一、了解應用領域：圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面随着人類活動範圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也将随之不斷擴大1）航天和航空技術方面航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影對由此得來的照片進行處理分析，以前需要雇用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由于成像條件受飛行器位置、姿态、環境條件等影響，圖像質量總不是很高因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須采用數字圖像處理技術如LANDSAT系列陸地衛星，采用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像分辨率大緻相當于地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，分辨率為30m）這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信号存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須采用很多數字圖像處理方法現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦産量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、産量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，并獲得了良好的效果在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用2）生物醫學工程方面數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識别等此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技術3）通信工程方面當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信具體地講是将電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸其中以圖像通信最為複雜和困難，因圖像的數據量十分巨大，如傳送彩色電視信号的速率達100Mbit/s以上要将這樣高速率的數據實時傳送出去，必須采用編碼技術來壓縮信息的比特量在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國内外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自适應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等4）工業和工程方面在工業和工程領域中圖像處理技術有着廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、并對零件進行分類，印刷電路闆疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境内識别工件及物體的形狀和排列狀态，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等其中值得一提的是研制具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，将會給工農業生産帶來新的激勵，目前已在工業生産中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用5）軍事公安方面在軍事方面圖像處理和識别主要用于導彈的精确末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模拟訓練系統等；公安業務圖片的判讀分析，指紋識别，人臉鑒别，不完整圖片的複原，以及交通監控、事故分析等目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統中的車輛和車牌的自動識别都是圖像處理技術成功應用的例子6）文化藝術方面目前這類應用有電視畫面的數字編輯，動畫的制作，電子圖像遊戲，紡織工藝品設計，服裝設計與制作，發型設計，文物資料照片的複制和修複，運動員動作分析和評分等等，現在已逐漸形成一門新的藝術--計算機美術7)機器人視覺機器視覺作為智能機器人的重要感覺器官,主要進行三維景物理解和識别,是目前處于研究之中的開放課題機器視覺主要用于軍事偵察、危險環境的自主機器人,郵政、醫院和家庭服務的智能機器人,裝配線工件識别、定位,太空機器人的自動操作等8)視頻和多媒體系統目前,電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成,多媒體系統中靜止圖像和動态圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等9)科學可視化圖像處理和圖形學緊密結合,形成了科學研究各個領域新型的研究工具10)電子商務在當前呼聲甚高的電子商務中,圖像處理技術也大有可為,如身份認證、産品防僞、水印技術等 ，我來為大家科普一下關于圖像處理應用的例子及算法?以下内容希望對你有幫助!

　　 圖像處理應用的例子及算法

　　一、了解應用領域：

　　圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。随着人類活動範圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也将随之不斷擴大。1）航天和航空技術方面航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要雇用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由于成像條件受飛行器位置、姿态、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須采用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，采用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像分辨率大緻相當于地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，分辨率為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信号存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須采用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦産量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、産量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，并獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。2）生物醫學工程方面數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識别等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技術。3）通信工程方面當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。具體地講是将電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸。其中以圖像通信最為複雜和困難，因圖像的數據量十分巨大，如傳送彩色電視信号的速率達100Mbit/s以上。要将這樣高速率的數據實時傳送出去，必須采用編碼技術來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國内外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自适應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。4）工業和工程方面在工業和工程領域中圖像處理技術有着廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、并對零件進行分類，印刷電路闆疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境内識别工件及物體的形狀和排列狀态，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。其中值得一提的是研制具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，将會給工農業生産帶來新的激勵，目前已在工業生産中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。5）軍事公安方面在軍事方面圖像處理和識别主要用于導彈的精确末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模拟訓練系統等；公安業務圖片的判讀分析，指紋識别，人臉鑒别，不完整圖片的複原，以及交通監控、事故分析等。目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統中的車輛和車牌的自動識别都是圖像處理技術成功應用的例子。6）文化藝術方面目前這類應用有電視畫面的數字編輯，動畫的制作，電子圖像遊戲，紡織工藝品設計，服裝設計與制作，發型設計，文物資料照片的複制和修複，運動員動作分析和評分等等，現在已逐漸形成一門新的藝術--計算機美術。7)機器人視覺機器視覺作為智能機器人的重要感覺器官,主要進行三維景物理解和識别,是目前處于研究之中的開放課題。機器視覺主要用于軍事偵察、危險環境的自主機器人,郵政、醫院和家庭服務的智能機器人,裝配線工件識别、定位,太空機器人的自動操作等。8)視頻和多媒體系統目前,電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成,多媒體系統中靜止圖像和動态圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。9)科學可視化圖像處理和圖形學緊密結合,形成了科學研究各個領域新型的研究工具。10)電子商務在當前呼聲甚高的電子商務中,圖像處理技術也大有可為,如身份認證、産品防僞、水印技術等。

