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数字图像处理技术现状及发展趋势摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。
数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。
由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。
关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。
数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。
1 数字图像处理技术发展现状数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。
笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。
最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。
发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。
2 数字图像处理技术的特点数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。
数字图像处理的发展现状及研究内容概述数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。
目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字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数字图像信息。
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。
早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。
1:数字图像处理的现状及发展数字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，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着数字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数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字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。
数字图像处理技术的现状及发展方向研究摘要：数字图像处理技术在当今数字化时代中具有重要的地位，它的广泛应用在医学、航空、军事、通信等领域中获得了越来越广泛的关注。
本文概述了数字图像处理技术的现状，主要包括数字图像处理技术的基础、数字图像处理技术的使用范围、数字图像处理技术的发展趋势。
最后，本文基于当前数字图像处理技术的发展趋势，提出了未来数字图像处理技术的发展方向。
关键词：数字图像处理、图像分割、图像识别、图像增强、人工智能正文：一、数字图像处理技术的基础数字图像处理是对数字图像进行处理分析的技术，其基础是数字信号处理、图像处理、计算机科学、数学等学科。
数字图像处理技术的基础理论主要包括图像采集、图像压缩、图像分割、图像识别、图像增强等方面。
二、数字图像处理技术的使用范围数字图像处理技术广泛应用于医学、航空、军事、通信、安防等领域。
在医学方面，数字图像处理技术可用于病灶的检测、肿瘤的识别等方面。
在航空领域，数字图像处理技术可用于目标检测、航空遥感等方面。
在军事领域，数字图像处理技术可用于目标识别、侦察侦查等方面。
在通信领域，数字图像处理技术可用于图像的压缩、加密等方面。
在安防领域，数字图像处理技术可用于人脸识别、车牌识别等方面。
三、数字图像处理技术的发展趋势1. 神经网络技术的应用：神经网络技术是一种可以用于人工智能领域的方法，可以帮助数字图像处理技术更加准确及时的处理图像。
2. 集成硬件的应用：智能化硬件可以提高数字图像处理技术的处理效率、稳定性和功耗。
3. 多媒体技术的应用：多媒体技术的应用为数字图像处理技术提供了更多的方式和机会。
4. 防伪技术的应用：防伪技术可以通过数字图像处理技术的应用实现，数字水印等技术是防伪技术的一种创新方式。
四、数字图像处理技术的未来发展方向1. 面向深度学习的数字图像处理技术研究：深度学习技术在人工智能领域日益重要，数字图像处理技术也可以利用这一技术进行更精确、更准确的图像识别和处理。
2024年数字图像处理论文doc标题：2024年数字图像处理论文doc一、引言随着技术的不断发展，数字图像处理在各个领域中的应用越来越广泛。
本文旨在探讨2024年数字图像处理领域的发展趋势，以及相关算法和技术的应用。
通过对数字图像处理的研究，希望能够为相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
