图像处理技术论文合集12篇
图像处理技术论文篇1
1．引言
近20多年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。20世纪70年代初，X-CT的发明曾引发了医学影像领域的一场革命，与此同时，核磁共振成像象(MRI:MagneticResonanceImaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。
在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。
本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。
2．医学图像三维可视化技术
2.1三维可视化概述
医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步骤大体相同，如图.。从#$/&’(或超声等成像系统获得二维断层图像，然后需要将图像格式（如0(#1&）转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波，减少图像的噪声影响，提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法，对医学关键部位进行各向同性处理，获得体数据。经过三维滤波后，不同组织器官需要进行分割和归类，对同一部位的不同图像进行配准和融合，以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力，选择不同的方法进行三维体绘制，实现三维重构。
2.2关键技术：
图像分割是三维重构的基础，分割效果直接影像三维重构的精确度。图像分割是将图像分割成有意义的子区域，由于医学图像的各区域没有清楚的边界，为了解决在医学图像分割中遇到不确定性的问题，引入模糊理论的模糊阀值、模糊边界和模糊聚类等概念。快速准确的分离出解剖结构和定位区域位置和形状，自动或半自动的图像分割方法是非常重要的。在实际应用中有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等适用于医学图像分割的具体方法。
由于可以对同一部位用不同的成像仪器多次成像，或用同一台仪器多次成像，这样产生了多模态图像。多模态图像提供的信息经常相互覆盖和具有互补性，为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，需要对各个模态的原始图像进行配准和数据融合，其整个过程称为数据整合。整合的第一步是将多个医学图像的信息转换到一个公共的坐标框架内的研究，使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，称为三维医学图像的配准问题。建立配准关系后，将多个图像的数据合成表示的过程，称为融合。在医学应用中，不同模态的图像还提供了不互相覆盖的结构互补信息，比如，当CT提供的是骨信息，MRI提供的关于软组织的信息，所以可以用逻辑运算的方法来实现它们图像的合成。
当分割归类或数据整合结束后，对体数据进行体绘制。体绘制一般分为直接体绘制和间接体绘制，由于三维医学图像数据量很大，采用直接体绘制方法，计算量过重，特别在远程应用和交互操作中，所以一般多采用间接体绘制。在图形工作站上可以进行直接体绘制，近来随着计算机硬件快速发展，新的算法，如三维纹理映射技术，考虑了计算机图形硬件的特定功能及体绘制过程中的各种优化方法，从而大大地提高了直接体绘制的速度。体绘制根据所用的投影算法不同加以分类，分为以对象空间为序的算法（又称为体素投影法）和以图像空间为序的算法!又称为光线投射法"，一般来说，体素投影法绘制的速度比光线投射法快。由于三维医学图像的绘制目的在于看见内部组织的细节，真实感并不是最重要的，所以在医学应用中的绘制要突出特定诊断所需要的信息，而忽略无关信息。另外，高度的可交互性是三维医学图像绘制的另一个要求，即要求一些常见操作，如旋转，放大，移动，具有很好的实时性，或至少是在一个可以忍受的响应时间内完成。这意味着在医学图像绘制中，绘制时间短的可视化方法更为实用。
未来的三维可视化技术将与虚拟现实技术相结合，不仅仅是获得体数据的工具，更主要的是能创造一个虚拟环境。
3．医学图像分割
医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象，图像分割技术主要基于以下几种理论方法。
3.1基于统计学的方法
统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。用吉布斯（Gibbs）分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义Markov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率(MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合(SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。
3.2基于模糊集理论的方法
医学图像一般较为复杂，有许多不确定性和不精确性，也即模糊性。所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中，其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标，通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数，用该函数表示目标像素之间的关系。这种方法的难点在于隶属函数的选择。模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值，从而得到最优聚类。Venkateswarlu等[改进计算过程，提出了一种快速的聚类算法。
3.2.1基于模糊理论的方法
模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像内在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊C-均值(FCM)聚类技术的应用最为广泛。FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。然而,FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局最优解。近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割(FFCM)是最近模糊分割的研究热点。FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K-均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K-均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。
3.2.2基于神经网络的方法
按拓扑机构来分,神经网络技术可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。目前已有各种类型的神经网络应用于医学图像分割,如江宝钏等利用MRI多回波性,采用有指导的BP神经网络作为分类器,对脑部MR图像进行自动分割。而Ahmed和Farag则是用自组织Kohenen网络对CT/MRI脑切片图像进行分割和标注,并将具有几何不变性的图像特征以模式的形式输入到Kohenen网络,进行无指导的体素聚类,以得到感兴趣区域。模糊神经网络(FNN)分割技术越来越多地得到学者们的青睐,黄永锋等提出了一种基于FNN的颅脑MRI半自动分割技术,仅对神经网络处理前和处理后的数据进行模糊化和去模糊化,其分割结果表明FNN分割技术的抗噪和抗模糊能力更强。
3.2.3基于小波分析的分割方法
小波变换是近年来得到广泛应用的一种数学工具，由于它具有良好的时一频局部化特征、尺度变化特征和方向特征，因此在图像处理上得到了广泛的应用。
小波变换和分析作为一种多尺度多通道分析工具，比较适合对图像进行多尺度的边缘检测，典型的有如Mallat小波模极大值边缘检测算法[6
3.3基于知识的方法
基于知识的分割方法主要包括两方面的内容:(1)知识的获取,即归纳提取相关知识,建立知识库；(2)知识的应用,即有效地利用知识实现图像的自动分割。其知识来源主要有:(1)临床知识,即某种疾病的症状及它们所处的位置；(2)解剖学知识,即某器官的解剖学和形态学信息,及其几何学与拓扑学的关系,这种知识通常用图谱表示；(3)成像知识,这类知识与成像方法和具体设备有关；(4)统计知识,如MI的质子密度(PD)、T1和T2统计数据。Costin等提出了一种基于知识的模糊分割技术,首先对图像进行模糊化处理,然后利用相应的知识对各组织进行模糊边缘检测。而谢逢等则提出了一种基于知识的人脑三维医学图像分割显示的方法。首先,以框架为主要表示方法,建立完整的人脑三维知识模型,包含脑组织几何形态、生理功能、图像灰度三方面的信息；然后,采用“智能光线跟踪”方法,在模型知识指导下直接从体积数据中提取并显示各组织器官的表面。
3.4基于模型的方法
该方法根据图像的先验知识建立模型,有动态轮廓模型(ActiveContourModel,又称Snake)、组合优化模型等,其中Snake最为常用。Snake算法的能量函数采用积分运算,具有较好的抗噪性,对目标的局部模糊也不敏感,但其结果常依赖于参数初始化,不具有足够的拓扑适应性,因此很多学者将Snake与其它方法结合起来使用,如王蓓等利用图像的先验知识与Snake结合的方法,避开图像的一些局部极小点,克服了Snake方法的一些不足。Raquel等将径向基网络(RBFNNcc)与Snake相结合建立了一种混合模型,该模型具有以下特点:(1)该混合模型是静态网络和动态模型的有机结合；(2)Snake的初始化轮廓由RBFNNcc提供；(3)Snake的初始化轮廓给出了最佳的控制点；(4)Snake的能量方程中包含了图像的多谱信息。Luo等提出了一种将livewire算法与Snake相结合的医学图像序列的交互式分割算法,该算法的特点是在少数用户交互的基础上,可以快速可靠地得到一个医学图像序列的分割结果。
由于医学图像分割问题本身的困难性，目前的方法都是针对某个具体任务而言的，还没有一个通用的解决方法。综观近几年图像分割领域的文献，可见医学图像分割方法研究的几个显著特点：（1）学者们逐渐认识到现有任何一种单独的图像分割算法都难以对一般图像取得比较满意的结果，因而更加注重多种分割算法的有效结合；（2）在目前无法完全由计算机来完成图像分割任务的情况下，半自动的分割方法引起了人们的广泛注意，如何才能充分利用计算机的运算能力，使人仅在必要的时候进行必不可少的干预，从而得到满意的分割结果是交互式分割方法的核心问题；（3）新的分割方法的研究主要以自动、精确、快速、自适应和鲁棒性等几个方向作为研究目标，经典分割技术与现代分割技术的综合利用（集成技术）是今后医学图像分割技术的发展方向。
4．医学图像配准和融合
