数字图像处理

在计算机科学中，数字图像处理是使用的数字计算机来处理?数字图像通过一个算法。作为数字信号处理的子类别或领域，数字图像处理比模拟图像处理具有许多优势。它允许将更广泛的算法应用于输入数据，并且可以避免诸如在处理过程中产生噪声和失真之类的问题。

由于图像是在两个维度（也许更多）上定义的，因此可以采用以下形式对数字图像处理进行建模：多维系统。数字图像处理的产生和发展主要受三个因素影响：

xxx，计算机的发展；

第二，数学的发展（特别是离散数学理论的建立和改进）；

第三，对环境、农业、军事、工业和医学等领域的广泛应用的需求增加了。

图像传感器

对于现代的基础图像传感器是金属-氧化物-半导体（MOS）技术，其源自从所述的发明MOSFET（MOS场效应晶体管）由穆罕默德M.Atalla和达沃·卡在贝尔实验室，1959年这导致了数字半导体图像传感器的发展，包括电荷耦合器件（CCD）和后来的CMOS传感器。

电荷耦合器件由贝尔实验室的WillardS.Boyle和GeorgeE.Smith于1969?年发明。在研究MOS技术时，他们意识到电荷类似于磁泡，可以将其存储。在一个很小的MOS电容器上。由于连续制造一系列MOS电容器是相当简单的，所以它们将合适的电压连接到它们上，以便电荷可以从一个电荷转移到另一个电荷。CCD是一种半导体电路，后来在xxx批用于电视广播的数字摄像机中使用。

所述NMOS?有源像素传感器（APS）由发明奥林巴斯在日本在1980年代中期。这是通过MOS?半导体器件制造的进步实现的，MOSFET的缩放比例达到了较小的微米级，然后达到了亚微米级。所述的NMOSAPS被勉Nakamura的团队在奥林巴斯制造的1985年所述的CMOS有源像素传感器（CMOS传感器），后来被开发埃里克福萨姆的研究小组在NASA?喷气推进实验室于1993年。到2007年，销售的CMOS传感器的已超过CCD传感器。

图像压缩

数字图像压缩技术的一项重要发展是离散余弦变换（DCT），这是一种由NasirAhmed于1972年首次提出的有损压缩技术。DCT压缩成为JPEG的基础，由联合图像专家组于2000年提出。1992.JPEG将图像压缩到更小的文件大小，并已成为Internet上使用最广泛的图像文件格式。

数字信号处理器（DSP）

1970年代，MOS技术的广泛采用为电子信号处理带来了xxx性的变化。MOS集成电路技术是1970年代初xxx个单芯片微处理器和微控制器的基础，然后是1970年代后期xxx个单芯片数字信号处理器（DSP）芯片。DSP芯片自此以来已广泛用于数字图像处理中。

在离散余弦变换（DCT）的图像压缩算法被广泛的DSP芯片来实现，许多公司开发基于DCT技术的DSP芯片。DCT被广泛用于编码、解码、视频编码、音频编码、多路复用、控制信号、信令、模数转换、格式化亮度和色差以及颜色格式（例如YUV444和YUV411）。DCT还用于编码操作，例如运动估计、运动补偿、出于显示目的、帧间预测、量化、感知加权、熵编码、变量编码和运动矢量，以及解码操作（例如不同颜色格式（YIQ，YUV和RGB）之间的反操作）。DCT还通常用于高清电视（HDTV）编码器/解码器芯片。

医学成像

1972年，英国EMIHousfield公司的工程师发明了用于头部诊断的X射线计算机断层扫描设备，这就是我们通常所说的CT（计算机断层扫描）。CT核方法基于人体头部的投影，并经过计算机处理以重建横截面图像，这称为图像重建。1975年，EMI成功地为整个人体开发了一种CT装置，该装置获得了人体各个部位的清晰断层图像。1979年，这种诊断技术获得了诺贝尔奖。用于医疗应用的数字图像处理技术于1994年被引入太空基金会太空技术名人堂。

任务

数字图像处理允许使用更复杂的算法，因此，既可以在简单任务上提供更复杂的性能，又可以实现模拟方式无法实现的方法。

特别地，数字图像处理是基于以下各项的具体应用和实用技术：

分类特征提取多尺度信号分析模式识别投影

数字图像处理中使用的一些技术包括：

各向异性扩散隐马尔可夫模型图片编辑影像还原独立成分分析线性过滤神经网络偏微分方程像素化点特征匹配主成分分析自组织图小波