网页中的图像，按照存储格式不同可以分为矢量图和位图，按照使用用途的不同，大致可以分为地址栏图像，网站Logo，网页内容图像等。地址栏图像类似一个图标，显示在地址栏网址前边，一般经过精心设计，能够传递公司专业与精细的形象。内容图像是指嵌在网页中或者作为网页背景的图像。伴随网络技术和软件技术的进步，用于图像处理设计的软件有了很大的发展。网页三剑客中的Dreamweaver在进行网页设计的同时，可以对一些图片进行简单的变化处理，fireworks能满足对网页图片处理的大部分功能要求。对于一些有特殊要求的图像，可以使用Adobe公司的Photoshop软件进行处理；在进行Logo等设计时，一般使用CorelDraw或Illustrator等软件来完成。在进行图像的设计、选择和处理中，掌握专业软件的基本使用技巧是必需的，图像在网页设计中的功能主要可以分为视觉吸引、信息引导两方面。要达到这样的目的，需要对图像进行合理的处理。使用动画图片，以及适当的色彩对比，形成版式的变化，吸引浏览者的注意，引导其对网站内容的阅读。根据公司对网站的功能定位，其所承载的任务与指向有所不同，对浏览者所作设定亦有差异。比如腾讯公司的腾讯网（）和腾讯（），一个作为门户内容网站，一个作为公司形象网站是两个独立的网站，设计风格，内容和要求差异很大。
2新技术
网络作为第四媒体，其显示终端可能是计算机，平板，电视或智能手机，为了页面兼容等原因，前端设计出现了很多新技术，如div+css技术，Javascript技术等，为了方便管理，一般采用对象的结构、表现和行为分开。结构是对象的内容，表现是其外观，而行为是与浏览者的交互，或者说是浏览者进行鼠标点击或输入内容等操作时，页面的反应。在进行网页设计过程中，图像对象也是如此，利用代码可以对图像进行一些效果的处理，起到资源占用少，页面维护容易等目的，还可以达到一些用基本图像处理技术不易实现的效果。用div+css结合Javascript技术可以实现在网页前端一些设计效果和逻辑处理功能，比如图像轮播和验证码校验功能。在一个存在后台管理的网站中，网页的很多内容来自于后台数据库，一些图片也不例外，内容需要和后台交互，根据数据库的内容和页面的特定逻辑，决定图像的外观。这是基本图像处理技术无法实现的，需要设计者了解动态页面设计技术，常见的技术有，php和jsp技术等。
3结论
摘要：介绍了图像处理技术在医学领域的发展，阐释了图像分割、图像融合和图像重建技术在医学领域的发展。提出了图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。
关键词：图像处理技术 图像分割 图像融合 图像重建
图像处理技术是20世纪60年展起来的一门新兴学科。近几十年来，由于大规模集成电路和计算机科学技术的迅猛发展，离散数学理论的创立和完善，以及军事、医学和工业等方面需求的不断增长，图像处理的理论和方法的更加完善，已经在宇宙探测、遥感、生物医学、工农业生产、军事、公安、办公自动化、视频和多媒体系统等领域得到了广泛的应用，成为计算机科学、信息科学、生物学、医学等学科研究的热点。
图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是病理研究还是临床诊断都大量采用图像处理技术。它因直观、无创伤、方便安全等优点而受到人们青睐。图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像分析等，20世纪70年代图像处理在医学上的应用有了重大突破，1972年X射线断层扫描CT得到实用：1977年白血球自动分类仪问世：1980实现了CT的立体重建。随着科学技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理，医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT(计算机断层扫描)图像、MRI(核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X光机图像、X射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制，使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度，突出重点内容，抑制次要内容，来适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。
一、图像处理技术及其在医学领域的应用
(一)图像分割
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。比如基于三维可视化系统结合fast marching算法和watershed变换的医学图像分割方法，能得到快速、准确的分割结果。图像分割同时又是进行三维重建的基础，分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，进而提高医生诊断的准确性和科学性。由于解决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步，因此，将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
(二)图像融合
图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性。对多幅图像问的互补信息的处理来提高图像的清晰度。利用可视化软件对多种模态的图像进行图像融合，可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状和它与周围生物组织之间的空间关系，从而及时高效地诊断疾病。目前的图像融合技术可以分为两类：一类是以图像像素为基础的融合方法：另一类是以图像特征为基础的融合方法。以图像特征为基础的融合方法原理上不够直观且算法复杂，但是实现效果较好。在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换、基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视。
(三)图像重建
图像重建是从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果也是图像。CT是图像重建处理的典型应用实例。目前，图像重建与计算机图形学相结合，把多个二维图像合成为三维图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感的图像。
