图像处理技术的应用及重要性调研报告

电子科技大学格拉斯哥学院 2017级甘诗语
（一）前言
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。因此，如何获得准确的图像也成为了21世纪的一个重要话题。
（二）正文
图像处理（image processing）又称为影像处理，是用计算机对图像进行达到所需结果的技术。起源于20世纪20年代，一般为数字图像处理。图像处理技术的主要内容包括图像压缩、增强复原、匹配描述识别3个部分，常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。而图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段，因此，图像处理技术对于现代生活有着不可或缺的作用。
一般而言，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色，通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。因此其数据类型一般为8位无符号整数的（int8），这就是人们经常提到的256灰度图像。“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。索引图像的文件结构比较复杂，除了存放图像的二维矩阵外，还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样，它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是，RGB图像每一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示，M、N分别表示图像的行列数，三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形，通常用于表示和存放真彩色图像。
通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式。图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵。通过数字化后的图像数据往往十分巨大，因此为了便于图像的传输和储存，图像编码和压缩也十分的重要。
以上为图像处理的基本介绍。除此之外，图像处理还具有强化图像和复原图像的能力，这一作用就显得图像处理的重要性了。因此，我认为，图像处理技术在气象监测、卫星探测、医用检查、甚至考古等方面都有着很大的价值。通过卫星拍摄得到的气象图片通常会有模糊，且图像的对比度不明显，这些图像上的不足给气象分析带来了很多困难。图像处理可以改进图像的质量，是图像对比度增加，滤去图片上不必要的因素，是气象图片更具有专一和针对性，使得气象分析更精准。同理，图像处理技术对于医学方面的检查也具有类似重要的作用。人眼的分辨率有限，且人眼容易疲劳也不能自动滤去不重要的信息，因此图像处理技术的优良特性正好可以作为人类的“眼睛”去精确的观测这个世界。
图像处理技术的复原技术也能让我们在考古方面更进一步。如果能得到清晰明确的考古材料，人类的考古工作也会容易很多。然而出土的古典文献、绘画浮雕大多经过了岁月的风化，已经模糊不清，考古人员无法精确地获得信息。此时，图像复原技术就显示出重要的作用。图像复原常用二种方法。当不知道图像本身的性质时，可以建立退化源的数学模型，然后施行复原算法除去或减少退化源的影响。当有了关于图像本身的先验知识时，可以建立原始图像的模型，然后在观测到的退化图像中通过检测原始图像而复原图像。
（三）结论
图像处理技术或许不像雷达导弹技术那样，能够直接给社会带来很多收益。相对而言，图像处理技术更像是一种“软技术”、“辅助技术”。它能够将图像整理得更适合人们的视角，让信息以一种更加清晰的方式呈现在人们的面前。同时，成熟的图像处理技术势必会为其他技术的发展提供方便。

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