4 数宇像处理（第三版） 着物体旋转。X射线穿过物体并由环中对面的检测器进行收集。当X射线源旋转时.，重复这一过程 断层由一些算法组成。这些算法使用感知的数据来重建通过物体的“切片”图像。当物体沿垂直于检测 器环的方向运时，就产生一系列这样的“切片”，这些切片组成该物体内部的三维再现。断层摄影术是 由Godfrey N.Hounsfield先生和Allan M.Cormack教授分别发明的。由于这项发明，他们共同获得 1979年的诺贝尔医学奖。有趣的是，X射线是1895年由Wilhelm Conrad Roentgen(威廉·康拉德·伦琴 发现的，由于这一发现.他获得了1901年的诺贝尔物理学奖。今天，这两个相差近100年的发明引 领着图像处理的一些最重要的应用。 从20世纪60年代至今，图像处理领域一直在生机勃勃地发展。除了医学和空间项目应用外， 数字图像处理技术现在已用于更广泛的范围。计算机方法用于增强对比度或将灰度编码为彩色，以便 于解释工业、医学及生物科学等领域中的X射线图像和其他图像。地理学者使用相同或相似的技术 从航空和卫星成像中研究污染模式。图像增强和复原方法用于处理不可修复物体的退化图像，或太提 贵以至于不可复制的实验结果。在考古学领域，使用图像处理方法已成功地复原了模糊的图片，这 图片是丢失或损坏的稀有物品的唯一现有的记录。在物理学和相关领域，计算机技术通常用于增强如 高能等离子和电子显微镜等领域的实验图像。类似地，图像处理技术也成功地应用在天文学、生物学 核医学、法律实施、国防及工业领域中。 这些例子说明图像处理的结果主要用于人类解译。本意开始时尊提到，数字图像处理技术的闻 二个主要应用领域是解决机器感知的向题。在这种情况下，兴趣在于以更适合计算机处理的形式从图 像中提取信息的过程。通常，该信息类似于人类用于解译一幅图像内容的视觉特性。例如，机器感知 中使用的信息类型的例子有统计矩、傅里叶变换系数和多维距离度量。在机器感知中，使用图像处理 技术的典型问题是自动字符识别、产品装配线和检测的工业机器视觉、军事识别、指纹的自动处理 X射线和血样分类、用于天气预报和环境评估的航空图像与卫星图像的机器处理。计算机价格性能比 的不断下降、万维网和互联网规模的不断扩张及网络通信带宽的提高为数字图像处理技术的持续发 展提供了前所未有的机会。下一节中将说明某些这样的应用领域。 1.3使用数字图像处理领域的实例 今天，儿乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。这里讨论的范围只能覆盖其应用领域的 小部分。然而，由于篇幅的限制，本节的内容无疑将围绕数字图像处理的广度和重要性展开。本节将 介绍一些应用领域。其中每个领域都要使用后续各章中讲解的常用数字图像处理技术。本节中所示的 许多图像会在本书后面给出的多个例子中引用。所显示的所有图像都是数字图像 数字图像处理的应用领域多种多样，所以本书在组织形式上力图覆盖该技术领域的广度。阐述 数字图像处理应用范围的一种最简方法是根据信息源来分类（如可见光或X射线等）。在今天的应用 中，量主要的图像能原是电磁能谱，其他主要图像能源包括声波、超声波和电子（以用于电子显微镇 中的电子束形式)。用于建模和可视化的合成图像由计算机产生。本节简要讨论如何生成各种类别的 图像及这些图像适用的领域。把图像变换为数字图像的方法则在下一章中讨论 以电磁波谱辐射为基础的图像是我们最熟悉的，特别是X射线和可见光谱波段的图像。电磁波 可定义为以各种波长传播的正弦波，或视为无质量的粒子流，每个粒子以波的形式传播并以光的速度 运动。每个无质量的粒子包含一定的能量（或一束能量），每束能量称为一个光子。如果光谱波段根据 光子能量进行分组，则可得到图1.5所示的光谱，范围从伽马射线（最高能量）到无线电波（最低能量） 由一个波段平滑地过渡到另一个波段