淺談數字圖像處理技術及應用

成都理工大學 朱開明 陳云龍 陳昌慧

0 前言

如今是數字化的時代，在高度數字化的科技環(huán)境下，數字圖像處理技術得到了飛速發(fā)展，用數字化的信息表現出圖像，方便運用計算機進行處理識別，根據人們的意識和要求對圖像進行分析處理，能夠更加便捷的分析圖像，達到對圖像的完全控制。如何合理的應用數字圖像處理技術，將其作用最大化，并尋求未來的前景，是現在的重點研究課題。

1 數字圖像處理技術的現狀和優(yōu)點

現今，數字圖像處理技術得到高速發(fā)展，在多個領域受到廣泛關注并得到運用。根據運用領域需求的不同，數字圖像處理技術可以分為圖像獲得和輸出、圖像變換、圖像分割、圖像編碼壓縮、圖像增強和復原、圖像描述、圖像檢測和識別等分支。數字圖像處理技術有著以下的優(yōu)點：其一、精準度強，可以通過數據將圖像更為準確的表現出來，不會造成圖像的失真丟失信息，可以準確達到實際工作中對圖像處理的需求。其二、通過計算機進行數據處理，因為計算機處理數據的高精準度，所以通過計算機進行的數字圖像處理技術，數據精準度也極高，隨著計算機的發(fā)展，數字圖像處理技術也能夠隨之滿足更多更高的圖像處理要求。其三、靈活性高。可以根據對不同圖像的不同要求進行相應的處理和改變，比起傳統(tǒng)圖像處理技術，數字圖像處理技術更有優(yōu)勢。

2 數字圖像的采集

2.1 如何獲得圖像

由于數碼產品的廣泛運用，如今很多圖像在獲取時就是以電子形式存在，例如數碼相機，表現出的圖像無需進行采集就可以進行數字化處理?，F在提到的獲得圖像，主要針對的是物理的可見光圖像進行數字轉化?，F在將可見光物理圖像進行數字化的常用工具是掃描儀，其原理是通過光學掃描技術，將圖片的每個像素點進行掃描并做數字化記錄，用電子版的形式表現物理的圖像，將圖像進行電子化的轉換存儲，從而實現對物理圖像的數字化處理，通過電子信息的方式進行復制、移動與存儲，有利于進一步通過數字圖像處理技術對圖像進行處理[1]。

2.2 如何將圖像進行數字化處理

現在，數字化圖像處理軟件的種類越來越多，不同軟件的著重點不同，可以實現對不同方面的處理要求。數字圖像處理技術分支眾多，根據不同分支的需求進行相應的規(guī)劃，選用不同的處理軟件，才能夠達到最好的圖像處理效果。雖然這些數字化圖像處理軟件著重點不同，但它們對圖像的處理方式是基本相同的，都是通過矢量圖的數字化圖像模式對圖像進行改變處理。矢量圖的圖像元素是依靠不同幾何數據運算所表現在矢量圖上的圖像效果，因而可以脫離傳統(tǒng)意義中圖像分辨率的限制，無論怎樣對圖像進行大小上的調節(jié)，圖像也不會因此出現失真或是模糊現象。因為圖像元素是由幾何數據運算所表現出來，運算結果不變，則圖像表現不變[2]。

3 數字圖像處理技術的應用

3.1 在農業(yè)領域的應用

數字圖像處理技術在農業(yè)上發(fā)揮了很大的作用。首先，在農作物病蟲草危害識別上發(fā)揮了極大的作用。在識別病蟲草害領域，傳統(tǒng)方法是依靠經驗、查找書籍對照等，對非專業(yè)人士難度很大。現在，通過對病蟲草害圖像進行處理分析，可以進行智能識別。如今，在識別時經常實用的顏色空間區(qū)分法已從傳統(tǒng)的單色模型發(fā)展到RGB、CMYK、HSI、L*a*b*等多種模型，更加快速精準的識別作物的病蟲草害，為農業(yè)發(fā)展提供幫助。其次，數字圖像處理技術也可以在農作物自動收獲中起到應有的作用。數字圖像處理技術可幫助自動采收機精確識別果實，提高收獲的準確性，通過事先將橘子的顏色信息錄入，使得采收機器人能夠通過數字圖像處理技術，在橘子樹中正確的分辨出橘子，據統(tǒng)計，采收機器人的識別錯誤率約在6%左右，已經可以應用。在作物自動采收中，還可利用數字圖像處理技術去分辨水果的成熟與否，使得自動采收機的采收工作更加精準。最后，在作物分級領域，數字圖像處理已經進入實踐階段。在農業(yè)機械化最為發(fā)達的美國，50%以上的水果是通過數字圖像處理技術進行質量分級，極大的節(jié)省了人力，提升了效率。我國該項技術的研究始于上世紀80年代，現在進展迅速，也已經運用到實踐過程當中。