二、图像处理技术在医学领域未来发展方向
当前，医学图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统。未来发展方向大致可归纳为以下几点：
(一)图像处理技术的发展将围绕研制高清晰度医学显示设备、更先进的医学成像设备，向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
(二)图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
1 计算机智能化图像识别系统概述
计算机智能化图像识别系统一般分为五个部分,即对所要识别的图像通过一定的手段将其输入到计算机内,经过计算机预处理和特征提出再对识别的图像进行匹配和分类。作为计算机智能化图像识别的第一步,图像输入主要是将已经采集到的图像输入到计算机内进行处理。计算机预处理过程主要是对将要识别的图像进行图像区和背景区的分离并且将图像进行细化增强图像的二值化,提高计算机智能化图像识别的后期处理的速度和效率。为了能够尽量地还原图像的真实性和减少其虚假特征可以将图像的特有特征用数值的形式表示出来。在计算机智能化图像识别系统中如果需要将输入的图像与已有的图像进行匹配就必须用一种精确的方法将其分配到不同的图像库中减少计算机对图像的搜索时间。在计算机智能化图像识别系统中为了准确地判断出所输入的图像的性质就必须把当前输入的测试图像和之前已经保存的图像进行对比和分析。具体如图1所示。
2 计算机智能化图像识别技术的研究现状
在对图像进行识别和处理的领域中图像的识别和分割是一个也重要的问题。虽然在相关专家和工作人员的共同努力下取得了相关的发展,但是还是有许多的问题需要解决。传统的图像识别主要经历了文字识别和数字处理以及物体识别三个阶段。在20是50年代的时候文字识别的对象主要是字母和数字以及符号,许多的专用设备都开始广泛地运用了这一技术。在20世纪60年代中期数字图像开始运用于对图像的处理和识别的研究领域,数字化图像处理更加具有存储量大和方便传输和压缩等优势,为图像识别技术的发展提供了非常广泛的发展空间。数字图像处理主要是表现在对物体的识别中的三维数据和图片的感知和认识。物体识别主要是在前两个阶段的基础上借助了人工智能化的特点将其研究和探索的成果广泛地运用到各种行业领域中。
计算机智能化图像识别技术在目前需要提高其对图像的识别能力,在图像的传输过程中充分地运用不同类别空间的映射[2]。作为一种成熟的图像识别和处理技术,计算机智能化图像处理技术在不断地研究和发展,对各种图像的类别和特征进行有效地对比和匹配,提高图像处理后的清晰度和识别度。
3 计算机智能化图像识别技术的特点和优点
3.1 计算机智能化图像识别技术的主要特点
3.1.1 信息量大
计算机对图像信息的处理主要是采用二维信息的方式,因此对计算机的配置和计算机的运行系统的速度以及计算机的存储量都有非常严格的要求。图像信息与语言信息相比所需要的频带较宽,无论是在计算机的成像过程中还是在图像的传输中以及图像信息的存储和处理的过程中都需要一定的科学技术。
3.1.2 相关性大
计算机系统中对图像的各个像素都是具有一定的关联性,所以在计算机智能化图像的识别过程中需要对输入的各种图像信息进行有效地压缩才能够对不同的图像信息进行分类和匹配。尤其是对三维景物的选取上,输入的图像本身是没有再现三维景物的几何信息能力,因此对三维景物的背后所需要反映的部分信息必须进行适当地假设和重新地测量[3]。计算机在对图像进行智能识别的过程中需要对三维景物进行适当地引导以便于解决在计算机智能化图像识别过程中所产生的问题。
3.1.3 人为因素大
计算机智能化图像识别在对图像进行后期处理之后总是由人来进行评价的,因而计算机在对图像进行智能化识别的时候受人的因素影响较大。然而,人的眼睛总是会受到周围环境的影响以及情绪和知识兴趣爱好的影响。因此,为了提高计算机对图像进行智能化识别的质量应该尽量地让计算机模仿人的视觉,充分地模拟人们在对图像进行观察和评价时候的状态。
3.2 计算机智能化图像识别技术的优点
3.2.1 精确度高
因为现在的科学技术水平的限制只能将一幅模拟的图像进行数字化处理转换为一种二维数组,基本的扫描仪都能够对图像的像素转化为32位。因此计算机智能化图像识别能够将任何的图像的精确度满足用户的任一要求。
3.2.2 表现型强
计算机智能化图像处理可以准确地处理影响图像处理的相关因素,例如图像的存储状况和图像的输入过程中出现的问题和故障。计算机智能化图像识别系统能够在任何的情况下对图像进行还原和再现从而保证了图像在经过计算机识别和处理的时候的像素。
3.2.3 灵活性好
计算机智能化图像识别系统在对图像进行识别和处理的时候,可以根据图像的客观情况来将其放大。由于图像的信息总是来自于各个方面,无论是来自生物显微镜下的细胞图像还是对于宇宙中位于天文望远镜下的庞然大物都能够在计算机智能化图像识别系统中进行识别和处理,通过线性运算和非线性处理实现图像的识别功能[4]。在对各种不同的图像信息进行正确地编码之后用二维数据将图像的灰度进行组合在计算机上可以清晰地显示出图像的质量。
4 计算机智能化图像识别技术的理论性突破
4.1 计算机智能化图像识别技术朝着高速化和标准化的方向发展
无论是在生活领域还是科学领域计算机的运行速度都会对生活和工作产生重要的影响。尤其是对图像进行智能识别对计算机具有特别的要求,而现在的计算机在科学技术水平的促进下不断地提高其自身的硬件水平。不仅如此,在计算机的内部配置方面也比以前有了相当大的进步,计算机在进行图像的采集和处理的过程中分辨率都大大地提高了,同时对图像的存储设备的性质也在日益地更新。图像作为一种二维度信息,计算机将其进行识别的过程中将更多的三维信息赋予图像中并且通过各种计算和技术的处理而得到相应地改进[5]。
同时,计算机在对图像所显示的数据进行整理和压缩的时候开始以多媒体的形式对其进行信息化转换,使得计算机智能化图像识别尽量能够按照人的思维和意识来进行从而提高计算机的智能化水平和对图像识别的工作效率。
4.2 计算机智能化图像识别技术朝着多维方向和高科技方向发展
计算机在对图像进行识别的过程中开始从二维角度向三维角度和多维角度发展,因此对各种图像的数据信息处理的更加精确。目前由于硬件水平的逐渐提高,计算机的中央处理器的功能也在不断地提高,因此计算机智能化图像识别的领域越来越广泛。随着新的技术理论和新的科学计算方法的诞生,计算机在对图像的识别和处理过程中更加侧重对其详细的信息进行分类和整理,经过系统的转化后形成高清晰度的图片。
5 计算机智能化图像识别技术的运用
5.1 医学生物工程