医学图像可以分为解剖图像和功能图像2个部分。解剖图像主要描述人体形态信息，功能图像主要描述人体代谢信息。为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，常常需要将有效信息进行整合。整合的第一步就是使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，这一步骤称为“配准”。整合的第二步就是将配准后图像进行信息的整合显示，这一步骤称为“融合”。
在临床诊断上，医生常常需要各种医学图像的支持，如CT、MRI、PET、SPECT以及超声图像等，但无论哪一类的医学图像往往都难以提供全面的信息，这就需要将患者的各种图像信息综合研究19]，而要做到这一点，首先必须解决图像的配准(或叫匹配)和融合问题。医学图像配准是确定两幅或多幅医学图像像素的空间对应关系；而融合是指将不同形式的医学图像中的信息综合到一起，形成新的图像的过程。图像配准是图像融合必需的预处理技术，反过来，图像融合是图像配准的一个目的。
4.1医学图像配准
医学图像配准包括图像的定位和转换，即通过寻找一种空间变换使两幅图像对应点达到空间位置上的配准，配准的结果应使两幅图像上所有关键的解剖点或感兴趣的关键点达到匹配。20世纪90年代以来，医学图像配准的研究受到了国内外医学界和工程界的高度重视，1993年Petra等]综述了二维图像的配准方法，并根据配准基准的特性，将图像配准的方法分为两大类：基于外部特征（有框架）的图像配准和基于内部特征（无框架）的图像配准。基于外部特征的方法包括立体定位框架法、面膜法及皮肤标记法等。基于外部特征的图像配准，简单易行，易实现自动化，能够获得较高的精度，可以作为评估无框架配准算法的标准。但对标记物的放置要求高，只能用于同一患者不同影像模式之间的配准，不适用于患者之间和患者图像与图谱之间的配准，不能对历史图像做回溯性研究。基于内部特征的方法是根据一些用户能识别出的解剖点、医学图像中相对运动较小的结构及图像内部体素的灰度信息进行配准。基于内部特征的方法包括手工交互法、对应点配准法、结构配准法、矩配准法及相关配准法。基于内部特征的图像配准是一种交互性方法，可以进行回顾性研究，不会造成患者不适，故基于内部特征的图像配准成为研究的重点。
近年来，医学图像配准技术有了新的进展，在配准方法上应用了信息学的理论和方法，例如应用最大化的互信息量作为配准准则进行图像的配准，在配准对象方面从二维图像发展到三维多模医学图像的配准。例如Luo等利用最大互信息法对CT-MR和MR-PET三维全脑数据进行了配准，结果全部达到亚像素级配准精度。在医学图像配准技术方面引入信号处理技术，例如傅氏变换和小波变换。小波技术在空间和频域上具有良好的局部特性，在空间和频域都具有较高的分辨率，应用小波技术多分辨地描述图像细貌，使图像由粗到细的分级快速匹配，是近年来医学图像配准的发展之一。国内外学者在这方面作了大量的工作，如Sharman等提出了一种基于小波变换的自动配准刚体图像方法，使用小波变换获得多模图像特征点然后进行图像配准，提高了配准的准确性。另外，非线性配准也是近年来研究的热点，它对于非刚性对象的图像配准更加适用，配准结果更加准确。
目前许多医学图像配准技术主要是针对刚性体的配准，非刚性图像的配准虽然已经提出一些解决的方法，但同刚性图像相比还不成熟。另外，医学图像配准缺少实时性和准确性及有效的全自动的配准策略。向快速和准确方面改进算法，使用最优化策略改进图像配准以及对非刚性图像配准的研究是今后医学图像配准技术的发展方向。
4.2医学图像融合
图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性,对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。不同的医学影像设备获取的影像反映了不同的信息：功能图像（SPECT、PET等）分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢和血液流动信息是解剖图像所不能替代的；解剖图像（CT、MRI、B超等）以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息，其中CT有利于更致密的组织的探测，而MRI能够提供软组织的更多信息。多模态医学图像的融合把有价值的生理功能信息与精确的解剖结构结合在一起，可以为临床提供更加全面和准确的资料。
医学图像的融合可分为图像融合的基础和融合图像的显示。（1）图像融合的基础：目前的图像融合技术可以分为2大类，一类是以图像像素为基础的融合法；另一类是以图像特征为基础的融合方法。以图像像素为基础的融合法模型可以表示为：
其中，为融合图像，为源图像，为相应的权重。以图像特征为基础的融合方法在原理上不够直观且算法复杂，但是其实现效果较好。图像融合的步骤一般为：①将源图像分别变换至一定变换域上；②在变换域上设计一定特征选择规则；③根据选取的规则在变换域上创建融合图像；④逆变换重建融合图像。（2）融合图像的显示：融合图像的显示方法可分成2种：空间维显示和时间维显示。
目前，医学图像融合技术中还存在较多困难与不足。首先，基本的理论框架和有效的广义融合模型尚未形成。以致现有的技术方法还只是针对具体病症、具体问题发挥作用，通用性相对较弱。研究的图像以CT、MRI、核医学图像为主，超声等成本较低的图像研究较少且研究主要集中于大脑、肿瘤成像等；其次，由于成像系统的成像原理的差异，其图像采集方式、格式以及图像的大小、质量、空间与时间特性等差异大，因此研究稳定且精度较高的全自动医学图像配准与融合方法是图像融合技术的难点之一；最后，缺乏能够客观评价不同融合方法融合效果优劣的标准，通常用目测的方法比较融合效果，有时还需要利用到医生的经验。
在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换在图像融合中的应用，基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视，三维图像的融合和信息表达，也将是图像融合研究的一个重点。
5．医学图像纹理分析
一般认为图像的纹理特征描述物体表面灰度或颜色的变化,这种变化与物体自身属性有关,是某种纹理基元的重复。Sklansky早在1978年给出了一个较为适合于医学图像的纹理定义:“如果图像的一系列固有的统计特性或其它的特性是稳定的、缓慢变化的或者是近似周期的,那么则认为图像的区域具有不变的纹理”。纹理的不变性即指纹理图像的分析结果不会受到旋转、平移、以及其它几何处理的影响。目前从图像像素之间的关系角度,纹理分析方法主要包括以下几种。
5.1统计法
统计分析方法主要是基于图像像素的灰度值的分布与相互关系,找出反映这些关系的特征。基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取。这类方法一般原理简单,较易实现,但适用范围受到限制。该方法主要适合医学图像中那些没有明显规则性的结构图像,特别适合于具有随机的、非均匀性的结构。统计分析方法中,最常用的是共生矩阵法,其中有灰度共生矩阵(graylevelco-occurrencematrix,GLCM)和灰度—梯度共生矩阵。杜克大学的R.Voracek等使用GLCM对肋间周边区提取的兴趣区(regionofinterest,ROI)进行计算,测出了有意义的纹理参数。另外,还有长游程法(runlengthmatrix,RLM),其纹理特征包括短游程优势、长游程优势、灰度非均匀化、游程非均匀化、游程百分比等,长游程法是对图像灰度关系的高阶统计,对于给定的灰度游程,粗的纹理具有较大的游程长度,而细的纹理具有较小的游程长度。
5.2结构法
结构分析方法是分析纹理图像的结构,从中获取结构特征。结构分析法首先将纹理看成是有许多纹理基元按照一定的位置规则组成的,然后分两个步骤处理（1）提取纹理基元；（2）推论纹理基元位置规律。目前主要用数学形态学方法处理纹理图像,该方法适合于规则和周期性纹理,但由于医学图像纹理通常不是很规则,因此该方法的应用也受到限制,实际中较少采用。
5.3模型法
模型分析方法认为一个像素与其邻域像素存在某种相互关系,这种关系可以是线性的,也可以是符合某种概率关系的。模型法通常有自回归模型、马尔科夫随机场模型、Gibbs随机场模型、分形模型,这些方法都是用模型系数来表征纹理图像,其关键在于首先要对纹理图像的结构进行分析以选择到最适合的模型,其次为如何估计这些模型系数。如何通过求模型参数来提取纹理特征,进行纹理分析,这类方法存在着计算量大,自然纹理很难用单一模型表达的缺点。
5.4频谱法
频谱分析方法主要基于滤波器理论，包括傅立叶变换法、Gabor变换法和小波变换法。
1973年Bajcsy使用傅立叶滤波器方法分析纹理。Indhal等利用2-D快速傅立叶变换对纹理图像进行频谱分析,从而获得纹理特征。该方法只能完成图像的频率分解,因而获得的信息不是很充分。1980年Laws对图像进行傅氏变换,得出图像的功率谱,从而提取纹理特征进行分析。
Gabor函数可以捕捉到相当多的纹理信息,且具有极佳的空间/频域联合分辨率,因此在实际中获得了较广泛的应用。小波变换法大体分金子塔形小波变换法和树形小波变换法(小波包法)。
小波变换在纹理分析中的应用是Mallat在1989年首先提出的,主要用二值小波变换(DiscreteWaveletTransform,DWT),之后各种小波变换被用于抽取纹理特征。传统的金字塔小波变换在各分解级仅对低频部分进行分解,所以利用金字塔小波变换进行纹理特征提取是仅利用了纹理图像低频子带的信息,但对某些纹理,其中高频子带仍含有有关纹理的重要特征信息(如对具有明显的不规则纹理的图像,即其高频子带仍含有有关纹理的重要特征)得不到利用。使用在每个分解级对所有的频率通道均进行分解的完全树结构小波变换提取特征,能够较全面地提取有关纹理特征。
由于医学图像及其纹理的复杂性，目前还不存在通用的适合各类医学图像进行纹理分析的方法，因而对于各类不同特点的医学图像就必须采取有针对性地最适合的纹理分析技术。另外，在应用某一种纹理分析方法对图像进行分析时，寻求最优的纹理特征与纹理参数也是目前医学图像纹理分析中的重点和难点。
6．总结
随着远程医疗技术的蓬勃发展，对医学图像处理提出的要求也越来越高。医学图像处理技术发展至今，各个学科的交叉渗透已是发展的必然趋势，其中还有很多亟待解决的问题。有效地提高医学图像处理技术的水平，与多学科理论的交叉融合、医务人员和理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。多维、多参数以及多模式图像在临床诊断（包括病灶检测、定性，脏器功能评估，血流估计等）与治疗（包括三维定位、体积计算、外科手术规划等）中将发挥更大的作用。
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图像处理技术论文篇2
2计算机图像处理技术在网页设计中的应用
在网页设计的过程中，图像的处理和美化是其中最重要的环节之一，在一些较为复杂的网页中，可能会包含一些动态的图像以及flash元素等，这些元素的存在无疑增加了网页的特色，同时，也会提高客户体验，为了保持这些元素的鲜明性就需要将计算机图像处理技术很好的应用到网页设计中，提高网页质量的同时，增加网页的特点。
