數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向

1、2012年 12月第 4期數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向 孔大力 崔 洋(山東水利職業(yè)學(xué)院 , 山東 日照 276826摘 要 :隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展 , 數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛 。 本文主要對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)的方法 、 優(yōu)點(diǎn) 、 數(shù)字圖像處理的傳統(tǒng)領(lǐng)域及熱門領(lǐng)域及其未來的發(fā)展等進(jìn)行相關(guān)的討論 。關(guān)鍵詞 :數(shù)字圖像處理 ; 特征提取 ; 分割 ; 檢索引言圖像是指物體的描述信息 , 數(shù)字圖像是一個(gè)物 體的數(shù)字表示 , 圖像處理則是對(duì)圖像信息進(jìn)行加工 以滿足人的視覺心理和應(yīng)用需求的行為 。 數(shù)字圖像 處理是指利用計(jì)算機(jī)或其他數(shù)字設(shè)備對(duì)圖像信息 進(jìn)行各種加工和處理 , 它是

2、一門新興的應(yīng)用學(xué)科 , 其發(fā)展速度異常迅速 , 應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛 。數(shù)字圖像處理的早期應(yīng)用是對(duì)宇宙飛船發(fā)回 的圖像所進(jìn)行的各種處理 。 到了 70年代 , 圖像處理 技術(shù)的應(yīng)用迅速從宇航領(lǐng)域擴(kuò)展到生物醫(yī)學(xué) 、 信息 科學(xué) 、 資源環(huán)境科學(xué) 、 天文學(xué) 、 物理學(xué) 、 工業(yè) 、 農(nóng)業(yè) 、 國(guó)防 、 教育 、 藝術(shù)等各個(gè)領(lǐng)域與行業(yè) , 對(duì)經(jīng)濟(jì) 、 軍事 、 文化及人們的日常生活產(chǎn)生重大的影響 。數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展速度快 、 應(yīng)用范圍廣的 主要原因有兩個(gè) 。 最初由于數(shù)字圖像處理的數(shù)據(jù)量 非常龐大 , 而計(jì)算機(jī)運(yùn)行處理速度相對(duì)較慢 , 這就 限制了數(shù)字圖像處理的發(fā)展 。 現(xiàn)在計(jì)算機(jī)的計(jì)算能 力迅速

3、提高 , 運(yùn)行速度大大提高 , 價(jià)格迅速下降 , 圖 像處理設(shè)備從中 、 小型計(jì)算機(jī)迅速過渡到個(gè)人計(jì)算 機(jī) , 為圖像處理在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用準(zhǔn)備了條件 。 第 二個(gè)原因是由于視覺是人類感知外部世界最重要 的手段 。 據(jù)統(tǒng)計(jì) , 在人類獲取的信息中 , 視覺信息占 60%, 而圖像正是人類獲取信息的主要途徑 , 因此 , 和視覺緊密相關(guān)的數(shù)字圖像處理技術(shù)的潛在應(yīng)用 范圍自然十分廣闊 。1數(shù)字圖像處理的目的一般而言 , 對(duì)圖像進(jìn)行加工和分析主要有以下 三方面的目的 1:(1提高圖像的視感質(zhì)量 , 以達(dá)到賞心悅目的目 的 。 如去除圖像中的噪聲 , 改變圖像中的亮度和顏 色 , 增強(qiáng)圖像中的某些成分與

4、抑制某些成分 , 對(duì)圖 像進(jìn)行幾何變換等 , 從而改善圖像的質(zhì)量 , 以達(dá)到 或真實(shí)的 、 或清晰的 、 或色彩豐富的 、 或意想不到的 藝術(shù)效果 。(2提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息 , 以便于計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析 , 例如 , 常用做模式識(shí)別和 計(jì)算機(jī)視覺的預(yù)處理等 。 這些特征包含很多方面 , 如頻域特性 、 灰度 /顏色特性 、 邊界 /區(qū)域特性 、 紋理 特性 、 形狀 /拓?fù)涮匦砸约瓣P(guān)系結(jié)構(gòu)等 。(3對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行變換 、 編碼和壓縮 , 以便于 圖像的存儲(chǔ)和傳輸 。2數(shù)字圖像處理的方法數(shù)字圖像處理按處理方法分 , 主要有以下三 類 , 即圖像到圖像的處理 、 圖像到數(shù)據(jù)的處理和數(shù)