3.2 在交通管理領域的應用

現如今，城市交通問題已經成了城市管理中的重要問題，運用數字圖像處理技術，可以更好的解決城市交通管理中遇到的問題，對城市交通的發(fā)展提供幫助。首先，數字圖像處理技術有助于交通信息的采集。傳統(tǒng)交通信息采集法是通過在路面上埋設線圈等方式進行，會對路面造成破壞，需要更換等也更為麻煩。基于數字圖像處理技術的新型交通采集技術，可以精準采集高質量的交通圖像，獲取最新的交通運行特征，分析道路上的交通狀況，指導交通部門準確的對交通進行調控。比起傳統(tǒng)交通信息采集技術，數字化交通信息采集技術無需破壞路面，只需保障拍攝條件，對交通不造成阻礙，在成本上也遠低于傳統(tǒng)采集方式。據測算，如果一個中型城市的交通信息采集都更換成數字化圖像分析，比起傳統(tǒng)方式，每年維護運行成本可以降低50%。機動車車牌識別也是交通領域的重要運用，在十字路口、高速公路收費站、監(jiān)測區(qū)、停車場等地區(qū)，車牌自動識別有著廣泛的應用前景。車牌識別系統(tǒng)由圖像采集、預處理、識別三部分組成，在實際工作中，由于駕駛速度等原因，車牌可能僅僅是一閃而過難以分辨，同時，車牌還可能有臟污磨損等情況，乃至故意遮擋。通過具有大量對照樣本的數字圖像處理技術，可以將車牌中的全部字符圖像進行提取識別，更加精準的分辨車牌，對于現代智能交通有著重要意義。

3.3 在醫(yī)學領域的應用

醫(yī)學領域也能應用數字圖像處理技術，1966年，Ledley首次提出了“計算機醫(yī)學輔助診斷”這一概念。如今，CAS，即計算機輔助外科手術，已經將數字圖像處理技術應用到了外科手術過程中，在手術前獲取患處的二位數字影像，利用計算機解析影像模擬手術過程，從而模擬出手術中可能會遇到的情況，讓醫(yī)生制定更為周密的手術方案。通過數字影像技術，還可以將患者的情況與治療方案同全世界的醫(yī)生進行討論，甚至可以在遠方的權威醫(yī)生指導下進行手術，極大提高了臨床手術的安全性和成功率。計算機輔助診斷技術，即CAD，也是在數字圖像處理技術的支持下發(fā)展起來的新診斷技術。在醫(yī)學影像學領域，CAD因其判斷的精確性和快捷性，已經成了這門學科的主要研究方向。CAD技術現在被廣泛運用于腫瘤結核等病癥的早期診斷中，早期狀況不明顯，人工檢查不易，運用CAD技術，可以準確的在疾病早期檢查出問題，據數據統(tǒng)計，在肺結節(jié)性病變的初期診斷中，CAD技術相比醫(yī)生，監(jiān)測的準確性高達90%，人工判斷則只有65%。將數字圖像處理技術運用在醫(yī)學領域，可以提高診斷治療的精確度，降低誤診漏診概率。

3.4 在教育領域的應用

在教育領域，考試中客觀題的批閱數量大且工作機械重復，教師批閱客觀題勞動量大且容易出錯。通過數字圖像處理技術的運用，能提高客觀題目閱卷效率，減少閱卷失誤?？陀^題考試中，考生答題卡一般要求用2B鉛筆來填涂答案并涂滿涂黑，目的就是為了確保答題卡的色度能夠被數字圖像處理技術識別。通過對答題卡的掃描采集數據將圖像數字化，通過感光軟件確定考卷上的可識別像素點總數，將之稱為數據Q，在數據Q中，利用每個像素點的灰度值，也就是像素點的不同色彩Pcolor[m,n]來計算整個答題方框區(qū)域的平均灰度，算式為：Average=Int{∑Pcolor[m,n]/Q}，[m,n]為方框的坐標值[3]。由于考生對選中問題需要涂黑，因此選中方框和未選中方框的灰度值差距巨大，通過分析這些方框灰度值的差距，就能將之快速轉化為學生的答案并進行批卷。數字圖像處理技術在考試中也引入了可信度指標，當同一選項出現多個涂黑項時，通過可信度指標，將選項灰度和標準灰度進行對比，可以防止由于考生涂改而出現的誤判。運用數字圖像處理技術，可以能夠快速、批量、準確的統(tǒng)計考生信息和正確率，這項技術極大加快了客觀題考試的閱卷速度，且避免了人工閱卷的錯判、漏判等失誤，提高效率，增加了準確度。

4 結論

綜上所述，數字圖像處理技術伴隨著計算機技術的發(fā)展而產生，現在已經在多個領域得到運用。數字圖像處理技術有著傳統(tǒng)圖像識別處理無法比擬的優(yōu)點，在農業(yè)、交通、醫(yī)療、教育等多個領域都可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的方法，有著高速準確成本低的優(yōu)點，在未來的發(fā)展中有著廣泛的應用前景。