數(shù)字圖像處理在光學相關(guān)識別中的應(yīng)用研究

孫喜超

【摘? 要】光學模式識別信息處理容量大，運算速度快，但精度不高，存儲不靈活，不易判斷控制和分析。聯(lián)合變換相關(guān)器在光學圖像相關(guān)識別中得到廣泛的應(yīng)用。為了提高聯(lián)合變換相關(guān)器的性能，將數(shù)字圖像處理技術(shù)引入光學相關(guān)識別中，主要體現(xiàn)在對聯(lián)合圖像進行預(yù)處理及對聯(lián)合功率譜的濾波處理。本文闡述國內(nèi)外常用的聯(lián)合圖像預(yù)處理算法和功率譜濾波算法，并對這些算法在光學相關(guān)識別中應(yīng)用效果進行研究。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字圖像處理;光學相關(guān)識別;應(yīng)用

一、數(shù)字圖像處理技術(shù)概述

計算機的顯著特征在于，能夠?qū)Ω黝悢?shù)據(jù)信息進行科學的處理，數(shù)字圖像在經(jīng)過采樣-量化處理后轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字存儲在計算機當中，在經(jīng)過數(shù)字圖像處理之后，數(shù)據(jù)信息便會被分割、增強、復(fù)原，這一過程就是我們所說的數(shù)字圖像處理過程。

由此可見，數(shù)字圖像處理是計算機軟硬件有效結(jié)合的一種技術(shù)，伴隨著先進計算機的快速發(fā)展及其各行業(yè)中廣泛運用。在先進計算機科學技術(shù)的推動下，數(shù)字圖像處理技術(shù)在獲得大程度發(fā)展的同時，展現(xiàn)出以下幾方面的特點：

1.圖像處理的多樣性

數(shù)字圖像編寫算法及程序上存在一定差異，會造成最終的圖像處理結(jié)果也是有所不同的。

2.圖像處理精準度較高

隨著數(shù)字圖像處理精準度的不斷升高，圖像再現(xiàn)性質(zhì)量也得到了相應(yīng)的提升，數(shù)字圖像處理實則是利用多種計算方法對圖像數(shù)據(jù)進行的相關(guān)編寫與計算，伴隨著先進計算機技術(shù)的進步，促使計算結(jié)果的精準度得到了有效的保障，除此之外，多種計算方法的融合會獲得相近的計算結(jié)果，具有良好的再現(xiàn)性。

3.各學科技術(shù)的相互融合

數(shù)學與物理是數(shù)字圖像處理的基本性因素，除此之外，數(shù)字圖像處理技術(shù)是與計算機技術(shù)、通信技術(shù)、電視技術(shù)等緊密的聯(lián)系在一起。

4.大量的數(shù)據(jù)處理

圖像當中涵蓋了大量的信息，其中包含：有用、無用等各類信息，我們可利用圖像處理技術(shù)將無用信息完全的進行消除，從而獲得圖像當中的有用信息數(shù)據(jù)。

二、數(shù)字圖像在光學相關(guān)識別中處理技術(shù)及處理過程

圖像是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段。利用計算機對圖像進行 去除噪聲、增強、復(fù)原、分割、提取特征等的理論、方法和技術(shù)稱為數(shù)字圖像處理。 數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為信息科學、計算機科學、工程科學、地球科學等諸多方面的學者研究圖像的有效工具。數(shù)字圖像處理主要包括圖像變換、圖像增強、圖像編碼、圖像復(fù)原、圖像重建、圖像識別以及圖像理解等內(nèi)容。

1.圖像處理的基本操作

讀取和顯示圖像可以通過imread和imshow來實現(xiàn);圖像的輸出用imwrite函數(shù)就可以很方便的把圖像輸出到硬盤上;另外還可以imcrop、imrisize、 imrotate等來實現(xiàn)圖像的裁剪、縮放和旋轉(zhuǎn)等功能。

2.圖像類型的轉(zhuǎn)換

Matlab 支持多種圖像類型，但在某些圖像操作中，對圖像的類型有要求，所以要涉 及到對圖像類型進行轉(zhuǎn)換。Matlab7.0圖像處理工具箱為我們提供了不同圖像類型相互轉(zhuǎn)換的大量函數(shù)，如mat2gray函數(shù)可以將矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像，rgb2gray轉(zhuǎn)換RGB 圖像或顏色映像表為灰度圖像。在類型轉(zhuǎn)換的時候， 我們還經(jīng)常遇到數(shù)據(jù)類型不匹配的情況，針對這種情況，Matlab7.0工具箱中，也給我們提供了各種數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換函數(shù)，如double就是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為雙精度類型的函數(shù)。

