图像处理及图像融合

图像处理及图像融合一、本文概述图像处理及图像融合是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，旨在从原始图像中提取有用的信息，改善图像质量，增强图像中的特定特征，以及将多个图像融合成一幅具有更高信息含量的图像。随着科技的快速发展，图像处理及图像融合技术在医疗诊断、遥感监测、安全监控、军事侦察等领域得到了广泛应用。本文将对图像处理及图像融合的基本概念、基本原理、常用方法及其应用领域进行系统的介绍和综述。我们将简要概述图像处理的基本任务和技术，包括图像增强、图像复原、图像分割、特征提取等。我们将重点讨论图像融合的基本原理和主要方法，包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。我们还将介绍一些前沿的图像融合技术，如基于深度学习的图像融合、基于多源信息的图像融合等。我们将通过实际案例来展示图像处理及图像融合技术在各个领域的应用，并探讨未来的发展趋势和挑战。通过本文的阐述，我们希望读者能够全面理解图像处理及图像融合的基本概念、原理和方法，掌握相关技术的应用和发展趋势，为推动图像处理及图像融合技术的进一步发展做出贡献。二、图像处理基础图像处理是计算机科学的一个重要分支，它涉及对图像进行各种操作和分析，以提取有用的信息或改善图像的视觉效果。图像处理的基础知识是理解和实现图像融合技术的前提。数字图像表示：在数字图像处理中，图像被表示为二维数组，每个元素称为像素。每个像素都有一个或多个数值，这些数值通常表示颜色信息。在RGB色彩空间中，每个像素由三个数值表示：红色、绿色和蓝色。在灰度图像中，每个像素只有一个数值，表示亮度。基本图像处理操作：基本的图像处理操作包括图像增强、图像滤波、图像变换等。图像增强用于改善图像的视觉效果，如对比度增强、亮度调整等。图像滤波用于去除图像中的噪声或提取特定的图像特征，如边缘检测、模糊等。图像变换则用于改变图像的表示方式，如傅里叶变换、小波变换等。颜色空间：颜色空间是一种描述颜色的方式。常见的颜色空间有RGB、CMYK、HSV、YCbCr等。不同的颜色空间适用于不同的图像处理任务。例如，RGB颜色空间适用于显示设备，而HSV颜色空间则更适合于颜色分析和处理。图像质量评估：图像质量评估是衡量图像处理效果的重要手段。常见的图像质量评估指标有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等。这些指标可以帮助我们量化图像处理的效果，从而优化图像处理算法。在图像融合中，我们通常需要利用这些基本的图像处理技术来预处理图像，提取图像的特征，或者改善融合结果的质量。熟练掌握图像处理的基础知识是实现高效、高质量的图像融合技术的关键。三、图像融合技术图像融合是一种将多个源图像中的有用信息结合起来，生成一个具有更高信息量和更好理解性的新图像的技术。图像融合技术可以显著提高图像的分辨率、对比度和色彩信息，广泛应用于遥感、医学影像、军事侦察、安全监控等多个领域。图像融合的基本步骤包括预处理、图像配准、融合算法选择和后处理。预处理主要是消除图像中的噪声和失真，提高图像质量。图像配准是将多个源图像进行空间对齐，确保它们能够在融合过程中正确对应。融合算法的选择则决定了图像融合的效果和效率，常用的融合算法包括基于像素的融合、基于特征的融合和基于模型的融合等。后处理主要是对融合后的图像进行进一步的处理，如平滑、增强等，以提高图像的视觉效果。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像融合方法也取得了显著的进步。这些方法通过训练深度神经网络来自动提取图像中的特征，并学习如何将不同源图像的特征进行有效融合。与传统的图像融合方法相比，基于深度学习的图像融合方法具有更强的自适应性和鲁棒性，能够在复杂的场景下实现高质量的图像融合。未来，随着图像获取技术的进步和图像处理算法的发展，图像融合技术将在更多领域得到应用。如何进一步提高图像融合的质量和效率，以及如何将图像融合与其他图像处理技术相结合，也是未来研究的重要方向。四、图像处理与图像融合的结合图像处理与图像融合是现代图像处理技术的两个重要分支，它们在许多应用中发挥着关键作用。图像处理主要关注对图像的基本操作，如滤波、增强、变换等，以改善图像的视觉效果或提取图像中的有用信息。而图像融合则着重于将多幅图像的信息融合成一幅图像，以提供更丰富、更全面的信息。图像处理与图像融合的结合，可以产生一系列强大的技术，用于解决各种复杂的图像处理问题。例如，在医学图像处理中，可以通过图像处理技术来增强CT或MRI图像的对比度，使得病变区域更加明显。利用图像融合技术，将经过处理的多幅图像融合成一幅，从而提供对病变区域更全面的观察和分析。在遥感图像处理中，图像处理与图像融合的结合也发挥着重要作用。通过对遥感图像进行预处理，如去噪、增强等，可以改善图像的质量，为后续的图像融合提供更好的数据基础。利用图像融合技术，将多幅不同波段或不同传感器的遥感图像融合成一幅，以提供更丰富的地表信息。除了医学和遥感领域，图像处理与图像融合的结合在安防监控、军事侦察、智能交通等领域也有广泛的应用。例如，在安防监控中，可以通过图像处理技术来提取视频中的关键帧或目标，然后利用图像融合技术将这些关键帧或目标融合成一幅全景图像，从而提供更全面的监控视野。