从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息。目的是得到某种数值结果,而不是产生另一个图像。图像分析的内容和模式识别、人工智能的研究领域有交叉,但图像分析与典型的模式识别有所区别。图像分析不限于把图像中的特定区域按固定数目的类别加以分类,它主要是提供关于被分析图像的一种描述。为此,既要利用模式识别技术,又要利用关于图像内容的知识库,即人工智能中关于知识表达方面的内容。图像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特征,然后对图像进行符号化的描述。这种描述不仅能对图像中是否存在某一特定对象作出回答,还能对图像内容作出详细描述。
  图像处理的各个内容是互相有联系的。一个实用的图像处理系统往往结合应用几种图像处理技术才能得到所需要的结果。图像数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。图像编码技术可用以传输和存储图像。图像增强和复原可以是图像处理的最后目的,也可以是为进一步的处理作准备。通过图像分割得出的图像特征可以作为最后结果,也可以作为下一步图像分析的基础。
  图像匹配、描述和识别对图像进行比较和配准,通过分制提取图像的特征及相互关系,得到图像符号化的描述,再把它同模型比较,以确定其分类。图像匹配试图建立两张图片之间的几何对应关系,度量其类似或不同的程度。匹配用于图片之间或图片与地图之间的配准,例如检测不同时间所拍图片之间景物的变化,找出运动物体的轨迹 [4] 。
从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息称为图像分析。图像分析的基本步骤是把图像分割成一些互不重叠的区域,每一区域是像素的一个连续集,度量它们的性质和关系,最后把得到的图像关系结构和描述景物分类的模型进行比较,以确定其类型。识别或分类的基础是图像的相似度。一种简单的相似度可用区域特征空间中的距离来定义。另一种基于像素值的相似度量是图像函数的相关性。最后一种定义在关系结构上的相似度称为结构相似度。
  以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各种自动化的系统,如字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动军事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中,往往需综合应用模式识别和计算机视觉等技术,图像处理更多的是作为前置处理而出现的。
  多媒体应用的掀起,对图像压缩技术的应用起了很大的推动作用。图像,包括录像带一类动态图像将转为数字图像,并和文字、声音、图形一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。它的应用将扩展到教育、培训和娱乐等新的领域