不论在哪种通讯手段中，人们都更愿意选择直观的图像表达，因此，未来社会对图像传递信息的要求越来越高，及时性、直观性、客观性等发展条件都对现有的数字图像处理技术提出了挑战。1数字图像处理技术概述数字图像处下面是小编为大家整理的2023年数字图像处理论文【五篇】【完整版】,供大家参考。
数字图像处理论文范文第1篇
关键词：数字图像；
处理技术；
电子信息
中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2012）09－0153－02
不论在哪种通讯手段中，人们都更愿意选择直观的图像表达，因此，未来社会对图像传递信息的要求越来越高，及时性、直观性、客观性等发展条件都对现有的数字图像处理技术提出了挑战。
1数字图像处理技术概述
数字图像处理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。这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用，人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
经过多年的发展，现在的电子图像处理技术已具有了以下特点：更好的再现性：数字图像处理与传统的模拟图像处理相比，不会因为图像处理过程中的存储、复制或传输等环节引起图像质量的改变；
占用的频带更宽：这一点是相对于语言信息而言的，图像信息比语言信息所占频带要大好几个数量级，因此图像信息在实现操作的过程中难度更大；
适用面宽：可以从各个途径获得数据源，从显微镜到天文望远镜的图像都可以进行数字处理；
具有较高的灵活性：只要可以用数学公式和数理逻辑表达的内容，几乎都可以用电子图像来进行表现处理.
2数字图像处理技术的发展
自从美国在1964年开始通过卫星获得大量月球图片并运用数字技术对之进行处理之后，越来越多的相应技术开始被运用到图像处理方面，数字图像处理也作为一门科学占据了一个独立的学科地位，开始被各个领域的科学研究运用。图像技术再一次的飞跃式发展出现在1972年，标志是CT医学技术的诞生，在这种技术指导下，运用X射线计算机断层摄影装置，根据人的头部截面的投影，计算机对数据处理后重建截面图像，这种图像重建技术后来被推广到全身CT的装置中，为人类发展做出了跨时代的贡献，随后，数字图像处理技术在更多的领域里被运用，发展成为一门具有无限前景的新型学科。之后十年数字图像处理技术也朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或计算机视觉。很多国家已在这方面投入了很多的研究精力，并取得了高深的研究成果，其中，20世纪70年代末提出的视觉计算理论为后来计算机数字图像技术的理论发展提供了主导思想，但理论上如此，在实际操作中还存在着很多的困难。
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平，首先，对于成像数据的收集能力方面，我国通过成功研发的一系列传感器以及发射的对地观测卫星，能够及时有效地获得风云、海洋、资源和环境减灾等方面的相关数据，并取得了有效的数据结果和数据成像效果。另外，数字图像处理技术应用较为广泛的领域代表分别是建筑、通行工程和生物医学工程方面，这些方面对数字图像处理技术的应用，最能直接体现该技术的发展现状。在建筑行业中，数字图像处理技术可以将拟建造的建筑或建筑群的高度、密度以及其他可能影响建筑质量、建筑环境的信息转换成图像，从而使设计者更为合理地进行规划；
在通信工程领域，数字图像技术和语音、文字等因素构成了现代多媒体的基本内容，在传递图像的过程中，采用编码技术来压缩信息的比特量，这种技术现在的发展内容包括变换编码等，未来可能发挥作用的还有小波变换图像压缩编码、分行编码等。在生物医学工程中，书籍图像技术能将人体活动的机理以图像的形式客观地呈现在研究者面前，对医学未来的发展具有不可替代的作用。
3数字图像处理技术的发展趋势
计算机数字图像处理技术在未来信息技术方面将会发挥的重要作用早已被人们看到，对于计算机图像技术的发展道路，大致可以归结出3个原则性内容：①未来数据图像技术强调高清晰度、高速传输、实时图像处理、三维成像或多维成像、智能化、自动化等方向发展。②未来数字图像处理技术强调操作、运用的方便性，图像处理功能的集中化趋势是必然会存在的。③更新的理论研究与更快的算法研究。理论走在实践的前面，已经是现代科学的特点，未来数字图像处理技术的实际运用要取得更多的发展，必然离不开理论和研究方法的更新，新理论中包括小波分析、分形几何、形态学、遗传算法等都将得到更深层次的发展。
4结束语
数字图像处理技术的有效应用在人们日常生活中就能切身地感受到，不管是看电视、看电影、上网还是移动通信，每个人都与这种技术发生着最紧密的联系。数字图像处理技术的发展关系到每个人对优越的社会生活、现代物质享受的程度的深浅，所以，对之进行及时的研究和关注在电子通信行业中是非常重要的。
数字图像处理论文范文第2篇
Abstract: The paper explores and practises Digital Image Processing course teaching reform in teaching content， teaching methods， teaching means and practice teaching to feature of Digital Image Processing course. Through reform, it enhances the teaching effect，arouses students" ability to innovate，improves the students" practical capacity and adapts to development of new Digital Image Processing technologies.
