什么是:图像处理?

几十年前，美国在太空探索中拍回了大量月球照片，但是由于环境所限，照片非常不清楚。在运用图像处理手段后，这些照片中的重要信息得以清晰再现，引起了巨大轰动。这也促进了图像处理/信号处理技术的蓬勃发展。数字图像处理在今天是非常热门的技术之一。它也许就是可以改变人们生活方式的技术。 但在网络上，不少人对图像处理还有些误解，一提起图像处理，大家就想起PhotoShop，就象一说多煤体，就想到Authorware,Director一样。PhotoShop是非常优秀的软件，乃至于它几乎成为事实上的工业标准。然而，它所具有的功能，也只能是图像处理中的一部份而已。图像处理有许多分支，先抛开序列图像和立体图像不说，图像处理比较重要的部份有：图像编码/图像压缩，图像增强，图像复原，图像识别/图像理解等。 搞这一行，主要的基础是数学，基本上是一天到晚和算法打交道。但是这一门学问涉及到的知识很广也很杂，比如 图像编码的编码理论基础是信息论，抽象数学。图像识别需要随机过程，信号处理的知识。不少课题还需要更加专门的知识，如小波变换，神经网络，分形。当然，高等数学和矩阵理论/线性代数是绝对的基础。然而图像处理需要的这些知识并不要求有很大的深度，就是全然不懂这些东西，也可以做出很好的程序来。因为从工程角度来看不一定要很严密的数学论证。此外，这是一门应用性很强的学问，就有它的一些特点，要适应计算机的发展。比如说，付立叶变换是图像处理常用的方法，到目前为止，库利-图基快速付立叶变换一直是主要算法，它使运算需要的乘法数目大为降低，加法数目虽然增加很多，但对于大部份CPU来说，总的运算速度提升非常大。但是， Intel的CPU现在加入了MMX指令，具有并行，信号处理功能，用MMX指令，乘法和加法用时是一样的，所以在MMX指令面前，快速算法反而更慢，同时也就产生了新的适应MMX的快速算法。再有，图像处理的另一个特点，也是他的难点，就是采用方法的优劣和被处理对象的内容高度相关。也就是说，很难找到适用于各种情况的通用方法。因此，图像处理按照处理的对象类别还可以分出遥感图像处理，医学图像处理等等。 有许多学科和图像处理有关系，如： 计算机图形学：图形(Graph)和图像(Image)本身关系就比较密切，这两者的区别也很显著，一个是用点，线，面描述东西，多用几何手段。另一个基本上只和像素点打交道。图形领域比较有名的语言应该首推OpenGL，有名的软件就更多了，各种CAD软件好多。 模式识别：图像处理的最重要目的之一就是识别，这也是图像技术非常重要的原因。我们常常遇到一些如指纹鉴别，人脸识别 等需求，自然要和模式识别打交道。 人工智能：可以说，图像处理，模式识别，人工智能是三位一体的学科。目前，图像识别技术遇到很大困难，就是自动化程度做不高，也可以说是智能程度不够。例如，人眼可以很容易从人群中找到自己要寻找的目标。但对于计算机来说，就连判断一幅图像中是否有人存在这样看似简单的问题都很难解决。人工智能在近二十年里发展得很缓慢，日本的智能计算机计划以失败告终。也没有多少人承认深蓝计算机国际象棋的胜利是人工智能的结果。神经网络一度燃起了许多希望，但目前还尚需努力。 计算机视觉：这可能是图像处理的较高境界了，从图像中获取信息，并对信息进行加工抽象，这门学问比较难。

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。