图像处理应用的例子及算法（图像处理入门了解应用与简单算法概括）

一、了解应用领域：图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大1）航天和航空技术方面航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用2）生物医学工程方面数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术3）通信工程方面当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等4）工业和工程方面在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用5）军事公安方面在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子6）文化艺术方面目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术7)机器人视觉机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行三维景物理解和识别,是目前处于研究之中的开放课题机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人,邮政、医院和家庭服务的智能机器人,装配线工件识别、定位,太空机器人的自动操作等8)视频和多媒体系统目前,电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成,多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等9)科学可视化图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具10)电子商务在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等 ，我来为大家科普一下关于图像处理应用的例子及算法?以下内容希望对你有帮助!

图像处理应用的例子及算法

一、了解应用领域：

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。1）航天和航空技术方面航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。2）生物医学工程方面数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。3）通信工程方面当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。4）工业和工程方面在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。5）军事公安方面在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。6）文化艺术方面目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。7)机器人视觉机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行三维景物理解和识别,是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人,邮政、医院和家庭服务的智能机器人,装配线工件识别、定位,太空机器人的自动操作等。8)视频和多媒体系统目前,电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成,多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。9)科学可视化图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具。10)电子商务在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。

二.图像处理常见算法：

1. 图像几何变换

图像几何变换又称为图像空间变换，它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。主要包括平移、镜像、旋转以及缩放等等。这些操作就会用到一些插值算法，经典的插值算法主要有最近邻插值、双线性插值以及高阶插值算法。

2. 图像增强

图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要信息的处理方法。处理的目的就是消除噪声来改善图像质量，主要包括空间域增强和频率域增强两种增强技术。空间域图像增强技术主要包括直方图修正、灰度变换增强、图像平滑化以及图像锐化等，经典的算法有通过直方图均衡化来增强图像对比度。频率域增强主要通过某些变换手段，比如傅里叶变换、离散余弦变换以及小波变换等，在频率域对图像进行分析，经典的算法就是小波变换，应用很广泛。

3. 形态学图像处理

形态学，即数学形态学是图像处理中应用最为广泛的技术之一，其主要应用是从图像中提取对于表达和描绘区域形状有意义的图像分量。使后续的识别工作能够抓住目标图像最为本质的形状特征，茹边界和连通区域等。二值图像的基本形态学运算，包括腐蚀、膨胀、开运算以及闭运算，经典应用包括击中击不中变换、边界提取和跟踪、区域填充、细化和像素化、提取连通分量等。在我的研究课题中经常用到这些基础的图像处理算法。

4. 图像分割

图像分割是指将图像中具有特殊意义的不同区域划分开来，这些区域是互不相交的，每个区域满足灰度、纹理、彩色等特征的某种相似性准则。图像分割是图像的分析过程中最重要的步骤之一，分割出的区域可以作为后续特征提取的目标对象。主要包括的方法有边缘检测、阈值分割、边界跟踪、区域生长。区域分离和聚合等，这其中有很多的经典图像处理算法，例如canny边缘检测、拉普拉斯边缘检测算法、OTSU大津法阈值分割、区域生长算法等等。

5. 特征提取算法

特征提取就是从图像中提取有用的数据或信息，得到图像的“非图像”的表示或描述，如数值、向量、符号等，而提取出来的这些“非图像”的表示或描述就是特征。图像特征有好多种，比如基本的统计特征（周长、面积、均值等区域描述子）、直方图和灰度共现矩阵等纹理特征、亮度、色彩、边缘等等。图像特征提取有很多经典的算法，比如PCA算法、LDA算法、LBP特征、灰度共生矩阵算法、SIFT特征算法、HOG特征算法以及现在最前沿的神经网络算法等等。

6. 机器学习经典算法

另外，机器学习中最经典的算法有决策树、随机森林算法、逻辑回归算法、SVM算法、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost 算法、神经网络算法、马尔可夫算法等。