关键词：
数字图像处理；
教学方法；
教学内容；
实践教学
Key words: digital image processing；
teaching methods；
teaching content；
practice teaching
中图分类号：G42 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）16-0200-01
作者简介：王冬梅（1977-），女，黑龙江大庆人，东北石油大学讲师。
0 引言
《数字图像处理》是高等院校信息与通信类专业重要的专业课程之一，主要内容为数字图像处理技术的基本概念、基本原理、基本分析方法和图像处理的新技术。本课程概念抽象、原理复杂、理论性较强，给学生掌握本课程带来一定的难度。通过多年教学实践，对《数字图像处理》课程的教学内容、教学方法、教学手段和实践环节等进行了全方位的改革与实践，取得了一定的成效[1]。
1 教学内容改革
《数字图像处理》是涉及学科领域相当广泛的交叉性学科，且其应用遍及通信、宇宙探测、遥感、生物医学、工业生产、机器人视觉、视频与多媒体系统、军事和公安等诸多领域。然而授课学时有限，在选取教学内容时必须处理好基础理论、相关学科以及与新兴技术之间的关系，做到精选教材和教学内容[2]。
1.1 精选教材 首先，精选教材。根据教学需求，查阅了许多国内外教材，并结合数字图像处理理论与技术的最新进展，有目的的选择了适合当前专业学生的教材和辅助教材――何东键老师的《数字图像处理》、老师的《数字图像处理》和朱秀昌老师的《数字图像处理与图像通信》以及课题组老师自编实验教材等[4-7]。
1.2 精选教学内容 数字图像处理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。图像处理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。我们主要针对这个方面来选择数字图象处理课程的教学内容。实际上就是讲解如何通过计算机对其进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。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。因此应当适当介绍图象处理最新技术以及发展趋势。增加典型数字图像处理系统案例分析。作为让学生理解数字图像处理综合知识的应用的平台。
2 教学方法和教学手段改革
在教学过程中，尽量避免“满堂灌”的情况，尽可能多地采用启发式、设问式和讨论式教学方法，经常介绍相关数字图象处理技术的研究背景，引导学生主动地思索。依据教学内容，精心准备设问，从而启发学生思考、激起学生的求知欲望，使其从被动学习转化为主动学习。例如，在讲授各种图象处理技术时，直接给出相关程序让其运行，让学生看其结果，从而达到激发学生的目的；