图像处理与图像融合的结合为现代图像处理技术带来了新的机遇和挑战。通过深入研究和应用这些技术，我们可以更好地解决各种图像处理问题，为各个领域的发展提供有力支持。五、图像处理及图像融合的发展趋势随着科技的不断进步，图像处理及图像融合技术也在持续发展和进化，它们在多个领域中的应用前景广阔。在未来的发展中，我们可以预见以下几个主要趋势：深度学习将在图像处理及图像融合中发挥更加重要的角色。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），已经在许多图像处理任务中取得了显著的成果。这些模型能够从大量的数据中学习复杂的特征表示，从而实现更精确、更高效的图像处理。图像处理和图像融合将与云计算、边缘计算和分布式计算等计算模式相结合。随着数据量的增长，传统的中央处理模式已经无法满足实时处理的需求。通过将图像处理任务分散到云端、边缘设备或分布式网络中，可以大大提高处理速度，实现实时图像处理和融合。再次，图像处理和图像融合将更加注重用户体验和交互性。例如，在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）中，用户需要与图像进行实时交互，这就需要对图像进行精确、实时的处理和融合。图像处理和融合也可以用于改善用户的视觉体验，如提供高动态范围（HDR）图像、全景图像等。图像处理和图像融合将在更多领域中得到应用，如医疗、安全、自动驾驶等。在医疗领域，图像处理和融合可以用于提高医学影像的质量，帮助医生进行更准确的诊断。在安全领域，图像处理和融合可以用于监控、人脸识别等任务。在自动驾驶领域，图像处理和融合可以帮助车辆更准确地感知和理解环境，从而提高自动驾驶的安全性。图像处理及图像融合技术的发展前景广阔，未来它们将在更多领域中发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利和可能性。六、结论随着信息技术的快速发展，图像处理及图像融合技术已经成为众多领域中的关键性技术，尤其在医疗、遥感、安全监控等领域，其应用价值和重要性日益凸显。本文深入探讨了图像处理及图像融合的基本原理、方法及其在实际应用中的优势与挑战。在图像处理方面，通过对各种常见图像处理方法的分析和比较，我们发现每种方法都有其独特的适用场景和优势。例如，滤波技术可以有效去除图像中的噪声，改善图像质量；边缘检测则能够突出图像中的关键信息，有助于后续的特征提取和识别；而图像增强技术则可以提升图像的视觉效果，使其更易于人类观察和理解。在图像融合方面，本文详细介绍了像素级、特征级和决策级三种融合方法的原理和实现过程。像素级融合能够保留更多的原始图像信息，但计算复杂度较高；特征级融合能够在一定程度上降低计算复杂度，同时保留关键特征信息；而决策级融合则更加注重对融合结果的决策和优化，适用于对实时性要求较高的场景。我们通过对实际案例的分析，展示了图像处理及图像融合技术在不同领域中的应用效果。这些案例不仅验证了图像处理及图像融合技术的有效性，也为我们提供了宝贵的实践经验和启示。图像处理及图像融合技术具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。未来，随着相关技术的不断进步和创新，我们有理由相信，图像处理及图像融合将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多便利和价值。参考资料：图像处理是一门涉及多个领域的综合性技术，其目的是通过对图像进行各种处理操作，改善图像的视觉效果，或者提取图像中的有用信息。随着科技的发展，图像处理技术已经广泛应用于医疗、安全、通信、娱乐等多个领域。而图像融合，作为图像处理的一个重要分支，更是在近年来受到了广泛的关注和研究。图像处理的主要任务包括图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等。图像增强主要是通过一系列技术手段提高图像的对比度、清晰度等视觉效果，使得图像更加易于观察和理解。图像恢复则是针对图像在获取、传输过程中可能出现的噪声、模糊等问题，通过算法处理恢复出原始图像。图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域，以便于后续的图像识别和理解。图像识别则是通过计算机视觉技术，对图像中的目标进行自动识别和分类。图像融合是一种将多个图像中的有用信息结合起来，生成一个包含更丰富信息的新图像的技术。它的主要应用领域包括遥感图像处理、医学影像分析、安全监控等。例如，在遥感图像处理中，由于不同传感器获取的图像在光谱、空间分辨率等方面存在差异，通过图像融合可以将这些差异信息融合起来，生成一个更全面的遥感图像。在医学影像分析中，图像融合可以帮助医生将不同模态的医学影像（如CT、MRI、光等）融合在一起，从而更准确地诊断病情。图像融合的主要方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是在像素级别上对多个图像进行融合，其优点是可以保留原始图像的细节信息，但计算量大，容易受到噪声的干扰。特征级融合是在提取图像特征后进行融合，其优点是可以降低计算量，提高融合效率，但可能会丢失一些细节信息。决策级融合是在图像识别等高级处理阶段进行融合，其优点是可以充分利用各图像的优点，提高识别精度，但对原始图像的质量要求较高。