图像后处理技术

图像后处理技术（精选十篇）

图像后处理技术 篇1

脑血管病又称脑血管意外、脑中风或脑卒中, 是由脑部血液循环障碍导致的以局部神经功能缺失为特征的一组疾病。根据其病理变化分为出血性和缺血性脑血管病两类。通常突然起病, 以头痛、呕吐、昏迷、短时间内肢体活动障碍为特征的脑出血易被发现, 但头痛症状较轻的蛛网膜下腔出血极易被忽视, 这种情况下头颅CT扫描对于发现和诊断蛛网膜下腔出血具有重要价值。

CT血管造影 (CT Angiography, CTA) 对于脑动脉瘤的发现和诊断有一定的优势。CTA是采用CT增强扫描, 利用三维重建技术显示颅内血管的一种新的检查手段[1,2,3]。近年来, CTA成为诊断蛛网膜下腔出血病人是否存在颅内动脉瘤的首选方法。CTA与多层螺旋CT结合, 能更好地显示动脉内血栓及其梗死范围, 在判断动脉近端或远端闭塞, 选择动脉内溶栓抑或静脉溶栓方面有重要的参考价值。多层CT能显示颈内动脉和椎动脉的整个行程, 包括颅内段和颅外段, 还能显示侧支循环;另外还可模拟开颅手术并从手术野观察动脉瘤的指向、瘤颈的位置、动脉瘤与邻近血管及颅底骨的空间关系, 为外科手术治疗提供很好的治疗方案[4,5,6]。

1 基于64排螺旋CT的CTA扫描方法

应用64排螺旋CT扫描机, 先常规行颅脑平扫, 再行小剂量造影剂试验, 描绘出时间-密度曲线, 并通过时间-密度曲线确定最佳延迟扫描时间, 再行CTA检查。CTA扫描线平行于听眦线, 从颅底向颅顶扫描;在肘静脉建立通道, 经高压注射器注入80~100 m L碘对比剂, 注射速度为3.0 m L/s;延迟扫描时间为13~22 s, 扫描条件为120 k V, 280 m A, 扫描层厚1.25 mm, 连续扫描采集;重建间隔0.625 mm, 输入原始数据后, 在Philipsworkstation工作站上进行后处理重建。图像后处理重建技术包括容积再现 (Volume Rendering, VR) , 最大密度投影法 (Maximum Intensity Projection, MIP) 及表面遮盖显示法 (Surface Shaded Displace, SSD) 。

对于原发性蛛网膜下腔出血, 高度怀疑为颅内动脉瘤或动静脉畸形的患者, 传统方法是行脑血管造影 (DSA) 检查, 其结果也作为其他检查的金标准。多层螺旋CT血管造影 (Multislice CT Angiography, MSCTA) 成像技术是新发展起来的无创技术, 其提供的三维重建图像可以多方位观察血管、肿瘤及病变周围血管情况, 提供血管内外的影像信息, 显示血管与邻近结构的关系;显示出动静脉畸形的主要供血动脉与引流静脉, 基本满足临床需求, 有助于手术及放射治疗计划的制定。因此有学者认为, MSCTA可作为血管性病变, 特别是动脉瘤筛选的首选方法, 其在诊断动脉瘤方面可以替代DSA。下面介绍几种CTA图像后处理技术的概念及特点。

2 CTA图像后处理技术

(1) 多层面重建 (Multiplanar Reconstruction, MPR) 是利用计算机将感兴趣区各个不同层面的像素重新排列的技术, 能连续组合各个层面的图像, 获得同直接影像一样的高精度矢、冠状位图像和随意角度的断面图像, 真实再现病变部位的全貌。

(2) 最小密度投影法 (Minimum Intensity Projection, Min IP) 是一种简单形式的容积显示技术, 是在螺旋CT采集的原始容积数据基础上, 将所选取容积中最低衰减体素投影成二维图像, 即仅计算穿过所选取扫描部位每条射线上最低密度像素而投影产生图像的技术, 该技术仅显示10%的原始数据。Min IP可分辨支气管内纯气体与肺实质之间50~150 HU的轻微密度差异, 这就是4级以下支气管仍能在Min IP上得以显示的原因。由于纵隔实质结构显著高于肺实质密度, 因而这种周围结构的良好天然对比使Min IP在显示中央气道时明显优于单纯的横断位CT图像, 但目前在显示周围支气管方面仍很局限。在胸部影像诊断中, Min IP还是一种集检测、定位及定量磨玻璃样密度和线样密度最理想的图像后处理技术, 因而也常应用于肺气肿、间质性肺炎等弥漫性肺疾病中。Min IP在肺部的应用主要是由于它能直接屏蔽肺血管和肺裂等高密度结构, 同时能在均匀的正常肺组织背景中突出肺内更低密度区而获得很高的对比度。

(3) 容积再现 (Volume Rendering, VR) 是使假定的投射线从给定的角度上穿过扫描容积, 对容积内的像素信息作综合显示的技术。需结合深度、遮蔽表面显示技术、旋转技术及适当的信号强度切割技术共同施行, 是目前最接近常规血管造影最高级别的三维显示方法。其原理是利用计算机计算出每个像素内各种物质的百分比, 并且显示物质为不同的灰度, 在重建图像表现为不同的亮度;可赋予影像不同的伪彩与透明度, 给出近似真实的三维结构的感觉。该方式在重建中丢失的数据信息很少, 可更好地显示解剖结构的空间关系, 突出显示血管与周围组织的关系, 可显示血管三维立体结构, 对管腔内病变更加敏感。VR技术利用了CT机所采集的全部数据, 具有明显的技术优势, 图像显示方面具有检查方法简单、无创伤、检查时间短, 无血管损伤及卒中的危险, 可很好地显示钙化, 不受金属夹限制, 空间定位准确等优点;同时能透过骨骼, 不阻挡血管结构的显示, 具有良好的解剖参照标志, 能显示重叠血管, 鉴别血管管腔结构等。

(3) 最大密度投影 (Maximum Intensity Projection, MIP) , 有时又称为“最大亮度投影”, 是在可视化平面之上投射三维空间数据的一种计算机可视化方法, 是最常用并最具诊断价值的一种方法。通过计算沿着穿过被扫描物体的每条射线上所遇到的最大像素强度产生图像, 因而能较好地显示细小血管及血管壁钙化, 重建出类似脑血管造影 (DSA) 的图像, 但其图像的产生依赖计算机的不同计算模式, 仍无法鉴别密度值近似的骨组织和血管影像之间的不同。该技术可以同时显示双侧颈内动脉及基底动脉及其分支, 可以从不同角度进行投影, 不仅能显示动脉瘤本身, 还能显示钙化。其中, 沿着从视点到投影平面的平行光线, 各个体素密度值所呈现的亮度将以某种方式加以衰减, 并且最终在投影平面上呈现亮度最大的体素。

(4) 表面遮盖法 (Surface Shaded Displace, SSD) 是通过计算机被扫描物表面所有相关像素数学模式的方法产生图像的技术, 当设定某一CT阈值后可较好地显示感兴趣区内血管的三维空间结构, 但其信息的采集受部分容积效应和小血管造影充盈不均匀的影响, 因而对血管腔和动脉瘤内径地测量不准确, 不能显示血管壁钙化和细小血管。其优势是立体感强, 病变与颅底骨二维重建可同时显示, 故可明确病变与颅底骨的立体解剖关系, 对于手术方案的确定有很大帮助。但SSD显示动脉瘤的形态、大小对重建前阈值的选择依赖性较强, 常常因为不恰当的阈值选择而不能正确显示动脉瘤的形态和大小。

(5) 仿真内窥镜法 (Virtual Endoscopy, VE) 是在螺旋CT连续扫描获得的容积数据基础上, 通过调整CT值阈值及透明度, 使不需要观察的组织透明度变为100%, 从而消除其影响, 使需要观察的组织透明度变为0, 保留其图像, 再通过调节人工伪彩色, 即可获得类似纤维内窥镜观察的仿真图像。该技术利用远景投影软件功能调整视屏距、物屏距、视角、透视方向及灯光, 以管道内腔为中心, 不断缩短物屏距 (调整Z轴) , 产生出目标物体不断靠近观察者的、放大的多幅图像, 可达到电影回放速度, 产生类似纤维内窥镜进动和转向观察效果的动态重建图像。

3 CTA成像方法差异及与DSA的比较

与DSA相比, CTA的优势在于: (1) 无创, 患者只需通过手臂静脉注入造影剂, 通过螺旋CT扫描即可完成检查, 无任何痛苦; (2) 成像快, CTA检查准备好后, 注药到扫描完成的时间<1 min, 对于有些躁动患者, 给镇静药后也能进行检查; (3) 图像清晰、准确可靠, CT扫描完成后可通过计算机三维技术重建3D图像, 从不同角度显示动脉瘤, 反映动脉瘤的所有特征, 包括动脉瘤颈、动脉瘤囊、瘤壁钙化和血栓形成等[7,8]。

参考文献

[1]陈小飞, 张为艳, 王建红, 等.CT血管成像对急性缺血性小卒中患者复发风险的预测价值[J].中西医结合心脑血管病杂志, 2013, 11 (7) :818-820.

[2]郑勇.CTA (双源) 与冠脉造影诊断冠心病对比分析[J].中西医结合心脑血管病杂志, 2013, 11 (9) :1130-1131.