在授课时，我们并不把相关结论直接告诉学生，而是要求学生分组进行讨论，在分析的基础上总结归纳[3]。该课程某些知识点很难用传统教学方式口述清楚，很难直观形象地表达出来，需要用大量实例图片和程序运行结果加以说明。为此，课堂教学中采用多媒体教学和传统教学手段相结合的方式，发挥两种教学手段各自的优点，采用多媒体方式可以节省大量机械书写黑板的时间，同时可以演示各种程序的运行结果，加深学生对具体理论的理解；
而结合黑板对局部知识点具体详细地讲解，更有利于学生掌握理解理论的实质。
3 实践教学改革
实践教学是理论教学中不可缺少的环节。实践教学目的是培养学生的动手能力、综合能力和设计能力，它对于学生综合素质的提高和创新能力的培养发挥着独特的、不可替代的作用。根据《数字图像处理》课程特点，将课程实践分为实验教学和综合课程设计两大环节[4]。
3.1 实验教学改革 实验教学改革中重要的是实验教学内容的改革。原有实验教学内容都是验证性实验，通过教学实践，发现此实验内容具有一定的不足。有的实验即使在没弄清楚相关实验原理的情况下也可以完成，致使学生对实验课积极性不高。因此，有必要对实验教学内容和方法进行改革[4]。实验内容由单纯的验证性实验调整为验证性和设计性实验。验证性实验在相关理论知识点讲解完之后及时进行，这样可与课堂理论课结合起来，互相促进，巩固和提高学生对理论知识的掌握程度。将部分实验在课堂作演示后再安排学生进行实验，这样会取得理论课和实验课教学相得益彰的效果。应用Matlab和VC++来实现图像处理算法，目前已将这两种软件实验全部渗透到课堂教学中，验证性实验程序全部对学生开放，为学生将实际实验结果与仿真实验结果对照提供方便，同时为学生自行设计仿真程序提高了参考。设计性实验安排在某段固定实验课时内完成，主讲教师以布置作业的形式给出，要求学生利用实验室已有的仪器设备和资料，自己设计实验方案，自己完成设计实验任务。
3.2 综合课程设计 为了让学生进一步熟悉各种数字图象处理的基本原理和基本技术，培养和锻炼学生的创新能力，在课程结束后开设综合课程设计，利用VC++和Matlab软件设计实现图象处理系统，以及利用DSP芯片实验箱来实现图象处理算法。在综合课程设计过程中，学生在教师的指导下完成查找资料、拟定设计方案，直至完成所作的设计。通过综合课程设计，培养学生综合运用数字图象处理理论知识分析问题和解决问题的能力，掌握进行课题研究的方法，为毕业设计和将来的工作奠定基础。在整个综合课程设计过程中，信息处理实验室对学生全天候开放。
4 结束语
结合数字图像处理课程教学实际情况对该课程进行了多方面改革尝试,实践证明效果良好。当然随着通信技术、计算机技术以及其他相关技术的飞速发展和完善，数字图像处理也在不断地丰富和完善，各种新技术、新算法和新应用不断出现。因此，如何在教学过程中发挥学生的主动性，激发学生的创新能力，提高学生的实际动手能力，有待进一步探索和实践。
参考文献：
[1]赵珊，刘静.《数字图像处理》课程教学改革探讨[J].科技资讯，2010.
[2]李向群，王书文.《数字图像处理》课程的教学改革初探[J].微计算机信息，2010.
