计算机数字图像处理研究进展

2023-11-19张宏宇

信息记录材料 2023年8期

张宏宇

(南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京 210044)

0 引言

数字图像是一种特殊的信号,它在二维平面中呈现出来的信息形象而直观。与传统的模拟图像相比,数字图像拥有明显的数学描述和处理方法。数字图像是由一系列离散的像素点构成的,每个像素的数值代表了该点的亮度或颜色信息。因此,数字图像可以表示真实世界中的各种物体、场景和事件。本文研究的是计算机数字图像处理技术,其中数字图像处理技术是将数字图像作为研究对象,运用图像处理算法进行图像的增强、分割和识别分类等,以达到对图像的优化处理和应用目的的研究领域。

1 常见的数字图像处理技术

数字图像处理技术是数字图像处理领域的重要研究方向,涉及各种图像处理算法和技术。在数字图像处理过程中,针对不同的应用需求,采用不同的处理技术能够帮助解决图像处理领域中的各种问题。常用的数字图像处理技术包括图像滤波,是指通过对图像进行一系列的滤波操作,来提高图像质量和减少噪声的技术。在图像滤波技术中,常见的算法包括中值滤波、高斯滤波、均值滤波等[1]。下面将着重介绍另外三种常见的数字图像处理技术。

1.1 图像增强技术

图像增强是指通过对图像进行各种操作,以提高其清晰度、对比度等视觉效果的技术。在数字图像处理中,图像增强技术是常用的技术之一,它可以从多个方面对图像进行增强,如亮度调整、变换、直方图均衡化等。

1.2 图像分割技术

图像分割是将图像分成多个具有独立意义的区域,用于进一步分析和理解图像的技术。在数字图像处理中,图像分割技术被广泛应用于计算机视觉、模式识别、医学图像分析等领域。常用的图像分割算法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。

1.3 图像识别技术

图像识别是指通过计算机视觉技术,对图像中的目标进行自动识别的过程。在数字图像处理中,图像识别技术被广泛应用于工业生产、医疗诊断、安防监控等领域。常用的图像识别算法包括神经网络、支持向量机、决策树等。

总之,数字图像处理技术是数字图像处理领域的重要技术支撑,对图像的提取、分析和处理有着不可替代的作用。以上介绍的几种常见数字图像处理技术,可以为数字图像处理的应用提供重要的支持。

2 数字图像的增强处理方法

2.1 灰度变换方法

数字图像增强处理是数字图像处理中的重要部分,旨在改进图像质量、增强图像特征、提高图像视觉效果等。在数字图像增强处理中,灰度变换方法是一种基础且常用的方法。其基本思想是将原始的灰度级映射为新的灰度级,以提高图像的对比度和亮度,并在一定程度上强调图像的特征[2]。

常见的灰度变换方法包括线性灰度变换和非线性灰度变换。其中,线性灰度变换是根据图像的直方图数据进行的,可以调整图像的亮度和对比度;非线性灰度变换则可以通过调整函数的形状来实现对图像的增强处理。需要注意的是,灰度变换方法在实际应用中需要根据具体场景进行调整和优化,并且需要特别注意对比度的调整,以避免过度增加对比度而导致图像失真、细节丢失等问题。

2.2 空域滤波方法

在数字图像处理中,空域滤波方法是常见且十分重要的一类图像增强处理方法。在空域滤波方法中,主要通过改变像素点及其周围像素点之间的响应强度来达到改善图像质量的目的。常见的空域滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、锐化滤波等等。其中,均值滤波方法是最基本的一种滤波方法,其处理的图像往往会丧失一定的细节信息,而中值滤波则可避免这种情况的发生。高斯滤波则可以较好地平滑图像、去除噪声,并且效果比较自然[3]。锐化滤波方法则可提高图像的清晰度和轮廓,常用于轮廓提取和图像增强。

需要指出不同的滤波方法对于不同类型的图像会产生不同的效果。因此,在选取滤波方法的时候,需要考虑图像的特点和需要达到的处理目标。同时需要注意到滤波的过程会消耗一定的计算资源和时间,因此需要在保证图像质量的前提下,尽可能地优化算法,提升计算效率。

除了以上介绍的方法外,空域滤波方法还可以通过卷积运算达到图像的增强效果。通过选取不同的卷积核,可以使图像的细节信息更加清晰,或者使图像更加平滑自然。同时,在卷积运算时,还需要考虑到滤波核的尺寸和权重等参数的设置,以达到最佳的处理效果。

综上所述,空域滤波方法是数字图像处理中的一种重要的图像增强处理方法,应用广泛且效果显著。在应用空域滤波方法时,需要结合图像特点和需要达到的处理目标,选择合适的滤波方法和参数,在保证图像质量的同时优化算法,提高计算效率。

