- 相關推薦
圖像處理中的模糊算法及實現
摘要：圖像處理技術是用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術，又稱影像處理。圖像處理一般指數字圖像處理,數字圖像是指用數字攝像機、掃描儀等設備經過采樣和數字化得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值為一整數，稱為灰度值。而目前，我國圖像處理水平遠遠落后于世界先進水平，技術的發展需求迫在眉睫。基于以上原因，本文研究了以模糊信息處理技術為基礎的圖像處理算法及其實現,用一個簡單的程序實踐圖像處理算法。
關鍵詞：圖像處理；模糊技術；模糊算法；面向對象；類庫函數
信息是自然界物質運動總體的一個重要方面，人們認識世界和改造世界就是要獲得各種各樣的信息。圖像信息是人類獲得外界信息的主要來源，因為大約有70%的信息是通過人眼獲得的，而人眼獲得的都是圖像信息。在近代科學研究、軍事技術、工農業生產、醫學、氣象及天文學等領域中，人們越來越多地利用圖像信息來認識和判斷事物，解決實際問題。例如:由于空間技術的發展，人造衛星拍攝了大量的地面和空間的照片，人們可以利用照片獲得地球資源、全球氣象和污染情況等;在醫學上，醫生可以通過X射線層析照像，觀察到人體各部位的斷層圖像;在工廠，技術人員可以利用電視圖像管理生產，由此可見圖像信息的重要性。獲得圖像信息非常重要，但目的不僅僅是為了獲得圖像，而更重要的是將圖像信息進行處理，在大量復雜的圖像中找出我們所需要的信息。因此圖像信息處理在某種意義上講，比獲得圖像更為重要，尤其是在當今科學技術迅速發展的時代，對圖像信息處理提出了更高的要求，以便更加快速、準確、可靠地獲得有用信息。
一、圖像是指景物在某種成像介質上再現的視覺信息
圖像是具有特定信息的某種集合體，本質上可認為圖像是數據的集合。為了研究和分析圖像，需對圖像進行必要的處理，常用的圖像處理方法可分為下列幾種:
（一）電學模擬處理把光強度信號轉換成電信號，然后用電子學的方法，對信號進行加、減、乘、除、進行濃度分割、反差放大、彩色合成、光譜對比等。電視視頻信號中常用它。近期發展較快的CCD模擬處理方法，是根據CCD的特性，有三種處理功能;①模擬延遲，改變時鐘脈沖頻率就能實現模擬;②多路調制把并列輸入的信號轉換成串行的時序信號，或者建立它的反變換，可實現數據信息的重新排列:③它能作各響應的濾波器，而濾波器就是一個信號處理裝置。CCD模數處理在設備、成本方面都有很大的優越性，在濾波技術方面較計算機更易于實現。
（二）光學一計算機混合處理混合處理一是先用光學辦法對圖像作預處理，再用數字方法做精處理。因而兼備了二者的優點，在某些場合得到應用。
二、圖像處理技術基礎
（一）圖像處理技術。
圖像處理技術是用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術，又稱影像處理。圖像處理一般指數字圖像處理,數字圖像是指用數字攝像機、掃描儀等設備經過采樣和數字化得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值為一整數，稱為灰度值。圖像處理技術的主要內容包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。
圖像壓縮，由數字化得到的一幅圖像的數據量十分巨大，一幅典型的數字圖像通常由500×500或1000×1000個像素組成。如果是動態圖像，是其數據量更大。因此圖像壓縮對于圖像的存儲和傳輸都十分必要[2]。
有兩類壓縮算法，即不失真的方法和近似的方法。最常用的不失真壓縮取空間或時間上相鄰像素值的差，再進行編碼。游程碼就是這類壓縮碼的例子。近似壓縮算法大都采用圖像交換的途徑，例如對圖像進行快速傅里葉變換或離散的余弦變換。著名的、已作為圖像壓縮國際標準的JPEG和MPEG均屬于近似壓縮算法。前者用于靜態圖像，后者用于動態圖像。它們已由芯片實現。
圖像增強和復原,圖像增強的目標是改進圖片的質量，例如增加對比度，去掉模糊和噪聲，修正幾何畸變等；圖像復原是在假定已知模糊或噪聲的模型時，試圖估計原圖像的一種技術。圖像增強按所用方法可分成頻率域法和空間域法。前者把圖像看成一種二維信號，對其進行基于二維傅里葉變換的信號增強。采用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。
（二）圖像處理的應用。
在社會生產和科研活動中,人們要頻繁的接觸到圖像,例如照片、圖畫、書報、醫學x光片和衛星遙感圖像等。圖像是人們認識客觀世界的重要知識來源。隨著計算機的高速化和大容量化，圖像信息的處理已成為可能口另外，由于攝像設備的小型化和高精度化，圖像的畫質有了顯著改善。隨著這些技術的進步，圖像處理在工作站及個人計算機的小型機上已可以實現。數字圖像出來主要采用計算機來實現，隨著計算機軟硬件技術的突飛猛進，以及圖像處理的長足發展，使得數字圖像處理技術無論在科學研究、工業生產、軍事國防及現代管理決策部門等各行各業都得到越來越多的應用，其應用場合廣闊、內容眾多、形式新穎、門類齊全，可以說是方興未艾，正向著實時化、大型化、小型化、遠程化等多方面迅猛發展。
三、結論
總而言之，圖像是指景物在某種成像介質上再現的視覺信息。圖像是具有特定信息的某種集合體，本質上可認為圖像是數據的集合。為了研究和分析圖像，需對圖像進行必要的處理。
圖像處理是一項具有挑戰性的課題，具有重要的理論意義和實際應用價值。本文在分析了圖像處理技術的基礎上，有利用模糊設計算法的思想，詳細闡述了圖像處理中的模糊算法以及其實現，應用實例來講述一種較為簡單的處理圖像的方法，系統地分析了圖像處理的基本知識，基本上掌握了在科學研究中獲取知識的方法與途徑。但是，也必須清楚地知道的是，我們對于圖像處理的技術還處于很初級的水平，還有很多很多我們尚未解決的科研技術問題等待著我們去攻克，對于圖像處理技術的研究工作任重而道遠。
參考文獻：
[1]陳天華.《數字圖像處理》，清華大學出版社，2007年6月。
[2]王洪等.《圖形圖像處理》課程項目驅動教學研究[J].承德石油高等專科學校學報，2008
【圖像處理中的模糊算法及實現】相關文章：
圖像拼接算法及實現03-03
網頁模糊歸類算法的應用與實現03-19
指紋預處理算法與實現的研究03-07
在DSP處理器上并行實現ATR算法03-18
EPON系統中的FEC譯碼算法實現比較03-07
一種基于改進自商圖像的人臉圖像光照補償算法及其實現11-22
紅外圖像增強算法研究03-07