3.圖像增強

圖像增強的目的是為了改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度和工藝的適應(yīng)性， 以及便于人與計算機的分析和處理，以滿足圖像復(fù)制或再現(xiàn)的要求。圖像增強的方法分為空域法和頻域法兩大類，空域法主要是對圖像中的各個像素點進行操作;而頻域法是 在圖像的某個變換域內(nèi)對整個圖像進行操作，并修改變換后的系數(shù)，如傅立葉變換、DCT變換等的系數(shù)，然后再進行反變換，便可得到處理后的圖像。下面以空域增強法的幾種方法加以說明。

（1）灰度增強

有多種方法可以實現(xiàn)圖像的灰度變換，其中最常用的就是直方圖變換的方法，即直方圖的均衡化。這種方法是一種使輸出圖像直方圖近似服從均勻分布的變換算法。Matlab7.0圖像處理工具箱中提供了圖像直方圖均衡化的具體函數(shù)histeq，同時我們可以用函數(shù)imhist函數(shù)來計算和顯示圖像的直方圖[4]。

（2）空域濾波增強

空域濾波按照空域濾波器的功能又可分為平滑濾波器和銳化濾波器。平滑濾波器 可以用低通濾波實現(xiàn)，目的在于模糊圖像或消除噪聲;銳化濾波器是用高通濾波來實現(xiàn)，目的在于強調(diào)圖像被模糊的細節(jié)。

在Matlab中，各種濾波方法都是在空間域中通過不同的濾波算子實現(xiàn)，可用 fspecial函數(shù)來創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，然后可以使用imfilter或filter2 函數(shù)調(diào)用創(chuàng)建好的濾波器對圖像進行濾波。

4.邊緣檢測

數(shù)字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標區(qū)域識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域 十分重要的基礎(chǔ)，也是圖像識別中提取圖像特征的一個重要屬性。邊緣檢測算子可以檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進行量化，也包括對方向的確定，其中大多數(shù)是基于 方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。常用的Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子等。Matlab7.0工具箱中提供的edge（函數(shù)可以進行邊緣檢測，在其參數(shù)里面，可以根據(jù)需要選擇合適的算子及其參數(shù)。

三、數(shù)字圖像處理在光學相關(guān)識別中主要研究的內(nèi)容

1.圖像變換

由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。

2.圖像編碼

壓縮圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。

3.圖像增強和復(fù)原

圖像增強的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯;如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。至于圖像復(fù)原，我們將在下邊作詳細討論。

四、數(shù)字圖像處理技術(shù)在光學相關(guān)識別中的未來發(fā)展

1.需進一步強化軟件理論知識的探究，挖掘出全新的數(shù)字圖像處理方法，注重與其相關(guān)科學領(lǐng)域成果的探究，憑借新思維、新方法在圖像處理中進行有效的運用;

2.圖像處理準確性與處理速度非常重要。通過對氣象云圖、遙感進行的深入淺析可以看出，大量的數(shù)據(jù)信息與處理速度二者之間存在很大的矛盾，是需要針對具體問題來加以解決的;

3.深入探究數(shù)字圖像處理基本知識。需對數(shù)字圖像處理基本知識進行深層次的學習與掌握，這樣才能夠使得圖像處理技術(shù)基本理論完善化;

4.注重邊緣學科的探究?？茖W的邊緣性探究是通過對與數(shù)字圖像處理技術(shù)有關(guān)學科進行的探究，與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊密聯(lián)系的學科包括：心理學、視覺學等。在通過深入探究后便能夠有更大的突破與創(chuàng)新，促使我國的數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)獲得更大的進步;

5.標準化建設(shè)。較大的數(shù)據(jù)量信息是數(shù)字圖像的顯著特征，可是，圖像信息處理中的檢索、交流中潛存很多的問題，目前與計算機圖像處理相關(guān)的軟硬件是非常多的，同時并無一體化的平臺，這對于數(shù)字圖像處理工作的開展造成了很大的障礙。

結(jié)語

將光學處理和數(shù)字處理結(jié)合起來，可以取長補短，相輔相成。將數(shù)字圖像處理方法應(yīng)用在光學相關(guān)識別中能很大程度改善傳統(tǒng)光學相關(guān)識別器的性能，具有廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻

[1]朱安琪.? 數(shù)字圖像處理與識別系統(tǒng)的開發(fā)研究[J]. 電子測試. 2016（09）

[2]鄭李強. 數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用[J]. 電腦知識與技術(shù). 2018（02）

[3]唐云龍，陳平. 智能交通中數(shù)字圖像處理技術(shù)的運用[J]. 中國高新區(qū). 2018（01）