時間：2023-05-29 17:47:53
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇圖像數字化，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
【摘要】通過學習圖形、圖像的數字化表示，逐步理解圖形、圖像數字化原理，在教學中采取先行組織者教學策略，首先采取講授法，講解彩色圖形、圖像的數字化表示方法，然后再組織學生分析黑白圖像和灰度圖像的數字化表示，并利用軟件處理進行驗證，從而理解圖形、圖像的數字化。
【關鍵詞】圖形圖像數字化
實行高中新課程改革已經是第五個年頭了，高中信息技術也是第五年，五年來我一直堅守在第一線，教授高中信息技術。送走了學生近2000人，其間不斷摸索，找出適合自己學校和學生的教學方法，分析教材，分析學生，找問題，想辦法，完成了教學任務。今天，主要對選修模塊之一的多媒體技術應用中第二章第二小節圖形、圖像的數字化談談自己的心得。
每次講到這一節，我感覺很抽象，學生并不能完全理解，而且很吃力，我講得累，學生們聽得也累。大多是讓學生去體驗圖形、圖像在表達信息時的效果和特點上下功夫，了解圖形、圖像的數字化即可。至于原理往往講不透徹，我一直在研究到底要把握什么樣的度是最合適的。我每上完平行班中的一個班的課后，就反思很多，自己找個本子記下來，起名為“反思本”，把每堂中的講課情況回顧一遍，先看教學總任務是否完成，然后各程序流程、細節是否講到位，學生的反應如何，這樣講是否合適，還有沒有更好的辦法。這樣有時候我很為第一次講的班覺得吃虧，再其后的每遍都會有所補充，彌補不足之處，于是到最后一遍也是最后一個班的時候，感覺講得最到位，而且恰到好處。我總是在想，真是活到老學到老，每一次上講臺都能找到需要再學習的地方，所以我感動這個職業，很能激勵人去學習，去上進。
現在我們來分析這一節的內容。圖形、圖像的數字化，教學目標是體驗圖形、圖像在表達信息時的效果和特點，了解表達中對圖形、圖像的需求；明確運用圖形、圖像是實現有效表達、交流的重要方法；感受圖形、圖像在人類表達、交流中的重要作用；理解圖形、圖像的數字化原理。通過實踐操作學生很容易掌握，但理解上抽象，未必能達到目的。教學重點是理解圖形、圖像的數字化原理，其中“采樣”及其兩個重要的參數，掌握起來尤為關鍵。為了能讓學生更明確我課堂上準備了硬件有計算機、掃描儀、視頻展示儀，軟件有圖像瀏覽軟件、圖像處理軟件、教學軟件以及讓學生課前準備的圖片。
在人類還沒有產生文字以前，作為承載信息的一種視覺媒體，圖形、圖像就已成為人類信息傳輸、思想表達的重要方式之一。當今社會，圖形、圖像在信息的表達中仍然起到重要的作用，我們對信息的獲得，60%～70%的方式是圖形、圖像的方式。有人稱這是一個“讀圖時代”。強調圖形、圖像數字化的意義，保持學生學習興趣和求知欲，并為后續學習提供上位概念。在信息技術中，圖形、圖像是多媒體作品的基本組成要素之一。我們知道，所有的信息首先必須轉化為二進制數據才能被計算機和網絡所存儲和傳輸，而將圖形、圖像轉化為二進制數據存儲在計算機中的過程被稱為圖形、圖像的數字化。圖像的分割與像素運用啟發式教學，通過教師的引導和學生的探究，逐步遞進地完成對教學內容的完整認識。首先組織學生使用掃描儀將自己喜愛的一幅圖片存儲在計算機中，然后用圖像瀏覽軟件或圖像處理軟件打開這幅圖像并逐漸放大。當顯示比例較小時，圖片非常清晰、逼真；當顯示比例加大以后，圖像變成了由各種顏色的方塊組成的陣。在同學們實驗、觀察的基礎上，教師通過提出問題，啟發學生逐步認識到：a存儲在計算機中的圖像是由很小的顏色方塊組成的；b實物圖像被分割成一個一個的顏色方塊，存儲在計算機中，分辨率的概念由此而來；c圖像的數字化實質就是將顏色方塊數字化，像素的概念由此而來。每個像素的數字化通過引導學生分析由簡單到復雜的顏色模塊的數字化方法，使學生逐步認識到像素數字的原理。利用視頻展示儀展示一幅單色圖片，告訴學生，圖像中只有黑白兩種顏色的圖像稱為單色圖像，然后讓學生思考，單色圖像中每個像素可以用什么來表示？利用視頻展示儀展示黑白照片。向學生講解，在日常生活中，我們所接觸的黑白照片并不僅僅是簡單的純黑色和純白色兩種顏色，更多是介于黑和白之間，這種圖像在多媒體技術中叫做灰度圖像。再引導學生思考，灰度圖像的每個像素又可以怎樣表示？自然界中的任何一種顏色都可以由紅、綠、藍這3種顏色值之和來確定，它們構成一個3維的RGB矢量空間。這就是說，R、G、B的強度不同，混合得到的顏色就不同。根據這個道理，計算機顯示器使用的是陰極射線管。CRT使用3個電子槍分別產生三種波長的光，并以各種不同的相對強度綜合起來產生顏色，這種表現顏色的模式被稱為RGB模式，在此模式中，彩色圖像的每個像素應該怎樣用二進制數值表示呢？教師來總結，通過上述分析，我們知道，圖形、圖像的數字化，首先需要將連續的圖像分割為一些像素點，然后用二進制數字不定期記錄每個像素點的信息。這個過程在多媒體技術中稱為“采樣”，而表示采樣結果的二進制數值的位數就是采樣深度。
總之，強化了圖形、圖像數字化的原理，從體驗了圖形、圖像的數字化效果，也就達到本節的教學目的。
關鍵詞：多媒體技術；學時分配；實驗教學
中圖分類號：G642文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2011)22-5531-02
Discussion on Teaching the Course of Multimedia Technology and Application in the Speciality of Computer
ZHANG Jing
(College of Information Engineering, Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014010, China)
Abstract: The discussion on teaching the course of multimedia technology and application includes essential requirements of teaching, period assignment and experiment teaching. Through near three year practices, the teaching effect is good.
Key words: multimedia technology; period distribution; experimental teaching
1 課程的性質、目的和任務
《多媒體技術及應用》是計算機科學與技術專業的專業選修課。本課程從多媒體技術原理和應用的視角，對多媒體的主要應用領域和相關技術做了全面的介紹。主要內容包括：多媒體計算機系統；多媒體音頻處理技術；計算機動畫；多媒體視頻處理技術；數字圖像處理技術；數據壓縮、編碼技術；多媒體電子出版物和著作工具。通過學習這些內容，為今后開展多媒體領域的研究和開發工作，打下良好的基礎。
2 課程教學內容的基本要求、重點和難點
第1章多媒體技術概述
重點：多媒體技術的概念，多媒體數據的特性與表現形式，多媒體關鍵技術。
1) 多媒體的概念 掌握多媒體技術的定義、分類。
2) 多媒體數據的特性與表現形式掌握多媒體數據的特性與表現形式。
3) 多媒體關鍵技術 理解多媒體關鍵技術。
第2章多媒體計算機系統
重點：多媒體計算機系統的層次結構，磁存儲系統的工作原理，顯示系統及其工作原理。
1) 多媒體計算機系統的組成掌握多媒體計算機系統的層次結構。
3) 磁存儲系統及工作原理掌握磁存儲系統的工作原理，理解磁盤陣列RAID技術。
3) 顯示系統及其工作原理掌握液晶顯示系統的工作原理，理解顯卡的工作原理。
第3章多媒體光盤存儲系統
重點：光盤的結構與記錄信息的原理。難點：光驅讀取光盤的方式。
1) 光盤存儲系統了解光盤存儲系統的特點和分類，掌握光驅讀取光盤的方式。
2) 光盤的標準了解常見光盤的標準，掌握VCD和DVD技術的區別。
3) 光存儲介質的結構與工作的原理掌握光盤的結構與記錄信息的原理。
第4章多媒體音頻信息處理
重點：音頻文件的格式，MIDI的工作原理，音頻處理軟件cool edit。難點：音頻信號的數字化。
1) 音頻信號及其概念 了解音頻信號的形式，理解聲音的三要素。
2) 聲音信號的數字化掌握模擬音頻信號的數字化過程。