计算机智能化图像识别技术可以对诸如红细胞和各种染色体进行识别,从而有利于医生更好地了解患者的病情和更好的医学研究。在医院的很多部门例如心电图的分析以及彩超和超声波图像处理都广泛地运用了计算机智能化图像识别技术。
5.2 工程建设方面
计算机智能化图像识别技术在工程项目的建设过程中得到了广泛的应用,尤其是对相关零部件的检测和分类以及对输电线路故障的分析和排查方面都借助计算机的智能化工程得到了有效地解决。在工业生产过程中,施工人员对工程的焊接和装配的过程中都充分地运用计算机对图像进行智能化识别从而减少了施工误差的发生,保障了整个工程项目建设的质量。
5.3 文学艺术方面
文学艺术方面对计算机智能化图像识别技术的使用非常普遍。在广播电视领域,电视要想播出高清晰度、高质量的画面就必须借助计算机对所拍摄的画面进行处理和识别。计算机能够对动态图像进行相应地采集加工合成从而形成电视画面。为了避免图像在播出的时候出现失贞的情况,计算机可以对输入的画面进行智能化处理,尤其是一些人为的失误都能够通过计算机进行自动地调整。在美术方面,计算机智能化图像识别技术可以对每一幅作品的像素和色彩方面进行相关地调整,使其输出后能够更好地反映现实生活的。除此之外,计算机智能化图像识别技术在服装设计与制作和动画制作以及发型设计等方面均发挥了重要的作用。
5.4 商务业务方面
计算机智能化图像识别技术在电子商务和酒店商务方面具有重要的影响,其可以在很多的方面代替人工操作从而节省大量的人力资源。比如,员工每天在进行上下班的时候都可以在经过大门通道的时候进行电子身份签到和认证。同时对于一些重要的商业资料也可以通过计算机智能化图像识别技术进行防伪说明等等。
除此之外,计算机智能化图像识别技术还经常运用于航空航天事业和通信工程事业以及科学研究等领域方面,为我国的经济发展带来了重大的影响。
关键词：图形图像；网页设计；制作方法；处理技术
网页设计与制作中最重要的部分，就是对网页内容中的图像进行优化和处理。在图形图像处理技术的运用中，技术人员应该采用不同的制作方法，从而提高页面的优化水平。图形图像处理技术在页面名片介绍和平面标志板块应用较多，为了提高网页设计的效率，技术人员需要提高自身的软件操作熟练程度，通过观察和对比其他优秀的设计，来加强自身的设计水平。在图像图像处理的过程中，注意细节的掌握，把控图像设计的关键要素。
一、网页设计制作中图形图像处理技术处理的重点
在图形图像设计活动中，技术人员应该注意效果的完整性和图像处理的细节把握，体现出设计的层次感，从而保证视觉审美元素在运用的过程中，不会因为设计作品材料的损坏而丢失应有的视觉元素。
图形图像设计作品在对于审美中视觉元素的构建下，并不强调在单个图形区域中，融入过度的设计情感，在很多情况下，设计师重视的是色彩的变化在潜移默化中对于人体视觉的影响。为了达到色彩和谐的效果，实现视觉色彩的最佳运用，将冷色与暖色与人们的生理感觉和感情联想巧妙的结合在一起，从而提高用户对于页面设计作品的接受程度，让作品不至于由于色彩搭配比较刺眼而让观众难以接受。为了提高图形图像处理的娴熟度，技术人员应该积极进行个人知识体系库存更新，对软件工具的具体操作方法、步骤和技巧进行深入学习，并且能够熟练使用软件工具进行网页部门的图像处理，在编辑图像和文字处理的过程中保证页面设计的美观，体现艺术性和简洁性。
二、图形图像处理技术在网页设计制作中的应用探讨
（一）合理调整构图要素，强化图形编辑
优秀的图片设计，图像中的各个要素必须要经过合理的调整。在图形图像的处理活动中，技术人员可以借用专业的软件工具来进行设计。网页设计的过程中常见的有Photoshop、auto-CAD和3DSmax等多种制图工具。
技术人员应该积极发挥这些制图工具的图形处理优势，为页面布局的优化提供可能。使用photoshop工具进行图形图像的编辑处理，技术人员需要具备一定的系统知识，按照一般网页设计活动中常用工具应用实例的规范开展图形设计。在图像编辑与应用中，应该注重色彩对比度的控制。Photoshop主要适合技术人员进行图像的变形和处理，在图层应用环节技术人员应该尽量体现出层次感，使用通道和蒙版进行图像内容的丰富性和专业化设计。除此之外，网页设计与制作^程中，路径应用与滤镜应用这些专业的处理手段，也应该在高质量的网页设计之中。
（二）重视图形优化处理，完善页面布局
网页制作中的图形图像处理活动，技术人员应该采用有效手段优化页面。网页布局与图形制作过程中，最常使用的技术手段是Auto-CAD图形工具。在图形处理的过程中，技术人员可以先从基本操作满足用户的基本需求。对于工程招标文件中的特殊图层线性处理，使用CAD软件制作方法，能够对二维图形对象进行精准处理。
在编辑和显示图形的过程中，技术人员应该考虑到网页设计与制作中图形的位置安排。采用CAD制图工具绘制复杂的平面图，技术人员应该注意标准尺寸和解释文字等辅信息，确保网页制作中图形板块的完整化信息处理和多元设计。图形图像处理应该选择合适的背景，在背景制作的过程中可以选取素材库中已有的背景，在图片的周围还要进行文字制作。在文字制作的过程中，字的颜色应该和背景的颜色有区分，文字附近的链接按钮制作应该醒目。图片的嵌入设计应该是网页制作的醒目标志，在当今这个读图时代，图片的出现必须要第一时间抓住阅览者的眼球，从而吸引用户去点击了解更多的情况。
（三）强调素材挑选，提升页面美感
通过页面中图形图像的处理来丰富网页信息，在网页设计中技术人员应该认真采集素材。一般来说，网页设计中的素材包括图片、照片和表格图形资料。在图形图像的插入运用过程中，技术人员应该认真分析用户的需求，按照用户的目标定位开展具体的图形图像处理活动。
技术人员应该按照用户的设计需要进行图形的处理，并且在图形处理的过程中体现出艺术性，在网站构建以及交互式网页制作中体现出一定的版面艺术设计水准。在网页设计与制作的图形处理阶段，技术人员应该坚持科学的处理方法，达到最佳的图像处理效果。对于比较复杂的设计图案，设计师一定要在设计图案的下角部分，进行必要的文字注释，一定要注意文字的精炼，防止由于文字部分过多造成喧宾夺主的效果，从而损害平面设计作品的美感。同时，在设计图案的选取上，设计师也要考虑到人们的理解能力，尽可能使用生活中常见的图形，这样也可以在后期的艺术加工过程中，融入更多的解读信息。
在网页构图设计的活动中，技术人员应该先确定好图像的大小，然后根据页面中主题各个界面面的风格和主色调来调整图像的比例。图像图像的处理一定要与网页设计中其他的文字内容相匹配，让图像内容为页面设计增添亮点和光彩。需要和图片选取的背景设计师在进行平面设计的过程中，应该重视色彩与文字、图案的合理搭配。
参考文献：
[1] 高歆.网页设计中的图形图像处理技巧[J].中文信息，2015，（8）：7-7.DOI：10.3969.
