MATLAB微光图像增强的算法研究+文献综述(2)
数字图像处理是一门综合性边缘学科，在数字图像处理中会聚了光学、电子学、数学、摄影技术、计算机技术等众多方面的学科。从研究范围来看，它与计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科既有联系又有区别。
图像增强是数字图象处理的基本内容。图像增强的方法一般分为空间域和变换域两大类[1]。图像在采集过程中不可避免的会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转换时量化问题等各种因素的影响，而导致图像无法达到令人满意的视觉效果，为了实现人眼观察或者机器自动分析、识别的目的，对原始图像所做的改善行为，就被称作图像增强。图像增强技术的主要目的是对一幅给定的图像，突出图象中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使它的结果对某种特定应用来说比原始图像更合适。需注意“特定”的含义，因为处理是为了特定的目的去改善图象质量。它并不能增加原始图像的信息。有时甚至会损失一些信息。但图像增强的结果却能加强对特定信息的识别能力，使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统[11]。
1.2 应用领域
数字图像处理技术在20世纪60年代末和20世纪70年代初开始用于医学成像、地球资源遥感监测和天文领域等。早在20世纪70年代发明的计算机轴向断层技术，是图像处理在医学诊断领域最重要的应用之一。
从20世纪60年代至今，数字图像处理领域一直在生机勃勃的发展。除了医学和空间项目应用外，在x射线图像增强、光学显微镜图像分析、粒子物理、地质勘探、工业检测和机器人视觉等方面数字图像处理也获得了广泛的应用。在遥感方面，它主要应用于航空和卫星遥感。毋庸置疑，数字图像处理的发展推动了遥感技术的进步，并在此基础上发展了多光谱图像遥感、SAR图像遥感和微波图像遥感，以及与这些遥感技术相应的处理技术。在考古学领域，使用图像处理方法已成功地复原了模糊的图片，这些图片是丢失或损坏的稀有物品的唯一现有的记录。在工业和工程方面，图像处理技术已有效地应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面，如应力分析、流场分析、机械零件检测和识别等。在物理学和相关领域，计算机技术通常用于增强如高能等离子和电子显微镜等邻域的实验图像。在军事方面，图像处理技术主要应用于飞行导航、导弹打靶的景物图像制导和寻的，以及用来侦察敌人的军事调动或军事装备。在公共安全领域，无损安全检查、指纹、虹膜、掌纹、人脸等生物特征的增强处理等等，以及对有雾图像、夜视红外图像、交通事故的分析等等中图像增强都起到了重要作用。此外，图像增强对微光夜视技术的发展也有着重要的促进作用。微光夜视技术是研究微弱光照条件下，光电子图像信息之间相互转换、增强、处理、显示等物理过程及其实现方法的一门高新技术，它是近代光电子技术的重要组成部分。微光夜视仪器是黑夜条件下眼睛的助视器。目前，国外已经发展了微光光子计数器、紫外通讯、紫外与红外双色制导、远距离预警、红外与微光图像融合、彩色夜视和多传感器综合系统等新技术。现在微光夜视器件和仪器装备部队的产品型号已超过500种。微光夜视仪的应用很广泛，比如“夜视仪”是在夜战中必备的一种装备，否则连敌我识别都十分困难的夜间，军队很难有效地组织进行战斗行动。今后我国夜视仪器的发展方向是：微光夜视仪向小巧和轻便方向发展尤其是单兵头盔或器件，同时发展红外热像仪与微光夜视光学融合技术实现互补[2-7]。随着科技的发展和人们对图像质量要求的提高，数字图像处理技术在未来必定对人类社会的发展起到更深刻的影响。
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