快速数字图像修复技术
快速数字图像修复技术
用高斯内核卷积图像（即计算相邻像素的加权平均数），相当于各向同性扩散（线性热传导方程）。我们的算法使用加权平均的内核，只考虑相邻像素的贡献（即内核中心为零）。图2显示了伪码算法和两个扩散内核。本文中所有重建图像是通过该算法获得，或者是该算法经过轻微的变化获得，将在3.1节解释。
3.1保留边缘
当Ω跨越高对比度边缘的边界时（图3（前左）），该算法最简单版本，会带来附加效果（明显的模糊）。在实践中，只有在Ω和高对比度边缘的相交处，需要各向异性扩散，这些区域通常只占整个区域内很小比例。
创建指定待修复区域的遮盖是修复过程中最耗时的步骤，需用户干预。由于我们的算法可以在短短几秒钟内修复图像，它可用于遮盖互动创建。我们利用这个互动通过扩散障碍进行边界重联，这是Ω内扩散过程的边界。这完成一个边界重建和各向异性扩散类似的的结果，但没有相关的开销。在实践中，扩散屏障是两个像素宽的线段。当扩散过程中达到一个障碍，达到像素进行颜色设定，进程终止。图3进行了说明，图3中（左后方）明显的交叉线代表修复区域。简单扩散修复算法在Ω和高对比度边缘之间的相交处产生模糊点（参见图3中的小圆圈（前左））。通过适当增加扩散屏障（整个遮盖线段图3（右后）），用户停止遮盖两边混合信息的扩散过程。由此产生的直线如图3（前右）所示。
4结果
我们已经在C + +中实施了图2描述的算法，并尝试了两种不同的扩散内核。在这两种情况下的结果相似。文中所有的图片都使用128 MB的内存运行Windows98450兆赫奔腾III 电脑和使用图2所示的最左边内核生成。在图5，8，9和10所示的结果是使用无扩散障碍最简单的版本的算法得到。对于图1，使用了遮盖，两个扩散障碍（图4）。三个女孩的例子，使用了四个扩散障碍，以及有遮盖穿过高对比度边缘的区域（图6（右））。在所有情况下，都用100扩散迭代。
所有修复和线装饰删除系统需要手动遮盖。鉴于有一套功能的绘图系统，创建一个遮盖所需的时间，只依赖于可用的功能，也不受所使用修复算法的影响。对于交互式应用程序，在同一系统中拥有屏蔽功能和修复算法是可取的，以避免在不同的环境之间切换。在我们目前的原型中，我们已经实现了一个简单的绘图系统以及导入和导出JPEG文件的功能。
恢复林肯的画像和三个女孩的图片（图4和6（右），分别）使用的遮盖，是我们的绘画系统创建的。在新奥尔良的例子（图5）所使用的遮盖，通过使用Photoshop中选择颜色
范围功能选择“红色”可即刻获得。由此产生的图像被保存和导入到我们的系统。与图8，9和10使用的遮盖的图片是包含这些图片中所显示的相应文字和涂鸦的JPEG图像。
修复成本随着修复区域的大小呈线性增长，算法是缓存密集。例如林肯的画像，我们的算法修复时间是0.61秒。[2]中使用的图5和图6（左），是从Bertalmio的网站获得的[3]。对于在图6中的例子，Bertalmio等报道的修复时间约7分钟（一个颜色通道），使用两个级别的多分辨率的方法时是2分钟[2]。这些时间是在300 MHz奔腾II（128 MB的内存运行Linux系统）的电脑上获得。在图8所示的图像（左）是用我们的算法在1.21秒内生成的。
图8，9和10，说明在实际照片中发现的各种不同的功能。图8显示了一个640 × 480像素的照片，展示了树叶呈现的互不相关的高频率。它叠加了一个文本遮盖，遮盖了其原有面积的18.77％（18磅字体大小）。，经过6.37秒恢复的图像，基本上恢复原始图像的所有细节。请注意，例如，在后面玩耍的孩子。图9显示了一个640 × 480像素的图像，含有极少数的高对比度边缘，但有14.54％的面积划伤。其右显示的图像是在5.87秒内恢复的。最后，图10显示了一个水下场景（512x384像素），包含大量高对比度边缘，叠加了遮盖其面积16.19％的遮盖。图10（右）重建耗时4.06秒。请注意，这种重建效果大部分都很好，除了右上角有断枝。由于规模相对较小一些遮盖了的分枝，其他修复技术也有可能无法连接这些边缘。表1总结了两个不同的系统上获得的修复时间。
修复的质量是一个主观的问题。错误的测量应考虑到感性度量，例如S - CIELAB度量[16]。很遗憾，这一次我们不能使用S –CIELAB度量，相反，我们使用重建区域RGB通道均方误差（MSE）计算作为衡量重建的质量的标准。 MSE是常用的图像处理的误差评估。图5和6的情况下，MSE的计算的是Bertalmio等恢复的在他们的网站上也可以获得的图像[3]。图8，9和10所示的图像重建相关的错误计算是以原始照片作为参考进行的。结果列于表2，以递增误差分类。请注意，对于包含尖锐颜色或强度不连续的图像（例如，三个女孩和婴儿路）其误差小。尤其是，三个女孩的例子，我们的结果与Bertalmio的结果几乎没有区别。
正如预期的那样，含有大量的高频率（院子和水下）的图像，呈现出较大的重建误差。尽管存在误差值，但是重建图像看上去仍然不错（图8（右）和10（右））。院子里，最高频区域是树叶，由于它的随机性帮助掩盖了误差。对于水下图像的情况，误差再次分布于所有的高频率区域。但是，它似乎只是在包含可预见的高对比度边缘区域明显，如右上角的树枝分叉。
5结论和研究展望
我们已经介绍了一个基于各向同性扩散再经用户提供的弥散障碍的概念扩展的模型而建立的修复算法，该算法简单，速度快，其效果在许多情况下，可比以前已知的非线性修复模型，但速度快两到三个数量级，从而使修复对于交互式应用程序成为可能。