2.1满足网页设计中对于图片格式的需求
满足网页设计中对图片格式的需求是网页设计过程中最基础的环节，在网页设计中，需要各种不同的元素来组成一个完整的、特色鲜明的网页，从而让浏览者瞬间获取自己所需要的信息和资源，同时，网页设计必须具有一定的便捷性，这样才能有效的增加用户体验，同时增强用户浏览体验的感受，由此可见，图像的处理是网页设计中最基础的内容，所以，计算机图像处理技术首先需要处理的就是网页设计中的图像问题，其中jpeg是最为常用的图片格式，而gif可以实现图像的动态效果，由于这两种的网络图像格式所需要的参数和规格是不尽相同的，所以在应用计算机图像处理技术时，应该满足其格式的不同需求。
2.2对网页设计中图像的大小进行控制
众所周知，计算机的长度和宽度是有限的，这在一定程度上就决定了网页设计的图像也应该是有一定的规格，同时，为了保障网页浏览的清晰度和流畅度，就需要对网页中的图像进行一些特定的处理来限制其图像的大小，由于图像的大小与其所展现的清晰度有直接关系，所以，需要借助计算机图像处理技术来进行处理，以此来缓解清晰度和图像大小之间的矛盾，在追求图片高清晰度的同时，提高网页加载的速度和质量，同时提高网页浏览的效果。计算机图像处理技术主要是一种针对jpeg图片进行处理来权衡加载速度和网页浏览效果的一种技术，从而提高网页设计的浏览效果和网页质量。
2.3对网页设计进行进一步的开发
只有综合运用计算机图像处理技术对网页设计进行进一步的开发和应用，才能从根本上提高网页设计效果，近年来，计算机图像处理技术主要是以软件为主，photoshop是目前最为常用的图片处理软件，但是，随着网页设计的不断普及和发展，出现了更多网页个体设计者，为了满足不同个体对网页设计的个性化需求，同时带动个体成为网页设计的主流，丰富网页的内容和色彩，就需要适当的降低计算机图像处理技术的技术水平，以此满足社会大众的需求，其中photoshop的图片处理功能相对强大，但是photoshop主要是针对专业的网页设计人员开发的一种技术处理软件，所以，对于那些非专业的网页设计者，这个软件具有一定的难度，这在一定程度上限制了网页设计的普及和发展，所以，为了满足更多网页开发者的设计体验，要不断开发出一些相对简单和实用的计算机图像处理技术，进而推动计算机图像处理技术的革新和技术升级。
图像处理技术论文篇3
2新技术
网络作为第四媒体，其显示终端可能是计算机，平板，电视或智能手机，为了页面兼容等原因，前端设计出现了很多新技术，如div+css技术，Javascript技术等，为了方便管理，一般采用对象的结构、表现和行为分开。结构是对象的内容，表现是其外观，而行为是与浏览者的交互，或者说是浏览者进行鼠标点击或输入内容等操作时，页面的反应。在进行网页设计过程中，图像对象也是如此，利用代码可以对图像进行一些效果的处理，起到资源占用少，页面维护容易等目的，还可以达到一些用基本图像处理技术不易实现的效果。用div+css结合Javascript技术可以实现在网页前端一些设计效果和逻辑处理功能，比如图像轮播和验证码校验功能。在一个存在后台管理的网站中，网页的很多内容来自于后台数据库，一些图片也不例外，内容需要和后台交互，根据数据库的内容和页面的特定逻辑，决定图像的外观。这是基本图像处理技术无法实现的，需要设计者了解动态页面设计技术，常见的技术有，php和jsp技术等。
图像处理技术论文篇4
中图分类号：TP391.41
前言：智能图像处理是计算机图形图像处理是为基本内容之后发展的，着重介绍这两者之间的发展和应用，尤其在计算机应用的各种技术，以便了解智能图形图像技术的发展趋势和应用领域。
1图像处理与分析技术
由于计算机硬件计算速度的不断提高和成本的下降，图像处理和分析技术在农业方面尤其是作物领域已变得越来越重要。大量研究表明，利用计算机图像技术可很大的提高测量分析的精度和效率，更改以往作物研究中难于定量化的问题，实现信息采集的智能化和自动化。图像处理主要就在图像之间进行的变换。假如说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的能力。主要是对其中的图像所需要分析的目标进行检测和量定，而我们所获取的客观信息进行对图像的重新描述。然而图像的处理与技术分析将会随着计算机成熟和发展工程中而迅速发展起来的一个重要应用技术领域。
2图形图像数字处理技术
数字图像处理是30年来迅速发展起来的一门技术，由于对图像处理的要求还在不断增加，图像的应用领域还在继续的扩大，因而对图像处理的课题的理论在世界的变化中也处于变化，我们需要对其进行补充和完善。而本文章主要是对图像处理的中所产生的数学问题，学习并研究图像的基本处理中涉及到的数学问题，让大家可以更好的学习掌握图像的微处理技术。
2.1数字图像处理的优点
（1）再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。（2）处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。（3）适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。小波重构的数据传递示意图如图所示：
（1）图像的编码压缩图像文件是编码压缩技术可减少描述图像的数据量等，用来节省了图像的传输、处理的时间所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下来获得，其也可以在允许失真的条件下进行。编码是压缩技术当中最最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。（2）首先，对于图像的分割技术将会给图像带来某种特殊的意义所表现出来的具有甄别能力。从而对图像的线条、颜色所进行处理，并需要进一步对图像的分割技术进行了解，图像的分割技术目前也是大众中非常流行的解决图像问题的方法。因此，对于图像的研究我们还要不断地进行深入的了解。图像的描述是对于图像所进行的甄别和理解作为前提。作为最简单的二值方法，我们利用它来描述物品的特性。（3）图像在生成和传输过程中常受到各种噪声的干扰和影响，使图像质量下降。为了抑制噪声改善图像质量，必须对图像进行平滑处理，可以在空域或频域中进行。
数字图像的平滑技术分为两大类：1）全局处理，即对噪声图像地整体域大的块进行校正以得到平滑的图像。缺点：计算量大。2）局部算子，仅对某一像素的局部小邻域的一些像素加以运算。优点计算率高。
2.2图像数字化
人类感知外界信息80%以上是通过视觉观察到的，而图像就是人们所获取的一个重要的方面，人们眼睛所获取的图像在大脑中的中枢神经系统中发挥重要的作用，准确的图像也是人们获取彼此信息的来源。其伴随着人们所生活的各个领域。图像处理虽然也可以用模拟技术或者光学方法来实现，但目前主要在我国还是大多数还是通过利用计算机的一些功能来实现，通过对图像的处理，我们能晓得其背后的重要意思，图像也在日常的生活中越来了越广泛。对数字图像的处理目前来说还是一个开始，其主要是在对形态数学、立体学、集合论等方面。因此，图像处理一般是指数字图像处理。
计算机图像处理之前的图像数字化的基本步骤，是把真实的图像转变成计算机使用的存储格式。数字化过程分为量化和采样处理两个步骤。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。采样的结果就是通常所说的图像分辨率。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。
3图像测量技术
随着计算机技术的发展和电子成像器件的成熟，图像测量日益受到人们重视，应用范围不断扩展。图像测量技术是以近代光学为基础，融光电子学、计算机视觉原理、图像处理技术等科学技术为一体的现代测试技术，并在军事、医学、资源分析、测绘等领域得到广泛应用，取得了巨大成功。由于算法改进和计算机性能的提高，使开发基于图像处理的啤酒瓶快速检测技术成为可能。
4结束语
随着计算机应用技术的发展，图像与图像技术的应用越来越广泛，除了传统的广告、包装宣传，网站设计等方面的应用。也在航空事业、机电事业、国家的安全部门、政司法科、国家的武器研发，新型导弹的定位，还伴有新型科学药物的研发、在工业上企业是非常重要的一门学科、伴随着计算机的技术与人工智能电子的研发智能图像的作用将会占据很大的部分其今后的发展趋势越来好，越来越广。
图像处理技术论文篇5
中图分类号：TP399 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）10-76-02
Discussion and practice on "image processing technology"
Zhang Yongmei， Ma Li， He Li
（School of Information Engineering， North China University of Technology， Beijing 100144， China）
Abstract： The disadvantages， the characteristics and the content of the current teaching for "Image Processing Technology" are analyzed. Four teaching procedures including the selection of textbooks and expansion materials for initiative learning， application of modern teaching models and methods， strengthening teaching practice and reforming appraisal methods have been discussed and practiced. The result shows that it has obtained better teaching effects， improved the students' interest in learning and motivation to participate in scientific research， as well as the ability to solve practical problems.
Key words： teaching content； teaching method； assessment way； teaching practice
0 引言
图像信息是获取信息的重要来源，图像处理研究对于科学理论研究和工程应用有重要影响。研究图像处理和通信是导向智能计算机、智能机器人或多媒体通信系统的必由之路。现有的图像处理技术在很多方面给人们生活、学习、工作带来极大的便利，如：视频广播、遥感图像、医学图像（计算机X射线断层扫描技术CT，以及核磁共振成像MRI）等，计算机的发展使处理更复杂的图像成为可能。