[3]史恒瑞, 赵建民.64排螺旋CT血管造影技术在主动脉夹层诊断中的价值[J].中国实用医刊, 2013, 40 (17) :93-94.

[4]任春慧, 姜华, 李强, 等.64排螺旋CT脑成像在诊断脑血管畸形中的应用价值[J].中国医疗设备, 2013, 28 (6) :159-161, 150.

[5]毕阳, 马于平.64排螺旋CT图像后处理在急性阑尾炎诊断中的价值探讨[J].中外医学研究, 2012, 10 (20) :53-53.

[6]楚延清, 吴慧.64排螺旋CT冠状动脉成像对心肌桥的诊断价值[J].中国现代医生, 2012, 50 (20) :144-145.

[7]杨天富, 何华.多层螺旋CT血管造影在诊断颈动脉狭窄疾病中的临床应用[J].中外健康文摘, 2012, 9 (20) :28-29.

对数字图像处理技术的浅析 篇2

【关键词】数字图像处理；内容；特点；关键技术；应用；展望

【中图分类号】TP391.41【文献标识码】A【文章编号】1672-5158（2013）02-0129-02

1.数字图像处理技术的内容及特点

1.1 研究内容

不管应用到哪个领域的图像处理图像数据都要输入、加工和输出图像，其研究内容：

（1）获取、表示和表现图像——把图像信号转化为计算机可以识别的形式，并把数字图像显示和表现出来。

（2）图像复原——已知图像发生退化的缘由时，对图像进行修复，关键是建立退化模型。复原是以模型和数据的图像恢复为基础，消除退化的影响。

（3）图像增强——对图像质量的常规改善。当不知道图像退化原因时，还可用此技术比较主观的改善图像。

（4）图像分割——人类视觉系统可以轻松地将观察到的对象区分开来，但计算机却很难。分割的基本问题目前是将各种方法融合使用，以此提高处理的质量。

（5）图像分析——检测和测量图像中的目标，获取其客观信息，是从图像到数据的过程。

（6）图像重建——指从数据到图像的处理。

（7）图像压缩编码——为减少数据容量、降低数据率、压缩信息量，在不影响其效果的前提下减少图像的数据量。

1.2 数字图像处理技术的特点

（1）图像再现性好——不会因为对图像的变换操作而影响到图像质量；

（2）图像处理精度高——可以将图像数字处理为任意大小的数组；

（3）适用面宽——来自不同信息源的图像被变换为数字编码形式后，都可以用数组来体现灰度图像。

（4）灵活性高——图像处理可完成线性及非线性处理。

2.应用领域

数字图像处理技术被应用到越来越多的领域中，如医疗保健、航空航天、交通通信、军事、工业、农业、林业等。下面选取几方面进行分析：

（1）试听资料证据——视听资料证据是重要的诉讼证据，在司法诉讼活动中发挥着越来越重要的作用，数字图像处理技术是视听资料证据中图像证据资料技术性司法鉴定的常用手段，是图片原始性、真伪性、相关性认定的基本方法，如名捕监控录像模糊图像处理系统，该系统是手印、足迹、枪弹痕迹、工具痕迹、印章检验、文件检验以及录像带处理等痕检、文检、视频图像处理工作的必备工具；以及实时视频降噪仪，能够实时处理现场录像流，增强视频的清晰度，该在录像安全系统中加强监视录像的清晰度，或者在警方实地调查拍摄录像后回到警署再进行降噪。

（2）电子商务——当前的电子商务中，图像处理技术也大有可为，如身份认证、产品防伪和水印技术等。

（3）军事公安领域——军事的目标是侦察、制导和警戒系统和自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章和人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等。而数字图像处理技术将数码摄影和图像处理技术结合起来以其独特的优势在公安领域中逐步开始担当重任，在刑事摄影、档案管理、痕迹检验、文件检验、法医、物证提取以及公安教学或宣传中发挥着巨大作用，为广大的公安人员开阔了视野、拓展了思维空间，为执法的公正性提供了有力保证，应用提高了工作效率，减少了人、财、物的消耗，大大提高了工作效率。

（4）智能交通——图像处理具有算法柔性大、适应能力强等特点，在智能交通系统中取得了广泛的应用价值，例如车牌识别（车牌定位、车牌倾抖校正与字符分割、车牌字符识别变换等）和车辆检测与跟踪系统（包括感兴趣区域提取、车辆检测、车辆跟踪等），智能车辆导航、车型识别、交通控制等。

（5）航空航天通信——包括图像传输、电视电话和视会议等，主要是进行图像压缩甚至理解基础上的压缩。

（6）遥感技术——航空航天和卫星摇撼图像获取中和获取后都要用图像处理技术进行加工处理，提取出有利用价值的信息。主要用来对地形地质、矿藏资源搜索以及农业、水利、森林和海洋等资源调查研究，对自然灾害进行预测预报、检测环境污染、处理气象卫星云图以及识别地面军事目标。

（7）生物医学领域——图像处理在医学界的应用非常广泛，图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像等，临床诊断和病理研究中都大量接住了图像处理技术。它的直观、安全方便、无创伤的优点受到医生和患者的青睐。

（8）工业生产中的应用——在生产线中对产品及部件进行无损检测

（9）机器人视觉——机器视觉相当于智能机器人的重要感觉器官，可以对三维景物进行理解，医院、工厂、邮政以及家庭中的智能机器人，识别和定位装配线工件，太空机器人的自动操作。

（10）视频及多媒体系统——目前，电视制作系统中广泛使用图像处理、变换和合成技术，使电视效果更佳。在多煤体系统中广泛使用静止图像和动态图像的采集、处理、存储、传输和压缩，以达到使用者的目的。

（11）科学可视化——图像处理和计算机图形学的紧密结合，使科学研究得各个领域有了更为新颖的研究工具。

（12）宇宙探测——由于探索太空的需要和太空技术的快速发展，需要用数字处理技术来处理从外太空获取的大量星体照片。

（13）地质勘探——近年来发展起来的以数字图像处理技术为基础、综合多门学科知识的地学信息处理新技术的多源地学信息综合图像处理，使用一些特定的图像处理方法，实现了多源地学信息综合图像处理，用来辅助地质填图，构造地质研究，进行寸产资源的预测和评估，成为当前地质工作者正在研究和探讨的一个问题。

由图像处理技术在以上几个领域中的应用可以看出，图像处理技术在各领域中的重要程度：计算机图像生成技术在航空航海中可以充当仿真训练系统，还可以应用到广告和动画制作，跟友人将其应用到网游中；图像传输与通信还可在多媒体教学、网络视频领域得到广泛应用；在医学上，医学图像处理和材料分析也日益重要，如超声成像、X光成像、Y光成像以及核磁共振成像，对医生工作产生了巨大的辅助；图像跟踪和光学制导在战略技术武器中发挥了重要作用。

3.发展方向

随着计算机的发展，图像处理技术将越来越成熟，对各领域的影响也越来越大，总的来说，图像处理技术的发展有以下几个趋势：

（1） 在目前的基础上，图像处理速度越来越快，分辨率越来越高，多媒体应用光来月广泛，标准化、立体化程度越来越高，并产生智能化的趋势；

（2） 在目前二维基础上将出现多维成像的趋势；

（3） 芯片广泛运用到图像处理技术中，使用起来更加方便；

（4） 将出现新的算法与理论。

图像处理技术在各个领域的应用与发展，大大降低了相应领域的工作难度，效率更高，质量也无可挑剔，使人类受益匪浅。日后图像处理技术将进一步根据人类需求，在相关科研人员的努力奋斗下而实现新的突破，在更为广阔的领域造福人类事业。

参考文献

[1] 李红俊，韩冀皖.数字图像处理技术及其应用. 计算机测量与控制，2009.

[2]W.K.Pratt.DIGITAL IMAGE PROCESSING.Johnwiley & Sons，inc， 2008.

[3]杨枝灵，王开.Visual C++数字图像获取、处理及实践应用.人民邮电出版社，2003

[4] 聂颖，刘榴娣. 数字信号处理器在可视电话中的应用.光电工程， 1997.24（3）：67～70

[5] 侯遵泽，杨文采. 小波分析应用研究.物探化探计算技术，1995. 17（3）：1 ～9

图像后处理技术 篇3

1 资料和方法

1.1 一般资料

选取2007年10月—2010年1月139例胸部疾病患者的CT扫描资料,男111例,女28例,年龄30～75岁,平均60.5岁。胸部疾病包括肺原发及转移瘤、肺感染、主动脉瘤、肺动脉栓塞、包裹性胸腔积液、弥漫性肺疾病、纵膈肿瘤等。

1.2方法

使用Picker 6000型螺旋CT机,扫描范围:肺尖至肺底,扫描层厚3～8 mm,螺距1.5。增强扫描时,造影剂用量100 ml,速率3 ml/s。对患者的原始扫描数据经主机进行减薄处理,层厚为3.0 mm,间隔为1.5 mm,然后做多层面重建(MPR)、最大密度投影(MIP)、表面遮盖法(SSD)、容积再现法(VR)、仿真内窥镜(VE)、薄层滑块技术(STS)图像重建处理。

1.3后处理技术评价

由有经验的放射科医师对后处理图像及常规轴扫图像进行对比分析。分析内容包括:轴扫图像不能确诊者,经后处理后能否肯定或排除诊断;后处理图像在病变细节显示,能否增加诊断信息;对手术方案设计的术前评估以及对手术方案设计的影响等。