理想的情况下，遮盖Ω应恰好包括要修饰的区域。如果较小，?Ω含有的虚假信息，也将被带入修复区域。如果更大，有的可能丢失重要的信息。能够以交互方式创建和完善Ω，可以大大提高重建的质量。
该算法的目的是填充局部小面积。对于较大的修复区域，可以用一个尺度空间的方法[15]来保持算法的速度但是要以重建质量为代价。
虽然在图5和11中可能要用扩散障碍来重新边缘，但是一个与Nitzberg等描述相类似的自动过程更可取[12]。最后，我们打算使用感性色彩保真度的S - CIEL AB公制来评估还原图像的质量[16]。
快速数字图像修复技术
快速数字图像修复技术
用高斯内核卷积图像（即计算相邻像素的加权平均数），相当于各向同性扩散（线性热传导方程）。我们的算法使用加权平均的内核，只考虑相邻像素的贡献（即内核中心为零）。图2显示了伪码算法和两个扩散内核。本文中所有重建图像是通过该算法获得，或者是该算法经过轻微的变化获得，将在3.1节解释。 3.1保留边缘 当Ω跨越高对比度边缘的边界时（图3（前左）），该算法最简单版本，会带来附加效果（明显的模糊）。在实践中，只有在Ω和高对比度边缘的相交处，需要各向异性扩散，这些区域通常只占整个区域内很小比例。 创建指定待修复区域的遮盖是修复过程中最耗时的步骤，需用户干预。由于我们的算法可以在短短几秒钟内修复图像，它可用于遮盖互动创建。我们利用这个互动通过扩散障碍进行边界重联，这是Ω内扩散过程的边界。这完成一个边界重建和各向异性扩散类似的的结果，但没有相关的开销。在实践中，扩散屏障是两个像素宽的线段。当扩散过程中达到一个障碍，达到像素进行颜色设定，进程终止。图3进行了说明，图3中（左后方）明显的交叉线代表修复区域。简单扩散修复算法在Ω和高对比度边缘之间的相交处产生模糊点（参见图3中的小圆圈（前左））。通过适当增加扩散屏障（整个遮盖线段图3（右后）），用户停止遮盖两边混合信息的扩散过程。由此产生的直线如图3（前右）所示。 4结果 我们已经在C + +中实施了图2描述的算法，并尝试了两种不同的扩散内核。在这两种情况下的结果相似。文中所有的图片都使用128 MB的内存运行Windows98450兆赫奔腾III 电脑和使用图2所示的最左边内核生成。在图5，8，9和10所示的结果是使用无扩散障碍最简单的版本的算法得到。对于图1，使用了遮盖，两个扩散障碍（图4）。三个女孩的例子，使用了四个扩散障碍，以及有遮盖穿过高对比度边缘的区域（图6（右））。在所有情况下，都用100扩散迭代。 所有修复和线装饰删除系统需要手动遮盖。鉴于有一套功能的绘图系统，创建一个遮盖所需的时间，只依赖于可用的功能，也不受所使用修复算法的影响。对于交互式应用程序，在同一系统中拥有屏蔽功能和修复算法是可取的，以避免在不同的环境之间切换。在我们目前的原型中，我们已经实现了一个简单的绘图系统以及导入和导出JPEG文件的功能。 恢复林肯的画像和三个女孩的图片（图4和6（右），分别）使用的遮盖，是我们的绘画系统创建的。在新奥尔良的例子（图5）所使用的遮盖，通过使用Photoshop中选择颜色
数字图像处理技术的研究现状及其发展方向
目录 绪论 (1) 1数字图像处理技术 (1) 1.1数字图像处理的主要特点 (1) 1.2数字图像处理的优点 (2) 1.3数字图像处理过程 (3) 2数字图像处理的研究现状 (4) 2.1数字图像的采集与数字化 (4) 2.2图像压缩编码 (5) 2.3图像增强与恢复 (8) 2.4图像分割 (9) 2.5图像分析 (10) 3数字图像处理技术的发展方向 (13) 参考文献 (14)
绪论 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。 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。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1数字图像处理技术 1.1数字图像处理的主要特点 (1)目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计
数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究
数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究【摘要】随数字图像复原处理技术是当前数字图像处理领域的重要研究课题之一，运动模糊图像的复原是数字图像复原处理技术中较常见也是较难解决的一类问题。本论文的研究工作正是围绕运动模糊图像复原技术展开。分析运动模糊图像的成因以及成像过程；建立运动模糊退化模型；用维纳滤波复原方法对模糊图像进行复原；根据维纳滤波运动模糊图像复原方法中的不足之处，引入介绍了一种新的方法，降低了原有算法的复杂度，改进了维纳滤波。本文主要研究了维纳滤波复原方法并对其进行了改进，其他复原方法有待我们进一步研究。 【关键词】数字图像复原处理技术；运动模糊图像复原；维纳滤波复原；改进维纳滤波复原 图像成像的过程中存在很多的退化源，数字图像在获取、传输和存储过程中受各种原因的影响，会造成图像质量的退化，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等。运动模糊图像是由于相机和被拍摄对象之间的相对运动而造成的模糊现象，这一现象在日常生活中经常遇到，因此运动模糊图像复原技术便成为目前图像复原技术的研究热点之一，运动模糊图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。它研究的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能复原图像。图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。 运动模糊图像的复原方法研究非常具有现实意义。无论在日常生