3) 聲卡理解聲卡的工作原理及性能指標。
4) 音頻文件的格式與處理軟件理解聲音文件的格式，掌握音頻處理軟件cool edit
5) 樂器數字接口---MIDI了解MIDI系統的組成，理解MIDI的工作原理。
第5章數字圖像處理技術
重點：圖像處理中的色彩學知識，圖像文件格式。難點：圖像數字化過程，PhotoShop用法。
1) 數字圖像處理概述了解數字圖像的概念，理解圖像的分類。
2) 數字圖像處理的主要研究內容了解數字圖像處理的主要研究內容。
3) 圖像與圖像數字化過程 掌握圖像數字化過程及原理
4) 圖像處理中的色彩學知識理解色彩模型、色彩三要素、顏色深度和位平面
5) 位圖繪畫與編輯理解濾鏡、通道、圖層、蒙版的概念。
第6章計算機圖形學與圖形處理技術
重點：矢量圖格式的特點，三維真實感圖形的生成技術
1) 計算機圖形學概論了解圖形的概念，理解圖像和圖形的區別。
2) 三維真實感圖形技術掌握三維真實感圖形的生成技術。
3) 矢量圖格式與繪圖軟件理解矢量圖格式的特點，了解常見的繪圖軟件
第7章多媒體視頻信息處理
重點：視頻的數字化過程，視頻文件的類型，YUV模型。難點：premiere的使用。
1) 視頻基礎知識理解視頻的定義、了解視頻的分類
2) 廣播電視信號及其標準了解廣播電視信號制式，理解YUV與RGB彩色模型。
3) 視頻的數字化過程掌握視頻的數字化過程，理解數字視頻的采樣格式
4) 視頻文件的類型和處理軟件理解視頻文件的類型，掌握premiere的使用。
第8章計算機動畫
重點：計算機動畫的主要技術與方法
1) 計算機動畫的概念理解計算機動畫的定義。
2) 實現計算機動畫的主要技術與方法理解計算機動畫的主要技術與方法。
第9章多媒體數據壓縮與編碼
難點：統計、預測、變換編碼的工作原理，JPEG和MPEG壓縮編碼和算法。
1) 數據壓縮編碼技術概述理解有損壓縮和無損壓縮、理解對稱壓縮和不對稱壓縮。
2) 統計編碼、預測編碼、變換編碼理解統各種編碼的思想。
3) 靜態圖像壓縮標準JPEG和運動圖像壓縮標準MPEG掌握 JPEG和MPEG壓縮編碼原理。
第10章 多媒體電子出版物與著作工具
重點：理解多媒體著作工具的分類。難點：掌握Authorware的使用。
1) 多媒體著作工具了解多媒體著作工具的特點，理解多媒體著作工具的分類
2) 常用多媒體著作工具介紹了解常用的多媒體著作工具，掌握Authorware的使用
3) 教學方式及學時分配
4) 實驗教學環節
3 結束語
為了激發了學生的學習興趣,調動了學生學習的積極性,筆者在近三年的教學過程中以“案例教學法”為導向，圍繞以上教學內容設計了很多視頻、音頻、圖像、動畫方面的實用案例，這些案例都是在我們的日常生活中能應用到的，例如在圖像處理中制作個人證件照，視頻處理中給視頻制作字幕配背景音樂等等。在課程結束時,絕大部分學生可以完成一個完整的多媒體作品,部分同學還將自己的作品上傳優酷等視頻網站，有很高的點擊率。實踐證明,這些方法不僅提高了課程的教學效果，而且對學生今后的工作和生活也是非常有幫助的。
參考文獻：
[1] 鐘玉琢.多媒體技術基礎及應用輔導與實驗[M].北京:高等教育出版社,2005.
[2] 林宗福,多媒體技術基礎實驗指南[M].北京:高等教育出版社,2003.
關鍵詞 模糊數學理論；圖像處理；計算機；應用
中圖分類號O1 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2012）81-0117-02
模糊數學理論于1965年提出，它是對模糊性現象進行研究和處理的方法和理論，模糊數學理論的基本概念是模糊集合。近年來，關于模糊數學理論的研究進一步加深，模糊技術在眾多領域得到了應用。計算機圖像處理技術是借用計算機的識別和運算功能來進行圖像的處理，在圖像處理的過程中也會用到模糊數學理論，簡化圖像處理和調整的方法，提高圖像處理的準確度和精確度。
1模糊數學理論概述
在日常生活中，我們經常會用到高個、胖子、年輕、漂亮熱、善、好等形容詞，這些詞語只是對事物的大致描述，邊界比較模糊，在范圍上不能進行明確的界定，這就和模糊數學理論相關。模糊數學理論就是對模糊性現象進行分析和研究的方法和理論，該理論要重點把握模糊數學和隨機數學以及精確數學之間的關系，對模糊性現象進行界定。因此，不僅生活中的模糊性現象比較多，工作中還會有許多模糊的問題，比如在確定水是否燒開的時候要對水的狀態和溫度進行確定，但是由于模糊性，水的溫度和狀態都不能進行明確的界定，需要運用模糊數學理論來分析和解決問題。近年來，模糊數學理論在模糊識別與控制、模糊評判、系統理論、醫學、信息檢索以及生物學方面都得到了廣泛的應用，而計算機領域是模糊數學的重點研究領域。模糊數學理論可以解決計算機過于精確化的問題，幫助計算機對模糊信息進行敏捷和靈活的處理。
2模糊數學理論在圖像處理中的應用分析
圖像處理是利用計算機來進行圖像的編碼、圖像數字化、圖像分割、圖像增強、圖像分析和圖像復原，雖然圖像處理可以通過模擬技術和光學方法實現，但是圖像數字處理技術具有方便性和靈活性，數字圖像處理技術得到了重要的應用。在用計算機進行圖像處理的過程中，要對圖像的清晰度、對比度和圖像顏色進行處理，對圖像的藍、黃、紅三大基色進行模糊的調動和處理，提高圖像處理的質量。
模糊數學理論對圖像融合的作用。圖像融合是提取有利信息來進行高質量圖像的綜合，提高原始圖像的光譜分辨率和空間分辨率，提高計算機對原始圖像信息的利用。傳統的計算機圖像融合方法是對兩張圖像的簡單重疊，圖像融合的準確性較低，模糊數學理論在圖像處理中的應用就可以避免圖像融合準確性較低的問題，圖像經過處理之后的偏差率比較小。在圖像融合的過程中，圖像像素值會有一定程度的灰度值，圖像的變化主要是由這些灰度值來決定的，如果灰度值達到了一定的程度，圖像的性質就會發生變化。通過對灰度值和圖像的關系分析可以發現，灰度值的變化影響著圖像的變化以及圖像效果的變化。因此，在利用計算機對圖像融合處理的過程中，可以利用模糊理論，對灰度值與圖像變化之間的關系進行進行快速的推斷。計算機的運算能力和圖像處理能力是非常強大的，通過對模糊數學理論的應用可以較快速的得到圖像變化的范圍和結果，實現圖像融合的最佳效果。
模糊數學理論對圖像調整的作用。圖像調整一般都是對圖像顏色的調整，通過不同的顏色來實現不同的視覺效果和應用效果，圖像顏色調整可以通過對比度的調整來實現。圖像效果有現代、古典、哥倫風、經典影樓以及其他效果，在利用計算機進行圖像調整的過程中需要對圖像顏色值進行調整，實現圖像調整的最佳效果。但是在圖像處理的過程中會有一些較為特殊的圖像處理，在灰度值較大的圖像調整和處理中，要首先對圖像的灰度邊緣進行調整，增加圖像的灰度值，通過對比來進行圖像效果的分析。如果圖像的灰度值確定，可以通過灰度值的計算來掌握最大灰度值的計算，實現圖像的對比調整。模糊數學在圖像調整的過程中就是對對象對比度和圖像顏色值的調整，由于圖像處理效果沒有明確的界定，處理人員可以通過模糊的調整來實現不同的圖像處理效果。
模糊數學理論在其他圖像處理中的應用。除了圖像融合和圖像調整，圖像融合還包括了圖像數字化、圖像編碼、圖像分割和圖像增強等，模糊數學理論在這些圖像處理中的效果也是非常明顯的。圖像增強是指使圖像變得更為清晰，使圖像滿足人們使用和計算機的要求。圖像增強包括了邊緣銳化、偽彩色處理和干擾抑制等，圖像增強不需要保持原圖像的色彩和強度，因此圖像處理人員可以采用模糊數學理論來進行圖像的增強。而圖像分析是指對圖像的數據信息以及度量進行抽取，得到圖像的數值結果，對圖像內容進行相關的描述，實現對圖像信息的深度把握，圖像分析只是對圖像數值的簡單抽取，處理人員可以利用模糊數學理論來解決圖像分析和圖像分割過程中的各種模糊問題，實現較好的圖像處理效果，實現圖像的增強和復合，解決圖像處理中各種模糊問題。
3結論
模糊數學理論于上世紀的60年代提出，近年來在機械、化工、生物、醫學以及計算機領域得到了快速的發展，解決了各種模糊性的難題。圖像處理包括了圖像數字化、圖像分割、圖像融合、圖像增強以及圖像分析，模糊數學理論可以對圖像灰度值的變化范圍進行分析和把握，解決灰度值變化和圖像色彩變化之間的關系問題，通過采取合適的灰度值來實現較好的圖像處理效果。因此，模糊數學理論可以有效的解決生活和工作中的各種模糊難題，實現問題的最佳解決。
參考文獻
[1]郭川軍.計算機指紋識別技術研究[J].中國科技信息，2011（5）.
[2]趙永強，潘泉，張洪才.一種新的全色圖像與光譜圖像融合方法研究[J].光子學報，2010（1）.