5、 據(jù)到圖像的處理 2。(1 圖像到圖像 。 圖像到圖像的處理 , 其輸入和 輸出均為圖像 。 這種處理技術(shù)主要有圖像增強(qiáng) 、 圖 像復(fù)原和圖像編碼 。首先 , 各類圖像系統(tǒng)中圖像的傳送和轉(zhuǎn)換中 , 總要造成圖像的某些降質(zhì) 。 第一類解決方法不考慮 圖像降質(zhì)的原因 , 只將圖像中感興趣的特征有選擇 地突出 , 衰減次要信息 , 提高圖像的可讀性 , 增強(qiáng)圖 像中某些特征 , 使處理后的圖像更適合人眼觀察和 機(jī)器分析 。 這類方法就是圖像增強(qiáng) 。 例如 , 對(duì)圖像的 灰度值進(jìn)行修正 , 可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度 ; 對(duì)圖像 進(jìn)行平滑 , 可以抑制混入圖像的噪聲 ; 利用銳化技孔大力等 :數(shù)字圖像處理技

6、術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向 11··山東水利職業(yè)學(xué)院院刊第 4期 2012年 12月術(shù) , 可以增強(qiáng)圖像的邊緣輪廓 ; 利用幾何校正技術(shù) , 可以校正遙感圖像的幾何畸變 ; 將灰度值表示轉(zhuǎn)換 為彩色表示 , 可以使人眼能區(qū)分更多的圖像細(xì)節(jié) 。 通過圖像增強(qiáng)處理 , 使圖像比處理前更適合一個(gè)應(yīng) 用 , 如用于顯示 、 打印 、 印刷 、 分析 、 創(chuàng)意等 。 第二類 解決方法針對(duì)圖像降質(zhì)的原因 , 設(shè)法補(bǔ)償降質(zhì)因 素 , 使改善后的圖像盡可能接近原圖像 。 這類方法 稱為圖像復(fù)原 。 圖像復(fù)原是試圖利用圖像的退化過 程 , 建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型 , 沿著圖像降質(zhì)的逆過程 , 把已經(jīng)

7、退化的圖像加以重建和復(fù)原 , 其目的是去除 干擾和模糊 , 從而恢復(fù)圖像的本來面目 。其次 , 大數(shù)據(jù)量的圖像信息會(huì)給存儲(chǔ)器的存儲(chǔ) 容量 、 通信干線的帶寬以及計(jì)算機(jī)的處理速度增加 極大的壓力 , 因此需要對(duì)圖像進(jìn)行壓縮處理或壓縮 編碼 , 即是在保持一定圖像質(zhì)量的條件下 , 以盡可 能少的比特?cái)?shù)來表示圖像 , 目的是節(jié)約圖像存儲(chǔ)空 間 、 減少傳輸信道的容量 、 縮短圖像加工處理時(shí)間 。 在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中 , 常用的編碼有信息保持編 碼 、 保真度編碼和特征提取編碼 , 具體方法有行程 長(zhǎng)度編碼 (RLE法 、 LZW 編碼法 、 霍夫 曼編碼法 (Huffmanencoding 、 預(yù)

8、測(cè)及內(nèi)插編碼法 、 矢量量化編 碼法 、 變換編碼法 (如 K -L 變換編碼和 DCT 編碼 、 模型法編碼等 。 近些年來 , 分形編碼和小波變換的 技術(shù)也越來越多地應(yīng)用在圖像壓縮的領(lǐng)域中 , 但是 大多仍處于研究試用階段 , 常見的圖像壓縮方法仍 以前面介紹的為主 。 當(dāng)然 , 在實(shí)際的應(yīng)用中 , 多種圖 像壓縮方法往往是結(jié)合起來使用的 , 如 JPEG 等 , 壓 縮過程可分為顏色模式轉(zhuǎn)換及采樣 、 DCT 變換 、 量 化 、 編碼幾部分 。(2 圖像到數(shù)據(jù) 。 圖像到數(shù)據(jù)的處理 , 其輸入為 圖像 , 其輸出為輸入圖像內(nèi)容的各種符號(hào)表示 。 這 類圖像處理技術(shù)包括圖像分割 、 圖像

