河北农业大学 机电工程学院
摘要：图像是人类社会中最常用的信息载体，图像处理是研究各种与图像相关技术的总称的一门学科。本文论述数字图像处理的研究内容、研究进展。
关键词：数字图像处理；图像压缩；图像分割；图像分析
一、图像处理定义
图像处理，客观世界是三维空间，但图像是二维的，二维图像在反映三维世界的过程中必然丢失了部分信息。即使是记录下来的信息也可能有失真，甚至于难以识别物体。图像所包含基本信息分为像素信息和几何信息。像素信息：图像中每一个像素所包含的基本信息。图1给出了图像处理研究框架，包含了图像信息、图像处理分类、研究内容和应用领域。在由底层图像处理中以人为目标，更好的理解图像，到高级图像理解中让计算机更准确理解图像为目标。
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二、数字图像处理技术的研究内容
数字图像处理技术的研究内容主要有图像数字化、图像压缩、图像的增强和复原、图像分割、图像描述、图像识别等。
2.1图像数字化
图像数字化是计算机处理图像之前的基本步骤，目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的存储格式，数字化过程分为采样和量化两个步骤。图像在某个空间上的离散化状态称为采样，即用空间上部分点的灰度值来表示图像，这些点称为样点。采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低用图像分辨率来衡量。想要得到更加清晰的图像，就需要使用更多的点来表示图像，即使图像具有较高的分辨率，但是点的增加会需要付出更大的存储空间。采样方法可分为两种：点阵采样和正交系数采样。量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点，这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。所以，量化位数越大，表示图像可以拥有的颜色越多，自然可以产生更为细致的图像效果。但是，也会占用更大的存储空间。两者的基本问题都是视觉效果和存储空间的取舍。图像经过采样和量化后才能产生一张计算机能够处理的数字化图像，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
2.2图像压缩
对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理：1）数字图像的相关性。在图像的同一行相邻像素之间、活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就去除或减少图像信息中的冗余度，即实现了对数字图像的压缩。2）人的视觉心理特征。人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，对颜色分辨力弱，利用这些特征可以在相应部分适当降低编码精度，而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。图像数据压缩一般有编码和解码两个过程。根据解码后数据与原始数据是否完全一致分为无损压缩和有损压缩两大类。图像压缩编码算法的研究起源于传统的数据压缩理论，比较系统的研究始于20世纪40年代初形成的信息论。1987年，Mallat首次将计算机视觉领域内的多尺度分析思想引入到小波变换中，统一了在此之前的各种小波的构造方法。20世纪90年代提出的EZW（嵌入式小波编码）算法、SPIHT算法被认为是目前世界上比较先进的图像压缩编码算法。
2.3图像增强和复原
图像增强是图像处理的基本内容之一，它是利用各种数学方法和变换手段来提高图像的对比度和清晰度，使处理后的图像更适应于人的视觉特性或机器的识别系统。图像增强的方法可以分为空域图像增强和频域图像增强两大类。频率域法把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波法，可去掉图中的噪声，采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波法等，它们可用于去除或减弱噪声。图像增强的常见方法有：灰度等级直方图处理、干扰抵制、边缘锐化、伪彩色处理。图像复原的主要目的是减少或除去在获得图像的过程中由于光学系统的焦距、系统误差、畸变等因素而产生的退化。在图像复原中，需建立造成图像质量下降的退化模型，然后运用相反过程来恢复原来图像，并运用一定准则来判定是否得到图像的最佳恢复。
2.4图像分割
图像分割就是将图像分为若干个特定的、具有独特性质的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集。它是图像处理到图像分析的关键步骤。常用的分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法，并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法，如：基于特定理论的分割方法、基于聚类分析的图像分割方法、基于模糊集理论的分割方法、基于小波变换的分割方法、基于神经网络的分割方法等。但至今尚无通用的自身理论，因此现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割方法。在实际应用中，通常将多种分割算法有效地结合在一起使用以获得更好的图像分割效果。
2.5图像描述
将图像分割为区域后，接下来通常要将分割区域加以表示与描述，以方便计算机处理。图像描述也是图像识别的必要前提。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。
2.6图像识别
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。主要内容是图像经过某些预处理后，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。
3存在的问题及发展方向
①缺乏统一的评价标准，仅仅依靠视觉感受来比较各种模型的优劣。必须要考虑边界精确程度、计算复杂度、模型通用性、自动化程度4个方面。
②缺乏先验知识来支持系统。
③最终提取边界很大程度上依赖于Trimap。所谓Trimap，就是将图像中的像素归为3类：确定的前景、确定的背景和未知的区域，未知区域中的像素既受到前景像素的影响，也受到背景像素的影响。
④图像提取系统的计算量比较大。数字图像处理技术经过近90年的发展，取得了很大的进展，但仍存在一些问题，主要表现在以下几个方面：巨大的数据量和处理速度之间的矛盾；需加强软件和开发方法的研究；边缘学科的研究有待强化；有必要建议图像信息库，方便交流。
数字图像处理技术未来的发展大致体现在以下几个方面：①数字图像处理技术将朝着高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展。②三维重建。从平面朝着三维成像或多维成像的方向发展。③硬件芯片的开发研究。目前结合多媒体的研究，硬件芯片越来越多，如Thomson公司ST13220采用Systolic结构设计了运动预测器，把图像处理的众多功能固化在芯片上，为实践服务。④新理论和新算法的研究。
4结语
随着计算机技术软硬件技术的发展，数字图像处理取得飞速发展，已广泛地应用于科学研究、工业生产，生活娱乐等诸多领域，成为一门有着远大应用前景的新兴学科。数字图像处理技术也正在向处理算法更优化、快速、智能的方向发展，实现图像的智能生成、处理、识别和理解是数字图像处理的最终目标。然而，但作为一门新兴的学科，数字图像处理仍存在不足和有待解决的问题。如学科理论基础不明确，图像质量的评价标准难于量化等。
参考文献
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课题号：基于创新创业的学生实践创新能力培养与实践
2020年产学研合作协同育人项目（202002273042、202002133037、202002230011、202002133019）