張宏宇

(南京信息工程大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院 江蘇 南京 210044)

0 引言

數(shù)字圖像是一種特殊的信號,它在二維平面中呈現(xiàn)出來的信息形象而直觀。與傳統(tǒng)的模擬圖像相比,數(shù)字圖像擁有明顯的數(shù)學(xué)描述和處理方法。數(shù)字圖像是由一系列離散的像素點構(gòu)成的,每個像素的數(shù)值代表了該點的亮度或顏色信息。因此,數(shù)字圖像可以表示真實世界中的各種物體、場景和事件。本文研究的是計算機數(shù)字圖像處理技術(shù),其中數(shù)字圖像處理技術(shù)是將數(shù)字圖像作為研究對象,運用圖像處理算法進行圖像的增強、分割和識別分類等,以達到對圖像的優(yōu)化處理和應(yīng)用目的的研究領(lǐng)域。

1 常見的數(shù)字圖像處理技術(shù)

數(shù)字圖像處理技術(shù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要研究方向,涉及各種圖像處理算法和技術(shù)。在數(shù)字圖像處理過程中,針對不同的應(yīng)用需求,采用不同的處理技術(shù)能夠幫助解決圖像處理領(lǐng)域中的各種問題。常用的數(shù)字圖像處理技術(shù)包括圖像濾波,是指通過對圖像進行一系列的濾波操作,來提高圖像質(zhì)量和減少噪聲的技術(shù)。在圖像濾波技術(shù)中,常見的算法包括中值濾波、高斯濾波、均值濾波等[1]。下面將著重介紹另外三種常見的數(shù)字圖像處理技術(shù)。

1.1 圖像增強技術(shù)

圖像增強是指通過對圖像進行各種操作,以提高其清晰度、對比度等視覺效果的技術(shù)。在數(shù)字圖像處理中,圖像增強技術(shù)是常用的技術(shù)之一,它可以從多個方面對圖像進行增強,如亮度調(diào)整、變換、直方圖均衡化等。

1.2 圖像分割技術(shù)

圖像分割是將圖像分成多個具有獨立意義的區(qū)域,用于進一步分析和理解圖像的技術(shù)。在數(shù)字圖像處理中,圖像分割技術(shù)被廣泛應(yīng)用于計算機視覺、模式識別、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域。常用的圖像分割算法包括閾值分割、區(qū)域增長、邊緣檢測等。

1.3 圖像識別技術(shù)

圖像識別是指通過計算機視覺技術(shù),對圖像中的目標進行自動識別的過程。在數(shù)字圖像處理中,圖像識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。常用的圖像識別算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、決策樹等。

總之,數(shù)字圖像處理技術(shù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要技術(shù)支撐,對圖像的提取、分析和處理有著不可替代的作用。以上介紹的幾種常見數(shù)字圖像處理技術(shù),可以為數(shù)字圖像處理的應(yīng)用提供重要的支持。

2 數(shù)字圖像的增強處理方法

2.1 灰度變換方法

數(shù)字圖像增強處理是數(shù)字圖像處理中的重要部分,旨在改進圖像質(zhì)量、增強圖像特征、提高圖像視覺效果等。在數(shù)字圖像增強處理中,灰度變換方法是一種基礎(chǔ)且常用的方法。其基本思想是將原始的灰度級映射為新的灰度級,以提高圖像的對比度和亮度,并在一定程度上強調(diào)圖像的特征[2]。

常見的灰度變換方法包括線性灰度變換和非線性灰度變換。其中,線性灰度變換是根據(jù)圖像的直方圖數(shù)據(jù)進行的,可以調(diào)整圖像的亮度和對比度;非線性灰度變換則可以通過調(diào)整函數(shù)的形狀來實現(xiàn)對圖像的增強處理。需要注意的是,灰度變換方法在實際應(yīng)用中需要根據(jù)具體場景進行調(diào)整和優(yōu)化,并且需要特別注意對比度的調(diào)整,以避免過度增加對比度而導(dǎo)致圖像失真、細節(jié)丟失等問題。