9、識(shí)別 、 特征提 取等 。 圖像分割的任務(wù)是把圖像空間按特征分離成 互不交疊的有意義的區(qū)域 , 以便進(jìn)一步對(duì)圖像進(jìn)行 分析 、 識(shí)別 、 壓縮編碼等 。 圖像分割通?？梢园捶?不同 、 按邊緣不同 、 按形狀不同來劃分各個(gè)區(qū)域等 。 常用的幅度分割方法是把圖像的灰度分成不同的 等級(jí) , 然后用設(shè)置灰度值的方法確定有意義的區(qū)域 或欲分割物體的邊界 。 圖像分割的應(yīng)用十分廣泛 , 幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域 。 例如遙感云 圖中不同云系和背景分布的分割 ; 在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中腦 部 MR 圖像分割成灰質(zhì) 、 白質(zhì)等腦組織和其他非腦 組織區(qū)域 ; 在交通圖像分析中 , 把車輛目標(biāo)從背景 中分割出來

10、等等 。 圖像識(shí)別 , 也稱為模式識(shí)別 , 是數(shù) 字圖像處理的一個(gè)新興的研究方向 。 當(dāng)今的識(shí)別方 法通常有 3種 :統(tǒng)計(jì)識(shí)別法 、 語法結(jié)構(gòu)識(shí)別法和模 糊識(shí)別法 。 圖像識(shí)別的統(tǒng)計(jì)方法著眼于反映出圖像 特點(diǎn)的某些特征 , 然后在特征空間中劃分區(qū)域 , 定 出根據(jù)特征識(shí)別圖像的標(biāo)準(zhǔn) 。 但在一些圖像識(shí)別 中 , 往往要安排圖像屬于哪一類 , 而且還要描述圖 像的形態(tài) , 例如指紋識(shí)別 、 場(chǎng)景分析等 , 特別是當(dāng)圖 像特別復(fù)雜時(shí) , 特征空間的維數(shù)特別高 , 這時(shí)統(tǒng)計(jì) 的方法識(shí)別就很困難了 , 針對(duì)這種情況 , 提出語法 結(jié)構(gòu)識(shí)別法 。 它的主要思想是分析圖像的結(jié)構(gòu) , 把 復(fù)雜的圖像看成是由

11、簡(jiǎn)單的子圖像組成 , 又把最簡(jiǎn) 單的子圖像作為基元 , 從基元集合出發(fā) , 按照一定 的構(gòu)圖規(guī)則來描述較復(fù)雜的圖像 。 近幾年 , 除了繼 續(xù)使用上述兩種方法來識(shí)別圖像外 , 還用了模糊集 的方法來識(shí)別圖像 。 在圖像識(shí)別中 , 特征提取是很 重要的一環(huán) 。 所謂圖像的特征是指圖像場(chǎng)中可用作 標(biāo)志的屬性 , 而把圖像的某些特征加以數(shù)字化的過 程就稱為特征提取 。 特征提取的過程比較復(fù)雜 , 它 和識(shí)別對(duì)象的各種物理的 、 形態(tài)的性能都有聯(lián)系 , 需要對(duì)識(shí)別對(duì)象的各種重要特征能有充分的理解 , 然后把這種特征轉(zhuǎn)換為數(shù)字 。 對(duì)于不同的識(shí)別對(duì)象 必須考慮不同的特征提取的方法 , 因此很難有統(tǒng)一 的

12、方法和理論 。 例如對(duì)遙感圖像識(shí)別中 , 采用多波 攝像的方法 , 把同一識(shí)別對(duì)象在不同波段的攝像上 得到的灰度作為特征進(jìn)行提取 ; 而在癌細(xì)胞的識(shí)別 中主要對(duì)核大 、 核畸形 、 核染色體等特征進(jìn)行提取 。 (3 數(shù)據(jù)到圖像 3。 從數(shù)據(jù)到圖像的處理 , 其輸 入為數(shù)據(jù) , 輸出為圖像 , 即圖像重建過程 。 一幅圖像 經(jīng)過量化處理以后 , 得到一個(gè)二維數(shù)組 , 這個(gè)過程 是從圖像到數(shù)據(jù) , 即對(duì)圖像用數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)描述 , 就可以進(jìn)行各種圖像處理 。 然而如果有一組與圖像 有關(guān)的物理數(shù)據(jù) , 反過來建立圖像 , 這就是圖像重 建要解決的問題 。 圖像重建主要是利用采集的數(shù)據(jù) 來重建圖像 ,

