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b) 占用较宽的频带
例如，语音带宽仅为4kHz，而电视图像的带宽达5.6MHz左右。基于此在成像、传输、存储、处理、显示等各环节的实现上，都面临技术难度系数较大和成本高的关键问题，因此频带压缩技术的应用与实现便被提出了更高的要求。
c) 数字图像中像素间相关性大，而非独立
灰度值相近的情况在图像中很常见，更进一步，相邻两帧之间的相关性比帧内相关性甚至还要高，所以说在图像处理中，信息压缩有着不可估计的潜力。
d) 附加新的测量或作合适的假定
图像本身没有复现三文景物全部几的功能，因此要对三文景物进行分析与理解之前，附加新的测量或作合适的假定是必须要做的。如多视点图像。用知识进行引导以达到理解三文景物的目的，这也是人工智能开发运用过程中所需要并正在致力解决的问题。
e) 人的因素对经数字图像处理的图像影响较大
人的视觉系统远比我们想象的要繁杂很多，环境条件、视觉性能、人的情感癖好甚至知识情况都能对其造成影响，所以其能否作为图像质量的一个评价标准，还需更深入的研究；另一方面，计算机视觉实际上是模仿人的视觉的一门科学，所以计算机视觉的研究必然受人的感知机理所影响。要实现较好效果的图像处理，系统应满足与人的良好的配合性。
1.2 数字图像处理的优点
a) 再现性好
在数字图像处理这门学科中，只要在数字化时对原稿进行准确地表现，就能使数字图像处理能始终再现图像，这便是其与模拟图像处理的根本不同所在。
b) 处理精度高
截止到现在只要图像数字化设备功能够强大，将每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高已不是遥不可及的事情。无论数组大小与像素位数是多少，对应的处理程序是几近相同的。只要把注意力放在程序中数组参数就即可圆满完成。相比之下，对图像进行模拟处理时，只有大幅度地改进处理装置才能提高处理精度的数量级，性价比很低。
c) 适用面宽
可见光图像或者是不可见的波谱图像都可以被选作为信息源；无论客观实体有多大或者有多小，只要被编码都是由灰度图像构成的，然后采取相应的图像信息采集措施，便都可以用图像的数字处理方法来处理[1]。
d) 灵活性高
图像的光学处理原理使光学图像处理所能实现目标的范围被极大地约束了。相比之下，数字图像处理能实现凡一切用数学公式或者是逻辑关系来表达的运算，灵活性极高。
1.3 数字图像处理的应用
图像是获取信息和交换信息做主要的来源之一。随着人类活动区域的不断增长和科学技术的飞跃进步，图像处理的运用也将不断向深度扩展。
1.3.1 在航天和航空技术方面的应用
众所周知，出于国防安全大部分国家每天都会派出很多侦察机对地球上任何目标地区进行大量的空中图像采集，而分析处理如此大量的图像信息的在早一些的时候要雇佣数以千计的人员，而现在有了及省人力有快速的方法，即用配备高级计算机的图像处理系统从照片中提取得到数量可观的有用情报，而这些重要情报是人工所不能发掘的。
1.3.2 在生物工程领域的应用
数字图像处理在生物工程领域的应用广泛且很有成效。医生为了诊断、科研及教学的需要，经常需对医学图像进行编辑图像、影响均衡、正负像旋转、边缘增强处理、伪彩色绘制与计算等等。
1.3.3 在通信工程领域的应用
声音、文字、数据以及图像相结合的多媒体通信的是当今通信发展主流。要将高速率数据及时传送，需要压缩其比特量，可以运用编码技术。换句话说，编码压缩便成为传送成败的关键。
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