图像处理技术论文

1图像处理技术及其应用摘要：数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。在当今，数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。本文针对其发展应用进行了系统的论述。关键字：数字图像处理；计算机技术；检测；应用引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。1数字图像处理技术概述及发展20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系，形成了一门新兴的学科。20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展。理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求．促进了这门学科向更高级的方向发展。特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。它也促进了图像处理技术的教学。数字图像处理常用方法包括：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像分类(识别)。计算机的特点是能处理各种数据，图像经过采样、量化后变为数字存储在计算机中，使用计算机对数字图像进行去噪、增强、复原、分割、特征提取等处理，就称为数字图像处理。数字图像处理既涉及到计算机软件，也和硬件相关。计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长与图像处理技术的发展密切相关。上个世纪60年代，计算机图像处理的技术发展迅速，应用也逐渐增多，人们使用计算机数字图像处理技术完成对图像的预期处理。随着计算机周边技术的发展，现在的数字图像处理技术已具有了以下特点：21)图像处理的多样性。编写不同的算法及程序施加在数字图像上，得到的效果也截然不同。2)对图像处理的精度越来越高，图像的再现性也越来越好。计算机进行图像处理的本质是编写各种算法对图像数据施加各种运算。随着计算机技术的飞速发展，保障了计算的精度和正确性；此外，各种算法施加在同一图像上，得到的结果具有相似或相同性，使其具有良好的再现性。3)多学科技术的交叉和综合。数字图像处理的基础是数学和物理，此外，数字图像处理技术还与通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术相关。4)数据处理量大。图像中有大量的信息，既有有用的信息，也有冗余信息，可以通过图像处理技术去除冗余得到图像中的有用的信息。2图像处理技术在医学中的应用随着科学技术的进步，多学科交叉和融合成为现代科学发展和进步的突出特色和重要途径。医学影像技术作为医学研究和临床医学的重要手段，综合了计算机科学、生物医学、物理学等许多新技术的应用，成为近二十年医学技术中发展最快的领域之一。通过计算机图形图像处理技术辅助医学诊断与治疗，极大程度的提高了诊疗的质量与安全，已成为医学研究和临床医学的一个发展方向。目前，供医学研究和临床诊断所需要的医学图像多种多样，如：B超图像、MRI图像、CT图像、PET图像、SPECT图像、数字X光机（DR）图像、X射线图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病例切片和显微镜下细胞图像等。利用计算机技术处理这些图像，不仅可以提高医学临床诊断水平，还能为医学培训、医学研究与教学、计算机辅助临床外科手术等提供必要支持。2.1医学图像的种类医学研究和临床诊断所需要的影像资料多种多样，既有静态的组织结构成像，也包括动态图像和功能成像。按照成像的手段不同可以将图像分为，光学图像、深度信息图像、温度场图像以及影像图像。利用不同的成像技术获得的医学影像能够揭示病人的不同特征，从医学应用的角度可以分为结构影像技术和功能影像技术两大类。前者主要用于获取人体组织器官的解剖结构图像，为医生诊断病变提供最直观的病理信息，X-CT，MRI就属于此类影像技术。另一种功能影像，是通过特殊图像信息来反映生理过程的变化，如组织的新陈代谢，细胞活动等，PET，红外成像，微波成像都属于这种，有些病变尤其是早期，在器官的外形结构上仍变现为正常时，采用基于SPECT的功能成像能够及时地诊断病变。医学图像的研究目的是以直观的形式给医生提供辅助诊断和治疗的有用信息，如何提高图像的质量，从图像中提取更多的有用病理信息是医学图像处理技术的重点。但是，由于医学图像的成像对象是人体的组织器官，是个性化差异很大的对象，无论是人体个体的差异还是组织器官在病变过程中变化，都是我们无法预知的，这导致了医学图像无法像普通图像处理那样给出统一的操作模型。而且，由于成像设备、获取条件、医生的经验和能力等因素的存在，使得对医学图像进行定量评估非常困难。因此，普通的图像处理技术是不能直接应用在医学图像处理和分析上的。2.2图像处理技术在超声医学成像中的应用3超声成像过程中图像处理的方法有很多，其中主要的有图像平滑处理、图像伪色彩处理、图像纹理分析、图像分割、图像锐化处理，以及图像增强处理等图像处理方法。在B超图像中，不可避免会出现噪声，噪声的存在对某一象素或某幅图像是有影响的，因此要平滑图像，去除噪声，为图像的后续处理做准备。为了使B超医生更好的识别B超图像信息，可以用不同的颜色来表示图像中的不同灰度级，达到图像增强的效果，可识别灰度差较小的像素，这种用彩色差别代替灰度差别而组成的图像，即为伪色彩图像。