活还是在国防军工领域，运动造成图像模糊现象普遍存在，这给人们生活和航空侦察等造成很多不便，所以很有必要对运动模糊图像的恢复做深入研究。在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要，但是在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦查和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得困难。通过对于运动模糊图像的复原，使图像变的清晰，便于更好地提取相应信息。因此对于运动模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义。 一、图像复原的基本概念 图像复原技术，也称为图像去卷积技术，它是按着图像模糊的反过程进行，其目的是获取清晰的，未被污染的图像的近似值，从而我们可以使用相关信息来正确解读图像所包含的有效信息。要想复原图像，其中必须要知道的是模糊是空域不变的还是空域变化的：空域不变意味着模糊和位置无关。也就是说，一个模糊的物体无论从图像的那个位置看都是一样的。空域变化意味着模糊和位置有关。也就是说，模糊图像中的物体因位置变化而看起来有所不同。 二、维纳滤波图像复原 从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号，而不只是它的几个参量。 设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出
几种典型的土壤污染修复技术综述_徐铁兵
Value Engineering 0引言 土壤是人类赖以生存的主要自然资源之一， 也是人类生态环境的重要组成部分。土壤是由矿物质、动植物残体腐解产生的有机物质、土壤生物、水分和空气等固、液、气三相组成的。土壤介质是非均质的集合体，结构复杂，大量有机、无机胶体和氧化物相互交错、混杂，介质表面上的存在电场和剩余力场，具有巨大的表面能，能与土壤液、气相中的离子、质子、分子相互作用。与此同时，土壤中的生物体系非常丰富，包括微生物区系、微动物区系和动物区系，其中尤以微生物最为活跃。土壤生物使土壤具有生物活性，是土壤形成、养分转化、物质迁移、污染物迁移转化的重要参与者。此外，土壤中的有机和无机的氧化性和还原性物质构成了一个复杂的氧化还原混合体系，土壤在这些物质的共同作用下表现出一定的氧化－还原特性。土壤的这些性质，使土壤具备了一定的自净能力。 虽然土壤自身的净化作用可以减少土壤中污染物的污染程度，但是如果进入土壤中的污染物含量在数量和速度上超过土壤的自净能力，即超过土壤的环境容量，终将会导致土壤的污染。土壤污染在中国已成为一个日益严重的问题。这些污染场地的存在带来了双重问题：一方面是环境和健康风险；另一方面是阻碍了城市建设和地方经济的发展。解决此问题最直接方法是场地修复[1]。 1土壤修复技术 1．1几种典型的土壤污染问题 1.1.1重金属污染采矿、冶金和化工等工业排放的三废、汽车尾气以及农药和化肥的使用都是土壤重金属的重要来源。按生物化学性质土壤中的重金属可以分为两类：第一类，对作物以及人体有害的元素，如汞、镉、铅及类金属砷等，因此，必须减少这些元素的含量使其不超过环境的容量；第二类，常量下对作物和人体有益而过量时出现危险的元素，如铜、锌、铬、锰及类金属硒等，应控制其含量，使其有益作物生长和人体健康。 1.1.2石油污染石油污染是指在石油的开采、炼制、 贮运、使用过程中原油和各种石油制品进入环境而造成的污染，土壤中的石油污染物多集中在20cm 左右的表层。石油开采过程中产生的落地油和油田的接转站、联合站的油罐、沉降罐、污水罐、隔油池的底泥，炼油厂含油污水处理设施产生的油泥，也是我国油田土壤石油污染的主要来源。污染土壤中石油主要成分为C15-C36的烷烃、多环芳香烃、烯烃、苯系物、酚类等，其中环境优先控制污染物多达30种。 1.1.3化肥污染化学肥料在现代化的农业生产中不仅是粮食增产的物质基础，更是农业生产资料的主体。在粮食增产中花费的贡献率在40%-60%，稳定在50%左右，但是化肥中的有毒重金属、有机物以及无机酸类等是造成土壤污染的主要来源。 1.1.4农药污染据初步统计，我国至少有l300-1600 万hm 2耕地受到农药污染。 造成土壤农药污染的主要是有机磷和有机氯农药。据2000年国家质检总局数据，全国47.5%的蔬菜农药残留超标，因农残超标被退回的出口农产品金额达74亿美元。 1．2污染土壤的修复技术现有污染土壤的修复途径包括：第一，降低污染物在土壤中的浓度；第二，通过固化或钝化作用改变污染物的形态从而降低在环境中的迁移性；第三；从土壤中去除[2]。