【正文】 數(shù)值結(jié)果,它主要是提供關(guān)于被分析圖像的一種描述,既要利用模式識(shí)別技術(shù),又要利用關(guān)于圖像內(nèi)容的知識(shí)庫(kù),即人工智能中關(guān)于知識(shí)表達(dá)方面的內(nèi)容. 圖像分析需要用圖像分割方法抽取出圖像的特征,然后對(duì)圖像進(jìn)行符號(hào)化的描述,這種描述不僅對(duì)圖像中是否存在某一特定對(duì)象作出回答,還要對(duì)圖像內(nèi)容作出詳細(xì)描述. 圖為計(jì)算機(jī)輔助分析圖像的效果：圖像分割綜述已上述所述,現(xiàn)分別從描繪和紋理分析這2 個(gè)方面加以闡述.　經(jīng)過(guò)圖像分割后,得到的是若干區(qū)域和邊界. 為了有效地識(shí)別目標(biāo),必須要描述這些目標(biāo)即提供它們的有用信息和相互關(guān)系,通常有區(qū)域內(nèi)部描述、區(qū)域邊界描述和關(guān)系描述. (1) 區(qū)域內(nèi)部描述. (i) 矩描述子. 該描述子是基于帕普里斯( Papoulis) 唯一性定理. M K Hu 在1961 年首先提出不變矩的概念,并將幾何矩用于圖像描述. M R Teague 在1979 年基于正交多項(xiàng)式理論提出的Zernike 矩,從噪聲靈敏度、信息冗余度和圖像描述能力等方面來(lái)說(shuō)都具有很好的性能. Y LSheng 和L X Shen 于1994 年提出了正交傅里葉梅林矩,平子良等定義了一種新的圖像矩———切比雪夫圖像矩描述圖像,這種矩可以得到比較理想的描述效果. 矩方法是一種經(jīng)典的區(qū)域形狀分析方法,但于它的計(jì)算量較大且受噪聲干擾,缺乏實(shí)用價(jià)值. (ii) 拓?fù)涿枋鲎? 帶有孔的圖形,如果把區(qū)域中的孔洞數(shù)作為拓?fù)涿枋鲎?顯然這個(gè)性質(zhì)不受伸長(zhǎng)或旋轉(zhuǎn)變換的影響. 但是如果撕裂或折疊時(shí),孔洞數(shù)就要變化了,區(qū)域描述的另一種有用的拓?fù)涮匦允沁B接部分的個(gè)數(shù). (iii) 投影與截痕. 圖像在任意方向上的投影可以定義為該圖像諸像素在該方向上對(duì)應(yīng)投影之和,和投影相類似的另一種描述圖像中的對(duì)象方向特性的參數(shù)是截痕,截痕和投影有著同樣的用途. (iiii) 模板匹配. (2) 區(qū)域的外形邊界描述方法. (i) 傅里葉描述子. 當(dāng)一個(gè)區(qū)域邊界上的點(diǎn)已被確定時(shí),可以從這些點(diǎn)中提取信息. 這些信息就可以用來(lái)鑒別不同區(qū)域的形狀, Kauppien比較了各種典型形狀識(shí)別方法,實(shí)驗(yàn)表明基于物體輪廓坐標(biāo)序列的傅里葉描述子具有最佳的形狀識(shí)別性能. 通過(guò)連續(xù)型傅里葉變換代替離散傅里葉變換的計(jì)算方法,可以減少由于邊界曲線等間距離散化引起的誤差,而且可以大大減少傅里葉變換計(jì)算的工作量. (ii) 小波輪廓描述子. 小波變換是一一對(duì)應(yīng)的映射,所以一個(gè)給定的輪廓對(duì)應(yīng)一組唯一的描述符. 小波輪廓描述符比較適合描述輪廓的基本特征并用來(lái)進(jìn)行基于輪廓的圖像檢索. 從描述精度、穩(wěn)定性各方面來(lái)看,它比傅里葉描述子更為優(yōu)越. (iii) 霍夫變換. 霍夫( Hough) 變換是一種線描述方法,它可以將笛卡爾坐標(biāo)空間的線變換為極坐標(biāo)空間的點(diǎn),霍夫變換使不同坐標(biāo)系中的線和點(diǎn)建立了一種對(duì)應(yīng)關(guān)系. (iiii) 曲線擬合. 任何一個(gè)二維圖像目標(biāo)或?qū)ο蟮倪吔缍际瞧矫嬷械囊粭l曲線. 對(duì)曲線擬合一個(gè)函數(shù)可用于描述該目標(biāo)的邊界(形狀) . 對(duì)于所擬合函數(shù),總存在一定的擬合誤差. Duda 和Hart 提出一種簡(jiǎn)單的分段線性曲線擬合方法,即重復(fù)端點(diǎn)擬合方法,這種方法類似于采用分裂方法逼近多邊形邊界的技術(shù). 該方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單,缺點(diǎn)是噪聲數(shù)據(jù)點(diǎn)將引起擬合誤差. 多數(shù)情況下,擬合后的曲線只是一種近似,可借助許多方法進(jìn)行調(diào)整,以使邊界更加精確,其中利用高層知識(shí)的處理也是常用的方法. 另外,Ho Keun Song 和Eung KwaKang 提出了用圓形掃描的方法來(lái)描述圖像. (3) 關(guān)系描述. 