2 结果

后处理图像分析结果:10例常规轴扫不能确诊者经MPR、VR、STS、MIP技术后处理而明确诊断(肺动脉栓塞2例,局限性支气管扩张7例,肺内占位病变1例);47例经MIP、VR、STS后处理提供了病变细节补充诊断信息(原发或继发肺内占位病变31例,弥漫性肺疾病16例);8例复杂区域病变采用MPR后处理得到准确定位(肺底积液1例,肺不张1例,包裹性胸腔积液2例,胸腔入口占位4例);65例术前患者VR、MIP、VE重建清楚显示病变的范围及与周围组织关系,为手术方案的设计和选择提供了有价值信息(肺原发或继发占位病变35例,胸主动脉瘤5例,纵膈肿瘤20例,气管内占位5例);9例STS-MIP、STS-VR与常规轴扫比较无明显差异(肺感染性疾病7例,肺弥漫性病变2例)。

3 讨论

胸部组织解剖结构对比分明,适宜多种后处理技术的应用,现详述如下。

3.1 多层面重建(MPR/CMPR)

常规轴扫图像是非连续的,只能观察到气管、血管的断层面,而且断层面形态有时因解剖位置变化很大。另外,部分容积效应、呼吸运动伪影、血管旁淋巴结等因素有时会引起一些假象。多层重建是在常规轴扫的基础上对部分或全部扫描层面进行各种方向的重建。利用多层面重建,特别是曲面重建,可将气管、血管完整展现,从而明确诊断。多层面重建可以弥补常规轴扫不能在冠状、矢状等多角度观察的不足,本组资料8例在断面上难以判断病灶来源的病例经过MPR处理后准确定位。

3.2 容积再现技术(VR)

利用表面遮盖技术与与旋转相结合以及透明化技术,使表面与深部结构同时显示。本组资料用于气管成像可显示细支气管,特别有利于局限性支气管扩张的诊断。

3.3 薄层滑块技术(STS)

在三维重建的基础上,STS能提高空间解剖显示能力,亦可减少容积效应。文献报道STS-MIP可改善血管显示,同时强化对比分辨力,显示微结节的敏感性和特异性达100%,而常规轴扫为57%。本研究对数例弥漫性肺疾病观察发现STS-MIP可以增加微结节显示数量,同时对微结节分布特点显示明确,为定性诊断提供补充信息。STS-MINP可使细微密度差异更明显,从而比常规轴扫更易诊断轻度肺气肿,特别适应于不均匀分布的肺气肿,可确定病变严重区和为肺减容手术确定靶区。

当然,STS技术还处于研究阶段,对其在定性诊断方面的价值还有待评价。

3.4 三维重建(SSD)

三维重建,成像立体感强,信息完整,细微结构显示清楚,而常规轴扫受呼吸运动和部分容积效应等因素的影响,对病变细节显示不满意。本组用SSD、VR后处理技术可清晰显示孤立结节的特征性改变,如空泡征、血管征等,为孤立结节的鉴别诊断提供有价值信息。三维成像技术在胸部疾病的诊断上用途广泛,本组应用SSD、VR将病变部位与血管和周围组织同时显示,对于肺内占位病变手术适应证的选择和手术方案的设计有指导作用。MINP加SSD结合MPR/CMPR用于气道成像,可显示气道狭窄或阻塞的程度及长度范围,有助于病变良、恶性鉴别,直观评价气道病变的形态、部位和大小,对手术方案的选择和制定有指导意义。

3.5 仿真内窥镜技术(VE)

多数文献报道[1],VE与纤维支气管镜有较好的一致性,由于不增加病人的痛苦,患者容易接受,因此在一定范围内可以替代纤维支气管镜应用于临床。本组资料主要用于中心性肺癌的辅助定位和判断病变侵犯范围。其缺点主要是不能进行病理活检、支气管灌洗,对扁平小病灶的敏感度不高等。

4 结论

螺旋CT图像后处理技术在胸部疾病诊断应用中的优势明显,可以进一步提高扫描速度,减少胸部运动伪影;扫描覆盖范围大,层薄,改善了对纵膈、淋巴结、支气管、血管的显示能力;可进行高质量的胸部各项同性成像,进一步提高了二维、三维的质量。多种方式重建使影像立体化,便于理解复杂的解剖关系,反映病变与正常组织的交界,从而使我们对病变的全貌有一个完整的认识。图像后处理功能提供了多种显示技术,可以更好地观察病变,在心脏、大血管病变的诊断中有较大的优势[2],如主动脉夹层动脉瘤,经SSD重建后可在1幅图像上显示内膜撕裂的全过程、血栓范围等,还可避免轴面影像带来的误区。多种方式重建,丰富了图像信息。例如可更好地显示肺内结节的边缘细节[3]。另外需要注意的是重建图像的优劣与机器的质量、技术参数的选择等因素密切相关[4]。因此,在实际工作中,多种方式重建必须与二维影像相结合,才能保证诊疗的准确性。

总之,不同后处理方式使用不同的计算模式,各种方式互相补充,可弥补单纯轴位图像有空间及角度上的局限性,使病灶获得最大程度的展示,从而产生一个更为直观的空间立体效果[5,6],可以任意角度旋转、观察,任意剖面切割观察管道内腔等,对胸部疾病的诊断,提供更有价值的信息。

参考文献

[1]刘万花,陈峰,储成风,等.CT仿真血管内镜的临床应用评估[J].实用放射学杂志,2000,16(9):515-517.

[2]Sommer T,Fehske W,Holzknecht N,et al.Aortic dissection:a com-parative study of diagnosis with spiral CT,multi planar transesophageal echocardiography and MR imaging[J].Radiology,1996,199:347-352.

[3]Mimura F,gusumoto M,OnoR,et al.Assessment by three dimensional CTof pleural indentation or invasion by peripheral lung cancer[J].Nip-pon Lgaku Hoshasen Gakkai Zasshi,1995,55:340-342.

[4]许国宇,由昆,何宝明,等.螺旋CT表面覆盖法成像对肺孤立结节的诊断价值[J].中华放射学杂志,1998,32(1):49-50.

[5]杜湘珂,朱锡旭,沈复兴,等.螺旋CT血管造影(综述)[J].中华放射学杂志,1995,29(3):202-203.

图像处理技术论文 篇4

【关键词】网页设计制作;图形图像;处理技术

网页制作是一门常用的编程、图像处理技术，媒体是其主要存在形式，拥有浓厚的艺术气息和强烈的影响力，由文字、图片与超链接共同组成。在具体的设计过程中，应全面分析各个要素，合理归纳，认真研究各个要素的逻辑关系与前后顺序，进而组建一个统一的整体。

一、图形图像处理技术

(一)应用的必要性。在网页设计制作中，图形图像处理是一种较为常用的处理技术，主要通过处理软件，从整体层面来改进图片[1]。对于网页制作而言，分割与编码等是最为常用的图像处理手段，参照网页制作要求，对原始图像进行最大程度的改进，构建网页制作。分析网页制作实践可知，PS与火狐是最为常用的处理软件，以需求者的内心活动为切入点，明确需求者的视觉标准，有效传递网页信息，提升处理效率。例如，比较网站整体，图像质量优良的网页通常为首选，人们在查阅网页时，率先选择文字和图形共同构成的网站，其中图像越清晰、效果越好，则停留时间也将会越长，并可引导人们科学读取网站内容，而这为网页制作开辟了新的渠道，有利于网页制作的全面发展。

(二)优势。

1.提升网页质量。从整体层面提升制作水平，优化整体构造，提高图像处理效果，改善网页的质量，有效发挥清晰、优良图像的价值，扩大网页制作的感染力，系统彰显网页优势，以此来创造更多的网页价值。

2.改进网页运行。借助技术所处理的图像，其指标参数均符合网页制作要求，满足规范标准，更不会对网页运行空间产生影响，确保搜索质量。待用户经由搜索引擎寻找网页时，清晰、优良的图像能够加快下载速度，增加网页的顺畅性，除可有效展现给用户外，还可提升点击率，推动网页竞争排名。

二、构图设计

网页属于一种独特的文件，借助浏览器来显示，网页构图应依照网站种类、风格与服务对象等因素来确定。借助页面构图，利用版面设计可规范、合理设置栏目，完全、清晰展现栏目内容，有效彰显设计人员的设计理念，完美阐述主题思想。

(一)网页设计中使用图片的优势。

1.视觉优势。从版面构成要素层面而言，图片的合理使用能够赋予网页别样的风格，有效吸引广大用户;从网页设计层面而言，图片拥有一定的设计弹性，能够协调网页内部的其余视觉元素，进而让网页设计可适应设计目标规划，达到统一、协调。

2.认知优势。图片的使用能够让无论来自哪个国家的人均可准确理解图片内涵，因此，可以降低阅读障碍和浏览障碍。即便用户不识字，也可借助类似方法明确图片的内涵，拥有认知优势。

(二)构图方式。

1.纵向式构图。纵向式构图指代沿着垂直方向来排列网页中所包含的所有要素。此种构图不仅满足当代人的视觉习惯，而且能够清晰、直观展现页面，主要被应用到广告设计和子页设计活动中。另外，应用此种构图时，还可选择不对称设计，进而获得突破，营造别样的视觉效果。