下面介绍几种土壤的修复技术： 1.2.1物理修复治理污染土壤的方法在20世纪80年代以前仅仅限于物理法和化学法。如早期的焚烧法、换土法以及隔离法等都要求高温、人力以及机械设备等，不仅成本很高，最主要的是没有从根本上解决污染问题，这些处理方法仅仅是使污染物发生了转移，对这些污染物还需要进一步的处理，目前这些方法仅仅应用于处理一些突发的紧急事件。而现在出现的一些经济可行的新技术、新工艺等逐渐成为了研究的热点，如：电修复法、土壤气相抽提法及CSP 法、热解析法等。 电修复法：将电极插入到受污染的地下水或土壤区域，在直流电的作用下形成直流电场，则土壤中的离子和 —————————————————————— 作者简介：徐铁兵（1973-），男，河北辛集人，工学硕士，高级工程 师，研究方向为环境影响评价和固体废物资源化。 几种典型的土壤污染修复技术综述 Overview on Several Typical Soil Pollution Remediation Technologies 徐铁兵XU Tie-bing ；梁静LIANG Jing ；孙玉艳SUN Yu-yan （河北省环境科学研究院， 石家庄050037）（Hebei Provincial Environmental Science Research Institute ，Shijiazhuang 050037，China ） 摘要：土壤污染是当前重要的环境问题之一。本文概述了目前国内外处理污染土壤常用的物理修复、化学修复和生物修复技术 以及其研究进展。由于各种修复技术各有所长、各有所短，因此为了克服单一方法的缺点，发挥不同修复技术的长处，对加强研发污染 土壤的综合修复技术提出了几方面建议。 Abstract:Soil pollution is one of the important environmental problems.This paper outlines the current physical remediation,chemical remediation and bioremediation Technique as well as their research in soil pollution treatment at home and abroad.Because each one has its good points and limitations,therefore,in order to overcome the disadvantages of a single method,play the strengths of different remediation technology,this paper puts forward several suggestions to comprehensive remediation technology of strengthening the research and development of contaminated soil. 关键词：土壤污染；重金属；石油烃；持久性有机物（POPs ）；土壤修复技术Key words:soil pollution ；heavy metal ；petroleum hydrocarbon ；persistent organic pollutants (POPs)；soil remediation technology 中图分类号：X53文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）14-0313-02 ·313·
数字图像处理技术现状及发展趋势
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。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。
图像复原方法综述
图像复原方法综述 1、摘要 图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。图像的数字化包括取样和量化两个步骤。数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。 图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。 本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的分类和目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。 关键词：图像退化、图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、 2、图像复原概述 在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如大气的湍流效应、摄像设备中光学系统的衍射、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动、感光胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电视摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都难免会造成图像的畸变和失真。