数字图像处理的常用方法及其GIS运用

摘 要: 在新时期环境下,越来越多的先进信息技术逐渐得到了开发和使用,多个领域和学科间也在交汇融合,其中数字图像的处理技术就是一种先进的信息技术类型,其具有显着的使用特点和优势,因此得到了GIS中广泛应用,并切实实现了GIS功能和效果的提升。本文针对数字图
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  摘 要: 在新时期环境下,越来越多的先进信息技术逐渐得到了开发和使用,多个领域和学科间也在交汇融合,其中数字图像的处理技术就是一种先进的信息技术类型,其具有显着的使用特点和优势,因此得到了GIS中广泛应用,并切实实现了GIS功能和效果的提升。本文针对数字图像处理的技术及其在GIS中的应用进行分析,以此对该技术进行深入的了解。

  关键词: 数字图像; 处理技术; GIS;

  0、前言

  数字图像的处理技术是一种新型的技术,其对图像能够实现数字化的处理,有效提升图像传播和使用的效果。基于数字图像的处理技术特点,其在很多领域内都得到了使用,这也为GIS的建设提供了良好的条件,有效推动GIS朝着数字化和直观化方向发展,而怎样实现数字图像的处理技术以及其在GIS中如何应用,就是本文主要研究的内容。

  1、 数字图像处理的技术概述

  所谓数字图像的处理技术,主要是把图像信号通过一定的形式进行数字信号的转变,后使用计算机实施处理。此技术初期主要是对图形在视觉方面的效果进行提升,而后因为此技术对图像的处理精度比较高,信息量也十分大,通过不断发展逐渐在人工智能、航空、军事等领域进行使用。此技术具有显着的特点,其所获取信息源往往是一种二维的数据,此类数据一般对计算机存储的空间和速度等方面要求十分高,对数字图像的处理技术同普通语音的信息技术对比,在信息的传输方面对频带的要求就不是很高,对图像的压缩技术也没有过高要求;同时数字图像内像素以及像素间往往存在较大关联,不是独立存在的状态,因此数字图像的处理技术能够实现对数据的压缩;另外,图像是一种三维视觉意识在二维中的映射,所以数字图像的处理中,使用计算机对图像三维形态进行识别和处理中需要实施模糊性的处理[1]。

数字图像处理的常用方法及其GIS运用

  2、 数字图像处理的技术常用方法

  2.1、 增强图像

  计算机内一幅二维化的数字图像能够通过一个矩阵进行表示,而矩阵内元素主要是在相应坐标的位置所具有图像的灰度值,其是一种离散型整数,计算机内一个字节表示数值的范围在0~255,因此其灰度值就取值为0,1,2……,255,其中人眼能够分辨的灰度级约有32。对图像增强主要是通过相应方法来对图像特征实施调整,对图像内所需要的信息进行突出,且对那些不必要信息进行抑制或者去除,从而提升图像的质量。在图像增强中,主要是对图像灰度的等级进行改变,提升其对比度,并对边缘的噪声进行消除等。根据不同空间的处理要求,对图像的增强方法一般分作空间域以及频率域法,其中空间域法主要是对像元以及相邻的像元其灰度值进行改变,对图像实现增强效果,而频率域主要是对图像实时傅里叶的变换,对频域内图像频谱进行改变,对图像实现增强效果[2]。

  2.2 、图像的数据编码和传输

  对于数字图像来说,其数据量比较庞大,一般一幅为512×512像素图像,其数据量就达到了256K的字节,若计算机每秒能够传输的图像为25帧,则要求传输信道的速率达到52.4Mb/s,这对信道的速率要求比较高,所以在图像传输中就需要对图像的数据编码变换进行压缩和传输。在图像的数据编码和传输中,为了实现对数据量的减少,对其中具有多余数据进行去除,也就是把二维像素的阵列名进行无关联统计数据的转变,此变换主要在图像的传输与存储前实施,从而减少传输与存储的数据量。

