摘要:图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响,并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状,列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素,同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。
关键字:图像处理 发展 技术应用
在这学期,我们学习了由王老师指导的photoshop图像处理技术这门课程,对于没有一点美术基础,空有兴趣的我来说,是一次深刻了解它的机会。我一直觉得PS门槛很高,但通过一学期的学习,我对PS也有了一定的理解认识。
学习的态度和目的:在一开始时,不能着急地做出多么好的图像,首先要开始基本的训练,在生活中也是,做什么事都要从基础开始,急于求成,只会事背功半。
在我看来基础的训练以下三个方面比较重要。
1.造型能力,通过选区的各种模式可以做出很多优美的造型。强化钢笔工具训练(吃透原理 ,每天坚持用钢笔抠5个图) 。点线面的组合。用这些基本元素排列组合。然后把这些点线面换成具体的图形元素。一定要对尺寸敏感.习惯用参考线辅助线。力求精确。以后做样本的时候就知道这种习惯的重要性了。
造型能力的训练与培养很重要。你不要去做什么什么效果,你就是先要开始基本的造型的理解和深入。 因为只有这样到后来你才能得心应手。
2.色彩运用:PS很重要的特性就是色彩了。你可以展开这方面的训练。填充. 也是非常重要基本素质、渐变、圆形等等.反正你换着办法给它填。然后填充选区,各种各样的选区往里面填,不厌其烦。我们看到很多效果其实就是填充的合理运用得来的。所以掌握填充的重要性很重要。记住一句话:红、黄、蓝、绿。只要有这四种颜色。绝对是鲜艳无比的.。
3.整体工程把握(比较晦涩,但不知道用什么词语恰当) :在你打开软件的时候你要知道我需要的功能在什么地方可以找到。右侧的面板现在处于什么状态下。一个效果仔细想想还有其它的实现方法吗?
我觉得学习固然重要但在实战中实践才能提高自身的技术水平。这一点很多人比较赞同。活学活用,多看多做多想,三多。在开始的时候一定要摆正心态,看那些高手做的图像,其实对自己技术的提高一点用处都没有。我们需要的是在PS这部强大的数字机器下掌握最基本的使用说明。而不是利用这部机器生产属于我们的专利产品。
最后,还是要感谢郑老师在这一学期每周四晚指导我们上课,尽管我们都是初学者,对PS都不明白,但王老师悉心教导,使我们可以简单进行一些图像的处理技术。我相信老师教我们的,不管是知识还是理念,将会在我们今后的工作生活中带来巨大的帮助。
1.图像应用概述
1.1图像的概念
图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代,科学研究和统计表明,人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统,也就是从图像中获得,即我们平常所熟知的照片,绘画,动画。视像等
1.2图像处理技术
图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换,主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础,或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。
1.3优点分析
1.再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于,它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
2.处理精度高。 按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高,这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
3.适用面宽。图像可以来自多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的波谱图像(例如X射线图像、 射线图像、超声波图像或红外图像等)。从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电子显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源,采取相应的图像信息采集措施,图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
4.灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分,每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
2.近期发展及应用领域
2.1近期发展状况
进入21世纪,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。
从图像变换方面来讲,目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用;而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等,目前主要在指纹图像增强处理技术,医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高,而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。
图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。
图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法;图像分类(识别)图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
2.2图像技术应用领域
图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
1.航天和航空技术方面的应用。数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用,许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析,用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析,既节省人力,又加快了速度,还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中,还是在判读分析中,都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查(如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等),灾害检测(如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等),资源勘察(如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等),农业规划(如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等),城市规划(如地质结构、水源及环境分析等)。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用,并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面,数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
2.生物医学工程方面的应用。数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛,而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外,还有一类是对医用显微图像的处理分析,如红细胞、白细胞分类,染色体分析,癌细胞识别等。此外,在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。
3.通信工程方面的应用。当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难,因图像的数据量十分巨大,如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去,必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲,编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外,目前国内外正在大力开发研究新的编码方法,如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。
4.工业和工程方面的应用。在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用,如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类,印刷电路板疵病检查,弹性力学照片的应力分析,流体力学图片的阻力和升力分析,邮政信件的自动分拣,在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态,先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人,将会给工农业生产带来新的激励,目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
5.军事方面的应用。在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导,各种侦察照片的判读,具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统,飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;业务图片的判读分析,指纹识别,人脸鉴别,不完整图片的复原,以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。
6.文化艺术方面的应用 目前这类应用有电视画面的数字编辑,动画的制作,电子图像游戏,纺织工艺品设计,服装设计与制作,发型设计,文物资料照片的复制和修复,运动员动作分析和评分等等。
3.总结
数字图像处理技术在实用生活,航空航天、工业生产、医疗诊断、资源环境、气象及交通监测、文化教育等领域有着广泛的应用,创造了巨额社会价值;同时还远远不能满足社会需求,自身也在不断完善和发展,有很多新的方面要探索。它必将先更深入、更完善的方向发展:处理算法更优化,处理速度更快,实现图形的智能生成、处理、识别和理解。
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