数字图像处理：关键技术与广泛应用

数字图像处理技术.docx 本文档深入探讨了数字图像处理技术的概论及其在信息技术领域的发展历程。自20世纪中期随着计算机技术的兴起，数字图像处理逐渐崭露头角，尤其是在航空航天领域的月球照片处理中取得了显著的成功，标志着其应用的里程碑。 数字图像处理的研究内容广泛，主要目标包括图像的存储和传输优化，提升图像质量和视觉效果，图像理解，以及模式识别等。新世纪以来，诸如小波理论、神经元理论、数字形态学和模糊理论等新兴理论与数字图像处理技术融合，催生了新的处理方法和理论框架。例如，数学形态学与神经网络结合可用于图像去噪，这表明了传统技术的创新应用和深化发展。 图像增强作为常用技术，旨在改善图像的视觉效果，通过针对图像特点和问题进行针对性的处理，增强图像特征。另一方面，图像恢复（或图像复原）则致力于消除获取过程中的降质，恢复原始图像质量，与图像增强相似但侧重点在于逆退化过程，追求更真实的效果。 图像变换是将图像从空间域转换到频率域的过程，涉及多种正交变换，如可别离变换和统计变换，每种变换都有其特定的数学原理和应用场景。图像压缩则是为了减小数字图像存储和传输的需求，通过高效的算法减小数据量，同时保持图像的视觉质量。 数字图像处理技术已经从最初的航空航天应用扩展到众多领域，如医学影像、安防监控、工业检测等，技术的革新和理论的进步使得处理效率和效果持续提升，为现代生活和科学研究提供了强大工具。