數字圖像處理實驗編譯環境
A. 闡述一典型的數字圖像處理系統，並分析其中所用到的關鍵圖像處理技術
工作流（Workflow）就是「業務過程的部分或整體在計算機應用環境下的自動化」，它主要解決的是「使在多個參與者之間按照某種預定義的規則傳遞文檔、信息或任務的過程自動進行，從而實現某個預期的業務目標，或者促使此目標的實現」。
簡單地說，工作流就是一系列相互銜接、自動進行的業務活動或任務。一個工作流包括一組任務（或活動）及它們的相互順序關系，還包括流程及任務（或活動）的啟動和終止條件，以及對每個任務（或活動）的描述。
工作流在大多數的實際應用中的情況可以這樣來簡單地描述：在網路、伺服器和多台計算機客戶端的硬體平台上，業務過程按照預先設定的規則並藉助應用程序和人對相關數據的處理而完成。例如，在日常辦公中，當撰寫好某份報告之後，可能需要將其提交給領導進行審閱或批示；審批意見可能需要匯集並提交給另外一個人，以便對報告進行進一步的修改。這樣，可能會形成同一篇文檔在多個人之間的順序或同時傳遞。對於這樣的情況，我們可以使用工作流技術來控制和管理文檔在各個計算機之間自動傳遞，而非手工傳遞。這就可以稱之為工作流。
類似的關於文檔的自動化處理只是工作流技術的一種簡單應用。事實上，工作流技術在現實生活中能夠完成更多更復雜的任務。如企業（或機構）內部的各種數據或信息的自動處理，多種業務流程的整合，企業（或機構）之間的數據交換，藉助Internet技術實現跨地域的數據傳輸和處理等等。
某產品銷售的工作流示意圖：
一、工作流發展
工作流技術起源於二十世紀七十年代中期辦公自動化領域的研究，由於當時計算機尚未普及，網路技術水平還很低以及理論基礎匱乏，這項新技術並未取得成功。1983年至1985年間，在圖像處理領域和電子郵件領域出現了早期的含有工作流特徵的商用系統。
進入九十年代以後，隨著個人計算機、網路技術的普及和推廣，以及信息化建設的日益完善，使得工作流技術的研究與開發進入了一個新的熱潮。1993年8月,第一個工作流技術標准化的工業組織——工作流管理聯盟（Workflow Management Coalition，簡稱WFMC，下同）成立。1994年，工作流管理聯盟發布了用於工作流管理系統之間互操作的工作流參考模型，並相繼制定了一系列工業標准。與此同時，關於工作流技術的學術研究也十分活躍，許多原型系統在實驗室里開發出來。進入二十一世紀以來，工作流技術已被越來越多的人認可，與之相關的標准規范、工作流引擎及商業產品不勝枚舉。人們在開發推廣工作流產品的同時，更加註重工作流的理論研究，以推動該項技術走向成熟。
二、工作流的特點
1，圖形化、可視化設計流程圖
2，支持各種復雜流程
3，組織結構級處理者指定功能
4，B/S結構，純瀏覽器應用
5，強大的安全性特色
6，表單功能強大，擴展便捷
7，靈活的外出、超時管理策略
8，處理過程可跟蹤、管理
9，豐富的統計、查詢、報表功能
10，與MAIL系統集成
三、工作流的優點
企業實施工作流管理所帶來的好處是非常明顯的，這包括提高企業運營效率、改善企業資源利用、提高企業運作的靈活性和適應性、提高工作效率、集中精力處理核心業務、跟蹤業務處理過程、量化考核業務處理的效率、減少浪費、增加利潤、充分發揮現有計算機網路資源的作用。實施工作流將達到縮短企業運營周期、改善企業內（外）部流程、優化並合理利用資源、減少人為差錯和延誤，提高勞動生產率等目的。
總結實施工作流帶來的好處，可以歸納為以下幾點：
1，要處理的事項已自動傳遞到個人電腦上
2，不再需要對員工進行流程的培訓，平滑實現流程變更
3，員工只需將精力集中在處理自己關心的數據上
4，隨時得到歷史數據
5，隨時生成處理效率報表
6，達到無紙化辦公的目標
7，完全支持移動辦公，使作業同步化
8，科學管理更進一層，辦公效率明顯提高
9，企業的核心競爭力將有提升
10，通過流程自動化與資料庫集成，以及各類表單統計查詢功能，提高決策能力
四、工作流WorkFlow技術構架
五、工作流是如何實現的
工作流的實施需要三個基本步驟：映射、建模和管理。映射是第一個步驟，其首要任務是確定並且文檔化組織內全部現有的手工和自動化的業務流程；建模則是開發一個有助於建成流線型業務過程的模型。第三階段是軟體實施以及跨越全部工作部門、業務單元甚至是整個企業的無縫系統集成。
為了確保工作流系統能夠「無縫地」實施到組織機構中，項目組都必須遵從已經定義好的、經過實踐確認的行之有效的工作方法，並且在每個工作階段都必須有可以度量的結果。一個深思熟慮的實施計劃被有經驗的團隊執行，是成功地採用和實施工作流的決定因素。下圖描述了一個推薦的、可供典型組織機構採納的高層工作流（實施流程）。下面按圖中步驟具體闡述。
建立項目管理辦公室
項目管理辦公室的組成是第一步，也是最重要的一步。項目管理辦公室的成員須經過嚴格謹慎挑選，他們必須在恰當的程度上廣泛代表組織內的業務、運營、IT以及審計等部門。產品供應方的產品專家、技術支持人員和管理人員也必須參與其中，以與用戶互補。通常在PMO中還包含變更管理顧問，有助於形成組織中人員思路的多樣化。每個成員的角色和責任必須定義清楚。PMO從整體上確立項目的實施范圍、目標、實施時間框架以及優先順序等等。PMO也負責管理和跟蹤項目進度、設定檢測項目是否成功的指標，以及定期向高層匯報項目狀況等。
業務分析
項目組將分析用戶現有的業務流程，找出哪些流程需要優化和改進以達到上佳效果，並分析每個流程的時間線和期望的結果。他們將與關鍵人員進行座談，收集和鑒別正確的信息及數據，從而決定工作流系統如何滿足需求。接下來的業務分析將辨別出哪些流程可以被優化、自動化、流線型化，哪些流程甚至需要重新設計。
確定目標
確定上佳目標是建立在業務流程詳細分析的基礎之上的。工作流項目的目標定義應該清晰並可以進行驗證，好的目標意味著項目的成功。在實施過程的每一個階段，項目組必須確認達到的結果是他們所期望的結果。例如，如果目標是縮短開發票周期兩周，則必須分析現有的時間跟蹤、記賬和開發票等流程。