数字图像处理论文范文第3篇
关键词：数字图像处理；
ImageJ；
课程教学；
实践动手能力
作者简介：郑林涛（1977-），男，河南洛阳人，河南科技大学信息工程学院，讲师；
董永生（1979-），男，河南新乡人，河南科技大学信息工程学院，讲师。（河南 洛阳 471023）
基金项目：本文系国家自然科学基金项目（项目编号：61301230）的研究成果。
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）08-0112-02
数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的过程、理论方法和技术以及以之为研究对象的一门学科。自从20世纪60年代以来伴随着计算机技术的高速发展，数字图像处理技术获得了长足进步并且已经广泛应用于社会生活的各个领域。从20世纪80年代开始我国部分高校开始设置数字图像处理课程，数字图像处理已经成为目前高校信息类专业普遍开设的一门课程。数字图像处理课程要求学生具备较深的数学功底和数字信号处理方面的先修知识。而现实的教学情况是学生的数学功底普遍薄弱，学生面对抽象的数学公式具有严重的畏难情绪，教师难以激发并保持学生持续学习的兴趣。针对这些现实的教学情况，一些教师已进行了各种有益的探索。[1-3]本文立足于教学演示环节和实验环节所使用的软件进行探索，现在介绍如下。
一、数字图像处理课程教学所选用软件的现状分析
数字图像处理课程教学的教学效果与课程所选用的教材和教学软件密切相关，选择合适的教材和软件与教学效果密不可分。目前我国高校在数字图像处理课程中所用的常用软件可分为Matlab和Visual C++两类。
Matlab（Matrix Laboratory，矩阵实验室）是美国MathWorks公司推出的一款商业软件，它集矩阵运算、数值分析、信号处理和图形显示等强大功能于一体，拥有界面简洁、友好的用户环境。现在的Matlab已经不仅仅是一个“矩阵实验室”，Matlab已经成为国际上最流行的科学与工程计算的软件，广泛地应用于高校和研究机构。Matlab软件提供了图像处理工具箱，研究人员可以在此基础上便捷、快速地进行图像处理算法原型的设计。
使用Matlab软件作为图像处理课程教学软件的优点在于：第一，Matlab软件提供丰富的现成图像处理函数供用户调用，节省了用户开发底层函数的时间，提高了用户的开发效率。第二，目前世界上100多个国家超过一百万工程师和科学家在使用Matlab软件，软件配套的学习资源丰富。
使用Matlab软件作为图像处理课程教学软件的缺点在于：第一，Matlab软件的版权问题。Matlab软件的功能强大，但是其软件的售价非常昂贵，远远超出我国目前的高校的支付能力。除了Matlab软件自身售价昂贵以外，Matlab配套的各种工具箱也是价格不菲。而就目前我国高校的实际经济情况显然无法解决该软件的版权问题。选择Matlab作为教学软件往往也就意味着使用的是盗版软件。这一点与高校的教育精神和国际版权保护精神相违背。第二，Matlab软件的运行速度与其他软件相比较慢。在一些对软件运行速度有要求的场合，使用Matlab软件就显得力不从心。
在数字图像处理课程教学中常用的另一种软件是Visual C++。使用Visual C++软件作为图像处理课程教学软件的缺点在于：第一，Visual C++的版权问题同样无法解决。第二，与Matlab软件相比，使用Visual C++软件平台上没有像Matlab环境下有丰富的和成熟的图像处理库函数以供调用，所有的底层函数都要开发者自己编写，这势必影响用户的开发效率。而使用Visual C++软件的优点是可以获得速度的提升。
从上面分析可以看出目前我国数字图像处理课程使用的教学软件Matlab和Visual C++都有较多不足之处，而引入ImageJ软件可以较好的解决这些问题。
二、ImageJ软件概述
ImageJ是一个功能强大的、可扩展编程的开源图像软件系统，该软件最初是由美国国立卫生研究院（NIH）的Wayne Rasband完全用Java语言所写成。ImageJ最初只是希望作为NIH-Image软件的替代品，未曾料想ImageJ软件会被众多学科越来越多的人使用，尤其是医学和生物学领域的专业人士。目前ImageJ在全球范围内被很多实验室用于正式的研究和应用程序开发。