2.3 频域滤波方法

在数字图像的增强处理中,频域滤波方法是一种非常重要且广泛使用的技术。它通过将图像转换为频域,运用各种数字滤波器来滤波并增强图像质量。这种方法因其处理效果好、可调性强而倍受青睐。在进行频域滤波方法时,最关键的就是要将原始图像转换为频率域。这就需要经过离散傅里叶变换(discrete fourier transform,DFT)或快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)等过程。转换完成后,就可以对图像进行各种数字滤波器应用。在频域滤波方法中,常用的数字滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等。它们的主要作用是滤波,即通过不同的滤波器来减弱或增强图像中的不同频率成分。在具体使用时,可以根据需要选择合适的数字滤波器。比如,在人脸识别中,选择高斯低通滤波器来弱化图像中的高频噪声成分,从而更好地提取出人脸特征。总之,频域滤波方法是非常重要的数字图像增强技术之一。它通过将图像转换为频率域,应用数字滤波器来调整图像的频率成分,从而增强图像的质量。鉴于其强大的处理效果和可调性,它在数字图像处理领域中得到了广泛应用。

3 数字图像的分割处理

3.1 基于阈值的分割方法

数字图像分割是数字图像处理的重要一环,主要是将一幅数字图像分成不同的区域,使得每个区域内具有相似的特征,同时区域与区域之间的特征差距尽可能大。其中基于阈值的分割方法是最常用的方法之一。基于阈值的分割方法是将数字图像中所有的像素点根据其灰度值与一个预设的阈值进行比较,将像素点分为两类,分别为前景像素和背景像素。具体来说,当像素点的灰度值大于阈值时,该像素点被划分为前景像素,否则该像素点被划分为背景像素。在实际应用中,由于数字图像在不同场景下存在巨大的灰度变化,因此需要对一幅图像进行多次试错,找寻最优的阈值,以确保分割效果的良好性。此外,基于阈值的分割方法还存在着一些问题,例如不可避免地会出现图像中部分区域被误分类的问题,同时针对灰度值分布不规律的图像,使用基于单一阈值的分割方法可能导致分割结果不理想[4]。

为了克服上述问题,人们提出了基于多阈值分割的方法,该方法可以通过分析图像的灰度值直方图,确定多个阈值,以便实现更为准确的图像分割。同时还可以使用形态学滤波等技术来对目标区域进行合理的补偿操作,从而提高分割的准确率。总之,基于阈值的分割方法在数字图像处理中应用广泛,但需要针对具体情况进行合理的调整与优化,以达到最优的分割效果。

3.2 基于边缘检测的分割方法

数字图像的边缘检测是数字图像处理中非常重要的一个环节,边缘信息是图像处理的关键特征之一。在数字图像分割中,基于边缘检测的分割方法是一种非常有效的手段[5]。对于边缘检测,目前主要有Canny边缘检测、Sobel边缘检测、Roberts边缘检测等方法。

Sobel边缘检测是常用的一种边缘检测方法,其主要利用了图像中梯度值的变化来寻找边缘。其优点是对噪声具有一定的抗干扰能力,但同时也会使较细的边缘断裂或测量出多个边缘,降低了检测的精度。与Sobel边缘检测不同,Canny边缘检测在边缘检测方面表现得更为突出。Canny边缘检测能够找到真正的边缘并且不会测量出噪声。它是一种多级边缘检测算法,由高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等五个步骤构成。其检测效果和精度都比较高,但对计算要求比较高,在实际应用中计算速度较慢[6]。Roberts边缘检测是一种简单的线性滤波算法,其在较小范围内使用相邻像素点进行像素点梯度计算。此方法在检测较小时的边缘时效果较好,但对于较大的边缘则检测效果较差。

总体而言,基于边缘检测的数字图像分割方法是一种非常有效的分割手段,在实际应用中能够取得较好的效果。然而,在选择具体的边缘检测算法时,在算法的准确性、稳定性、计算速度等方面都需要进行综合考虑,以求得最高的检测效果。

3.3 基于区域生长的分割方法

数字图像的分割处理是计算机数字图像处理的重要组成部分之一,其中基于区域生长的分割方法是一种常用的数字图像分割方法。它通过将像素点进行聚类来实现图像的分割,被广泛应用于工业检测、医学图像处理等领域。

基于区域生长的分割方法的核心思想是通过选定一个或者多个“种子点”,从这些种子点开始,不断生长周围与之相似的像素点,最终实现图像的分割。具体来说,该方法的分割过程包括以下三个步骤:第一,选定一个或多个种子点,这些种子点可以人为指定或者通过其他分割方法自动确定。种子点的选定对分割结果有着至关重要的作用,虽然种子点的数量不会直接影响结果,但是种子点的位置和速度会直接影响结果的精度和效率。第二,从种子点开始向外生长,当周围像素点与种子点之间的差异小于指定的阈值时,这些像素点就被归类于同一个区域。这个过程会一直持续直到所有的像素点都被生长到区域当中。第三,对于不同的区域可以采用不同的处理方式,例如对于某些区域可以进行二次生长,或者对于小区域可以直接进行像素点汇聚,从而减少图像数据的存储和处理量。总之,基于区域生长的分割方法是一种高效、易于实现且效果良好的数字图像分割方法,被广泛应用于医学图像、工业检测等领域。但是在实际应用中仍然存在着一些问题,比如选定不合适的种子点、生长速度过快等,这些问题需要通过合理的算法设计和分析予以解决。