图像处理及图像融合技术是一项具有广泛应用前景的重要技术。随着计算机视觉等技术的不断发展，图像处理及图像融合技术将会在更多领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利和惊喜。图像处理主要应用在医学、遥感、工业检测和监视、军事侦察等领域。现代图像处理和图形处理都是以光栅扫描的像素为基础，同一系统可实现两种处理，两者结合能进行立体成像，如医学上的三维CT（计算机层析摄影），军事模拟上的三维地理、地貌图。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理主要应用在医学、遥感、工业检测和监视、军事侦察等领域。现代图像处理和图形处理都是以光栅扫描的像素为基础，同一系统可实现两种处理，两者结合能进行立体成像，如医学上的三维CT（计算机层析摄影），军事模拟上的三维地理、地貌图。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理的特点是信息量大，因此图像处理系统必须配置快速处理硬件。80年代后出现图像处理工作站。对于点处理，采用快速硬件流水线处理器,它由视频运算器(ALU)和查找表(LUT)组成,用于实时进行图像间加、减、乘、除、逻辑运算和灰度变换。对于邻域处理,应用快速实时小核卷积器,它由乘法器、累加器、移位寄存器和查找表等组成，用于实时卷积滤波，去噪声，增强，平滑和边缘提取等。对于大域处理，可用快速阵列机，它配有数字信号处理器等，用于快速傅里叶变换、各种矩阵运算和矢量运算。图像处理最早应用在医学和遥感方面，都是二维处理。二维图像处理的算法和应用程序发展得较为成熟，已有各种快速算法和图像处理软件。如1982年日本推出通用图像处理软件系统SPIDER，现已改版为SPIDERⅡ。图像处理正朝着三维图像生成的方向发展。立体图像的产生有四种方法：线框法、表面法、实体法和彩色分域法。立体成像都采用图像处理与图形处理相结合的方法。在图像识别方面，模糊识别比统计识别和句法识别更有发展潜力。图像处理和分析工具主要功能是进行图像增强，便于后续的专业视觉工具进行识别和理解。常用的图像处理和分析工具包括：直方图工具、滤波操作、形态学操作、轮廓提前、几何变换、颜色空间变换。从输出关系角度，可将基本图像预处理算法分为：点变换算法、领域操作算法。直方图分析是最基本的图像分析工具，直方图可对图像的整体灰度分布进行刻画，主要指标包括：均值、标准差等。滤波是最常用使用的图像增强方法，主要包括：低通滤波、高通滤波、边缘检测、高斯滤波等。形态学操作是常用的图像增强方法：主要包括：膨胀、腐蚀、开启、闭合、中值滤波等。轮廓是图像的重要边缘特征，轮廓提取的精度、速度和稳定性是轮廓提取工具的主要评价标准。常用的几何变换包括：旋转、平移、尺度、切变等，其统称为仿射变换。仿射采样也为集合变换范畴。图像处理技术从图像格式上可以分为灰度图像处理和彩色图像处理。在图像处理技术发展的早期，由于受计算机处理能力的限制，图像处理技术领域的研究主要集中在灰度图像处理技术。随着计算机处理能力的飞速发展，彩色图像处理技术越来越受到关注。彩色图像处理相比灰度图像处理存在很多优势，其中最重要的有两点：（1）彩色图像所包含的信息量比灰度图像丰富很多（2）彩色图像更加符合人的视觉习惯。一般情况下，相机输出的颜色数据为RGB颜色空间数据。在工业用用中，经常需要再CIE色度学空间、人类视觉空间或者OD颜色密度空间进行彩色图像处理。颜色空间转换即指由RGB颜色空间到CIELAB空间、CIELCH空间、HSI空间、HSL空间以及OD颜色密度空间转换。图象处理技术就是利用计算机、摄像机及其他数字处理技术对图像施加某种运算和处理，以提取图像中的各种信息，从而达到某种特定目的的技术。图象处理技术就是利用计算机、摄像机及其他数字处理技术对图像施加某种运算和处理，以提取图像中的各种信息，从而达到某种特定目的的技术。图像处理技术具有再现性好、精度高、适用面宽等特点。其广泛应用在工业自动化、文字及图纸的读取、医疗、交通及遥感图像处理等领域。随着计算机技术、数字技术的不断发展及图像处理设备成本的不断降低，图像处理技术在工程领域的应用将越来越普及。点运算是最简单的一类图像处理变换。图像中的每个像素的输出值只取决于其输入值。一般的图像处理算子是指一个或多个输入图像到一个输出图像的函数。在连续域中，可表示为：x属于函数的D维定义域（对于普通图像，D=2），函数f和g在某个值域上操作，该值域既可以是标量，也可以是向量。虽然彩色图像可以当作任意的向量值函数或者多个独立通道的汇集来处理，将其看作是与图像的形成过程、传感器设计和人的感知强相关联的高度相关信号会更加有意义。对图像的每个彩色通道加同一个值，不但增加了每个像素的亮度，还影响了像素的色度和饱和度。色彩平衡可以通过对每个通道乘以不同的尺度因子来实现，也可采用更加复杂的过程，即将RGB映射到YZ彩色空间上，改变标称白色点，再重新映射到RGB空间。在很多图像编辑和视觉效果的应用中，经常会从一个场景中裁剪出前景物体，然后将其置于另一个背景之上。从原始图像中抽出物体的过程常称为“抠图”，而将物体插入另一幅图像中的过程称为“合成”。