13、主要算法有代數(shù)法 、 迭代法 、 傅立葉反 投影法和使用最廣泛的卷積反投影法等 。 計(jì)算機(jī)斷 層 掃 描 (ComPMtedTomograPhy , 簡(jiǎn) 稱 CT 就 是 利 用 投影數(shù)據(jù)重建圖像的典型實(shí)例 。 所謂 CT 圖像重建 是按照采集后的數(shù)據(jù) , 求解圖像矩陣中像素 , 然后12··2012年 12月 第 4期重新構(gòu)造圖像的過程 ; 圖像矩陣的求解由計(jì)算機(jī)完 成 , 在 CT 圖像重建的解析法中 , 當(dāng)前最常用的是采 用卷積運(yùn)算的濾波反投影法 , 也稱卷積反射影法 。 卷積反投影重建圖像時(shí) , 先把由檢測(cè)器上獲得的原 始數(shù)據(jù)與一個(gè)濾波函數(shù)進(jìn)行了卷積運(yùn)算 , 得到各

14、方 向卷積的投影函數(shù) ; 然后再把它們從各方向進(jìn)行反 投影 , 即按其原路徑平均分配到每一矩陣元上 , 進(jìn) 行疊加后得到每一矩陣元的 CT 值 ; 再經(jīng)過適當(dāng)處 理后就可以得到被掃描物體的斷層圖像 。 卷積反投 影可消除單純的反投影產(chǎn)生的邊緣失銳效應(yīng) , 補(bǔ)償 投影中的高頻成分和降低投影中心密度 , 并保證重 建圖像邊緣清晰和內(nèi)部分布均勻 。3數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)(1 再見性好 :模擬圖像處理與數(shù)字圖像處理 最大的不同在于 , 數(shù)字圖像處理不會(huì)因?yàn)閳D像的存 儲(chǔ) 、 復(fù)制或傳輸?shù)纫幌盗胁僮鞫饒D像質(zhì)量的降 低 。(2 適用面寬 :圖像可以來自許多的信息源 。 它 小可以小到電子顯微鏡的圖像 ,

15、大可以大到遙感圖 像 、 航空照片或者天文望遠(yuǎn)鏡的圖像 。(3 靈活性高 :數(shù)字圖像處理技術(shù)不只可以完 成線性運(yùn)算 , 而且可以實(shí)現(xiàn)非線性的處理 , 即只要 是能夠用邏輯關(guān)系或數(shù)學(xué)公式來進(jìn)行表達(dá)的所有 運(yùn)算都可以用數(shù)字圖像處理來實(shí)現(xiàn) 。(4 信息壓縮潛力大 :由于數(shù)字圖像中各個(gè)像 素不是相互獨(dú)立的 , 相關(guān)性大 , 所以 , 在圖像處理中 信息壓縮的潛力比較大 。4數(shù)字圖像處理的應(yīng)用4.1數(shù)字圖像處理的傳統(tǒng)應(yīng)用數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用于下面幾個(gè)領(lǐng)域 :通信 :包括圖像傳輸 、 電視電話和視頻會(huì)議等 , 主要是進(jìn)行圖像壓縮甚至理解基礎(chǔ)上的壓縮 。 宇宙探測(cè) :由于太空技術(shù)的發(fā)展 , 需要用數(shù)字處 理

16、技術(shù)處理大量的星體照片 。遙感 :航空遙感和衛(wèi)星遙感圖像需要用數(shù)字技 術(shù)加工處理 , 并提取有用的信息 。 主要用于地形地 質(zhì) 、 礦藏探查以及森林 、 水利 、 海洋和農(nóng)業(yè)等資源調(diào) 查 、 自然災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào) 、 環(huán)境污染檢測(cè) 、 氣象衛(wèi)星云 圖處理以及地面軍事目標(biāo)的識(shí)別 。生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域 :圖像處理在醫(yī)學(xué)界的應(yīng)用非常 廣泛 , 無論是臨床診斷還是病理研究都大量采用圖 像處理技術(shù) 。 它的直觀 、 無創(chuàng)傷和安全方便等優(yōu)點(diǎn) 備受青睞 。 圖像處理首先應(yīng)用于細(xì)胞分類 、 染色體 分類和放射圖像等 。 20世紀(jì) 70年代 , 數(shù)字圖像處理 在醫(yī)學(xué)上的 應(yīng)用有了重 大突破 , 1972年 X 射 線斷