2.2 空域濾波方法

在數(shù)字圖像處理中,空域濾波方法是常見且十分重要的一類圖像增強處理方法。在空域濾波方法中,主要通過改變像素點及其周圍像素點之間的響應(yīng)強度來達到改善圖像質(zhì)量的目的。常見的空域濾波方法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波、銳化濾波等等。其中,均值濾波方法是最基本的一種濾波方法,其處理的圖像往往會喪失一定的細節(jié)信息,而中值濾波則可避免這種情況的發(fā)生。高斯濾波則可以較好地平滑圖像、去除噪聲,并且效果比較自然[3]。銳化濾波方法則可提高圖像的清晰度和輪廓,常用于輪廓提取和圖像增強。

需要指出不同的濾波方法對于不同類型的圖像會產(chǎn)生不同的效果。因此,在選取濾波方法的時候,需要考慮圖像的特點和需要達到的處理目標。同時需要注意到濾波的過程會消耗一定的計算資源和時間,因此需要在保證圖像質(zhì)量的前提下,盡可能地優(yōu)化算法,提升計算效率。

除了以上介紹的方法外,空域濾波方法還可以通過卷積運算達到圖像的增強效果。通過選取不同的卷積核,可以使圖像的細節(jié)信息更加清晰,或者使圖像更加平滑自然。同時,在卷積運算時,還需要考慮到濾波核的尺寸和權(quán)重等參數(shù)的設(shè)置,以達到最佳的處理效果。

綜上所述,空域濾波方法是數(shù)字圖像處理中的一種重要的圖像增強處理方法,應(yīng)用廣泛且效果顯著。在應(yīng)用空域濾波方法時,需要結(jié)合圖像特點和需要達到的處理目標,選擇合適的濾波方法和參數(shù),在保證圖像質(zhì)量的同時優(yōu)化算法,提高計算效率。

2.3 頻域濾波方法

在數(shù)字圖像的增強處理中,頻域濾波方法是一種非常重要且廣泛使用的技術(shù)。它通過將圖像轉(zhuǎn)換為頻域,運用各種數(shù)字濾波器來濾波并增強圖像質(zhì)量。這種方法因其處理效果好、可調(diào)性強而倍受青睞。在進行頻域濾波方法時,最關(guān)鍵的就是要將原始圖像轉(zhuǎn)換為頻率域。這就需要經(jīng)過離散傅里葉變換(discrete fourier transform,DFT)或快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)等過程。轉(zhuǎn)換完成后,就可以對圖像進行各種數(shù)字濾波器應(yīng)用。在頻域濾波方法中,常用的數(shù)字濾波器包括低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器、帶阻濾波器等。它們的主要作用是濾波,即通過不同的濾波器來減弱或增強圖像中的不同頻率成分。在具體使用時,可以根據(jù)需要選擇合適的數(shù)字濾波器。比如,在人臉識別中,選擇高斯低通濾波器來弱化圖像中的高頻噪聲成分,從而更好地提取出人臉特征。總之,頻域濾波方法是非常重要的數(shù)字圖像增強技術(shù)之一。它通過將圖像轉(zhuǎn)換為頻率域,應(yīng)用數(shù)字濾波器來調(diào)整圖像的頻率成分,從而增強圖像的質(zhì)量。鑒于其強大的處理效果和可調(diào)性,它在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。