確定實施計劃
目標確立後，由用戶和軟體供應商組成的項目組展示工作流解決方案具備的各種模塊，根據用戶提出的特定需求定義他們的功能和特性，並基於業務的優先順序，共同決定每個模塊的上線時間。
將業務流程在工作流系統中建立模型
在實施過程中建立業務模型是一個極重要的步驟。用戶應當緊密地同軟體產品應用專家進行合作，以在易用性和功能需求之間達到平衡。
用戶可以在部署階段前對模型進行測試，以確保該模型符合實際要求且沒有過多的開銷。需要指出的是，如果這個建模步驟沒有完全正確地完成，將導致錯誤的報表或者多餘的管理工作。
實現流程和軟體集成
在這個階段，項目組將確定現有的需要與工作流系統交互的流程與系統。如果處理不當，新舊流程的集成將導致失敗。流程集成的一個重要方面就是在多系統之間消除或者最小化冗餘數據，並在多個系統間復制這些數據。流程必須緊密集成，數據必須能跨越不同的流程和應用，順暢流動。
項目組也必須確保工作流系統符合用戶組織機構的安全標准，這一點經常在部署階段前被忽視。
部署工作流系統
部署工作流系統包括兩部分內容。第一部分自然是技術部分，涵蓋了硬體和軟體的安裝、備份、恢復以及網路安裝等等，這與一般的IT應用實施相似。
第二部分是指上線試運行。試運行小組應具有真正的代表性。項目組必須與試運行小組就項目的重要性進行溝通，並確保提供足夠的培訓，使得試運行小組能夠對試運行工作得心應手。建議項目組建立清晰的溝通渠道，保證在試運行期間可以及時反饋用戶的意見和建議。試運行將使項目組鑒別出原來設計和計劃的弱點和缺點，並在大規模上線運行前加以解決。這也可以提高用戶對於新流程的接受程度，因為用戶感到他們也參與了項目的開發部分，解決方案不是強加給他們的。
一般認為，採用階段性實施工作流系統可使用戶更快地獲得效益。因為用戶可以更有效地漸進學習新系統，取得立竿見影的效益。階段性實施還給予用戶更多的時間了解、評估他們進一步的需求，使得項目實施期間的修改更加容易。另外，階段性實施項目降低了風險。
系統評估
特別注意，在每一個階段完成後，項目組都應該基於項目開始時設定的目標，對已經完成的結果進行評估，同時分析所達到的結果，並與最初的設計目標相對照。為了確保工作流解決方案在現有的業務環境中優化出更理??通，以了解什麼需要更改。
系統支持
為確保實施成功，更佳地使用工作流軟體，組織機構必須進行服務投資，組織機構應該委派專業人員提供第一線的服務，也應負責與供應商簽訂合同，以獲得第二級支持。
六、工作流適用行業
消費品行業,製造業,電信服務業,銀證險等金融服務業,物流服務業,物業服務業,物業管理,大中型進出口貿易公司,政府事業機構,研究院所及教育服務業等,特別是大的跨國企業和集團公司。
七、工作流具體應用
關鍵業務流程： 訂單、報價處理、采購處理、合同審核、客戶電話處理、供應鏈管理等
行政管理類：出差申請、加班申請、請假申請、用車申請、各種辦公用品申請、購買申請、日報周報等凡是原來手工流轉處理的行政表單。
人事管理類： 員工培訓安排、績效考評、職位變動處理、員工檔案信息管理等。
財務相關類： 付款請求、應收款處理、日常報銷處理、出差報銷、預算和計劃申請等。
客戶服務類： 客戶信息管理、客戶投訴、請求處理、售後服務管理等管理等。
特殊服務類： ISO系列對應流程、質量管理對應流程、產品數據信息管理、貿易公司報關處理、物流公司貨物跟蹤處理等各種通過表單逐步手工流轉完成的任務均可應用工作流軟體自動規范地實施。
作為一個成熟穩定的工作流產品，不僅提供日常辦公和關鍵業務流程智能化管理，而且能根據公司的特殊實際要求輕松方便地隨時定製各種流程，並可實現不同角色不同的跟蹤、查詢、統計、列印等強大功能
結論
許多組織機構都有雄心勃勃的計劃，為了能夠奪回失去的時間和獲得競爭優勢，希望能夠以大的步伐，更深（企業級或多級）、更廣（多應用）和更快（短時間）地進入數字工作流時代。我經常發現他們因為許多原因而慘遭失敗。根據我個人經驗，明智的做法是從小的范圍開始做起，並隨著工作流的成長而逐步做大。階段性實施提供了轉換到新的流程的平穩方法。由於用戶看到了效益，使得用戶更易於接納新的工作流程。階段性實施的另一個原因，是用戶不能夠承受一下子丟棄原有的全部流程，從零開始。組織機構應該在當前業務過程中最沒有效率的地方，集中尋找他們的「痛處」，然後利用「案例驅動」原則影響他們。
組織機構也必須認識到，當計劃實施一個新的工作流程時，行政力量和企業文化必須要考慮進去。
成功與否的最後一個關鍵要素就是「人」。當我們改變業務流程時，技術是一個方面，但更大的挑戰來自員工。的確，數字工作流系統要分階段進行，使人們「漸進式」地取得經驗，而不是「革命式」地得到經驗。
工作流：workflow
今天講的是工作流系統
什麼是工作流系統： 工作流（Workflow）就是「業務過程的部分或整體在計算機應用環境下的自動化」，它主要解決的是「使在多個參與者之間按照某種預定義的規則傳遞文檔、信息或任務的過程自動進行，從而實現某個預期的業務目標，或者促使此目標的實現」。
簡單地說，工作流系統就是一系列相互銜接、自動進行的業務活動或任務。//一個工作流包括一組任務（或活動）及它們的相互順序關系，還包括流程及任務（或活動）的啟動和終止條件，以及對每個任務（或活動）的描述
例如，在日常辦公中，當撰寫好某份報告之後，可能需要將其提交給領導進行審閱或批示；審批意見可能需要匯集並提交給另外一個人，以便對報告進行進一步的修改。這樣，可能會形成同一篇文檔在多個人之間的順序或同時傳遞。對於這樣的情況，我們可以使用工作流技術來控制和管理文檔在各個計算機之間自動傳遞，而非手工傳遞。這就可以稱之為工作流。
工作流技術架構(圖片)
詞語解釋
Middleware 中間件
Runtime 運行時間
Prebuilt 之前建立
Flowchart 流程圖，作業圖
Subsystem 子系統
工作流（Workflow）的優點
