《图像处理基础》课件

,汇报人C ON TE NT SPARTONEPART TWO图像处理的基本概念图像处理的目的和意义图像处理的主要内容图像处理的应用领域医学影像分析军事侦查与情报遥感图像处理计算机视觉与机器数字媒体与娱乐产自动驾驶与智能交学习业通图像识别识别图像中图像增强通过各种技术的特定对象或内容手段提高图像的视觉效果预处理对图像进行预处和感知质量理，如去噪、增强等操作图像压缩对图像进行压缩，以减小存储空间和传图像分类根据提取的特输带宽征信息对图像进行分类图像获取通过各种方图像恢复对损坏或失真式获取图像数据图像分割将图像分割的图像进行恢复和修复成不同的区域或对象特征提取提取图像中的特征信息，如边缘、角点等图像合成将不同的图像合成在一起，生成新的图像PART THREE灰度图像的定义灰度化处理的方法灰度化在图像处理中的应用灰度化处理的优势与局限性l噪声类型常见的噪声类型有椒盐噪声、高斯噪声等l噪声来源噪声可能来源于图像获取、传输、处理等环节l噪声去除方法常见的噪声去除方法有中值滤波、均值滤波、高斯滤波等l实验效果展示不同滤波方法对噪声去除的效果对比直方图均衡化灰度变换噪声去除图像平滑化PART FOUR边缘检测的基本原理常见的边缘检测算子边缘检测在实际应用中的优势边缘检测的局限性及未来发展方向角点检测的定义角点检测的算法角点检测的应用角点检测的优缺点纹理定义图像中纹理特征提取方法纹理特征提取应用纹理分析在图像处理中的重要性提像素灰度或颜色变统计法、结构法、图像分类、目标识高图像识别准确性化的规律频域法别、场景理解和效率PART FIVE基于卷积神经网络（CNN）基于支持向量机（SVM）的基于深度学习的图像分类基于迁移学习的图像分类的图像分类算法图像分类算法算法算法图像分类技术特征提取技术深度学习技术应用领域人利用计算机视通过提取图像利用神经网络脸识别、物体觉技术对图像中的特征信息，模型对图像进识别、场景识进行分类和识提高分类和识行分类和识别，别等别别的准确率提高分类和识别的精度深度学习技术介绍图像分类与识别的基本原理深度学习在图像分类与识别中的应用案例深度学习技术的优缺点及未来发展趋势PART SIXl基于阈值的分割算法l基于区域的分割算法l基于边缘的分割算法l基于模型的分割算法算法概述介绍目标检测算法的基本原理和概念常见算法列举几种常见的目标检测算法，如YOLO、SSD、Faster R-CNN等算法流程详细介绍目标检测算法的流程，包括预处理、特征提取、目标检测等步骤优缺点分析对目标检测算法的优缺点进行分析和比较，以便更好地选择和应用目标检测实例展示目标检实例演示总结总结图像分割测的算法和实现过程和目标检测的实例演示效果图像分割实例展示图像分实例演示注意事项提醒观众割的算法和实现过程在实例演示中需要注意的事项PART SEVEN常见的图像压缩算法如JPEG、PNG等不同压缩算法的优缺点比较图像压缩的基本原理和过程实际应用中如何选择合适的压缩算法JPEG格式PNG格式GIF格式TIFF格式图像压缩与存常见的图像压储的原理缩格式图像压缩与存实际应用案例储的优缺点展示PART EIGHT项目背景介绍项目目标明确实践项目介绍案例分析分析实践项目的案例，展图像处理技术的实践项目的主要具体的实践项目示应用效果和实际现状和发展趋势目标和预期成果和相关技术应用价值确定项目目标明确项目需求和预期成监控项目进度及时跟进项目进展，确果保项目质量制定项目计划安排项目进度、人员分评估项目成果对项目成果进行评估，工和资源分配总结经验教训实施项目计划按照计划逐步推进项目，反馈与改进根据评估结果，对项目进确保项目按时完成行改进和优化反思与改进分析项目成果展示评估方法介绍评估结果展示项目成果的不足之展示实践项目的评估项目成果的项目成果的评估处，提出改进措施主要成果和亮点方法和标准结果和得分和未来发展方向汇报人。