3 數(shù)字圖像的分割處理

3.1 基于閾值的分割方法

數(shù)字圖像分割是數(shù)字圖像處理的重要一環(huán),主要是將一幅數(shù)字圖像分成不同的區(qū)域,使得每個區(qū)域內(nèi)具有相似的特征,同時區(qū)域與區(qū)域之間的特征差距盡可能大。其中基于閾值的分割方法是最常用的方法之一?；陂撝档姆指罘椒ㄊ菍?shù)字圖像中所有的像素點根據(jù)其灰度值與一個預(yù)設(shè)的閾值進行比較,將像素點分為兩類,分別為前景像素和背景像素。具體來說,當(dāng)像素點的灰度值大于閾值時,該像素點被劃分為前景像素,否則該像素點被劃分為背景像素。在實際應(yīng)用中,由于數(shù)字圖像在不同場景下存在巨大的灰度變化,因此需要對一幅圖像進行多次試錯,找尋最優(yōu)的閾值,以確保分割效果的良好性。此外,基于閾值的分割方法還存在著一些問題,例如不可避免地會出現(xiàn)圖像中部分區(qū)域被誤分類的問題,同時針對灰度值分布不規(guī)律的圖像,使用基于單一閾值的分割方法可能導(dǎo)致分割結(jié)果不理想[4]。

為了克服上述問題,人們提出了基于多閾值分割的方法,該方法可以通過分析圖像的灰度值直方圖,確定多個閾值,以便實現(xiàn)更為準確的圖像分割。同時還可以使用形態(tài)學(xué)濾波等技術(shù)來對目標區(qū)域進行合理的補償操作,從而提高分割的準確率?？傊?基于閾值的分割方法在數(shù)字圖像處理中應(yīng)用廣泛,但需要針對具體情況進行合理的調(diào)整與優(yōu)化,以達到最優(yōu)的分割效果。

3.2 基于邊緣檢測的分割方法

數(shù)字圖像的邊緣檢測是數(shù)字圖像處理中非常重要的一個環(huán)節(jié),邊緣信息是圖像處理的關(guān)鍵特征之一。在數(shù)字圖像分割中,基于邊緣檢測的分割方法是一種非常有效的手段[5]。對于邊緣檢測,目前主要有Canny邊緣檢測、Sobel邊緣檢測、Roberts邊緣檢測等方法。

Sobel邊緣檢測是常用的一種邊緣檢測方法,其主要利用了圖像中梯度值的變化來尋找邊緣。其優(yōu)點是對噪聲具有一定的抗干擾能力,但同時也會使較細的邊緣斷裂或測量出多個邊緣,降低了檢測的精度。與Sobel邊緣檢測不同,Canny邊緣檢測在邊緣檢測方面表現(xiàn)得更為突出。Canny邊緣檢測能夠找到真正的邊緣并且不會測量出噪聲。它是一種多級邊緣檢測算法,由高斯濾波、梯度計算、非極大值抑制、雙閾值檢測和邊緣連接等五個步驟構(gòu)成。其檢測效果和精度都比較高,但對計算要求比較高,在實際應(yīng)用中計算速度較慢[6]。Roberts邊緣檢測是一種簡單的線性濾波算法,其在較小范圍內(nèi)使用相鄰像素點進行像素點梯度計算。此方法在檢測較小時的邊緣時效果較好,但對于較大的邊緣則檢測效果較差。

總體而言,基于邊緣檢測的數(shù)字圖像分割方法是一種非常有效的分割手段,在實際應(yīng)用中能夠取得較好的效果。然而,在選擇具體的邊緣檢測算法時,在算法的準確性、穩(wěn)定性、計算速度等方面都需要進行綜合考慮,以求得最高的檢測效果。

3.3 基于區(qū)域生長的分割方法

數(shù)字圖像的分割處理是計算機數(shù)字圖像處理的重要組成部分之一,其中基于區(qū)域生長的分割方法是一種常用的數(shù)字圖像分割方法。它通過將像素點進行聚類來實現(xiàn)圖像的分割,被廣泛應(yīng)用于工業(yè)檢測、醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域。