企業實施工作流管理所帶來的好處是非常明顯的，這包括提高企業運營效率、改善企業資源利用、提高企業運作的靈活性和適應性、提高工作效率、集中精力處理核心業務、跟蹤業務處理過程、量化考核業務處理的效率、減少浪費、增加利潤、充分發揮現有計算機網路資源的作用。實施工作流將達到縮短企業運營周期、改善企業內（外）部流程、優化並合理利用資源、減少人為差錯和延誤，提高勞動生產率等目的。
總結實施工作流帶來的好處，可以歸納為以下幾點：
1，要處理的事項已自動傳遞到個人電腦上
2，不再需要對員工進行流程的培訓，平滑實現流程變更
3，員工只需將精力集中在處理自己關心的數據上
4，隨時得到歷史數據
5，隨時生成處理效率報表
6，達到無紙化辦公的目標
7，完全支持移動辦公，使作業同步化
8，科學bsp; 9，企業的核心競爭力將有提升
10，通過流程自動化與資料庫集成，以及各類表單統計查詢功能，提高決策能力
組織的本質：1 是參與者與技術的聚集
2. 由總體的目標約束
組織的種類：1 理性的(整個集體是追求相當明確的目標和顯示出相當高的固定社會結構，如商業) 2 natural(整個集體有同樣的興趣，並且樂於集體活動，如慈善機構)
3. 開放式的組織
數據流中的組織運用：理性的組織是用於計算機化中最成功的 數據流也同時對自然的和開放式的組織進行計算機化
數據流系統的一個聯系：1 消息系統 2 工作項目 3 業務規則 4 流程圖
消息系統：兩類：1 數據流能識別的格式，2 不能識別格式
工作項目 一個工作項目具體說明一個需要被工作者執行的任務
數據流系統的任務是和工作項目相協調
業務規則： 一個典型的數據流有許多業務邏輯塊所組成
在其生命周期內，業務規則在任何時候受限於數據流
業務規則在模型化組織時扮演很重要的角色
業務規則的起因：---
流程圖：在數據流中一個主要模型結構是流程圖
Synchronize ； 相協調； 暫停 解決數據流的例子記憶功能
運行時（runtime）運行語言：--
主機運行一般在組織的伺服器，也可在客戶端
數據流的中間件框架
執行這些工作：1 初始化和終止
2.執行：即執行在模型中明確規定的行為
3 長期數據流運行的管理
4 管理長期和短期的交易
演講稿
在英語中working with the flow 是隨波逐流的意思，但在這里表示工作流.
工作流的實質：在一個機構內，通過用電子文檔來替換紙張文檔系統，從而實現文檔處理過程的自動化。我們可以將整個業務過程看作是一條河，其中流過的就是工作流。
數據流應用的產生的發展是以下兩個因素的結果：
在這里 有兩個關鍵字 在計算機環境下 以及自動化（辦轉學手續的例子）
數據流如郵件，電子郵件，活動和信息。
數據流的傳遞 是在一定的邏輯和規則下進行的。
無縫集成系統 就是 實現了平台管理的不同系統間信息交換和數據共享,
那麼工作流系統是如何開始被人們所應用的呢？
下面介紹一下工作流中的專業術語
工作項目 一個工作項目具體說明一個需要被工作者執行的任務。打個比方說，就像我們編程時，給出提示信息，讓操作者輸入所需信息。
業務規則： 一個典型的數據流有許多業務邏輯塊所組成
在其生命周期內，業務規則在任何時候受限於數據流
業務規則在模型化組織時扮演很重要的角色
定義和運行一個數據模型：是一個很復雜的工作，要有重要的體系結構，設計，和發展工作，並且工作永遠都不會結束，因為模型必須一直調整來反映變化的存在的組織環境。
結論：工作流的核心部分是組織工作的模型，這個模型被用於編譯許多部分用來運行一個組織。
接著是已經被廣泛應用的一些工作流軟體
MRP－III
是由MRP－II與JIT(Just In Time,准時制生產)的混合加上專家系統（ES）、並行工程（CE）和承擔該系統運行的管理人員融為一體而成。
ERP
ERP的基本思想是將製造企業的製造流程看作是一個緊密連接的供應鏈，其中包括供應商、製造工廠、分銷網路和客戶；將企業內部劃分成幾個相互協同作業的支持集團，如財務、市場、銷售、質量、工程等，還包括競爭對手的監視管理。
與以往已經被採用的企業IT應用體系，例如MRPII或ERP相比，WFMS是一個相當重要的里程碑。從用戶的角度，WFMS帶來（或將要帶來）的變化是極其強烈的，甚至可以形容為一種用戶「夢想」的實現。
在一些老的「模塊化」的產品中，系統的設計是通常是基於任務分割的，作業項目之間是分裂的。面向對象的技術，並不能直接解決這個的問題，相反，往往使系統變得更加混亂和瑣碎。從操作上，典型地，我們必須不斷地在層次結構的功能表（比如下拉菜單）或對象之間「進進退退」，或者在「神出鬼沒」的對象以及相關菜單中捉迷藏。
工作流管理系統是一個真正的「人-機」系統，用戶是系統中的基本角色，是直接的任務分派對象，他或她可以直接看到電腦針對自己列出的「任務清單」，跟蹤每一項任務的狀態，或繼續一項任務，而不必從一個模塊退出，進入另一個模塊，搜索相應任務的線索。前者是面向功能或對象的，而後者是直接面向用戶的。這樣，用戶的任務分派和任務的完成狀態，可以被最大程度地電腦化和受到控制。
現在的典型工作流產品是客戶-服務軟體。而日益增長的重要途徑是通過萬維網界面，它可以令客戶或遠程的職員更好地參與。工作流的定義經常是藉助於圖形化工具，依照業務過程實例的情況定義相應工作的安排。
1. 已經能夠持續自動產生大量的細節數據。這類數據最早出現於傳統的銀行和股票交易領域，現在則也出現在地質測量、氣象、天文觀測等方面。尤其是互聯網(網路流量監控，點擊流)和無線通信網（通話記錄）的出現，產生了大量的數據流類型的數據。我們注意到這類數據大都與地理信息有一定關聯，這主要是因為地理信息的維度較大，容易產生這類大量的細節數據。
2. 需要以近實時的方式對更新流進行復雜分析。對以上領域的數據進行復雜分析（如趨勢分析，預測）以前往往是（在數據倉庫中）離線進行的，然而一些新的應用（尤其是在網路安全和國家安全領域）對時間都非常敏感，如檢測互聯網上的極端事件、欺詐、入侵、異常，復雜人群監控，趨勢監控(track trend)，探查性分析（exploratory analyses），和諧度分析(harmonic analysis)等，都需要進行聯機的分析。