關鍵詞：數字圖像；車牌識別；公安應用
中圖分類號：TP391.41
1 數字圖像處理技術簡介
隨著計算機技術和信息技術的迅猛發展，相關的數字圖像處理技術也在不斷地更新進步著，數字圖像處理技術在公安領域和其他與國計民生休戚相關的各個領域中發揮越來越重要的作用。
1.1 數字圖像處理技術優點
（1）易存儲，安全性強。圖像可以存儲在U盤、光盤等大容量的介質中以及利用云存儲技術進行存儲，占用空間小，做好備份不會造成任何損壞和丟失，且不容易被盜失，安全性強。
（2）再現性好，靈活性強。數字圖像處理技術可避免圖像質量因一系列操作變換而退化，確保處理圖像的再現性。此外數字圖像可以通過將圖像文件分類、分批存檔建立一套數據庫，對其進行檢索來實現快速查找的目的，還可以隨時制作若干份拷貝數字圖像文件，并利用網絡和電子郵件瞬間將其傳送到目的地，大大提高工作效率。
（3）適用面廣，適用性強。處理圖像來源廣泛，經不同信息源獲取的圖像在數字編碼后均可以進行數字圖像處理。數字圖像處理技術具備復制、增強、減弱、翻轉、旋轉、縮放、均衡、清晰、分色等豐富的特效手段，通過各式數字圖像處理軟件可以方便快捷的進行相關技術手段操作。
1.2 數字圖像處理技術常用方法
（1）圖像數字化。圖像數字化即將模擬圖像轉換為數字圖像的過程。圖像數字化是以圖像的電子化作為基礎，先把模擬圖像轉變成電子信號，隨后再將其轉換成數字圖像信號。利用計算機進行數字圖像處理操作，必須先把真實的圖像通過數字化轉變成計算機能夠接受的顯示和存儲格式，然后再用計算機進行分析處理。
（2）圖像壓縮編碼。在滿足一定保真度的要求下，對圖像壓縮編碼目的是去除多余數據減少表示數字圖像時需要的數據量，以便于圖像的存儲和傳輸。圖像壓縮編碼可分為兩類：一類壓縮是可逆的，即從壓縮后的數據可以完全恢復原來的圖像，信息沒有損失，稱為無損壓縮編碼；另一類壓縮是不可逆的，即從壓縮后的數據無法完全恢復原來的圖像，信息有一定損失，稱為有損壓縮編碼。
（3）圖像增強。即增強圖像中的有用信息，目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的地強調圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些攜有重要信息的圖像特征，明確識別出圖像中不同事物特征之間的差別，改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。
（4）圖像復原。圖象復原是利用退化現象的某種先驗知識，建立退化現象的數學模型，再根據模型進行反向的推演運算，以恢復原來的景物圖象。因而，圖象復原可以理解為圖象降質過程的反向過程。
（5）圖像分割。圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現有的圖像分割方法主要分以下幾類：基于閥值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。
（6）圖像分析。圖像分析一般利用數學模型并結合圖像處理的技術來分析底層特征和上層結構，從而提取具有一定智能性的信息。圖像分析同圖像處理、計算機圖形學等研究內容密切相關，而且相互交叉重疊。
2 數字圖像處理技術識別車牌在公安領域的應用
2.1 識別車牌圖像的過程
（1）對車牌圖像進行預處理。在進行車牌定位之前要進行車牌圖像的預處理，這是因為在進行數字圖像處理時，圖像質量往往由于圖像傳送和轉換過程而降低，同時車牌圖從圖像中搜索出具有車牌特征的區域，根據車牌的不同特征，可以采用不同的定位方法，其中最常見的定位方法有：基于車牌顏色特征的方法，基于紋理分析的方法，基于灰度特征的投影方法，基于神經網絡的方法等。
（2）對車牌區域進行校正處理。車牌定位提取出車牌區域后，由于攝像機的拍攝角度、車輛行駛狀況等其他因素影響，提取出的車牌區域存在一定的傾斜角度，所以通常都要對車牌字符圖像區域進行水平傾斜校正處理。目前大部分的傾斜校正方法是根據車牌圖像存在邊框的確定，通過檢測邊框直線的傾斜角度，從而得到車牌圖像的傾斜角度，進而利用檢測到的傾斜角度對車牌進行校正。
（3）對車牌區域進行定位。車牌定位的方法是利用車牌區域的特征來判斷車牌圖像，以避免對后續的車牌字符分割和識別操作產生影響，這是車牌識別的重要環節。從數字圖像處理技術的性質來看，車牌定位主要分為基于灰度圖像的車牌定位和基于彩色圖像的車牌定位，兩種不同圖像的車牌定位各有利弊。
（4）對車牌字符進行分割處理。相比于車牌定位只需要給出車牌在車輛圖像中的大概位置，車牌分割處理需要從車牌圖像中分割出精確的字符圖像，字符分割處理的好壞直接影響到車牌識別效果。字符分割常采用垂直投影法實現，是先將不同角度的的車牌圖片進行水平投影性處理，然后去除圖像的水平邊框，再進行垂直方向的投影，利用垂直投影法對斷裂字符進行分割的效果較好，能夠達到精確識別車牌號碼的目的，可適用于復雜環境下拍攝的汽車圖像。
2.2 數字圖像處理技術識別車牌在公安實際工作應用中遇到的問題
在公安日常實際辦案工作中，存在部分駕駛人為了逃避公安機關對違法行為的打擊查處，采用假牌、套牌或故意遮擋號牌等惡劣行為，另外還存在駕駛人對車牌疏于保養，致使車牌附著大量污垢而骯臟不堪或者車牌出現不同程度的磨損現象，這些往往導致攝取的車牌圖像信息很難識別甚至無法被識別，給公安交通管理機關和偵查機關對于非現場執法工作帶來極大的挑戰。惡劣的道路交通氣候條件也是數字圖像處理技術識別車牌在公安領域應用中遇到的普遍問題，通常由于雨雪、大霧、霧霾和雷電等天氣因素的影響，一方面導致長期處于室外的如道路監控攝像頭等車牌車輛信息攝取設備的工作壽命減短、設備性能減弱，另一方面也直接導致在惡劣氣候條件下所攝取的車牌圖像信息效果降低，使得車牌識別出現一定難度。
3 數字圖像技術識別車牌在公安領域的重要性
目前針對道路交通等非現場執法的困境是，現有的交通視頻監控、電子警察等執法裝備對無法精確識別車輛身份，且識別率易受環境、駕駛車輛狀況等眾多客觀因素影響。因此，為了提升公安交通管理和打擊違法犯罪執法能力，有必要進一步引入先進技術手段。數字圖像處理技術在當今世界公安領域的應用已非常普遍，應用手段越來越豐富，功能也越來越強大，成為世界各國現代公安工作的必備工具。目前，數字圖像處理技術識別車牌的使用已經成熟，體現出小工作量，高工作效率，低差錯率，投入產出比高，方便易用等優勢，對公安日常執法管理工作的促進作用明顯。
參考文獻：
[1]劉云琦.論數字圖像處理技術在車牌識別中的應用[J].中國科技投資，2012（33）.
[2]楊英倉.數字圖像處理技術在公安領域中的應用及發展前景[J].貴州教育學院學報，2007（02）.