ImageJ受到众多专业人士的喜爱与ImageJ软件自身的众多优点不无关系：一是采用一系列菜单驱动的交互式操作方式，用于创建、显示、编辑、处理、分析图像。软件支持常见的各种图像格式。目前该软件已经广泛应用于医学和生物等学科领域。二是完全免费，并且完全公开源代码，任何人都可以自由下载合法地将其安装使用。官方的网址是http：//rsb.info.nih.gov/ij/。三是软件完全用Java语言写成。所以ImageJ继承了Java语言良好跨平台性，可以广泛地运行于Windows、MacOS和Linux等各种操作系统。四是软件小巧精悍，安装包仅有几十M，不像Matlab软件动辄上G的安装包。五是ImageJ的设计采用的是开放式的软件构架，ImageJ的核心功能可以通过简单插件机制扩充，即允许用户以简单插件的形式向ImageJ添加自己需要的而系统没有提供的功能。这一特点是使ImageJ软件功能强大、日益流行的一个主要原因，ImageJ的主页上提供了全球各地的研究者义务提供的内容丰富的ImageJ插件和插件源码供用户下载研究使用。ImageJ中内置了一个编写插件的Java编辑器，并且ImageJ自带编译环境，所以ImageJ插件的编辑编译都可以在ImageJ软件中完成。在ImageJ中开发插件不需要高深的Java编程经验，只需要基本的Java基本知识即可。六是ImageJ占用内存空间小，运行速度快。七是Java语言中已经有相应的图形界面库，不需要用户再来亲自编写图形界面，从而把注意力放在图像处理算法上。八是ImageJ主页上还提供了常见的数字图像处理的测试图像的下载。
三、ImageJ软件在数字图像处理课程教学中的应用
ImageJ具有上述的优点决定了ImageJ是一个进行数字图像处理教学和实验的理想平台，尤其是适用于当前的中国高校。笔者之所以选择ImageJ软件作为数字图像处理课程中配套的教学软件。除了ImageJ软件自身所具有的上述优点以外还考虑到目前学生的课程设置和学习的实际情况，数字图像处理课程作为大三下学期开设的一门专业课程。学生在上课之前已经先修过Java程序设计这门课程，具备了基本的Java语言编程经验，从而扫清了数字图像处理课程中实验环节学习新的编程语言的障碍。如果选择Matlab软件作为教学语言，学生则必须专门抽出大量时间来学习和熟悉Matlab语言的语法和基本编程结构，这样做势必会挤压本已紧张的数字图像处理课程教学时间，影响学生的学习效果。
1.ImageJ软件在理论教学环节中的应用
ImageJ软件自身提供了一系列现成的命令，完成常见图像的显示和操作处理。同时ImageJ软件还允许用户以简单插件的形式来扩充ImageJ的核心功能，这也就是ImageJ软件的可扩展性。
笔者在数字图像处理课程理论教学环节中应用ImageJ软件，主要是利用ImageJ软件自身提供的一系列现成的命令来演示算法的处理结果。笔者上课选用的教材是高等教育出版社出版的清华大学章毓晋教授编写的《图像处理和分析基础》（第二版）。在数字图像处理课程教学过程中，笔者在理论教学环节介绍了理论部分的公式之后，使用ImageJ的基本处理功能来演示算法效果。
比如教材第二章第一节的内容是图像变换技术傅里叶变换。笔者介绍了傅里叶变换的具体公式之后，就让学生自己动手选择图像来观察图像的傅里叶变换是个什么样的结果，并观察傅里叶频谱显示结果。启发学生思考自己的处理显示结果与教材上的结果有什么异同？为什么会产生这样的结果？是教材错误还是ImageJ软件变换的结果错误？在学生经过思考之后，告诉学生教材上的显示结果是经过对数变换处理过的显示结果，而他们所得到的结果是没有经过对数变换处理的结果。用ImageJ软件同时显示未经对数变换和经过对数变换的结果让学生进行观察对比。通过这一系列提问和解释，学生明显加深了对图像傅里叶变换的理解和记忆。
2.ImageJ软件在实验教学环节中的应用
