数字图像增强算法

A. 数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

B. 数字图像处理的发展趋势

数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。
20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。
数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、量测、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。
遥感影像数字图像处理的内容主要有：①图像恢复。即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变。包括辐射校正、几何校正等；②数据压缩。以改进传输、存储和处理数据效率；③影像增强。突出数据的某些特征，以提高影像目视质量。包括彩色增强、反差增强、边缘增强、密度分割、比值运算、去模糊等；④信息提取。从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息。包括采用各种统计分析、集群分析、频谱分析等自动识别与分类。通常利用专用数字图像处理系统来实现，且依据目的不同采用不同算法和技术。
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数字图像处理概述
数字图像处理发展概况
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
数字图像处理主要研究的内容
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面： 1) 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2) 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3) 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4) 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 5) 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 6) 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像处理的基本特点
（1）目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。（2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。（5）数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。
数字图像处理的优点
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。 2．处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，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。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。 3．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。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
数字图像处理的应用
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 1）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，除了上面介绍的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。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。 2）生物医学工程方面的应用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。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 3）通信工程方面的应用当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。 4）工业和工程方面的应用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。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。 5）军事公安方面的应用在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。 6）文化艺术方面的应用目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。

C. 数字图像压缩编码有什么最新的算法或改进的算法

以下是几种格式的专业解释：

HDTV

一，HDTV的概念

要解释HDTV，我们首先要了解DTV。DTV是一种数字电视技术，是目前传统模拟电视技术的接班人。所谓的数字电视，是指从演播室到发射、传输、接收过程中的所有环节都是使用数字电视信号，或对该系统所有的信号传播都是通过由二进制数字所构成的数字流来 完成的。数字信号的传播速率为每秒19.39兆字节，如此大的数据流传输速度保证了数字电视的高清晰度，克服了模拟电视的先天不足。同时，由于数字电视可以允许几种制式信号的同时存在，因此每个数字频道下又可分为若干个子频道，能够满足以后频道不断增多的 需求。HDTV是DTV标准中最高的一种，即High Definision TV，故而称为HDTV。

二，HDTV中要求音、视频信号达到哪些标准？

HDTV规定了视频必须至少具备720线非交错式（720p，即常说的逐行）或1080线交错式隔行（1080i，即常说的隔行）扫描（DVD标准为 480线），屏幕纵横比为16:9。音频输出为5.1声道(杜比数字格式)，同时能兼容接收其它较低格式的 信号并进行数字化处理重放。

HDTV有三种显示格式，分别是：720P（1280×720P，非交错式），1080 i（1920×1080i，交错式），1080P（1920×1080i，非交错式），其中网络上流传的以720P和1080 i最为常见，而在微软WMV-HD站点上1080P的样片相对较多。

三，如何收看HDTV节目？

目前有两种方式可欣赏到HDTV节目。一种是在电视上实时收看HDTV，需要满足两个条件，首先是电视可接收到HDTV信号，这需要额外添加相关的硬件，其次是电视符合HDTV标准，主要是指电视的分辨率和接收端口而言。
另一种是在电脑上通过软件播放。目前我国只有极少部分地区可接收到HDTV数字信号，而且HDTV电视的价格仍高高在上，不是普通消费者所能承受的。因此，在网络中找寻HDTC源，下载后在个人电脑上播放，成了大多数HDTV迷们的一个尝鲜方法。

四，哪些是可用于电脑播放的HDTV文件？

网络中流传的HDTV主要以两类文件的方式存在，一类是经过MPEG-2标准压缩，以.tp和.ts为后缀的视频流文件，一类是经过WMV-HD （Windows Media Video High Definition）标准压缩过的.wmv文件，还有少数文件后缀为.avi或.mpg，其性质与.wmv是完全一样的。

HDTV文件都比较大，即使是经过重新编码过后的.wmv文件也非同小可。以一部普通电影的时间长度来计算，.wmv文件将会有4G以上，而同样时间长度的.tp和.ts文件能达到8G以上，有的甚至达到20多G。因此，除了通过文件后缀名，还可以通过文 件大小来判断是否为HDTV文件。

