數字多媒體圖像處理技術研究

何志鵬

摘要：隨著數字多媒體的不斷發展，數字多媒體圖像處理技術的應用越來越廣泛，在各個行業和領域都發揮了重要作用。本文首先從圖像的數字化和壓縮編碼、增強與恢復、分割、分析等四個方面詳細分析了數字多媒體圖像處理技術的主要研究方向和現狀，然后介紹了該技術在航空航天、生物醫學工程、信息通信、工業和工程等領域的具體應用。

關鍵詞：數字多媒體;圖像處理;壓縮編碼;圖像分割

中圖分類號：TP393? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）02-0212-02

1 概述

隨著信息化技術的普及和應用，多媒體處理技術得到了飛速發展，為了增強對圖像信息的處理效率和實用性，數字圖像處理技術應運而生。數字圖像處理技術主要利用計算機或其他硬件來對大量的數字圖像信息進行高效處理，具體而言，包括對圖像進行分割、復原、變換等等[1]。近年來，的數字多媒體圖像處理技術受到了越來越多的關注，緊隨計算機處理能力的不斷提高，數字圖像處理技術也得到了很大提升。對圖像信息的充分利用和數字化處理，可以滿足不同領域的應用需求。關于數字多媒體圖像處理技術的研究范圍較廣，既包含數字分析，也涉及光學系統等領域。因此，數字多媒體圖像處理技術在軍事、工業、生物醫學、網絡通信、航空航天等多個領域都發揮了重要作用。相比于傳統的圖像處理技術，可顯著節約時間，而且能夠簡化對復雜圖像的處理過程。

2 數字多媒體圖像處理技術的主要研究方向和現狀

相比于傳統的圖像處理技術，數字圖像處理技術有諸多優點，如再現性更好、處理精度更高、適用面更寬，且靈活性也更高。目前，關于數字圖像處理技術的。主要研究方向大致包括圖像的數字化和壓縮編碼、圖像增強與恢復、圖像分割和圖像分析等四個方面，這四個方向既是目前關于數字圖像處理技術的主流方向，同時也是對圖像進行處理的主要流程[2]。下面分別詳細介紹這四個研究方向的主要內容和研究現狀。

（1） 圖像的數字化和壓縮編碼

圖像的數字化是指對圖像進行取樣和量化，將圖像變換為數字形式，使其適合用計算機進行處理。在計算機內部，圖像被表示為數字矩陣的形式，矩陣的每一個元素代表了圖像的每一個像素。圖像的壓縮編碼的目的就是要對圖像的信息量進行壓縮，使其適合存儲或在信道中進行傳輸。常用的圖像編碼方式包括模擬處理和數字處理。在采用模擬處理技術時，通常需要進行數-模轉換來得到編碼。而數字編碼技術通常對圖像進行逐點加工，或者對圖像屬性進行變換，利用圖像的特征進行編碼等[3]。

圖像的壓縮編碼是為了盡可能地降低數據存儲占用的空間，同時盡量傳遞更多的信息量，從而降低傳輸圖像時所需的時間的帶寬。近年來，圖像壓縮編碼取得了很多研究成果，如EZW編碼算法和SPIHT編碼算法等，這兩種算法的結構較為簡單，且圖片在復原時候的質量較好，但是其時間和空間復雜度較高。此后，小波變換的圖像壓縮算法發展成為主要方向，改算法適用于分析非平穩信號，具有更好的適用性。

（2） 圖像增強與恢復

圖像的增強與恢復是圖像處理的重要環節。其中，圖像增強的目的是使得圖像更為清晰，或將其進行轉換使其適合被人和機器分析或識別。對圖像進行增強的常用方法包括邊緣銳化、干擾抵制、灰度等級直方圖處理等等。在獲得圖像過程中，難免會受到各種因素的影響，比如光學系統的離焦、物體的相對運動等。圖像恢復的目的就是為了去除這些原因所導致的圖像退化。

