0 引言
计算机数字图像处理技术覆盖范围广，学科交叉性强，涵盖了计算机科学与技术、数学科学、光物理学等多个领域，在环境、生物医学、农牧业、国防军事、多媒体等方面都有着十分广泛的应用。在计算机技术发展的推动下，以及离散数学等理论的完善中，计算机数字图像处理技术得到了进一步的发展。
1 数字图像处理技术的发展概况
图像处理技术最早应用于提高图像质量，将低质量的图像经过改善处理，输出高质量的图像。上世纪 20 年代，第一次应用于从英国到美国海底电缆传输图片的质量提高。数字图像处理成为一门学科是在上世纪 60 年代。1962 年，计算机图形这一术语被首次提出，将计算机图形学作为一门独立学科开始了研究。计算机图形涉及到数字化转换、几何平移变形、实物模型构建、色彩调度、色彩转换以及曲线运用等多个方面，所以计算机图形学是一门具备研究性的领域。在计算机科学中，计算机数字图像处理是一个相对年轻的学科，涉及范围极其广泛，比如图形交互技术、图形硬件、科学计算可视化、虚拟现实等等。
2 数字图象处理的主要研究方向
（1）图像变换。图像变换包括图像的拉伸、收缩、旋转、扭曲等。图像的变换一般不直接在空间域中进行，而是进行变换域处理，即对空间域处理的变换。包括傅里叶变换、沃尔什 - 阿达玛变换等，这种处理方式降低了计算工作量，而且处理更加有效。
（2）图像编码。图像编码是利用编码技术对图像进行压缩的一种方法，通过压缩算法，在尽可能保证图像不失真的情况下减少图像的比特数，降低图像的存储占用空间，方便图像的传输、处理等。在图像压缩技术中，最重要的就是编码算法，常见的编码算法包括预测编码、变换域编码等。
（3）图像增强及复原技术。图像增强及复原技术是数字图像处理技术的最原始目的。通过图像增强及复原，可以提高图像的清晰度，增强图像的质量。比如对图像的高频分量进行强化，突出物体的轮廓细节，或者对图像的低频分量进行强化，降低图像噪声等。
（4）图像分割。图像分割技术也是数字图像处理中非常重要的一项。图像分割就是将具有特征意义的边缘区域从图像中进行提取，以为进行图像的识别、分析提供条件。这项技术在人工智能领域应用广泛，虽然已经有所发展，但是缺少一种普适性的图像分割方法，在人工智能发展迅速的今天，图像分割也成为热点研究问题之一。
（5）图像描述。进行图像识别的重要前提就是图像描述。一般来说，图像描述主要包括两类区域描述方法：利用外部特征的边界描述和利用内部特征的区域描述。这是二维描述的方法，在三维技术发展的推动下，体积描述、表面描述等方法也已经被提出。
（6）图像识别。图像识别是人工智能中重要的研究方向，属于模式识别。在对图像进行预处理后，进行图像分割，提取相应特征，利用神经网络进行图片分类。在经过训练集训练的基础上，能够对图片进行正确的分类。
3 数字图像处理技术的应用领域
（1）太空探索。太空探索需要进行大量的照片拍摄，然而这些照片在传回时并不想我们在新闻媒体上见到的那样清晰、多彩。照片在经过数字图像处理之后，才能够进行精确的分析。
（2）卫星勘测。目前，世界各国都发射了大量卫星进行大气监测、矿产探测、石油探测、水资源调查、环境监测等，这些技术取得良好效果的基础在于数字图像处理技术的发展和应用。
（3）生物医学。生物医学工程中对数字图像处理技术的依赖性也很大，如进行 CT 显像、显微图像分析、超声波图像处理、立体定向放射治疗等众多方面都离不开数字图像处理技术。
（4）军事公安。在军事上，数字图像技术主要应用于导弹制导、军事侦察以及模拟训练等方面。在公安业务上，主要应用于交通牌照识别、指纹分析、图片复原等。
（5）通信互联。互联网的高速发展也离不开数字图像处理技术。在进行数据互联通信时，最难以处理的数据便是图像数据，因为图像数据量十分巨大，要实现图像的实时传输（如直播），必须借助图像的压缩编码技术来实现。高效的编码方式能够在保证图像传输流畅的同时，质量不会降低。
（6）新兴领域。机器人作为新兴智能领域的代表，受到图像处理技术的影响也十分巨大。通过数字图像处理技术，可以给与机器人视觉分析，从而进行机器人的自动化操作。
4 数字图像处理技术的发展方向
数字图像处理是目前计算机科学领域中十分活跃的研究方向，虽然这一领域的发展十分迅速，但仍有以下几个方面是需要进一步加强的。
（1）加强学科交叉联合研究。数字图像处理的理论涉及面广、应用面广，必须联合相关学科共同开发，才能够取得长足的进步。
（2）提高计算精度和性能。数字图像处理技术中，一个十分矛盾的问题就是计算精度和处理速度之间如何平衡。图像处理需要经过大量的数据计算，运算量远大于文本处理，所以需要在提高运算精度的同时提高运算的速度。
（3）不断提出新的图像处理方法，强化理论研究。数字图像处理在计算机科学领域还是一个年轻的学科，还有许多理论值得探索、发现和应用，逐步形成自己的理论体系。
参考文献：
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