五，如何在个人电脑上播放HDTV节目？

对于.wmv文件，只要系统安装了Windows Media Player 9 或更高版本，就可以正常播放，一些播放软件的最新版本已经开始支持WMV-HD，如WINDVD6等，也可以直接使用这些软件播放HDTV。有些HDTV文件在压缩过程中采用了其它标准的编码格式，就需要安装对应的解码器，遇到Windows Media Player 9不能正常播放时，可以再安装ffdshow，它带有各种最常用的解码器。

播放以.tp和.ts为后缀的视频流文件要稍微麻烦一点，因为文件中分别包含有AC3音频信息和MPEG-2视频信息。好在现下有已经不少专门播放.tp 和.ts文件的软件问世了，Moonlight-Elecard MPEG Player 就是其中一款比较常见的支持HDTV播放的软件，目前最新的版本为2.x。安装完后，也可以运行其它播放软件来调用Moonlight- Elecard MPEG Player的解码器进行播放。

六，如何鉴别HDTV的显示格式？

目前我们无法仅从文件名称、大小上来判定一个HDTV文件的显示格式是720P还是1080i，或是1080P，但是有不少软件可以在播放时显示影片的图像信息，如WINDVD、zplay等，在软件的控制面板中选择对应的选项就可以看到详细的信息。

七，为什么我只能看到图像，却听不到声音？

这是因为未安装AC3音频解码器，导致HDTV文件中的音频信息不能被正确识别的原因。解决的方法是下载并安装对应的音频解码器，常用的有 AC3Filter，这些音、视频解码器只需安装一次即可，播放HDTV文件时系统会自动调用，而不必每次播 放的时候都打开其控制界面。

八，为什么我播放HDTV时会出现丢帧现象？

在家用电脑上播放HDTV，对其硬件配置要求较高，主要是与CPU、显存、内存紧紧相关，如果这三样中有一样性能过低，就会产生一些播放问题。播放 HDTV时会出现丢帧现象是显存容量不够造成的，尤其是在播放1080 i格式HDTV的时候，1920×1080的像素量，需要足够大的显存才能满足其数据吞吐，因此显存至少需要64M以上，建议128M。由于是2D显示，所以对显卡核心的运算能力要求反而不是很高。

九，为什么我播放HDTV时会经常出现画面和语音停顿的现象？

一些采用了WMV-HD重新编码的HDTV文件，因为有着较高的压缩率，在播放时就需要非常高的CPU运算能力来进行实时解码，一般来说P4 2.0G/AMD 2000 以上及同级别的CPU可达到这个要求。同时，由于HDTV的数据流较大，需要足够的内存来支持，推荐在256M以上。如果你的电脑满足不了这样的配置，就可能会在播放过程中产生画面与语音不同步、画面经常停顿、爆音等现象。严重的话甚至无法顺利观看。如果 这种现象不太严重，则可以通过优化系统和一些小技巧来改善。

十，如何优化系统以保证顺利地播放HDTV？

除非你的电脑硬件配置的确很强，否则就很可能需要对系统进行一些优化，以便可以顺利地播放HDTV。首先是在播放HDTV前关闭所有没有用的后台程序或进程，尽量增加系统的空闲资源为播放HDTV服务；其次是选择一款占用系统资源较低的软件来播放HDTV 。Windows Media Player、WINDVD等软件占用系统资源较多，在硬件配置本就不高的系统上会影响HDTV的播放效果，这时可以选择使用BSPlayer。 BSPlayer是一款免费软件，最大的特点就是占用系统资源很小，尤其在播放HDTV文件时，与其它几个资源占用大户相比效果更为明显。另外，运行播放软件后立即打开任务管理器（仅在Windows 2000/XP中有效），将播放软件的进程级别设置为最高，这样也可以为HDTV的播放调用更多的系统资源。除此之外，安装更高版本的 DirectX，也能更好地支持HDTV的播放。