關鍵詞：數字；影視；制作1數字技術對于影視制作的意義
數字影視產生于20世紀80年代，是計算機網絡技術與傳統影視制作的結合產物。數字化技術的引入，大大簡化了影視的制作過程，節約了影視制作的時間，賦予了影視創作人員更多的想象和操作空間，使得創作人員能根據自己的設想對影視進行創作。借助數字技術，很多傳統影視制作做不到的鏡頭可以完成。影片制作人員可以用計算機技術對影視進行修飾，使得影視更加完美。
2數字技術在影視制作中的幾點應用
2.1影視素材的數字化處理。
數字化非線性編輯系統引入影視制作后，制作人員可以通過加工處理無數個影像元素來拼湊影視中的某個景物，制作人員的創作空間明顯增大了。通過實地拍攝，制作人員可以獲得很多源素材，并利用專門的設備把源素材轉化為數字影視素材，進而根據影視制作的需要，對這些數字影視素材進行篩選、拼接等，最終得到一個富有真實感的影視畫面。這些影視素材分為以圖像為主的靜態素材和以視頻為主的動態素材。（1）圖像的數字化處理。圖像作為一種靜態素材，是影視制作中不可或缺的。影視制作人員可以通過采集、掃描等方式將其數字化，然后通過Photoshop、Painter等圖像處理軟件制作出影視需要的效果。從現實世界中獲得數字圖像的過程稱為圖像的獲取，所使用的設備通稱為圖像獲取設備。例如，對照相底片進行掃描輸入，用數字相機對選定的景物進行拍攝。圖像獲取的過程其實就是模擬信號的數字化過程，它的處理主要分為四個步驟： 掃描、分色、取樣、量化。通過掃描，畫面被分為M×N個網格，每個網格稱為一個取樣點，用其亮度值來表示。這樣，一幅模擬圖像就轉換成了M×N個取樣點組成的陣列。再者，將彩色圖像的取樣點的顏色分解成3個基色（如R，G，B三基色）。最后通過取樣和量化，將一個以自然形式存在的圖像變換為適合計算機處理的數字形式。此外，數字化圖像的數據量往往很大，為了方便圖像的傳輸與儲存，有時還需要采用編碼技術來壓縮其信息量。（2）視頻的數字化處理。視頻作為動態影視素材，主要是影視制作人員通過實地拍攝，然后借助計算機把呈現在銀屏上的影像截取下來，并以相應的格式存儲起來，從而獲得可利用的源視頻素材。再通過Premiere、DSP等視頻處理軟件做進一步處理，從而為影視人員的創作提供材料。與圖像數字化的處理過程類似，視頻信號的數字化過程大體為：模擬視頻信號掃描采樣量化編碼數字視頻信號。需要注意的是通過數字攝像機記錄的信號本身就是數字信號了，只是存儲在磁帶上而已，還需要將它從磁帶移植到硬盤。對視頻信號的采集，尤其是動態視頻信號的采集需要較大的存儲空間。這就需要影視制作人員在采集視頻信號的過程中，使用帶有壓縮芯片的視頻采集卡對圖像進行壓縮處理。此外，隨著計算機的數字非線性編輯技術的不斷發展，視頻的數字化剪輯成了可能。透過這項技術，影視制作人員可以將影視素材記錄到計算機中，進而利用計算機的鼠標和鍵盤對其進行無形剪輯。這不僅提高了視頻剪輯的效率和質量，還使得剪輯結果能得到反復的回放和檢驗。數字非線性編輯技術不僅融合了傳統影視編輯的各種優點，還拓展了視頻剪輯的功能，可謂是影視制作中的一項重大突破。
2.2影視合成的數字化
影像合成是影視制作中最重要的環節，它是將多種影視素材通過特效混合處理的過程。影視合成的手法有多種，如摳像、數字復制、鏡頭記錄等等。（1）摳像。一般的摳像就是吸取畫面中的某種顏色作為透明色，并將它從畫面中摳去，從而讓背景透出來，形成二層畫面的疊加合成。而有時候由于背景顏色不純凈，光線不均勻，摳像較為困難。如一些細微的物體：頭發絲、煙霧等。這時必須要利用專門摳像軟件，結合復雜的摳像算法進行處理，才能達到令人滿意的效果。（2）數字復制。數字復制是影視合成常用的手法。如在拍攝大型的戰爭影視時，要實現千軍萬馬的場面，調動成千上萬人的演員參演是很不現實的。為了凸顯畫面的真實感，就必須要利用數字復制技術。聘用少量的演員，進行多次拍攝，然后通過數字復制，對這些演員進行多次復制，使得他們遍布整個影視畫面，形成人上人海的大場景。如影片《拯救大兵瑞恩》，實際參演的只有200多人，而通過數字復制后，就變成數萬人了。（3）鏡頭記錄。固定鏡頭會大大降低影視的視覺沖擊效果，使得畫面呆板乏味。如何保證合成鏡頭有一致的鏡頭運動成了影視制作的一大難題。對此，《星球大戰》給我們提供了新的思路，該影片在拍攝時設計出了一套運動控制系統，該系統能對攝影機的運動方式進行記錄，并且精準地重復這種運動，確保在以后的拍攝中仍保持同樣的攝影機運動。如今，通過對它的不斷改進，影視制作人員已將它與電腦技術相結合，并能利用三維軟件中的虛擬攝影機來模擬和重復攝影機的運動。
2.3影視素材的數字化存儲
隨著計算機存儲技術的迅猛發展，影視制作人員對數字化影視素材的存儲方式也在發生著改變，原來存在于膠片、磁帶的影像可以通過視頻壓縮技術，存儲在硬盤、光盤等穩定可靠、容量大的存儲設備上。（1）影視素材的壓縮。由于視頻壓縮技術越來越成熟，影視素材的壓縮所造成的視頻信號損失也越來越小。因此，影視制作人員可以選擇適用的壓縮格式，對影視素材進行壓縮后再進行存儲，減少影視素材的存儲成本。目前，比較通用的兩種壓縮方式為MJPEG和MPEG。MJPEG技術是把運動的視頻序列當成連續的靜止圖像來處理，這種壓縮方式能單獨壓縮每一幀，并在編輯過程中對每一幀進行存儲。它能發送高質量的圖片，生成完全動畫等。MPEG則具有較好的兼容性，能夠提供更好的壓縮比，對存儲數據的損失較小。影視制作人員可根據不同的影視效果需要，靈活地選擇壓縮方式。（2）影視素材的硬盤存儲。硬盤存儲的優點在于它可以由多個硬盤組成一個磁盤陣列，存儲大量的影視素材。另外，由于它的讀取速度較快，方便檢索，影視制作人員可以將一些常用的數字化影視素材存于其中。（3）影視素材的光盤存儲。光存儲介質的物理特性決定了光盤對病毒入侵具有很好的免疫作用。因此，利用光盤對影視素材進行存儲有一個好處就是它的穩定性高，數據不易丟失，能對影視素材起到很好地保護作用。另外，由于光盤的數據是靠非觸及性的激光來讀取的，影視制作人員在對影視資料進行檢索的時候，沒有檢索磨損。
3結語
總之，影視制作的數字化已成為必然趨勢，數字化必將推動影視制作設備的進一步發展，促進行業內部的不斷提升。各大影視制作團隊只有順應這一發展潮流，不斷提高自己的數字技術水平，才能在整個行業中占有一席之地。參考文獻：
[1] 郝冰.數字特技與視覺真實性的問題[J].影視技術，2002（01）.
關鍵詞：計算機技術；圖形圖像處理；圖像數字化；計算機現代化應用；數字模式 文獻標識碼：A
中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）15-0061-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.15.031
改革開放以來，隨著計算機的飛速發展，從以前計算機寥寥無幾已發展到現在的幾乎家家戶戶都有。在進入信息化時代的今天，快速有效率地獲取信息將直接影響到人們的思維和決策。我們感知事物的主要途徑就是圖畫，計算機圖形圖像處理技術不僅可以使人們所看到的圖形圖像更加清楚，也可以使圖像變得更加生動具體。舉個日常生活中的例子，比如我們看到的3D電影、多媒體課件、photoshop圖像處理軟件等。計算機圖形圖像處理可以用于生活中很多方面，比如平面設計、網站設計、圖像處理等。計算機圖形圖像處理技術因為其處理圖形效果好、準確性高、處理速度快等特點，使得計算機圖形圖像技術存在于許多領域，并且發揮著重要的作用。
1 計算機圖形圖像處理技術的含義
所謂計算機圖形圖像處理技術，就是利用電腦來把概念或數學模型所描繪的幾何圖形或者立體幾何圖形通過計算機進行顯示、修改、儲存、壓縮來達到使圖像質量得到增強的效果，并且可以用如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行圖像的改善，來使抽象、模糊、不真實的圖片變得更加生動具體，來達到增加人們視覺效果的目的。簡而言之，就是利用計算機把圖片進行加工處理，使圖像變得更加生動。計算機圖像處理包括對數字圖像的處理、對數字圖像的分析與理解、結合傳感設備對實際事物的數字化圖像采集以及對圖像處理結果的數字化表達等。通過計算機可以把圖片從二維轉化成三維，增強圖片的真實感，使人身臨其境。
2 計算機圖形圖像設計的內容
（1）計算機可以使圖像數字化，計算機可以把需要修改的圖片轉化成數字模式，便于計算機處理和識別，使計算機對圖片的處理更加準確；（2）計算機可以把原有的照片增強或復原，照片的增強或復原是使照片增強著色的重要途徑，可以減少干擾和噪聲使圖像更加清晰；（3）計算機圖形圖像設計可以利用代數法、反投影法來進行圖片的保真，達到重建圖像的目的。計算機可以利用采集到的數據來進行圖像的還原；（4）計算機圖形圖像設計可以壓縮圖片，把圖像進行編碼處理，來達到簡化圖片信息，方便圖片的運輸的目的；（5）色彩的設計對計算機圖形圖像設計是十分重要的，要知道，我們評判圖像是否真實，最先觀察的就是圖像的色彩是否貼近生活，所以計算機圖形圖像設計可以把色彩變得更加逼真，讓人們感受到或真實或立體的圖片。
3 計算機圖形圖像設計在生活中的應用
計算機圖形圖像由于有著操作方便靈活、效果好、準確性高的處理特點，所以計算機圖形圖像設計在生活中的應用有很多，比如網頁設計、平面設計、包裝設計、室內設計、軟件設計等。例如生活中常見的photoshop軟件，通過這個軟件我們可以用來處理照片，包括添加文字、剪裁或者對照片進行局部處理；還有計算機圖形圖像在工程制圖中的應用，通過CAD軟件可以實現，它可以把事物變得具體，把平面的圖形用立體的形式表達出來由點到線、線到面、面到體，逐步擴充，來達到實驗模型的整體構造；計算機圖形圖像設計也可以在醫學中應用，計算機圖形圖像設計可以把醫學中的影像信息轉變為三維視圖，使醫生對病情的診斷得到大幅度提高。計算機圖形圖像處理技術可以在包裝設計得以應用，計算機圖形圖像技術可以進行排版、縮印、調整色調等工作，使包裝更加貼近人們生活；計算機圖形圖像設計應用在動畫設計中，動畫是由一張張圖片拼接起來的，計算機圖形圖像技術可以使圖片變成動畫，從而使動態的圖片變得更加逼真，同時也能減少工作量，使動畫表現出更加真實的規律，更容易讓人們接受……現如今計算機圖形圖像處理已經分布在我們生產、生活的各個方面，這種技術已經發揮了巨大的作用，給人們以全新的視角和多維的空間看世界，讓我們的生活變得更豐富多彩。
4 計算機圖形圖像技術的發展前景
從進入21世紀以來，計算機開始飛速發展，計算機圖形圖像發展技術已經歷了30多年的發展，成為現在最活躍的技術之一。計算機圖形圖像技術也廣泛應用到我們生活的各個方面，小到包裝設計、圖片處理，大到醫療制圖、工程設計。這些應用不僅使我們的生活更加豐富多彩，而且使我們的視野變得更開闊。計算機圖形圖像設計豐富了我們的生活，比如3D電影，使我們在看電影時身臨其境；用于醫療中，可以使醫療科技變得更發達，使我們的健康進一步得到保證；用于繪制自然景物，計算機圖形圖像技術可以把自然景觀設計得十分真實，給人們帶來視覺上的強烈沖擊……根據計算機的圖形圖像技術所研究出的硬件軟件在日常生產、生活中就擁有著巨大的發展前景。這就需要我們建立較為完善的科學管理體系以及規范化的制度，讓計算機圖形圖像處理技術造福人類，使人們的生活變得豐富多彩。
5 結語
計算機圖形圖像的處理技術使計算機技術得到延伸與推廣，使計算機技術深入人們生活的方方面面，計算機圖形圖像處理技術開始發展于20世紀80年代，到現在有30多年的歷史，由于計算機圖形圖像的設計在人們生活生產中有巨大的適用空間，并且在日后的發展過程中對人們有著深遠的影響和重要的意義，計算機圖形圖像處理技術顯然已成為計算機現代化應用的重要方面之一，對人們的生活起到非常重要的促進作用。計算機圖形圖像處理可以在醫療保健、航天航空、室內設計、工程制圖等方面得到應用，計算機圖形圖像處理技術創造了巨大的社會生產力，其自身也在不斷發展與進步中越來越適應人們的生產、生活。相信隨著計算機圖形圖像處理技術的不斷發展，我們的生活將會越來越好。
參考文獻
[1] 李紅俊，韓冀皖.數字圖像處理技術及其應用[J].計算機測量與控制，2002，（10）.