17、層掃描 CT 得到實(shí)際應(yīng)用 ; 1977年白血病自動(dòng)分類 儀問世 ; 1980年實(shí)現(xiàn)了 CT 的立體重建 。工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用 :在生產(chǎn)線中對(duì)產(chǎn)品及部件 進(jìn)行無損檢測(cè)是圖像處理技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域 。 該 領(lǐng)域的應(yīng)用從 20世紀(jì) 70年代起取得了迅速的發(fā) 展 , 主要是產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè) 、 生產(chǎn)過程的自動(dòng)控制和 CAD/CAM等 。軍事 、 公安等方面的應(yīng)用 :軍事的目標(biāo)是偵察 、 制導(dǎo)和警戒系統(tǒng)和自動(dòng)滅火器的控制及反偽裝 ; 公 安部門的現(xiàn)場(chǎng)照片 、 指紋 、 手跡 、 印章和人像等的處 理和辨識(shí) ; 歷史文字和圖片檔案的修復(fù)和管理等 4。 機(jī)器人視覺 :機(jī)器視覺作為智能機(jī)器人的重要 感覺器官 ,

18、主要進(jìn)行三維景物理解和自主機(jī)器人 ; 郵政 、 醫(yī)院和家庭服務(wù)的智能機(jī)器人 ; 裝配線工件 識(shí)別和定位 ; 太空機(jī)器人的自動(dòng)操作等 。視頻和多媒體系統(tǒng) :目前 , 電視制作系統(tǒng)廣泛使 用的圖像處理 、 變換和合成 ; 多煤體系統(tǒng)中靜止圖 像和動(dòng)態(tài)圖像的采集 、 壓縮 、 處理 、 存儲(chǔ)和傳輸?shù)?。 科學(xué)可視化 :圖像處理和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)緊密結(jié) 合 , 形成了科學(xué)研究各個(gè)領(lǐng)域新型的研究工具 。 電子商務(wù) :當(dāng)前呼聲甚高的電子商務(wù)中 , 圖像處 理技術(shù)也大有可為 , 如身份認(rèn)證 、 產(chǎn)品防偽和水印 技術(shù)等 。4.2數(shù)字圖像處理技術(shù)的熱 門應(yīng)用領(lǐng)域 基于 互聯(lián)網(wǎng)的圖像系統(tǒng)數(shù)字圖像處理的熱門應(yīng)用領(lǐng)域包括

19、印刷制版 、 電視 、 多媒體 、 互聯(lián)網(wǎng) 、 DRM 、 電影特技 、 游戲 、 動(dòng)畫 制作 、 數(shù)字 相 機(jī) 、 虛 擬 現(xiàn) 實(shí) 、 電 子 商 務(wù) 、 寬 帶 應(yīng) 用 、 DAM 等 。 這里主要介紹基于互聯(lián)網(wǎng)的圖像系統(tǒng) 。 互聯(lián)網(wǎng)圖像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) :(1 解決圖像數(shù)據(jù)大與網(wǎng)絡(luò)帶寬窄的問題 。 隨著互聯(lián)網(wǎng)上大量高清晰度 (幾十兆 圖像的出孔大力等 :數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向 13··山東水利職業(yè)學(xué)院院刊第 4期 2012年 12月現(xiàn) , 如何發(fā)布和管理這些圖像的問題就擺在了面 前 , 為此 , 在 1996年柯達(dá)聯(lián)合 LivePicture 、 微軟 、 惠