十一，还有什么其它的技巧？

如果你的PC可以流利地播放HDTV，那么你唯一会感到遗憾的，可能就是抱怨显示器太小和音箱太不够劲了。音箱的问题没有好的方法可以解决，必竟PC音箱和家庭影院的音箱两者是不可同比的，然而我们可以通过调高显示器的分辨率来提高画面的清晰度和细节感。 现在主流的显示器为17寸纯平CRT（因为改变标准分辨率只会给LCD带来负面影响，因此这种方法只针对普通的CRT显示器），中低档的17寸显示器很难达到1600×1200以上的分辨率，即使达到了其水平扫描率也在60Hz以下，但是请不要忘了，电视 信号的水平扫描率也就是在这个水平上。720P的水平扫描率为60Hz，1080i则有50Hz和60Hz两种，分别为我国和美国地区的标准。也就是说，即使你在显示器水平扫描率为60Hz的状态下全屏观看HDTV或DVD等其它视频，你是感觉不到晃眼的 ，这主要是由于人眼对于动态和静态物体的感应不同造成的。因此你可以在观看HDTV的时候，放心地将显示器水平扫描率设为60Hz，进而将分辨率调高，平时使用再调回标准分辨率即可。

存放HDTV文件的硬盘分区必须转换为NTFS格式，因为一部HDTV电影通常是几个4.3GB的视频文件组成（为了方便刻录在DVD上面），而FAT32是无法管理2GB以上的文件的，因此务必转换分区格式。

H.264

JVT（Joint Video Team，视频联合工作组）于2001年12月在泰国Pattaya成立。它由ITU-T和ISO两个国际标准化组织的有关视频编码的专家联合组成。JVT的工作目标是制定一个新的视频编码标准，以实现视频的高压缩比、高图像质量、良好的网络适应性等目标。目前JVT的工作已被ITU-T接纳，新的视频压缩编码标准称为H.264标准，该标准也被ISO接纳，称为AVC（Advanced Video Coding）标准，是MPEG-4的第10部分。
H.264标准可分为三档：
基本档次（其简单版本，应用面广）；
主要档次（采用了多项提高图像质量和增加压缩比的技术措施，可用于SDTV、HDTV和DVD等）；
扩展档次（可用于各种网络的视频流传输）。
H.264不仅比H.263和MPEG-4节约了50％的码率，而且对网络传输具有更好的支持功能。它引入了面向IP包的编码机制，有利于网络中的分组传输，支持网络中视频的流媒体传输。H.264具有较强的抗误码特性，可适应丢包率高、干扰严重的无线信道中的视频传输。H.264支持不同网络资源下的分级编码传输，从而获得平稳的图像质量。H.264能适应于不同网络中的视频传输，网络亲和性好。

