數字影像處理 - 應用與用途

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由於數字影像處理應用非常廣泛，幾乎所有技術領域都受到DIP的影響，我們只會討論一些DIP的主要應用。

數字影像處理不僅僅侷限於調整相機拍攝的日常影像的空間解析度。它不僅限於提高照片的亮度等。而遠不止於此。

電磁波可以被認為是粒子的流，其中每個粒子都以光速運動。每個粒子都包含一束能量。這束能量稱為光子。

根據光子的能量，電磁波譜如下所示。

在這個電磁波譜中，我們只能看到可見光譜。可見光譜主要包括七種不同的顏色，通常稱為（VIBGOYR）。VIBGOYR代表紫羅蘭、靛藍、藍色、綠色、橙色、黃色和紅色。

但這並不否定光譜中其他物質的存在。我們人類的眼睛只能看到可見光部分，我們看到了所有的物體。但相機可以看到人眼無法看到的其他東西。例如：X射線、伽馬射線等。因此，所有這些物質的分析也在數字影像處理中完成。

此討論引出了另一個問題，即

為什麼我們還需要分析電磁波譜中的所有其他物質？

這個問題的答案在於，因為其他物質，如X射線，已被廣泛應用於醫學領域。伽馬射線的分析是必要的，因為它被廣泛應用於核醫學和天文觀測。電磁波譜中的其他物質也是如此。

數字影像處理的應用

下面列出了一些數字影像處理被廣泛應用的主要領域

• 影像銳化和恢復

• 醫學領域

• 遙感

• 傳輸和編碼

• 機器/機器人視覺

• 顏色處理

• 模式識別

• 影片處理

• 顯微鏡成像

• 其他

影像銳化和恢復

影像銳化和恢復是指處理從現代相機捕獲的影像，使其成為更好的影像或以某種方式操縱這些影像以達到所需的結果。它指的是Photoshop通常所做的事情。

這包括縮放、模糊、銳化、灰度到彩色轉換、檢測邊緣反之亦然、影像檢索和影像識別。常見示例為

原始影像

縮放後的影像

模糊影像

銳化影像

邊緣

醫學領域

DIP在醫學領域的常見應用是

• 伽馬射線成像

• PET掃描

• X射線成像

• 醫學CT

• 紫外成像

紫外成像

在遙感領域，地球區域由衛星或從非常高的地面掃描，然後進行分析以獲取有關它的資訊。數字影像處理在遙感領域的一個特定應用是檢測地震造成的基礎設施損壞。

即使關注嚴重的損壞，也需要更長的時間才能掌握損壞情況。由於地震影響的區域有時非常廣闊，因此無法用肉眼檢查以估計損壞程度。即使可以，這也是一項非常繁瑣且耗時的程式。因此，在數字影像處理中找到了解決此問題的方案。從地面上方捕獲受影響區域的影像，然後對其進行分析以檢測地震造成的各種損壞。

分析中包含的關鍵步驟包括

• 邊緣提取

• 分析和增強各種型別的邊緣

傳輸和編碼

第一張透過電線傳輸的圖片是從倫敦透過海底電纜傳送到紐約的。傳送的圖片如下所示。

傳送的圖片花了三個小時才從一個地方到達另一個地方。

現在想象一下，今天我們能夠以幾秒鐘的延遲從一個大陸到另一個大陸觀看即時影片提要或即時監控錄影。這意味著在這個領域也做了很多工作。該領域不僅關注傳輸，還關注編碼。已經開發了許多不同的格式，用於高或低頻寬對照片進行編碼，然後透過網際網路等進行流式傳輸。

機器/機器人視覺

除了機器人今天面臨的許多挑戰之外，最大的挑戰之一仍然是增強機器人的視覺。使機器人能夠看到物體，識別它們，識別障礙物等。該領域做出了大量貢獻，並引入了計算機視覺的另一個完整領域來處理它。

障礙物檢測

障礙物檢測是透過影像處理完成的一項常見任務，方法是識別影像中的不同型別的物體，然後計算機器人與障礙物之間的距離。

循跡機器人

如今，大多數機器人都是透過遵循路線工作的，因此被稱為循跡機器人。這有助於機器人沿著其路徑移動並執行某些任務。這也透過影像處理實現。

顏色處理

顏色處理包括處理彩色影像和使用的不同顏色空間。例如RGB顏色模型、YCbCr、HSV。它還涉及研究這些彩色影像的傳輸、儲存和編碼。

模式識別

模式識別涉及來自影像處理和包括機器學習（人工智慧的一個分支）的各個其他領域的學習。在模式識別中，影像處理用於識別影像中的物體，然後機器學習用於訓練系統以適應模式的變化。模式識別用於計算機輔助診斷、手寫識別、影像識別等。

影片處理

影片只不過是圖片的非常快速的運動。影片的質量取決於每分鐘的幀/圖片數量以及使用的每個幀的質量。影片處理涉及降噪、細節增強、運動檢測、幀速率轉換、縱橫比轉換、顏色空間轉換等。