[2] 何秀琴，王晨升，马思羽等.论格式塔原则在网页色彩设计中的应用[C].//第六届图像图形技术与应用学术会议论文集.2011：56-60.
[3] 王长征.试论网页设计中的LOGO设计[J].山西广播电视大学学报，2011，（6）：49-50.DOI：10.3969.
关键词：计算机工程，智能化，图像识别
引言
智能化图像识别是现今先进的一类技术，通过对输入图像的分析处理，实现对不同模式对象的有效识别。通过该技术的应用，能够对所需信息进行快速获取，帮助人们更好的从中进行思考、决策。近年来，该技术在不断研究中获得了快速发展，并体现出了更高的应用价值。
1图像识别系统
对于计算机智能图像识别系统来说，在实际图像识别时，需要先通过一定方式将其实现对计算机的输入，在经过预处理、特征提出后，再对相应的图像进行匹配分类。其中，图像输入能够将图像在采集完成之后传输到计算机当中进行处理。预处理方面，则会对目标图像分离背景以及图像区，对图像进行细化增强二值化处理，以此使图像识别在后期处理效率方面能够具有提升。在此过程当中，为了能够对图像真实性进行还原，对虚假特征情况进行减少，则可以通过数值的方式表示特征。在智能图像识别系统当中，如需要将已有图像与新输入图像之间在匹配性方面具有较好的表现，即需要以精确的方式将其实现对不同图像库中的分配，以此对图像搜索时间进行有效减少。在图像识别系统当中，为了能够对输入图像性质进行判断，则需要对原有、目标图像进行科学的分析对比，即输入、预处理、提出特征、图像分类以及图像匹配这几个环节。在现今计算机智能图像识别技术应用当中，主要应用到的技术包括有以下几种：（1）统计识别。在目标图像当中，目标同背景线性具有不可分割的特点。在该方式应用中，是一种具有最小分类误差的方式，以数学理论知识为基础对统计学识别模型进行建立，以此为模型对图像做出对应的统计分析处理，对图像当中存在的规律进行寻找，通过本质特征的提出进行图像的识别。（2）句法识别法。对于该方式而言，是上述统计识别法的一种补充，主要根据符号实现对图像特征的描述。在该方式中，对语言学内句法层次结构进行学习，能够以分层的方式对图像进行简化处理，使其变化为单层以及多层子图像，能够对图像结构当中的信息进行有效的识别。（3）神经网络识别法。在该方式在，即应用神经网络方式识别目标图像。在神经网络当中，能够对分布式处理进行实现，具有自组织以及自适应能力，该方式在实际处理当中，对很多不精确、较为模糊因素考虑情况类型的图像具有较好的处理效果。
2技术特点与应用优势
2.1技术特点
对于计算机智能图像识别技术来说，其在实际应用到的特点体现在：（1）相关性。在计算机系统当中，在图像的不同像素间存在着一定的关联性，在具体识别图像时，需要能够对图像信息进行科学的压缩处理，以此起到对相关信息的分类匹配目的。在选取三维景物时，对于输入的对象来说，其是无法对三维景物信息能力进行再现的。在该情况下，对于景物背后所需反映的信息，即需要对其进行重新架设与测量。在以计算机智能识别图像时，即可以对三维景物进行适当的引导，以此对实际图像识别当中存在的问题进行有效解决。（2）信息量。在计算机处理图像信息时，二维信息是主要使用的方式，该情况下，对于计算机存储量、系统运行速度都具有较高的要求。同语言信息相比，图像信息具有更宽的频带需求，无论是在具体的成像方面还是传输、处理方面，都对处理速度具有较高的要求。（3）人为因素。在具体计算机图像识别处理中，需要先对图像进行处理，并由人对其进行相应的评价。该情况的存在，则使得计算机在识别图像的过程中，将受到较大来自人为因素的影响。而对于人的眼睛来说，也将受到自身情绪以及周围环境的影响。在该情况下，为了能够获得更高的图像识别质量，即需要以计算机对人的视觉进行模仿，对人在面对图像进行评价、观察的状态进行模拟。
2.2应用优势
该技术在实际应用当中，所具有的优势体现在：（1）表现性强。智能化图像处理技术在实际应用当中，能够对图像处理影响因素进行准确的处理，包括有图像在计算机当中的存储情况，在具体输入当中存在的故障问题的。该系统在实际运行中，能够在任何时候对图像进行精准的再现以及还原，保证图像在经计算机识别、处理后，在像素以及表现性方面具有好的表现。（2）精确度高。受到现今技术限制，仅仅能够将模拟图像在经过数字化处理后，实现对二维数组的转换，如基本扫描仪识别能够将图像实现对32bit转化。该技术在实际应用中，能够保证图像在精确度方面能够对用户要求进行满足。（3）灵活性好。该系统在具体识别、处理图像时，能够以图像实际情况对其进行放大处理。对于图像信息来说，其将来自多个方面，无论是宇宙当中的图像还是生物细胞图像，都能够在该系统当中进行相应的处理，并结合数据对图像进行非线性、线性处理。对于不同的图像信息，在进行编码处理后，即可以将图像灰度在计算机上组合，以清晰的方式实现图像的显示。
3图像识别技术理论突破
就目前来说，智能化图像识别技术在理论上存在的突破包括有：（1）标准化与高速化。计算机在实际应用过程当中，运行速度是值得重点考虑的一项内容，将对具体工作生活相关活动的开展产生重要的影响。对于应用于图像识别的计算机来说，所具有的要求也更高。在相关技术快速发展的过程中，计算机配置、性能同以往相比具有了较大的提升，在具体图像的采集以及处理方面，具有了更高的分辨率以及更快的处理速度。对于图像而言，其作为一种二维信息，在计算机应用中，即能够将三维信息融入图像当中，以对应计算技术的应用进行改进与优化。在图像显示数据整理以及压缩方面，将通过多媒体方式转换相关信息，以此使计算机图像识别能够更好地以人的意识、思维进行处理，以此实现计算机识别效率与智能化水平的提升。（2）多维方向。在现今图像识别处理当中，已经从开始的二维、三维向着多维角度发展，在该情况下，在具体图像数据处理方面也具有了更为精确的特征。在现今计算机硬件水平不断提升情况下，计算机处理器性能不断提升，也使得图像识别在识别的领域上具有了更为广泛的特点。而在新计算方法、技术理论出现与应用的情况下，在具体图像识别中，也更加侧重对于详细信息的整理与分析，在经过系统科学转化后，形成具有高清晰度的图片。