H.261是最早出现的视频编码建议，目的是规范ISDN网上的会议电视和可视电话应用中的视频编码技术。它采用的算法结合了可减少时间冗余的帧间预测和可减少空间冗余的DCT变换的混合编码方法。和ISDN信道相匹配，其输出码率是p×64kbit/s。p取值较小时，只能传清晰度不太高的图像，适合于面对面的电视电话；p取值较大时（如 p＞6），可以传输清晰度较好的会议电视图像。H.263 建议的是低码率图像压缩标准，在技术上是H.261的改进和扩充，支持码率小于64kbit/s的应用。但实质上H.263以及后来的H.263 和H.263 已发展成支持全码率应用的建议，从它支持众多的图像格式这一点就可看出，如Sub-QCIF、QCIF、CIF、4CIF甚至16CIF等格式。
MPEG-1标准的码率为1.2Mbit/s左右，可提供30帧CIF（352×288）质量的图像，是为CD-ROM光盘的视频存储和播放所制定的。MPEG-l标准视频编码部分的基本算法与H.261/H.263相似，也采用运动补偿的帧间预测、二维DCT、VLC游程编码等措施。此外还引入了帧内帧（I）、预测帧（P）、双向预测帧（B）和直流帧（D）等概念，进一步提高了编码效率。在MPEG-1的基础上，MPEG-2标准在提高图像分辨率、兼容数字电视等方面做了一些改进，例如它的运动矢量的精度为半像素；在编码运算中（如运动估计和DCT）区分“帧”和“场”；引入了编码的可分级性技术，如空间可分级性、时间可分级性和信噪比可分级性等。近年推出的MPEG-4标准引入了基于视听对象（AVO：Audio-Visual Object）的编码，大大提高了视频通信的交互能力和编码效率。 MPEG-4中还采用了一些新的技术，如形状编码、自适应DCT、任意形状视频对象编码等。但是MPEG-4的基本视频编码器还是属于和H.263相似的一类混合编码器。
总之，H.261建议是视频编码的经典之作，H.263是其发展，并将逐步在实际上取而代之，主要应用于通信方面，但H.263众多的选项往往令使用者无所适从。MPEG系列标准从针对存储媒体的应用发展到适应传输媒体的应用，其核心视频编码的基本框架是和H.261一致的，其中引人注目的MPEG-4的“基于对象的编码”部分由于尚有技术障碍，目前还难以普遍应用。因此，在此基础上发展起来的新的视频编码建议H.264克服了两者的弱点，在混合编码的框架下引入了新的编码方式，提高了编码效率，面向实际应用。同时，它是两大国际标准化组织的共同制定的，其应用前景应是不言而喻的。
JVT的H.264
H.264是ITU-T的VCEG（视频编码专家组）和ISO/IEC的MPEG（活动图像编码专家组）的联合视频组（JVT：joint video team）开发的一个新的数字视频编码标准，它既是ITU-T的H.264，又是ISO/IEC的MPEG-4的第10 部分。1998年1月份开始草案征集，1999年9月，完成第一个草案，2001年5月制定了其测试模式TML-8，2002年6月的 JVT第5次会议通过了H.264的FCD板。2003年3月正式发布。
H.264和以前的标准一样，也是DPCM加变换编码的混合编码模式。但它采用“回归基本”的简洁设计，不用众多的选项，获得比H.263 好得多的压缩性能；加强了对各种信道的适应能力，采用“网络友好”的结构和语法，有利于对误码和丢包的处理；应用目标范围较宽，以满足不同速率、不同分辨率以及不同传输（存储）场合的需求；它的基本系统是开放的，使用无需版权。
在技术上，H.264标准中有多个闪光之处，如统一的VLC符号编码，高精度、多模式的位移估计，基于4×4块的整数变换、分层的编码语法等。这些措施使得H.264算法具有很的高编码效率，在相同的重建图像质量下，能够比H.263节约50％左右的码率。H.264的码流结构网络适应性强，增加了差错恢复能力，能够很好地适应IP和无线网络的应用。