OSWorkflow是一個靈活的工作流引擎，設計成可嵌入到企業應用程序中。它提供了許多的持久化API支持包括：EJB,Hibernate,JDBC和其它。OSWorkflow還可以與Spring集成。
jBpm是一個靈活可擴展的工作流管理系統。作為 jBpm運行時server輸入的業務流程使用簡單強大的語言表達並打包在流程檔案中。jBmp將工作流應用開發的便利性和傑出的企業應用集成（EAI）能力結合了起來。jBmp包括一個Web應用程序和一個日程安排程序。jBmp是一組J2SE組件，可以作為J2EE應用集群部署。
OpenWFE是一個開放源碼的Java工作流引擎。它是一個完整的業務處理管理套件：一個引擎，一個工作列表，一個Web界面和一個反應器（存放自動代理）。它可以可以跟你的程序很好的給合。
Werkflow是一個靈活可擴展的基於流程和狀態的工作流引擎。它的目標是滿足可以想像的所有工作流程，從企業級的業務流程到小范圍的用戶交互流程。通過使用可插拔和分層結構，可以方便地容納各種工作流語義。
OFBiz是一個非常著名的開源項目，提供了創建基於最新J2EE/XML規范和技術標准，構建大中型企業級、跨平台、跨資料庫、跨應用伺服器的多層、分布式電子商務類WEB應用系統的框架。 OFBiz最主要的特點是OFBiz提供了一整套的開發基於Java的web應用程序的組件和工具。包括實體引擎, 服務引擎, 消息引擎, 工作流引擎, 規則引擎等。
B. 數字圖像處理(一) 緒論
本文主要通俗介紹了數字圖像基礎概念、圖像處理技術劃分、技術起源及應用場景、成像技術等
什麼是數字圖像呢？
數字圖像 ：一幅圖像可以定義為一個二維函數 ，其中 和 是空間(平面)坐標，而在任何一對空間坐標( , )處的幅值 稱為圖像在該點處的 強度 或 灰度 。當 ， 和灰度值 是有限的離散數值時，我們稱該圖像為數字圖像。數字圖像由有限數量的元素組成，每個元素都有其特定位置和幅值，這些元素稱為 畫圖元素 、 圖像元素 或 像素 。
這是因為：人類的感知僅限於電磁波譜的視覺波段，而成像機器幾乎可以覆蓋從伽馬射線到無線電波的整個電磁波譜。數字圖像處理能夠對非人類所習慣的那些圖像源進行加工。
AI(人工智慧)主要分為感知、理解、決策三部分。而其中的理解，在圖像處理和計算機視覺中被稱作 圖像分析 (或者叫做 圖像理解 )。國際上做這個方向比較出名的就是斯坦福大學人工智慧實驗室（SAIL）主管李飛飛教授。而所謂的理解，就是理解圖像背後的深層次含義，最終目標是像人一樣，看一張老照片，可能會讓你留下眼淚(所包含的信息量巨大)。現在李飛飛團隊所做的成果能夠理解各各物品之間的事物關系。如下圖所示：
對圖像的處理也分為三個等級： 低級處理 、 中級處理 、 高級處理 。
低級處理 ：主要是對圖片進行一些簡單的操作，像降低雜訊、增強對比度和圖像尖銳化。降低雜訊可以用濾波。圖像增強的原則是處理某個給定的圖像，使其結果較源圖像更便於後續的操作與應用，主要解決由於圖像的灰度級范圍較小造成的對比度較低的問題，目的就是將輸出圖像的灰度級放大到指定的程度，使得圖像中的細節看起來增加清晰。銳化圖像特徵，如：邊緣(edges)、邊界(boundaries)、對比度(contrast)等，使得圖像獲得更好的顯示效果或更便於圖像分析。
中級處理 ：涉及諸多任務，如把一副圖像分為不同區域或目標，也就是 圖像分割 領域做的事情，以使得其更好被識別，分類，也可以稱之為 目標檢測 。說到這個就來感受一下成果：
高級處理 ：也就是上文說到的理解圖像，為什麼理解這么難呢？因為人類都很難做到這件事情，就像一萬個讀者眼中，就有一萬個哈姆雷特。雖然數字圖像處理這一領域建立在數學和概率公式表示的基礎之上，但人的直覺和分析在選擇一種技術而不選擇另一種技術時會其核心作用。其實整個科學領域都是這樣。
早在20世紀20年代就有數字圖像處理這一概念，而到最近才發展迅速的根本原因是因為數字圖像要求非常大的存儲和計算能力，因此數字圖像處理領域的發展必須依靠數字計算機及數據存儲、顯示和傳輸等相關支撐技術的發展。而計算機計算能力的提升也是現在AI發展起來的根本原因。很多技術在二十年前就有人提出來，而當代這些學者添磚加瓦將其效果做地更加驚艷。
如上圖這張月球的圖片，所有信息都隱藏在像素點裡面，但是你怎麼提取有效信息呢？舉個更加易懂的例子：
通過牆壁漫反射的光影，重建原始畫面。
左邊的是原圖，中間的是漫反射圖，右邊的是通過漫反射圖重建的圖片。
文章名稱：Computational peris with an ordinary digital camera
文章鏈接： https://www.nature.com/articles/s41586-018-0868-6
計算機方法用於增強對比度，或將灰度編碼為彩色，以便於解釋工業、醫學及生物科學等領域中的X射線圖像和其它圖像。圖像處理技術也成功應用在天文學、考古學、生物學、核醫學、法律實施(難不成是文字識別？不是很懂)、國防及工業領域。
說了這多數字圖像處理，那圖像從哪裡來呢？也就是成像技術。主要有伽馬射線成像、X射線成像、血管照相術、紫外波段成像、可見光及紅外波段成像、微波波段成像、聲波成像等等。設計太多知識，我也整不明白，各位觀眾老爺想了解的，自行網路關鍵字吧。
說白了圖像就是由一堆數字，那麼當然可以由計算機直接憑空產生。這里就設計到計算機圖形學，再結合圖像處理，得到另外一個領域：三維建模。
C. 簡述如何獲得和處理數字圖像，所需的主要設備和操作步驟有哪些
數字圖像處理主要就是一些演算法，如果你已經入門VC的話，就可以做一些簡單的圖像處理演算法。推薦看一本圖像書《數字圖像處理基礎》朱虹著，將的很通俗易懂