2.水平式构图。水平式构图指代网页中的所有要素沿着水平方向进行排列。此种构图可给人一种庄严、稳定、厚实的感觉，与人们的审美标准相符，满足浏览习惯。它主要被应用于政府机构、私营企业、学校教育等网站中，具体应用在主页设计环节。应用此种构图开展页面制作工作时，需要灵活运用色彩，尤其在导航条与文字中，规避单一画面，增强网页的严谨性和庄重感。

3.中心式构图。中心式构图是指将页面中的关键要素编排在画面的中心位置，集中形象、强调重点，视觉冲击力明显。在网页设计中，上述三种构图是最常用的构图方式，针对不同类型的商品与差异化的个人网页，在开展设计制作工作时也可选用不规则构图，进而完全彰显独特的、个性化色彩[2]。

三、色彩搭配

色彩是网页设计中的基本元素，网页制作一定包含色彩设计，合理、有效的色彩运用通常能提升创意效果，但若只是进行机械组合，则无法获得理想的效果。同时，网页设计中所遵循的色彩搭配原则与图形图像处理相同，都应参照适用性原则。主要包含用户满意率、整体协调性、清晰指数。另外，网页中所采用的颜色图像应尽可能采用RGB模式，这是因为当前所使用的显示器主要为32位以上，无需考虑浏览器安全色，在具体的选择过程应全面考虑色彩统一标准[3]。在具体的网页配色过程，一是确定一种颜色，并调整透明度，改进饱和度，简单来说是指深化或者浅化原有色彩，进而形成新色彩，然后应用到网页中;二是设计网页时，若无法有效把控色彩表现力，则应尽可能不要使用对比鲜明的色彩。

四、图形图像处理技术在网页中的实际应用

网页制作是一种把文字、图片、背景和视频等统一整合的过程，我们应大力增加网页中所包含的信息量，不断提升网页的艺术气息[4]。图形图像处理是一种必不可少的网页设计制作技术，通常待落实页面构图后，则应设计导航条与文字背景，同时进行特效处理。例如，设计人力资源测评网时，主要通过Photoshop软件进行网页制作，本文将以此为例，阐述图形图像处理在网页设计方面的应用。

(一)页面构图。因人力资源测评网自身较为郑重和庄严，为突显这一特点，并吸引浏览者的注意力，主要选择水平与中心式相融合的构图。测试与评估是一项紧张的工作，因此，选取白色充当网页背景色，蓝色为主色调，合理调节透明度与饱和度，组建蓝色系。这是因为白色不仅能渲染红色等亮色，还可营造一种温和、融洽、深远和平稳的感觉。

(二)LOGO制作。LOGO代表着网站，它是一种标志，至关重要。在设计LOGO时，应遵循简单、显眼的原则，利用有限的空间，展现特定形象，传达某些信息，同时，确保美观、鲜明。本文中的测评网站选用了大写字母R，辅以蓝色背景的LOGO，简单、大方;还可将其设计成进入准备阶段的运动员。

(三)导航条制作。网上浏览应坚持便利、快捷的原则，导航条通常可帮助浏览者有效找到目标内容。在网页主页中设计导航条，充当顶级目录，可与子页面形成链接，便于查阅和浏览[5]。在具体的设计环节，应结合网站的具体特点与基本功能来明确，在保证外表美观的同时，还应满足实用性要求。同时，确保导航条所选用的色彩满足网页的整体色调，主要设置在正文之上，而子页则可通过列表进行导航，相应的导航条可设置在正文两侧。以水平式导航条为例，在人力资源测评网的制作过程中，可将水平式导航条设计为柱状浮雕效果，且具有渐变色，操作步骤如下所述:其一，重新建立图层，借助矩形选框工具设立矩形选区;其二，改动渐变色彩，构建渐变色条;其三，点击编辑，然后点击描边，进而为选区构建描边效果;其四，利用快捷键来撤回选择，点击图层，然后点击图层样式，以此来设置斜面与浮雕图层相结合的效果，具体是指在默认状态中对样式、深度、方向、大小和方法等进行调整;其六，再次借助投影样式，以此来增强渐变效果。变动参数，直到出现三维效果，再增设导航菜单项等基本选项便可。

五、结语

网页除以媒体形式进行存在外，还涵盖多种内容，艺术气息浓厚，而图形图像处理在网页设计中占据重要位置，较为常用。图形图像处理主要依托特殊功能，全面展现设计人员的构思，完全彰显个人情感，同时，辅以文字和图片等要素，巧妙运用色彩，进而为浏览者提供一个色彩鲜明、内涵丰富、结构清晰的网页。

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浅析计算机图像处理技术的应用 篇5

关键词：计算机图像处理技术；内容；应用

中图分类号：TP391.41

所谓的计算机图像处理技术，就是利用计算机进行数据和图像的处理。由于计算机在处理数据的时候有很多的有点，比如准确、速度快、易于读取和保存等等，因此，计算机图像处理技术有着很广泛的应用，在工农业、工程、广告等方面，都可以见到利用计算机技术来进行图像处理的例子，本文就计算机图像处理在现实中的应用进行了探讨分析。

1 技术及图像处理技术的内容

在我们的生产生活当中，我们人类都是通过我们的各个感觉器官来接收外来的信息的，比如利用听觉、视觉、嗅觉来接收声音、图像、味道等信息，在我们每天接触到的信息当中，绝大多是的都是通过视觉采集来的图像信息，我们很多反应都是由接收到的视觉信息通过大脑的处理而完成的。在当今的世界，信息高速发达，我们生活的方方面面都离不开信息的传播和处理，信息的获取和处理直接决定了我们的思维和决策。我们每天接收的信息有80%左右都是图像信息，对图像信息进行处理可以让我们获得很多有价值的信息，通过分析这些信息，从而让我们做出正确决策。在计算机技术的发展下，图像处理也跟随计算机技术发展的步伐得到了很大的进步。

我国近些年来，计算机技术也得到了飞速的发展，与世界领先技术的差距逐渐的缩小，无论是在信息的采集方面还是对信息的处理方面，都取得了一些成果。比如，我国发射了很多的卫星，通过这些卫星，我们获得了很多的影像数据，对于全球的海洋、陆地等都有涉及，同时组件了相关的研究团队来对这些获取的数据进行分析，取得了一定的成绩。

计算机图像处理技术是在上世纪后期产生的，当时这项技术比较前沿，因此在航天事业中首次得到了应用。这项技术离不开计算机，它利用计算机来对图像进行分析处理，可以对图像进行修复、加强，也可以把图像中包含的信息进行转换，还能够对图像的色彩进行改变，这在计算机动画中应用比较广泛。计算机图像处理技术在农业、军事、科研等方面都有深入的研究和应用，也取得了很多的成果。

计算机图像处理技术的广泛应用对于我们的日常生活和各行各业的运作都有很大的影响，随着这项技术的不断发展，在每个行业中的应用还会更加深入。由于利用计算机进行图像处理有很多的计算机的优势，所以它的应用前景也非常的广泛。在农业、工业、交通等领域中，这项技术已经发挥了非常巨大的作用。

2 计算机分图像处理技术在实际中的应用

2.1 农产品加工中计算机图像处理技术的应用

在农业中，计算机图像处理技术主要是应用在了农业采摘机器人方面，在对图像进行识别的时候，首先要识别要采摘的对象，对其空间的位置进行定位，把数据反馈给机械手，从而实现采摘的动作；其次，还要在运行过程中对于道路中的障碍物进行识别，保证能够顺利的行动。

在农业方面，我国已经研究出了很多的采摘机器人，都是基于这项技术而实现的。利用这些机器人进行采摘，不仅能够提高采摘的效率，而且能够实现自动化操作，降低了人工操作的负担。比如我国自行研制的蘑菇自动采摘系统，就是利用计算机图像处理技术，来完成蘑菇的采摘，这套采摘系统不仅能够使蘑菇采摘的速度提高，同时还能够设定采摘时对蘑菇的损伤程度，使采摘的蘑菇较为完整。在其他的农业领域，计算机图像处理技术也得到了很广泛的应用。

2.2 计算机图像处理技术在工业生产中的应用

工业生产的发展趋势就是实现生产的自动化和智能化，要实现这一目标，就脱离不了计算机技术。在工业自动化生产的发展中，计算机图像处理技术也是一种得到广泛应用的技术。例如，在工业生产中，对于所生产的零件进行图像识别，再讲信息传送给机器人或机械手，就能实现加工的一些动作，从而实现自动化的生产。

2.3 计算机图像处理技术在交通方面的应用

计算机处理技术在交通上的应用可以说在我们的日常生活中最为常见，也是我们熟知的一种应用。我们经常可以见到的交通监控系统，红绿灯摄像头，超速检测摄像头等都是对这项技术的应用，利用这种手段可以监控人们交通方面的秩序，可以对一些违章行为进行拍摄记录，从而维护交通秩序的安全稳定。交通上计算机图像处理技术的应用可以说是必不可少的，因为通过人工去完成这些任务是不可能的，只有采用计算机技术，才能准确、快速的对交通状况进行监督，保证交通环境的秩序。

2.4 遥感技术中计算机图像处理技术的应用

遥感技术中，计算机图像处理技术是最为关键的技术，占有很重要的位置。遥感技术对于农林牧渔、军事等方面的发展，有重要的作用。在具体的应用过程中，要对采集到的图像信息进行快速的图像生成，如果是基于数字图像处理的，还要对其信息进行提取。遥感技术和计算机技术是分不开的，遥感技术可以对信息进行收集，在对信息进行处理的时候，还是要靠计算机来完成，因此，二者是相互合作的关系。

