MATLAB散落钱币的检测与识别(2)
1.2 数字图像处理技术概述
图像处理技术分为模拟图像处理技术和数字图像处理技术，而用于计算机处理和实时硬件处理的数字图像处理技术也被称为计算机图像处理技术[1]。数字图像处理技术变通能力强，处理精度高，能进行复杂的非线性运算，在处理内容丰富的图像方面，具有明显优势[2]。数字图像处理常用方法[3]包括：图像分割、图像增强、图像变换、图像复原、图像描述、图像分类(识别)、图像编码压缩等。下面分别从数字图像的发展历程、特点以及处理过程这三个反面进行简要介绍。
1.2.1 数字图像处理技术的发展历程
20世纪20年代，图像处理的首次应用是利用数字压缩技术以能够接受的发送速度，通过伦敦和纽约之间海底电缆发送一张数字图片[4, 5]。
20世纪50年代，随着计算机的发展，人们真正开始关注数字图像处理这项技术。
20世纪60年代初，出现了首台能执行有意义图像处理作业的大型计算机[4]。在这一时期内，这些计算机的使用以及空间项目的研究，促使了数字图像处理技术的诞生。1964年，美国喷气推进实验室（L）为了校正航天器电视摄像机中的各种图像畸变用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理分析[6]。
20世纪60年代末，数字图像处理的体系已比较完整，成长为一门新兴的学科。
20世纪70年代，除了应用于空间项目之外，数字图像处理技术也开始应用于遥感监测、天文学、医学等领域。 这期间发明的计算机轴向断层技术（CAT）是医学图像领域内划时代的成就，并且于1979年获得了诺贝尔奖[7]。
20世纪70年代中期开始，在各个应用领域对数字图像处理的需求越来越多的情况下，这门学科有了更高更深层次的发展。人们尝试用计算机系统来解释图像，使之接近于人类的视觉系统对于外界信息的处理过程。这被称为计算机视觉或图像理解[8]。在其后10多年内，Marr提出的视觉计算理论[9]成为了在计算机视觉领域内图像处理技术的理论基础。
到了20世纪80年代，图像处理技术的应用领域进一步拓宽，该技术已被应用于地理信息的获取及分析，如海图的自动读入，自动生成等。
20世纪90年代开始，数字图像处理发展迅猛。这个阶段内，图像处理的主要进展为：Mallat有效的将小波分析应用于图像分解与重构。
进入21世纪，由于各种计算机技术如科学计算可视化、多媒体计算技术、图像表现的快速发展，数字图像处理在众多领域有了长足发展，如航空航天、军事制导、工业检测、机器人视觉、文化艺术、生物医学工程等，该学科前景不可限量[10]。从图像处理技术的成果数量来看，21世纪以来，该方面的文献数量较20世纪有了大幅度的提高，证明该学科正处于蓬勃发展阶段。人们不仅对该方面理论有了更深更广的认识，其应用领域和应用效果也是更上一个台阶。
1.2.2 数字图像处理的特点
围绕着计算机技术的发展，作为其周边技术，数字图像处理技术已具有以下特点：
(1) 图像处理的多样性。将不同的算法应用于处理不同的数字图像，得到的效果也截然不同。
(2) 图像处理的精度不断提高，图像的再现性也更加令人满意。计算机进行图像处理的本质是研究各种算法来处理图像数据。由于计算机性能的不断提高，图像处理的精度和计算速度问题都逐步得到了解决；而用各种不同处理方法处理相同的图像，也可以得到相似的结果，说明图像在不同处理方法下特征的再现性已经较强。
(3) 多学科技术的交叉和综合。以数学和物理为基础的数字图像处理技术，与计算机、通信、视频、电子等多门技术都有密不可分的联系。
上一篇：Z源交流变换器的分析与仿真