通常，称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。 图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。由于图像的退化，在图像接受端显示的图像已不再是传输的原始图像，图像效果明显变差。为此，必须对退化的图像进行处理，才能恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原[1]。 图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，也是以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像复原过程实际上是一个估计过程，需要根据某些特定的图像退化模型，对退化图像进行复原。简言之，图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。 由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。 图像复原算法是整个技术的核心部分。目前，国内在这方面的研究才刚刚起步，而国外
浅述图像修复技术的发展
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/142119514.html, 浅述图像修复技术的发展 作者：赵楠 来源：《科学与信息化》2019年第33期 摘要随着计算机科学技术的发展，计算机图像处理学科迅速成长，深入到各个领域。数字图像修复技术是近几年提出的一个具有挑战性的课题，在许多领域都得到了应用。本文通过对图像修复技术及方法的总结和展望，为进一步完善图像修復理论做准备。 关键词图像修复技术;偏微分方程的方法;纹理合成方法 1 图像修复技术的发展 数字图像修复是数字图像处理技术的一个重要分支，其主要工作原理是利用数字图像已知区域来修复未知区域，用前后帧的领域信息来填充未知的图像待修复区。数字图像修复的主要目的是使观察者无法察觉图像已被修改，或者使图像获得更好的视觉效果。图像修复方法可以应用于图像编码、图像修改、目标隐藏、图像传输、图像压缩等方面。 从图像修复的发展历史分析，图像修复方法是一项比较久远的技术，在很早的文艺复兴时期就出现了。战乱年代，由于珍贵的艺术品被多次易手，再经过长期的风化、油墨脱落，就难免有所损伤，人们为了保持作品的原有整体视觉效果，对艺术作品中丢失或损坏的部分进行修复。这种修复主要是由富有经验的人员采用手工方式直接在原始作品上进行处理，处理结果一旦形成就不可能再更改，稍有疏忽就将对珍贵的艺术品造成不可挽回的损失，因而具有相当高的风险。 数字图像修复方法的研究起源于20世纪的50年代初期，当时美国和苏联在太空争霸赛中首次用到了数字图像恢复技术。因为那时人类获得了大量有关地球和太阳系的图片，但是受当时的成像传感器和成像技术条件的限制，使得这些图片存在严重的退化变质现象。为了不让这些通过高科技手段得到的技术研究成果付之东流，人们迫切需要研发新的技术提高这些图片的质量，提取图像中的有用信息，数字图像修复技术就是在这样的背景下产生的。 由于数字图像恢复所处理的问题是一个病态的反问题，它设法用一个数学过程来描述，图像修复也无法表示出其逆过程，人们无法从最终的退化影像中获得准确的原始影像信息。如果破损区域较大，结构比较复杂，对它的修复将有更强的主观性，这时的各种预测只要在边界处能和已知数据吻合的上，就能构成一个成功的修复结果，这就表现出更强的病态性。因此，许多学者一直追求图像修复研究的有效方法。 当今世界日益数字化，图像修复已经成为信息技术领域的一个新的活跃研究方向，在图像处理、视觉分析、电影业等领域中具有极其广泛的应用。一些优秀的图像修复算法已经被集成
简述土壤污染及其防治措施
简述土壤污染及其 防治措施
结课论文 题目：简述土壤污染及其防治措施姓名：程旭 院系：生命科学学院农学系 年级专业：级园艺专业 学号：
指导教师：王玉芬 12月31日 摘要 本文在综述中国土壤环境污染态势及成因的基础上，提出了土壤环境污染的预防、控制和修复方法。指出了当前中国土壤环境污染态势严峻，危及粮食生产、食物质量、生态安全、人体健康以及区域可持续发展。认为以预防为主，预防、控制和修复相结合是中国在相当长时期内的土壤环境保护策略。 关键词：土壤污染，预防，控制，修复
引言 土壤是农业生产的基础，是人类赖以生存的基石，也是人类食物与生态环境安全的保障。但随着经济的发展，全球土壤资源承受的因人口增长、植被破坏、生物多样性消失、土壤退化、气候变化和污染种种等的压力逐渐增大。 土壤是生态环境的重要组成部分。是结合无机界和有机界的纽带，是联系其它要素的关键环节，是人类赖以生存、发展的主要自然资源之一。但由于现代工农业生产的飞跃发展，有的地方农药、化肥过度使用。工矿企业固体废弃物向土壤倾倒和堆放，城市污水、工业废水、大气沉降物也会进入土壤，使土壤污染日益严重。土壤污染是全球三大污染问题之一。不断恶化了的土壤污染态势，已经成为影响中国可持续发展的重大障碍，防治土壤污染刻不容缓。 1土壤污染的含义和特点 1.1 土壤污染的含义 土壤是指陆地表面具有肥力、能够生长植物的疏松表层,其厚度一般在2 m左右。土壤不但为植物生长提供机械支撑能力，并能为植物生长发育提供所需要的水、肥、气、热等肥力要素。近年来，由于人口急剧增长，工业迅猛发展，固体废物不断向土壤
