人類的視覺是有限的，人眼可見光譜范圍是390nm-780nm,而數字圖像處理設備可以覆蓋全部的電磁波譜，所以需要通過這個載體來實現圖像處理。但是基于考慮到圖像的傳輸方式以及帶寬的限制，存儲方式以及所帶來的圖像失真問題，我們必須對采集來的原始圖像進行加工處理以滿足人的實際要求。本文就數字圖像處理的研究內容、系統構成、應用領域和發展前景進行了探討。

1 數字圖像處理的研究內容

所謂數字圖像處理是指用數字計算機來加工處理圖像，目的是恢復圖像的本來面目，改善人的視覺效果，突出圖像中目標物的某些特征，提取目標物的特征參數[1].數字圖像處理研究的內容包括：采集源數字化處理，圖像的復合變換，圖像增強和去噪，圖像分析，圖像壓縮，圖像表達和描述。采集源數字化處理就是將采集到的模擬數據數字化，用 0,1 代表圖像信息。圖像的復合變換是使圖像進行傅里葉變換、余弦變換等等，在變換域中更加簡單和方便地處理。圖像增強和去噪是通過各類濾波器濾除噪聲，增強圖像的對比度等方法提高圖像的質量。圖像分析是圖像處理的高級階段，用模式識別的方式對圖像進行特征值提取和描述。圖像壓縮是減少圖像數據中的冗余信息，采用更加高效的格式存儲和傳輸數據，為了降低傳輸數據所需的帶寬，必須對圖像進行壓縮[2].圖像表達和描述是使用一種更適合于計算機進一步處理的形式，對得到的被分割的像素集進行表示和描述[3].

2 數字圖像處理系統的構成

數字圖像處理系統是安裝有圖像處理軟件的具有圖像處理和分析功能的計算機系統?；诟鞣N計算機和嵌入式設備的環境，數字圖像處理系統的種類很多，但是系統的結構基本一樣。數字圖像處理系統通常包括圖像采集設備，圖像處理軟件，計算機，圖像存儲器，圖像顯示設備等，如圖 1 所示。

3 數字圖像處理的行業應用領域

隨著計算機更新換代，技術的高速發展以及操作系統和平臺的開源性，數字圖像處理系統的性能得到了很大的提高，而另一方面，產品日益大規模集成化，成品價格日益下降，使得圖像處理技術更加廣泛地應用于各行各業。

3.1 移動互聯網領域

這個時代是移動互聯網的時代，4G 網絡帶來了高速的數據傳輸，移動終端設備日趨數字化、多樣化，各類智能手機操作系統也得到了很大的發展和突破。以Android 平臺為代表的移動互聯網領域，由于其完全開放和擴展性好等特點得到了迅速發展，基于 Android平臺的圖像處理軟件的研究和開發也就顯得非常重要的[4].Android 平臺中涉及的圖像處理主要有兩個：區域填充和圖像縮放。區域填充是計算機圖形學的基本問題之一，區域填充被廣泛的應用于圖像處理、目標分析、圖像壓縮及計算機圖形學中，所以區域填充算法是圖像處理算法中重要的研究對象。圖像縮放顧名思義就是改變圖像的大小，它是一種基本的圖像處理技術，但是又不可或缺。區域填充算法和圖像縮放算法均涉及到兩個方面：圖像處理精度和圖像處理速度，而這兩個要素正是數字圖像處理的研究內容。

3.2 生物藥學領域

生物藥學領域中的所有儀器備都需要圖像成像，如 X 光機，CT 機，B 超設備等。醫生需要在檢查時對病人進行成像，根據所成圖像進行分析研究，從而做出正確的醫學診斷。近年來，顯微熱成像技術研究成果顯著，出現了不同規格、高低搭配發展的熱顯微成像產品[5].

除此之外，圖像處理也應用在 DNA 顯示分析，超聲圖像成像、增強及偽彩色處理，內臟大小形狀及異常檢查，心肌活動的動態分析，同時在研究生物進化的圖像分析上有很廣泛的應用。

3.3 工業應用領域

在機械設計和制造領域中，CAD 和 CAM 技術廣泛的應用于模具和零件制造業。圖像處理在工廠車間的流水線零件自動檢測識別、印刷板質量及缺陷檢查中也發揮了重要的作用。在制造業中，焊接工藝所占比例幾乎為半，弧焊機器人自動化焊接具有高品質、高效率、柔性化、短周期、勞動環境好等顯著優勢，因此在現代焊接技術領域中具有越來越重要的地位。數字水印已經被廣泛的應用于互聯網的多媒體保護，近年來，數字水印領域得到了史無前例的發展，特別是在變換域中。支票簽名識別，數字水印，文件識別及辨偽也需要圖像處理和分析[6].