（1）目前，數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低解析度黑白圖像，要求約64kbit的數據量；對高解析度彩色512×512圖像，則要求768kbit數據量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～22.5Mbit數據量。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。
（2）數字圖像處理佔用的頻帶較寬。與語言信息相比，佔用的頻帶要大幾個數量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上，技術難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。
（3）數字圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關系數可達0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
（4）由於圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復現三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背後部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智慧中正在致力解決的知識工程問題。
（5）數字圖像處理後的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由於人的視覺系統很復雜，受環境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質量的評價還有待進一步深入的研究。另一方面，計算機視覺是模仿人的視覺，人的感知機理必然影響著計算機視覺的研究。例如，什麼是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關系，優先敏感的結構、屬性和時間特徵等，這些都是心理學和神經心理學正在著力研究的課題。
數字圖像處理的優點
1. 再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在於，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時准確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。
2．處理精度高按目前的技術，幾乎可將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，這主要取決於圖像數字化設備的能力。現代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。對計算機而言，不論數組大小，也不論每個像素的位數多少，其處理程序幾乎是一樣的。換言之，從原理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實現的，只要在處理時改變程序中的數組參數就可以了。回想一下圖像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個數量級，就要大幅度地改進處理裝置，這在經濟上是極不合算的。
3．適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數字編碼形式後，均是用二維數組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。即只要針對不同的圖像信息源，採取相應的圖像信息採集措施，圖像的數字處理方法適用於任何一種圖像。
4．靈活性高圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。由於圖像的光學處理從原理上講只能進行線性運算，這極大地限制了光學圖像處理能實現的目標。而數字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能實現非線性處理，即凡是可以用數學公式或邏輯關系來表達的一切運算均可用數字圖像處理實現。
數字音頻的優點
無線由廣播正在進入數字時代,其特點是從播音室至接收機傳送的各種業務都是在數字領域里進行的.數字音頻廣播(DAB)是根據尤里卡-147計劃提出的,後來由歐洲電信標准協會(ETSI)進行了標准化,旨在傳送高質量的數字音頻無線電業務給廣大聽眾.在英國,英國廣播公司(BBC)目前正在率先建立DAB全國傳輸網路,T大眾提供各種數字無線電廣播業務,並挖掘DAB的潛力,推出現有AM/FM無線電系統無法提供的各種新型節目和業務種類
D. 數字圖像處理，3*3/5*5/7*7中值濾波程序，編譯什麼的都沒錯，一運行就顯示基礎類應用程序已停止工作。
程序有問題，好好檢查。
E. （急）數字圖像處理主要包含哪八個方面的內容
主要內容有：圖像增強、圖像編碼、圖像復原、圖像分割、圖像分類、圖像重建、圖像信息的輸出和顯示。
圖像增強用於改善圖像視覺質量；圖像復原是盡可能地恢復圖像本來面目；圖像編碼是在保證圖像質量的前提下壓縮數據，使圖像便於存儲和傳輸；圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區域的過程。
圖像分類是在將圖像經過某些預處理（壓縮、增強和復原）後，再將圖像中有用物體的特徵進行分割，特徵提取，進而進行分類；圖像重建是指從數據到圖像的。處理，即輸入的是某種數據，而經過處理後得到的結果是圖像。
(5)數字圖像處理實驗編譯環境擴展閱讀
發展概況
數字圖像處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。
早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。
