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计算机图像处理在信息学中的应用论文
计算机图像处理在信息学中的应用论文 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 0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。
1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。
2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。
3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。