H.264的技术亮点
（1） 分层设计
H.264的算法在概念上可以分为两层：视频编码层（VCL：Video Coding Layer）负责高效的视频内容表示，网络提取层（NAL：Network Abstraction Layer）负责以网络所要求的恰当的方式对数据进行打包和传送。在VCL和NAL之间定义了一个基于分组方式的接口，打包和相应的信令属于NAL的一部分。这样，高编码效率和网络友好性的任务分别由VCL和NAL来完成。
VCL层包括基于块的运动补偿混合编码和一些新特性。与前面的视频编码标准一样，H.264没有把前处理和后处理等功能包括在草案中，这样可以增加标准的灵活性。
NAL负责使用下层网络的分段格式来封装数据，包括组帧、逻辑信道的信令、定时信息的利用或序列结束信号等。例如，NAL支持视频在电路交换信道上的传输格式，支持视频在Internet上利用RTP/UDP/IP传输的格式。NAL包括自己的头部信息、段结构信息和实际载荷信息，即上层的VCL数据。（如果采用数据分割技术，数据可能由几个部分组成）。
（2） 高精度、多模式运动估计
H.264支持1/4或1/8像素精度的运动矢量。在1/4像素精度时可使用6抽头滤波器来减少高频噪声，对于1/8像素精度的运动矢量，可使用更为复杂的8抽头的滤波器。在进行运动估计时，编码器还可选择“增强”内插滤波器来提高预测的效果。
在H.264的运动预测中，一个宏块（MB）可以按图2被分为不同的子块，形成7种不同模式的块尺寸。这种多模式的灵活和细致的划分，更切合图像中实际运动物体的形状，大大提高了运动估计的精确程度。在这种方式下，在每个宏块中可以包含有1、2、4、8或16个运动矢量。
在H.264中，允许编码器使用多于一帧的先前帧用于运动估计，这就是所谓的多帧参考技术。例如2帧或3帧刚刚编码好的参考帧，编码器将选择对每个目标宏块能给出更好的预测帧，并为每一宏块指示是哪一帧被用于预测。
（3） 4×4块的整数变换
H.264与先前的标准相似，对残差采用基于块的变换编码，但变换是整数操作而不是实数运算，其过程和DCT基本相似。这种方法的优点在于：在编码器中和解码器中允许精度相同的变换和反变换，便于使用简单的定点运算方式。也就是说，这里没有“反变换误差”。变换的单位是4×4块，而不是以往常用的8×8块。由于用于变换块的尺寸缩小，运动物体的划分更精确，这样，不但变换计算量比较小，而且在运动物体边缘处的衔接误差也大为减小。为了使小尺寸块的变换方式对图像中较大面积的平滑区域不产生块之间的灰度差异，可对帧内宏块亮度数据的16个4×4块的DC系数（每个小块一个，共16个）进行第二次4×4块的变换，对色度数据的4个4×4块的DC系数（每个小块一个，共4个）进行2×2块的变换。
H.264为了提高码率控制的能力，量化步长的变化的幅度控制在12.5%左右，而不是以不变的增幅变化。变换系数幅度的归一化被放在反量化过程中处理以减少计算的复杂性。为了强调彩色的逼真性，对色度系数采用了较小量化步长。
（4） 统一的VLC
H.264中熵编码有两种方法，一种是对所有的待编码的符号采用统一的VLC（UVLC ：Universal VLC），另一种是采用内容自适应的二进制算术编码（CABAC：Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding）。CABAC是可选项，其编码性能比UVLC稍好，但计算复杂度也高。UVLC使用一个长度无限的码字集，设计结构非常有规则，用相同的码表可以对不同的对象进行编码。这种方法很容易产生一个码字，而解码器也很容易地识别码字的前缀，UVLC在发生比特错误时能快速获得重同步。
图3显示了码字的语法。这里，x0，x1，x2，…是INFO比特，并且为0或1。图4列出了前9种码字。如：第4号码字包含INFO01，这一码字的设计是为快速再同步而经过优化的，以防止误码。
