1.3.4　数字图像处理技术的应用

图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理。模拟图像处理主要有光学处理和电子处理两种方法，其特点是处理速度快（理论上可以达到光速），可实现实时处理和并行处理。光学处理建立在傅里叶光学基础上，对图像进行光学滤波、相关运算、频谱分析等，可以实现图像质量改善、图像识别、图像的几何畸变和光度校正、光信息的编码和存储、图像的伪彩色化、三维图像的显示、对非光学信号进行光学信号处理等。电子处理把光强度信号转换成电信号，用电子学的方法，对信号进行加减乘除运算，以及强度分割、反差放大、彩色合成、光谱对比等操作，在电视视频信号处理中常采用这种方法。

数字图像处理技术的迅速发展为人类带来了巨大的社会效益和经济效益，从应用遥感卫星的全球环境气候监测，到应用指纹识别技术的安全领域，数字图像处理技术已经融入科学研究的各个领域。可以预见，数字图像处理技术对自然科学，甚至人类社会的发展，必将具有深远的意义。

首先，数字图像处理技术可以帮助人们更加客观、准确地认识世界。人的视觉系统可以帮助人类从外界获得3/4以上的信息，而图像、图形是所有视觉信息的载体。尽管人眼的分辨率很高，可以识别上千种颜色，但在许多情况下，图像对于人眼来说是模糊的，甚至是不可见的，通过图像增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像（如一幅模糊褪色的图像）变得清晰明亮。

其次，数字图像处理技术可以拓宽人类获取信息的视野。人眼只能看到电磁波谱中的可见光部分（波长范围为0.38μm～0.78μm），其余的紫外波段、红外波段和微波波段等对于人眼来说都是不可见的。然而，通过数字图像处理技术却可以利用红外、微波等波段的信息进行数字成像，将不可见信息变为可见信息——图像。比如，美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）和美国地质调查局（U.S. Geological Survey，USGS）联合发射的太空遥感卫星Landsat 7的多光谱图像在利用可见光波段的同时，也充分利用了近红外波段（0.78μm～3μm）和热红外波段（3μm～15μm）等的不可见波谱信息。近红外波段可用来探测植被的生长情况，热红外波段可用来监测地表大气层的热源污染情况。此外，相对模拟图像处理来说，数字图像处理有精度高、复现性好、通用性高、灵活性高的优点。数字图像处理技术已经渗透到人类社会的各个领域。下面列举数字图像处理技术的一些典型应用实例。

1．在生物医学领域中的应用

图像处理技术在生物医学领域中的应用非常广泛，无论是临床诊断还是病理研究都大量采用了图像处理技术，如图1-3所示。以医用超声成像、X光照影成像、X光断影成像、核磁共振断层成像技术为基础的生物医学图像处理技术已经在疾病诊断中发挥着重要的作用。以生物医学图像处理技术为基础的医疗“微观手术”是指使用微型外科手术器械进行血管内、脏器内的微观手术。其中特制的图像内窥镜、体外X光监视和测量技术及仪器设备保证了手术的安全性和准确性。图像处理技术在生物医学领域的主要应用包括：显微图像处理，DNA 显示分析，红/白细胞分析计数，虫卵及组织切片的分析，癌细胞识别，染色体分析，心血管数字减影及其他减影技术，内脏大小、形状及异常检测，微循环的分析判断，心脏活动的动态分析，X光照片增强、冻结及伪彩色增强，生物进化的图像分析，等等。

图1-3　图像处理技术在生物医学领域中的应用

2．在遥感航天领域中的应用

航空遥感和卫星遥感图像需要用数字图像处理技术进行加工和处理，并从中提取有用的信息。以多光谱图像综合处理和像素模式分类为基础的遥感图像处理是对地球的整体环境进行监测的强有力手段。空间探测和卫星图像侦察技术也已经成为军事领域的常规技术。图像处理技术在遥感航天领域的主要应用包括：军事侦察、定位、导航、指挥等，多光谱卫星图像分析用于地形、地图、国土普查，地质、矿藏勘探，森林资源探查、分类、防火，水利资源探查、洪水泛滥监测，海洋、渔业方面如温度、鱼群的监测、预报，农业方面如谷物估产、病虫害调查，自然灾害、环境污染的监测，气象、天气预报图的合成分析预报，天文研究中太空天体的探测及分析，空中交通管理、铁路选线，等等。

3．在工业中的应用

在工业生产线上对产品及部件进行无损检测是图像处理技术的重要应用。图像处理技术在工业中的主要应用（见图1-4）包括：零件、产品无损检测，焊缝及内部缺陷检查，流水线零件自动检测识别（供装配流水线用）；生产过程的自动控制；CAD （Computer Aided Design，计算辅助设计）和 CAM（Computer Aided Manufacturing，计算机辅助制造）技术用于模具、零件制造、服装、印染业；邮件自动分拣、包分拣识别；印制电路板质量、缺陷的检出；生产过程的监控，交通管制、机场监控；纺织物花型、图案设计；金相分析；光弹性场分析；标识、符号识别（如超级市场算账、火车车皮识别）；支票、签名、文件识别及辨伪；运动车、船的视觉反馈控制；密封元器件内部质量检查；等等。

图1-4　图像处理技术在工业中的应用

4．在军事和公安领域中的应用

图像处理技术在军事和公安领域的主要应用有：巡航导弹地形识别；指纹自动识别；罪犯脸型的合成；侧视雷达的地形侦察；遥控飞行器（Remotely Piloted Vehicle， RPV） 的引导，目标的识别与制导；警戒系统及自动火炮控制；反伪装侦查，手迹、人像、印章的鉴定识别；过期档案文字的复原；集装箱的不开箱检查；等等。

5．其他应用

图像处理技术的其他应用包括：图像的远距离通信；多媒体计算机系统及应用，电视电话；服装试穿显示，理发发型预测显示；电视会议；办公自动化、现场视频管理；等等。

当前，数字图像处理技术需进一步深入研究的挑战性问题主要涉及以下几个方面：

（1）在提高精度的同时，着重解决处理速度的问题；

（2）加强软件研究，开发新的处理方法，借鉴其他学科的研究成果；

（3）加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展；

（4）加强理论研究，逐步形成图像处理科学自身的理论体系；

（5）将图像处理领域标准化。

另外，深度学习（Deep Learning）的引入成为数字图像处理技术最新的发展趋势。2012年，欣顿（Hinton）课题组为了证明深度学习的潜力，首次参加ImageNet大规模视觉识别挑战赛，并通过构建的卷积神经网络AlexNet一举夺得冠军，且该网络在分类性能上碾压第二名（采用SVM方法）。也正是由于该比赛，卷积神经网络受到了众多研究者的关注。2012年深度学习技术在物体分类领域取得的突破性进展，极大地推动了计算机视觉从理论走向应用。当前，随着深度学习在各个领域不断取得突破性的进展，许多计算机视觉公司纷纷成立，有力地推动科研与应用的深度结合。