图像处理是计算机应用领域中的一个重要方面，是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。在图像处理技术课程的教学中，不但要让学生掌握其基本概念和原理，还要让不同层次的学生能够理解和掌握图像处理在其应用领域的最新发展，故传统的常规教学已经不能满足课程的发展要求。目前的教学不足之处主要体现在：传统的图像处理技术教学大多数偏重于理论，缺乏图像处理技术与实践相结合的环节。本文结合计算机学科的特点和多年的教学经验，对图像处理技术课程的教学模式与实践进行了探讨。
1 课程特点和教学内容分析
人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75%的信息是通过视觉系统获取的。图像处理是利用计算机处理所获取视觉信息的技术[1]。图像处理技术的理论基础涉及了众多学科，包括数学、物理、信号处理和计算机科学等多个学科的知识，其内容广泛，理论抽象，不易理解。图像处理技术还有很强的实用性，因此理论和实践的结合是本课程的关键，注重基础理论和技术的教学，以及加强学生实践能力和课题研究能力的培养是本课程的主要教学目的。
图像处理技术已经成为众多高校的一门重要课程，该课程主要介绍图像的数学描述、图像的数字化、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码、图像重建、图像分割与边缘提取、图像的分析和识别等基本的图像处理方法，使学生能熟练地掌握图像处理的基本过程，并能应用这些基本方法开发图像处理系统。通过这样的内容设置，使学生能够真正掌握图像处理技术的基本思想和技术，为深入学习打下坚实基础[2]。
2 教学环节的探讨和实践
2.1 教材的选用和自主学习扩充性资料的选用
图像处理技术发展日新月异，虽然该课程已经有很多可选教材，但大部分教材内容比较陈旧，许多新的算法，新的思想都没有提到，学生无法从这些教材中获取图像处理最新的技术和发展趋势，因此我们选择了章毓晋编著、清华大学出版社的《图像工程》系列教材。该教材全面介绍了图像工程的第一层次――图像处理，图像工程的第二层次――图像分析，图像工程的第三层次――图像理解的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上相关研究的最新成果。同时我们要求学生将国外的经典图像处理的书籍作为参考书目，如：Rafael C Gonzalez主编的《Digital Image Processing》，并建议学生关注图像处理的一些重要期刊和国际会议，如：IEEE Transactions on Medical Imaging、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE International Conference on Image Processing、电子学报、CT理论与应用研究、模式识别与人工智能等。这样学生能熟悉一些专业术语，了解最新的前沿动态，并具备一定的英文文献阅读能力，为今后的科研和工作打下了坚实基础。
要求学生自主学习一些最新方法和技术，例如，深入分析中华人民共和国设计制造的玉兔号月球车的结构，给出玉兔号月球车如何通过全景相机、测月雷达、粒子激发X射线谱仪、红外光谱仪等仪器，对月表进行三维光学成像、红外光谱分析，开展月壤厚度和结构科学探测，对月表物质主要元素进行现场分析等探测的原理和方法。又例如，探讨将遥感图像应用于5.12汶川大地震的方法，2008年5月14日上午，中国科学院的两架高性能遥感飞机飞赴汶川，对地震灾区开展遥感监测和灾情评估工作，这两架飞机可分别提供高分辨率光学和雷达图像，具有全天候快速获取大面积灾情数据的能力，探讨如何根据汶川地震前、后图像，给出建筑物、河流、山体等关键区域的变化检测结果，为国务院和相关部门的抗震救灾工作提供咨询服务和决策依据。
2.2 采用现代化教学模式与方法
为了使复杂的算法和抽象的知识更加形象化，便于学生理解和提高学习兴趣，我们充分运用现代电子技术、工具和方法，采用多媒体形式进行课堂教学，利用VC、MATLAB编写一些典型的图像处理程序，并在课堂上演示这些程序，增加了课堂的信息量，提高了学生的学习兴趣，激发了学生自主学习，同时也为实验环节的开展奠定了一定的编程基础[3]。
此外，我们深入分析MOOCs、SPOCs以及“翻转课堂”教学模式等国际流行教育新概念，尝试开展图像处理技术的MOOCs，包括从课堂教学、学生学习进程、学生的学习体验、师生互动过程等教与学过程的完整系统在线实现。MOOCs是一个改变学习方式的时代产物，受到全球各地的重视。国内教育部三个教指委（计算机类专业、软件工程专业、计算机课程）2013年底专门召开会议研讨MOOCs。我们建立了校内MOOCs平台并对学生开放，将其作为课堂外学习的有效补充，这样可以方便学生随时随地学习，或者进行预习和复习。我们尝试了结合图像处理技术的MOOCs，探索创新教学模式与方法，稳步提高教学质量。
2.3 加强实践教学
图像处理技术可以广泛应用于数字电视、视频通话、宇宙探测、自然灾害预测、环境污染的监测、气象云图等应用领域，而教材一般只涉及到理论知识和算法，或者是对应用的简单介绍，对其设计实现介绍得很少，所以必须加强实践教学，将理论与实践结合起来，使理论指导实践，实践加强理论[4-5]。要求学生利用VC或者MATLAB进行实际程序设计，培养学生分析问题、解决问题的能力，具备图像处理系统的开发能力。
根据课程的教学要求设置了四个课外实验。①图像变换实验。要求对输入的图像，分别采用傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换进行图像变换，分别给出变换前后的图像，并分析图像变换前后的视觉效果。②图像增强实验。将给定的图像进行增强处理，要求至少使用线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强以及伪彩色增强处理，分析增强后的视觉效果。③图像编码实验。将给定的图像进行压缩处理，要求采用 Huffman编码方法，并计算压缩比。分析图像压缩后的视觉效果，并对图像压缩效果进行客观评价。④图像分割与边缘提取实验。分别利用边缘检测法、阈值分割法进行图像分割；分析图像分割后的视觉效果。学生完成所有实验后，我们安排了实验指导课，解决学生在实验中遇到的问题，进一步提高学生的算法设计能力和编程能力。
在课程教学中，我们还安排了三次专题讨论课，由教师指定具体题目，学生通过查阅相关文献，深入分析基本原理和方法，设计相应的算法，编程实现，并给出实验结果及分析，充分调动学生学习的积极性，提高学生利用理论知识解决实际问题的能力。三次专题讨论课分别是：
⑴ 数字图像表示及其处理专题讨论课。题目为：用VC或者Matlab实现常见图像文件格式的显示；常见的图像文件格式，以及用VC或者Matlab实现图像格式转换；给出国内外先进的图像处理系统软、硬件，名称、作用，以及先进性的体现。
⑵ 图像变换专题讨论课。题目为：给出小波变换常用的小波基的基本原理、具体应用，以及用VC或者Matlab的具体实现；给出小波变换、脊波变换、子波变换的基本原理、具体应用，用VC或者Matlab的具体实现；给出小波变换以及小波变换在图像处理中的具体应用，以及用VC或者Matlab的具体实现；给出快速傅里叶变换算法的具体内容，以及时间复杂度或者运行时间的分析。
⑶ 图像编码专题讨论课。题目为：给出小波变换图像编码的基本思想与特点，编码中需要解决的问题，实验结果及分析；给出基于感兴趣区域的小波图像编码方法的基本思想，具体步骤，实验结果及分析；给出几种图像编码质量评价方法，具体实现，实验结果及分析；给出基于子波变换的图像编码基本思想与特点，具体步骤，实验结果及分析。
此外，鼓励学生积极参与本校教师主持的科研项目，如国家自然科学基金、863项目、科技支撑计划，以及北京市自然科学基金等项目。这些项目涉及到视音频检索、视音频理解、视音频处理、网络信息分析、文字处理、信息检索、网络行为分析、图像识别等研究方向。通过参与项目，系统地锻炼了学生的科研能力和思维创新能力，也为今后的科研工作打下了坚实基础。
2.4 改革考核评价方式
考核是对学生学习成果的检验，考核目标不仅要检验学生对课堂教学内容的掌握程度，而且要对提高学生发现问题、思考问题、解决问题的能力起到作用。为了避免出现平时不努力，考前突击的情况，我们对传统的考核方式进行了改革。本课程的考核由两部分组成：平时成绩（占30%）和期末考试成绩（70%）。将平时的上课出勤、作业、实验和专题讨论成绩列入平时成绩。在整个教学过程中，严格要求学生，使学生重视教学的各个环节。
3 结束语
随着信息技术的不断发展和完善，图像处理技术也越来越多地运用在各个领域，因此图像处理技术的课程教学也应该不断发展。本文对图像处理技术课程的教学内容、教材选择、教学方法和考核方式进行了探讨，提高了学生学习的兴趣和参与科研的积极性，以及解决实际问题的能力，为学生学习图像处理新方法奠定了理论基础，为他们进一步开展相关方向的研究和应用打下了良好基础。今后将进一步研究图像处理技术的教学方法，并将理论与实践紧密联系起来。
参考文献：
[1] 章毓晋.图像工程（上册）：图像处理（第3版）[M].清华大学出版社，
2012.
[2] 黄朝兵，杨杰.图像处理课程教学体系的探索与实践[J].电气电子教
学学报，2012.34（2）：17-19
[3] 李向群，王书文.《数字图像处理课程》的教学改革[J].微计算机信息，
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[4] 陈青.“数字图像处理”教学中思维能力培养的实践[J].上海理工大学
图像处理技术论文篇6
关键词：图像处理技术 图像分割 图像融合 图像重建
图像处理技术是20世纪60年展起来的一门新兴学科。近几十年来，由于大规模集成电路和计算机科学技术的迅猛发展，离散数学理论的创立和完善，以及军事、医学和工业等方面需求的不断增长，图像处理的理论和方法的更加完善，已经在宇宙探测、遥感、生物医学、工农业生产、军事、公安、办公自动化、视频和多媒体系统等领域得到了广泛的应用，成为计算机科学、信息科学、生物学、医学等学科研究的热点。
图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是病理研究还是临床诊断都大量采用图像处理技术。它因直观、无创伤、方便安全等优点而受到人们青睐。图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像分析等，20世纪70年代图像处理在医学上的应用有了重大突破，1972年X射线断层扫描CT得到实用：1977年白血球自动分类仪问世：1980实现了CT的立体重建。随着科学技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理，医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT(计算机断层扫描)图像、MRI(核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X光机图像、X射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制，使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度，突出重点内容，抑制次要内容，来适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。