2.5 计算机图像处理技术在图纸读取方面的应用

在企业的日常生产过程中，经过长年累月的发展，积累了大量的设计图纸，这些图纸如何通过电子的形式储存起来对于技术的保存和发展来说具有重要的作用，不仅利于查找，也可以进行进一步的编辑和修改。利用计算机图像识别技术，可以将纸质的图纸，通过人工智能、模式识别等技术，将其转变为计算机图形文件，可以对图纸进行分析，更加方便了相关技术人员的工作。另外，这项技术在阅卷当中的应用也被我们熟知，很多考试当中都利用了机读卡来收集学生的答题情况，然后通过扫描识别来判断正误，加快了阅卷过程。

3 计算机图像处理技术的发展趋势

计算机图像处理技术根据目前在实际运用程度广泛来看，计算机图像处理技术的发展趋势在未来的发展前景是可观的，未来计算机图像处理技术的发展中，从程度上来讲，计算机图像处理技术会在传输率、真实度或者还在其他图像因素的技术手法上表现的越来越成熟，还会在图像的分辨率、多维成像做出成就。而且，计算机图像处理技术不仅在技术自身装置的简化、工业工程制图都会越来越精准，各方面的发展都会越来越全面。各方面都可能会应用到计算机图像處理技术，在某种程度上不仅提高人们生活的质量，而且，也会从整体上促进综合国力的提高。

4 结束语

在本文所列举的领域中，计算机图像处理技术的应用已经非常的广泛，而且发展的也比较完善了，极大的方便了人们的生活。在未来，这项技术将会参与到更多的领域中，使我们的生产生活更加智能化。

参考文献：

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[4]郝葆青，尹光福，郑昌琼.应用计算机图像处理技术研究血液贮藏期红细胞形态的变化[J].中国输血杂志，2001（03）：143-145.

作者简介：何宁（1978-），女，广西人，助教，本科，研究方向：计算机应用。

图像后处理技术 篇6

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2014年1月~2015年6月在我院接受诊治的绞窄性肠梗阻患者26例, 男15例, 女11例;年龄38~77 (58.2±4.3) 岁;临床主要症状为:腹部胀痛、恶心呕吐及排便排气停止等, 还伴有发热、腹部包块及肠道出现异常鸣音等。而对于全部患者采用64层螺旋CT进行常规检查并没有发现其他腹部疾病, 而本组的最终结果主要包括以下两点: (1) 经过手术治疗证实; (2) 患者出院之后复查诊断的结果。

1.2 方法

仪器为美国通用电气公司生产的64层螺旋CT图像处理设备, 所用电压为120k V, 工作电流为150m A, 层距5mm, 将碘海醇作为增强扫描的对比剂, 注射速率2.5~3.5ml/s。实际操作人员为两名副主任级别的技师。在实际操作过程中对腹部平面进行平扫, 在此过程中采用周期为25~30s的动脉扫描, 而静脉扫描周期为50~55s, 当扫描完成后应当立刻进行薄层重建, 完成之后再将所获得的图像经过西门子多功能工作站进行处理[2]。

1.3 观察指标

观察指标主要有肠梗阻诊断的准确率、绞窄性肠梗阻诊断的准确率、肠梗阻病因诊断的准确率和肠梗阻发病部位诊断的准确率。

1.4 统计学处理

数据均采用SPSS 17.0软件进行统计分析, 计量资料用±s, 采用独立样本t检验, 计数资料以百分率 (%) 表示, 采用χ2检验, P<0.05差异有统计学意义。

2 结果

常规轴位图像、常规轴位图像联合后处理图像检测肠梗阻准确率均达100.00% (26/26) , 差异无统计学意义 (P>0.05) 。而常规轴位图像联合后处理图像检测绞窄性肠梗阻准确率96.15% (25/26) 、肠梗阻部位准确率96.15% (25/26) , 病因准确率96.15% (25/26) , 均显著高于单纯常规轴位图像检测准确率, 两者相比, 差异有统计学意义 (P<0.05) , 见附表。

3 讨论

作为一种常见的急腹症, 肠梗阻的定性诊断只需结合临床病史及患者的实际身体状况就能得出, 但是对于肠梗阻发病的部位和病因则要借助相关的影像设备完成, 其中最为重要的就是对于肠道中是否存在肠缺血进行准确判断。而64层螺旋CT的扫描速度极快, 对于血管疾病的动态变化诊断有着极为重要的意义, 该种仪器较为准确, 能够在各个平面中重建坐标系, 产生强大的分辨率, 为实际疾病诊断提供依据。

肠梗阻产生肠道壁血运障碍称之为绞窄性肠梗阻, 而引起肠道壁血运障碍的原因则主要是肠道扭转及肠系膜血管栓塞等。就肠扭转来说, 是由于部分肠袢顺着肠系膜的长轴进行悬着而造成的肠道堵塞, 而在肠道堵塞时会出现胀气现象, 产生极为明显的肠道扩张现象, 进而造成肠道排列产生变化, 在梗阻部位还会出现鸟嘴形状的变化, 而对于该类疾病若仅仅采用轴位图像进行观察, 所取得的结果往往不会让人满意。而对于CPR图像来说, 其能够将肠梗阻的移动带作为观察的中心, 并且实现在各个轴线上的切面重建, 当有需求时还可以沿着肠腔行程方向进行切面图像显示, 最终实现检出率的提升。由于腹部内外疝所造成多个绞窄性肠梗阻在实际临床治疗中极为常见[3]。而引起腹内疝的原因主要有肠道扩张, 肠管和肠系膜聚集及扭曲。该种疾病的CT影像为囊实性和混杂密度极高的肿块, 而肿块往往会和腹腔连接在一起, 其中充斥的物质基本为小肠系膜、大网膜及腹腔外部脂肪等。借助64层螺旋CT能够将内部情况清晰地显示出来, 有效缩减实际扫描的范围, 从而有效避免疏漏。伴随着科学技术的不断发展, CT技术也实现了质的飞跃, 肠系膜血管性病变也已经列入了绞窄性肠梗阻疾病的重点监测范围, 采用64层螺旋CT进行一次性扫描除完成肠系膜血管的重建还能够将肠道中的实际情况清晰显示出来。

本组资料显示, 常规轴位图像联合后处理图像检测绞窄性肠梗阻准确率为96.15% (25/26) 、肠梗阻部位准确率为96.15% (25/26) , 病因准确率为96.15% (25/26) , 均显著高于单纯常规轴位图像检测准确率 (P<0.05) 。由此可见, 借助64层螺旋CT能够准确地反映出肠梗阻具体的发病位置和致病原因, 对于提升肠梗阻的诊断效果有着极为重要的帮助, 可以作为绞窄性肠梗阻疾病检查的第一选择。

参考文献

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多媒体图像后处理系统设计 篇7

本文主要介绍了一个可应用于高端数字视频终端的图像处理系统的设计实现。系统框图如图1所示。该系统包括接收模块、降噪模块、去隔行模块、缩放模块、增强模块、时序模块和输出模块。

在图1的结构框图中,箭头方向标示的是视频数据在处理系统中的流向,硬件设计可以采用流水线方式操作。该系统可处理动态图像和静态图像。

2 接收模块

该模块是该系统与外界解码器或其他输入(如656输入)的接口容器。考虑到图像编解码的特点和硬件的处理实现,构建一个由几个(如5个)缓存器组成的接口容器,该模块的管理采用队列原理,队列的一个节点为一个缓存器,以图像帧为单位(一帧或两场)。当数据接收不连续、输入与后处理不同步时,该队列容器起到了一定的缓冲作用。这里有两个队列,如图2所示。

在图2中,QUEUE_1是等待处理的队列,QUEUE_2是外界可用节点队列。左边的阴影区表示的是该系统操作队列的逻辑动作,右边的阴影区表示外界输入接口操作队列的逻辑动作。这样整个就循环起来了,队列管理控制这5个缓存器(缓存器的数量可根据需要设定)。处理队列里的每一个非空节点所携带的帧信息结构如下:

该模块每次会在中断的触发下把节点数据传向系统的第一个处理单元,该中断选择在一场的有效行开始,这时候给数据地址不影响当前场(帧)的处理(硬件可以做屏蔽保护处理),在开始下一场(帧)的时候才会有效,会有大约一场的时间来做后处理单元的准备工作,不会影响实时性。

对于帧率为24的电影,可采用3∶2 pull-down的方法把帧率转化成60帧(场),即一帧重复3次,接着的一帧重复2次,这样交替进行。其他非特殊帧率值的转化方法,与24帧的转化方法类似。如果是把帧率由小变大,则采用重复帧的方法,有的重复多一次,有的重复少一次,并且把要多重复的帧尽量等间隔地分布在视频流中;如果是把帧率由大变小,则采用丢帧的办法,同样需要等间隔地在视频流中抽掉要丢的帧。在该模块最直接的手段就是控制节点要使用的次数。

3 降噪模块

降噪模型可表示为:g(i,j,k)=f(i,j,k)+n(i,j,k)。式中:f(i,j,k)表示实在时域上的第k帧(场),空间域上在(i,j)位置上的原图像信号强度;g(i,j,k)表示所观察的图像信号;n(i,j,k)是噪声项。