实验教学环节是数字图像处理课程必不可少的一个重要环节。笔者在教学实验环节中使用ImageJ软件主要是因为ImageJ软件允许用户以简单插件的形式来扩充ImageJ的核心功能。笔者指导学生通过编写插件的形式将理论教学环节中所学习到的抽象难懂的算法实现。通过这样的实际编码过程来加深对图像处理算法理论的理解，尤其是那些抽象的算法，从而真正掌握这些抽象算法，体现了“从做中学”的学习理念。
ImageJ软件可以通过两种方法扩展：使用ImageJ软件自带的Macro语言的形式和简单ImageJ插件的形式。第二种方式的功能更为强大，所以笔者选择的是第二种方式来编写ImageJ软件插件的形式。
下面就一个简单的例子来讲解ImageJ中插件的编写，该例子完成的功能是对一个8位灰度图像进行求反操作。即教材第三章图像增强这一章第一节中所讲算法的具体实现。
import ij.ImagePlus；
import ij.plugin.filter.PlugInFilter；
import ij.process.ImageProcessor；
public class My_Inverter implements PlugInFilter {
public int setup（String arg，ImagePlus im） {
return DOES_8G；
// this plugin accepts 8-bit grayscale images
}
public void run（ImageProcessor ip） {
int w = ip.getWidth（）；
int h = ip.getHeight（）；
// iterate over all image coordinates
for （int u = 0；
u < w；
u++） {
for （int v = 0；
v < h；
v++） {
int p = ip.getPixel（u，v）；
ip.putPixel（u，v，255-p）；
}
}
}
}
将这段代码写入到一个Java类文件中，放在ImageJ目录下插件目录中就可以用ImageJ菜单项中的编译运行命令完成插件的编译，实现对灰度图像求反操作。由此例可以看出ImageJ的插件其实只是一个简单的Java类，较容易实现，尤其适合数字图像处理课程实验教学。
四、结论
ImageJ是国外生物医学等领域一款常用的数字图像处理软件，其强大的功能、良好的设计架构和可扩展性，其完全可以作为一个进行数字图像处理课程教学的教学平台。本文从我国高校数字图像处理课程教学的实际情况出发，分析了ImageJ软件在数字图像处理课程教学中应用的可行性和必要性。教学实践表明，ImageJ与其他软件相比更适合作为数字图像处理课程教学主要的教学软件。目前面临的问题是采用ImageJ软件作为数字图像处理课程的高校较少，相应的教学素材不够丰富，还需要进一步在教学实践中进行积累扩充。
参考文献：
[1]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.
数字图像处理论文范文第4篇
[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。
数字图像处理论文范文第5篇
1理论教学
在本科阶段，数字图像处理课程理论教学主要讲述六部分内容：图像处理基础、图像变换理论、图像压缩编码、图像增强、图像恢复和图像分割。[2]
1.1“理论—应用”的教学模式
在教学中，我们采取“理论—应用”的教学模式，将每章的理论知识和生物医学工程领域的图像处理应用密切结合起来讲解，让学生体会到学习书本知识和专业实践以及以后的工作应用是密不可分的，学了后也知道“怎么用”。比如在学到第一章图像处理基础的图像数字化这一环节，虽然学生都知道结论就是：采样频率要大于图像最高频谱的两倍。但是对于实际应用中，这个参数很抽象，具体怎么选择？结合以前学的一维时间域信号的采集，采样频率就是采样时间间隔的倒数，即要求：采样时间间隔小于某个值（这个值是由原模拟时间信号进行FT后频率成分的最大值的倒数的一半来决定的）；