  2.3、 图像的平滑

  所谓图像平滑的处理,主要是对图像信息港去噪的处理,对实际的成像中由于成像的设备以及环境而导致图像的失真情况进行去除,对有用的信息进行提取。在图像实际获取中,图像的传输、形成、接收以及处理等过程,都可能会受到外部或者内部等因素干扰,如光电的转换中,可能存在敏感元件的灵敏度不均匀、量化的噪声和传输的误差等因素,最终导致图像发生变质。因此,就需要对图像进行平滑处理,做好去噪以及原始图像的恢复[3]。

  2.4、 边缘锐化

  在图像的边缘锐化中,主要是对图像内轮廓的边缘以及细节进行加强,来产生物体完整的边界,把物体从相应图像内实现分离或者把同一物体的表面区域进行检测出来。这种处理是早期的视觉理论以及算法基本性问题,对中期以及后期的视觉成败也有着重要的影响。

  2.5、 图像分割和拼接

  所谓图像分割,主要是把图像进行若干部分的分开,并对所需部分进行提取。对图像实施分割中,要求每一部分所具有灰度以及纹理都要满足某种均匀性测度的度量。此处理方法的本质是进行像素的分类,而分类依据主要包括像素灰度值、空间的特性、颜色和频谱的特性等。图像的拼接主要是把多个存在重复性部分图像进行大型无缝、高分辨率的图像拼接,在图像的拼接中往往需要借助图像配准以及图像融合的技术。其中图像的配准主要是针对同一个景物于不同时间借助不同的探测器根据不同视角进行图像的获取,后借助图像内共有景物,使用比较以及匹配等方法判断图像间位置的关系,图像的配准方法一般包括搜索的策略、特征空间和相似性的推测等。同时图像的配准是其融合的前提,只有保证良好配准才能够便于后期的融合与拼接[4]。

  3、 数字图像处理的技术在GIS中的应用

  所谓GIS,被称作地理信息系统,其是一种基于多种学科和技术而产生的学科类型,但其却是独立性学科的体系。在GIS中,主要涉及地图学、地理学、测量学和计算机等领域,并且其能够对地理空间的数据进行获取、分析、整理和管理,因此近年来得到了人们广泛关注,也推动了此技术的发展。在现阶段,GIS系统在诸多领域内都得到了使用,如资源的开发、城市的建设、农作物的调查、交通建设、军事发展和土地管理等,而GIS系统运用的基础则是数字图像的处理技术。

  数字图像的处理技术具有显着的特点,其能够对地理图像信息进行有效的收集,并借助相关处理技术对图像实施编辑、整理、汇总和存储等,后将图像上传到GIS的系统内,这样就能够借助GIS系统来进行高分辨率和高准确性图像的查询和获取,为相关需求的客户进行高价值图像信息的提供[5]。

  通过对GIS系统发展的动向分析,后期GIS会朝着遥感技术方向发展,而在遥感技术的使用中,数字图像的处理技术也是关键技术类型,在GIS系统内所需要进行数据的分析都要依据数字图像的处理技术来对其图像数据实施编码与压缩,所以GIS系统的发展不管何时都需要数字图像的处理技术作为支撑,同时数字图像的处理技术也会不断发展,这对GIS系统的建设也会具有积极的推动作用。

  4 、结语

  综上所述,数字图像的处理技术是一种现代化科学技术类型,其对诸多领域中都得到了广泛的使用,其中在GIS中的使用有效提高了其系统的功能,为了促进其技术应用效果的提升,还需要对此技术以及技术应用进行不断的探索,这也是此技术发展需要一种重视的内容。

  参考文献

  [1]袁长斌.数字图像处理技术的发展现状与发展趋势探析[J].电子技术与App工程,2016(2):101-102.
  [2]孙强.数字图像处理技术在智能交通中的应用[J].吉林工程技术师范学院学报,2016,32(7):92-94.
  [3]张坤平.数字图像处理在距离测量中的应用[J].数字技术与应用,2016(6):84.
  [4]王冉,赵锡源.数字图像处理技术现状与展望[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2016(3):233.
  [5]张坤平.数字图像处理的技术及其在GIS中的应用[J].数字技术与应用,2016(5):63.

  原文出处:夏旭,董秀青.数字图像处理的技术及其在GIS中的应用[J].通讯世界,2020,27(05):45+47. 转载请注明来源。原文地址:/html/zhlw/20200618/8358380.html   

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