B超图像中存在颗粒状纹理，其主要有以下两种情况引起的，一种是B超图像本身的斑纹，是无用的信息，另一种是由被检查者的组织结构引起的，是有用的信息。正常和有病变的器官图像组织颗粒分布不同，即纹理也不同，因此，对B超图像进行纹理分析，从而判别病情。图像分割是将病变区域分割出来，以便测量其大小，体积等，为诊断提供必要数据。除此之外，还要用到图像锐化处理和图像增强等计算机技术处理B超图像。2.3图像处理技术在CT和MRI中的应用CT的本质是一种借助于计算机进行成像和数据处理的断层图像技术。虽然X线透视可使人们了解人体的内部结构，但只有CT通过计算机在排除散射线和重叠影像的干扰并对X线人体组织吸收系统矩阵作定量分析后，才从根本上解决了分辨率问题。计算机在CT系统中要完成图像去噪、图像的增强、图像重建等任务。没有计算机技术，CT设备的发展是不可想象的。在磁共振中，图像处理技术包括图像去噪、图像增强、图像复原、图像三维重建等操作，磁共振成像也离不开计算机图像处理技术的支持。现代医学越来越离不开医学图像信息的支持，在医学图像处理中，计算机技术起着至关重要的作用。在医学领域中，超声成像、CT、磁共振、外科手术、中医舌像诊断都与计算机图像处理技术息息相关。随着计算机技术和医学的发展，计算机图像处理技术会在医学领域中得到更广泛的应用，医学领域也更离开不计算机图像处理技术。3图像处理技术在纺织业的应用在纺织生产过程中原料、半成品以及成品的分析、评价时，首先要通过摄入设备将需要分析的纺织样品摄入或录入计算机，进行数字化处理。虽然各种分析所要达到的目的不同，但是为了提高测量和分析的精度，通常都需要先去除由于各种因素引入的噪声，然后再进行处理，达到易于分析的目的。常用到的图像处理方法主要有：傅立叶变换、图像增强、图像分割等。3.1非织造布中纤维及纤维取向的评定非织造布中，纤维和纤维取向直接影响到非织造布材料的特性。先前，人们采用直接手工测试的方法来分析纤维的取向，后来，陆续出现了一些间接的方法，如：张力分析法、微波法、超声法和折射法，但这些方法都很难避免主观因素的影响，保证其可靠性。用图像分析法来识别非织造布中纤维及纤维取向是一种较先进的方法。其中常用的是傅氏变换法。傅氏变换法就是经傅氏变换可把图像的灰度强度分布分解成具有一定振幅和相位的频率分布，即图像可采用频率形式进行描述，其中灰度强弱的分布对应于不同频率的振幅，用此变换来判断图像中某一方向灰度梯度变化非常有效，所4得数字图像的灰度分布有亮暗变化的周期性，这种图像灰度分布存在的空间频率与纤维的取向分布密切相关，如纤维按某方向分布时，则该方向的灰度分布空间频率低，垂直于该方向的空间频率则高，所以可通过傅氏变换求得纤维的取向，不过这种变换的原始条件是图像应是周期性的，若不是完全周期性，如上下或左右存在差异，则会导致变换后的频率图中有错误的空间频率成分，应通过选择适当函数来改善。本方法的优点还在于因变换后的强度信号丢弃了完全无规则排列纤维产生的强度信号，只保留了有序排列纤维的强度信号，所以由图像强度信号和灰度梯度分布所算出的纤维取向指标准确性更高。3.2织物折皱等级的评定在传统纺织工业研究中，一般采用织物折皱恢复角来评定织物折皱程度。此方法简单但不直观。计算机图像处理技术可以直观地对图像进行变换，提取特征信息，因此用于分析评定织物的折皱性能有很大的优势。早期，美国一些学者曾探讨了利用计算机图像处理技术评定织物折皱程度的方法。马里兰大学BehnamPoureyhimi等提出用折皱强度、轮廓、功率谱密度尖锐角、随机分布程度、总体外观、分形等来表征折皱程度。国内也有学者提出用折皱灰度侧面积比、整体灰度标准差、折皱阴影面积标准差来评定折皱的起皱程度。其中小波分析可以将织物的图像信息分解成不同的频率信号输出，有利于分析织物表面的细节特征，可用于区分不同织物折皱的外在差异，从而为进一步的特征提取和模式识别打下良好的基础。3.3织物表面的起毛、起球性能分析织物起毛是影响织物服用性能的重要因素。在测定评判织物的起毛性能时，如果采用传统的测试方法，如与标准样对比分级的方法，所得的结果主观性太强，没有定量的描述；如果采用在显微镜下对起毛根数进行计数的方法，则劳动强度太大，耗时过长。而采用数字图像处理计数的方法则实现了客观化和定量化的测定评判，从而克服了传统测定评判法中的主观性强、误差大和实验劳动强度高等诸多缺陷。数字图像处理计数法的步骤为：首先采集织物起毛图像，然后对图像进行灰度化处理，再对灰度图像进行二值化处理，最后利用二值化图像进行起毛计数。在此过程中，二值化处理中的阈值是关系到二值化图像效果，并进而影响到最终起毛计数精确性的极为关键的一步。目前图像处理技术在纺织中的应用正朝这两个方向发展，一个方向是快速计算和工厂实用，另一个是与智能技术的融合。靠人工来完成的很多纺织品检验工作现在可以用计算机来代替。计算机图象识别技术体现出快速、准确、高可靠性和稳定性等优势，在纺织行业的应用会越来越广泛，特别是在离线检测方面得到应用和发展。纺织行业中运用图象处理技术极大地提高了检测效率。4图像处理技术在煤矿工业中的应用随着煤炭科学技术的发展，煤矿生产安全检测系统日臻完善，煤矿工业电视监视系统得到了越来越广泛的应用。近年来，煤矿工业电视监控系统为煤矿安全生产，调度指挥提供了直观、方便、可靠的手段。在煤矿井下，生产环境的自然条件比较恶劣，配备煤矿工业电视监视系统，调度人员可一目了然地了解井下和地面的重要设备、人员及生产过程的现场状况，5大大扩展了指挥人员的视野，对安全生产、抢险救灾起到了重要的作用。由于煤炭行业井下环境恶劣，光线差、照度低，粉尘较多，大大影响了工业电视监控系统的视频图像效