形式所表示的數據和信息。與現有的模式識別、人工智能相比，圖像分析的內容與其既有交叉也有區別。圖像分析是在利用圖像分割方法抽取圖像特征的基礎上，利用符號對圖像進行描述，進而判斷該圖像中是否存在某種信息。
圖像分析具體可包括圖像描繪和紋理分析兩個方面。其中，圖像描繪是在圖像分割的基礎上，利用目標提供的信息和相互關系，對目標進行識別，可進一步分為內部描述、邊界描述和關系描述。常見的紋理分析方法主要是利用紋理圖像的結構、紋理的不同數字特征、紋理在頻域的表現特點或某種數學模型對圖像的紋理進行分析，與之相對應的方法分別稱為結構法、統計法、頻譜法和模型法。
3 數字多媒體圖像處理技術的應用領域
在信息高速發展的今天，數字多媒體圖像已經成為人們獲取和交換信息的重要方式，因此，數字多媒體圖像處理技術的應用領域涉及人類生活的多個方面，具體而言：
在航空航天方面，較為常見的應用場景是利用數字圖像處理技術對月球、火星的照片進行處理，以及對飛機和衛星遙感得到的圖像進行處理[4]。尤其在遙感圖像方面，各個國家每天都利用飛機或衛星對地球上的區域進行空中拍照，對得到的照片如果采用人工處理則會花費大量的人力物力，而采用數字圖像處理技術可可以高效地對得到的圖像進行判讀分析，并從中提取出利用傳統人工方式無法獲得的大量有用信息。目前，各國都大量使用衛星所獲得的圖像對地球資源進行普查、對災害進行檢測或對城市進行規劃，在這些應用中，數字圖像處理技術發揮了重要作用，且達到了良好效果。此外，在對太空的其他星球研究和天氣水文預報方面，數字圖像處理技術也必不可少。
在生物醫學工程方面，醫學上在對患者進行診斷時，常常利用CT、X光等技術，通過對患者體內成像來判斷患者病情。在成像過程中，常常采用數字圖像處理技術來獲得清晰的醫學圖像，包括肺部圖像、超聲波圖像、心電圖等[5]。此外，數字圖像處理技術還在醫用顯微圖像的處理分析方面發揮作用，包括細胞分類、病變細胞識別、染色體分析等。
在信息通信方面，隨著信息化的不斷發展，由于圖像可以給人直觀的感受，且傳遞的信息比文字形式更為感官，因此，利用圖像傳遞信息已經成為非常重要的通信方式之一。但是由于圖像通信由于涉及的圖像數據量較大，也導致這種方式相對復雜。為了將圖像數據通過從傳統的信道實時發送出去，常用的解決方式是對圖像的信息進行壓縮。目前常見的編碼方式包括自適應網絡編碼、小波變換壓縮編碼等。
在工業和工程方面，零件質量的檢測和分類，各種印刷電路板的質量和瑕疵檢測，彈性力學、流體力學相關圖片的力學分析，以及信件的識別和自動分類等等，都使用了數字圖像處理技術[6]。此外，在一些人力無法或不宜達到的地方，如有毒區或放射性較大的區域等，可以利用數字圖像處理技術通過對工件或物體的圖像進行分析，來對物體進行識別和處理。
在軍事方面，數字圖像處理技術主要用于對軍事上涉及的各類圖像進行處理和識別，包括導彈精確制導、采集照片的判讀、指揮系統中的圖像傳輸存儲和展示、模擬訓練系統中的飛機坦克的建模和識別等等。在公安方面，數據圖像處理技術在圖像取證方面發揮著不可替代的作用，如利用數字圖像處理技術可以對嫌疑人的指紋和人臉進行識別，對得到的模糊或缺損圖像進行復原和增強，對交通監控和事故進行分析等等。最為常見的用于案例是高速公路或停車場收費系統中的車輛和車牌的自動識別。
在文化藝術方面，典型的應用可分為兩類，一類是視頻和多媒體系統中廣泛采用的數字圖像的編輯、合成、變換、靜止和動態圖像信息的采集和處理及存儲，同時，在動畫和電子游戲的制作方面也普遍使用了數字圖像處理技術。另一類是在文化藝術方面，數字圖像處理技術常被用于對各種工藝品進行設計、缺失文物或歷史資料的復制和修復，或對賽場上運動員的動作進行分析和評分等等，這一類應用也相應形成了計算機美術這一新的藝術形式。
在機器人視覺和可視化方面，將圖像處理技術和圖形學相結合，已經在各個領域形成了較為成熟的研究工具，如對網絡態勢進行可視化等等。在機器視覺方面，利用數字圖像處理技術，機器人可以對二維和三維的物體進行識別和理解，或對軍事環境進行偵查等等。此外，在電子商務方面，如身份認證、水印、產品真偽識別等方面，圖像處理技術也得到了相當廣泛的應用。
4 結論
數字多媒體圖像處理技術在軍事、工業、生物醫學、網絡通信、航空航天等多個領域都發揮了重要作用。隨著計算機的高速處理能力的提高，數字圖像處理技術也必將隨之迅速發展。在當前各個學科不斷交流和融合的背景下，數字圖像處理也必將與其他相關學科彼此滲透和結合，在這種融合中，在高速處理能力的支持下，數字圖像處理技術在獲取和利用信息方面的優勢將愈發明顯，未來也必將受到更多關注和重視。
參考文獻：
[1] 楊宏偉.數字圖像處理技術及其應用[J].電腦迷，2018(9)：64.