数字图像的噪声主要来源于图像的数字化过程和传输过程。在传统的视频处理器中,降噪器有时域降噪(TNR)、空域降噪(SNR)、MPEG降噪(MNR)。在本系统降噪模块中,为了设计与处理方便,把SNR和MNR集成在一起进行降噪处理。

电视图像信息是按帧周期推进的,除了快速切换的画面外,帧相关系数Z可达0.8,而混杂在视频图像信号里的噪声却有随机的特性,因此把图像信号以帧周期做时间上的平均处理,对图像信息几乎没有影响,而噪声的能量降低了,这样就改善了信噪比。显然,对静态图像或缓慢变化的图像而言,参加平均处理的帧数越多,噪声的抑制效果越好。但是对于快速运动的图像,Z值较小,这种处理会使图像变差。所以本系统的TNR处理中就采取了基于噪声检测和IIR滤波的自适应降噪。

该自适应降噪先利用有效的监测手段来评估噪声并确定噪声的级别,利用噪声级别来自适应的判断运动,再利用帧差来自适应的控制降噪系数k[1]。

TNR处理需要涉及连续两帧或者连续两帧的对应场(顶场或者底场)。如果是逐行的就需要g(i,j,n-1)和g(i,j,n);如果是隔行就需要g(i,j,n-2)和g(i,j,n)。这里只需分析一个矩形区域N×height,height为图像的高度,N为矩形区域水平像素数,以N=8为例,水平起点可以在有效范围内任意设定。每次取一个8×8矩阵进行分析,然后矩阵每次沿着矩形区域垂直下移一行得到一个新的8×8分析矩阵,依次向下移动直到最后一行为止。

该系统可以接收多解码器解码的多格式数据,而常用的基于块编码的编码器,诸如H.261,H.264,MPEG-12/4,编码过程都会产生方块效应和蚊式噪声[3]。为了得到较好品质的视频,本系统引入了SNR模块。

由于空间域滤波的操作简单,占用资源低,实时性好,本系统的SNR模块采用这种方法。空间域滤波可分为两步:先根据当前块边缘附近的像素信息对边缘进行分类,可分成简单平滑区域、复杂纹理区域、图像边缘区域等;再针对不同区域,选择强度不同的滤波器以获得最佳效果[4]。

本系统利用空间图像局部特性分割区域。这里可以将图像分成8×8的块,对每个块进行均值计算,再计算该块内每个像素与Mean的绝对差值Diff=g(i,j,k)-Mean,给定一个门限G1,如果Mean

然后对不同区域的像素采用不同的滤波方法。霍金森-雷蒙(Hodges-Lehmen)D滤波器对短期分布的噪声滤波效果较好,因此在平坦区域采用该滤波器。该方法是基于滤波器包围的图像区域中像素的统计排序,由排序结果决定的数值代替滤波器中心像素的值。首先将序列Xi排序为x1,x2,…,xn,令n=2m或2m-1,则滤波器输出为Dn(x1,x2,…,xn)=m1e≤id≤iman[xi+x(n-i+1)]/2。对于平坦区域的8×8的块中的每一个像素,取该像素周围的3×3的窗,将窗内的像素按照上述方法处理。对于边缘区域的块中的像素,采用5×5的中值滤波器。对于纹理区域的块中的像素,由于人眼的掩蔽效应,块效应不明显可不作处理。

4 去隔行模块

去隔行的处理可分为两大类,一种是场内处理,另一种是场间处理[5]。两个最简单直接的方法就是“Bob”和“Weave”。“Bob”是场内空间内插,每次彻底丢弃另一场的信息插值出一帧。“Weave”其实是并行操作,即两场合并为一帧。“Bob”处理对运动的图像效果好,但对于静态图像或者文本却效果很差,产生模糊;“Weave”处理对静态图像或者文本效果很好,但对于运动的图像会产生羽状失真。

为此,本系统引入了基于像素自适应的去隔行处理,对一幅图像内部的像素进行点对点的运动检测,根据前后场对应点的像素值,进行算术判断运动量,对像素有运动的地方采用“Bob”处理,对于静态的像素采用“Weave”处理。这样不会有明显的视觉失真,比基于前后场的运动检测处理的效果要好。

该方法每次需要连续的两场,因此需存储两场数据。这点可以很容易满足,因为之前的时域降噪(TNR)部分,是利用连续的两帧(或连续两帧的对应场)数据做处理,所以流水线到这里就没有额外的硬件开销了。而且,在最开始的接收模块可以通过队列控制逻辑保证每次有连续的两帧数据。

5 缩放模块

图像缩放主要采用的是影像内插方式,原理是将样本与重建滤波器函数做回旋积分,将取样信号重建回到取样前的类比信号,再重新取样。使用不同的重建滤波器函数,重建图像的品质一般不同,因为基于单幅图像重建的内插函数都有各自的优缺点。常用的缩放算法有:最近邻域插值,双线性插值,二次插值,三次插值,SINC插值函数(如汉宁窗),样条插值函数(B_spline)。效果依次变好,但复杂度依次增加。

为此,采用一种叫做自适应插值算法,滤波器的设计采用水平方向8阶32相位插值,垂直方向4阶32相位插值,如图3所示。由于垂直方向是4阶滤波,所以需要开销硬件4条buffer line。

假设源图像的每线有M个像素,缩放之后图像的每线的像素数为N,对于每次输出像素的第n(n=0,1,…,N-1)时刻,滤波器里的8个像素值就会和对应的一组8个滤波系数相乘之后再累加,最终输出该位置的像素值。由于在原图像相邻像素之间引入了32个相位偏移,而且每组滤波系数不同,会有32组不同的系数,每次会自动根据要输出像素的位置相位自动索引一组滤波系数,这样得到的像素的值就会更精细。

由于水平方向为8阶滤波,对于图像边界放大就要特殊处理,滤波器在水平移动时,滤波器的中心位置到达图像的边界时,滤波器的一部分已经移出了图像的有效区域。这时的处理方法有两种,一种就是移出的地方用黑色像素参与运算,另一种就是复制最右边的那个像素点。实验表明第二种方法得到的效果会更好。对垂直方向也做同样的处理,需要复制边界行。

在垂直方向上,对于每一次输出,都会有4个像素点被读进滤波器,并且自动选择一组有4个系数的滤波系数组,进行滤波计算。需要注意,如果输入是4∶2∶2格式,亮度和色度在垂直方向上的缩放比例以及相位都相同,同一条输出线的像素相位相同。如果输入是4∶2∶0格式,色度的缩放比例值是亮度的一半,相位偏移也不同。

结合人眼的视观特性,本系统增加了非线性缩放。由于人眼的视觉系统主要集中在屏幕的中间部分而不是边缘,相对于图像的四周,图像的主要内容往往集中在中间区域。那么,从中间向两边采用不同比例的拉伸,即保留图像中间部分不拉伸或相对少拉伸,左右两边多拉伸。非线性的缩放又分为连续和不连续两种。如图4所示,最简单的是各段同比例缩放,但容易在每段的分界处出现视觉界线,品质差。

如果一个物体恰好介于分界的两边,两边缩放比例(ratio)不同,粗糙的非线性拉伸会使图像变形,但采用精细的非线性缩放,效果还是可以接受的。所以需要自动选择线性或非线性缩放,以及灵活设置非线性缩放的程度。

6 增强模块

图像的边缘、细节主要位于高频部分,而图像的模糊是由于衰减了部分高频成分而产生的[6]。为了消除模糊,突出边缘,使细节清晰,因此先采用滤波器分离信号的高频部分和低频部分,然后对高频和低频分别处理。在本模块中,高频部分只对亮度进行峰化处理,对应图5中的Peaking部分,对低频部分的亮度和色度分开处理,对应图5中的自适应亮度瞬态增强(ALTI)部分和自适应色度瞬态增强(ACTI)部分。

图像模糊的实质是图像受到平均或积分运算,为了把图像边缘和模糊的轮廓变得清晰,可以对图像进行逆运算如微分运算。空间域锐化主要途径是微分法,基于一阶微分的梯度法和基于二阶微分的拉普拉斯算子。频率域锐化的主要方法是高通滤波法。

为了克服一般锐化方法带来的图像因锐化过度而使品质变差的问题,在ALTI模块中,依靠局部图像特征来控制增益参数,图像不同的区域采用不同处理。并且采用矫正信号和局部图像特征增益遏制锐化过度和噪声放大的问题。Y信号进入ALTI模块,首先经过一个16阶的高斯低通滤波器,去除噪声影响并分离出高频信号和低频信号。传递函数Hhp(u,v)=1-Hlp(u,v),Hlp(u,v)是高斯低通滤波器。对低频信号再进行边界检测、局部图像特征增益控制、以及信号矫正预防过度的操作。高频信号被同步地传到Peaking模块进行亮度峰化处理。

在ALTI中的边界检测模块得到的边界控制信号也被同步地传递到Peaking模块中。边界检测采用一阶微分法,局部特征增益控制采用二阶微分。为了便于实现,采用下面的微分公式计算

低频信号经过局部特征增益控制之后,在边界检测信号的控制下输出为处理后的低频信号,再叠加上原来的高频信号,并对其进行动态钳位处理。

亮度峰化处理的是高频信号,主要针对细节区域而不用针对大的边界情况。由于大的边界的邻域内一般存在蚊式噪声,对其进行亮度峰化会放大噪声,所以需要进行边界扩展,即在ALTI中的边界检测基础上重新划定边界,然后再进行高频信号的增强,采用核化函数去除高频噪声。

ACTI的处理和ALTI的处理类似,独立地对Cb和Cr信号进行处理。采用的高斯低通滤波器系数和ALTI中的滤波器一样。对于图5中的系数产生器主要是对于不同的缩放程度,采用不同的滤波系数。当小图像被放大到标清或者高清,这就意味着信号经过低通滤波器时产生有相关信号跃迁和模糊的情况,这时ALTI,ACTI和Peaking的体现就很明显。

摘要：设计了可用于HDTV的多媒体图像后处理系统,并分析了各部分的设计原理以及算法的选择和实现。系统主要包括图像后处理的降噪、去隔行、缩放、锐化增强等部分,对图像劣化现象有很好的重建效果。该系统是可集成在现代数字电视芯片上的SoC系统,经过后处理能够得到高品质的视频图像。

关键词：图像后处理系统,HDTV,3D自适应滤波,图像缩放,锐化增强

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[5]KEITH J.Video demystified:A handbook for the digital engineer[M].[S.l.]:Elsevier Inc.Press,2005.

