并利用计算机对其进行处理。起源于20世纪20年代，20世纪60年—70年随着计算机技术与数字电视技术的普及和发展而迅速发展。在80年代——90年代才形成独立的科学体系。早期数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前该技术已广泛用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、产业、政府职能机关文化文艺等多领域。并在其中发挥着越来越大的作用，已成为一门引人注目、前景广阔的新型学科。
图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理， 它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。
（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是计算机或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。 数字图像处理过程
1、 图像的数字化 通过取样和量化将一个以自然形态存在的图像变换为适于计算机处理的数字形式。用矩阵的形式来表示图像的各种信息。
2、图像的的目的是在不改变图像的质量基础上压缩图像的信息量，以满足传输与存储的要求。编码多采用数字编码技术对图像逐点的进行加工。
图像增强的目的是将图像转换为更适合人和机器的分析的形式。常用的增强方法有：灰度等级直方图处理；干扰；边缘锐化；伪彩色处理。
图像复原的目的与图像增强相同，其主要原则是为了消除或减少图像获取和传输过程中造成的图像的损伤和退化，这包括图像的模糊、图像的干扰和噪声等，尽可能的获得原来的真实图像。
无论是图像增强还是图像的复原，都必须对整副图像的所有像素进行运算，出于图像像素的大数量考虑，其运算也十分的巨大。
编码的目的是在不改变图像的质量基础上压缩图像的信息量，以满足传输与存储的要求。编码多采用数字编码技术对图像逐点的进行加工。
4） 图像的分割 图像的分割是将图像划分为一些不重叠的区域。每个区域是像素的一个连续集。利用图像的纹理特性，通过把像素分入特定的区域并寻求区域之间的边界来实现图像的分割。
从图像中抽取某些有用的度量、数据和信息，以的到某种数值结果。图像分析用图像分割方法抽取图像的特征然后对图像进行符号化的描述，这种描述不仅能对图像是否存在某一特定的对象进行回答，还能对图像内容进行详细的描述。
图像处理的各个内容是有联系的，一个实用的图像处理系统往往结合了几种图像处理技术才能得到需要的结果，而图像数字化则是讲一个图像变换为适合计算机处理的第一步。图像编码可用以传播和储存图像。图像增强和复原可以使图像处理的最后目的也可以为进一步的处理准备。通过图像分割得出的图像特征也可以作为最终的结果，也同样可以作为进一步图像分析的基础。
当前，图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。需要进一步研究的问题主要有：
1、在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如， 在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度仍然是主要矛盾之一。
2、加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法
3、加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展。如，人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，将对图像处理技术的发展起到极大的促进作用。
5、图像处理领域的标准化。图像的信息量大、数据量大， 因而图像信息的建库、检索和交流是一个重要的问题。就现有的情况看， 软件、硬件种类繁多，交流和使用极为不便，成为资源共享的严重障碍。应建立图像信息库，统一存放格式，建立标准子程序，统一检索方法。
1、超高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展 提高硬件速度，不仅提高计算机的速度，而且A/D和D/A的速度
要实时化；提高分辨率，主要提高采集分辨率和显示分辨率；立体化，图像是二维信息，信息量更大的三维图像将随计算机图形学和虚拟现实技术的发展将的到广泛应用；多媒体化，20世纪90年代出现的多媒体技术，其关键就是图像数据的压缩。智能化，是计算机识别和理解按照人类的认识和思维方式工作，能够考虑到主观概率和非逻辑思维；标准化，以统一的标准来实现图像的处理与传输。
3、新理论和新算法的研究 图像处理科学经过初创造期、发展期、普及期和广泛应用期，近年来引入了一些新的理论提出了一些新的算法，如：Wavelet、Fractal、Mor-phology、遗传算法和神经网络等，其中Fractal广泛应用于图像处理、图形处理、纹理分析，同时还用于物理、数学、生物、神经和音乐等方面。
随着科学技术的发展，数字图像处理显得越来越重要。数字图像处理技术正在向处理算法更优化、处理速度更快、处理后的图像清晰度更高的方向发展，实现图像的智能生成、处理、识别和理解是数字图像处理的最终目标。小至个人的生活、工作，大到宇宙探测和遥感技术的应用，数字图像处理技术是其他任何技术都无法替代的，它将独立占有一席天地，所以我们任重而道远，努力去探究这门技术，让它发挥得更加淋漓尽致
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本帖最后由 enlinux123 于 2014-11-7 16:41 编辑 想参加
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