基于區(qū)域生長的分割方法的核心思想是通過選定一個或者多個“種子點”,從這些種子點開始,不斷生長周圍與之相似的像素點,最終實現(xiàn)圖像的分割。具體來說,該方法的分割過程包括以下三個步驟:第一,選定一個或多個種子點,這些種子點可以人為指定或者通過其他分割方法自動確定。種子點的選定對分割結(jié)果有著至關(guān)重要的作用,雖然種子點的數(shù)量不會直接影響結(jié)果,但是種子點的位置和速度會直接影響結(jié)果的精度和效率。第二,從種子點開始向外生長,當(dāng)周圍像素點與種子點之間的差異小于指定的閾值時,這些像素點就被歸類于同一個區(qū)域。這個過程會一直持續(xù)直到所有的像素點都被生長到區(qū)域當(dāng)中。第三,對于不同的區(qū)域可以采用不同的處理方式,例如對于某些區(qū)域可以進行二次生長,或者對于小區(qū)域可以直接進行像素點匯聚,從而減少圖像數(shù)據(jù)的存儲和處理量。總之,基于區(qū)域生長的分割方法是一種高效、易于實現(xiàn)且效果良好的數(shù)字圖像分割方法,被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、工業(yè)檢測等領(lǐng)域。但是在實際應(yīng)用中仍然存在著一些問題,比如選定不合適的種子點、生長速度過快等,這些問題需要通過合理的算法設(shè)計和分析予以解決。

3.4 基于聚類的分割方法

在數(shù)字圖像的分割處理過程中,基于聚類的分割方法是一種常見的方法。它是利用相似性原理,將圖像的像素分成若干個類別,從而能夠?qū)D像分成若干個不同區(qū)域。該方法不需要事先對圖像做任何預(yù)處理,例如邊緣檢測或者閾值分割等。因此,在分割處理過程中,聚類方法能夠更加準確地保留圖像內(nèi)容信息,并且不會出現(xiàn)像閾值分割那樣的斷裂。

基于聚類的分割方法通常包含兩個步驟:聚類和圖像分割。在聚類過程中,首先需要確定聚類的數(shù)量。一般來說,聚類數(shù)量的確定采用經(jīng)驗法或者自適應(yīng)法,例如k-means算法、Fuzzy C-Means算法或者自適應(yīng)聚類算法等。在聚類的過程中,需要提取圖像的特征向量,然后對特征向量進行聚類。一般特征向量的提取使用的是顏色、紋理、形態(tài)等。在聚類完成后,需要對圖像進行分割。這個過程是將聚類后的像素點按照類別分別標注,從而得到標注圖像。在標注過程中,可以采用最大后驗概率(MAP)方法,來獲得最終的分割結(jié)果。最終的結(jié)果就是圖像被分成了若干個連續(xù)的不同區(qū)域?？傊?基于聚類的分割方法具有精度高、不受先驗知識干擾等優(yōu)點。由于其操作簡單,所以現(xiàn)在常常被應(yīng)用于數(shù)字圖像處理的實際應(yīng)用中。

4 數(shù)字圖像的識別與分類

4.1 特征提取方法

數(shù)字圖像處理中,特征提取是一項非常重要的技術(shù),是將原始圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供分類或其他處理的形式的過程。特征提取是基于圖像的局部或全局特征對目標進行描述和分析的方法,對于數(shù)字圖像的識別與分類有著重要的意義。幾種常用的特征提取方法如下:

第一種特征提取方法是基于形態(tài)學(xué)的形狀描述方法,這種方法主要通過計算目標的幾何形狀特征,如大小、寬高比、圓度等,來描述目標的形狀。這種方法廣泛應(yīng)用于生物、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域中。

第二種特征提取方法是基于灰度統(tǒng)計的紋理描述方法,這種方法主要通過計算目標的紋理特征,如灰度共生矩陣、灰度差異矩陣、小波變換等,來描述目標的紋理。這種方法廣泛應(yīng)用于紋理分類、紋理區(qū)分、面部識別等領(lǐng)域中。