4技术应用展望
在不断发展的过程当中，计算机智能图像识别技术也获得了较大的提高与发展，在今后一定时间内，该技术还将处于快速的发展阶段当中，立体视觉、人工智能将成为未来一定时间当中该技术的发展方向。在短时间以内，该技术在全自动系统应用的可能性方面存在不足，在未来一定时间发展中，该技术也将在不同领域中具有针对性的发展与应用：（1）医学生物工程。在该领域当中，智能图像识别技术即能够对各类染色体、红细胞等进行识别，帮助医生对患者的病情进行更好了解，并以此为基础开展相应的医学研究。在医院的很多部门当中，超声波、彩超等图像处理都对该技术具有了广泛的应用。（2）工程建设。在现今工程项目建设当中，该技术也得到了十分广泛的应用，对于零部件分类检测，对于线路故障的排查分析方面，都对智能工程进行了积极的应用。在具体工业生产当中，施工人员在装配、焊接当中，也对智能化识别技术进行了积极的应用，以此在施工误差减少方面具有十分积极的意义，以此保障工程的高质量建设。（3）文学艺术。在现今文学艺术领域当中，也对图像识别技术具有了较多的应用。在广播电视领域发展中，要想为观众呈现出更高质量、更高清晰度的画面，即需要通过计算机对画面进行相应的识别与处理。在实际处理中，计算机即能够对目标动态图像进行采集加工合成，最终形成相应的电视画面。为了能够避免在实际播出图像时发生失真情况，则需要通过计算机对画面进行智能化处理，自动调整可能存在的失误情况。美术方面，该技术能够根据要求对作品在色彩、像素方面进行适当的调整，保证其能够对现实生活进行更好地反映。同时，该技术在服装设计、动画制作等方面具有积极的应用价值。（4）商务业务。在酒店商务、电子商务领域当中，该技术也具有积极的应用价值，在很多方面，都能够对人工操作进行替代，以此实现大量人力资源的节约。如员工在上下班时，即可以在入口位置进行电子身份签到，以图像识别的方式认证个人信息。对于重要程度较高的商业资料，也可以通过该技术的应用做好对应的防伪处理。
关键词：图像增强 灰度级 直方图均衡化 Matlab
中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2012)01-0174-02
枷裨銮考际跏鞘滞枷翊硌芯康幕径韵笾弧T銮康闹饕康氖鞘雇枷癜刺囟ǖ男枰怀鐾枷裰械哪承┬畔保魅趸虺鋈ツ承┎恍枰男畔1]。图像空间域增强技术是数字图像增强的一个重要应用，是以对图像像素的直接处理为基础，通过线性或非线性变换来增强构成图像像素的一种技术。本文所讨论的直方图均衡化增强方法便属于这种方法。
1、直方图处理
灰度级直方图是灰度级的函数，是描述一幅图像中灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形，是图像最基本得统计特性。直方图是多种空间域处理技术的基础，直方图操作能有效地用于图像增强。
为了便于数字图像处理，图像的直方图须引入离散形式。灰度级为[0,L-1]范围的数字图像的直方图的离散函数为：
h(rk)=nk (1)
其中rk是第k级灰度，nk是图像中灰度级rk的像素个数。在图像中，像素的灰度级要作归一化处理一遍计算机进行处理，用图像中像素的总数n来除它的每个值，得到归一化直方图:
环枷竦幕叶燃被归一化到区间[0,1]，且r=0代表黑色，r=1代表白色。对于一幅给定的图像，每一个像素取得[0,1]区间内的灰度级是随机的，那么图像灰度级r可被看作为区间[0,1]的随机变量[2]，就可以用概率密度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。令s为增强后的图像灰度级像素值，相应可以用概率密度函数ps(s)来表示增强后的图像灰度分布。
可以对[0,1]区间内原始图像的任意一个灰度级r值进行如下变换，得到输出灰度级s：
s=T(r) (3)
通过上述变换，每个原始图像的灰度值r都对应产生一个增强后图像的灰度级s值。
变换函数T(r)满足两个条件：(1)T(r)在区间0≤r≤1中为单值且单调递增；(2)当0≤r≤1时，0≤T(r)≤1。条件(1)中单值是为了保证反变换的存在，单调条件保持图像从黑到白的顺序；条件(2)保证输出灰度级与输入灰度级有同样的范围。从s到r的反变换函数可以表示为：
r=T-1(s) 0≤s≤1 (4)
由基本概率理论可知：如果pr(r)和T(r)已知，且T-1(s)满足条件(1),则有：
因此，直方图技术的基础就是通过变换函数T(r)控制输入图像灰度级的概率密度函数，改变输出图像的灰度层次，从而达到增强图像的目的。
2、直方图均衡化
直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的。对于连续图像，变换函数为：
由此可见，用r的累积分布函数作为变换函数可产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度函数的图像，该图像的灰度级较为均匀化[3]，且覆盖了整个范围[0,1]。灰度级均衡化的最终处理结果是扩展了图像像素取值的动态范围，具有较高的对比度。