[2] David F.Rogers.計算機圖形學算法基礎[M].北京：電子工業出版社，2002.
[3] Kenneth R.Castleman，，石定機，等.數字圖像處理[M].北京：電子工業出版社，2002.
[4] 崔屹.數字圖像處理技術與應用[M].北京：電子工業出版社，1997.
[5] 孫家廣，楊長貴.計算機圖形學[M].北京：清華大學出版社，2000.
[關鍵詞]數字圖像技術 刑事圖像 圖像增強 圖像處理
中圖分類號：TP 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）31-0203-01
隨著數字圖像技術的理論和方法的不斷進步，它在刑事技術領域的應用也不斷的擴展和深入，顯示出了無可比擬的優勢和廣闊的發展前景。本文擬對數字圖像處理技術在刑事技術工作中的應用作初步探討。
1、數字圖像處理的概念
圖像處理是指運用一定的理論，使用特定的設備和技術方法，對已經獲得的圖像進行加工改造，達到某種特殊目的的一種技術。根據處理對象和方法不同，圖像處理可分為摹擬圖像處理和數字圖像處理兩大類。摹擬圖像處理的對象是具有連續色調的摹擬圖像，即客觀景物所生成的原始圖像。由于摹擬圖像大多可用一個連續函數來描述，所以摹擬圖像處理也稱作“連續圖像處理”。摹擬圖像處理是利用光學、化學等技術方法和相應設備，對圖像本身進行的加工和處理。例如在暗房中對正負片進行減薄、加厚、變形矯正、放大、遮擋、著色、虛化、浮雕化、剪裁等。摹擬圖像處理精度較差，處理方式也不夠靈活。數字圖像處理是利用計算機對數字圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、特征提取、圖像重建等處理的理論和方法的總稱。數字圖像處理的對象是數字圖像，即由一組帶有不同顏色，具有一定尺寸，被稱為像素的點有規律排列組成的。數字圖像的特點決定了數字圖像處理的靈活性。
2、數字圖像處理的內容
在進行數字圖像處理時，必須先將摹擬圖像數字化，即通過取樣與量化，將摹擬圖像變換成能夠用計算機識別和處理的數字形式。圖像數字化最常用的方法是掃描和數碼相機拍攝。在物證檢驗中，常用的數字圖像處理技術包括：圖像增強、對比度增強、圖像的平滑處理、圖像的銳化處理、圖像消除背景處理、圖像的彩色增強處理、變形圖像矯正、圖像復原、圖像合成、圖像識別等。
3、數字圖像技術在刑事技術工作中的應用
3.1 圖像采集、傳輸技術在刑事照相中的應用
3.1.1 應用于現場照相
傳統的刑事照相使用膠片照相，只有經過拍照、暗房沖洗和印放的過程才能看到最終結果，工作中任何一個環節出現問題就會帶來不可挽回的損失。數碼照相的方法可以即時顯示結果，又無需化學沖洗等繁瑣過程，極大簡化了工作。現場照相完成之后，可以將照片輸入計算機，可使用圖像處理軟件對數字照片進行編輯、裁切、標注、打印，按照刑事照相制卷質量標準制作成卷。現場照相獲取的各類物證圖像信息可借助各類公安圖像管理系統，如指紋自動識別系統、足跡查詢系統、人相識別系統等，進行方便的歸檔、管理、查詢、傳報；也可借助于網絡傳輸發送到異地進行移動辦案或進行網上，網上追逃等。
3.1.2 應用于物證照相
物證照相中的分色照相技術根據物質對不同色光的反射與吸收的特性不同，借助濾光鏡來加強被攝物體之間的色彩反差，從而分離物證與背景。如今數字圖像處理利用顏色模式與通道可以方便有效的實現數字圖像的分色，基本淘汰了分色照相的方法。目前普通數碼相機感光范圍基本達到350-1100nm，而物證攝影專用的全波段ccd系統感光范圍達到200-1200nm，對遠紅外、可見光、紫外光譜都有很好的響應，可以方便的進行長波紫外照相和紅外照相，以進行文件字跡、體液、彈藥殘留、足跡等的顯見和檢驗。
3.1.3 應用于辨認照相
利用數字圖像存儲與管理技術，對采集到的海量人犯面貌辨認照片、尸體照片、物證辨認照片進行有效管理，可快速的進行登記、查詢、比對等。對于一些面貌不易辨識的尸體照片，可以進行適當修復，改善辨認條件。對于高度腐爛甚至白骨化的尸體可以使用顱像重合技術來辨認尸源。計算機人像組合技術使得沒有專業繪畫功底的人員也能方便快速的組合出嫌疑人像，增加效率并降低由手工模擬畫像帶來的主觀性，使畫像的辨識度大幅提高。
3.2 圖像復原技術在刑事模糊圖像處理中的應用。
圖像在采集、傳輸的過程中，由于成像設備、外界條件、傳輸介質、人為等各種因素而引起圖像質量降低從而形成模糊圖像。圖像復原技術分析圖像退化的原因，試圖建立起精確的圖像退化模型，并對退化過程逆轉從而將退化圖像恢復本來面目。如監控中運動車輛的車牌號碼識別是當前刑事圖像復原的一個研究熱點。針對不同類型的退化圖像，圖像復原技術建立相應的退化模型，運用維納濾波、逆濾波等方法去除干擾和模糊。
3.3 圖像幾何矯正、標注、測量技術為物證對比鑒定提供輔助工具
圖像幾何變換可實現對圖像進行坐標變換、縮放、旋轉、變形、配準等，是對圖像預先處理的常規方法。在物證檢驗經常出現存在于非平面客體上的痕跡，例如圓柱圓錐、彎曲物體的轉彎處、不規則弧面上的手印、文字等，變形的痕跡給檢驗鑒定帶來極大的困難，可以預先運用數字圖像處理的幾何變換方法矯正，降低工作難度。圖像的標注和測量在物證鑒定中應用最廣，傳統人工測量檢驗操作復雜且誤差較大，而使用數字圖像測量比對技術，測量精確操作簡單。如對印章印文進行測量比對、拼接比對；人相鑒定；筆跡分析鑒定；指紋對比鑒定；工具痕跡鑒定等工作均可以用數字圖像處理工具進行輔助檢驗。
3.4 圖像識別、比對、分析技術在刑事圖像內容辨認與分析中的作用
圖像識別與分析技術是建立在圖像測量的基礎之上自動識別場景中的目標特征，包括形狀、顏色、紋理、運動、空間等特征，從圖像信息得出數據和判斷等結論。這項技術在刑事圖像理解中有很重要的應用價值。如在影像資料中對人物衣著、毒物等的識別；基于幾何形狀對比根據面部器官形態符合程度進行自動的人像識別與檢驗；和法醫人類學相結合的通過比較無名顱骨與失蹤人照片的形態特征的顱骨與人相重合鑒定等。目前結合數據庫管理的指紋自動識別系統，人像自動識別比對，dna圖譜自動檢索等廣泛應用于刑事技術實戰中，極大提高工作效率和減輕工作強度。
3.5 數字圖像取證技術在刑事圖像鑒定中的應用
隨著數字圖像技術的發展與圖像處理工具的廣泛普及，數字圖像的編輯修改變得異常簡單，偽造圖像的大量出現給社會安全穩定帶來隱患，因此數字圖像取證技術成為當前圖像處理與信息安全的研究熱點。數字圖像盲取證技術根據圖像自身的成像原理、場景特征、設備引入噪聲、篡改留痕的特征對可疑圖像運用數學方法計算分析從而對圖像真偽做出量化的鑒定結論。圖像取證技術在刑事圖像領域主要應用于數字圖像真實性與原始性的檢驗。
3.6 數字圖像合成重建技術在刑事影像合成演示中的應用
