数字图像处理的主要内容与多媒体技术和虚拟现实相关

无论图像处理是何种目的，都需要用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出，图像处理就是利用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。图像处理研究的内容包括图像采集、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码与压缩、图像分割，以及图像识别和图像理解。

1.图像采集、表示和表现

图像采集是数字图像数据获取的主要方式。数字图像主要是借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，可以将其转为数字图像存储在计算机中。图像获取的途径主要有如下几种:

(1)利用数码相机、扫描仪等设备拍摄、扫描，并进行模数转换，得到数字图像。

(2)通过网络获取图像素材，下载网页中的图片。

(3)利用截图软件获取图片。

利用数字摄像机或数码相机可以将模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，并把数字图像显示和表现出来。这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等步骤。

2.图像增强

图像增强是图像处理的内容之一，是增进摄影图像可读性的处理技术，是用于改善图像视感质量所采取的一种方法。图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。

图像增强的目的，一是提高图像分辨率，突出细节，使有用信息得到充分利用；二是加强图像的对比度，使图像更易于判读。

在计算机上进行增强处理，多采用灰度分布密度函数变换、比例成像和数字滤波等方法。图像增强技术常用于遥感图片、医学及工业X光照片、电子显微照片等的图像处理。

3.图像复原

图像复原技术主要是针对成像过程中的“退化”而提出的，而成像过程中的“退化”现象主要指成像系统受到各种因素的影响，诸如成像系统的散焦、设备与物体间存在相对运动，或者是器材的固有缺陷等，导致图像的质量不能够达到理想要求。图像的复原和图像的增强类似，也是为了提高图像的整体质量。但图像复原技术主要是通过去模糊函数去除图像中的模糊部分，还原图像的本真。而图像增强技术着重对比度的拉伸，其目的是根据观看者的喜好来对图像进行处理，提供给观看者乐于接受的图像。

图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。当造成图像品质下降的原因已知时，图像复原技术可以对图像进行校正。图像复原的关键点是对每种退化都需要有一个合理的模型。如掌握了聚焦不良成像系统的物理特性，便可建立复原模型，消除退化的影响，产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。

去除噪声、边缘锐化等，都是图像复原所采用的方法。

4.图像重建(www.xing528.com)

图像重建与图像增强、图像复原不同，图像增强、图像复原的输入是图像，处理后输出的结果也是图像；而图像重建则是指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是图像。CT(Computed Tomography，计算机层析成像)就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，将多个二维图像合成三维图像，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高质量图像。

5.图像压缩编码

数字图像的数据量庞大。因此，在实际应用中必须对图像进行压缩。图像压缩编码是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行高效编码。其目的是在保证图像质量的前提下压缩数据，使之便于存储和传输。

6.图像分割

把图像分成区域的过程就是图像分割。图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来。图像中通常包含多个对象，如一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各种器官和组织，图像处理为达到识别和理解的目的，都必须按照一定的规则先将图像分割成区域，每个区域代表被成像的一个物体(或部分)。

图像分割是图像识别和图像理解的基础和前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果，甚至决定其成败。

虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入，是目前图像处理中研究的热点之一。

7.图像识别

图像识别是数字图像处理的又一研究领域。图像识别是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能进行自动模拟的科学技术。

目前，图像识别技术已广泛应用于生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等多个领域。

图像识别包括指纹识别、人脸识别、文字识别、遥感图像识别等。

8.图像理解

图像理解是研究用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界的一门科学，所讨论的问题是为了完成某个任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。图像理解研究包含研究获取图像的方法、装置和具体的应用实现。

图像理解输入是图像，输出是一种描述。这种描述并不是单纯地用符号进行详细的描绘，而是要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容。