数字图像处理发展及现状
数字图像处理的发展及现状 网络092 张海波 0904681468 摘要： 简述了数字图像处理技术的发展及应用现状，系统分析了数字图像处理技术的主要优点，不足及制约其发展的因素，阐述了数字图像处理技术研究的主要内容和将来的研究重点，概述了数字图像处理技术未来的应用领域，并提出了该技术未来的研究方向。 关键词：数字图像；图像处理；现状与展望；计算机技术 1 前言： 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理（Analog Image Processing）和数字图像处理（Digtal Image Processing）。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理（Geometrical Processing）、算术处理（Arithmetic Processing）、图像增强（Image Enhancement）、图像复原（Image Restoration）、图像重建（Image Reconstruction）、图像编码（Image Encoding）、图像识别(Image Recognition)、图像理解（Image Understanding）。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科[2]，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 2 数字图像处理技术发展： 数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和 VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。 视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT
数字图像处理技术的研究现状与发展方向
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
数字图像修复技术的研究与应用
西安建筑科技大学硕士学位论文 数字图像修复技术的研究与应用 专 业：信号与信息处理 硕 士 生：李苏莉 指导教师：王慧琴 教授 摘要 数字图像修复可以对局部区域内有数据丢失或损坏的数字图像按照某种特定规则进行修复，使其恢复图像的完整性。该技术在修复文物字画、修复由网络传输等原因引起的残缺图像、去除图像及视频中的文字和划痕、以及移除图像中的目标物等方面得到广泛应用。 本文概述了数字图像修复技术的基本原理和研究现状，分析了多种典型的数字图像修复算法的优缺点及其适用范围。在此基础上，提出了两种数字图像修复算法： (1) 基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法。该算法利用图像的局部正交坐标系，分析其扩散能力。利用了p-Laplace算子的可变参数p值介于1与2之间时既能克服由CDD模型引入的阶梯效应，又能杜绝由调和模型引入的边缘模糊的优点来填充受损区域，采用半点差分格式，设计图像修补的数值算法。该算法主要修复有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。仿真实验表明，该算法能快速收敛，图像边缘过渡更加自然，修复效果得到改善。 (2) 自适应模板的图像修复算法。该算法在进行搜索匹配时采用自适应模板，即匹配模板的大小可根据图像的局部块均匀度而自适应地变化；在更新置信度时，为了避免“累计误差”导致错误匹配的持续发生，取“累计误差”的双曲正切函数作为更新后的置信度，从而可以截断错误匹配。仿真实验结果证明，该方法比基于样本的图像修复方法能更好地修复图像边缘和复杂纹理，减少了因“累计误差”而产生的“垃圾物”。 关 键 词：数字图像修复；曲率驱动扩散；p-Laplace算子；块均匀度；置信度； 优先值
数字图像处理技术的现状及其发展方向
数字图像处理技术的现状及其发展方向 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane 电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪5O年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代初，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系。成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。 1．数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原：以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。 2.数字图像处理设备研究 通常，要把模拟图像转化为数字图像，需要用到相应的一些图像数字化设备。