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视觉/图像重磅干货，第一时间送达

来源：成长在土木

1、数字图像处理的目的

数字图像处理主要完成的任务有：

（1）提高图像的视觉质量以达到人眼主观满意或较满意的效果。例如，图像的增强﹑图像的复原﹑图像的几何变换，图像的代数运算，图像的滤波处理等有可能使受到污染、干扰等因素影响产生的低清晰度、变形等图像质量问题得到有效的改善。

（2） 提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。这些处理也可以划归于“图像分析”的范畴。例如，边缘检测，图像分割，纹理分析常用作模式识别、计算机视觉等高级处理的预处理。

（3）为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有效的压缩。常用的方法有统计编码预测编码和正交变换编码等。

（4）信息的可视化。如温度场、流速场、生物组织内部等许多信息并非可视，但转化为视觉形式后可以充分利用人们对可视模式快速识别的自然能力，更便于人们观察，分析、研究、理解大规模数据和许多复杂现象。信息可视化结合了科学可视化，人机交互，数据挖掘、图像技术，图形学，认知科学等诸多学科的理论和方法，是研究人与计算机表示的信息，以及它们相互影响的技术。

（5）信息安全的需要，主要反映在数字图像水印和图像信息隐藏。这是图像工程出现的新热点之一。数字水印是利用多媒体数字产品中普遍存在的冗余数据与随机性，把水印信息可见或不可见的嵌入到数字作品中﹐以期达到保护数字产品的版权或完整性的一种技术。在计算机通信﹑密码学等学科也有其用武之地。

在这些目的中，华南理工大学土木视觉实验室的工作重点放在提取图像特征和信息的可视化。其中提取图像特征用于识别结构的响应信息用于结构状态识别，信息可视化用于图像辅助检测，图像辅助教学，图像辅助科研等。具体工作将在后续公众号文章中分享。

2 、数字图像处理的特点

数字图像处理利用数字计算机或其他专用的数字设备处理图像，与模拟方式相比具有以下鲜明的特点。

（1）处理精度高

图像采集设备可将一幅模拟图像数字化为任意大小和精度的二维数组供处理设备加工。根据应用的需求，数字化的像素数可以从几十到几百万，甚至上千万，每个像素的等级可以量化为从1位到16位甚至更高，活动图像的帧率可以从十几赫兹到六十赫兹，高速摄像达几千赫兹到上万赫兹。而对处理设备来说，不同数据量的图像其处理程序大致是一样的。图像精度高这一点在现阶段土木工程中并不突出，由于现有测量仪器的精度也已经足够高了。基于图像识别技术的位移测量精度受限于仪器与被测物距离，测量光线等因素，测量精度并不理想。

（2）重现性能好

理论上，数字图像处理不会因图像的存储、传输等过程而导致图像质量的退化。图像的质量主要受数字化过程时取样样本数﹑量化精度，处理过程中的处理精度等的限制。由于在一定范围内，人眼和机器视觉的分辨率都是有限的，因此只要保持足够的处理精度，图像重现性就会很好﹐能保证图像的原貌。

（3）灵活性高

与模拟图像处理相比较﹐由于图像处理软件功能强大、扩展性好﹑用户界面友好，数字图像处理不仅能完成一般的线性和非线性处理，而且一切可以用程序实现的智能信息处理方法都可以加以采用。

（4）图像信息量大

在数字图像处理中，一幅图像可以看成是由图像矩阵中的像素组成的，通常每个像素用红﹑绿，蓝三种颜色表示，每种颜色用8bit表示灰度级，一幅1024像素×1024像素不经压缩的真彩色图像，数据量达3MB。一幅3240像素×2340像素的遥感图像，采用4bit量化，占用约3.8MB的存储空间。一幅中等分辨率的VGA640像素×480像素的256色图像的数据量为300KB。传送一路PCM彩色电视图像的速率达108Mbit/s，则每秒的数据量可达13.5MB。大数据量和传输速率对计算机的计算速度，网络带宽﹑媒体存储容量等提出了很高的要求，如果精度及分辨率再提高，所需处理时间将大幅度增加，因此数据压缩成为不可缺少的处理环节。这段表述中仅仅提到了图像自身存储所需信息量大，其实图像中所含信息本身具有高冗余性、同步性、高相关性、鲁棒性等特点，这些特点才是土木工程中应用图像处理技术的关键。

（5）数字图像信号占用的频带较宽

在模拟域，视频信号的带宽比音频信号的带宽要大几个数量级。为了保证图像的质量，根据采样定理，数字化后﹐数字视频占用的频带进一步加宽。所以，在成像﹑传输﹑存储、处理，显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本较高，宽频带对处理和传输设备提出了更高的要求，因此频带压缩技术也是数字图像处理的一个值得注意的问题。这一特点是由信息量大导致的。

（6） 处理费时

由于图像数据量较大，因此处理比较费时。特别是采用区域处理方法时，由于处理结果与中心像素邻域有关而导致花费的时间更多。要实现快速甚至实时处理图像，就要对图像处理系统提出更高的要求，多处理器并行处理器、嵌入式系统等专用处理系统为提高图像处理速度提供了有效的解决方法。这一特点同样是由信息量大导致的。

3、数字图像处理的主要研究内容

  数字图像处理的研究内容大体可分为以下几个方面。

（1）图像信息的获取和存储

图像的获取是将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像信号，再由模拟/数字转换器得到原始的数字图像信号，也称为图像的采集。图像信息的突出特点是数据量巨大，一般主要采用磁带，磁盘或光盘进行存储。为解决海量存储问题，主要研究数据压缩、图像格式及图像数据库技术等。