如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像原取值的动态范围，提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波器（高斯加权平均值）等。由于线性滤波器是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的。非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系，即用逻辑运算实现，如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器、形态学算子等，是通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的，没有固定的模板，因而也就没有特定的转移函数（因为没有模板作傅里叶变换），膨胀和腐蚀也是通过最大值、最小值滤波器实现的。图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。图像几何变换是图像处理及分析的基础。正则化理论首先由统计学家提出，试图用模型来拟合严重欠约束解空间的数据。一个问题如果其解存在、唯一并且连续的依赖于数据，就称该问题是适定的(well-posed)，否则称为不适定的(ill-posed)。不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题，大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。一个不适定问题通常是病态的，并且不论是简单地还是复杂地改变问题本身的形式都不会显著地改善病态问题。另一方面，病态问题不一定是不适定的，因为通过改变问题的形式往往可以改善病态问题。在严格的数学意义上，我们通常不可能对不适定问题进行求解并得到准确解答。然而通过使用先验知识，我们通常有希望能够得到一个接近准确解答的答案。用一族与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法。马尔科夫模型是一种无向概率图模型，其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态，边是转移概率，是templateCPD的一种有向状态转移表达。而马尔科夫模型是与贝叶斯模型并列的一种概率图模型。其作用是描述互相影响，互相作用，不存在因果关系的两个随机变量之间的关系。因为作用是相互的，所有马尔科夫模型的边是无向的，或者可以说是双向的。马尔科夫模型的强大之处在于它解除了贝叶斯模型中的因果关系，这也就使得它可以对很多平等的东西建立相互关系。比如一幅图片的各个像素就是平等的，但是各个像素之间可以相互影响。所有马尔科夫模型被广泛的应用于图像处理。图像处理技术,在生产和装配流水线上的工件自动识别中应用广泛。工件的自动识别是通过对摄像机所提供的零件试图及相关信息进行处理,判别流水线上的当前位置零件的品种、状态及方位来实现的。识别结果经过计算机传输给执行机构,如机器手或者机器人采用相应的动作,从而实现生产、装配和质量检测过程的自动化。随着工厂化农业的快速发展，利用机器视觉技术对作物生长状况进行监测,实现科学浇灌和施肥，也是一种重要应用。如水果，根据颜色、形状、大小等特征参数；禽蛋,根据色泽、重量、形状、大小等外部特征；烟叶，根据其颜色、形状、纹理、面积等进行综合分级。在医学领域普遍采用的是医学图像分割技术。图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合，是图像处理与机器视觉的基本问题之一。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题。在道路交通自动控制中普遍使用的“电子眼”设备就是一种图像处理应用的典型例子。该设备采用摄像检测系统,即通过低度摄像机拍摄路口车辆,采用图像处理与分析的方法判断当红灯有效时是否有车辆通过,若检测到有时,冻结该通过车辆画面,并将其保存到JPEG有损压缩存储格式文件上。数字图像处理(DigitalImageProcessing)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。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。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。早期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。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。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTomograph）。