在對圖像進行增強和恢復前，通常首先分析各種增強算法的優缺點和側重點，然后根據圖像的具體特點決定使用哪種或哪幾種增強方法。常見的處理流程是，首先根據圖像自身性質，建立相應的數學模型;其次，實行相應的恢復算法降低退化源造成的影響;然后，根據圖像的先驗知識，建立原始圖像的模型;最后，通過檢測原始圖像而復原圖像。

（3） 圖像分割

圖像分割是指將圖像劃分為不同的區域，這些區域相互不會重疊，而且每一個區域中的像素是連續的。目前常見的圖像分割方法是利用圖像的紋理特性來對其進行分割，可進一步分為區域法和邊緣法。其中，區域法是將像素劃分到特定的區域，而邊緣法是通過尋找區域之間的邊界來對圖像進行分割。

基于區域的分割方法包括閾值法、分裂合并法等等，其基本原理是將圖像分割成多個不重疊的區域，同時保證每個區域特征的相似性是內部大于外部，且每個區域內部的像素滿足特征相似性準則。基于邊緣的分割方法是通過檢測圖像局部特征的突變性來把圖像分割成不同的區域。典型的邊緣檢測算子包括微分算子法和邊界跟蹤法，微分算子法計算簡單快速，但是對干擾噪聲較為敏感;邊界跟蹤法從梯度圖中的一點出發，一次尋找相鄰邊緣點，最終實現對邊界的檢測。在實際應用中，通常綜合利用多種算法來對圖像進行分割

（4） 圖像分析

在對圖像進行上述一系列處理之后，通過對圖像進行分析，從中提取出有用的數據和信息才是圖像處理的目的。而圖像分析就是為了獲得以數值形式所表示的數據和信息。與現有的模式識別、人工智能相比，圖像分析的內容與其既有交叉也有區別。圖像分析是在利用圖像分割方法抽取圖像特征的基礎上，利用符號對圖像進行描述，進而判斷該圖像中是否存在某種信息。

圖像分析具體可包括圖像描繪和紋理分析兩個方面。其中，圖像描繪是在圖像分割的基礎上，利用目標提供的信息和相互關系，對目標進行識別，可進一步分為內部描述、邊界描述和關系描述。常見的紋理分析方法主要是利用紋理圖像的結構、紋理的不同數字特征、紋理在頻域的表現特點或某種數學模型對圖像的紋理進行分析，與之相對應的方法分別稱為結構法、統計法、頻譜法和模型法。

3 數字多媒體圖像處理技術的應用領域

在信息高速發展的今天，數字多媒體圖像已經成為人們獲取和交換信息的重要方式，因此，數字多媒體圖像處理技術的應用領域涉及人類生活的多個方面，具體而言：

在航空航天方面，較為常見的應用場景是利用數字圖像處理技術對月球、火星的照片進行處理，以及對飛機和衛星遙感得到的圖像進行處理[4]。尤其在遙感圖像方面，各個國家每天都利用飛機或衛星對地球上的區域進行空中拍照，對得到的照片如果采用人工處理則會花費大量的人力物力，而采用數字圖像處理技術可可以高效地對得到的圖像進行判讀分析，并從中提取出利用傳統人工方式無法獲得的大量有用信息。目前，各國都大量使用衛星所獲得的圖像對地球資源進行普查、對災害進行檢測或對城市進行規劃，在這些應用中，數字圖像處理技術發揮了重要作用，且達到了良好效果。此外，在對太空的其他星球研究和天氣水文預報方面，數字圖像處理技術也必不可少。

在生物醫學工程方面，醫學上在對患者進行診斷時，常常利用CT、X光等技術，通過對患者體內成像來判斷患者病情。在成像過程中，常常采用數字圖像處理技術來獲得清晰的醫學圖像，包括肺部圖像、超聲波圖像、心電圖等[5]。此外，數字圖像處理技術還在醫用顯微圖像的處理分析方面發揮作用，包括細胞分類、病變細胞識別、染色體分析等。