關(guān)系描述的任務(wù)就是把被分割后的區(qū)域或部分組成為有意義的關(guān)系結(jié)構(gòu),一般是以文法概念為基礎(chǔ)的,通?？煞譃榇姆ê透呔S文法,其中高維文法又包括樹文法、網(wǎng)文法、表結(jié)構(gòu)　結(jié)構(gòu)法、統(tǒng)計(jì)法、頻譜法和模型法是常用的紋理研究方法. 結(jié)構(gòu)法從紋理的基元形態(tài)及其排布規(guī)則角度分析,適用于研究規(guī)則紋理。統(tǒng)計(jì)法從宏觀角度對(duì)紋理進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,適用于隨機(jī)紋理。頻譜法利用頻域信號(hào)處理方法分析紋理的數(shù)字特征。模型法將紋理看做某種數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析. (1) 結(jié)構(gòu)法. 結(jié)構(gòu)分析法從紋理圖像的結(jié)構(gòu)角度分析紋理基元形狀和排列分布特征. 紋理基元存在面積、周長(zhǎng)、偏心度、方向、延伸度、歐拉數(shù)、矩、幅度、緊支性等特征. 該方法通常首先確定紋理基元,然后根據(jù)句法模式識(shí)別理論,利用形式語(yǔ)言對(duì)紋理的排列規(guī)則進(jìn)行描述. 其優(yōu)點(diǎn)是有利于對(duì)紋理構(gòu)成的理解和高層檢索使用,適合于描述人工規(guī)則紋理. 對(duì)于自然紋理,由于基元本身提取困難以及基元之間的排布規(guī)則不易用確定的數(shù)學(xué)模型描述,在隨機(jī)紋理的描述方法中,結(jié)構(gòu)分析法應(yīng)用不多或者常被用做輔助分析手段. (2) 統(tǒng)計(jì)法. 多數(shù)紋理可以描述為一個(gè)隨機(jī)變量,尤其是自然紋理,從局部分析表現(xiàn)出很大的隨機(jī)性. 從整體分析和統(tǒng)計(jì)意義上,紋理存在某種規(guī)律性,不同的紋理存在不同的數(shù)字特征. 基于統(tǒng)計(jì)的紋理分析方法主要有矩、自相關(guān)函數(shù)、灰度共生矩陣分析等. (3) 頻譜法. 頻譜法將空間域的紋理圖像變換到頻率域中,利用信號(hào)處理的方法,該法是建立在多尺度分析與時(shí)/ 頻分析基礎(chǔ)之上的紋理分析方法,目前主要有傅里葉變換、小波等. (4) 模型法. 模型法將紋理基元分布看成某種數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)、信號(hào)分析等理論中相應(yīng)的方法對(duì)紋理模型進(jìn)行分析,獲得一些紋理特征. 常用的模型有馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型 、Wold 分解 、自回歸模型 、控向金字塔小波分析、分形等. 基于模型的方法不僅可以用于表示紋理,而且可以用于合成紋理.圖像提取技術(shù)得到了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注,產(chǎn)生了很多的研究成果,但是仍存在以下4 點(diǎn)不足和有待解決的問(wèn)題: (1)缺乏統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。 (2) 缺乏先驗(yàn)知識(shí)來(lái)支持系統(tǒng)。 (3) 最終提取邊界很大程度上依賴于Trimap 。 (4) 圖像提取系統(tǒng)的計(jì)算量都比較大. 圖像提取技術(shù)研究作為圖像處理中一個(gè)重要研究分支,引人大量概率統(tǒng)計(jì)理論,目前圖像提取技術(shù)領(lǐng)域的研究依然非常活躍. 如華盛頓大學(xué)專門成立了圖形圖像實(shí)驗(yàn)室( GRAIL ,) ,由SON Y 等企業(yè)聯(lián)合一些大學(xué)也進(jìn)行了相關(guān)的研究,Microsof t 在其亞洲微軟研究院(MRA) 專門設(shè)有圖形圖像處理技術(shù)研究所和交互可視媒體研究組,北京大學(xué)、浙江大學(xué)等都相繼成立了從事數(shù)字圖像處理技術(shù)研究的國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室. 天津大學(xué)從研制數(shù)字電視及電影制作設(shè)備(如切換臺(tái)等) 的角度,也對(duì)圖像提取技術(shù)進(jìn)行了較深人的研究. 筆者認(rèn)為:前景與背景間交界區(qū)域估計(jì)模型仍是該領(lǐng)域研究的一個(gè)重點(diǎn). 