浅谈图像处理技术及应用

朱会东 兰州科技职业学院

在信息技术高度发展的时代，人们获取信息的方式多种多样。而在文字，图像，音频，等各种信息表示方式中，大部分人更愿意通过图像来获取信息，因为图像所表示的信息更加直观，容易理解。图像处理技术在我国兴起于20 世纪60 年代，是一种将图像信号转换为数字信号，并通过计算机进行相应的加工处理的技术。

一、图像的定义

信号时信息的载体。从一般的意义上说，信号可以视为是指标空间到值空间的映射。图像也可以定义为一个映射，其值空间为亮度（包括颜色），其指标空间有位置、时间、波长等组成。图像是自然景物的客观反映，是我们的视觉基础，也是人类认识世界和本身的重要源泉。"图"是物体反射的分布，"像"是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识，照片、绘画、地图、书法、影视画面、心脑电图、等都是图像。

二、对图像的处理分类及方法

1. 图像去噪声

噪声指影响人们工作学习休息的声音，在物理学中物体做无规则震动所发出的声音称为噪声，指的是对人们听觉造成干扰的信息。图像的噪声是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素，值得是对人们视觉造成干扰的信息。图像去除噪声就是通过计算机对已经数字化的图像信息进行处理，加强图像中的有用信息，减弱图像中的干扰信息，从而提高图像质量，使图像更加清晰。常用去噪声的方法是采用滤波器对带噪声图像进行滤波处理，如算术平均滤波、中值滤波等。通过图像去噪声处理，可以将图像中对人们有用的信息凸现出来，方便阅读者更加容易获取。

2. 图像压缩

随着信息技术的发展，人们对图像的质量要求越来越高。假设一张普通的RGB 模式的图像占用空间为1M,如果将它的分辨率调整为原来的10 倍，它所占用的空间在不加压缩的情况下，将达到10M,也就是说一个1GB 的U 盘只能存储分辨率调高后的这种图像文件个数在100 张左右。这与人们“图像高清占用空间小”的实际需要相差太大，所以对图像进行压缩处理是必要的。图像的压缩处理就是去除图像数据的冗余，即图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余，图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余及不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余，从而减小图像信息的大小。因为图像数据一般都比较大，所以在传送过程中，压缩是很重要的一步。图像压缩的方法主要分为无损压缩和有损压缩，无损图像压缩方法有：行程长度编码、熵编码法。有损压缩方法有：色度抽样，变换编码，分形压缩等。

3. 图像美化

图像美化，就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人们的视觉心理或者应用需求的行为。图像美化处理的发展历史并不是很长，但在当前的应用比较广泛。随着人们生活水平的提高，每个人的审美能力也有了较大的提升，这就要求他们所看到的图像要更加美观才能被广泛认同，图像美化技术通过计算机对图像信息的处理可以使图像更加符合大众的审美需求。在图像美化的过程中，处理的内容之间是有联系的，对于图像处理系统来说，经常需要结合几种处理技术才能得到最终的美化图。进行图像美化的第一步是将图像数字化，对于数字化后的图像采用编码技术可以进行存储或传输，通过图像增强技术和图像复原技术对图像进行处理，最终通过图像分割技术得出的图像特征作为最后结果，或者作为下一次图像处理的基础。在计算机中，常见的图像模式有RGB 模式,CMYK 模式,索引模式，灰度模式等，其中CMYK 模式主要用于需要打印在纸张上的图像，处理的相对比较多的就是RGB 模式的图像，目前大多数的图像处理软件对以上模式的图像都可以进行处理。在众多的的图像处理软件中，Adobo 公司的Photoshop 图形图像处理软件最为有名，功能也比较强大，被好多高校开设为专门的课程来学习，自1990 年起，Adobo 公司一共推出了九大版本的Photoshop 软件，目前比较流行的是Photoshop cs 系列版本和Photoshop cc 系列版本。

4. 图像识别

图像刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图像的过程，称为图像识别。在图像识别中，不仅要有感官信息，还要有记忆中存储的信息，只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现图像的再认。数字图像识别的研究始于1965 年，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像识别以图像的主要特征为基础，比如8是上下两个圈，O 是一个圈，每个图像都有自己的特征。在计算机识别系统中，所使用的识别程序，以模拟人类对图像的识别活动为主。比如模板匹配模型，已经验中的这个图像作为模板，当前图像与模板相匹配时，这个图像就会被识别，比如识别数字8，在记忆经验中就会有个数字8 的模板，当前的图像与模板中的8 匹配时，8 就会被识别，此方法可以用在指纹识别或者人脸识别技术中。

5. 图像重建

随着CT 技术的普及应用，图像重建处理技术也迎来了发展。图像重建是一种新生的数字图像处理领域的技术，指的是通过采集有关的图像数据来重建影像图像，一般的处理方法有：代数法，迭代法，卷积反投影法等。

三、图像处理技术在生活中的应用

1.生物医学领域的应用：早期的CT 技术，心电图分析，以及x光，放射治疗超声波处理；后期的细胞识别等方面都用到了图像处理技术，

2.国防公安领域的应用：导弹运行路径的分析判断；雷达，声呐等侦查图像的处理分析，犯罪现场指纹的分析，机场客运站的人体扫描等。

3.通信领域的应用：图像的传输，通讯软件之间的视频处理，由于图像传输的数据比较大，在传输中需要用到图像压缩编码等技术。

4.航天航空领域的应用：星球表面图像的采集分析，通过对拍摄传回的星球表面的图像进行分析处理，获得有价值的科研信息，

5.公司企业人事管理中的应用：上班指纹打卡，人脸打卡，以及公司内部远程视频会议，企业文化的宣传等方面都要用到图像处理技术。

6.工业工程方面的应用：印刷电路板的检查，快递邮件的识别分拣，生产线中零件的质检分类，数控智能焊接的控制图像的生成等。

7.文化艺术方面的应用：视频的编辑处理，动画及游戏的制作，平面广告的设计，造型设计，体育中运动员的动作分析等。

四、总结

本文从图像的定义谈起，归纳介绍了图像去噪、图像压缩、图像美化、图像识别、图像重建等图像处理技术，并对楚翔处理技术的应用领域做了分析。随着计算机多媒体技术的发展，图像处理技术的应用范围将会越来越广泛，结合图像设计与制作，我们要充分应用图像处理技术，继续促进计算机设计与制作的发展。