数字图像处理 - 应用与用途

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由于数字图像处理应用非常广泛，几乎所有技术领域都受到DIP的影响，我们只会讨论一些DIP的主要应用。

数字图像处理不仅仅局限于调整相机拍摄的日常图像的空间分辨率。它不仅限于提高照片的亮度等。而远不止于此。

电磁波可以被认为是粒子的流，其中每个粒子都以光速运动。每个粒子都包含一束能量。这束能量称为光子。

根据光子的能量，电磁波谱如下所示。

在这个电磁波谱中，我们只能看到可见光谱。可见光谱主要包括七种不同的颜色，通常称为（VIBGOYR）。VIBGOYR代表紫罗兰、靛蓝、蓝色、绿色、橙色、黄色和红色。

但这并不否定光谱中其他物质的存在。我们人类的眼睛只能看到可见光部分，我们看到了所有的物体。但相机可以看到人眼无法看到的其他东西。例如：X射线、伽马射线等。因此，所有这些物质的分析也在数字图像处理中完成。

此讨论引出了另一个问题，即

为什么我们还需要分析电磁波谱中的所有其他物质？

这个问题的答案在于，因为其他物质，如X射线，已被广泛应用于医学领域。伽马射线的分析是必要的，因为它被广泛应用于核医学和天文观测。电磁波谱中的其他物质也是如此。

数字图像处理的应用

下面列出了一些数字图像处理被广泛应用的主要领域

• 图像锐化和恢复

• 医学领域

• 遥感

• 传输和编码

• 机器/机器人视觉

• 颜色处理

• 模式识别

• 视频处理

• 显微镜成像

• 其他

图像锐化和恢复

图像锐化和恢复是指处理从现代相机捕获的图像，使其成为更好的图像或以某种方式操纵这些图像以达到所需的结果。它指的是Photoshop通常所做的事情。

这包括缩放、模糊、锐化、灰度到彩色转换、检测边缘反之亦然、图像检索和图像识别。常见示例为

原始图像

缩放后的图像

模糊图像

锐化图像

边缘

医学领域

DIP在医学领域的常见应用是

• 伽马射线成像

• PET扫描

• X射线成像

• 医学CT

• 紫外成像

紫外成像

在遥感领域，地球区域由卫星或从非常高的地面扫描，然后进行分析以获取有关它的信息。数字图像处理在遥感领域的一个特定应用是检测地震造成的基础设施损坏。

即使关注严重的损坏，也需要更长的时间才能掌握损坏情况。由于地震影响的区域有时非常广阔，因此无法用肉眼检查以估计损坏程度。即使可以，这也是一项非常繁琐且耗时的程序。因此，在数字图像处理中找到了解决此问题的方案。从地面上方捕获受影响区域的图像，然后对其进行分析以检测地震造成的各种损坏。

分析中包含的关键步骤包括

• 边缘提取

• 分析和增强各种类型的边缘

传输和编码

第一张通过电线传输的图片是从伦敦通过海底电缆发送到纽约的。发送的图片如下所示。

发送的图片花了三个小时才从一个地方到达另一个地方。

现在想象一下，今天我们能够以几秒钟的延迟从一个大陆到另一个大陆观看实时视频提要或实时监控录像。这意味着在这个领域也做了很多工作。该领域不仅关注传输，还关注编码。已经开发了许多不同的格式，用于高或低带宽对照片进行编码，然后通过互联网等进行流式传输。

机器/机器人视觉

除了机器人今天面临的许多挑战之外，最大的挑战之一仍然是增强机器人的视觉。使机器人能够看到物体，识别它们，识别障碍物等。该领域做出了大量贡献，并引入了计算机视觉的另一个完整领域来处理它。

障碍物检测

障碍物检测是通过图像处理完成的一项常见任务，方法是识别图像中的不同类型的物体，然后计算机器人与障碍物之间的距离。

循迹机器人

如今，大多数机器人都是通过遵循路线工作的，因此被称为循迹机器人。这有助于机器人沿着其路径移动并执行某些任务。这也通过图像处理实现。

颜色处理

颜色处理包括处理彩色图像和使用的不同颜色空间。例如RGB颜色模型、YCbCr、HSV。它还涉及研究这些彩色图像的传输、存储和编码。

模式识别

模式识别涉及来自图像处理和包括机器学习（人工智能的一个分支）的各个其他领域的学习。在模式识别中，图像处理用于识别图像中的物体，然后机器学习用于训练系统以适应模式的变化。模式识别用于计算机辅助诊断、手写识别、图像识别等。

视频处理

视频只不过是图片的非常快速的运动。视频的质量取决于每分钟的帧/图片数量以及使用的每个帧的质量。视频处理涉及降噪、细节增强、运动检测、帧速率转换、纵横比转换、颜色空间转换等。