　　二.圖像處理常見算法：

　　1. 圖像幾何變換

　　圖像幾何變換又稱為圖像空間變換，它将一幅圖像中的坐标位置映射到另一幅圖像中的新坐标位置。幾何變換不改變圖像的像素值，隻是在圖像平面上進行像素的重新安排。主要包括平移、鏡像、旋轉以及縮放等等。這些操作就會用到一些插值算法，經典的插值算法主要有最近鄰插值、雙線性插值以及高階插值算法。

　　2. 圖像增強

　　圖像增強是指根據特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時，削弱或去除某些不需要信息的處理方法。處理的目的就是消除噪聲來改善圖像質量，主要包括空間域增強和頻率域增強兩種增強技術。空間域圖像增強技術主要包括直方圖修正、灰度變換增強、圖像平滑化以及圖像銳化等，經典的算法有通過直方圖均衡化來增強圖像對比度。頻率域增強主要通過某些變換手段，比如傅裡葉變換、離散餘弦變換以及小波變換等，在頻率域對圖像進行分析，經典的算法就是小波變換，應用很廣泛。

　　3. 形态學圖像處理

　　形态學，即數學形态學是圖像處理中應用最為廣泛的技術之一，其主要應用是從圖像中提取對于表達和描繪區域形狀有意義的圖像分量。使後續的識别工作能夠抓住目标圖像最為本質的形狀特征，茹邊界和連通區域等。二值圖像的基本形态學運算，包括腐蝕、膨脹、開運算以及閉運算，經典應用包括擊中擊不中變換、邊界提取和跟蹤、區域填充、細化和像素化、提取連通分量等。在我的研究課題中經常用到這些基礎的圖像處理算法。

　　4. 圖像分割

　　圖像分割是指将圖像中具有特殊意義的不同區域劃分開來，這些區域是互不相交的，每個區域滿足灰度、紋理、彩色等特征的某種相似性準則。圖像分割是圖像的分析過程中最重要的步驟之一，分割出的區域可以作為後續特征提取的目标對象。主要包括的方法有邊緣檢測、阈值分割、邊界跟蹤、區域生長。區域分離和聚合等，這其中有很多的經典圖像處理算法，例如canny邊緣檢測、拉普拉斯邊緣檢測算法、OTSU大津法阈值分割、區域生長算法等等。

　　5. 特征提取算法

　　特征提取就是從圖像中提取有用的數據或信息，得到圖像的“非圖像”的表示或描述，如數值、向量、符号等，而提取出來的這些“非圖像”的表示或描述就是特征。圖像特征有好多種，比如基本的統計特征（周長、面積、均值等區域描述子）、直方圖和灰度共現矩陣等紋理特征、亮度、色彩、邊緣等等。圖像特征提取有很多經典的算法，比如PCA算法、LDA算法、LBP特征、灰度共生矩陣算法、SIFT特征算法、HOG特征算法以及現在最前沿的神經網絡算法等等。

　　6. 機器學習經典算法

　　另外，機器學習中最經典的算法有決策樹、随機森林算法、邏輯回歸算法、SVM算法、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost 算法、神經網絡算法、馬爾可夫算法等。

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