一、图像处理技术及其在医学领域的应用
(一)图像分割
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。比如基于三维可视化系统结合fast marching算法和watershed变换的医学图像分割方法，能得到快速、准确的分割结果。图像分割同时又是进行三维重建的基础，分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，进而提高医生诊断的准确性和科学性。由于解决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步，因此，将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
(二)图像融合
图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性。对多幅图像问的互补信息的处理来提高图像的清晰度。利用可视化软件对多种模态的图像进行图像融合，可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状和它与周围生物组织之间的空间关系，从而及时高效地诊断疾病。目前的图像融合技术可以分为两类：一类是以图像像素为基础的融合方法：另一类是以图像特征为基础的融合方法。以图像特征为基础的融合方法原理上不够直观且算法复杂，但是实现效果较好。在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换、基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视。
(三)图像重建
图像重建是从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果也是图像。CT是图像重建处理的典型应用实例。目前，图像重建与计算机图形学相结合，把多个二维图像合成为三维图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感的图像。
二、图像处理技术在医学领域未来发展方向
当前，医学图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统。未来发展方向大致可归纳为以下几点：
(一)图像处理技术的发展将围绕研制高清晰度医学显示设备、更先进的医学成像设备，向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
图像处理技术论文篇7
1.1计算机图形图图像处理技术的主要特征
随着信息技术的不断发展,在计算机领域中,计算机图形图形处理技术已经形成了极具特点的技术手段,主要涵盖了以下几个方面:(1)计算机图形图像技术具有高效的再现功能。在计算机进行图像处理的过程中,不会发生由于复制或储存而影响图像的质量,而在传统的图形图像处理技术中,则会因为复制与储存等操作影响了图像的质量[1]。(2)计算机图形图像处理技术所占用的频带比较宽。通过对比计算机的图形图像信息与语音信息可以看出,图形图像信息具有较大数量级的频带,这样也就造成计算机在对图形图像进行处理的过程中,会出现一定的处理难度。(3)计算机图形图像处理技术的使用范围比较宽。由于获取数据资源的渠道比较广,如:对于显微镜下所获取的图形或是天文镜上所获取的图像等,都可以利用计算机图形图像处理技术来进行操作处理。(4)计算机图像图像处理技术的灵活性比较强。基本上在日常生活中,对于逻辑变化或是数学公式的内容,都可以利用计算机图形图像处理技术进行操作处理。
1.2计算机图形图像技术的未来发展趋势
随着社会经济的不断发展,计算机图形图形技术已经被更多的人所关注,且计算机图形图像技术正朝着以下几个方面发展。(1)在未来的社会发展上,计算机图像图像处理技术会向着全自动化、清晰分辨度高、三维立体成像等方面发展;(2)在未来的发展上,计算机图形图像处理技术会向着注重实际操作与运用便捷等方向发展,同时还向着图形处理功能的集中化方向发展[2];(3)在未来的发展上,计算机图像图像处理技术会坚持以全新的算法以及先进的理论指导为方向发展。在实际发展上,理论一直是实践的基础条件,所以先进的理论指导就可以保障计算机图形图像处理技术向着更加广阔的方向发展着,因此想要提升计算机图形图像处理技术的运用效果,就必须要注重及时更新操作方法,借鉴先进的经验与理论来做到高效的研究与研发。
2计算机图形图像处理技术的组成
(1)对图形图像进行增强与复原处理。在实际中,有时会需要提高图像的质量,所以就需要对图形图像进行增强处理,其主要操作方法就是利用低通滤波来将图像中的噪音除去,然后采用高通滤波来增强边缘等高频的信号,这样就会使图像变得更加清晰。而计算机图形图像复原技术则是在已知模型的特定模糊与噪音的前提下,估计出来原图像。(2)图像压缩技术。在图像中所占的数据都比较大,所以在进行存储与传输时就比较困难,因此采用图像压缩处理能节省一定的储存空间,降低传输的时间。现如今随着压缩技术的发展又将图像压缩分为静态图像的不失真压缩法与动态图像的近似压缩法[3]。(3)对图像进行描述与识别。在对图形图像进行处理时,最主要的目的就是要对图像进行匹配与描述识别,通过这些操作,所得到的文件就不再是随机分布的文件了,而是具有实际意义的符号与图形了。
3计算机图形图像技术的实际应用
(1)计算机的辅助设计与制造技术。计算机的辅助设计与制造技术在知识链接上比较密集,运用的范围也十分的广泛,是一项综合性较强的应用型技术。将设计及与制造行业进行相互融合也成为了一个国家中衡量工业现代化与科学技术水平的标准之一,同时也是最为重要的组成部分。在工业中比较常用的就是CAD与CAM两项工具,同时这项技术也被广泛地运用在建筑工程设计与装潢设计上,还能设计汽车与飞机的外形。当然这项技术不仅仅涉及到这几个方面,在其他领域上也被广泛的运用,都已经取得了良好的效果。如运用在网络分析上等。(2)将计算机图形图像技术运用在遥感图像处理系统中。随着遥感技术的发展,促进了不同波段遥感数字图像技术的发展,在农林牧副渔行业的发展中也起到了很大的推动作用。将计算机图形图像技术运用在遥感技术上,能形成快速信息自动化的提取系统,在这一系统中,是以图像处理为中心的。同时也使遥感图像处理技术得到了更为广阔的发展[4]。
图像处理技术论文篇8
中图分类号：F840.61 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）40-0286-01
数字图像处理技术是图像处理技术的一个分支，与数字图像处理技术对应的还有另外一种图像处理技术，模拟图像处理技术。所谓数字图像处理技术，就是一种将图像信号转变成二进制的数字信号，并通过计算机技术将二进制数字信号高精确度的还原到显示器上。数字图像处理技术的优点在于对图像的还原能力强，色彩展现丰富，能够完成对复杂的非线性的精确处理，具有很强的灵活变通处理能力。并且可以通过各类图像处理软件对最新的数字图像处理技术进行封装，用户能够通过简单的操作和命令就能够完成对图像的处理。通过图像处理软件，极大的丰富了图像处理的应用范围和降低了图像处理应用的范围。
1、 现代数字图像处理技术的应用发展
数字图像技术是上个世纪60年代开始产生并逐步发展起来的新兴计算机科学的一个重要分支，无论从理论上还是从实际应用都取得了非常巨大的成功。也正是数字图像处理技术的引入，才有如今各种视觉效果极其炫目操作系统，windows才会凭借图形化操作系统很快淘汰过去流行的DOS系统。换句话说，数字图形处理技术和计算机技术甚至是一个相互促进，相互发展的关系。
图像作为视觉的基础，能够让用户通过计算机获得最为直观的体验，有效的拉近了计算机和用户之间的距离。早期的图像处理技术重点是解决图像质量还原方面，其目的就是改善图像能够丰富多彩的显示。通过各种算法和技术处理，让输人的低质量的图像能够转变成高质量的图像，其整个技术处理过程从图像增强，然后进行复原和编码再到压缩。这种处理方式对于天文学来说具有极其重大的意义，比如拍摄到的空间照片往往都是不清晰的，甚至相对模糊，但是通过数字图像处理技术就能够对图像进行几何校正，灰度转换，去除噪点，通过时空四维来分析照片，从而获得更加精彩的绚丽图形，我们看到的美国宇航局（NASA）拍摄到的宇宙图片，就是先进的图像处理技术应用的结果。
2 、数字图像技术的发展趋势分析
2.1 航空航天方面的应用
数字图像处理技术在天文学方面得到了广泛的应用，特别是随着超大型计算机的出现，提升了数字图像处理技术的速度，特别是天文学方面的图像信息的处理复杂性都非常高，如果计算机技术没有取得突破性发展，那么对于天文图片的数字处理恐怕就需要好几年的时间。如今随着计算机处理速度的提升，这种数字图像技术处理往往提升到几天甚至是几个小时，因此在航空航天方面，数字图像技术的应用发展的非常迅速，比如现在对月球和火星的图片处理，通过对图片上的细节进行分析，就能够反应火星和月球的地貌。另外现在的全球卫星定位系统，从很大的程度上也有数字图像处理技术的影子，因为通过对图像某个点位置的变化，就能够判断出这个点的移动位置，就能够通过定位系统准确找到这个点。而且数字图像处理技术通过卫星拍摄的照片进行分析，能够实现天气预报的准确播报，对可能存在的矿产资源进行判断，对城市规划和灾害监测都具有非常重要的作用。
2.2 在生物医学工程方面的应用
CT技术是数字图像技术的一个完美应用的例子，随着生物医学工程的发展，对人体微观构造的分析越来越深人，这个过程数字图像处理技术起到了不可忽视的作用，比如现在显微技术和计算机技术的融合，能够通过计算机分析显微镜出现了的图像。再加上数字图像处理技术能够很好的分辨显微图片中的各种细节，从而能够准确分析染色体，以及对癌细胞的识别等，另外各种医学仪器，比如B超、彩超、X光肺部图像增晰，以及医疗诊断仪器都融人了先进的数字图像处理技术。
2.3 通信工程方面的应用
如果图像在信息通信工程中是无压缩、无损传播，那就会很容易造成网络阻塞，因为图像所占用的空间都是非常大的，传输的信息量要比文字多得多，而生活节奏非常快速的今天，人们不可能在电脑的另一端忍耐很长时间去等待另外一段传送的图片。
2.4 工业工程方面的应用
在机械制造业，模具加工离不开数字图像处理技术，像目前普遍使用的UG，PROE等三维CAD软件都广泛应用了数字图像处理技术。不仅如此，数字图像处理技术还能够用于工业的检测上，因为很多工业产品通过人工检测，往往会因为眼睛的疲劳，导致可能漏检，防止不良品流人下道工序，给产品质量带来隐患。通过数字图像处理技术进行检测，通过计算机对图像的甄别，就能够有效的判断该产品的质量好与坏，另外因为数字图像处理技术结合视觉理论和人工智能技术，所以机器人中的视觉技术，从很大程度上就是数字图像处理技术的实现。
2.5 在军事公安方面的应用
数字图像处理技术在军事方面的应用非常广泛，从模拟训练到自动化指挥系统，再到精确制导都离不开数字图像处理技术，而在公安系统方面，指纹对比分析、人脸识别、图像复原以及交通监控和事故分析都需要数字图像处理技术大显身手。比如现在全国交通联
网，各主要路段都设有监控摄像头，对于监控摄像的图像处理分析，就能够有效的掌控事故或者争端的诸多细节，为准确判案带来技术支持。
2.6 在文化艺术方面的应用
