数字图像处理的研究现状

通常，我们直接获得模拟图像. 为了方便计算机记录和处理图像，我们必须首先将其数字化. 21世纪是信息时代. 作为人类感知世界的视觉基础，图像是人类获取信息，表达信息和传递信息的重要手段[1]. 因此，数字图像处理几乎应用于各个技术领域，并已成为计算机科学，生物科学，气象学，信息科学，医学等学科的研究热点. 28686

随着计算机的出现，数字图像处理技术应运而生. 随着空间计划的实施，已处理了大量的月球照片并收到了明显的效果，这表明数字图像处理技术的水平已大大提高. 1970年代，随着计算机断层扫描（CT）的出现，数字图像处理得到了进一步的发展. 在过去的30年中，计算机科学的发展以及相关数学理论的进步和完善推动了数字图像处理技术的飞速发展. 自1986年以来，小波理论和变换方法飞速发展，克服了傅立叶分析不能用于局部分析的缺点，被认为是半个世纪对帐和分析工作的结晶. Mallat在1988年将小波分析（Wavelet）有效地应用于图像分析和重建[2]. 在数字图像处理领域，近年来提出了一些新的理论算法，例如遗传算法（GA），形态学，分形和人工神经网络等[3]. 目前，国内研究主要集中在诊断，图像压缩编码和目标识别等方面，流行的应用领域包括电视，多媒体，印版制作，互联网，DRM，电影特效，游戏，制作，数码相机，电子商务，宽带应用程序，DAM等. 论文网络

随着科学技术的发展，数字图像处理变得越来越重要. 未来的发展方向可以大致分为以下四个方面: （1）朝着高速，高分辨率，多媒体，标准化，三维化和智能化发展方向发展[4]； （2）图像和图形的结合朝着三文本或多文本成像发展； （3）硬件芯片的开发与研究； （4）新理论和新算法的研究. 当前流行的3D技术是数字图像处理技术在虚拟现实方向上的成功应用.

数字图像处理研究的主要内容可以大致分为图像信息描述，图像信息处理，图像信息编码，图像信息分析和图像信息显示[5]. 它具有四个主要优点: （1）重现性好； （2）加工精度高； （3）应用范围广； （4）灵活性高，不仅可以完成图像光学处理的线性运算，而且可以实现非线性处理[6]. 通过计算机的图像处理，人们可以直观地变换图像并提取对象的特征[7]. 数字图像处理的研究现状:

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