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  • 您的位置:写论文网 > 财务管理 > 融资决策 > 计算机图像处理技术【计算机... 正文 2020-01-08 07:28:18

    计算机图像处理技术【计算机图像处理应用技术论文】

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    计算机图像处理应用技术论文

    计算机图像处理应用技术论文 摘要:全息技术是物理学中的重大发现,近年来在各个行业得到广泛的应 用。作为全息技术中的两个重要部分,CCD和计算机图像处理技术,在推动数字 全息新一轮发展中起到至关重要的作用,本文将着重从计算机应用方面阐述图像 处理技术在全息中的应用。

    关键词:计算机图像处理技术;
    数字全息 引言 全息技术是物理学中一重要发现,越来越多的应用于各个行业。伴随着 CCD技术和计算机技术的发展,全息技术也得到一次质的飞跃,从传统光学全息 到数字全息。传统光学全息将物光和参考光干涉得到全息照片来记录光的振幅和 相位信息,而数字全息则用CCD记录物光和参考光的干涉,形成数字全息图,再 通过计算机图像处理技术处理全息图。因此,影响数字全息技术发展有两个重要 方面:CCD技术和计算机图像处理技术。本文将从计算机应用方面阐述图像处理 技术在全息中的应用。

    一、图像处理技术 图像是现代社会人们获取信息的一个主要手段。人们用各种观测系统以不 同的形式和手段获得图像,以拓展其认识的范围。图像以各种形式出现,可视的、 不可视的,抽象的、实际的,计算机可以处理的和不适合计算机处理的。但究其 本质来说,图像主要分为两大类:一类是模拟图像,包括光学图像、照相图像、 电视图像等。它的处理速度快,但精度和灵活性差。另一类是数字图像。它是将 连续的模拟图像离散化后处理变成为计算机能够辨识的点阵图像。从数字上看, 数字图像就是被量化的二维采样数组。它是计算机技术发展的产物,具有精度高、 处理方便和重复性好等特点。

    图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中,并采用一定的 算法对其进行处理。图像处理的基础是数学,最主要任务就是各种算法的设计和 实现。目前,图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感 技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。根据应用领域的不同要求,可以 将图像处理技术划分为许多分支,其中比较重要的分支有:①图像数字化:通过 采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式。③图像的增强和复原:主要目的是增强图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,使图像清晰或将转化为更 适合分析的形式。③图像编码:在满足一定的保真条件下,对图像进行编码处理, 达到压缩图像信息量,简化图像的目的。以便于存储和传输。④图像重建:主要 是利用采集的数据来重建出图像。图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影 法和使用广泛的卷积反投影法等。⑤模式识别:识别是图像处理的主要目的。如:
    指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种:统 计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。⑥计算机图形学:用计算机将实 际上不存在的,只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来。

    二、计算机图像处理技术在全息学中的应用 图像处理技术在全息中的应用主要表现在:一是计算全息,基于计算机图 形学将计算机技术与光全息技术结合起来,通过计算机模拟、计算、处理,制作 出全息图。因此它可以记录物理上不存在的实物。二是利用图像的增强和复原, 图像编码技术等对数字全息图像质进行提高以及实现的各种算法。它的应用大致 可以分为两大类,即空域法和频域法:①空域法:这种方法是把图像看作是平面 中各个像素组成的集合,然后直接对这一二维函数进行相应的处理。空域处理法 主要有下面两大类:一是领域处理法。其中包括梯度运算(GradientAlgorithm),拉 普拉斯算子运算(LaplacianOperator),平滑算子运算(SmoothingOperator)和卷积运 算(ConvolutionAlgorithm)。二是点处理法。包括灰度处理(greyprocessing),面积、 周长、体积、重心运算等等。②频域法:数字图像处理的频域处理方法是首先对 图像进行正交变换,得到变换频域系列阵列,然后再施行各种处理,处理后再反 变换到空间域,得到处理结果。这类处包括:滤波、数据压缩、特征提取等处理。

    三、模拟实验 本文运用matlab软件,利用图像处理技术,编写了程序,以模拟计算全息 和实现全息图像的滤波。图1是计算全息实现流程图。

    从模拟实验中可以看出,数字全息的处理过程其实就是计算机图像处理在 全息技术的应用过程。利用计算机图像处理技术对全息图进行了记录,将物光和 参考光干涉得到了全息图。并利用图像的增强和复原对图像进行了处理,以消除 噪声,得到更好的全息再现象。

    本文仅模拟了计算全息的实现和再现过程,其实,计算机图像处理在全息 技术中的应用是全方位的,用实验方法得到的全息图中包含了更多的其他无用信息(噪声),图像处理技术在这里就显得尤为重要。随着计算机图像处理技术的 进一步发展,全息技术必然会迎来新的一轮发展和飞跃。

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