數字圖像合成技術是利用計算機繪圖技術來形成圖像。數字圖像重建技術則利用輸入的空間、形態、時間等數據信息生成二維或三維圖像。目前這兩項技術在現場勘查、法醫人類學中已成功應用。計算機人像組合技術可以根據目擊者的描述用數據庫中的面部器官部件組成人面部像，用于排查犯罪嫌疑人。計算機顱骨復原系統可以根據無名顱骨還原其生前的二維或三維頭像。在犯罪現場獲取的平面圖像與空間測量信息可利用計算機圖形學進行影像與事件的三維重建，例如對現場三維圖像自動生成，對犯罪事件進行案情模擬演示等。
參考文獻
[1]任玉苓.試析數字圖像處理在刑偵技術工作中的應用[m].云南警官學院學報，2004，（3）64-65
[關鍵詞]X光檢測；鑄造零件；應用
中圖分類號： T P 391 文獻標識碼： A 文章編號：
1.生產率和X光檢測方法的分析
1.1生產率的概念和介紹
生產率即是生產效率，通常用P表示，用公式表示即是P=輸出（O）/輸入（I），顯然可以看出當輸出較低、輸入高時，輸入大于輸出，生產率（P）偏小，若要使得生產率得到提高，就要在源頭上改變，增加輸出，降低輸入，從而使得生產狀態改變，生產率升高。相較于依靠普通自動化提高生產率的方式來說，更科學有效的提高生產率的方法是改善產品質量，提高產品質量自然就會降低輸入，從而提高生產率，而依靠自動化，當輸出的自動化得到提高，其輸入的自動化程度也會提高，即使輸出的自動化提高的程度高于輸入的自動化提高程度，其對生產率的影響也是很有限的。
1.2 X光檢測零件缺陷的特點和優勢
渦流法以及超聲波等零件缺陷檢測方法往往不能獲得完整的缺陷信息，并且通常只能發現零件表面缺陷問題，而X光實時檢測可以全面的獲取零件較為完整的時期，對零件內部的缺陷信息也可以有效的獲取。X光實時檢測的優勢：首先，利用X光檢測可以獲取零件的空間位置、幾何形狀、產品的大小等完整的信息。再有，X光實時檢測也有助于工廠的基礎管理，例如零件缺陷自動識別能力較高，可以對于零件缺陷實時顯示，并能做出準確的評估。另外，X光實時檢測還有操作簡單，與零件制造過程實施同步，可靠性強的優點。
1.3對X光檢測采用ADR的分析
所謂ADR，是Automatic Defect Recognition 的縮寫，是近年來常用到鑄件自動缺陷識別中的軟件，這種軟件的應用使得檢測零件缺陷無需人工檢驗，降低了人工生產成本，也提高了鑄件缺陷識別的精確度。X光檢測常采用到X光圖像，X光圖像采用ADR的主要原因有兩個方面，首先，采用ADR可以將零件內部的缺陷呈現出來，從而把零件進行分類，提高零件鑄造的質量，進而提高生產率。ADR很大程度上降低了人力勞動成本，保證了連續鑄造生產過程。再有，利用X光檢測的方法可以有效地獲取零件的相關信息，并通過X光機反饋這些零件的信息，在壓鑄時調整壓鑄機，從而保證零件鑄造過程缺陷程度降低，甚至幾乎不出現零件缺陷。這種過程利用ADR的目的就是將零件鑄造的零件缺陷率降低，從而提高零件的優良率。而對于不合格的鑄造零件，X光圖像分析可以將其信息通過光纖反饋到鑄造機終端，再通過人工進行觀察，分析缺陷鑄件缺陷程度以及趨勢，然后適當調整鑄造的參數，從而及時修改缺陷鑄件，保證鑄件的質量。
2 .影響X光檢測零件缺陷的難點
在X光檢測圖像中，一些呈現較小確很亮的結構，往往被顏色較深、面積較大的區域包圍，這些區域就是鑄件有缺陷的地方，而質地較為粗糙，呈現白顏色的區域便是沒有缺陷的位置。在進行圖像分析時，查出那些很小卻很亮的細微組織，忽略那些白顏色、質地粗糙的區域，然而，在實際操作中，會出現很多在測量和實際動態尺寸之間的不確切的狀況，就拿一些影響X光檢測零件缺陷的難點來說：首先，缺陷位置的影響，在X光圖像分析中，可能會有很多缺陷重疊在一起，圖像會呈現出缺陷似乎出現在零件相同的位置。再有，缺陷對比度的影響，本文介紹的缺陷檢測方法是依靠零件缺陷和無缺陷區域的密度差異，在攝像機進行照相時就需要給予圖像輸入系統充足的對比度，從而能在圖像上顯示具有對比度的區域。另外，鑄件的缺陷類型影響，當X光圖像分析中出現大量的不同類型的鑄件缺陷以及其不同的變化，從而使得圖像分析不能完全按照預定的圖像作為參照圖片進行分析。還有圖像結構影響，車輪X光圖像中一些圖像結構肉眼看像是缺陷，實際不是，這樣也會影響自動識別系統誤判。
3 .利用X光檢測解決問題
3.1采用X光檢測零件缺陷的原理
X光實時連鎖檢測包括圖像的產生和圖像的傳遞兩個過程，圖像的產生有X光發射管發射X光線、圖像增強器將圖像轉變為X光檢測圖像、光學照相；而圖像的傳遞包括圖像數字化處理過程以及采用ADR軟件呈現X光圖像。X光實時連鎖檢測的原理是X光發射管照射待鑄零件，并通過圖像增強器將在探測器上的衰減圖像轉變為可識別的圖像，并通過光學與照相，為工作人員提供一個可觀察的檢測圖像，而圖像數字化處理將可以觀察到的圖像處理加工成為可以對鑄件缺陷問題能夠評估和處理的檢測圖像。
3.2采用多級修正方法全方面進行檢測零件缺陷
采用ADR軟件進行缺陷識別體系主要包括圖像前期處理、深入探索鑄件可能存在的缺陷、核查鑄件的偽缺陷、虛假缺陷以及將鑄件的缺陷與用戶要求的標準鑄件進行質量比對等幾個方面。采用多級修正方法全方面進行檢測零件缺陷可以簡便圖像處理，首先從原始X光圖象生成完美參考圖象；然后從原始X光圖象產生的參考衰減；再有，進行邊界探測，高灰度值的地方即是輪廓邊界，進行角落探測，內角呈現亮灰色，外角呈現暗灰色；另外，測量缺陷區域的尺寸和密度并與用戶定義的質量標準對比。通過這幾項進行多級修正，從而探索鑄件缺陷區域。
4 .X光檢測零件缺陷的實際應用
4.1 ADR軟件的應用
本文將人工鑄件缺陷識別和ADR軟件零件缺陷識別進行比較，在一批車輪零件中，有85件優良車輪零件和15件缺陷零件，將這批汽車零件通過不同的檢測站和不同的檢測人員來檢測，在沒有時間限制時，人工檢測可以發現所有的零件缺陷，而隨著相同缺陷率的零件批量增加時，零件質量檢測人員都有3-6件的鑄件缺陷誤判率，而通過ADR軟件自動識別系統，不僅找到所有的汽車零件缺陷，效率方面也高于人工檢驗。ADR軟件通過測量缺陷來發現其真實尺寸，而人工檢驗員試圖看到的缺陷比實際的要小。這種影響隨檢驗時間的延長和檢測數量的增多而加劇。
4.2 X光實時多級檢測的應用
輻射防護附件和統計過程控制軟件是一個半自動體系，輻射防護附件和客服通訊軟件是全自動缺陷檢測體系。首先，AWIS自動識別系統對車輪進行拍照，并通過機器控制將車輪送到下一程序，然后車輪運轉到具有輸出和輸入分隔的X光處理室，車輪再車輪傾斜臺滑入夾臺，進行車輪的輪輻檢驗，在這之后，將夾臺進行一定角度的傾斜，從而利于檢測車輪輪轂質量檢測，最后在提取車輪的X光圖像后進行科學有效的檢測分析，按照規范，在檢驗車輪每個區域后都需要平行旋轉一周或是三周以及更多周之后，對車輪質量進行實時評估，做出優良或是缺陷的評定，若是優良，則檢驗程序結束；若是缺陷，則檢驗程序暫停。對于優良的車輪零件輸出，貼好標識 ，待進一步噴漆加工處理；對于報廢的零件破壞，進行重溶。
5.結論
隨著科學技術的發展，傳統的依靠鑄造前缺陷檢測和鑄造完成后質量檢測的方式已經不能滿足當代工業生產的需求，而X光檢測即可以保障產品的質量，還可以提高零件的生產率和材料的利用率，本文對X光檢測鑄件缺陷進行了探討，希望對鑄件缺陷識別有所幫助。