[2] 周姣.基于MATLAB的數字圖像處理技術及應用[J].大科技，2017(10).
[3] 李鄭冬.數字圖像處理技術發展探究[J].信息記錄材料，2019，20(2)：99-100.
[3] 李鄭冬.數字圖像處理技術發展探究[J].信息記錄材料，2019，20(2)：99-100.
[4] 楊欣程.主成分分析方法在遙感數字圖像處理中的應用綜述[J].中國水運.航道科技，2017(3)：67-71.
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[6] 申賓德.數字圖像處理技術在機械工程領域中的應用與研究[J].機械研究與應用，2018，31(2)：170-172.
【通聯編輯：光文玲】
數字圖像處理期末總結范文第3篇
通過一學期的課程學習我們雖說還沒有完全掌握數字圖像處理技術，但也收獲了不少，對于數字圖像方面的知識有了深入的了解，更加理解了數字圖像的本質，即是一些數
字矩陣，但灰度圖像和彩色圖像的矩陣形式是不同的。對于一些耳熟能詳的數字圖像相關術語有了明確的認識，比如常見的：像素(衡量圖像的大小)、分辨率(衡量圖像的清晰程度)、位圖(放大后會失真)、矢量圖(經過放大不會失真)等大家都能叫上口卻知識模糊的名詞。也了解圖像處理技術中一些常用處理技術的實質，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰，增強圖像的邊緣等細節。而平滑處理是的目的是消除噪聲，模糊圖像，在提取大目標之前去除小的細節或彌合目標間的縫隙。對常提的RGB圖像和灰度圖像有了明確的理解，這對大家以后應用PHOTOSHOP等圖像處理軟件對圖像進行處理打下了堅實的基礎。更重要的是學習到了數字圖像處理的思想。通過學習也是對C++編程應用的很好的實踐與復習。
當然通過30學時的課程學習還是遠遠不夠的，也有許多同學收獲甚微，我總結了下大家后期的學習態度與前期的學習熱情相差很大的原因。剛開始大家是有很高的熱情學習這門課的，可是隨著課程的逐漸深入學習，大家漸漸發現課程講授內容與自己起初想學的實用圖像處理技術是有很大的差別的，大家更著眼于如何利用一些軟件、技術去處理圖像而得到滿意的效果，或者進行一些圖像的創意設計，可是課程的內容更偏重于如何通過編程實現實現如何對圖像進行一些類似于銳化、邊緣提取、模糊、去除噪聲等基礎功能的實現，這其中涉及很多算法、函數，需要扎實的數學基礎和編程基礎，并且需要利用大量時間在課下編寫代碼，并用
VISUALC++軟件實現并進行調試，然而大部分人的C++實踐能力以及編程能力還有待提高，尤其是對于矩陣進行操作的編程尤為是個考驗，并且后半學期課程任務較重，加上隊里的事務也很多，時間不是很充裕，這對于需要大量實踐的數字圖像處理課程就是個很大的問題。
數字圖像處理期末總結范文第4篇
學院 理學院 班級 地信131 學號 姓名
編寫日期：1
2015.5
??作業a
1.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4
2. L5118_39_19860531 ProductDescription用記事本打開，讀取頭文件，并填寫相關信息與相應位置即可
2
3. L5118-39-19960103
4. L7118039_20050815 直接打開以_mtl為后綴的文件，該文件中包含了遙感影像的所有波段
3 5. LM212803919761127 直接打開波段，然后波段合成即可
6. s5kj297_289_10m
7. WORLDVIEW-052606622010_01
4
??作業b
在ENVI中將landsat的4景影像和SPOT-5的1景的影像打開，并聯動連接查看同一區域
link displays是根據象元位置來連接的，geographic link是通過地理坐標位置來連接的。
5
由上圖可知，將遙感影像聯動時亦可實現不同影像同一區域的快速檢索，但是我們也可以看到，由于受到各方面因素的影像并不能特別精確的指在同一地方。
??作業c
1.WORLDVIEW-2影像保存為jpg和TIF格式的4-3-2波段合成的假彩色圖像?？捎猛瑯拥姆椒▽POT-5影像保存為jpg和tif格式的4-3-2波段合成的假彩色圖像
6 2.為landsat的5景影像附上波段的波長，并根據波長用landsat 5的7-4-3波段，保存為jpg和tif格式影像
為波長復制后，導入影像文件各波段顯示差異前后對比
轉換為JPG格式后可以用看圖軟件直接打開
7
??作業d
需要對影像進行裁剪，裁剪的基本步驟如下：
1.L5118_39_19860531裁剪前后對比
2. L5118-39-19960103裁剪前后對比
3. L7118039_20050815裁剪前后對比
4. LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4裁剪前后對比
??