这类应用目前非常广泛，从人们日常生活中对照片的处理PS，对人工绘画的处理，动画的制作，三维特效的渲染，以及各种装演设计，发型设计等等都是数字图像处理技术的应用。特别是3D电影，更是数字图像处理技术的强大作用的体现。
数字图像处理技术的发展绝不可能仅仅是上面六个具体方面，其实上面列举的六个重要方面仅仅是数字图像处理技术部分应用领域而已，目前数字图像处理技术就已经涉及到我们生活的方方面面，而且随着计算机技术的发展，人工智能技术的发展，数字图像处理技术必将会迎来新的发展黄金期。
参考文献：
图像处理技术论文篇9
计算机智能化图像识别系统一般分为五个部分,即对所要识别的图像通过一定的手段将其输入到计算机内,经过计算机预处理和特征提出再对识别的图像进行匹配和分类。作为计算机智能化图像识别的第一步,图像输入主要是将已经采集到的图像输入到计算机内进行处理。计算机预处理过程主要是对将要识别的图像进行图像区和背景区的分离并且将图像进行细化增强图像的二值化,提高计算机智能化图像识别的后期处理的速度和效率。为了能够尽量地还原图像的真实性和减少其虚假特征可以将图像的特有特征用数值的形式表示出来。在计算机智能化图像识别系统中如果需要将输入的图像与已有的图像进行匹配就必须用一种精确的方法将其分配到不同的图像库中减少计算机对图像的搜索时间。在计算机智能化图像识别系统中为了准确地判断出所输入的图像的性质就必须把当前输入的测试图像和之前已经保存的图像进行对比和分析。具体如图1所示。
2 计算机智能化图像识别技术的研究现状
在对图像进行识别和处理的领域中图像的识别和分割是一个也重要的问题。虽然在相关专家和工作人员的共同努力下取得了相关的发展,但是还是有许多的问题需要解决。传统的图像识别主要经历了文字识别和数字处理以及物体识别三个阶段。在20是50年代的时候文字识别的对象主要是字母和数字以及符号,许多的专用设备都开始广泛地运用了这一技术。在20世纪60年代中期数字图像开始运用于对图像的处理和识别的研究领域,数字化图像处理更加具有存储量大和方便传输和压缩等优势,为图像识别技术的发展提供了非常广泛的发展空间。数字图像处理主要是表现在对物体的识别中的三维数据和图片的感知和认识。物体识别主要是在前两个阶段的基础上借助了人工智能化的特点将其研究和探索的成果广泛地运用到各种行业领域中。
计算机智能化图像识别技术在目前需要提高其对图像的识别能力,在图像的传输过程中充分地运用不同类别空间的映射[2]。作为一种成熟的图像识别和处理技术,计算机智能化图像处理技术在不断地研究和发展,对各种图像的类别和特征进行有效地对比和匹配,提高图像处理后的清晰度和识别度。
3 计算机智能化图像识别技术的特点和优点
3.1 计算机智能化图像识别技术的主要特点
3.1.1 信息量大
计算机对图像信息的处理主要是采用二维信息的方式,因此对计算机的配置和计算机的运行系统的速度以及计算机的存储量都有非常严格的要求。图像信息与语言信息相比所需要的频带较宽,无论是在计算机的成像过程中还是在图像的传输中以及图像信息的存储和处理的过程中都需要一定的科学技术。
3.1.2 相关性大
计算机系统中对图像的各个像素都是具有一定的关联性,所以在计算机智能化图像的识别过程中需要对输入的各种图像信息进行有效地压缩才能够对不同的图像信息进行分类和匹配。尤其是对三维景物的选取上,输入的图像本身是没有再现三维景物的几何信息能力,因此对三维景物的背后所需要反映的部分信息必须进行适当地假设和重新地测量[3]。计算机在对图像进行智能识别的过程中需要对三维景物进行适当地引导以便于解决在计算机智能化图像识别过程中所产生的问题。
3.1.3 人为因素大
计算机智能化图像识别在对图像进行后期处理之后总是由人来进行评价的,因而计算机在对图像进行智能化识别的时候受人的因素影响较大。然而,人的眼睛总是会受到周围环境的影响以及情绪和知识兴趣爱好的影响。因此,为了提高计算机对图像进行智能化识别的质量应该尽量地让计算机模仿人的视觉,充分地模拟人们在对图像进行观察和评价时候的状态。
3.2 计算机智能化图像识别技术的优点
3.2.1 精确度高
因为现在的科学技术水平的限制只能将一幅模拟的图像进行数字化处理转换为一种二维数组,基本的扫描仪都能够对图像的像素转化为32位。因此计算机智能化图像识别能够将任何的图像的精确度满足用户的任一要求。
3.2.2 表现型强
计算机智能化图像处理可以准确地处理影响图像处理的相关因素,例如图像的存储状况和图像的输入过程中出现的问题和故障。计算机智能化图像识别系统能够在任何的情况下对图像进行还原和再现从而保证了图像在经过计算机识别和处理的时候的像素。
3.2.3 灵活性好
计算机智能化图像识别系统在对图像进行识别和处理的时候,可以根据图像的客观情况来将其放大。由于图像的信息总是来自于各个方面,无论是来自生物显微镜下的细胞图像还是对于宇宙中位于天文望远镜下的庞然大物都能够在计算机智能化图像识别系统中进行识别和处理,通过线性运算和非线性处理实现图像的识别功能[4]。在对各种不同的图像信息进行正确地编码之后用二维数据将图像的灰度进行组合在计算机上可以清晰地显示出图像的质量。
4 计算机智能化图像识别技术的理论性突破
4.1 计算机智能化图像识别技术朝着高速化和标准化的方向发展
无论是在生活领域还是科学领域计算机的运行速度都会对生活和工作产生重要的影响。尤其是对图像进行智能识别对计算机具有特别的要求,而现在的计算机在科学技术水平的促进下不断地提高其自身的硬件水平。不仅如此,在计算机的内部配置方面也比以前有了相当大的进步,计算机在进行图像的采集和处理的过程中分辨率都大大地提高了,同时对图像的存储设备的性质也在日益地更新。图像作为一种二维度信息,计算机将其进行识别的过程中将更多的三维信息赋予图像中并且通过各种计算和技术的处理而得到相应地改进[5]。
同时,计算机在对图像所显示的数据进行整理和压缩的时候开始以多媒体的形式对其进行信息化转换,使得计算机智能化图像识别尽量能够按照人的思维和意识来进行从而提高计算机的智能化水平和对图像识别的工作效率。
4.2 计算机智能化图像识别技术朝着多维方向和高科技方向发展
计算机在对图像进行识别的过程中开始从二维角度向三维角度和多维角度发展,因此对各种图像的数据信息处理的更加精确。目前由于硬件水平的逐渐提高,计算机的中央处理器的功能也在不断地提高,因此计算机智能化图像识别的领域越来越广泛。随着新的技术理论和新的科学计算方法的诞生,计算机在对图像的识别和处理过程中更加侧重对其详细的信息进行分类和整理,经过系统的转化后形成高清晰度的图片。
5 计算机智能化图像识别技术的运用
5.1 医学生物工程
计算机智能化图像识别技术可以对诸如红细胞和各种染色体进行识别,从而有利于医生更好地了解患者的病情和更好的医学研究。在医院的很多部门例如心电图的分析以及彩超和超声波图像处理都广泛地运用了计算机智能化图像识别技术。
5.2 工程建设方面
计算机智能化图像识别技术在工程项目的建设过程中得到了广泛的应用,尤其是对相关零部件的检测和分类以及对输电线路故障的分析和排查方面都借助计算机的智能化工程得到了有效地解决。在工业生产过程中,施工人员对工程的焊接和装配的过程中都充分地运用计算机对图像进行智能化识别从而减少了施工误差的发生,保障了整个工程项目建设的质量。
5.3 文学艺术方面
文学艺术方面对计算机智能化图像识别技术的使用非常普遍。在广播电视领域,电视要想播出高清晰度、高质量的画面就必须借助计算机对所拍摄的画面进行处理和识别。计算机能够对动态图像进行相应地采集加工合成从而形成电视画面。为了避免图像在播出的时候出现失贞的情况,计算机可以对输入的画面进行智能化处理,尤其是一些人为的失误都能够通过计算机进行自动地调整。在美术方面,计算机智能化图像识别技术可以对每一幅作品的像素和色彩方面进行相关地调整,使其输出后能够更好地反映现实生活的。除此之外,计算机智能化图像识别技术在服装设计与制作和动画制作以及发型设计等方面均发挥了重要的作用。
5.4 商务业务方面
计算机智能化图像识别技术在电子商务和酒店商务方面具有重要的影响,其可以在很多的方面代替人工操作从而节省大量的人力资源。比如,员工每天在进行上下班的时候都可以在经过大门通道的时候进行电子身份签到和认证。同时对于一些重要的商业资料也可以通过计算机智能化图像识别技术进行防伪说明等等。
图像处理技术论文篇10
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）06-0106-02
计算机智能化图像识别主要是利用计算机系统对输入的图像进行处理和分析从而识别出多种不同模式的对象。计算机技术和信息技术的不断发展使得计算机智能化图像识别技术得到了越来越广泛的应用。信息时代的今天，人们在生产实践的活动过程中已经不再凭借身体的各个器官来接受信息和感知世界的，计算机智能化图像识别技术可以快速地获得所需要的信息从而帮助人们更好地思考和决策[1]。虽然计算机智能化图像识别技术在我国已经获得了相当程度的发展，但是要想赶上时代的步伐应对变化莫测的国际市场就必须对计算机智能化图像识别技术进行理论上的突破。鉴于此，笔者在文中将重点讨论计算机智能化图像识别技术的相关发展和创新。
1 计算机智能化图像识别系统概述
计算机智能化图像识别系统一般分为五个部分，即对所要识别的图像通过一定的手段将其输入到计算机内，经过计算机预处理和特征提出再对识别的图像进行匹配和分类。作为计算机智能化图像识别的第一步，图像输入主要是将已经采集到的图像输入到计算机内进行处理。计算机预处理过程主要是对将要识别的图像进行图像区和背景区的分离并且将图像进行细化增强图像的二值化，提高计算机智能化图像识别的后期处理的速度和效率。为了能够尽量地还原图像的真实性和减少其虚假特征可以将图像的特有特征用数值的形式表示出来。在计算机智能化图像识别系统中如果需要将输入的图像与已有的图像进行匹配就必须用一种精确的方法将其分配到不同的图像库中减少计算机对图像的搜索时间。在计算机智能化图像识别系统中为了准确地判断出所输入的图像的性质就必须把当前输入的测试图像和之前已经保存的图像进行对比和分析。具体如图1所示。
2 计算机智能化图像识别技术的研究现状
在对图像进行识别和处理的领域中图像的识别和分割是一个也重要的问题。虽然在相关专家和工作人员的共同努力下取得了相关的发展，但是还是有许多的问题需要解决。传统的图像识别主要经历了文字识别和数字处理以及物体识别三个阶段。在20是50年代的时候文字识别的对象主要是字母和数字以及符号，许多的专用设备都开始广泛地运用了这一技术。在20世纪60年代中期数字图像开始运用于对图像的处理和识别的研究领域，数字化图像处理更加具有存储量大和方便传输和压缩等优势，为图像识别技术的发展提供了非常广泛的发展空间。数字图像处理主要是表现在对物体的识别中的三维数据和图片的感知和认识。物体识别主要是在前两个阶段的基础上借助了人工智能化的特点将其研究和探索的成果广泛地运用到各种行业领域中。
计算机智能化图像识别技术在目前需要提高其对图像的识别能力，在图像的传输过程中充分地运用不同类别空间的映射[2]。作为一种成熟的图像识别和处理技术，计算机智能化图像处理技术在不断地研究和发展，对各种图像的类别和特征进行有效地对比和匹配，提高图像处理后的清晰度和识别度。
3 计算机智能化图像识别技术的特点和优点
3.1 计算机智能化图像识别技术的主要特点
3.1.1 信息量大