（2）图像频域变换

图像阵列很大，直观性强，但图像的频率，纹理等特性在空间域中难以获得和处理﹐计算量也很大。各种图像变换的方法，如离散傅里叶变换﹑离散余弦变换，小波变换等，可以间接地将空间域的处理转换到变换域进行更有效的处理。通过二维离散傅里叶变换(DFT)，可以将空间域的图像变换为图像频谱，再在频率域进行各种数字滤波以获得图像质量的改善、数据量的压缩或突出某些特征便于后期处理。如图1所示，通过离散傅里叶变换，可以将图像变换到频率域，通过不同频段的不同处理，可以达到满意的效果。

图1   图像离散傅里叶变换

（3）图像几何变换

  图像几何变换的目的是改变一幅图像的大小或形状。例如，通过平移、旋转、放大、缩小、镜像等，可以进行两幅以上图像内容的配准﹐以便于进行图像之间内容的对比检测。在印章的真伪识别以及相似商标检测中，通常都会采用这类的处理。另外，对于图像中景物的几何畸变进行校正，对图像中的目标物大小测量等，也需要进行图像几何变换处理。图像桶形畸变校正如图2所示。

图2   图像桶形畸变校正

（4）图像增强

图像增强处理主要是突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用的信息得到加强，便于区分或解释。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；而强化低频分量可减少图像中的噪声影响，即对高频噪声起到平滑作用，如图3所示。其主要方法有直方图修正，伪彩色增强法﹑图像平滑，图像锐化等技术。

图3   图像去噪

（5）图像复原

图像复原处理主要是去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目，以达到清晰化的目的，如图4所示。图像退化的原因是过程有噪声﹑运动造成的模糊、光学系统的几何失真等，如果对其有一定的了解，通过理论推导或实验数据甚至可以建立退化的数学模型，那么可以采用某种滤波方法在一定程度上从降质的图像恢复原始图像。

图4   图像复原

（6）图像压缩编码

数据量庞大是数字图像的显著特点之一。在多媒体技术中，现有的大容量存储器和宽带网络技术仍不能满足对图像数据处理，存储和传输的需要。图像信息具有较强的相关特性，存在大量冗余信息，因此通过改变图像数据的表示方法，可对图像的数据冗余进行压缩。另外，利用人类的视觉特性，可对图像的视觉冗余进行压缩，由此来达到减小描述图像数据量的目的。图5给出了图像压缩编码的例子。

图5   图像压缩编码

（7）图像分割

  图像可以看成是由背景和一个或多个目标组成的。图像分割是按一定的规则将图像分成若干个有意义或感兴趣的区域的过程，每个区域可代表一个对象。通过图像分割，图像中如边缘﹑区域等有意义的特征部分被提取出来，如图6所示。

图6   图像分割

（8）图像重建

图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。例如，在医学影像技术中的CT成像技术，就是将多幅断层二维平面数据重建成可描述人体组织器官三维结构的图像。三维重建技术成为目前虚拟现实技术以及科学可视化技术的重要基础。

（9）图像隐藏

图像隐藏的目的是将一幅图像或者某些可数字化的媒体信息隐藏在一幅图像中。在保密通信中，将需要保密的图像在不增加数据量的前提下﹐隐藏在一幅可公开的图像之中，同时要求达到不可见性及抗干扰性。图像隐藏的重要应用之一是数字水印技术。数字水印在维护数字媒体版权方面起着非常重要的作用。

4、数字图像处理系统

图像处理技术具有不接触、快速、直观、准确的优点，同时由于环境条件等因素的影响，图像质量不可能很高，必须采用数字图像处理技术进行几何校正、恢复、增强等加工，从而还原图像的本来面目。—般的数字图像处理系统如图7所示。

图7   数字图像处理系统示意图

（1）图像数字化设备(摄像单元)：扫描仪，数码相机，摄像机与图像采集卡等。

（2）图像处理计算机：PC、工作站等，它可以实现通信(通信模块通过局域网等实现网络传输图像数据)，存储(存储模块采用磁盘，光盘等)和图像的处理与分析(主要是运算，用算法的形式描述，用软件实现)。

（3）图像输出设备：显示器，打印机等。

5 、数字图像处理的发展趋势

  数字图像处理技术是20世纪60年代初开始发展起来的，经过了初创期﹑发展期、普及期及广泛应用几个阶段。经过几十年的研究与发展，数字图像处理的理论和方法进一步完善，应用范围更加广阔；已经成为一门新兴的交叉学科，现已进人实用阶段。近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具，其研究和应用呈现出蓬勃发展的崭新势头。数字图像处理的发展趋势主要反映在以下几个方面。

（1）从低分辨率向高分辨率方向发展

  随着图像传感器分辨率和计算机运算速度的不断提高，图像存储器内存、计算机内存及外设存储容量不断增大，数字图像由低分辨率向高分辨率不断发展，数字图像处理的运算量也越来越大，对处理和显示设备的要求也越来越高。

（2）从二维(2D)向三维(3D)方向发展

  三维图像获取及处理技术主要通过全息摄影实现，或通过断层扫描与图像重建实现。随着图像技术和计算机技术的发展，三维图像的展示将极大提升用户的浸入感。

（3）从静止图像向动态图像方向发展

随着传感器分辨率和主机运算速度的提高，计算机内存及外存容量的增大，数字图像处理由以静止图像处理为主发展到静止图像和动态图像并存并相互补充相互促进的局面。

（4）从单态图像向多态图像方向发展

  多态图像是指对于同一目标，景物或场景，采用不同的图像传感器或在不同条件下获取图像，然后对这些图像进行综合处理和应用。

参考文献

[1]吴娱. 数字图像处理[M]. 北京邮电大学出版社,2017.10,北京

土木视觉实验室

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