图像后处理技术 篇8

关键词：数字图像,空域处理,图像差异

在图像标准相同的前提下, 人的肉眼很难识别或根本无法识别图像之间的差异。基于数字图像处理的基本原理及MATLAB编程技术, 探讨如何应用数字图像空域处理技术检测图像之间的差异。空域是指图像平面本身, 空域处理方法是直接对图像的像素进行的处理。主要介绍灰度直方图观察、阈值分割、边缘检测和差异像素提取还原等四种方法, 用其中任何一种方法, 都可实现图像之间差异的检测。

1 数字图像空域差异检测方法原理

1.1 灰度直方图观察检测差异法

在数字图像处理中, 灰度直方图是图像灰度级的函数, 描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其横坐标是灰度级, 纵坐标是该灰度出现的频率 (像素的个数) 。对一幅图像, 图像的灰度统计直方图是一个1-D的离散函数:

h (k) =nk, k=0, 1, 2, …, L-1 (1)

其中, nk是f (x, y) 中具有灰度值k的像素的个数一些通过肉眼难以识别其差异的图像, 对其进行灰度直方图处理, 然后观察各对应灰度直方图形, 不同的直方图就表明它们所对应的原图像一定是不同的。

1.2 边缘检测差异法

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状的提取等图像分析领域中十分重要的基础。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。边缘是灰度值不连续的结果, 这种不连续的结果可利用求导数的方法方便地检测到。边缘检测的基本思想首先是利用边缘增强算子, 突出图像中的局部边缘, 然后定义像素的边缘强度, 通过设置阈值的方法提取边缘点集。在空域对边缘的检测采用局部算子进行, 本文采用Canny算子, 它是一种有效的二阶导数算子, 不容易受噪声的干扰, 能够在噪声与边缘检测之间取得较好的平衡。Canny提出了判定边缘检测算子的三个准则:信噪比准则、定位精度准则和单边缘响应准则。对于图像差异检测来说, 定位精度准则检测出的差异在其真正的位置上, 比较适用。其边缘定位精度L定义为:

undefined

式中, G (x) 代表边缘函数;h (x) 代表带宽为W的滤波器的脉冲响应;σ代表高斯噪声的均方差。G′ (x) 和h′ (x) 分别代表G (x) 和h (x) 的导数。L越大表明定位精度越高。

1.3 阈值分割检测差异法

阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术, 其基本原理是:通过设定不同的特征阈值, 把图像象素点分为若干类。常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到的特征。设原始图像为f (x, y) , 对灰度图像进行阈值分割以后就可以将图像中不同区域分开。首先对一幅灰度取值在gmin和gmax之间的图像确定一个灰度阈值T (gmin

undefined

若图像中有多个灰度值不同的区域, 那么可以选择一系列的阈值, 称为多阈值分割。选取相同的阈值去对两幅图像进行分割, 结果可以表明这两幅图是否存在差异。

1.4 差异像素提取及差异还原法

设有原始图像f (x, y) 和待检测图像h (x, y) 。若f (x, y) 与h (x, y) 相等, 则它们的每个像素值均相等, 即g (x, y) =f (x, y) -h (x, y) =0, 此时所提取的差异像素个数为0, 鉴定结果为“无差异”。若f (x, y) 与h (x, y) 不相等, 则在h (x, y) 中总会存在与f (x, y) 位置相对应的像素点的像素值不同。我们利用这种像素上的差异, 将h (x, y) 中与f (x, y) 相等像素值的像素点置为黑色, 只保留不同像素值的像素点, 并将其显示出来, 这就还原出了差异。

2 图像差异检测结果验证图例

对任意一对图像标准相同的实例图像进行处理, 验证以上方法的有效性。在下列实例中, 待鉴图红色框内区域为造假之处, 即预设与原图有差异的区域。图1:原图 (图1左) 与待鉴定图像 (图1右) ;图2:原图灰度图 (图2左) 与待鉴图灰度图 (图2右) ;图3:灰度直方图观察检测差异法结果验证, 原图直方图 (图3左) 与待鉴图直方图 (图3右) ;图4:边缘检测法检测差异结果验证, 两图经边缘检测后的差异显示;图5:阈值分割法检测差异结果验证, 两图经阈值分割后的差异显示;图6:差异像素提取及差异还原法结果验证, 两图差异部分的提取与将差异还原至待鉴图中只显示有差异的区域。

3 结语

运用了灰度直方图观察、阈值分割、边缘检测和差异像素提取还原等数字图像空域方法, 在图像标准相同的前提下通过上述4种方法之一均检测出了图像之间的差异。结果证明, 以上方法均有效, 可实际应用于赝品画面的识别、静态场景匹配等方面。由于受图像标准相同的限制, 在检测差异之前, 要对待检测图像进行标准化处理。

参考文献

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[6]冈萨雷斯.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社, 2007.

数字图像处理技术综述 篇9

1 数字图像处理技术概要

1.1 数字图像处理技术的概念

在图像处理技术中, 低级处理涉及初级技术, 如噪声降低、对比度处理和锐化处理。 中级处理涉及分割、缩减对目标像素群的定义, 以便于对不同像素或像素群的识别及计算机计算处理。 高级处理是算法对图像分析中被识别像素群的总体分析结果, 以及运算与视觉效果相关的分析函数等处理技术。

在应用数学理论时, 将图像定义为二维函数f (x, y) , x和y为空间坐标, 在任意一组空间坐标f (x, y) 的幅值f称为图像在该坐标位置的强度或灰度。当x, y和幅值f是离散的、有限的数值时, 称该坐标位置是由有限的元素组成的, 每一个像素都有一个特定的位置和幅值。

1.2 数字图像处理技术的发展

数字图像处理技术最早出现于20 世纪中期, 图像处理的目的是提高图像的呈现质量。 图像处理的是视效较低的图像, 要求输出尽可能提高效果后的图像。 主要采用噪声减弱、灰度变换、几何校正等方法进行处理, 并考虑了明暗效果和对比度等诸多因素, 由计算机进行更为复杂的图像处理。

20 世纪初期, 图像处理技术首次应用于提升通讯传输后的图像质量提升。 到20 世纪中期, 计算机发展到了一定的技术水平后, 数字图像处理才广泛应用于各种高质图像需求的领域。 计算机对飞行器发回的天体照片进行图像处理, 收到明显的效果。进而不断地推广和发展, 数字图像处理形成了较为完备的学科体系。 目前, 各个应用领域对数字图像处理技术提出更高的需求, 促进了这一学科体系向更高的技术方向发展。 特别是在像素群的理解与识别处理方面, 已经由二维图像处理发展到三维模型化的定义方法。

2 数字图像处理技术的方法

2.1 数字图像处理技术的特点

数字图像处理的信息源基本是二维数据, 处理信息量较大。 对计算机运算速度、存储空间等要求高。

数字图像处理的传输频带要求高。 与语音信息相比, 传输占用的频带要高几千倍。 所以, 就对图像压缩技术形成了有效的研究需求。

数字图像中每一个像素并非独立的, 相互关联性较高。 很多相邻像素之间有相同或相近的数值。所以, 图像处理技术中数据压缩的可能性较高。

由于图像是视觉三维意识的二维映射。 因此, 计算机要识别和处理三维形态就要进行适当的模糊处理或附加量的匹配。

处理后的数字图像是形成人为视觉理解和应用评估的依据, 因此处理结果必然受到人为的意识形态的影响。 所以, 在计算机视觉研究中, 人为的感知机理必然对计算机视觉的研究产生影响。

2.2 数字图像处理技术的基本方法

由于在图像处理中, 像素阵列很大, 在空间域中涉及计算量对计算机硬件的要求非常高, 所以, 必须引入图像的函数变换进行计算简化。 利用函数变换的间接处理方法, 如傅里叶变换、离散余弦变换、Walsh变换等, 不但可以降低计算强度, 而且可以得到高效的计算。

图像的像素矩阵编码压缩技术可以降低定义图像数据的比特数量, 并减少图像处理和传输时间, 进而节省存储空间。

图像的增强处理过程中不涉及图像质量降低的主要成因, 目的是要突出图像矩阵中敏感的像素群。 图像的复原处理需要对图像质量降低的主要成因进行调查, 进而采取相应滤波处理技术, 复原和重构原有的像素矩阵。

图像分割处理是数字图像处理中的关键处理手段之一。 是将图像中敏感的主要像素群作为主要处理对象, 包括区域特征、边缘特征等, 是对敏感像素群进行识别、理解和分析的基础数据特征。