CT的基核方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、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，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解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，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况，进行估产，监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析，获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图，提高预报的准确程度。国防及测绘部门，使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图像处理技术，自动进行金相图分析识别。医疗部门采用各种数字图像技术对各种疾病进行自动诊断。数字图像处理在通信领域有特殊的用途及应用前景。传真通信、可视电话、会议电视、多媒体通信，以及宽带综合业务数字网（B-ISDN）和高清晰度电视（HDTV）都采用了数字图像处理技术。图像处理技术的应用与推广，使得为机器人配备视觉的科学预想转为现实。计算机视觉或机器视觉迅速发展。计算机视觉实际上就是图像处理加图像识别，要求采用十分复杂的处理技术，需要设计高速的专用硬件。数字图像处理技术在国内外发展十分迅速，应用也非常广泛，但是就其学科建设来说，还不成熟，还没有广泛适用的研究模型和齐全的质量评价体系指标，多数方法的适用性都随分析处理对象而各异。数字图像处理的研究方向是建立完整的理论体系。2020年，中国数字图像处理应用端市场规模已达3亿元，年复合增长率为4%，预计2025年市场规模将增长至6,5亿元，年复合增长率将达到2%。随应用端需求爆发，数字图像处理行业持续保持较高的增长趋势，数字图像处理技术已在各行业投入使用，广泛应用于手机、汽车、金融服务、互联网打车和线上租赁公寓等，是人工智能技术中落地最广的技术之一。截至2021年，安防影像分析、金融身份认证及互联网娱乐已成为数字图像处理行业最重要的技术发展方向，而包括智慧安防、电商消费、智慧金融、手机娱乐、交通运输、智能家居、智能制造、医疗卫生和物流快运等在内的应用端数量激增，推动数字图像处理行业上游硬件及算法进步，驱动数字图像处理行业中游技术方向持续创新，未来行业规模将继续增长。进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器（包括同步控制器、模数转换器及帧存储器）、图像处理计算机和图像显示终端。主要的处理任务，通过图像处理软件来完成。为了对图像进行实时处理，需要非常高的计算速度，通用计算机无法满足，需要专用的图像处理系统。这种系统由许多单处理器组成阵列式处理机，并行操作，以提高处理的实时性。随着超大规模集成电路的发展，专门用于各种处理算法的高速芯片，即图像处理专用芯片，会形成较大的市场。（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。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。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）。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。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）图像增强和复原：图像增强和复原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。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。对图像分割的研究还在不断深入之中，是图像处理中研究的热点之一。5）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。6）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。图像是人类获取和交换信息的主要来源，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。中国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。在光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，主要进行三维景物理解和识别，是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人，装配线工件识别、定位，太空机器人的自动操作等。目前，电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。图像处理和图形学紧密结合，形成了科学研究各个领域新型的研究工具。在当前呼声甚高的电子商务中，图像处理技术也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。图像处理技术应用领域相当广泛，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色，对国计民生的作用不可低估。自20世纪60年代第三代数字计算机问世以后，数字图像处理技术出现了空前的发展，在该领