（5） 帧内预测
在先前的H.26x系列和MPEG-x系列标准中，都是采用的帧间预测的方式。在H.264中，当编码Intra图像时可用帧内预测。对于每个4×4块（除了边缘块特别处置以外），每个像素都可用17个最接近的先前已编码的像素的不同加权和（有的权值可为0）来预测，即此像素所在块的左上角的17个像素。显然，这种帧内预测不是在时间上，而是在空间域上进行的预测编码算法，可以除去相邻块之间的空间冗余度，取得更为有效的压缩。
如图4所示，4×4方块中a、b、...、p为16 个待预测的像素点，而A、B、...、P是已编码的像素。如m点的值可以由（J＋2K＋L＋2）/ 4 式来预测，也可以由（A B C D I J K L）/ 8 式来预测，等等。按照所选取的预测参考的点不同，亮度共有9类不同的模式，但色度的帧内预测只有1类模式。
（6） 面向IP和无线环境
H.264 草案中包含了用于差错消除的工具，便于压缩视频在误码、丢包多发环境中传输，如移动信道或IP信道中传输的健壮性。
为了抵御传输差错，H.264视频流中的时间同步可以通过采用帧内图像刷新来完成，空间同步由条结构编码（slice structured coding）来支持。同时为了便于误码以后的再同步，在一幅图像的视频数据中还提供了一定的重同步点。另外，帧内宏块刷新和多参考宏块允许编码器在决定宏块模式的时候不仅可以考虑编码效率，还可以考虑传输信道的特性。
除了利用量化步长的改变来适应信道码率外，在H.264中，还常利用数据分割的方法来应对信道码率的变化。从总体上说，数据分割的概念就是在编码器中生成具有不同优先级的视频数据以支持网络中的服务质量QoS。例如采用基于语法的数据分割（syntax-based data partitioning）方法，将每帧数据的按其重要性分为几部分，这样允许在缓冲区溢出时丢弃不太重要的信息。还可以采用类似的时间数据分割（temporal data partitioning）方法，通过在P帧和B帧中使用多个参考帧来完成。
在无线通信的应用中，我们可以通过改变每一帧的量化精度或空间/时间分辨率来支持无线信道的大比特率变化。可是，在多播的情况下，要求编码器对变化的各种比特率进行响应是不可能的。因此，不同于MPEG-4中采用的精细分级编码FGS（Fine Granular Scalability）的方法（效率比较低），H.264采用流切换的SP帧来代替分级编码。
H.264的性能测试
TML-8为H.264的测试模式，用它来对H.264的视频编码效率进行比较和测试。测试结果所提供的PSNR已清楚地表明，相对于MPEG-4（ASP：Advanced Simple Profile）和H.263 （HLP：High Latency Profile）的性能，H.264的结果具有明显的优越性，如图5所示。
H.264的PSNR比MPEG-4（ASP）和H.263 （HLP）明显要好，在6种速率的对比测试中，H.264的PSNR比MPEG-4（ASP）平均要高2dB，比H.263（HLP）平均要高3dB。6个测试速率及其相关的条件分别为：32 kbit/s速率、10f/s帧率和QCIF格式；64 kbit/s速率、15f/s帧率和QCIF格式；128kbit/s速率、15f/s帧率和CIF格式；256kbit/s速率、15f/s帧率和QCIF格式；512 kbit/s速率、30f/s帧率和CIF格式；1024 kbit/s速率、30f/s帧率和CIF格式。
实现难度
对每个考虑实际应用的工程师而言，在关注H.264的优越性能的同时必然会衡量其实现难度。从总体上说，H.264性能的改进是以增加复杂性为代价而获得的。目前全球也只有中国杭州海康威视数字技术有限公司在安防领域实现了H.264的实际应用，这一次我们走到了世界的前端！