參考文獻
CCD的誕生讓人類有了將圖像數字化的工具,這在增強人類感知世界能力和豐富信息交互內容的同時,極大地促進了人類生產力的發展。
與高錕共同分享本年度諾貝爾物理學獎的,也是應用科學成就的貢獻者,他們就是美國科學家威拉德•博伊爾(Willard S. Boyle)和喬治•史密斯(George E. Smith),他們因為發明了“成像半導體電路――電荷藕合器件圖像傳感器CCD”而獲此殊榮。
數字影像
因CCD而生
事實上,CCD的誕生也源自基礎光電物理學發展,其理論基礎是愛因斯坦的光電效應―光可以轉化成為電信號。就在實用光纖研制成功的前一年,美國貝爾實驗室的博伊爾和史密斯發明了世界上第一個數字式圖像傳感器CCD。其工作原理是將光線轉換成電信號,接著又被轉換為數字0和1。這些信號也可以被還原為圖像,每一個影像點叫作一個像素。這就實現了圖像的數字化獲取、存儲、傳輸、處理和重現。
40年來,CCD器件及其應用技術的研究取得了驚人的進展,特別是在圖像傳感和非接觸測量領域的發展更為迅速。隨著CCD技術和理論的不斷發展,CCD技術應用的廣度與深度也越來越大。如今,數碼相機、攝像機、電影攝錄機、手機、監控設備等眾多的數碼產品都使用了CCD部件。
2009年諾貝爾物理學獎獲得者喬治•史密斯
另外,CCD還在醫療領域中有長足的應用――深入人體進行診斷或顯微手術。而按照諾貝爾評薦委員會所說,在海底和太空中CCD都得到了廣泛的應用,“它可以捕捉到遙遠天體和極小物體的影像。”
事實上,CCD在天文學領域的應用是革命性的。對于天體發出的光芒,每一百個光子,傳統膠片和人眼都只能捕捉到1個,而CCD能夠捕捉到90個。天文學家再也不用辛苦地守在望遠鏡旁等待膠片曝光,第二天再一張張人工對比膠片找出星空的變化,他們現在只要在電腦上輕點鼠標便能做到這些。CCD使得天文學家處理照片的效率大大提高。上世紀80年代設計哈勃太空望遠鏡的時候,256萬像素的傳感器在當時是一件嘆為觀止的事情。而今天,美國的開普勒號望遠鏡正在用9500萬像素的CCD尋找與地球類似的行星。
未來,CCD最大的應用并不在于影像的拾取,而在于基于CCD開發的一些有趣的應用。雖然CCD是平面成像,現在已經可以通過邊界判斷算法,實現一些簡單的識別功能。比如通過后臺的算法,把照片抽成一些邊界,然后根據邊界的變動,實現對被拍攝物體的判斷。現在的手勢控制電視,采用的就是這樣的設計。
有人進一步拓展了這個理念,把它應用于安保和監控,攝像頭可以根據人的移動而自行調整焦點和角度,從而形成人與物的互動,從而讓物也擁有類似人的反應特性,進而判斷人的行為,或行車是否安全等。
未來的器物通過CCD,也會變得更有人情味。比如電腦可以判定一個人的情緒,從而做出相應的反應,而廚房也可以根據不同的心情和狀態,調整燈光,甚至火焰的香味。
呼喚國產
關鍵詞：圖像處理；顏色信息；噪聲消除；NL法；Block；加權平均
1 概述
古舊影像數字化處理的同時，信號中包含的隨機噪聲將對圖像質量產生較大影響。為了消除此類噪聲，使得隨機噪聲消除的重要性凸現出來。針對這一現象，采用應用數學手段進行圖像處理的西班牙科學家A.Buades于2005年提出了Non Local Means濾去噪聲消除法（簡稱NL-Means算法）[1]，NL-Means算法思想起源于鄰域濾波算法，是對鄰域濾波算法的一種推廣，但是該方法的權值不再是由圖像中的單個像素灰度值和其它像素作對比而得到，而是對像素周圍整個區域的灰度分布做整體對比，根據灰度分布的相似性求得決定權值。
具體論NL-Means算法，是屬于具有代表性的非線性濾波技術。即目標像素區域中心的圖像像素點與圖像內已大量收集的參照區域的相似度進行重合比對，用各個區域的中心像素點加權平均值替換目標像素點的值的一種處理技術。采用NL-Means算法后，無論是圖像平坦部的噪聲區域消除性能，還是邊界部信號的保存性能，都取得了很好的效果，噪聲消除能力增強，使圖像質量得以明顯提高。
2 改進的NL-Means算法
NL-Means算法噪聲消除能力增強，使圖像質量得以明顯提高。特別是圖像平坦部的噪聲區域的消除性能，以及邊界部信號的保存性能。但是，對于彩色圖像去噪的情形，因處理對象圖像而異，獨立處理后的各個RGB的組分產生色差現象的弊端可能存在，故采用了加權計算灰度的手段來避免[3]。
首先，傳統的NL-Means算法，對于輸入圖像的像素，從左上到右下進行選擇，被選中的像素點的值被大量的周邊像素的像素值加權平均值替換。目標區域與周邊像素中心區域比較，其相似度越高，加權平均的重合度設定值越高，相似的模板被平均化，達到噪聲消除目的（圖1）。可是，受噪聲影響，本來是相同模板的區域，其相似度是低的。類推之，本來相異的模板，其相似度相對要大，于是產生了圖像模糊的修復缺陷。
其次，作為評價手段的主觀質量評價，經過濾波后，用原圖與結果圖相比得到噪聲圖，將該圖乘以100 方便觀察[4]。噪聲圖分布越是均勻，包含的結構信息越少，結論去噪的效果越好。
3 仿真模擬
首先，通過收集大量的各類的自然圖像像素區域，從左上至右下，根據其出現頻率的統計數據，選擇基礎模板。出現頻率高的基礎模板，通常是自然圖像在大部區域，而出現頻率低的基礎模板，往往在圖像結構上表現出不具有相關性，即為噪聲（圖1），于是據此可以選出高頻度基礎模板（圖2）。
其次，圖像處理對象，即目標圖像像素區域中，選擇與之相關聯的顏色基礎模板。在前一步所選出的基礎模板群中，細化再選擇與作為處理對象的目標圖像像素區域關聯性強的基礎模板（圖3）。
再次，求相似度。利用前兩步選出的基礎模板，修正目標像素區域值，再利用加權平均值替代目標像素區域值，圖像所有像素的加權平均值如式（1）：
在傳統的NL-Means算法的基礎之上，研究出自適應NL-Means算法，利用圖像基礎模板組合表現的性質，找出與每一模板對應的參數，算出相似度值的整體思路，以改進NL-Means算法、提高算法的噪聲消除能力。
4 結束語
改進后的NL-Means算法，其噪聲消除能力較原NL-Means算法有大幅的提高。在改進算法的基礎之上，利用設置顏色閾值的方式對畫面運動幅度較弱的圖像處理進行了模擬，視覺效果得到了明顯改善；對于動態較強的圖像出現誤檢測、進而產生誤修復現象，采用像素的加權平均值算法，使這個問題在一定程度上得到了改善。
參考文獻
[1]Buades， A.， et al.， A Non-Local Algorithm for Image Denoising， CVPR2005， IEEE Computer Society Conference.2， 2005：60-65.
[2]S.Kawata， et al.， Image Denoising via Nonlocal Means with Noise-robust Similarity， 1st IEEE Global Conf. on Consumer Electronics， 2012： 291-292.
