1.1.2 数字图像处理的应用

数字图像处理是指将图像转化为离散数字信号，并利用计算机对其进行处理。数字图像最早应用于报纸行业，即将英国和美国之间原本需要7天才能传输完成的报纸图像在3个小时内传输完成。数字图像处理作为一门独立的学科成形于20世纪60年代早期，其最早的目的是为了改善图像的视觉感知质量，以人为对象，通过对图像的处理，使得图像中的目标更加清晰可辨。数字图像处理的最早的成功应用案例出现在美国喷气推进实验室，该实验室对由航天器采集的数千张月球图片进行了处理，借助计算机的计算能力成功完成了月面地图的绘制，为后续的数次成功登月奠定了一定的基础。电子计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）是数字图像处理应用在医学领域中的一个早期典型成功案例。英国EMI公司的工程师于1972年发明了专门用于颅腔诊断的X射线诊断装置（即CT装置），CT装置通过X射线产生人类身体部件的投影，并通过计算机对投影截面进行重建，为医生进行进一步的疾病诊断提供依据。CT诊断技术发明人于1972年获得了诺贝尔生理学或医学奖，CT诊断技术也在随后的数年内推广到了全世界，为人类生命质量的提升做出了巨大的贡献。随着数字图像处理技术的进一步发展，以及人工智能、计算机科学相关技术的进一步成熟，数字图像处理技术可以向更高层次、更广领域做更深入的发展，计算机视觉相关理论也开始逐步从理论走向大规模应用。20世纪70年代末，马尔（Marr）教授首先提出较为完整的计算机视觉理论，其成为计算机视觉领域的指导理念，以马尔命名的“马尔奖”迄今为止还是计算机视觉领域的最高奖项。计算机视觉关注如何借助计算机系统对图像做出相应解释，可以让计算机对外部世界产生类似于人的理解能力。近年来随着深度学习理论的不断发展以及计算机硬件尤其是GPU计算能力的不断提升，计算机视觉的理解能力和水平迈上了一个新的台阶，在许多领域达到甚至超过了人类。

数字图像处理在国民经济领域存在诸多现实应用，比较具有代表性的是遥感图像分析技术的广泛应用。农业部门通过对遥感图像进行分析，可以了解作物的播种、生长、病害情况，有助于做到大范围地估产及病虫害防治。水利部门通过对采集到的遥感图像进行评估分析，可以做到对水害灾情变化的实时检测，配合气象部门的卫星云图分析，可以对水旱灾害情况进行较为及时与准确的预测。国土测绘机构使用航测或卫星可获得地貌信息及地面设施布置等资料，通过对其进行进一步分析即可获知国土使用情况。

互联网的发展为数字图像提供了广泛的应用场景，数字图像处理的相关技术在社会中也发挥着更大的作用，如基于数字图像识别的身份认证系统，可通过快速比对被检测身份图像与原始身份图像完成被检测人员的身份认证，该系统在门禁、出入境以及金融支付等领域得到了广泛应用。再如种类繁多的美图软件及丑图软件已经作为必备模块集成到了社交媒体中，通过物体识别、高斯模糊等简单图像处理方法实现了图像快速美化或丑化，为人们的生活增添了不少乐趣。为了适应互联网应用中大量图像传输需要，减小图像传输带宽要求，各类图像压缩算法也得到了大规模应用，如JPG、PNG等格式的压缩图像编码算法已经被视为图像编码的即成标准。光学字符识别是数字图像处理技术应用的又一重要领域，其首先利用图像分割得到单个字符图像，其次通过特征提取得到单个字符特征，最后经过图像识别算法提取出图像中的文本内容，进而形成文本文档。