小波變換圖像壓縮編碼有待解決的主要問(wèn)題:盡管小波變換圖像壓縮編碼算法具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、無(wú)需任何訓(xùn)練、支持多碼率、壓縮比較大、圖象復(fù)原質(zhì)量較理想等特點(diǎn),但在不同程度上存在壓縮/ 解壓縮速度慢、圖像復(fù)原質(zhì)量不理想等問(wèn)題,為了進(jìn)一步改善此算法的工作效率,需要解決以下2個(gè)主要問(wèn)題:正交小波基的選擇問(wèn)題。數(shù)據(jù)向量量化編碼算法的選擇問(wèn)題. 紋理的理論和應(yīng)用研究取得了豐富的成果,但也有一些與之相關(guān)的概念和理論尚未取得一致的看法,紋理研究方法多從信號(hào)處理、模式識(shí)別理論發(fā)展而來(lái),并且處在不斷的發(fā)展之中.經(jīng)過(guò)近90 年的發(fā)展,特別是第3代數(shù)字計(jì)算機(jī)問(wèn)世后,數(shù)字圖像處理技術(shù)出現(xiàn)了空前的發(fā)展,但存在一定的問(wèn)題,具體體現(xiàn)在以下5 個(gè)方面: (1) 在提高精度的同時(shí)著重解決處理速度的問(wèn)題,巨大的信息量和數(shù)據(jù)量和處理速度仍然是一對(duì)主要矛盾。(2) 加強(qiáng)軟件的研究和開(kāi)發(fā)新的處理方法,重點(diǎn)是移植其他學(xué)科的技術(shù)和研究成果。 （3）邊緣學(xué)科的研究(如人的視覺(jué)特性、心理學(xué)特性的研究的突破) 促進(jìn)圖像處理技術(shù)的發(fā)展。 (4) 理論研究已逐步形成圖像處理科學(xué)自身的理論體系。(5) 建立圖像信息庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)子程序,統(tǒng)一存放格式和檢索. 圖像信息量和數(shù)據(jù)量大,若沒(méi)有圖像處理領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化,圖像信息的建立、檢索和交流將是一個(gè)極嚴(yán)重的問(wèn)題,交流和使用極不便,造成資源共享的嚴(yán)重障礙 筆者認(rèn)為,圖像處理技術(shù)未來(lái)發(fā)展大致體現(xiàn)在在以下4 個(gè)方面:1) 朝高速、高分辨率、立體化、多媒體、智能化和標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展. 具體表現(xiàn): (1) 提高硬件速度. 這不僅僅要提高計(jì)算機(jī)的速度,而且A/ D 和D/ A 的速度要實(shí)時(shí)化。 (2) 提高分辨率. 主要是提高采集分辨率和顯示分辨率,其主要困難是顯像管的制造和圖像圖形刷新存取速度.(3) 立體化. 圖像是二維信息,信息量更大的三維圖像將隨意計(jì)算圖形學(xué)及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展將得到廣泛應(yīng)用. (4) 多媒體化. 20 世紀(jì)90 年代出現(xiàn)的多媒體技術(shù),其關(guān)鍵技術(shù)就是圖像數(shù)據(jù)的壓縮,目前數(shù)據(jù)壓縮的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)有多個(gè),而且還在發(fā)展,它將朝著人類接收和處理信息最自然的方式發(fā)展.(5) 智能化. 力爭(zhēng)使計(jì)算機(jī)識(shí)別和理解能夠按照人的認(rèn)識(shí)和思維方式工作,能夠考慮到主觀概率和非邏輯思維. (6) 標(biāo)準(zhǔn)化. 從整體上看,1)圖像處理技術(shù)目前還沒(méi)有國(guó)際標(biāo)準(zhǔn).2) 圖像和圖形相結(jié)合朝著三維成像或多維成像的方向發(fā)展. 3）硬件芯片的開(kāi)發(fā)研究. 目前結(jié)合多媒體的研究,硬件芯片越來(lái)越多,如Thomson 公司ST13220 采用Systolic結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)器,把圖像處理的眾多功能固化在芯片上,為實(shí)踐服務(wù).4）新理論和新算法的研究. 圖像處理科學(xué)經(jīng)過(guò)初創(chuàng)造期、發(fā)展期、普及期和廣泛應(yīng)用期,近年來(lái)引入了一些新的理論并提出了一些新的算法,如:Wavelet 、Fractal 、Mor2phology、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,其中Fractal 廣泛應(yīng)用圖像處理、圖形處理、紋理分析,同時(shí)還用于物理、數(shù)學(xué)、生物、神經(jīng)和音樂(lè)等方面.、參考文獻(xiàn)：周銘,周惠?！