由于数字图像处理的应用非常广泛，并且几乎所有技术领域都受到DIP的影响，因此我们将仅讨论DIP的一些主要应用。

数字图像处理不仅限于调整相机拍摄的日常图像的空间分辨率。它不仅限于增加照片的亮度，等等，还远远不止于此。

电磁波可以看作是粒子流，其中每个粒子都以光速运动。每个粒子都包含一束能量。这种能量束称为光子。

根据光子能量的电磁光谱如下所示。

在此电磁光谱中，我们只能看到可见光谱，可见光谱主要包括七种不同的颜色，通常称为(VIBGOYR)。 VIBGOYR代表紫罗兰色，靛蓝，蓝色，绿色，橙色，黄色和红色。

但这并不能消除频谱中其他内容的存在。我们的人眼只能看到可见的部分，其中看到了所有物体。但是相机可以看到肉眼看不到的其他东西。例如：x射线，伽马射线等。因此，所有这些东西的分析也在数字图像处理中完成。

讨论导致另一个问题是

为什么我们还需要分析EM频谱中的所有其他内容?

这个问题的答案在于事实，因为诸如XRay之类的其他东西已在医疗领域得到广泛使用。由于伽玛射线广泛用于核医学和天文观测中，因此必须进行伽玛射线分析。 EM频谱中的其他内容也是如此。

数字图像处理的应用

下面提到一些广泛使用数字图像处理的主要领域

• 图像锐化和还原

• 医疗领域

• 遥感

• 传输和编码

• 机器/机器人视觉

• 色彩处理

• 模式识别

• 视频处理

• 显微成像

• 其他

图像锐化和还原

图像锐化和还原在这里指的是处理从现代相机捕获的图像，以使其成为更好的图像，或操纵这些图像以达到所需的结果。它指的是Photoshop通常执行的操作。

这包括缩放，模糊，锐化，灰度到颜色转换，检测边缘(反之亦然)，图像检索和图像识别。常见的例子有：

原始图片

放大的图像

影像模糊

清晰的影像

边缘

医疗领域

DIP在医疗领域的常见应用是

• 伽玛射线成像

• PET扫描

• X射线成像

• 医学CT

• 紫外线成像

紫外线成像

在遥感领域，地球区域是通过卫星或从很高的地面进行扫描的，然后对其进行分析以获得有关它的信息。数字图像处理在遥感领域的一种特殊应用是检测地震造成的基础设施破坏。

即使集中精力在严重损害上，也要花费更长的时间来把握损害。由于受地震影响的区域有时很宽，因此无法用肉眼进行检查以估计损失。即使是，这也是非常繁琐且耗时的过程。因此，在数字图像处理中找到了解决方案。从地面上捕获受影响区域的图像，然后对其进行分析以检测地震造成的各种损害。

分析中包括的关键步骤是

• 边缘提取

• 分析和增强各种类型的边缘

传输和编码

通过电线传输的第一个图像是通过海底电缆从伦敦到纽约。发送的图片如下所示。

发送的图片从一个地方到达另一个地方用了三个小时。

现在，想象一下，今天我们可以在几秒钟的时间内看到实时视频源或从一个大陆到另一个大陆的实时闭路电视录像。这意味着在该领域也做了很多工作。该领域不仅关注传输，而且关注编码。已经针对高带宽或低带宽开发了许多不同的格式来对照片进行编码，然后将其通过互联网等传输

机器/机器人视觉

除了当今机器人面临的许多挑战之外，最大的挑战之一仍然是提高机器人的视野。使机器人能够看到事物，识别事物，识别障碍等，该领域已经完成了很多工作，并且引入了计算机视觉的其他完整领域来进行工作。

跨栏检测

跨栏检测是通过图像处理完成的常见任务之一，方法是识别图像中不同类型的对象，然后计算机器人与跨栏之间的距离。

直线跟随器机器人

如今，大多数机器人都是通过跟随生产线工作的，因此被称为生产线跟随器机器人。这有助于机器人在其路径上移动并执行某些任务。这也已通过图像处理实现。

色彩处理

颜色处理包括对彩色图像和使用的不同颜色空间的处理。例如RGB颜色模型，YCbCr，HSV。它还涉及研究这些彩色图像的传输，存储和编码。

模式识别

模式识别涉及从图像处理以及包括机器学习(人工智能的一个分支)在内的其他各个领域的研究。在模式识别中，图像处理用于识别图像中的对象，然后使用机器学习来训练系统以进行模式更改。模式识别用于计算机辅助诊断，手写识别，图像识别等

视频处理

视频不过是图片的快速移动而已。视频的质量取决于每分钟的帧数/图片数以及所使用的每一帧的质量。视频处理涉及降噪，细节增强，运动检测，帧速率转换，宽高比转换，色彩空间转换等。