1080p

1080P是标准层面上的HDTV或者硬件层面上FULL HD的最高标准之一,而FULL HD就是能够完全显示1920*1080像素或者说物理分辨率达到1920*1080的平板电视机。需要注意的是，FULL HD和先前很多厂家宣传的1080P并不是同样的概念。
但是我们走进卖场会发现大多数品牌商家都打着1080P的旗帜对外宣传,多少对我们的选购产生了阻碍.其实目前市场中的大多数平板电视都不是FULL HD,所谓的1080P只是支持1080P信号的接收并通过计算演变在屏幕上显示,大多数大屏幕平板电视都为1366*768,等离子中的部分产品更低,要达到FULL HD的概念,就必须屏幕达到1920*1080的物理分辨率以及至少30Hz的刷新率.

WAF

We Are Family 的简称 [我们是一家人]
WAF是韩国的一个影视制作小组，他们制作的DVDRIP是目前网上除了HDTV之外质量最好的，清晰度和音质都是上乘之作。
WAF的作品有以下特点：
1：严格控制每CD的容量，每CD的容量大小一般不超过0.05M（大家见过不少CD1是702M,CD2却是698M的现象吧）。
2：经过控制的容量，利于刻盘，（有些小组制作的容量经常可以超过702M，一CD盘的容量，这时候超刻技术就受重视了^_^）
3：分割片子时注意场景转换，极少造成一段场景有分裂感（例如4CD的《特洛伊》和4CD的《黑鹰》）。
4：每个片子压制的尺寸都以OAR为准，即导演原始版。
5：尺寸统一，几乎都是800线。（例：WAF20CD DTS版BOB，800*448，见过15CD的HDTVRIP版，居然有两种尺寸！）我不清楚，一部大片为什么大家会忍受得了分辨率为640甚至以下的版本？
6：有极强的负责任的制作态度，发现有瑕疵的一般都会推出修复版．
7：喜欢WAF的DTS和AC3音频和高码率压缩的视频．
8：WAF每部片分割成的CD数一般都比别的小组制作的要多，这是为了保证必要的画质和音质的质量。试想想有个加长版《角斗士》使用DTS音轨，却只分割成2CD，每CD有70多分钟长，不知这样压缩出来的片子画质能好到什么程度？
所以说，WAF小组出品的DVDRip一般都是网上最清晰的版本。

问题补充:

普通家用电视的分辨率是多少？是不是屏幕越大分辨率越高？

电视的NTSC标准为720x480 刷新率为60Hz ， PAL为720x576，刷新率为50Hz。 我国电视广播采用 PAL制。

逐行电视接收隔行信号经过差补后可以达到逐行输出，同时75Hz刷新率 ，或者隔行输出，同时100Hz刷新率。

虽然PAL制可达576线，但普通电视的实际可分辨水平线数只有300~500。高清电视理论上可达720P 和1080i，就是说最多逐行720线。所以按理论来说，搞清电视用1024x768的VGA输入也勉强可以表现出来了，但实际因为聚焦不准，文字显示比能显示1024x768的显示器差很多，画面显示则没什么问题。

HDTV是不是没有经过压缩，最原始的视频？

网络中流传的HDTV主要以两类文件的方式存在，一类是经过MPEG-2标准压缩，以.tp和.ts为后缀的视频流文件，一类是经过WMV-HD （Windows Media Video High Definition）标准压缩过的.wmv文件，还有少数文件后缀为.avi或.mpg，其性质与.wmv是完全一样的。

H.264等压缩格式是不是为了方便网上传播？

在技术上,H.264标准中有多个闪光之处,如统一的VLC符号编码,高精度、多模式的位移估计,基于4块的整数变换、分层的编码语法等。这些措施使得H.264得算法具有很高的编码效率,在相同的重建图像质量下,能够比H.263节约50%左右的码率。H.264的码流结构网络适应性强,增加了差错恢复能力,能够很好地适应IP和无线网络的应用。

H.264能以较低的数据速率传送基于联网协议（IP）的视频流,在视频质量、压缩效率和数据包恢复丢失等方面,超越了现有的MPEG-2、MPEG-4和H.26x视频通讯标准,更适合窄带传输。

网上流传的Rip格式是什么意思？DVDRip

DVDRip理解:其实就是一种DVD的备份技术。

DVD我们都知道，目前非常优秀的媒体格式，MPEG2编码的视频；AC3、DTS的音轨。但是我们也知道DVD载体是DVD光盘，D5一张就有4.7G。显然，直接将DVD文件进行网络传送毫无实际价值可言，将这样的文件打包传到服务器上只会占用服务器的硬盘和大量的网络带宽。还没有多少人的网络带宽可以让他毫不动容地去下载一个7、8GB的文件只为了看两个小时电影，更不要说将它们保存下来，DVD刻录机这样的产品目前也不是一般人能拥有的。
这就需要rip了，将DVD的视频、音频、字幕剥离出来，再经过压缩或者其他处理，然后重新合成成多媒体文件。在更小的文件尺寸上达到DVD的是视听享受。

D. 数字图像处理的主要方法

数字图像处理的工具可分为三大类：

第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。

第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。

第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。

由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。

(4)数字图像增强算法扩展阅读

1、数字图像处理包括内容：

图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。

2、数字图像处理系统包括部分：

输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。

3、应用

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因 此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