计算机对图像信息的处理主要是采用二维信息的方式，因此对计算机的配置和计算机的运行系统的速度以及计算机的存储量都有非常严格的要求。图像信息与语言信息相比所需要的频带较宽，无论是在计算机的成像过程中还是在图像的传输中以及图像信息的存储和处理的过程中都需要一定的科学技术。
3.1.2 相关性大
计算机系统中对图像的各个像素都是具有一定的关联性，所以在计算机智能化图像的识别过程中需要对输入的各种图像信息进行有效地压缩才能够对不同的图像信息进行分类和匹配。尤其是对三维景物的选取上，输入的图像本身是没有再现三维景物的几何信息能力，因此对三维景物的背后所需要反映的部分信息必须进行适当地假设和重新地测量[3]。计算机在对图像进行智能识别的过程中需要对三维景物进行适当地引导以便于解决在计算机智能化图像识别过程中所产生的问题。
3.1.3 人为因素大
计算机智能化图像识别在对图像进行后期处理之后总是由人来进行评价的，因而计算机在对图像进行智能化识别的时候受人的因素影响较大。然而，人的眼睛总是会受到周围环境的影响以及情绪和知识兴趣爱好的影响。因此，为了提高计算机对图像进行智能化识别的质量应该尽量地让计算机模仿人的视觉，充分地模拟人们在对图像进行观察和评价时候的状态。
3.2 计算机智能化图像识别技术的优点
3.2.1 精确度高
因为现在的科学技术水平的限制只能将一幅模拟的图像进行数字化处理转换为一种二维数组，基本的扫描仪都能够对图像的像素转化为32位。因此计算机智能化图像识别能够将任何的图像的精确度满足用户的任一要求。
3.2.2 表现型强
计算机智能化图像处理可以准确地处理影响图像处理的相关因素，例如图像的存储状况和图像的输入过程中出现的问题和故障。计算机智能化图像识别系统能够在任何的情况下对图像进行还原和再现从而保证了图像在经过计算机识别和处理的时候的像素。
3.2.3 灵活性好
计算机智能化图像识别系统在对图像进行识别和处理的时候，可以根据图像的客观情况来将其放大。由于图像的信息总是来自于各个方面，无论是来自生物显微镜下的细胞图像还是对于宇宙中位于天文望远镜下的庞然大物都能够在计算机智能化图像识别系统中进行识别和处理，通过线性运算和非线性处理实现图像的识别功能[4]。在对各种不同的图像信息进行正确地编码之后用二维数据将图像的灰度进行组合在计算机上可以清晰地显示出图像的质量。
4 计算机智能化图像识别技术的理论性突破
4.1 计算机智能化图像识别技术朝着高速化和标准化的方向发展
无论是在生活领域还是科学领域计算机的运行速度都会对生活和工作产生重要的影响。尤其是对图像进行智能识别对计算机具有特别的要求，而现在的计算机在科学技术水平的促进下不断地提高其自身的硬件水平。不仅如此，在计算机的内部配置方面也比以前有了相当大的进步，计算机在进行图像的采集和处理的过程中分辨率都大大地提高了，同时对图像的存储设备的性质也在日益地更新。图像作为一种二维度信息，计算机将其进行识别的过程中将更多的三维信息赋予图像中并且通过各种计算和技术的处理而得到相应地改进[5]。
同时，计算机在对图像所显示的数据进行整理和压缩的时候开始以多媒体的形式对其进行信息化转换，使得计算机智能化图像识别尽量能够按照人的思维和意识来进行从而提高计算机的智能化水平和对图像识别的工作效率。
4.2 计算机智能化图像识别技术朝着多维方向和高科技方向发展
计算机在对图像进行识别的过程中开始从二维角度向三维角度和多维角度发展，因此对各种图像的数据信息处理的更加精确。目前由于硬件水平的逐渐提高，计算机的中央处理器的功能也在不断地提高，因此计算机智能化图像识别的领域越来越广泛。随着新的技术理论和新的科学计算方法的诞生，计算机在对图像的识别和处理过程中更加侧重对其详细的信息进行分类和整理，经过系统的转化后形成高清晰度的图片。
5 计算机智能化图像识别技术的运用
5.1 医学生物工程
计算机智能化图像识别技术可以对诸如红细胞和各种染色体进行识别，从而有利于医生更好地了解患者的病情和更好的医学研究。在医院的很多部门例如心电图的分析以及彩超和超声波图像处理都广泛地运用了计算机智能化图像识别技术。
5.2 工程建设方面
计算机智能化图像识别技术在工程项目的建设过程中得到了广泛的应用，尤其是对相关零部件的检测和分类以及对输电线路故障的分析和排查方面都借助计算机的智能化工程得到了有效地解决。在工业生产过程中，施工人员对工程的焊接和装配的过程中都充分地运用计算机对图像进行智能化识别从而减少了施工误差的发生，保障了整个工程项目建设的质量。
5.3 文学艺术方面
文学艺术方面对计算机智能化图像识别技术的使用非常普遍。在广播电视领域，电视要想播出高清晰度、高质量的画面就必须借助计算机对所拍摄的画面进行处理和识别。计算机能够对动态图像进行相应地采集加工合成从而形成电视画面。为了避免图像在播出的时候出现失贞的情况，计算机可以对输入的画面进行智能化处理，尤其是一些人为的失误都能够通过计算机进行自动地调整。在美术方面，计算机智能化图像识别技术可以对每一幅作品的像素和色彩方面进行相关地调整，使其输出后能够更好地反映现实生活的。除此之外，计算机智能化图像识别技术在服装设计与制作和动画制作以及发型设计等方面均发挥了重要的作用。
5.4 商务业务方面
计算机智能化图像识别技术在电子商务和酒店商务方面具有重要的影响，其可以在很多的方面代替人工操作从而节省大量的人力资源。比如，员工每天在进行上下班的时候都可以在经过大门通道的时候进行电子身份签到和认证。同时对于一些重要的商业资料也可以通过计算机智能化图像识别技术进行防伪说明等等。
除此之外，计算机智能化图像识别技术还经常运用于航空航天事业和通信工程事业以及科学研究等领域方面，为我国的经济发展带来了重大的影响。
6 结语
文中通过对计算机智能化图像识别技术的特点和概念以及其优点等方面进行了简要地分析和阐述，同时对其在理论上的创新和突破进行了讨论。计算机智能化图像识别技术在科学技术的发展下还有很长的路要走，我们必须对其进行高度地重视。随着社会的发展，对图像进行智能化地处理越来越重要。计算机智能化图像识别技术在工业和农业以及科学研究等各个方面将发挥关键的作用。同时，计算机智能化图像识别技术在不断地运用和发展过程中将会越来越成熟。
参考文献
[1]杨小冬，宁新宝.自动图像识别系统图像分割算法的研究[J].南京大学学报.2004，40（4）：424—431.
[2]李建华，马小妹.基于方向图的动态阈值图像图像二值化方法[J].大连理工大学学报.2002，42（5）：626—628.
图像处理技术论文篇11
1.引言
伴随着计算机网络技术、多媒体技术和数字化信息处理技术的飞速发展，互联网上的多媒体信息迅速膨胀。与此同时，计算机所能处理的媒体信息范围也在不断扩大。如何对海量数字图像信息资源进行高效地组织、管理和检索成为了当前热门的研究课题。图像检索成为多媒体领域研究热点的现实原因包括：一方面，图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体资源，已经应用在社会各个层次和领域；另一方面，人们面对日益增长的多样化的图像信息，如何在这些海量图像信息中检索出满足自身需求的资源，是近年来网络图像信息处理领域迫切需要解决的问题。
2.图像检索国内研究综述
从20世纪70年代开始，国外有关图像检索的研究就已开始，当时的研究内容主要是基于文本的图像检索技术，到90年代以后，出现了对图像内容语义检索的研究，即基于内容的图像检索。与国外相比，我国有关图像检索的研究起步较晚，从20世纪90年代开始，我国图情领域的核心期刊才开始有相关图像检索的研究论文出现，研究内容大多也是参考国外的研究方向。近年来，随着相关专家、学者对图像检索领域关注度的提高，我国图情领域有关图像检索的研究论文大量出现，相关研究的理论和技术也取得了一定进展。
2.1图情领域核心期刊中图像检索研究论文分布及相关分析
根据中国社会科学引文索引（CSSCI）数据库1998年来对图书情报领域有关图像研究来源文献的收录情况，下文将运用文献计量方法对目前我国图情领域有关图像检索的研究论文按期刊种类、年份、研究主题分布等进行统计分析。
2.1.1图像检索研究论文年度分布情况及相关分析
从表l可以看出，截止到2014年我国图情领域的相关核心期刊在图像检索方面论文收录量总体上呈余弦波状趋势。其中，2002年以前，我国有关图像检索的论文在图情领域核心期刊上的分布处于量少且分散化的状态。2002年到2006年来数量相对较多，属于有关图像检索研究的高峰期，2005年达到最大值。但在2006年以后，相关论文数量趋于明显回落的状态。从以上表格数据的分布状况可以看出，尽管我国图情领域的专家、学者对于图像检索领的研究出现过关注密集期，但重视程度并非长期处于始终如一的状态。
另外，从上表中还可以看出研究论文在核心期刊的分布状态，其中《现代图书情报技术》、《情报科学》、《情报杂志》、《图书情报工作》这四种期刊对图像检索这一研究方向相对关注较多，几乎每年都有相关的。其余的期刊对图像检索研究方向的关注程度相对不高，只有少量其上，并且期刊中有关图像检索的研究论文按年度划分时，总体分布也是相对比较分散的状态。
2.1.2图像检索相关研究论文主题分布及整体分析
对于CSSCI中所收录的126篇有关图像检索研究的文章，按照所研究的相关内容可大致划分为图像检索基本理论与概述、基于具体图像特征的检索、图像检索的具体应用、图像检索交互性与反馈机制、图像检索系统及搜索引擎的设计与评估和图像检索技术、方法研究六个主题方向。
以上结果表明，我国图书情报领域近十年以来对图像检索的研究主要集中于图像检索基本理论与图像检索技术、方法方面。通过对这些相关主题研究论文的阅读，可以发现近十年来，我国对图像检索的研究比较理论化，缺乏对具体图像检索系统的设计、图像检索技术在实际生活中的应用与用户交互性方面的研究。对基于内容的图像检索技术，无论是从低层视觉特征，还是从高层语义中的图像检索，均是涉及理论方向的探讨居多。这表明我国图情领域有关图像检索的研究，无论是从广度还是深度上，均有较大提升空间。另外，有关图像检索系统及搜索引擎的设计与评估方面，则比较注重典型系统和搜索引擎的比较和分析，新的图像检索系统的设计较少。
（1）图像检索基本理论与概述
该主题方向主要包括图像检索的所涉及的基本原理、基本理论模型构建、已有的国外检索系统简介等。相关论文及研究内容有，毛力、张晓林1999年在“基于内容的图像检索技术与系统”一文中首先简述了传统图像检索中出现的问题，又初步探讨了基于内容的图像检索的原理，并简要介绍了国外几个典型基于内容的图像检索系统，开了我国研究基于内容图像检索的先河。2005年王彤、魏成光在“数字图像信息的组织和检索”一文中介绍了网络信息环境中数字图像信息的检索原理。随后，又有一些新的学科理论原理相继在图像检索领域涉及和应用，相关论文包括“基于压缩与特征点的快速图像检索”、“基于贝叶斯定理的遥感图像检索”“数字图书馆中基于本体的图像检索”等。由研究论文所涉及的内容可以看出，越来越多的新的学科内容将应用于图像检索领域中。
（2）基于具体图像特征信息的检索
该主题主要涉及基于具体的图像内容特征的检索方式，包括基于图像的颜色、纹理、形状等具体内容特征及其在具体实验中的应用。彭斌2000年在“基于颜色内容的图像检索”一文中论述了基于颜色内容的图像检索方法，并提出基于图像分割的颜色直方图和将主色调进行适当扩展检索，这是对原有基于颜色特征的图像检索方法进行改进的开端。随后又有多篇关于颜色内容特征的研究论文相继出现，例如毛力、张晓林的“基于颜色内容的图像检索原理与方法”、张学福的“论图书馆基于颜色内容的图像检索技术”、何立民、万跃华的“数字图书馆基于内容的多分辨率颜色特征检索和相关反馈技术”等。2006年来，并未有涉及具体图像特征信息检索的研究论文出现。