3.4 基于聚类的分割方法

在数字图像的分割处理过程中,基于聚类的分割方法是一种常见的方法。它是利用相似性原理,将图像的像素分成若干个类别,从而能够将图像分成若干个不同区域。该方法不需要事先对图像做任何预处理,例如边缘检测或者阈值分割等。因此,在分割处理过程中,聚类方法能够更加准确地保留图像内容信息,并且不会出现像阈值分割那样的断裂。

基于聚类的分割方法通常包含两个步骤:聚类和图像分割。在聚类过程中,首先需要确定聚类的数量。一般来说,聚类数量的确定采用经验法或者自适应法,例如k-means算法、Fuzzy C-Means算法或者自适应聚类算法等。在聚类的过程中,需要提取图像的特征向量,然后对特征向量进行聚类。一般特征向量的提取使用的是颜色、纹理、形态等。在聚类完成后,需要对图像进行分割。这个过程是将聚类后的像素点按照类别分别标注,从而得到标注图像。在标注过程中,可以采用最大后验概率(MAP)方法,来获得最终的分割结果。最终的结果就是图像被分成了若干个连续的不同区域。总之,基于聚类的分割方法具有精度高、不受先验知识干扰等优点。由于其操作简单,所以现在常常被应用于数字图像处理的实际应用中。

4 数字图像的识别与分类

4.1 特征提取方法

数字图像处理中,特征提取是一项非常重要的技术,是将原始图像数据转化为可供分类或其他处理的形式的过程。特征提取是基于图像的局部或全局特征对目标进行描述和分析的方法,对于数字图像的识别与分类有着重要的意义。几种常用的特征提取方法如下:

第一种特征提取方法是基于形态学的形状描述方法,这种方法主要通过计算目标的几何形状特征,如大小、宽高比、圆度等,来描述目标的形状。这种方法广泛应用于生物、医学、地质等领域中。

第二种特征提取方法是基于灰度统计的纹理描述方法,这种方法主要通过计算目标的纹理特征,如灰度共生矩阵、灰度差异矩阵、小波变换等,来描述目标的纹理。这种方法广泛应用于纹理分类、纹理区分、面部识别等领域中。

第三种特征提取方法是基于频域的特征提取方法,这种方法主要通过对图像进行傅里叶变换或小波变换,提取目标的频域特征,如频谱、能量、相位等,来描述目标的特征。这种方法广泛应用于图像压缩、图像加密、数字水印等领域中。

以上三种特征提取方法各有优缺点,可以根据实际应用场景的需求选择相应的方法。另外,在特征提取的过程中,还需要考虑到特征的稳定性、可区分性和鲁棒性等因素,以便提高分类的准确率和精度。

4.2 分类器的分类方法

在数字图像的识别与分类中,分类器的分类方法是非常重要的一环。目前,主要有两种分类方法:有监督学习和无监督学习。其中监督学习是一种基于已有样本进行训练的分类方法,需要事先准备好训练集和测试集。通常采用的有监督学习算法有神经网络、支持向量机、决策树等。

相对而言,无监督学习不需要准备已有样本进行训练,主要是根据样本之间的相似度或距离等特征对样本进行聚类,然后对聚类结果进行分类。无监督学习中,最常见的方法是k均值聚类算法。该算法将样本分成k个聚类簇并不断迭代,得出最终的聚类结果。

另外,还有一些基于深度学习的分类方法,例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。这些方法逐渐成为数字图像分类领域中重要的算法,可以在图像分类、目标识别和目标跟踪等方面取得良好的效果。

总的来说,不同的分类方法各具优缺点,在实际应用中,需要根据具体的场景和要求进行选择。未来,数字图像的分类和识别将继续受到研究者们的注意,相信在不断的研究和实践中,数字图像的识别与分类技术将得到更好的发展和应用。

5 应用前景与展望

随着科技的不断进步,数字图像处理技术的应用范围也在不断扩大。未来,数字图像处理技术将会在医学影像、智能交通、安防监控、工业制造等领域得到更广泛的应用。同时,数字图像处理技术也将面临一些新的挑战和瓶颈。在这种背景下,数字图像处理技术的发展将是一个有机的过程,需要具有持续的创新和不断地拓展。数字图像处理技术未来的发展方向主要包括以下三个方面。