關鍵詞：計算機圖像處理技術；數字全息
0引言
全息技術是物理學中一重要發現，越來越多的應用于各個行業。伴隨著CCD技術和計算機技術的發展，全息技術也得到一次質的飛躍，從傳統光學全息到數字全息。傳統光學全息將物光和參考光干涉得到全息照片來記錄光的振幅和相位信息，而數字全息則用CCD記錄物光和參考光的干涉，形成數字全息圖，再通過計算機圖像處理技術處理全息圖。因此，影響數字全息技術發展有兩個重要方面：CCD技術和計算機圖像處理技術。本文將從計算機應用方面闡述圖像處理技術在全息中的應用。
1圖像處理技術
圖像是現代社會人們獲取信息的一個主要手段。人們用各種觀測系統以不同的形式和手段獲得圖像，以拓展其認識的范圍。圖像以各種形式出現，可視的、不可視的，抽象的、實際的，計算機可以處理的和不適合計算機處理的。但究其本質來說，圖像主要分為兩大類：一類是模擬圖像，包括光學圖像、照相圖像、電視圖像等。它的處理速度快，但精度和靈活性差。另一類是數字圖像。它是將連續的模擬圖像離散化后處理變成為計算機能夠辨識的點陣圖像。從數字上看，數字圖像就是被量化的二維采樣數組。它是計算機技術發展的產物，具有精度高、處理方便和重復性好等特點。
圖像處理就是將圖像轉化為一個數字矩陣存放在計算機中，并采用一定的算法對其進行處理。圖像處理的基礎是數學，最主要任務就是各種算法的設計和實現。目前，圖像處理技術已經在很多方面有著廣泛的應用。如通訊技術、遙感技術、生物醫學、工業生產、計算機科學等等。根據應用領域的不同要求，可以將圖像處理技術劃分為許多分支，其中比較重要的分支有：①圖像數字化：通過采樣和量化將模擬圖像變成便于計算機處理的數字形式。③圖像的增強和復原：主要目的是增強圖像中的有用信息，削弱干擾和噪聲，使圖像清晰或將轉化為更適合分析的形式。③圖像編碼：在滿足一定的保真條件下，對圖像進行編碼處理，達到壓縮圖像信息量，簡化圖像的目的。以便于存儲和傳輸。④圖像重建：主要是利用采集的數據來重建出圖像。圖像重建的主要算法有代數法、傅立葉反投影法和使用廣泛的卷積反投影法等。⑤模式識別：識別是圖像處理的主要目的。如：指紋鑒別、人臉識別等是模式識別的內容。當今的模式識別方法通常有三種：統計識別法、句法結構模式識別法和模糊識別法。⑥計算機圖形學：用計算機將實際上不存在的，只是概念上所表示的物體進行圖像處理和顯現出來。
2計算機圖像處理技術在全息學中的應用
圖像處理技術在全息中的應用主要表現在：一是計算全息，基于計算機圖形學將計算機技術與光全息技術結合起來，通過計算機模擬、計算、處理，制作出全息圖。因此它可以記錄物理上不存在的實物。二是利用圖像的增強和復原，圖像編碼技術等對數字全息圖像質進行提高以及實現的各種算法。它的應用大致可以分為兩大類，即空域法和頻域法：①空域法：這種方法是把圖像看作是平面中各個像素組成的集合，然后直接對這一二維函數進行相應的處理。空域處理法主要有下面兩大類:一是領域處理法。其中包括梯度運算(GradientAlgorithm)，拉普拉斯算子運算(LaplacianOperator)，平滑算子運算(SmoothingOperator)和卷積運算(ConvolutionAlgorithm)。二是點處理法。包括灰度處理(greyprocessing)，面積、周長、體積、重心運算等等。②頻域法：數字圖像處理的頻域處理方法是首先對圖像進行正交變換，得到變換頻域系列陣列，然后再施行各種處理，處理后再反變換到空間域，得到處理結果。這類處包括:濾波、數據壓縮、特征提取等處理。
3模擬實驗
本文運用matlab軟件，利用圖像處理技術，編寫了程序，以模擬計算全息和實現全息圖像的濾波。圖1是計算全息實現流程圖。
本文將運用matlab程序設計語言實現計算全息的制作、再現過程。標有“涉”一字，圖像尺寸為1024像素×1024像素；。模擬實驗中用到的參數為：激光模擬了氦氖激光器，波長為638.2nm；再現距離為40cm；因為原始物圖的尺寸用像素為單位表示，所以像素分辨率為1。
從模擬實驗中可以看出，數字全息的處理過程其實就是計算機圖像處理在全息技術的應用過程。利用計算機圖像處理技術對全息圖進行了記錄，將物光和參考光干涉得到了全息圖。并利用圖像的增強和復原對圖像進行了處理，以消除噪聲，得到更好的全息再現象。
本文僅模擬了計算全息的實現和再現過程，其實，計算機圖像處理在全息技術中的應用是全方位的，用實驗方法得到的全息圖中包含了更多的其他無用信息（噪聲），圖像處理技術在這里就顯得尤為重要。隨著計算機圖像處理技術的進一步發展，全息技術必然會迎來新的一輪發展和飛躍。超級秘書網：
參考文獻：
[1]周燦林，亢一瀾.數字全息干涉法用于變形測量.光子學報，2004，13（2）：171－173.
[2]劉誠，李銀柱，李良鈺等.數字全息測量技術中消除零級衍射像的方法[J].中國激光，2001，A28(11)：1024-1026.
關鍵詞： 計算機圖像處理技術；數字全息
0 引言
全息技術是物理學中一重要發現，越來越多的應用于各個行業。伴隨著CCD技術和計算機技術的發展，全息技術也得到一次質的飛躍，從傳統光學全息到數字全息。傳統光學全息將物光和參考光干涉得到全息照片來記錄光的振幅和相位信息，而數字全息則用CCD記錄物光和參考光的干涉，形成數字全息圖，再通過計算機圖像處理技術處理全息圖。因此，影響數字全息技術發展有兩個重要方面：CCD技術和計算機圖像處理技術。本文將從計算機應用方面闡述圖像處理技術在全息中的應用。
1 圖像處理技術
圖像是現代社會人們獲取信息的一個主要手段。人們用各種觀測系統以不同的形式和手段獲得圖像，以拓展其認識的范圍。圖像以各種形式出現，可視的、不可視的，抽象的、實際的，計算機可以處理的和不適合計算機處理的。但究其本質來說，圖像主要分為兩大類：一類是模擬圖像，包括光學圖像、照相圖像、電視圖像等。它的處理速度快，但精度和靈活性差。另一類是數字圖像。它是將連續的模擬圖像離散化后處理變成為計算機能夠辨識的點陣圖像。從數字上看，數字圖像就是被量化的二維采樣數組。它是計算機技術發展的產物，具有精度高、處理方便和重復性好等特點。
圖像處理就是將圖像轉化為一個數字矩陣存放在計算機中，并采用一定的算法對其進行處理。圖像處理的基礎是數學，最主要任務就是各種算法的設計和實現。目前，圖像處理技術已經在很多方面有著廣泛的應用。如通訊技術、遙感技術、生物醫學、工業生產、計算機科學等等。根據應用領域的不同要求，可以將圖像處理技術劃分為許多分支，其中比較重要的分支有：①圖像數字化：通過采樣和量化將模擬圖像變成便于計算機處理的數字形式。③圖像的增強和復原：主要目的是增強圖像中的有用信息，削弱干擾和噪聲，使圖像清晰或將轉化為更適合分析的形式。③圖像編碼：在滿足一定的保真條件下，對圖像進行編碼處理，達到壓縮圖像信息量，簡化圖像的目的。以便于存儲和傳輸。④圖像重建：主要是利用采集的數據來重建出圖像。圖像重建的主要算法有代數法、傅立葉反投影法和使用廣泛的卷積反投影法等。⑤模式識別：識別是圖像處理的主要目的。如：指紋鑒別、人臉識別等是模式識別的內容。當今的模式識別方法通常有三種：統計識別法、句法結構模式識別法和模糊識別法。⑥計算機圖形學：用計算機將實際上不存在的，只是概念上所表示的物體進行圖像處理和顯現出來。
2 計算機圖像處理技術在全息學中的應用
圖像處理技術在全息中的應用主要表現在：一是計算全息，基于計算機圖形學將計算機技術與光全息技術結合起來，通過計算機模擬、計算、處理，制作出全息圖。因此它可以記錄物理上不存在的實物。二是利用圖像的增強和復原，圖像編碼技術等對數字全息圖像質進行提高以及實現的各種算法。它的應用大致可以分為兩大類，即空域法和頻域法：①空域法：這種方法是把圖像看作是平面中各個像素組成的集合，然后直接對這一二維函數進行相應的處理。空域處理法主要有下面兩大類:一是領域處理法。其中包括梯度運算(Gradient Algorithm)，拉普拉斯算子運算(Laplacian Operator) ，平滑算子運算(Smoothing Operator)和卷積運算(Convolution Algorithm)。二是點處理法。包括灰度處理 (grey processing)，面積、周長、體積、重心運算等等。②頻域法：數字圖像處理的頻域處理方法是首先對圖像進行正交變換，得到變換頻域系列陣列，然后再施行各種處理，處理后再反變換到空間域，得到處理結果。這類處包括:濾波、數據壓縮、特征提取等處理。
3 模擬實驗
本文運用matlab軟件，利用圖像處理技術，編寫了程序，以模擬計算全息和實現全息圖像的濾波。圖1是計算全息實現流程圖。
本文將運用matlab程序設計語言實現計算全息的制作、再現過程。標有“涉”一字，圖像尺寸為1024像素×1024像素；。模擬實驗中用到的參數為：激光模擬了氦氖激光器，波長為638.2nm；再現距離為40cm；因為原始物圖的尺寸用像素為單位表示，所以像素分辨率為1。
從模擬實驗中可以看出，數字全息的處理過程其實就是計算機圖像處理在全息技術的應用過程。利用計算機圖像處理技術對全息圖進行了記錄，將物光和參考光干涉得到了全息圖。并利用圖像的增強和復原對圖像進行了處理，以消除噪聲，得到更好的全息再現象。
本文僅模擬了計算全息的實現和再現過程，其實，計算機圖像處理在全息技術中的應用是全方位的，用實驗方法得到的全息圖中包含了更多的其他無用信息（噪聲），圖像處理技術在這里就顯得尤為重要。隨著計算機圖像處理技術的進一步發展，全息技術必然會迎來新的一輪發展和飛躍。
參考文獻：
[1]周燦林，亢一瀾.數字全息干涉法用于變形測量.光子學報，2004，13（2）：171－173.
[2]劉誠，李銀柱，李良鈺等.數字全息測量技術中消除零級衍射像的方法[J].中國激光，2001，A28(11)：1024-1026.