作業e
將剪裁影像，重采樣成10m，重采樣的操作主要如下
9
1.L5118_39_19860531重采樣前后對比
2. L5118-39-19960103重采樣前后對比
10
3. L7118039_20050815重采樣前后對比
11
4.LS8_C_20140613_022505_000000_118039_GEOTIFF_L4重采樣前后對比
數字圖像處理期末總結范文第5篇
通過一學期的課程學習我們雖說還沒有完全掌握數字圖像處理技術，但也收獲了不少，對于數字圖像方面的知識有了深入的了解，更加理解了數字圖像的本質，即是一些數
字矩陣，但灰度圖像和彩色圖像的矩陣形式是不同的。對于一些耳熟能詳的數字圖像相關術語有了明確的認識，比如常見的：像素(衡量圖像的大小)、分辨率(衡量圖像的清晰程度)、位圖(放大后會失真)、矢量圖(經過放大不會失真)等大家都能叫上口卻知識模糊的名詞。也了解圖像處理技術中一些常用處理技術的實質，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰，增強圖像的邊緣等細節。而平滑處理是的目的是消除噪聲，模糊圖像，在提取大目標之前去除小的細節或彌合目標間的縫隙。對常提的RGB圖像和灰度圖像有了明確的理解，這對大家以后應用PHOTOSHOP等圖像處理軟件對圖像進行處理打下了堅實的基礎。更重要的是學習到了數字圖像處理的思想。通過學習也是對C++編程應用的很好的實踐與復習。
當然通過30學時的課程學習還是遠遠不夠的，也有許多同學收獲甚微，我總結了下大家后期的學習態度與前期的學習熱情相差很大的原因。剛開始大家是有很高的熱情學習這門課的，可是隨著課程的逐漸深入學習，大家漸漸發現課程講授內容與自己起初想學的實用圖像處理技術是有很大的差別的，大家更著眼于如何利用一些軟件、技術去處理圖像而得到滿意的效果，或者進行一些圖像的創意設計，可是課程的內容更偏重于如何通過編程實現實現如何對圖像進行一些類似于銳化、邊緣提取、模糊、去除噪聲等基礎功能的實現，這其中涉及很多算法、函數，需要扎實的數學基礎和編程基礎，并且需要利用大量時間在課下編寫代碼，并用
VISUALC++軟件實現并進行調試，然而大部分人的C++實踐能力以及編程能力還有待提高，尤其是對于矩陣進行操作的編程尤為是個考驗，并且后半學期課程任務較重，加上隊里的事務也很多，時間不是很充裕，這對于需要大量實踐的數字圖像處理課程就是個很大的問題。
數字圖像處理期末總結范文第6篇
姓名：宋彥
學號：08370902
班級：1310809
在這一學期，我選修了《數字圖像處理基礎》這門課程，同時，老師還講授了一些視頻處理的知識。在這里，梳理一下這學期學到的知識，并提出一些我對這門課程的建議。
圖像處理是指對圖像信息進行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應用的需求的一種行為。圖像處理方法一般有數字法和光學法兩種，其中數字法的優勢很明顯，已經被應用到了很多領域中，相信隨著科學技術的發展,其應用空間將會更加廣泛。數字圖像處理又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理是從20世紀60年代以來隨著計算機技術和VLSL的發展而產生、發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域。數字圖像處理技術其實就是利用各種數字硬件與計算機，對圖像信息通過轉換而得到的電信號進行相應的數學運算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強、圖像復原等，以便提高圖像的實用性。其特點是處理精度比較高，并且能夠對處理軟件進行改進來優化處理效果，操作比較方便，但是由于數字圖像需要處理的數據量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計算機技術的不斷發展，計算機的運算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中，它卻廣泛應用于幾乎所有與成像有關的領域，在理論上和實際應用上都取得了巨大的成就。
1. 數字圖像處理需用到的關鍵技術
由于數字圖像處理的方便性和靈活性，因此數字圖像處理技術已經成為了圖像處理領域中的主流。數字圖像處理技術主要涉及到的關鍵技術有：圖像的采集與數字化、圖像的編碼、圖像的增強、圖像恢復、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉換為計算機能夠處理的數字形式。
圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲和傳輸的要求。
圖像的增強：圖像的增強其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機器能夠很容易分析的形式，圖像增強方法一般有：直方圖處理、灰度等級、偽彩色處理、邊緣銳化、干擾抵制。
圖像的恢復：圖像恢復的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因為各種原因而產生的退化，可能是由于光學系統的離焦或像差、被攝物與攝像系統兩者之間的相對運動、光學或電子系統的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統之間的大氣湍流等等。
圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區域，其中每一個區域都是像素的一個連續集，通常采用區域法或者尋求區域邊界的境界法。
圖像分析：圖像分析是指從圖像中抽取某些有用的信息、數據或度量,其目的主要是想得到某種數值結果。圖像分析的內容跟人工智能、模式識別的研究領域有一定的交叉。
2. 數字圖像處理的特點
數字圖像處理的特點主要表現在以下幾個方面：
1) 數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。因此對計算機的計算速度、存
儲容量等要求較高。
