1.1.4 常见的数字图像处理方法

数字图像处理的方便性和灵活性，以及现代计算机的广泛普及，使得数字图像处理技术成为图像处理技术的主流。数字图像处理的一般步骤为：图像信息的获取、图像信息的存储、图像信息的处理、图像信息的传输、图像信息的展示等环节。目前常见的数字图像处理方法包括：图像的数字化、编码、增强、恢复、变换、压缩、存储、传输、分析、识别、分割等。

1. 图像变换

由于图像矩阵很大，直接在空间域中进行处理，计算量较大，因此需要采用合适的变换方法对图像进行转换，将图像从空间域转换到其他领域进行处理，如傅里叶变换、离散余弦变换等频域变换技术。通过图像变换可以大幅减少图像处理过程的计算量，同时有助于应用更有效的图像处理技术（如图像的频域滤波）。

2. 图像压缩编码

图像压缩编码技术的主要目标是减少描述图像所需的数据量，以便减小图像在传输、处理过程中所占的存储空间。目前的压缩技术可分为有失真和无失真压缩两大类别。编码技术是压缩中最重要的步骤，在图像处理中是发展较早且较为成熟的技术，如JPEG编码技术等。

3. 图像增强和复原

图像增强的主要目的是提升图像质量，以获得更好的观感，如图像去噪、去模糊等。图像增强过程中并不考虑图像质量下降的原因，其主要目的是突出图像中感兴趣的部分。例如，提升频域图像的高频分量，可以提升图像中的细节，使得图像中的对象轮廓更加清晰。提升图像中的低频分量则可减少噪声对图像的影响。图像复原的目的也是提升图像质量，而与图像增强不同，图像复原要求提前了解引起图像质量下降的原因，一般需要根据质量下降原因建立“质降模型”，再根据该模型采用滤波方法对图像进行恢复或重建。

4. 图像分割

图像分割技术是当代数字图像信号处理中的关键技术之一。图像分割的主要目的是将图像分解为若干有意义的部分。图像分割技术可以作为图像识别、分析和理解技术的基础。在图像分割的基础上，形成图像的区域、边缘特征描述，借助模式识别相关技术，完成图像的语义分析和理解。虽然已研究出多种边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入中，是图像处理领域中的研究热点之一。

5. 图像描述

图像描述是通过一系列属性或特征对图像进行描述，是图像识别和图像分类的必要前提。简单的二值图像可以通过其几何特性（如形状描述、边界描述、区域描述等）进行描述。对比较有规律的图像可以通过纹理特征进行描述。随着图像处理技术的发展，现在也可以通过体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法对三维图像或模型进行描述。

6. 图像分类（识别）

图像分类（识别）是模式识别领域中的重要技术之一，其主要目标是对图像的类型进行判别或者对图像中出现的物体进行检测和识别。图像分类（识别）的一般步骤是：首先进行图像特征提取和描述，然后使用模式识别相关技术进行分类器或检测器的训练，最后对目标图像进行分类和识别。近年来，随着深度学习的发展，将图像特征提取和分类的过程进行了整合，在进行图像描述的同时，完成分类器或检测器的训练。深度学习的最新研究结果显示，在某些类型的图像处理上，应用深度学习进行图像识别的准确率已经超越人类。