作为最简单的二值图像可采用其几何特性识别物体的特性, 一般图像的理解方法采用二维形状理解, 它有边界理解和区域理解两类方法。 对于三维物体理解, 有体积理解、表面理解、圆柱体的广义理解等。

图像识别处理基本采用传统的模式识别方式, 有统计模式识别和结构模式识别两种, 随着研究广泛进行, 人工神经网络模式识别和模糊模式识别也得到不同程度的重视, 进行广泛研究。

3 数字图像处理技术的优点

数字图像处理技术与模拟图像处理技术在基本原理上的差异之处, 是数字化处理技术不可能在图像的传输、存储或复制等操作处理过程中, 使图像质量有所降低。 图像在数字化过程中精确地再现了原模拟图像, 则在数字图像处理过程中就能够确保无损于图像的各项数字化指标。

依据现有的数字化技术, 在图像数字化设备的性能满足要求的情况下, 完全可以数字化模拟图像成为目标精度的二维数组。 目前的数字化扫描仪能够将各个像素的灰度等级量化处理为48 位甚至更高, 这就说明数字化图像的精度可以满足几乎所有的应用需求。 对于数字化处理设备来说, 无论二位数组的规模, 也不考虑像素的量化位数, 处理过程基本是相同的。 从原理的角度来看, 无论图像的量化精度达到什么程度, 在技术上都是可以完成的, 只需要在处理修改过程中的数组技术参数。 而在图像的模拟量化处理过程中, 要想把量化处理精度提升, 就需要采用非常高等级的硬件设备或大规模提升处理装置的技术参数等级, 从技术经济方面考虑, 是非常不合理的。

图像的信息来源是多样化的, 一般情况下是可见光的感光图像, 也可以是不可见光的波谱图形图像。从图像映射物体感官的角度, 微观至电子显微镜采集的图像, 宏观至大规模空天望远镜采集的图像。不同信息来源的图像转换为数字化编码后, 都可以表示为二维数组的灰度级图像, 进而完成数字化处理过程。 对于图像的不同信息来源, 使用对应的图像信息量化技术, 图像的数字化处理技术可以用于任何一类图像。

图像数字化处理技术基本上可以归类为图像的质感提升、像素分析和区域重构等手段。因为图像的模拟技术处理从数学上分析只可以进行线性分析, 就局限了模拟图像处理技术可以完成的工作需求。

4 数字图像处理技术的展望

提高计算机对数字图像处理的速度, 提高采集分辨率和显示分辨率, 提高多媒体技术关键中图像数据的压缩, 进行计算机识别和理解研究中按照人类的认知和思维方式工作并考虑到主观概率和非逻辑思维技术, 规划统一的标准以实现图像的处理、传输和存储研究健康发展, 以上几点都是数字图像处理技术合理发展的基本融汇技术基础。

同时, 信息数据量更大的三维数字图像必将得到广泛应用研究, 图像与图形相互融合后形成三维成像或多维成像的发展方向也正在众多应用中广泛推进。

5 总结

数字图像处理技术在社会的每个行业、 每个领域都得到广泛的应用, 数字图像处理的技术应用随时、随处都可以见到, 得到充分的研究发展和应用推广, 还不能充分满足日益增长的技术需求。数字图像处理技术不断地在自身发展和完善的同时, 还与多个计算机分支学科的发展密不可分, 有多个新的技术方向需要研究和创新, 对数字图像处理技术的发展方向进行研究、探讨的重要性就显得尤为突出。

参考文献

[1]朱睿.数字图像处理技术现状与展望[J].中国科技博览, 2011 (14) :7-28.

[2]李红俊, 韩冀皖.数字图像处理技术及其应用[J].计算机测量与控制, 2002 (9) :35-36.

[3]李立芳.浅谈数字图像处理技术及应用[J].中国科技信息, 2012 (3) :45-46.

浅谈计算机图像处理技术的应用 篇10

关键词：计算机；图像处理技术；应用

中图分类号：TP393.08文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 06-0000-01

The Application of Computer Image Processing Technology

Wang Chenxu

(Hainan Normal University,Haikou570102,China)

Abstract:As human being accelerated into the information age,making computer technology has been rapid development.Extensive application of computer technology,more and more people began to be advanced computer technology to our captured image,and that through computer image processing technology,to obtain the desired results and extract the information we want.I believe the development of advanced image processing technology,driven by the application of computer image processing technology will permeate all spheres of society.

Keywords:Computer;Image processing technology;Application

一、计算机及图像处理技术的概念

所谓计算机图像处理（computer image processing），就是先将模拟图像信号转换成数字信号，再利用计算机对数字信号处理速度快的优势，对数字图像进行平移、旋转、去噪、平滑、增强、分割、压缩等操作的方法和技术，因此也被称为数字图像处理。

二、计算机图像处理技术

广义的计算机图像处理过程包括图像从采集到输出等一系列过程，而在计算机图像处理专业领域，图像处理技术则主要指对已采集到图像进行处理所采用的一系列技术，主要包括图像前期预处理技术（平移、旋转、裁剪、去噪等），图像中期处理技术（增强、复原、分割、重建等）以及图像后期处理技术（识别、分析、编码、压缩等）。

从上面的描述可知，计算机图像处理是一门比较复杂的学科。这里，基于重要性和简便性，主要将介绍去噪、增强和压缩技术：

（一）图像去噪：对图像进行去噪处理一直是计算机图像处理领域较为经典的一个分支。由于受到各种硬件系统的物理性质影响，图像在采集的过程中必定会引入一些不规则的噪声，如器件固有噪声和光量子噪声等，这些噪声的存在极大地影响了图像的质量，对于我们的识别和后期的图像处理将带来很大的困难，因此，对任何一幅采集到的图像首先进行去噪处理都是很有必要的。

（二）图像增强：增强处理主要是用来突出图像中的重要信息，同时减弱不需要的信息，以便于后期的进一步的分析。因此，图像增强技术是用于改善图像画质所采取的一种重要手段。目前所说的图像增强技术主要包括对比度增强、边缘增强、伪彩色增强和锐化等。图像增强的过程本身并没有增加原图像所包含的信息，仅仅是更加强调了图像某部分的特性。

（三）图像压缩：对计算机图像的压缩主要是指对图像的数据进行压缩。我们都知道典型的电视图像产生的数据率超过每秒一千万字节，还有些图像源可以产生更高的数据率，而远程医疗不仅需要将大量的图像数据从一个地方尽快地传输到另一个地方，而且对还要求对传输的图像尽量不要有较大的损失以保证图像的清晰度。这就需要有很好的图像压缩方法，以实现对数据较大程度的压缩，又能减少图像的失真。

三、计算机图像处理技术的应用

对于非图像处理专业人员来说，计算机图像处理远没有以上那么多复杂的技术。比如，当前很多非图像处理专业人员也能够应用Adobe Photoshop软件对自己的照片进行一些简单的修饰，如裁剪、旋转、缩放、增强等，稍微精通一点的人员还能应用其制作网页、动画等，这给我们的生活增添了不少乐趣。

当然，计算机图像处理技术也被大量应用于专业领域。随着计算机的普及和发展，图像处理技术已广泛应用于工农业生产，生物医学和遥感通信等各个方面。

（一）工农业生产领域的应用：工业上，在生产线上对产品及其部件进行无损检测是图像处理技术的一个重要应用领域，主要包括产品质量检测，这在印刷行业应用非常广泛，如应用图像配准技术对印刷品进行质量检测，以及大多数工业部门应用CAD技术实现工程产品的更好开发等；在农业上，已经利用计算机图像处理技术对农产品进行检测并取得良好的效果，同时，在农产品的收获中，图像处理技术也在发挥着重要的作用，已经研制出的采摘机器人，可以通过对果实等目标物体的识别和三维空间的定位为机械手的运动提供参数，从而实现农业果实的准确采摘。

（二）生物医学领域的应用：图像处理在生物医学领域的应用非常广泛，它的直观、无创、准确等优点在临床诊断上备受青睐。20世纪70年代计算机图像处理在医学上的应用取得了重大突破。70年代初，X射线断层扫描CT开始应用于临床。如今，医学图像的种类已经有超声波图像、X光图像、核磁共振图像、同位素图像以及显微图像等。对这些图像进行一定的图像处理分析，可以为临床医生对病人的病灶组织判别提供很好的依据。

（三）遥感通信领域的应用：航空遥感和卫星遥感图像需要应用计算机图像处理技术加工处理，并提取其中有用的信息。随着遥感技术的快速发展，不同波段的高质量遥感计算机图像被广泛应用于农、林、牧、渔、气象、环境、军事等部门的信息收集中。由于这些遥感图像的数据量非常大，因此寻求处理及分析这些图像的自动方法便显得极为重要；计算机图像处理技术在通信领域的应用主要包括网络图像传输、电视电话、电视会议等，主要是针对图像进行数据压缩同时尽量保证图像的不失真。

四、总结

计算机图像处理技术由于其处理的速度快、准确性高等优点，正在很多领域发挥着其无可替代的作用。相信的未来，随着计算机性能的不断提升和图像处理技术的快速发展，计算机图像处理技术一定会在更多的领域得到更广泛的应用。

参考文献：

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[2]罗俊松,唐云.计算机图形与图像处理[J].制造业自动化,2010,12:183-185