3、Matlab实现
利用Matlab实现直方图均衡化技术对图像进行处理函数格式如下：
(1)h=imhist(f,b)
(2)g=histeq(f,n)
说明：对于格式(1)，显示图像f的直方图，b为用于形成直方图的灰度级的个数，默认值为256；格式(2)对图像f进行均衡化处理，n为输出图像指定的灰度级数，默认值为64。
举例说明直方图均衡化处理：
f=imread('pout.tif'); %读入图像
figure,imshow(f); %显示图像
title('原始图像')
figure,imhist(f) %原始图像直方图
title('原始图像直方图')
g=histeq(f,256); %均衡化处理
figure,imshow(g);
title('均衡化处理结果')
figure,imhist(g); %均衡化后的直方图
title('均衡化后的直方图')
程序实现的图像为图(a)和(b),从中可以看出，原图像(a)的灰度级动态范围窄而集中于灰度级的中部，导致了图像的对比度低而使整幅图像模糊不清。经过直方图均衡化处理后，直方图的成分覆盖了灰度级很宽的范围，而且像素的分布没有太不均匀，处理后的图像(b)变的清晰了，图像中的许多细节被突出了。
4、结语
直方图是多种图像空间域处理技术的基础，能有效地用于图像增强，直方图均衡化是图像增强的基本技术。本文分析了直方图均衡化处理方法的基本理论，并用Matlab进行了实验。结果表明，直方图均衡化方法并不能生成平坦的直方图，但它具有能增强图像灰度级的动态范围的特性。
参考文献
[1](美)冈萨雷斯等著，阮秋琦等译.数字图像处理[M].2版.北京：电子工业出版社，2007:70―81.
[2]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社,2001:181―195.
[3](美)冈萨雷斯等著,阮秋琦等译.数字图像处理(Matlab版)[M].北京:电子工业出版社，2005:54―61
[4]李耀辉,刘保军.基于直方图的图像增强[J].华北科技学院学报,2003,5(2):65-66.
关键词：图像合成；现代信息技术；应用
从21世纪起发展至今，信息已经逐步确立了它在社会活动、社会生活中的主导地位。在这个高度信息化的社会中，随着计算机技术的蓬勃发展，对于图像处理的质量有了更高的要求，图像处理技术在各行各业都有广泛的应用。尤其是图像融合的技术，在处理图像的过程中起到了重要的作用。图像的精准和形象可靠的描述，对于遥感、医学、计算机、军事等方面都是有很大的作用的。
一、图像合成技术的研究意义
图像合成的方法综合了图像的分析和提取、图像的边缘检测和图像的处理技术，主要是通过一定的算法，将多个源图像融合成为新的图像，使得最后的图像能够减少冗余，呈现出高清的图像和信息，尽可能的满足图像的高清晰程度和辨识度。图像融合的主要思想是将一个数学模型把多个图像传感获得同一个场景的多个图片，通过处理综合成一个满足特定的需求和应用的图像的过程。
由于图像合成技术适用于多个行业，所以提升图像处理技术的操作手段有重要的意义，主要分为两个方面的作用。一方面图像处理技术提升了理论研究水平，丰富图像的成像手段，带动图像融合和电子信息技术的发展。另一方面在实际应用方面，扩大了图像处理技术的应用层次，促进信息技术行业不断的提升信息图像处理的能力，对于外部世界的表述更加形象和具体，呈现相关产业发展的和谐氛围，形成双赢的发展场景。
二、图像合成技术的主要形式
根据融合处理的数据类型和应用场合不同，图像融合系统的基本形式主要分为一下几方面的内容。
首先是时间融合，时间融合是指对来自同一传感器的、对同一目标或场景在不同时间的一系列图像进行融合处理。这一图像融合特点具有连续性和快捷性，对于现象的反应更加直观和全面。
其次是空间融合，空间的范围更加的扩大，指在同一时刻，对来自多个相同（空间位置不同）或不同传感器的图像进行融合处理。空间融合展现的多个对象的特点，处理技术更加的丰富，有更多相对的参考图像，通过对比和融合能够找出图像处理的异同之处，真实的反应图像的特点，合成出符合要求的图像。
最后是时空融合，时空融合是指在一段时间内，对来自多个相同（空间位置不同）或不同传感器的图像进行融合处理。相对与时间融合和空间融合，时空融合需要考虑的问题更加的全面。
三、图像合成技术的研究走向
近十几年来，图像融合已成为图像理解、计算机视觉以及遥感领域中的一个研究热点，并广泛应用于医学、测量、工业及军事领域。而像素级图像融合获取的原始信息量最多、检测性能最好、应用范围最广，且是各级图像融合的基础。因此，对像素及图像融合的研究具有重要的理论意义与应用价值。
不论是哪一种处理技术它们从创立到发展再到进步最后达到一个顶峰，都离不开应用需求的巨大推动力，粗犷的理论经过实践应用的打磨才能变得完美无瑕。图像合成技术也是一样，随着科技的发展和应用需求的推动，逐渐的渗透到医学、测量、工业及军事等各个领域，并得到了更好的应用。为社会的发展和科技的进步做出了巨大的进步。
对于我国的图像处理技术发展现状而言，我国图像处理技术仍然需要不断的完善和丰富，在国内的图像融合技术研究还没有形成完整的理论基础框架和体系，所以需要借鉴和学习国外的先进技术和手段，通过学习和创新，再实际的应用过程中探索出属于我国图像处理技术应用特点的技术手段。针对我国发展需求现状，未来的图像融合技术发展主要有以下几大趋势。
