数字图像处理技术简述论文(2)
数字图像处理技术简述论文篇二
《浅谈数字化图像处理系统》
[摘要]随着计算机技术和光电技术的飞速发展，数字图像处理技术得到了迅速发展和广泛应用，其中数字图像检测就是其重要应用。采用这种自动成像检测系统能克服人工检测带来的不利因素，提高检测精度和效率，降低生产成本。
[关键词]数字图像处理;数字图像检测;精度;效率随着工业技术的高速发展，零部件尺寸检测和质量评价已成为工业生产中极为重要的一个环节，而且对尺寸检测技术水平的要求也越来越高。
一、数字图像处理技术研究背景
当前，工业零部件尺寸有多种测量方法，但检测过程中都存在一些问题。工业零部件的加工质量直接影响工业的正常生产，由于尺寸的检测缺陷，会影响生产并产生安全隐患。因此如何采用一种行之有效的尺寸检测方法，是目前急需解决的问题，这不仅要求检测效果好，而且还要求检测速度快。
二、数字图像处理系统概述
数字图像处理的英文名称为“Digital Image Processing”。通常所说的数字图像处理是指用计算机进行的处理，因此也称为计算机图像处理(Computer Image Processing)。数字图像处理就是利用数字计算机或者其他数字硬件，对从图像信息转换而得的电信号进行某些数学运算，以提高图像的使用性。总的来说，数字图像处理包括以下几项内容：
1.点运算。主要是针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算。图像的点运算可以有效地改变图像的直方图分布，这对提高图像的分辨率以及图像均衡都是非常有益的。
2.几何处理。主要包括图像的坐标转换，图像的移动、缩小、放大、旋转，多个图像的配准以及图像扭曲校正等，几何处理是最常见的图像处理手段，几乎任何图像处理软件都提供了最基本的图像缩放功能。图像的扭曲校正功能可以将变形的图像进行几何校正，从而得出准确的图像。
3.图像增强。图像增强的作用主要是突出图像重要的信息，同时减弱或者去除不需要的信息。常用方法有直方图增强和伪色彩增强等。
4.图像复原。主要目的是去除干扰和模糊，从而恢复图像的本来面目，例如去噪声复原处理。
5.图像形态学处理。图像形态学是数学形态学的延伸，是一门独立的研究学科，利用图像形态学处理技术，可以实现图像的腐蚀、细化和分割等效果。
6.图像编码。图像编码研究属于信息论中信源编码的范畴，其主要宗旨是利用图像信号的统计特性及人类视觉特性对图像进行高效编码，从而达到压缩图像的目的，图像编码是数字图像处理中一个经典的研究范畴，有60多年研究历史，目前已经制定了多种编码标准。
7.图像重建。图像的重建起源于CT技术的发展，是一门新兴的数字图像处理技术，主要是利用采集的数据来重建出图像，图像重建的主要算法有代数法、迭代法、傅立叶反投影法和使用最广泛的卷积反投影等。
8.模式识别。模式识别也是数字图像处理的一个新兴的研究方向，当今的模式识别方法通常有3种：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法，目前应用广泛的文字识别(OCR)技术就是应用模式识别技术开发出来的。
三、数字图像处理的应用
到今天，数字图像处理已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。其中最典型的应用有：
1.遥感技术中应用。遥感图像处理的用处已越来越大，并且其效率和分辨率也越来越高。它被广泛地应用于土地测绘、资源调查、气象检测、环境污染监督、农作物估产和军事侦查等领域。目前遥感技术已经比较成熟，单数还必须解决其数据量庞大、处理速度慢的缺点。
2.医学应用。图像处理在医学上有着广泛的应用，其中最突出的临床应用就是超声、核磁共振和CT等技术。在医学领域利用图像处理技术可以实现对疾病的直观诊断和无痛、安全方便的诊断和治疗。
3.安全领域。利用图像处理的模式识别等技术，可以应用在控制、指纹档案管理等安全领域中。
4.工业生产。产品的无损检测也是图像处理技术的一项广泛的应用。
四、数字图像检测技术
数字图像检测技术就是将数字图像处理技术应用到精密测量领域，它的原理是通过对被测物体图像边缘的处理而获得物体的几何参数。
工业上的检测方法多种多样，从测量方式上分为接触式和非接触式两种。接触式测量大都使用不同类型的探头，通过探头在物体表面滑动感知物体形貌的变化。这类检测系统主要用于精密表面的轮廓检测。而非接触式测量以光测为主，该方法目前都是与图像处理技术相结合，利用光学方法对目标的位置、尺寸、形状、方位和目标间相互关系等进行测定，在工业检测方面具有广泛应用。
五、数字图像检测技术的应用
由于视觉信息独特的空间及结构特性，伴随着近年来计算机技术的飞速发展，数字图像技术在许多领域里发挥作用，如电子工业中印刷电路板、集成电路和光掩膜等的生产工艺流程中，通过对所获得的图像进行处理和识别来判断制作线路的正误，从而来保证产品的生产质量;冶金工业中钢板表面的自动探伤、赤热钢板切割位置定位;农业中农产品的品质检测，如水果、蔬菜、烟叶、谷物等的缺陷、类别及等级检测;林业生产中木材品质的检测，如板材厚度检测、板材表面粗糙度检测、木材材质及微观构造分析、板材表面缺陷检测、树种的识别和苗木参数测量等;玻璃制品行业中的产品检测，如产品外形尺寸检测(高度、直径、不规则程度等)、内部缺陷检测(裂纹、气泡等);公路裂纹检测等;机械零件的自动识别及几何尺寸测量、表面粗糙度和表面缺陷检测等，从而提高了产品的检测精度，同时也提高了生产效率。数字图像检测已经成为计算机图像技术的基本应用领域。国外数字图像检测技术自上世纪八十年代初开始已经得到了广泛的研究。将数字图像检测技术用于工业产品的检测在发达国家已经非常普遍。国内的视觉检测研究从上世纪九十年代才开始得到重视，最近几年有了突飞猛进的发展。
参考文献：
[1]马国欣，范多旺，用于直径测量的激光差动扫描方法，中国测试技术，2005，32(4).
[2]章霄，董艳雪，赵文娟，等，数字图像处理技术，北京，冶金工业出版社.2005 .
[3]李红俊，韩冀皖，数字图像处理技术及其应用，计算机测量与控制，2002，10(9).
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