二、数字图像处理的基本原理数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工、处理和分析的技术。
数字图像处理的基本原理是将图像转换为数字信号，然后利用计算机对数字信号进行处理和分析。
数字图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像滤波、图像恢复、图像分析等。
三、数字图像处理的应用范围数字图像处理技术的应用范围非常广泛，包括医学影像、安防监控、智能交通、工业生产、环境监测等领域。
随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
四、数字图像处理的热点问题和研究方向目前，数字图像处理的热点问题和研究方向包括深度学习、人工智能、虚拟现实等。
其中，深度学习在数字图像处理中的应用已经得到了广泛的认可，其在图像识别、目标检测、人脸识别等方面的应用已经取得了显著的成果。
此外，人工智能在数字图像处理中的应用也在不断发展，包括机器学习、神经网络等。
虚拟现实技术在数字图像处理中的应用也在逐渐增加，其在虚拟现实游戏、电影制作等方面的应用已经得到了广泛的应用。
五、数字图像处理的发展趋势和未来前景随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
未来，数字图像处理技术将会更加智能化、自动化和人性化，其在各个领域中的应用将会更加深入。
同时，数字图像处理技术也将会面临更多的挑战和机遇，包括如何提高图像处理的精度和速度、如何解决图像处理中的隐私和安全问题等。
六、总结本文对2024年数字图像处理领域的发展趋势进行了探讨，并介绍了相关算法和技术的应用。
数字图像处理技术已经成为各个领域中不可或缺的一部分，其未来的发展前景非常广阔。
希望本文能够对相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
数字图像处理技术的发展现状及趋势摘要：近年来，多媒体和通信技术发展迅速，具有大量数据内容的数字图像处理技术也随着这些技术的发展有了更新的进步，所以必须对之进行及时的了解。
文章从数字图像处理的概述、发展现状及发展趋势几个方面对之进行了基本论述。
关键词：数字图像；处理技术；电子信息不论在哪种通讯手段中，人们都更愿意选择直观的图像表达，因此，未来社会对图像传递信息的要求越来越高，及时性、直观性、客观性等发展条件都对现有的数字图像处理技术提出了挑战。
1数字图像处理技术概述数字图像处理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。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。
20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用，人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
经过多年的发展，现在的电子图像处理技术已具有了以下特点：更好的再现性：数字图像处理与传统的模拟图像处理相比，不会因为图像处理过程中的存储、复制或传输等环节引起图像质量的改变；占用的频带更宽：这一点是相对于语言信息而言的，图像信息比语言信息所占频带要大好几个数量级，因此图像信息在实现操作的过程中难度更大；适用面宽：可以从各个途径获得数据源，从显微镜到天文望远镜的图像都可以进行数字处理；具有较高的灵活性：只要可以用数学公式和数理逻辑表达的内容，几乎都可以用电子图像来进行表现处理.2数字图像处理技术的发展自从美国在1964年开始通过卫星获得大量月球图片并运用数字技术对之进行处理之后，越来越多的相应技术开始被运用到图像处理方面，数字图像处理也作为一门科学占据了一个独立的学科地位，开始被各个领域的科学研究运用。
图像技术再一次的飞跃式发展出现在1972年，标志是CT医学技术的诞生，在这种技术指导下，运用X射线计算机断层摄影装置，根据人的头部截面的投影，计算机对数据处理后重建截面图像，这种图像重建技术后来被推广到全身CT的装置中，为人类发展做出了跨时代的贡献，随后，数字图像处理技术在更多的领域里被运用，发展成为一门具有无限前景的新型学科。
数字图像处理技术的现状及其发展路径探索摘要：随着社会产业技术的迅速发展，数字处理技术在信息化发展在背景下已经在实践生活中得到了广泛的应用。
从应用效果来看，数字处理技术不仅提高了大众生活日常工作的效率，对工作的整体质量也有了明显的变化。
其次，从技术上来看，数字图像处理技术已经渗透到了各行各业当中，这也是由于计算机技术的普及以及数字处理技术的发展，在对图像的处理上有着更高的质量和使用效果，同时在相关技术上也在进行不断的完善。
文章围绕数字图像处理技术的发展现状以及未来发展路径展开探讨。
关键字：数字图像；处理技术；发展路径前言：数字图像处理技术在理论上是一种将图像元素转化为数字元素，再利用对应的计算机网络技术达到需求的一种处理方式。
也可以说，数字图像处理技术是在新兴产业迅速发展的背景下产生并完善的。
这种针对图像的处理方法在上个世纪就已经有了初步发展的模型，发展到今天已经应用到了社会经济发展中的不同领域，例如科研、工业、农业、医学等各个领域。
因此，图像处理的技术也变得尤为重要，不难看出数字图像处理技术是现代社会发展不可或缺的一部分。