第一，在对医学图像及多聚焦图像融合研究的基础上，将算法进行推广，应用于遥感图像、红外图像等其它类型的图像融合领域，针对各图像的具体特点改进算法，从而得出更普遍的融合算法体系，提升医学图像精准度。
第二，在工业技术发展中，图像合成技术能够提升画面的整体效果，微小的差别带来的生产效率都会有很大的不同，工业生产强调的效率，从技术手段提升生产效率，带来更加方便快捷的生产，促进生产技术的发展。
第三，在军事领域的发展，图像合成技术更有利于整体的战略部署和场景的模拟，对于地形和敌情探测都将会有很大的作用，利用电子信息技术融合到图像合成中去，对增强现代性的军事实力有不可忽视的作用。
未来图像合成技术将会有更为广阔的发展空间，从技术角度和应用角度不断的探索图像处理技术对现代科技的实际效用，为人们的生活创造更多的便利和发展的空间。（作者单位：沈阳师范大学物理科学与技术学院）
参考文献：
[1] 敬忠良，肖刚等.图像融合——理论与应用.高等教育出版社，2007
[2] 覃征，鲍复民，李爱国.数字图像融合.西安交通大学出版社，2004
关键词:图像处理;模糊技术;模糊算法;面向对象;类库函数
信息是自然界物质运动总体的一个重要方面,人们认识世界和改造世界就是要获得各种各样的信息。图像信息是人类获得外界信息的主要来源,因为大约有70%的信息是通过人眼获得的,而人眼获得的都是图像信息。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中,人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物,解决实际问题。例如:由于空间技术的发展,人造卫星拍摄了大量的地面和空间的照片,人们可以利用照片获得地球资源、全球气象和污染情况等;在医学上,医生可以通过X射线层析照像,观察到人体各部位的断层图像;在工厂,技术人员可以利用电视图像管理生产,由此可见图像信息的重要性。获得图像信息非常重要,但目的不仅仅是为了获得图像,而更重要的是将图像信息进行处理,在大量复杂的图像中找出我们所需要的信息。因此图像信息处理在某种意义上讲,比获得图像更为重要,尤其是在当今科学技术迅速发展的时代,对图像信息处理提出了更高的要求,以便更加快速、准确、可靠地获得有用信息。
一、图像是指景物在某种成像介质上再现的视觉信息
图像是具有特定信息的某种集合体,本质上可认为图像是数据的集合。为了研究和分析图像,需对图像进行必要的处理,常用的图像处理方法可分为下列几种:
(一)电学模拟处理把光强度信号转换成电信号,然后用电子学的方法,对信号进行加、减、乘、除、进行浓度分割、反差放大、彩色合成、光谱对比等。电视视频信号中常用它。近期发展较快的CCD模拟处理方法,是根据CCD的特性,有三种处理功能;①模拟延迟,改变时钟脉冲频率就能实现模拟;②多路调制把并列输入的信号转换成串行的时序信号,或者建立它的反变换,可实现数据信息的重新排列:③它能作各响应的滤波器,而滤波器就是一个信号处理装置。CCD模数处理在设备、成本方面都有很大的优越性,在滤波技术方面较计算机更易于实现。
(二)光学一计算机混合处理混合处理一是先用光学办法对图像作预处理,再用数字方法做精处理。因而兼备了二者的优点,在某些场合得到应用。
二、图像处理技术基础
(一)图像处理技术。
图像处理技术是用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术,又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理,数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。
图像压缩,由数字化得到的一幅图像的数据量十分巨大,一幅典型的数字图像通常由500×500或1000×1000个像素组成。如果是动态图像,是其数据量更大。因此图像压缩对于图像的存储和传输都十分必要[2]。
有两类压缩算法,即不失真的方法和近似的方法。最常用的不失真压缩取空间或时间上相邻像素值的差,再进行编码。游程码就是这类压缩码的例子。近似压缩算法大都采用图像交换的途径,例如对图像进行快速傅里叶变换或离散的余弦变换。著名的、已作为图像压缩国际标准的JPEG和MPEG均属于近似压缩算法。前者用于静态图像,后者用于动态图像。它们已由芯片实现。
图像增强和复原,图像增强的目标是改进图片的质量,例如增加对比度,去掉模糊和噪声,修正几何畸变等;图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术。图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声。
(二)图像处理的应用。
在社会生产和科研活动中,人们要频繁的接触到图像,例如照片、图画、书报、医学x光片和卫星遥感图像等。图像是人们认识客观世界的重要知识来源。随着计算机的高速化和大容量化,图像信息的处理已成为可能口另外,由于摄像设备的小型化和高精度化,图像的画质有了显著改善。随着这些技术的进步,图像处理在工作站及个人计算机的小型机上已可以实现。数字图像出来主要采用计算机来实现,随着计算机软硬件技术的突飞猛进,以及图像处理的长足发展,使得数字图像处理技术无论在科学研究、工业生产、军事国防及现代管理决策部门等各行各业都得到越来越多的应用,其应用场合广阔、内容众多、形式新颖、门类齐全,可以说是方兴未艾,正向着实时化、大型化、小型化、远程化等多方面迅猛发展。