他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除雜訊等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。
隨後又對探測飛船發回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。
在以後的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字圖像處理技術都發揮了巨大的作用。數字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。
F. 數字圖像處理的基本概念
(一)數字圖像
數字圖像,又稱數字化圖像,是一種以二維數組(矩陣)形式表示的圖像。該數組由對連續變化的空間圖像作等間距抽樣所產生的抽樣點——像元(像素)組成,抽樣點的間距取決於圖像的解析度或服從有關的抽樣定律抽樣點(像元)的量值,通常為抽樣區間內連續變化之量物的均值化量值,一般稱作亮度值或灰度值,它們的最大、最小值區間代表該數字圖像的動態范圍。數字圖像的物理含義取決於抽樣對象的性質。對於遙感數字圖像,就是相應成像區域內地物電磁輻射強度的二維分布。
在數字圖像中,像元是最基本的構成單元。每一個像元的位置可由行、列(x,y)坐標確定;亮度值(z)通常以0(黑)到255(白)為取值范圍。因此,任何一幅數字圖像都可以通過X、Y、Z的三維坐標系表示出。例如,陸地衛星的MSS圖像(圖4-8),便可看作x=2340(行),y=3240(列),z=0-255的三維坐標系。TM、HRV等亦然,只是行、列數不同而已。
圖4-8 陸地衛星MSS數字圖像的構成原理
數字圖像可以有各種不同的來源:大多數衛星遙感,如MSS、TM、HRV、AVERR等等,地面景像的遙感信息都直接記錄在數字磁帶上,有關的接收系統(遙感衛星地面站、氣象衛星接收站等)均可提供相應的計算機兼容數字磁帶(CCT)及其記錄格式。應用人員只要按記錄格式將CCT數據輸入計算機圖像處理系統,即可獲得數字圖像,並進行各種圖像處理;對於膠片影像,則可通過透射密度計、飛點掃描器、鼓形掃描器及攝像掃描器等,將影像密度轉換為數值,進而形成數字圖像;對於非遙感的地學圖件,如地形圖、地質圖、航磁圖、重力圖、化探元素異常圖等等,也可通過數字化儀,轉換為數字圖像。同一地區不同來源的數字圖像都可精確配准,並作復合處理。
與光學圖像相比,數字圖像量化等級高(256級)、失真度小、不同圖像的配准精度高、傳輸及儲存方便,尤為重要的是可由計算機進行各種靈活、可靠、有效的處理,使遙感圖像獲得更好的判讀、分析等應用效果。
(二)數字圖像處理
數字圖像以不同亮度值像元的行、列矩陣組織數據,其最基本的特點就是像元的空間坐標和亮度取值都被離散化了,即只能取有限的、確定的值。所以,離散和有限是數字圖像最基本的數學特徵。所謂數字圖像處理,就是依據數字圖像的這一數字特徵,構造各種數字模型和相應的演算法,由計算機進行運算(矩陣變換)處理,進而獲得更加有利於實際應用的輸出圖像及有關數據和資料。故數字圖像處理通常也稱為計算機增強處理。
數字圖像處理在演算法上基本可歸為兩類:一類為點處理,即施行圖像變換運算時只輸入圖像空間上一個像元點的值,逐點處理,直到所有點都處理完畢,如反差增強、比值增強等;另一類為鄰域處理,即為了產生一個新像元的輸出,需要輸入與該像元相鄰的若干個像元的數值。這類演算法一般用作空間特徵的處理,如各種濾波處理。點處理和鄰域處理有各自不同的適應面,在設計演算法時,需針對不同的處理對象和處理目標加以選擇。
遙感數字圖像處理,數據量一般很大,往往要同時針對一組數字圖像(多波段、多時相等)作多種處理,因此,需要依據遙感圖像所具有的波譜特徵、空間特徵和時間特性,按照不同的對象和要求構造各種不同的數學模型,設計出不同的演算法,不僅處理方法非常豐富,而且形成了自身的特色,已發展為一門專門的技術。根據處理目的和功能的不同,目前遙感數字圖像處理主要包括以下四方面的內容。
1.圖像恢復處理:旨在改正或補償成像過程中的輻射失真、幾何畸變、各種雜訊以及高頻信息的損失等。屬預處理范疇,一般包括輻射校正、幾何校正、數字放大、數字鑲嵌等。
2.圖像增強處理:對經過恢復處理的數據通過某種數學變換,擴大影像間的灰度差異,以突出目標信息或改善圖像的視覺效果,提高可解譯性。主要包括有反差增強、彩色增強、運算增強、濾波增強、變換增強等方法。
3.圖像復合處理:對同一地區各種不同來源的數字圖像按統一的地理坐標作空間配准疊合,以進行不同信息源之間的對比或綜合分析。通常也稱多元信息復合,既包括遙感與遙感信息的復合,也包括遙感與非遙感地學信息的復合。
4.圖像分類處理:對多重遙感數據,根據其像元在多維波譜空間的特徵(亮度值向量),按一定的統計決策標准,由計算機劃分和識別出不同的波譜集群類型,據以實現地質體的自動識別分類。有監督和非監督兩種分類方法。
遙感數字圖像處理的過程和各部分內容的關系如圖4-9。本節將從遙感地質應用的角度簡要介紹其中幾種常用的處理方法,有一些方法(如復合處理)將在有關的應用章節討論。
數字圖像處理既可在專用的圖像處理系統上進行,也可自編程序在通用計算機或微機上進行;處理結果既可列印成數符圖(圖4-10),也可以在彩色顯示器上作彩色顯示;既可以輸出單波段的黑白圖像,也可以輸出多波段合成或各種運算處理結果的彩色圖像(參見圖版③);既可以內拍或掃描到膠片上成像,也可以外攝翻拍成像;既可以直接形成成果圖件,給出各種統計數據,也可以再記錄到CCT上轉存……。總之,十分靈活、方便,比光學圖像處理有更強的適應性,越來越得到廣泛的應用。
圖4-9 遙感圖像數字處理基本流程
(三)數字圖像處理系統
遙感數字圖像處理不僅數據量大,而且數據傳輸頻繁,專業性強,因此,一般都要在專門的處理設備上進行。用以進行數字圖像處理的專門計算機設備及其功能軟體即稱之為數字圖像處理系統,通通由硬體系統和軟體系統兩大部分組成。