1.数字图像处理技术概述数字图像处理技术即计算机技术对图像的处理技术，它可以通过计算机技术的特点对图像进行增强、分割、复原等处理过程。
从应用效果来看，数字处理技术不仅提高了大众生活日常工作的效率，对工作的整体质量也有了明显的变化。
由此可见，数字图像处理技术的发展离不开计算机技术的发展，并且在很多领域已经得到科学的广泛应用，这种图像处理方式也已经被大众所熟知和利用。
除此之外，数字图像处理技术对数学理论以及企业自身发展也有着深厚的影响。
这是由于数字图像处理技术是信息时代下的发展产物，它的目的就是为了让企业在不同的时代背景下得到迅速发展，并且在实际的操作过程中也需要大量的数学理论以及计算的技术的全方位辅助，进而为企业自身发展带来显著效果【1】。
就我国的数字图像处理技术来说，在使用范围上已经有了明显的拓宽效果，并且在不同的领域也取得了不同的成效。
数字图像处理技术的发展现状及趋势摘要：数字图像处理技术是一种将图像信号转化为数字信号，然后利用计算机达到某种目的的处理方式。
数字图像处理技术是在计算机发展和数学发展的推动下，得以进步和完善的，最初的时候主要应用在生物医药工程和工业工程等方面。
其实图像处理技术一项具有良好发展前景的新型技术，在未来的不断进步发展过程中，必然会对社会做出巨大贡献，因此探究数字图像处理技术的发展现状和发展趋势有着十分重要的现实意义。
鉴于此，本文就数字图像处理技术的发展现状及趋势展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。
关键词：数字图像处理技术；发展现状；发展趋势1数字图像处理技术的概述数字图像处理技术即计算机图像处理技术，是一个对图像进行增强、分割、复原、编码、压缩等处理的过程，那么由此可见图像处理技术是离不开计算机和数学的发展的，而且在近年来数字图像处理技术已经在许多领域得到科学合理的应用，人们逐渐习惯于使用这种技术对图像进行完美化处理。
而且数字图像处理技术对数学和企业的发展也有着一定的影响，因为数字图像处理是为了适应企业的发展要求应运而生的，而具体的实践过程需要计算机和数学的全面辅助。
因此在信息技术的发展推动下，数字图像处理技术为许多行业的改善和发展提供了帮助。
相信在未来的继续发展下，数字图像处理技术一定会更加完善和优化，进而为各个学科领域的发展带来更多的帮助。
2数字图像处理的主要研究进展2.1数字图像的采集与数字化在数字图像的处理当中，图像采集和数字化是一项重要的工作，也是图像处理的基础。
就数字图像的采集和数字化来讲，主要有两方面的工作：第一是进行图像的采集，数字化的图像以基础图像为蓝本，所以要进行数字图像的处理，首先要将需要处理的基础图像进行收集。
第二是进行图像的数字化转换。
利用计算机技术和数字技术将基础图像信号转化为数字图像的信号，这样就可以在计算机上进行数字图像的信号处理。
简言之就是数字图像的处理工作需要有图像采集和数字转换这两项基本的工作支持，这样，图像处理的图像信息完整性才可以得到保持。
数字图像处理技术的研究与应用数字图像处理是当代计算机技术中的一个重要研究方向，它主要涉及数字图像的采集、处理、存储和传输等方面。
随着互联网的普及和计算机技术的不断发展，数字图像处理技术正在被广泛应用于图像识别、医学诊断、安防监控、虚拟现实等领域。
本文将从数字图像处理技术的定义、研究现状和应用前景等方面进行探讨和分析。
一、数字图像处理技术的定义数字图像处理是指用计算机对数字图像进行处理的一种技术。
数字图像就是由像素点组成的矩阵，每个像素点都有一个确定的亮度值。
数字图像处理技术可以对图像进行各种处理，包括图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等等。
目前，数字图像处理技术已经成为计算机视觉、模式识别、图像分析等研究领域的基础技术。
二、数字图像处理技术的研究现状数字图像处理技术具有很高的研究价值和应用前景，因此在各个研究领域中也得到了广泛的应用和研究。
首先，数字图像处理技术在计算机视觉领域中得到了广泛应用。
计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的学科，其中数字图像处理技术是最基础、最重要的技术之一。
其次，数字图像处理技术在医学诊断领域中也广泛应用。
医学图像包括CT、MRI、X射线等，数字图像处理技术可以对这些图像进行分割、去噪、增强等处理，从而提高医生的诊断效率和准确性。
此外，数字图像处理技术在安防监控领域和虚拟现实领域中也得到了广泛应用。
三、数字图像处理技术的应用前景随着计算机技术的不断发展和数字图像处理技术的不断进步，其应用前景也得到了广泛的关注。
首先，在医学诊断领域中，数字图像处理技术将成为医学成像的重要手段，进一步提高医生的诊断效率和准确性。
其次，在安防监控领域中，数字图像处理技术可以用于人脸识别、车牌识别等方面，从而提高监控系统的有效性和准确性。
还有，在虚拟现实领域中，数字图像处理技术可以用于3D建模、虚拟现实眼镜等方面，从而进一步提升虚拟现实的沉浸感和真实感。
四、数字图像处理技术面临的挑战虽然数字图像处理技术具有很高的研究价值和应用前景，但是它也面临着一些挑战。
数字图像处理技术的研究现状与发展方向孔大力崔洋（山东水利职业学院，山东日照276826）摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。