第三種特征提取方法是基于頻域的特征提取方法,這種方法主要通過對圖像進行傅里葉變換或小波變換,提取目標的頻域特征,如頻譜、能量、相位等,來描述目標的特征。這種方法廣泛應(yīng)用于圖像壓縮、圖像加密、數(shù)字水印等領(lǐng)域中。

以上三種特征提取方法各有優(yōu)缺點,可以根據(jù)實際應(yīng)用場景的需求選擇相應(yīng)的方法。另外,在特征提取的過程中,還需要考慮到特征的穩(wěn)定性、可區(qū)分性和魯棒性等因素,以便提高分類的準確率和精度。

4.2 分類器的分類方法

在數(shù)字圖像的識別與分類中,分類器的分類方法是非常重要的一環(huán)。目前,主要有兩種分類方法:有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種基于已有樣本進行訓(xùn)練的分類方法,需要事先準備好訓(xùn)練集和測試集。通常采用的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、決策樹等。

相對而言,無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要準備已有樣本進行訓(xùn)練,主要是根據(jù)樣本之間的相似度或距離等特征對樣本進行聚類,然后對聚類結(jié)果進行分類。無監(jiān)督學(xué)習(xí)中,最常見的方法是k均值聚類算法。該算法將樣本分成k個聚類簇并不斷迭代,得出最終的聚類結(jié)果。

另外,還有一些基于深度學(xué)習(xí)的分類方法,例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。這些方法逐漸成為數(shù)字圖像分類領(lǐng)域中重要的算法,可以在圖像分類、目標識別和目標跟蹤等方面取得良好的效果。

總的來說,不同的分類方法各具優(yōu)缺點,在實際應(yīng)用中,需要根據(jù)具體的場景和要求進行選擇。未來,數(shù)字圖像的分類和識別將繼續(xù)受到研究者們的注意,相信在不斷的研究和實踐中,數(shù)字圖像的識別與分類技術(shù)將得到更好的發(fā)展和應(yīng)用。

5 應(yīng)用前景與展望

隨著科技的不斷進步,數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用范圍也在不斷擴大。未來,數(shù)字圖像處理技術(shù)將會在醫(yī)學(xué)影像、智能交通、安防監(jiān)控、工業(yè)制造等領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用。同時,數(shù)字圖像處理技術(shù)也將面臨一些新的挑戰(zhàn)和瓶頸。在這種背景下,數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展將是一個有機的過程,需要具有持續(xù)的創(chuàng)新和不斷地拓展。數(shù)字圖像處理技術(shù)未來的發(fā)展方向主要包括以下三個方面。

5.1 多模態(tài)融合

傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)主要針對二維圖像處理,在實際應(yīng)用中,經(jīng)常需要處理3D或者更高維度的數(shù)據(jù)。在此情況下,多模態(tài)融合成為一個必要的解決方案。多模態(tài)融合將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行整合,從而為處理和分析提供更多樣化、更全面化的信息。

5.2 智能化

在智能化進程中,數(shù)字圖像處理技術(shù)將會得到更加廣泛的應(yīng)用。例如在人臉識別、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域,數(shù)字圖像處理技術(shù)將被應(yīng)用于實現(xiàn)更加精準、高效、安全的智能化處理。為了實現(xiàn)智能化,需要逐步提高數(shù)字圖像處理的自主學(xué)習(xí)、目標識別、信息提純等方面的能力。

5.3 大數(shù)據(jù)處理

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,海量數(shù)據(jù)處理已成為數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展的一項重要任務(wù)。數(shù)字圖像處理技術(shù)可以將圖像數(shù)據(jù)通過算法處理提煉,抽取其中的特征和信息,從而實現(xiàn)更高效、更準確的數(shù)據(jù)處理。在未來發(fā)展中,數(shù)字圖像處理技術(shù)將會更好地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的處理、應(yīng)用與分析中。