其中,硬體系統,按目前國內外的發展趨勢可分為大型的專用機系統(如目前國內使用的I2S公司的S600系統)和微機圖像處理系統兩類。一般情況下,它們都包括以下一些基本的部件(圖4-11):
1.主機:進行各種運算、預處理、統計分析和協調各種外圍設備運轉的控制中心,是最基本的設備。一般為速度快、內存大的計算機,如VAX-11、VAX-3600等。隨著微機的內存日漸擴大、運算速度越來越快,已可以用微機取代,如PC386、PC486及各種工作站等。
圖4-10 杭州三潭印月TM5波段數符圖
圖4-11 數字圖像處理系統基本結構示意圖
2.磁帶機和磁碟機:連結數字磁帶(CCT)和主機的數據傳輸裝置,既可以輸入CCT數據,也可以將中間處理和最終處理的結果再轉存記錄到CCT上;對於微機系統,圖像數據的傳輸一般用軟磁碟,但對大數據量的衛星CCT則需用具微機介面的磁帶機(如F880);
3.圖像處理機:數字圖像處理專用的核心設備,既具體承擔各種圖像處理功能,如圖像復原、幾何校正、增強和分類等各種變換處理等等,也是主機和各種輸出輸入設備的紐帶。就前者而言,它實際上是各種圖像處理軟體的硬體化。目前國內使用較多的M75圖像處理機即是,它可以快速處理顯示512×512或1024×1024的圖像;對於微機系統,則可以用圖像處理板(MVP-AT板)代替。
4.輸出設備:用作處理結果的監視分析(彩色監視器或彩顯)及記錄、成圖(包括寬行列印機、彩色噴墨列印機、繪圖儀、膠片記錄掃描儀等等)。
對於功能齊全的系統,除上述外,通常還包括有膠片影像的攝像或掃描數字化儀、圖形數字化儀等輸入設備。
軟體系統系指與硬體系統配套的用於圖像處理及操作實施的各種軟體。一般包括系統軟體和應用軟體兩部分。前者又包括操作系統和編譯系統,主要用於輸入指令、參數及與計算機「對話」;後者則是以某種語言編制的應用軟體,存於硬體系統的應用程序庫中,用戶可按研究任務採用對話方式或菜單方式,發出相應的指令使用這些程序,由主機作運算處理,獲得所需的結果。不同專業往往設計有各自的應用軟體系統,故國際上已涌現出各種各樣的軟體系統,如JPL的VICAR系統、LARSYS系統等等;目前微機上則普遍採用C語言編程,也已開發了一系列的微機圖像處理的應用軟體。
G. Visual C++數字圖像處理技術詳解的目錄
前言
第一篇 數字圖像處理編程基礎
第1章 Visual C++圖像處理基礎
1.1 visual C++概述
1.2 數字圖像處理的研究內容及應用領域
1.3 顏色模式和調色板
1.3.1 顏色模式
1.3.2 Windows調色板
1.4 數字圖像文件格式
1.4.1 BMP文件格式
1.4.2 其他文件格式
1.5 使用visual C++處理數字圖像的基本方法
1.5.1 使用GDI+處理數字圖像
1.5.2 使用DIB處理數字圖像
1.5.3 使用自定義類CDib處理數字圖像
1.6 綜合實例——圖像瀏覽器
1.7 實踐拓展
第二篇 數字圖像處理核心技術
第2章 圖像幾何變換
2.1 圖像位置變換
2.1.1 圖像平移
2.1.2 圖像旋轉
2.1.3 圖像鏡像
2.1.4 圖像轉置
2.2 圖像尺度變換
2.2.1 圖像縮放
2.2.2 插值演算法
2.3 綜合實例——魔鏡
2.4 實踐拓展
第3章 圖像正交變換
3.1 基本正交變換
3.1.1 離散傅里葉變換
3.1.2 離散餘弦變換
3.1.3 離散沃爾什變換
3.2 特徵變換
3.2.1 K－L變換
3.2.2 SVD變換
3.2.3 小波變換
3.3 綜合實例——特徵提取
3.4 實踐拓展
第4章 圖像增強
4.1 灰度變換增強
4.1.1 線性灰度增強
4.1.2 分段線性灰度增強
4.1.3 非線性灰度增強
4.2 直方圖增強
4.2.1 直方圖統計
4.2.2 直方圖均衡化
4.2.3 直方圖規定化
4.3 圖像平滑
4.3.1 鄰域平均法
4.3.2 加權平均法
4.3.3 選擇式掩膜平滑
4.3.4 中值濾波法
4.4 圖像銳化
4.4.1 梯度銳化
4.4.2 拉普拉斯掩膜銳化
4.5 頻域增強
4.5.1 低通濾波
4.5.2 高通濾波
4.5.3 帶阻濾波
4.5.4 同態濾波
4.6 彩色增強
4.6.1 真彩色增強
4.6.2 假彩色增強
4.6.3 偽彩色增強
4.7 綜合實例——照片處理器
4.8 實踐拓展
第5章 圖像復原
5.1 圖像退化模型
5.2 線性復原
5.2.1 無約束逆濾波
5.2.2 有約束維納濾波
5.2.3 有約束最小平方濾波
5.2.4 運動模糊圖像復原
5.3 非線性復原
5.3.1 最大後驗復原
5.3.2 最大熵復原
5.3.3 投影復原
5.4 盲目復原與幾何復原
5.4.1 盲目圖像復原
5.4.2 圖像幾何畸變的校正
5.5 綜合實例——模糊照片復原
5.6 實踐拓展
第6章 圖像重建
6.1 圖像重建與可視化工具VTK
6.1.1 圖像重建
6.1.2 可視化工具VTK
6.2 VTK的安裝與配置
6.2.1 安裝前的准備
6.2.2 開始實施安裝
6.2.3 Visual Studio 2005環境的配置
6.2.4 測試開發環境
6.3 傳統重建演算法
6.3.1 傅里葉反投影重建
6.3.2 卷積反投影重建
6.3.3 代數重建
6.3.4 超解析度重建
6.4 三維重建數據可視化
6.4.1 三維圖像的面繪制
6.4.2 三維圖像的體繪制
6.5 綜合實例——CT圖像重建
6.6 實踐拓展
第7章 形態學處理
7.1 形態學基本概念
7.2 二值圖像形態學處理
7.2.1 圖像腐蝕
7.2.2 圖像膨脹
7.2 -3開運算和閉運算
7.2.4 擊中擊不中變換
7.2.5 骨架提取
7.3 灰度圖像形態學處理
7.3.1 灰值腐蝕和膨脹
7.3.2 灰值開運算和閉運算
7.3.3 灰值形態學梯度