常见的数字化设备有数字相机、扫描仪、数字化仪等。一般来说，图像的数字化包括采样和量化两个过程。图像在空间上的离散化称为采样。用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。模拟图像经过采样后，离散化为像素。但像素值(即灰度值)仍是连续量。把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。通常来说，采样点数越多，图像质量越好，但占空间大。当图像的采样点数一定时，量化级数越多，图像质量越好。数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备组成。 为完成上述功能，图像数字处理系统应当包含以下五个组成部分：1)采样孔；2)图像扫描机构；3)光传感器；4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值；5)输出存储装置。 3.数字图像处理的应用领域研究 目前，数字图像处理主要被应用在以下几个方面：通信：图象传输，电视电话，HDTV 等；生物特征识别：基于生理特征的身份识别：指纹、人脸、虹膜等，基于行为特征的身份识别：步态、语音等，可以用于安保、视频监控等；光学字符识别：印刷体识别(例如：扫描识别软件)，手写体识别(例如：手机手写字符识别)；宇宙探测：星体图片处理；遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的
数字图像修复技术在文物保护中的应用
数字图像修复技术在文物保护中的应用 【摘要】当今信息化的时代，计算机技术的快速发展，极大的促进了社会的进步。文物保护在文艺复兴时期就已经开始，对文物进行修复对当时的修复工作者提出了巨大的技术要求，稍有疏忽便会造成巨大的损失。随着科学技术的进步，数字成像技术逐渐应用到文物保护当中来，许多有价值的文物因此得到保护。本文将重点论述数字图像修复技术在文物保护中的应用，针对数字图像修复文物虚拟图片的概念及意义进行讲述，同时为大家呈现运用数字图像修复技术保护文物的历史和方式方法，最后还将展现这一前沿科技在实际实践当中的运用，展示数字图像修复技术在文物保护当中的巨大作用。 【关键词】数字图像;文物保护;虚拟修复;计算机技术 当今信息化的时代，计算机技术的快速发展，极大的促进了社会的进步。目前，数字图像随处可见，随着数码相机、数字摄像机等设备的发展，越来越多的实体被转化为数字图像，这些图像经过计算机的加工、创造与设计，最后在多种媒体上展示给人们。 同时，文物实体修复的研究和应用已经非常普遍，文物是人类在历史发展过程中遗留下来的产物，它从不同程度上反映了人类社会生活的状态，是人类研究自身文化进步的宝贵遗产。 但是，经过历史的侵蚀，遗留下来的文物并不是所有的都会完整的保留下来，很大一部分信息都会在历史的冲刷中丢失。文物修复贯穿整个文物的研究和交流，经过文物修复可以满足文物研究和保护的需求，也更能满足文物观赏上的视觉要求。文物修复和图像修复存在共性，早期文艺复兴时期艺术品的修复就是运用图像修复对文物进行还原。 当今世界，结合数字图像修复技术，可以将文物领域的修复通过计算机在电脑上实现虚拟修复。这一项应用在国内都处于起步阶段，本文也将首先这一技术概念与意义，方式方法以及技术运用进行一些论述。 一、数字图像文物虚拟修复的概念和意义 “基于数字图像修复技术的文物虚拟修复技术就是针对文物数字图像损失和损坏的部分，利用现存的图像信息，按照一定规则对其进行修补，其目的是恢复已有信息损的图像，使修补后的数字图像接近或者达到原图视觉效果”。[1]我们没有足够的信息能够保证被损毁的部分能够被完整的正确的修复，只能从人类心理这一角度进行完善，提出各种可能的方案来处理这个问题。 在文物领域，由于很多不可抗拒的因素，出土时期的文物不可避免会存在一些物理或者化学上的反应，致使文物无法完整的呈现在我们的面前，文物的缺失和不完整，极大的影响了文物的交流和欣赏。长期以来，文物的修复都是通过文
数字图像处理文献综述
数字图像处理技术综述 摘要：随着计算机的普及，数字图像处理技术也获得了迅速发展，逐渐走进社会生产生活的各个方面。本文是对数字图像处理技术的一个总体概述，包括其内涵、优势、主要方法及应用，最后对其发展做了简单的总结。 关键词：数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域 Overview of digital image processing technology Abstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development. Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field
