应用和使用
由于数字图像处理的应用非常广泛，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。相反，它的作用远不止于此。
电磁波可以被认为是粒子流，其中每个粒子都以光速移动。每个粒子都包含一束能量。这束能量被称为光子。
根据光子的能量，电磁波谱如下所示。
在这个电磁波谱中，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 代表紫色、靛蓝、蓝色、绿色、橙色、黄色和红色。
但这并不否定光谱中其他物质的存在。我们的肉眼只能看到可见部分，在其中我们看到了所有物体。但相机可以看到肉眼无法看到的其他东西。例如：X 射线、伽马射线等。因此，所有这些内容的分析也是在数字图像处理中完成的。
这个讨论引出了另一个问题，即
为什么我们还需要分析电磁频谱中的所有其他内容？
这个问题的答案在于事实，因为其他内容（例如X射线）已广泛应用于医学领域。伽马射线的分析是必要的，因为它广泛应用于核医学和天文观测。电磁频谱中的其他内容也是如此。
数字图像处理的应用
下面列出了数字图像处理广泛应用的一些主要领域
图像锐化和恢复
医学领域
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
图像锐化和恢复
图像锐化和恢复在此指的是处理从现代相机拍摄的图像，使它们成为更好的图像或以某种方式处理这些图像以实现所需的结果。它指的是 Photoshop 通常所做的工作。
这包括缩放、模糊、锐化、灰度到彩色的转换、检测边缘和反之亦然、图像检索和图像识别。 常见的例子有：
原始图像
放大的图像
模糊图像
清晰图像
边缘
医疗领域
DIP在医疗领域的常见应用是
伽马射线成像
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，地球区域由卫星或从非常高的地面扫描，然后进行分析以获取有关它的信息。 数字图像处理在遥感领域的一个特殊应用是检测地震造成的基础设施损坏。
因为即使关注严重的损坏，也需要更长的时间来掌握损坏情况。由于地震影响的区域有时非常广泛，以至于无法用肉眼检查以估计损坏程度。即使可以，这也是非常繁忙和耗时的过程。因此，数字图像处理可以解决这个问题。从地面上捕捉受影响区域的图像，然后对其进行分析，以检测地震造成的各种类型的损害。
分析中的关键步骤包括
边缘提取
各种边缘的分析和增强
传输和编码
第一幅通过有线方式传输的图像是通过海底电缆从伦敦传输到纽约的。发送的图片如下所示。
发送的图片需要三个小时才能从一个地方到达另一个地方。
现在想象一下，今天我们能够在几秒钟的延迟内从一个大陆看到实时视频或实时闭路电视录像。这意味着在这个领域也做了很多工作。 这个领域不仅关注传输，还关注编码。已经开发了许多不同的格式，用于高带宽或低带宽的照片编码，然后通过互联网等进行传输。
机器/机器人视觉
除了机器人今天面临的诸多挑战之外，最大的挑战之一仍然是提高机器人的视觉能力。使机器人能够看到事物、识别它们、识别障碍等。该领域已经做出了大量贡献，并且已经引入了完整的计算机视觉领域来研究它。
障碍检测
障碍检测是通过图像处理完成的常见任务之一，通过识别图像中的不同类型的物体，然后计算机器人和障碍之间的距离。
线路跟随机器人
当今大多数机器人都是通过跟随线路工作的，因此被称为线路跟随机器人。这有助于机器人在其路径上移动并执行某些任务。这也是通过图像处理实现的。
颜色处理
颜色处理包括彩色图像和所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
模式识别涉及图像处理和包括机器学习（人工智能的一个分支）在内的各种其他领域的研究。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变化。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
视频只不过是图片的快速移动。视频的质量取决于每分钟的帧/图片数以及所使用的每帧的质量。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。