7.3.4 Top-Hat變換
7.4 綜合實例——白細胞檢測
7.5 實踐拓展
第8章 圖像分割
8.1 邊緣檢測法
8.1.1 Roberts運算元
8.1.2 Sobel運算元
8.1.3 Prewitt運算元
8.1.4 Krisch運算元
8.1.5 Laplacian運算元
8.1.6 Gauss-Laplacian運算元
8.2 閾值分割法
8.2.1 最大方差閾值分割
8.2.2 自適應閾值分割
8.3 邊界分割法
8.3.1 輪廓提取
8.3.2 邊界跟蹤
8.4 其他分割法
8.4.1 區域生長法
8.4.2 彩色分割法
8.4.3 分水嶺分割法
8.4.4 水平集分割法
8.5 綜合實例——指紋提取
8.6 實踐拓展
第9章 圖像匹配
9.1 基於像素的匹配
9.1.1 歸一化積相關灰度匹配
9.1.2 序貫相似性檢測法匹配
9.2 基於特徵的匹配
9.2.1 不變矩匹配法
9.2.2 距離變換匹配法
9.2.3 最小均方誤差匹配法
9.3 綜合實例——遙感圖像匹配
9.4 實踐拓展
第三篇 數字圖像媒體處理技術
第10章 圖像壓縮編碼
10.1 無損壓縮
10.1.1 Huffman編碼
10.1.2 Shannon-Fano編碼
10.1.3 算術編碼
10.1.4 遊程編碼
10.1.5 線性預測編碼
10.1.6 位平面編碼
10.2 有損壓縮
10.2.1 有損預測編碼
10.2.2 變換編碼
10.3 JPEG 2000編碼
10.3.1 JPEG 2000概述
10.3.2 JPEG 2000編碼過程
10.3.3 JPEG 2000圖像壓縮碼流格式
10.4 綜合實例——圖像編碼解碼器
10.5 實踐拓展
第11章 圖像特效
11.1 顯示特效
11.1.1 掃描特效
11.1.2 移動特效
11.1.3 百葉窗特效
11.1.4 柵條特效
11.1.5 馬賽克特效
11.1.6 雨滴特效
11.2 濾鏡效果
11.2.1 底片效果
11.2.2 雕刻效果
11.2.3 黑白效果
11.2.4 霧化效果
11.2.5 素描效果
11.3 綜合實例——圖像特效編輯器
11.4 實踐拓展
第四篇 數字圖像編程高級應用
第12章 Visual C++結合Open CV編程
12.1 OpenCV概述
12.2 OpenCV編程環境
12.2.1 OpenCV的獲取
12.2.2 0penCV的安裝和Visual C++的配置
12.3 OpenCV編程基礎
12.3.1 OpenCV編程規范
12.3.2 0penCV基礎數據結構
12.3.3 OpenCV動態數據結構
12.3.4 OpenCV常用函數
12.3.5 在Vsual C++環境下使用OpenCV
12.4 綜合實例——人臉檢測
12.5 實踐拓展
第13章 Visual C++結合MATLAB編程
13.1 MATLAB概述
13.2 MATLAB圖像處理
13.2.1 MATLAB程序設計基礎
13.2.2 MAⅡAB圖像處理工具箱
13.2.3 Simulink視頻和圖像處理模塊
13.3 在Visual C++中調用MATLAB
13.3.1 使用MATLAB引擎
13.3.2 使用MATLAB編譯器
13.3.3 使用MATCOM
13.3.4 在VC中調用Simulink模型
13.4 綜合實例-運動物體跟蹤
13.5 實踐拓展
第14章 車牌識別系統綜合應用
14.1 車牌識別系統概述
14.2 車牌識別系統架構
14.2.1 系統硬體平台
14.2.2 系統軟體平台
14.3 車牌定位
14.3.1 車輛圖像採集與預處理
14.3.2 車牌區域定位
14.4 字元分割
14.4.1 圖像二值化
14.4.2 傾斜校正
14.4.3 分割字元
14.5 車牌識別
14.5.1 字元特徵提取
14.5.2 分類器設計
14.5.3 字元識別
14.6 實踐拓展
參考文獻
H. 數字圖像處理有哪些主要的應用
1、航天和航空方面
航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。
2、生物醫學工程方面
數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。
3、工業和工程方面
在工業和工程領域中圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、並對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和製造技術中採用工業視覺等等。
(8)數字圖像處理實驗編譯環境擴展閱讀：
一些優點：
1、再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在於，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時准確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。數組，這主要取決於圖像數字化設備的能力。
現代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。
2、適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。
I. 進行數字圖像處理的軟體有哪些
進行數字圖像處理的軟體如下：
1、LabVIEW。LabVIEW具有強大的數據採集功能，對很多攝像機有很好的支持，帶有NIVision視覺開發模塊，能方便地實現很多的功能。
2、VC加加系列。VC加加在現在工業上應用很廣泛，工業相機製作廠商都給出了VC開發包。VC加加有很多開源的庫的支持，使得VC加加的功能很強大。
3、Delphi。Delphi提供了各種開發工具，包括集成環境、圖像編輯，以及各種開發資料庫的應用程序。