主要应用于航天和航空、生物医学工程、通信 工程、工业和工程、军事公安、文化艺术、机器人视觉、视频和多媒体系统、科学可视化、电子商务等方面。

E. 数字图像处理：原理与算法的内容简介

《数字图像处理:原理与算法》针对图像处理和算法两方面为“零知识”起点的读者。前12章适用于本科教学，主要内容包括概论、图像数字化、图像处理基础、图像几何变换、图像时频变换、图像增强、图像恢复、图像分割、图像特征与分析、图像形态学、模式识别和图像压缩。最后3章包括分形图像压缩、图像加密和图像水印，可为本科高年级和研究生教学之用。
《数字图像处理:原理与算法》内容新颖并注重培养创新能力，介绍算法深入浅出并注重实现，其主要算法都在配套的《数字图像处理-VisualC#.NET编程与实验》一书中实现了程序。若结合《数字图像处理一VisualC#.NET编程与实验》，各层次读者可各取所需地学习有关章节。《数字图像处理:原理与算法》的所有算法和公式都经过推导和证明，并经过程序验证。
《数字图像处理:原理与算法》适用于计算机、通信和电子信息、自动控制、生物医学工程等各理工科相关专业的本科和研究生教学和工程技术人员应用参考。

F. 在数字图像处理中什么是图像平滑什么是图像锐化

（图象平滑）①目的：降低图像锐度，同时也会去除部分噪声，处理后导致图象模糊；②处理方法：邻域平均法、中值滤波法、多图象平均法，采用取平均值或中值的方法来模糊噪声；③图象边缘及噪声频率都在高频区，用低通滤波法来去噪声。
（图象锐化）①目的：增强图像轮廓和细节，使图象清晰，处理后噪声也会增强；②处理方法：梯度法、拉普拉斯算法、Robert算法，采用微分运算求信号变化率，加强高频分量，使图象轮廓清晰；③图象边缘或线条等细节部分在高频区，用高通滤波让高频分量通过。

G. （急）数字图像处理主要包含哪八个方面的内容

主要内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类、图像重建、图像信息的输出和显示。

图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。

图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

(7)数字图像增强算法扩展阅读

发展概况

数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。

随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

H. 数字图像处理拉普拉斯算法怎么算

不同的应用领域嘛！ 图像增强是增强，可以使图像的边缘信息更明朗。 比如我用拉普拉斯算子增强，图像的纹理细节减弱，边缘信息增强。 得到结果就是一个边界图。 图像分割是分割，可以分割不同的区域。 比如我用分水岭算法可以使不同区域填充，从

I. 卷积增强算法

遥感图像上的线性特征，特别是和地质构造和成矿环境有关的线性体和断裂构造的增强处理和分析是遥感图像处理和研究的一个重要方面。对数字图像而言，线性体信息提取目前主要有梯度阈值法（Xu,1981）、模板卷积法（Coupland,1981）、超曲面拟合法（Chitti-neni,1982）、曲线追踪和区域生长（Risse,1989;Pavlidis,1990）等，地质遥感线性体信息提取采用模板卷积滤波算法效果较好，它是一种邻域处理技术，即通过一定尺寸的模板（矩阵）对原图像进行卷积运算来实现的。以3×3（像元）的模板为例，即相当于把模板逐次放在每一个像元上，计算模板元素和对应像元亮度值的乘积和，用数学式可表示为

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

式中：m_i为模板元素值；g_i为相应图像中各像元的亮度值；f为卷积值，就是滤波后（模板）中心像元的输出值。

J. 数字图像处理中图像增强和图像分割有什么联系有什么区别

不同的应用领域嘛!
图像增强是增强,可以使图像的边缘信息更明朗.
比如我用拉普拉斯算子增强,图像的纹理细节减弱,边缘信息增强.
得到结果就是一个边界图.
图像分割是分割,可以分割不同的区域.
比如我用分水岭算法可以使不同区域填充,从而使图像不同的地方能分离出来.
非要说联系?那就是图像分割之前一般先进行图像增强,以使效果明显.