2) 數字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比,占用的頻帶要大幾個數量級。所以在成
像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上技術難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。
3) 數字圖像中各個像素不是獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同
或接近的灰度。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
4) 數字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因為圖像一般是給人觀察和評價的。
3. 數字圖像處理的優點
數字圖像處理的優點主要表現在4個方面。
1) 再現性好。數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會因圖像的存儲、傳輸或
復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，那么數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。
2) 處理精度高。將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，主要取決于圖像數字化設
備的能力。
3) 適用面寬。圖像可以來自多種信息源,它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖
像。只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方法適用于任何一種圖像。
4) 靈活性高。圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每
一部分均包含豐富的內容。
4. 數字圖像處理的應用領域
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大,圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
航天和航空技術：在飛機遙感和衛星遙感技術中用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。 生物醫學工程：除了CT技術之外，還有對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。
通信工程：當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業和工程領域：圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析,郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導,各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等;公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。 文化藝術：電視畫面的數字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設計、服裝設計與制作、發型設計、文物資料照片的復制和修復、運動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統：電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。
電子商務：圖像處理技術在電子商務中也大有可為,如身份認證、產品防偽、水印技術等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數字視頻處理，讓我們了解到數字視頻就是以數字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數字視頻有不同的產生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數字攝像機直接產生數字視頻信號，存儲在數字帶，P2卡，藍光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數字視頻。然后通過PC，特定的播放器等播放出來。了解了數字視頻發展過程和視頻壓縮的概念和分類等。
我們這門課程主要是上理論課，其中有很復雜的數學原理，專業術語多，基礎知識要求高，理解起來有些困難。當初選擇這門課是希望能有一些具體軟件的教學。就我了解，視頻處理的軟件有MAYA、Premiere、繪聲繪影、windows自帶的MOVE MAKER;處理數字圖像的軟件主要有matlaB、photoshop、ImageJ(java圖像處理程序)。其中，matlaB和PS
很具有教學性，這兩個軟件也運用的很廣。
MATLAB全稱是MatrixLaboratory(矩陣實驗室)，一開始它是一種專門用于矩陣數值計算的軟件，從這一點上也可以看出，它在矩陣運算上有自己獨特的特點。實際運用中MATLAB中的絕大多數的運算都是通過矩陣這一形式進行的，這一特點決定了MATLAB在處理數字圖像上的獨特優勢。理論上講，圖像是一種二維的連續函數，然而計算機對圖像進行數字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。
Photoshop是Adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件之一，集圖像掃描、編輯修改、圖像制作、廣告創意，圖像輸入與輸出于一體的圖形圖像處理軟件，深受廣大平面設計人員和電腦美術愛好者的喜愛。