本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。
关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索引言图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。
数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。
最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。
现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。
第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。
据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。
1数字图像处理的目的一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]：(1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。
如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。
这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。
(3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
2数字图像处理的方法数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。
（1）图像到图像。
图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。
这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。
首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。
第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。
这类方法就是图像增强。
例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技术，可以增强图像的边缘轮廓；利用几何校正技术，可以校正遥感图像的几何畸变；将灰度值表示转换为彩色表示，可以使人眼能区分更多的图像细节。
通过图像增强处理，使图像比处理前更适合一个应用，如用于显示、打印、印刷、分析、创意等。
第二类解决方法针对图像降质的原因，设法补偿降质因素，使改善后的图像尽可能接近原图像。
这类方法称为图像复原。
图像复原是试图利用图像的退化过程，建立相应的数学模型，沿着图像降质的逆过程，把已经退化的图像加以重建和复原，其目的是去除干扰和模糊，从而恢复图像的本来面目。
其次，大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力，因此需要对图像进行压缩处理或压缩编码，即是在保持一定图像质量的条件下，以尽可能少的比特数来表示图像，目的是节约图像存储空间、减少传输信道的容量、缩短图像加工处理时间。
在数字图像处理领域中，常用的编码有信息保持编码、保真度编码和特征提取编码，具体方法有行程长度编码(RLE)法、LZW编码法、霍夫曼编码法(Huffman encoding)、预测及内插编码法、矢量量化编码法、变换编码法(如K－L变换编码和DCT编码)、模型法编码等。
近些年来，分形编码和小波变换的技术也越来越多地应用在图像压缩的领域中，但是大多仍处于研究试用阶段，常见的图像压缩方法仍以前面介绍的为主。
当然，在实际的应用中，多种图像压缩方法往往是结合起来使用的，如JPEG等，压缩过程可分为颜色模式转换及采样、DCT变换、量化、编码几部分。
（2）图像到数据。
图像到数据的处理，其输入为图像，其输出为输入图像内容的各种符号表示。
这类图像处理技术包括图像分割、图像识别、特征提取等。
图像分割的任务是把图像空间按特征分离成互不交叠的有意义的区域，以便进一步对图像进行分析、识别、压缩编码等。
图像分割通常可以按幅度不同、按边缘不同、按形状不同来划分各个区域等。
常用的幅度分割方法是把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度值的方法确定有意义的区域或欲分割物体的边界。
图像分割的应用十分广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域。
例如遥感云图中不同云系和背景分布的分割；在医学应用中脑部MR图像分割成灰质、白质等脑组织和其他非脑组织区域；在交通图像分析中，把车辆目标从背景中分割出来等等。
图像识别，也称为模式识别，是数字图像处理的一个新兴的研究方向。
当今的识别方法通常有3种：统计识别法、语法结构识别法和模糊识别法。
图像识别的统计方法着眼于反映出图像特点的某些特征，然后在特征空间中划分区域，定出根据特征识别图像的标准。