4 數字圖像處理的技術發展方向

低成本硬件加上計算機技術和信息技術發展，可以預料數字圖像處理將會繼續迅速發展，并在應用上發揮更重要的作用。近年來，國內圖像處理研究格局好，在理論方面已取得不少成果，如醫學診斷的應用，圖像壓縮編碼，目標識別和跟蹤等，但在實際應用上還需要加速推進，所以將理論和算法推廣到實際還需要一個長期的過程，未來將從超高速，高分辨率，立體化多媒體，智能化和標準化等技術方向發展，尤其是在以下幾個方面發展。

4.1 計算機視覺

計算機視覺也稱為機器視覺，是研究如何用計算機來模擬和再現人類視覺功能的科學，也被稱為圖像理解和圖像分析[7].它是通過采集源的各種傳感器獲得目標的模擬圖像信息，再通過模數轉換得到數字圖像，并存放在存儲設備中，然后通過計算機中的圖像處理軟件來分析圖像。例如弧焊機器人能夠利用自身的機器視覺系統，獲取工件定位信息、焊縫空間位置信息、熔池幾何形狀信息及實現焊縫跟蹤等[8].機器視覺技術是人工智能領域的一個重要分支，近年來得到快速發展，它綜合了光學、自動化技術、計算機科學和信號處理技術等多種技術，具有極其重要的研究價值，在圖像檢索、船舶圖像處理、人臉識別、工業控制、次品檢測、醫學圖像處理、視頻監控、手寫識別、智能房屋等眾多場合均得到了廣泛應用。

4.2 模式識別

模式識別是通過計算機自動的將待識別信息進行處理、判別的一種分類過程。判別與分類在理論研究和生產實踐中的應用是不可或缺的，如果需要處理的問題太過復雜，影響因素過多，那么就會增加解決問題的困難。多因子的問題結果與影響因素之間很難找出直接的聯系以及直接的理論途徑解決或者在各因子之間也找不到明顯的關聯[9].模式識別的方法大概有四種：統計決策方法，結構識別方法，模糊識別方法，基于人工智能方法。模式識別能解決計算機中復雜的問題，模式識別對實際問題的解決與處理具有指導意義和應用價值。

4.3 嵌入式方向

傳統的圖像處理技術主要依賴于大量的電子設備，然而大量的設備在使用和后期維護中產生巨大的經費開支，增加了成本。而嵌入式操作系統性能優越、軟件移植容易、代碼開源，嵌入式應用產品開發周期短、新產品上市快，技術支持多。

隨著數字信號處理器和大規模集成電路以及大規?？删幊踢壿嬈骷陌l展和廣泛應用，實時圖像處理也得到了非常迅速的發展。想要提高系統的處理精度和處理速度，不僅可以通過優化算法和軟件來實現，還可以通過底層的硬件來使系統最優。FPGA 芯片便是提高圖像處理速度的解決方法之一?，F場可編程門陣列 FPGA 是現在應用極為廣泛的可編程邏輯器件。使用 SRAM 的 FPGA 器件，它的系統配置數據存放在外部，工作時從外部加載配置數據，用戶可以在系統運行的同時修改器件的邏輯功能，動態的控制數據的加載。

用戶不僅可以方便地設計出所需的硬件邏輯，而且可以進行靜態重復編程和動態系統重配置，使系統的硬件功能可以像軟件一樣編程來修改，從而大大提高了系統設計的靈活性和通用性。特別是對實時性要求高的圖像處理系統而言，FPGA 體現了它更加優越的一面，它開發周期短，操作靈活，可以動態的對系統重新配置，并且它的安全性和穩定性都比較高，可擴展行良好，能夠滿足大部分系統的實時性要求。例如基于FPGA 的數字圖像處理系統在汽車電子產品中被廣泛運用：車載會議電視、車載可視電話。FPGA 也廣泛應用在數字電視中，在圖像顯示、圖像壓縮、圖像格式轉化、色彩空間轉化、IO 接口中都使用 FPGA 器件進行處理。

5 研究展望

數字圖像處理技術在理論上的發展是顯著的，但是在各行業領域中還需要進一步研究，問題主要集中在四個方面：（1）提高圖像處理速度的同事必須兼顧圖像處理的精度；（2）基于物聯網等創新性領域開發出更多嵌入式產品，研究新的圖像處理系統；（3）針對各種類型的圖像處理和各行業應用的背景，開發更多專業壓縮算法、圖像分割算法、圖像識別算法等；（4）解決數字圖像處理領域的標準化問題。

6 結束語

行業應用是數字圖像處理技術的生命力的體現，是圖像處理技術能得以發展的最根本的目的和動力。如何將圖像處理技術新的發展應用到新的行業領域，也是擺在圖像處理研究工作者面前的一道重要課題。

參考文獻：
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. Digital Image ProcessingThird Edition [M]. New Delhi, India: Prentice Hall of IndiaLearning Pvt. Ltd, 2008.
[2] 基于 JPEG-LS 壓縮比控制的圖像壓縮加密算法 [J]. 計算機應用，2015,35（1）：93-98.
[3] 易婷。 基于圖像處理的綜合性實驗 [J]. 電氣電子教學學報，2014,36（3）：71-73.
[4] 孫杰。 基于 Android 平臺圖像處理算法的研究和實現 [D].北京郵電大學， 2011.
[5] 吳偉龍。 制冷顯微熱成像系統及圖像處理研究 [D]. 燕山大學， 2013.