而现在转换到二维的图像域，实际上是图像在空间上的采样间隔（每个像素的大小）要小于某一个值，也就是最后数字图像可分辨的最小“尺寸”是多少的问题。联系到本专业的磁共振成像应用中，就是医院的影像诊断仪器在检查病人相关疾病（如肿瘤等）时，可以看到的最小肿瘤的尺寸，从而对学生说明一个问题：仪器不是万能的，不是想看多大的病灶就可以看到的。进一步扩展，这个尺寸又怎么定呢？和具体的每种成像设备的成像原理有关，当然对本科生来说，由于学时和知识结构的限制，不能扩展太多。由于医学影像设备得到图像的过程和其他普通图像数字化过程不太一样，此时要强调不是所有的数据在采集的时候都是直接在图像域采集，医学图像领域很多是先在频域采集数据，然后转换到空间域的图像。最后举一个实例，配以幻灯实例进行说明：如果医学影像设备不满足采样定理，看到的图像会是各组织相互重叠在一起，根本无法用于医生诊断。这样就让学生加深了印象，认识到采样定理的重要性，在以后的相关实现中一定要满足这样一个看似简单的采样定理。这种“理论—应用”的教学模式极大地调动了学生的学习积极性。
1.2注重不同方法的应用范围
图像处理有很多种处理方法，对于具有相似功能的处理方法而言，不同方法有不同的应用范围。比如，图像增强有多种方法，但是从根本上分为两大类，一类是没有噪声，但图像对比度差，可以用对比度增强和直方图修正的方法来增强对比度。另一类是有噪声，需要采用消除或者削弱噪声的图像平滑方法。我们采用各种不同的应用实例来讲解它们之间的区别。以医院放射科实际采集的肿瘤病人的图片为例，当肿瘤和周围组织对比度差别太小，不利于医生查看的时候，我们采用分段线性变换的对比度增强和直方图修正结合的方法来进行图像增强。当图片中含有在扫描时带有的设备和环境等噪声干扰的时候，图像淹没在噪声中，我们就采用中值滤波、同态滤波的方法进行处理。把每个关键知识点配以实际的医学影像领域实例展示，这样不仅将不同方法的区别讲解清楚，而且将枯燥的理论形象化，使得学生的学习不是“死记硬背”，而是要知道各个知识点在本专业的应用范围。
2实践教学
实践教学在进行实验设置和编写实验指导书的时候，充分考虑到学生第一次接触二维图像的一个实际情况，不可能在很短的时间直接采用C，VC之类的编程环境逐行编写代码来实现数字图像处理课程中各种复杂的处理方法，因此，我们采用易于学习和使用的Matlab平台作为实验工具，充分利用MATLAB图像处理工具箱在数学运算和算法验证上的优势，主要对所学过的各种方法进行验证，从而比较各种方法的优缺点以及使用范围。实验教学以验证性实验为主，配以开放性的自主设计为辅。我们安排了图像变换、图像的空间增强方法、图像的频域增强方法、图像复原以及图像分割的相关实验五个，通过具体的上机实践，激发同学们的学习激情，在学习和实践中充分体验数字图像处理的内涵和它的魅力。与通用的图像处理课程不同，我们结合生物医学工程专业的特点，尽可能多地采用实际的医学影像图片作为处理的图像源，包括磁共振成像(MRI)，CT等扫描的图像，以及红外乳腺图片、生化领域的细胞图片。比如，在图像分割的验证性实验中，我们以对红细胞的个数进行自动计数为例。首先要求学生采用边缘分割的方法把红细胞分割出来，然后再进行计数处理；
让学生采用区域生长法进行分割，比较两种方法在分割上的准确度。在分割时要学生注意对粘连红细胞要进一步分为单个红细胞。在图像压缩的开放性设计实验中，我们以磁共振成像（MRI）的图像压缩为例，要求采用正交变换的方法进行压缩，将256×256的MRI图像分成1024个8×8的子图像块后，对每个图像块进行离散余弦变换，由于系数集中在左上角低频部分，采用掩模的方法，我们保留左上角的系数，根据压缩比的不同，保留的系数个数不同。分别设置掩模左上角为1的个数为10，6，3，1的情况（掩模其他位置均为0），对应图像的压缩比分别为6.4，10.7，21.3，64。然后在解压图像时，采用对“舍弃”掉的系数用0代替，进行反余弦变化，观察解压图像和原始MRI图像的差值图像。比较不同压缩效率下，解压图像的失真度，得出此副图像合适的压缩比是多少。再让学生思考当子块划分为16×16时，图像的压缩效率和解压图像效果又会怎样变化。通过这样的实验设置，让学生对生物医学工程专业领域碰到的诸如图像压缩、图像增强等处理方法有了直观的认识，完美地把理论知识与专业应用结合了起来。