但在一些图像识别中，往往要安排图像属于哪一类，而且还要描述图像的形态，例如指纹识别、场景分析等，特别是当图像特别复杂时，特征空间的维数特别高，这时统计的方法识别就很困难了，针对这种情况，提出语法结构识别法。
它的主要思想是分析图像的结构，把复杂的图像看成是由简单的子图像组成，又把最简单的子图像作为基元，从基元集合出发，按照一定的构图规则来描述较复杂的图像。
近几年，除了继续使用上述两种方法来识别图像外，还用了模糊集的方法来识别图像。
在图像识别中，特征提取是很重要的一环。
所谓图像的特征是指图像场中可用作标志的属性，而把图像的某些特征加以数字化的过程就称为特征提取。
特征提取的过程比较复杂，它和识别对象的各种物理的、形态的性能都有联系，需要对识别对象的各种重要特征能有充分的理解，然后把这种特征转换为数字。
对于不同的识别对象必须考虑不同的特征提取的方法，因此很难有统一的方法和理论。
例如对遥感图像识别中，采用多波摄像的方法，把同一识别对象在不同波段的摄像上得到的灰度作为特征进行提取；而在癌细胞的识别中主要对核大、核畸形、核染色体等特征进行提取。
（3）数据到图像[3]。
从数据到图像的处理，其输入为数据，输出为图像，即图像重建过程。
一幅图像经过量化处理以后，得到一个二维数组，这个过程是从图像到数据，即对图像用数据进行数据描述，就可以进行各种图像处理。
然而如果有一组与图像有关的物理数据，反过来建立图像，这就是图像重建要解决的问题。
图像重建主要是利用采集的数据来重建图像，主要算法有代数法、迭代法、傅立叶反投影法和使用最广泛的卷积反投影法等。
计算机断层扫描(ComPMted TomograPhy，简称CT)就是利用投影数据重建图像的典型实例。
所谓CT图像重建是按照采集后的数据，求解图像矩阵中像素，然后重新构造图像的过程；图像矩阵的求解由计算机完成，在CT图像重建的解析法中，当前最常用的是采用卷积运算的滤波反投影法，也称卷积反射影法。
卷积反投影重建图像时，先把由检测器上获得的原始数据与一个滤波函数进行了卷积运算，得到各方向卷积的投影函数；然后再把它们从各方向进行反投影，即按其原路径平均分配到每一矩阵元上，进行叠加后得到每一矩阵元的CT值；再经过适当处理后就可以得到被扫描物体的断层图像。
卷积反投影可消除单纯的反投影产生的边缘失锐效应，补偿投影中的高频成分和降低投影中心密度，并保证重建图像边缘清晰和内部分布均匀。
3数字图像处理的优点（1）再见性好：模拟图像处理与数字图像处理最大的不同在于，数字图像处理不会因为图像的存储、复制或传输等一系列操作而引起图像质量的降低。
（2）适用面宽：图像可以来自许多的信息源。
它小可以小到电子显微镜的图像，大可以大到遥感图像、航空照片或者天文望远镜的图像。
（3）灵活性高：数字图像处理技术不只可以完成线性运算，而且可以实现非线性的处理，即只要是能够用逻辑关系或数学公式来进行表达的所有运算都可以用数字图像处理来实现。
（4）信息压缩潜力大：由于数字图像中各个像素不是相互独立的，相关性大，所以，在图像处理中信息压缩的潜力比较大。
4数字图像处理的应用4.1数字图像处理的传统应用数字图像处理主要应用于下面几个领域:通信:包括图像传输、电视电话和视频会议等，主要是进行图像压缩甚至理解基础上的压缩。
宇宙探测:由于太空技术的发展，需要用数字处理技术处理大量的星体照片。
遥感:航空遥感和卫星遥感图像需要用数字技术加工处理，并提取有用的信息。
主要用于地形地质、矿藏探查以及森林、水利、海洋和农业等资源调查、自然灾害预测预报、环境污染检测、气象卫星云图处理以及地面军事目标的识别。
生物医学领域:图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是临床诊断还是病理研究都大量采用图像处理技术。
它的直观、无创伤和安全方便等优点备受青睐。
图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像等。
20世纪70年代，数字图像处理在医学上的应用有了重大突破，1972年X射线断层扫描CT得到实际应用；1977年白血病自动分类仪问世；1980年实现了CT的立体重建。
工业生产中的应用:在生产线中对产品及部件进行无损检测是图像处理技术的重要应用领域。
该领域的应用从20世纪70年代起取得了迅速的发展，主要是产品质量检测、生产过程的自动控制和CAD/CAM等。
军事、公安等方面的应用:军事的目标是侦察、制导和警戒系统和自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章和人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等[4]。
机器人视觉:机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，主要进行三维景物理解和自主机器人；邮政、医院和家庭服务的智能机器人；装配线工件识别和定位；太空机器人的自动操作等。
视频和多媒体系统:目前，电视制作系统广泛使用的图像处理、变换和合成；多煤体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存储和传输等。
科学可视化:图像处理和计算机图形学紧密结合，形成了科学研究各个领域新型的研究工具。
电子商务:当前呼声甚高的电子商务中，图像处理技术也大有可为，如身份认证、产品防伪和水印技术等。