三、结论
总而言之,图像是指景物在某种成像介质上再现的视觉信息。图像是具有特定信息的某种集合体,本质上可认为图像是数据的集合。为了研究和分析图像,需对图像进行必要的处理。
图像处理是一项具有挑战性的课题,具有重要的理论意义和实际应用价值。本文在分析了图像处理技术的基础上,有利用模糊设计算法的思想,详细阐述了图像处理中的模糊算法以及其实现,应用实例来讲述一种较为简单的处理图像的方法,系统地分析了图像处理的基本知识,基本上掌握了在科学研究中获取知识的方法与途径。但是,也必须清楚地知道的是,我们对于图像处理的技术还处于很初级的水平,还有很多很多我们尚未解决的科研技术问题等待着我们去攻克,对于图像处理技术的研究工作任重而道远。
参考文献:
[关键词]嵌入式系统；数字图像处理；技术探讨
现今，伴随着信息技术的迅速发展与用户需求的逐年提高，嵌入式系统的应用逐年扩大，已经逐渐的融入到了国民生产的诸多方面。嵌入式系统具体讲，就是一种拥有特定功能的计算机系统。嵌入式系统与网络技术、通信技术有机结合，有效的提高了通信的智能性与灵活性。应用嵌入式系统对图像进行处理，可以显著的提高图像处理系统的数据处理、通信等能力，进而有效的扩大图像处理技术的使用范围，以及对于不同要求与环境的适应能力。应用嵌入式系统进行图像处理，是进行图像处理的新的途径之一。当前图像处理技术应用范围十分广泛，涉及仪表检测安全、消费电子、工业自动化、医学等领域，因此图像处理技术具有十分广泛的应用前景。
1嵌入式图像处理系统特点
1）图像处理系统，具有系统专用的图形用户界面，同时具备运行速度快、简单易用与功能强大的特点。2）图像基础数据库的建立，可以为智能化模式识别技术，诸如图像匹配等提供支持。3）改变了原有的对待处理图像的处理策略与算法，可以依据具体的待处理图像的不同特点，提供有效的图像处理算法，进而提高图像处理的效率与速度。4）对于外部图像的总线结构与输入输出设备等都是采取专用的设备，进而有效的提高了外部图像输入输出设备、中央计算单元的数据交换速度。5）改变了原有的计算机体系结构，应用了嵌入式的专用平台，同时应用图像高速处理器，使图像处理的速度有效的提高，同时也提高了图像处理任务的实时性。
2图像处理系统总体设计
2.1嵌入式图像处理系统
嵌入式图像处理系统，具体由嵌入式操作系统、图像处理算法的应用软件与硬件平台构成。系统的组成结构图具体如图1所示。硬件平台可以为图像处理提供显示、存储器与计算支持，主要采用的是MagicARM2410嵌入式开发平台，同时包括图像存储模块；显示模块；通信模块；嵌入式处理器S3C2410、SDRAM等。
2.2图像处理过程
嵌入式操作系统，可以为底层硬件提供有效的技术支持与管理，诸如可以进行图像处理任务管理；中断管理；内存管理；任务管理；驱动支持等。首先，在系统启动后，经由引导程序启动操作系统，进而完成硬件的初始化。其次，经由操作系统的任务管理模块，进行内存的分配，同时将图像信息存储在存储器的视频缓冲区中。第三，经由软件算法，将显示缓冲区的图像信息，写入到LCD缓冲区，进而实现图像的实时显示。第四，通过图像处理的算法，进行图像的编码与处理，同时进行存储。应用软件可以实现图像处理算法，其主要是针对目标要求编写的专用程序。
2.3系统的功能设计
嵌入式图像处理可以有效的解决在嵌入式环境下实现图像的处理。具体的主要应用模块化设计的方式，将需要系统完成的任务进行功能模块化的设计。在每一个模块中，都包含一类图像处理的操作方法，而且在进行执行时都会调用对应的算法。系统功能模块具体如图2所示，主要分为形态运算；几何变换；图像分析；图像增强。其中图像增强的模块具体又包括：灰度变换调整；直方图修正法；直方图等，具体如图3所示。各大系统模块的下面都会细分图像的处理操作，其余的三个模块的设计形式与图像增强模块的设计具有相似性。
3图像处理系统发展趋势
1）在图像处理系统的内部，主要进行集成软件的开发，对于用户而讲，可以依据自己的需求开发相应的图像处理算法，可以显著的提高系统的效率。2）图像处理系统与网络的结合性逐渐提高，进而实现了图像的远程传输与采集。3）图形处理系统的功能不再完全借助PC与多种辅助设备，而是会集成在一个方便使用的电子设备上。4）伴随硬件设备的进步，图像处理系统的性能逐年提高，因而价格也会逐年下降。
4结语
在嵌入式系统的图像处理技术的基础上，使得图像处理领域中出现了人机用户界面、多种通信模式与网络接口的便捷性。图像处理技术的应用范围越来越广泛，因此，在未来的发展道路上，其必然会朝着网络化、便携性、多任务与多功能的方向发展。伴随着嵌入式操作系统的强大功能，图像处理技术的发展方向必定会更加宽广。
[参考文献]
[1]崔磊,董守平,马红莲.数字图像处理技术的发展现状与展望[M].北京:中国石油大学出版社,2003.
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[3]杨永敏.嵌入式图像处理系统的研制[D].哈尔滨工业大学硕士学位论文,2006.
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[5]宋延昭.嵌入式操作系统介绍及选型原则[J].工业控制计算机,2005.
[6]严丽平,甘岚.基于嵌入式平台的图像处理系统的研制[J].微计算机信息,2008.
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