数字图像处理技术对军事与公安的帮助
电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 曾韵陶
前言
在大一下学期我参加了格拉斯哥学院所开展的一系列新生研讨课活动，这里我想对图像和视频的识别与处理中的图像处理进行一些讨论。
主体
在计算机科学中，数字图像处理是利用计算机算法对数字图像进行图像处理。数字图像处理作为数字信号处理的一个子类或领域，比模拟图像处理具有许多优点。它允许更广泛的算法应用于输入数据，可以避免在处理过程中产生噪声和信号失真等问题。由于图像是在二维以上(也许更多)定义的，数字图像处理可以以多维系统的形式建模。数字图像处理允许使用更复杂的算法，因此，既可以在简单的任务中提供更复杂的性能，又可以实现模拟手段无法实现的方法。
数字图像处理常用方法
1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4、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，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。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之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像处理的一个应用，是特征提取。特征提取是从一组最初的测量数据开始的，并建立旨在提供信息和非冗余的派生值(特征)，从而促进后续的学习和泛化步骤，在某些情况下，还会有更好的解释。特征提取是一种降维过程，将原始变量的初始集合降为更易于管理的组(特征)进行处理，同时仍能准确、完整地描述原始数据集。当输入数据处理算法太大而无法处理，则怀疑是冗余(例如相同的测量在两英尺和米,或重复的图像作为像素),那么它可以转化为减少组特性(也叫一个特征向量)。确定初始特征的子集称为特征选择。所选的特性应该包含来自输入数据的相关信息，从而可以通过使用该缩减的表示而不是完整的初始数据来执行期望的任务。
这项技术在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等，可以帮助公安更加高效地解决很多社会问题。
结语
数字图像处理技术可通过构建目标检测与识别系统，高分辨率遥感影像道路提取改善军事与公安上的社会问题。
2017级 曾韵陶
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