痘谶z傳算法的自適應(yīng)聚類圖像閾值分割方法》[J]。計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用。2005年成金勇,范延濱,宋潔,潘振寬?！痘谛〔ǚ治雠cSnake模型的圖像邊緣檢測(cè)方法》[J]。青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)。2005年01期季虎,孫即祥,邵曉芳,毛玲?！秷D像邊緣提取方法及展望》[J]。計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用。2004年1王向陽(yáng),楊紅穎,高存臣?！痘谛〔ㄗ儞Q的有損圖像壓縮算法研究》[J]。計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用。2001年1柳稼航,楊建峰,單新建,尹京苑。《一種基于優(yōu)先搜索方向的邊界跟蹤算法》[J]。遙感技術(shù)與應(yīng)用。2004年03期 李紅俊，韓冀皖.《數(shù)字圖像處理技術(shù)及其應(yīng)用》.計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，（9）：620~622 楊枝靈，王開(kāi).《Visual C++ 數(shù)字圖像獲取、處理及實(shí)踐應(yīng)用》.人民郵電出版社，2003 .聶穎，劉榴娣.《數(shù)字信號(hào)處理器在可視電話中的應(yīng)用》.光電工程，（3）：67~70. 侯遵澤，楊文采.《》，（3）：1~9李道遠(yuǎn)，常敏，袁春風(fēng).《基于小波變換的數(shù)字水印綜述》.計(jì)算機(jī)應(yīng)用與工程，（10）：65~67結(jié)束語(yǔ) 數(shù)字圖像處理技術(shù)在航空航天、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、資源環(huán)境、氣象及交通監(jiān)測(cè)、文化教育等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，創(chuàng)造了巨額社會(huì)價(jià)值；同時(shí)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足社會(huì)需求，自身也在不斷完善和發(fā)展，有很多新的方面要探索。它必將先更深入、更完善的方向發(fā)展：處理算法更優(yōu)化，處理速度更快，實(shí)現(xiàn)圖形的智能生成、處理、識(shí)別和理解?？傊?隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展以及人類需求的不斷增長(zhǎng),圖像處理技術(shù)無(wú)論是在理論上還是在實(shí)踐上,均會(huì)取得很大的發(fā)展,其應(yīng)用領(lǐng)域必將越來(lái)越廣泛。致謝語(yǔ)大學(xué)四年學(xué)習(xí)時(shí)光已經(jīng)接近尾聲，在此我想對(duì)我的母校，我的父母、親人們，我的老師和同學(xué)們表達(dá)我由衷的謝意。感謝我的家人對(duì)我大學(xué)三年學(xué)習(xí)的默默支持；感謝我的母?？κ矌熢航o了我在大學(xué)四年深造的機(jī)會(huì)，讓我能繼續(xù)學(xué)習(xí)和提高；感謝所有的老師和同學(xué)們四年來(lái)的關(guān)心和鼓勵(lì)。老師們課堂上的激情洋溢，課堂下的諄諄教誨；同學(xué)們?cè)趯W(xué)習(xí)中的認(rèn)真熱情，生活上的熱心主動(dòng)，所有這些都讓我的三年充滿了感動(dòng)。 這次畢業(yè)論文設(shè)計(jì)我得到了很多老師和同學(xué)的幫助，其中我的論文指導(dǎo)老師劉文輝老師對(duì)我的關(guān)心和支持尤為重要。每次遇到難題，我最先做的就是向劉老師尋求幫助，而劉老師每次不管忙或閑，總會(huì)抽空來(lái)找我面談，然后一起商量解決的辦法。劉老師平日里工作繁多，但在我做畢業(yè)論文的每個(gè)階段，從選題到查閱資料，論文提綱的確定，中期論文的修改，后期論文格式調(diào)整等各個(gè)環(huán)節(jié)中都給予了我悉心的指導(dǎo)。這幾個(gè)月以來(lái)，黃老師不僅在學(xué)業(yè)上給我以精心指導(dǎo)，同時(shí)還在思想給我以無(wú)微不至的關(guān)懷，在此謹(jǐn)向劉老師致以誠(chéng)摯的謝意和崇高的敬意。 感謝在整個(gè)畢業(yè)設(shè)計(jì)期間和我密切合作的同學(xué)，和曾經(jīng)在各個(gè)方面給予過(guò)我?guī)椭幕锇閭?，在此，我再一次真誠(chéng)地向幫助過(guò)我的老師和同學(xué)表示感謝！