（3）图像检索的具体应用：
主要包括图像检索技术在社会农业、商业、工业、医学、艺术等方面的实际应用及实际现象研究。1999年张学福、冷伏海发表“商标数据库信息检索技术研究”一文，基于当时图像检索技术水平探讨了图像商标信息数据库的检索问题，旨在推进我国商标数据库的建设和利用，更好的满足我国市场经济发展需要。黄琨、赖茂生2007年在“彩色自然风景图片的四季特征提取”一文中根据彩色自然风景图片的特点，提出“天空去除”和“1/2区域分析”提取图像特征改进方法，同时采用四季轮盘调查法收集用户评价，然后通过多元线性回归方法建立颜色特征与用户评价的映射关系，用于彩色自然风景图片四季特征的自动提取，通过实验验证了该映射机制对于正确预测彩色自然风景图片四季特征的有效性。近年来并没有相关图像检索的具体应用研究论文的出现。
（4）图像检索交互性与反馈机制
主要讨论目前图像检索系统的交互和有关用户反馈及其相关反馈技术的发展。董文军2001年在“基于内容的图像检索的相关性反馈机制”一文中阐述了一种新的相关性反馈机制―通过对用户指定的相关及不相关图像的特征分布进行统计分析来动态更新相似性度量和查询，从而更准确地表达用户特定的信息需求及提高检索系统的性能。2006年黄琨，赖茂生在“以用户情感为线索的图像检索研究”一文中介绍了以用户情感为线索检索图像的产生背景，并提出了其实现原理、检索流程、检索系统的一般架构。从2006年以后，我国图像检索领域未有关于用户交互性的研究论文在图情领域的核心期刊中出现。
（5）图像检索系统及搜索引擎的设计与评估
该部分主要研究内容有原有系统的改进以及新系统的设计，此外还包括相关搜索引擎的设计与评估标准的研究。文燕平2001年初在《现代图书情报技术》上发表“基于内容的图像检索系统研究”一文，首次介绍了一些国外著名的图像检索系统，并且对图像检索系统的新成果进行了详细阐述。王惠、沈玉利2005年发表“基于内容的图书馆图片检索系统”一文，该文提出了一种基于特征向量的索引方法，构建了一个高效实用的图书馆图片检索系统，并对系统的构建方法进行了较详细的讨论。近年来，又相继有多篇关于图像检索搜索引擎的研究论文出现，例如：“集成式图像搜索引擎体系结构分析”、“基于用户满意度的图像搜索引擎评价研究”等。
（6）图像检索技术、方法研究
主要包含各种各样的图像检索系统的检索工具、支持技术等，以及对原有技术的评估以及对新的核心技术进展的探讨。袁方、刘明2001年在“数字图书馆中的基于内容图像检索技术”一文中分析和介绍了图像数据库构建、图像的内容描述、特征提取和匹配、快速检索等基于内容图像检索的关键技术。高仕龙2010年在“基于特征融合的图像检索算法研究”一文中提出了一种新的基于特征融合的灰度图像检索算法。期间又有多篇有关图像检索技术、算法研究论文的出现，如“图像检索中版面自动分析技术研究”、“图像检索中索引技术研究”等等。
2.2存在问题
通过阅读近年来我国图情领域核心期刊所包含的有关图像检索的126篇研究论文，并对其在发表时间、研究主题、发表期刊的分布状况进行了统计分析，发现目前我国图情领域对图像检索的研究存在着一些不足，需要做出相应的对策以促进其的进一步发展。
2.2.1整体研究水平不高
多年来我国图情领域对图像检索的研究总体关注度不高，有关研究文献分布上较为分散，并没有大量、集中、系统性的研究性文章集合出现。这种分散的趋势给有关人员查找、利用相关信息带来了不便，也不利于图像检索的深入研究。另外，我国图情领域对图像检索的研究课题独立性不强，研究理论和技术也不够成熟。因此，在重视研究成果的系统性与全面性的前提下，更应该积极借鉴国外有关图像检索的研究成果，紧密跟踪图像检索发展动态，关注热点、难点、前沿问题，提高我国图像检索领域的整体研究水平。
2.2.2研究内容不平衡
正如前面表2对论文研究主题统计分析的一样，近十年来我国图情领域有关图像检索的研究集中于图像检索基本理论与图像检索技术、方法方面，缺乏具体图像检索系统的设计，图像检索技术在实际生活中的应用与用户交互性方面的研究设计的也较少。面对这一研究现状，一方面应对现今较成熟的研究方向继续深入探索。另一方面，应拓宽研究领域，促进其他研究方向共同发展。尤其是系统用户界面、图像检索的具体应用等研究薄弱的方向更应该引起相关领域的专家、学者的足够重视。
3.发展与展望
由于其检索对象和应用领域的多样性，有关图像检索的研究具有广泛的内容，它不但吸收了传统计算机信息的存储、检索和图像处理等各方面的理论和技术，同时又促进了这些理论和技术研究的深入和发展，成为了一个目前比较热门的研究课题。目前，在图像检索技术的新发展方面，还要解决多种检索手段相结合的问题，以提高图像检索的查全率、查准率。有关图像检索算法、方法研究的发展趋势表现为，一是对原有算法的不断改进；二是新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合运用。与此同时，图像检索有关新的算法、方法应该向更智能化、精确化和实用化方向发展。本文通过对我国图情领域有关图像检索的研究论文进行统计分析，发现我国图情领域有关图像检索研究的不足，并预测未来的发展方向，以期为今后我国图像检索领域的发展与完善起到参考作用。（作者单位：乐山职业技术学院）
参考文献：
[1]韩建新.图像数据库与图像检索.图书与情报（J），1993（03）：38―40
[2]毛力，张晓林.基于内容的图像检索技术与系统.现代图书情报技术（J），1999（05）：30―33
[3]柳群英.基于形状特征的图像检索技术.情报杂志（J），2004（04）：87―88
[4]董文军.基于内容的图像检索的相关性反馈机制.情报杂志（J），2001（07）：17―18
[5]黄琨，赖茂生.以用户情感为线索的图像检索研究.情报科学（J），2006（09）：1395―1399
[6]严丽君.新浪、Google、Yahoo图像搜索引擎比较.图书情报工作（J），2003（10）：83―87
[7]吴金红，张玉峰.基于内容的图像检索之相关标准研究.图书情报工作（J），2004（09）：48―51
图像处理技术论文篇12
网页设计与制作中最重要的部分，就是对网页内容中的图像进行优化和处理。在图形图像处理技术的运用中，技术人员应该采用不同的制作方法，从而提高页面的优化水平。图形图像处理技术在页面名片介绍和平面标志板块应用较多，为了提高网页设计的效率，技术人员需要提高自身的软件操作熟练程度，通过观察和对比其他优秀的设计，来加强自身的设计水平。在图像图像处理的过程中，注意细节的掌握，把控图像设计的关键要素。
一、网页设计制作中图形图像处理技术处理的重点
在图形图像设计活动中，技术人员应该注意效果的完整性和图像处理的细节把握，体现出设计的层次感，从而保证视觉审美元素在运用的过程中，不会因为设计作品材料的损坏而丢失应有的视觉元素。
图形图像设计作品在对于审美中视觉元素的构建下，并不强调在单个图形区域中，融入过度的设计情感，在很多情况下，设计师重视的是色彩的变化在潜移默化中对于人体视觉的影响。为了达到色彩和谐的效果，实现视觉色彩的最佳运用，将冷色与暖色与人们的生理感觉和感情联想巧妙的结合在一起，从而提高用户对于页面设计作品的接受程度，让作品不至于由于色彩搭配比较刺眼而让观众难以接受。为了提高图形图像处理的娴熟度，技术人员应该积极进行个人知识体系库存更新，对软件工具的具体操作方法、步骤和技巧进行深入学习，并且能够熟练使用软件工具进行网页部门的图像处理，在编辑图像和文字处理的过程中保证页面设计的美观，体现艺术性和简洁性。
二、图形图像处理技术在网页设计制作中的应用探讨
（一）合理调整构图要素，强化图形编辑
优秀的图片设计，图像中的各个要素必须要经过合理的调整。在图形图像的处理活动中，技术人员可以借用专业的软件工具来进行设计。网页设计的过程中常见的有Photoshop、auto-CAD和3DSmax等多种制图工具。
技术人员应该积极发挥这些制图工具的图形处理优势，为页面布局的优化提供可能。使用photoshop工具进行图形图像的编辑处理，技术人员需要具备一定的系统知识，按照一般网页设计活动中常用工具应用实例的规范开展图形设计。在图像编辑与应用中，应该注重色彩对比度的控制。Photoshop主要适合技术人员进行图像的变形和处理，在图层应用环节技术人员应该尽量体现出层次感，使用通道和蒙版进行图像内容的丰富性和专业化设计。除此之外，网页设计与制作^程中，路径应用与滤镜应用这些专业的处理手段，也应该在高质量的网页设计之中。
（二）重视图形优化处理，完善页面布局
网页制作中的图形图像处理活动，技术人员应该采用有效手段优化页面。网页布局与图形制作过程中，最常使用的技术手段是Auto-CAD图形工具。在图形处理的过程中，技术人员可以先从基本操作满足用户的基本需求。对于工程招标文件中的特殊图层线性处理，使用CAD软件制作方法，能够对二维图形对象进行精准处理。
在编辑和显示图形的过程中，技术人员应该考虑到网页设计与制作中图形的位置安排。采用CAD制图工具绘制复杂的平面图，技术人员应该注意标准尺寸和解释文字等辅信息，确保网页制作中图形板块的完整化信息处理和多元设计。图形图像处理应该选择合适的背景，在背景制作的过程中可以选取素材库中已有的背景，在图片的周围还要进行文字制作。在文字制作的过程中，字的颜色应该和背景的颜色有区分，文字附近的链接按钮制作应该醒目。图片的嵌入设计应该是网页制作的醒目标志，在当今这个读图时代，图片的出现必须要第一时间抓住阅览者的眼球，从而吸引用户去点击了解更多的情况。
（三）强调素材挑选，提升页面美感
通过页面中图形图像的处理来丰富网页信息，在网页设计中技术人员应该认真采集素材。一般来说，网页设计中的素材包括图片、照片和表格图形资料。在图形图像的插入运用过程中，技术人员应该认真分析用户的需求，按照用户的目标定位开展具体的图形图像处理活动。
技术人员应该按照用户的设计需要进行图形的处理，并且在图形处理的过程中体现出艺术性，在网站构建以及交互式网页制作中体现出一定的版面艺术设计水准。在网页设计与制作的图形处理阶段，技术人员应该坚持科学的处理方法，达到最佳的图像处理效果。对于比较复杂的设计图案，设计师一定要在设计图案的下角部分，进行必要的文字注释，一定要注意文字的精炼，防止由于文字部分过多造成喧宾夺主的效果，从而损害平面设计作品的美感。同时，在设计图案的选取上，设计师也要考虑到人们的理解能力，尽可能使用生活中常见的图形，这样也可以在后期的艺术加工过程中，融入更多的解读信息。
在网页构图设计的活动中，技术人员应该先确定好图像的大小，然后根据页面中主题各个界面面的风格和主色调来调整图像的比例。图像图像的处理一定要与网页设计中其他的文字内容相匹配，让图像内容为页面设计增添亮点和光彩。需要和图片选取的背景设计师在进行平面设计的过程中，应该重视色彩与文字、图案的合理搭配。
参考文献：
[1] 高歆.网页设计中的图形图像处理技巧[J].中文信息，2015，（8）：7-7.DOI：10.3969.
[2] 何秀琴，王晨升，马思羽等.论格式塔原则在网页色彩设计中的应用[C].//第六届图像图形技术与应用学术会议论文集.2011：56-60.
