1.1.4 常見的數字圖像處理方法

數字圖像處理的方便性和靈活性，以及現代計算機的廣泛普及，使得數字圖像處理技術成為圖像處理技術的主流。數字圖像處理的一般步驟為：圖像信息的獲取、圖像信息的存儲、圖像信息的處理、圖像信息的傳輸、圖像信息的展示等環節。目前常見的數字圖像處理方法包括：圖像的數字化、編碼、增強、恢復、變換、壓縮、存儲、傳輸、分析、識別、分割等。

1. 圖像變換

由于圖像矩陣很大，直接在空間域中進行處理，計算量較大，因此需要采用合適的變換方法對圖像進行轉換，將圖像從空間域轉換到其他領域進行處理，如傅里葉變換、離散余弦變換等頻域變換技術。通過圖像變換可以大幅減少圖像處理過程的計算量，同時有助于應用更有效的圖像處理技術（如圖像的頻域濾波）。

2. 圖像壓縮編碼

圖像壓縮編碼技術的主要目標是減少描述圖像所需的數據量，以便減小圖像在傳輸、處理過程中所占的存儲空間。目前的壓縮技術可分為有失真和無失真壓縮兩大類別。編碼技術是壓縮中最重要的步驟，在圖像處理中是發展較早且較為成熟的技術，如JPEG編碼技術等。

3. 圖像增強和復原

圖像增強的主要目的是提升圖像質量，以獲得更好的觀感，如圖像去噪、去模糊等。圖像增強過程中并不考慮圖像質量下降的原因，其主要目的是突出圖像中感興趣的部分。例如，提升頻域圖像的高頻分量，可以提升圖像中的細節，使得圖像中的對象輪廓更加清晰。提升圖像中的低頻分量則可減少噪聲對圖像的影響。圖像復原的目的也是提升圖像質量，而與圖像增強不同，圖像復原要求提前了解引起圖像質量下降的原因，一般需要根據質量下降原因建立“質降模型”，再根據該模型采用濾波方法對圖像進行恢復或重建。

4. 圖像分割

圖像分割技術是當代數字圖像信號處理中的關鍵技術之一。圖像分割的主要目的是將圖像分解為若干有意義的部分。圖像分割技術可以作為圖像識別、分析和理解技術的基礎。在圖像分割的基礎上，形成圖像的區域、邊緣特征描述，借助模式識別相關技術，完成圖像的語義分析和理解。雖然已研究出多種邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入中，是圖像處理領域中的研究熱點之一。

5. 圖像描述

圖像描述是通過一系列屬性或特征對圖像進行描述，是圖像識別和圖像分類的必要前提。簡單的二值圖像可以通過其幾何特性（如形狀描述、邊界描述、區域描述等）進行描述。對比較有規律的圖像可以通過紋理特征進行描述。隨著圖像處理技術的發展，現在也可以通過體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法對三維圖像或模型進行描述。

6. 圖像分類（識別）

圖像分類（識別）是模式識別領域中的重要技術之一，其主要目標是對圖像的類型進行判別或者對圖像中出現的物體進行檢測和識別。圖像分類（識別）的一般步驟是：首先進行圖像特征提取和描述，然后使用模式識別相關技術進行分類器或檢測器的訓練，最后對目標圖像進行分類和識別。近年來，隨著深度學習的發展，將圖像特征提取和分類的過程進行了整合，在進行圖像描述的同時，完成分類器或檢測器的訓練。深度學習的最新研究結果顯示，在某些類型的圖像處理上，應用深度學習進行圖像識別的準確率已經超越人類。