图形处理编程和图形处理哪个更有前途？

图形处理时间:2021-12-23 阅读:()

数字图像处理有哪些主要的应用

1、航天和航空方面航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。

2、生物医学工程方面数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。

除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

3、工业和工程方面在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

扩展资料：一些优点： 1、再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。

只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。

现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。

2、适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。

从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。

参考资料来源：百度百科-数字图像处理

图像处理需要几个步骤？

去百度文库，查看完整内容> 内容来自用户:杨成兆图像处理一般步骤提取原始图像---〉灰度---〉滤波/边缘检测/分割---〉提取特征值现在的图像处理一般步骤：提取原始图像---〉灰度---〉滤波/边缘检测/分割---〉提取特征值上述步骤为对某一类特定图像的处理，比如人脸识别、指纹识别、车牌识别等等，你采集图像可能是彩色的，而这样的图像色素太多，如果你的图像背景稍微一变化，你的图像就没法处理了，所以图像一般要先灰度，或便成二值图像，灰度完之后，就要滤波，也就是把你要处理的特定图像外的背景去掉，然后才是对你要研究的图像进行算法处理，提取特征值。

想你这种不适对某一特定图像进行处理的，只有把原始图像---〉缩小像素点---〉灰度---〉图像处理不过在图像处理一步你可以做些手脚：如只是边缘检测，然后只是比较图像轮廓就可以了，其实这也是变相的提取特征值例子：现有的实时视频处理系统一般采取以下几种方式来实现图像的处理：一是用纯硬件方式来实现图像的编码和解码，即采用专用芯片来完成。

这种方式的系统实时性好，压缩率高，图像处理的质量也较好，处理速度一般能达到25帧/s以上，缺点是软件处理的灵活性差，一旦处理的程序固定，就无法再重新对其进行更新和升级，且这种系统的造价较高，在市场的推广上也有难度。

该系统由视频采集部分、帧缓存控制部分、DSP芯片处理部分和视频显示部分组成。

系统框图见图1。

（2）判断特征区域灰度是否大于背景灰度，把图像分为两类。

若特征区域灰度＞背景灰度，进