【正文】 隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步以及人類需求的不斷增長，圖像處理科學(xué)無論是在理論上還是實(shí)踐上，均會取得更大的發(fā)展。這些理論及建立在其上的算法，將會成為今后圖像處理理論與技術(shù)的研究熱點(diǎn)。（4） 新理論與新算法研究。把圖像處理的眾多功能固化在芯片上，使之更便于應(yīng)用。（2） 圖像、圖形相結(jié)合，朝著三維成像或多維成像的方向發(fā)展。應(yīng)建立圖像信息庫，統(tǒng)一存放格式，建立標(biāo)準(zhǔn)子程序，統(tǒng)一檢索方法。圖像的信息量大、數(shù)據(jù)量大，因而圖像信息的建庫、檢索和交流時(shí)一個(gè)重要的問題。（4)加強(qiáng)理論研究，逐步形成圖像處理科學(xué)自身的理論體系。（3）加強(qiáng)邊緣學(xué)科的研究工作，促進(jìn)圖像處理技術(shù)的發(fā)展。如在航天遙感、氣象云圖處理方面，巨大的數(shù)據(jù)量和處理速度仍然是主要矛盾之一。圖像處理的發(fā)展動(dòng)向當(dāng)前，圖像處理面臨的主要任務(wù)是研究新的處理方法，構(gòu)造新的處理系統(tǒng)，開拓更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。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，森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，自然災(zāi)害預(yù)測預(yù)報(bào)，環(huán)境污染檢測，氣象衛(wèi)星云圖處理，以及地面軍事目標(biāo)的識別。由于太空技術(shù)的發(fā)展，需要用數(shù)字圖像處理技術(shù)處理大量的星體照片。在電子商務(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、水印技術(shù)等。視頻和多媒體系統(tǒng)應(yīng)用包括目前電視制作系統(tǒng)廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統(tǒng)中靜止圖像和動(dòng)態(tài)圖像的采集、壓縮、處理、存儲和傳輸?shù)?。該方面的?yīng)用有軍事目標(biāo)的偵察，制導(dǎo)和警戒系統(tǒng)，自動(dòng)火器的控制及反偽裝；公安部門的現(xiàn)場照片、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識；歷史文字和圖片檔案的修復(fù)和管理等。在生產(chǎn)線中對產(chǎn)品進(jìn)行無損檢測是圖像處理技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域。有人認(rèn)為計(jì)算機(jī)圖像處理在醫(yī)學(xué)上應(yīng)用最成功的例子就是X射線CT，其主要研究者Hounsfield(英）和Commack(沒）獲得了1979年的諾貝爾生理醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)。（2） 生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用。概況來說，數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用于如下領(lǐng)域：（1） 通信。70年代后期至今，各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像處理提出越來越高的要求，促進(jìn)這門學(xué)科向更高級的方向發(fā)展，特別是在景物理解和機(jī)器視覺方面，圖像由二維處理變成三維解釋。圖像壓縮研究的就是尋找高壓縮比的方法且壓縮后的圖像要有個(gè)合適的信噪比，在壓縮傳輸后還要回復(fù)原圖像，而且在壓縮、傳輸和恢復(fù)的過程中還要求圖像的失真小等。以數(shù)學(xué)的觀點(diǎn)來看，這一過程實(shí)際上就是將二維象素陣列變換為一個(gè)在統(tǒng)計(jì)上無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集合。 圖像壓縮所解決的問題是盡量減少表示數(shù)字圖像時(shí)需要的數(shù)據(jù)量。網(wǎng)上的許多信息都是以圖像形式存儲的，如果需要進(jìn)行快速或?qū)崟r(shí)傳輸以及大量存儲，就需要傳輸更多的圖像信息，也就可以增加通信能力，所以對于存儲和通信的需求是無限的。image(wcodemat(X,nbc))title(‘原始信號’)；subplot(212)。subplot(211)。%使用wpdencmp進(jìn)行小波壓縮%使用ddencmp獲取閥值[thr,sorh,keepapp,crit]=ddencmp(‘cmp’,’wp’,X)。image(wcodemat(X,nbc))。figure(1)。 %使用ddencmp獲得壓縮閥值[thr,nkeep]=ddencmp(‘cmp’,’wv’,X) %對信號進(jìn)行壓縮xd=wdencmp(‘glb’,c,s,wname,lev,thr,’s’,1)。lev=3。title(‘原始信號’)；subplot(1,2,2)image(wcodemat(xd,nbc))title(‘壓縮后信號’)；本例使用函數(shù)ddencmp獲取圖像壓縮閥值，然后采用函數(shù)wdencmp實(shí)現(xiàn)圖像壓縮load Julianbc=size(map,1)。subplot(1,2,1)。colormap(pink(nbc))。[thr,nkeeep]=wdcbm2(c,s,alpha,m)。 %使用wdcbm2獲得壓縮閥值A(chǔ)lpha=。lev=3。nbc=size(map,1)。下面通過幾個(gè)應(yīng)用實(shí)例，驗(yàn)證MATLAB圖像處理所得到的效果。（3） 圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。（2） 提取圖像中所包含的某些特性或特殊信息，所提取出來的特性或信息往往為計(jì)算機(jī)分析圖像提供便利。數(shù)字圖像處理是通過設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特性等處理的方法和技術(shù)。MATLAB是矩陣實(shí)驗(yàn)室的簡稱，最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組，數(shù)字圖像用數(shù)組存儲，矩陣中的一個(gè)元素對應(yīng)于圖像的一個(gè)像素，這意味著MATLAB矩陣運(yùn)算功能可以應(yīng)用于圖像處理。每次分解得到的四個(gè)子帶圖像，分別代表頻率平面上不同的區(qū)域，他們分別含有上一級圖像中的低頻信息和垂直、水平及對角線方向的邊緣信息，如下圖所示 LL LH HL HH LH HL HHLL為低頻子帶，HL、HL、HH、為高頻子帶 圖像是人類賴以獲取信息的最重要來源之一。其基本原理：將原始圖像經(jīng)小波變換后，轉(zhuǎn)換成小波域上的小波系數(shù)，然后對小波系數(shù)進(jìn)行量化編碼。 實(shí)驗(yàn)原理 小波壓縮沿襲了變換編碼的基本思想，即去相關(guān)性。 第三步 ，解碼，對于不同的編碼采用不同的解碼。對于亮度子圖可以采用快速余弦變換結(jié)合Huffman編碼的方法進(jìn)行壓縮。 利用小波變換對圖像進(jìn)行壓縮的具體過程可分為以下幾個(gè)主要步驟： 第一步，利用正交小波變換將圖像分解為亮度分量、水平邊緣分量、垂直邊緣分量和對角邊緣分量?；谏鲜鰞牲c(diǎn)，發(fā)展出數(shù)據(jù)壓縮的兩類基本方法：一種是