前言： 图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1]。而时至今日，随着计算机的迅速普及，数字图像处理技术也飞速发展着，因为其用途的多样性，可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。 一、数字图像处理技术的概念内涵 数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号，经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理，而高精准的还原到显示器的过程[2]。在数字图像处理中，图像被分割成像素（每英寸的像素的数目取决于图像的分辨率） [7].可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算，一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。我国常用的数字图像处理技术主要有两种，一种是光学处理法，一种是数字（电子）处理法。当前，数字图像处理技术已经逐步完善。数字图像处理技术与人们的生活紧密相关，如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像，即数字像处理技术的成果。目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科，成为了信息处理的一个重要的学科分支，并与相关学科相互联系、相互交叉。如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关，所以，它们之间各有侧重而又相互补充，并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展[3]。 数字图像处理最早出现于20世纪70年代，当时是以人为对象的，为了改善图像的视觉效果。到目前为止，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，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科[4]。而它发展至今，在原有的基础上又有了新的技术支持，已经逐渐覆盖至方方面面，在各个学科都有着难以忽视的作用。 二、数字图像处理技术的优势 数字图像处理技术之所以发展如此迅速，是因为它具有许多的优点，可以带来极大便利，而这些优点也使得数字图像处理的应用越来越广泛。 第一，再现性好。数字图像处理技术不会因对图像进行的变换操作而导致图像质量退化，数字图像能始终保持图像的再现[3]； 第二，处理精度高。数字图像处理的是由计算机进行的，因而可以处理极高精度的数据，而且精度可以随着计算机计算能力的增强而增加。可以快速准确地拍摄照片，可以精确测量数百万像素的强度[8]；
土壤中汞污染及其修复技术
土壤中汞污染及其修复技 术 Prepared on 22 November 2020
土壤中汞污染及其修复技术 引言：土壤汞污染已经严重危害到人类健康和生态环境，成为一个世界性问题，对其治理的各种修复措施也成为当前研究的一个热点。本文对土壤汞污染的来源、危害和修复措施等方面进行综述，指出了当前存在的问题，并对今后治理的研究方向提出了相关建议。 关键词：汞；危害；来源；修复方法 1引言 随着现代工农业的迅速发展，人口急剧增长，粮食的需求量也相应变大，越来越多种类的农药被广泛应用。此外，工矿企业的发展导致对矿产资源的过度开采使得重金属土壤污染日趋严重，一些地方生产的粮食，蔬菜，水果等食物中的重金属含量超标或接近临界值。这些农产品的重金属能够通过食物链在人或动物体内富集，成为人类生命健康的潜在威胁。2014年4月18日，环保部、国土部两部门联合发布土壤污染状况调查公报。公报显示，全国土壤总的超标率为%，污染类型以无机型为主，其中排名前三的无机污染物依次为镉、汞、砷。其中汞具有很强的神经毒性和致畸作用，且积累效应和遗传毒性明显，已被EPA（美国环保署）列为优先控制污染物之一。土壤一旦被汞污染后可通过食物链在人体内富，并对周边环境安全造成严重危险(。因此，找到合适的汞污染土壤修复技术已成为当前的研究热点。 2汞的危害 汞是生物体的非必需的有害元素，通常情况下呈液态，常温即可能蒸发，其中金属离子在～L就会产生毒性。一般来讲，低含量的汞一定程度上可以促进植物的生长，但是，当汞含量过高时便会在植物体内富集，对植物体产生毒害作用(，主要影响植物根部对营养物质的吸收功能，进而影响地上部分的生长发育，严重的导致枯萎死亡(。 土壤中的汞如果通过食物链进入人体，会对人体机能产生损害作用，其中主要对人体产生毒害作用的是无机汞和有机汞。常见的无机汞有HgS，HgCl 等，可通过食物或者呼吸进入体，虽然不易被吸收，但是对消化道有腐蚀作用，也会造成肾脏损伤。而有机汞容易被消化系统吸收，可侵入人体，与SH基结合而形成硫醇盐，使含SH基的酶失去活性，从而破坏细胞的基本代谢功能。尤其是甲基汞，可以改变细胞的通透性，破坏了细胞与外界正常的物质交换功能，造成细胞坏死。此外，甲基汞还能引起神经系统的损伤，其造成的损伤功能具有遗传性。有机汞中毒的潜伏期较长，病情发展也较为缓慢，日本水俣病就是甲基汞中毒的一个病例。 3土壤中汞的来源 自20世纪50年代在日本熊本县发现首例甲基汞中毒事件以来,不同研究领域的学者都对汞污染问题给予了高度关注(。土壤中汞的来源是多方面的。首先是土壤母质本身含汞。不同母质、母岩形成的土壤其含汞量存在很大差异。另一方面，由于人类工农业生产活动，使汞进入环境，污染大气、水体、土壤。如有机汞农药的施用曾一度是造成大面积农田土壤含汞量普遍增加的一个重要原因。虽然近几十年限制含汞农药的生产与使用，由含汞农药带来的土壤汞污