20、 普公司開發(fā)了一種專門用于數(shù)字照相的圖像格式 FlashPix (.fpx(柯達(dá) 、 HP , LivePicture 等公司同時(shí)為 了支持 FlashPix 圖像文件在互聯(lián)網(wǎng)上的傳播 , 開發(fā) 了 Internet 傳 輸 協(xié) 議 :Internet Imaging Protocol , 即 IIP 。 經(jīng)保證 (1 高分辨率圖像在 Internet 上的快速傳 輸 ;(2 服務(wù)器對(duì)瀏覽器端圖像處理請(qǐng)求的響應(yīng) :這個(gè)用于網(wǎng)絡(luò)成象的快速傳遞圖象系統(tǒng)由插入的 瀏覽器和服務(wù)器模塊組成 , 使你能通過自己的瀏覽 器訪問網(wǎng)上的 FlashPix 圖象并且打印它們 , 打印出 的圖象質(zhì)量就如同從 CD

21、上得到的一樣好 。 另外 , 你 可以點(diǎn)出一個(gè) FlashPix 圖象 , 利用工具使它縮小 、 放大 、 搖鏡頭或剪貼 , 所有這些命令的切換只需很 短的時(shí)間 。 可以預(yù)見不遠(yuǎn)的將來 , FlashPix 的應(yīng)用將 大大緩解網(wǎng)絡(luò)的高清圖像的傳遞問題 。(2 解決與信息安全 、 版權(quán)保護(hù)相關(guān)的圖像問 題 。隨著因特網(wǎng)在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展 , 多媒體數(shù) 字作品 (圖像 、 視頻 、 音頻等 紛紛以網(wǎng)絡(luò)形式發(fā)表 , 這些作品的版權(quán)保護(hù)就成為一個(gè)迫切而又比較難 以解決的問題 。 數(shù)字水印 (watermark是解決這一問 題的有效辦法 。 這種被嵌入的水印 (通常是不可見 或不可察的 可以是一段文字

22、 、 標(biāo)識(shí) 、 序列號(hào) 、 其他 圖像等 , 它與原始數(shù)據(jù)緊密結(jié)合 , 并隱藏其中 , 成為 源數(shù)據(jù)不可分離的一部分 , 其能夠在經(jīng)歷了某些不 破壞原始數(shù)據(jù)的操作 (如壓縮等 后仍然保存下來 , 從而通過在原始數(shù)據(jù)中嵌入秘密信息 水印來證實(shí)該數(shù)據(jù)的所有權(quán) 。(3 解決靜止 、 活動(dòng)圖像的存儲(chǔ)與檢索的問題 。 當(dāng)我們的數(shù)字圖像數(shù)量很多時(shí) (達(dá)到上千張 、 甚至上百萬張 , 如何快速有效地找到需要的數(shù)字 圖像是一項(xiàng)有挑戰(zhàn)性的工作 。 那么 , 如何利用計(jì)算 機(jī)輔助檢索圖像呢 (與文本檢索不同 , 圖像與圖像 之間的比較是一個(gè)復(fù)雜的問題 ? 為了解決這個(gè)問 題 , 可以采用基于內(nèi)容的圖像檢索方法 C

23、BIR :利用圖片樣本檢索 。 可以由用戶準(zhǔn)備圖片樣 本 ; 可以在圖片庫中瀏覽 ; 系統(tǒng)給出各類代表圖像 ; 從系統(tǒng)中隨機(jī)抽取 (檢索是一個(gè)逐步求精的過程 。 利用草圖檢索 。利用圖像特征模板檢索 , 如顏色特征模板 , 指 定各種顏色的比率等 。 以上方式結(jié)合 。先用草圖或指定特征獲取圖片樣本 , 再用圖片 樣本檢索 。 其內(nèi)容匹配的主要策略有 :顏色 、 紋理 、 形狀特征匹配 。5數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展方向數(shù)字圖像處理技術(shù)的未來發(fā)展大致可歸納為 :圖像處理的發(fā)展將圍繞 HDTV(高清晰度電視 的研 制 ; 開展實(shí)時(shí)圖像處理的理論及技術(shù)研究 , 向著高 速 、 高分辨率 、 立體化 、 多媒體化 、 智能化和標(biāo)準(zhǔn)化 方向發(fā)展 ; 圖像與圖形相結(jié)合 , 朝著三維成像或多 維成像的方向發(fā)展 。 硬件芯片研究 , 把圖像處理的 眾多功