在信息通信方面，隨著信息化的不斷發展，由于圖像可以給人直觀的感受，且傳遞的信息比文字形式更為感官，因此，利用圖像傳遞信息已經成為非常重要的通信方式之一。但是由于圖像通信由于涉及的圖像數據量較大，也導致這種方式相對復雜。為了將圖像數據通過從傳統的信道實時發送出去，常用的解決方式是對圖像的信息進行壓縮。目前常見的編碼方式包括自適應網絡編碼、小波變換壓縮編碼等。

在工業和工程方面，零件質量的檢測和分類，各種印刷電路板的質量和瑕疵檢測，彈性力學、流體力學相關圖片的力學分析，以及信件的識別和自動分類等等，都使用了數字圖像處理技術[6]。此外，在一些人力無法或不宜達到的地方，如有毒區或放射性較大的區域等，可以利用數字圖像處理技術通過對工件或物體的圖像進行分析，來對物體進行識別和處理。

在軍事方面，數字圖像處理技術主要用于對軍事上涉及的各類圖像進行處理和識別，包括導彈精確制導、采集照片的判讀、指揮系統中的圖像傳輸存儲和展示、模擬訓練系統中的飛機坦克的建模和識別等等。在公安方面，數據圖像處理技術在圖像取證方面發揮著不可替代的作用，如利用數字圖像處理技術可以對嫌疑人的指紋和人臉進行識別，對得到的模糊或缺損圖像進行復原和增強，對交通監控和事故進行分析等等。最為常見的用于案例是高速公路或停車場收費系統中的車輛和車牌的自動識別。

在文化藝術方面，典型的應用可分為兩類，一類是視頻和多媒體系統中廣泛采用的數字圖像的編輯、合成、變換、靜止和動態圖像信息的采集和處理及存儲，同時，在動畫和電子游戲的制作方面也普遍使用了數字圖像處理技術。另一類是在文化藝術方面，數字圖像處理技術常被用于對各種工藝品進行設計、缺失文物或歷史資料的復制和修復，或對賽場上運動員的動作進行分析和評分等等，這一類應用也相應形成了計算機美術這一新的藝術形式。

在機器人視覺和可視化方面，將圖像處理技術和圖形學相結合，已經在各個領域形成了較為成熟的研究工具，如對網絡態勢進行可視化等等。在機器視覺方面，利用數字圖像處理技術，機器人可以對二維和三維的物體進行識別和理解，或對軍事環境進行偵查等等。此外，在電子商務方面，如身份認證、水印、產品真偽識別等方面，圖像處理技術也得到了相當廣泛的應用。

4 結論

數字多媒體圖像處理技術在軍事、工業、生物醫學、網絡通信、航空航天等多個領域都發揮了重要作用。隨著計算機的高速處理能力的提高，數字圖像處理技術也必將隨之迅速發展。在當前各個學科不斷交流和融合的背景下，數字圖像處理也必將與其他相關學科彼此滲透和結合，在這種融合中，在高速處理能力的支持下，數字圖像處理技術在獲取和利用信息方面的優勢將愈發明顯，未來也必將受到更多關注和重視。

參考文獻：

[1] 楊宏偉.數字圖像處理技術及其應用[J].電腦迷，2018（9）：64.

[2] 周姣.基于MATLAB的數字圖像處理技術及應用[J].大科技，2017（10）.

[3] 李鄭冬.數字圖像處理技術發展探究[J].信息記錄材料，2019，20（2）：99-100.

[3] 李鄭冬.數字圖像處理技術發展探究[J].信息記錄材料，2019，20（2）：99-100.

[4] 楊欣程.主成分分析方法在遙感數字圖像處理中的應用綜述[J].中國水運.航道科技，2017（3）：67-71.

[5] 姚希.數字圖像處理技術及其應用[J].電子技術與軟件工程，2017（18）：87.

[6] 申賓德.數字圖像處理技術在機械工程領域中的應用與研究[J].機械研究與應用，2018，31（2）：170-172.

【通聯編輯：光文玲】