数字图像处理课件第8章

数字图像处理课件第8章•图像增强•图像恢复•特征提取•图像分割目•图像变换与编码•图像识别录contents01图像增强直方图均衡化通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度直方图均衡化通过分析图像的灰度直方图，将像素强度分布均匀化，从而增强图像的对比度这种方法尤其适用于图像整体偏暗或偏亮的情况，能够改善图像的视觉效果对比度拉伸通过非线性变换拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度对比度拉伸通过对像素强度进行非线性变换，将像素强度分布拉伸，从而增强图像的对比度这种方法能够更好地处理局部对比度问题，使图像的细节更加突出噪声滤波通过平滑图像去除噪声噪声滤波通过平滑图像中的像素强度值，减少图像中的噪声常见的噪声滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等这些方法能够有效地去除图像中的随机噪声，提高图像的清晰度和质量02图像恢复图像去模糊去模糊是数字图像处理中常见的一种操作，目的是消除图像中的模糊效果，提高图像的清晰度去模糊的方法有很多种，包括基于频域的方法、基于优化方法、基于深度学习的方法等其中，基于深度学习的方法是目前最先进的方法之一，它能够通过训练神经网络来学习模糊图像和清晰图像之间的关系，从而得到更好的去模糊效果图像去噪去噪是数字图像处理中的另一个重要操作，常见的去噪方法包括中值滤波、高斯滤波、目的是消除图像中的噪声，提高图像的质量双边滤波、非局部均值滤波等这些方法都可以在一定程度上消除图像中的噪声，但同时也可能会对图像的细节造成一定的影响近年来，基于深度学习的方法在去噪方面也取得了很大的进展，它能够更好地保留图像的细节和纹理信息图像修复图像修复是数字图像处理中的一种操作，目的是将图常见的图像修复方法包括基于样本的修复、基于插值像中的缺失或损坏部分修复为合理的内容的修复和基于深度学习的修复等其中，基于深度学习的修复方法是目前最先进的方法之一，它能够通过训练神经网络来学习图像的上下文信息，从而得到更好的修复效果在实际应用中，可以根据具体的需求选择适合的图像修复方法03特征提取边缘检测边缘检测是数字图像处理边缘检测算法通过分析像中的一项基本技术，用于素及其邻域的灰度值变化检测图像中物体的边缘来识别边缘A BC D边缘是图像中像素值发生常见的边缘检测算法包括剧烈变化的地方，这些变Sobel、Prewitt、Canny化通常与物体的边界相对等应角点检测0102角点是图像中两条或更多条边缘角点检测算法用于在图像中找到的交点，通常被认为是图像中重这些角点，并提取它们的特征要的特征点角点检测在计算机视觉和图像处常见的角点检测算法包括Harris、理中具有广泛的应用，如目标跟Shi-Tomasi、FAST等踪、物体识别和场景重建等0304纹理分析纹理是图像中物体表面的纹理分析方法可以分为统微观结构，通常由像素及计方法和结构方法两类其邻域的灰度值以某种模式排列而成结构方法则基于图像中像素之间的空间关系，如Gabor滤波器和多尺度分析等纹理分析用于描述和分类图像中的纹理特征，以识统计方法基于像素及其邻别不同的物体或场景域的灰度值统计特性，如灰度共生矩阵和自相关函数等04图像分割基于阈值的分割简单、快速、对噪声敏感基于阈值的分割方法是最简单和快速的图像分割方法之一它通过设置一个阈值，将图像的像素值与阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类VS这种方法适用于背景和前景之间的对比度较大的图像，但对于噪声较为敏感，容易产生误分割基于区域的分割考虑像素之间的空间关系、对噪声具有一定鲁棒性基于区域的分割方法考虑了像素之间的空间关系，通过将像素聚类成区域来实现分割常见的基于区域的分割方法有区域生长和分裂合并等这种方法对噪声具有一定的鲁棒性，能够处理背景和前景之间的对比度较小的图像，但计算复杂度较高基于边缘的分割利用边缘检测算子检测边缘、对噪声较为敏感基于边缘的分割方法利用边缘检测算子检测图像中的边缘，然后通过连接边缘像素形成轮廓，实现图像分割常见的边缘检测算子有Sobel、Canny等这种方法能够较好地保留图像的形状信息，但对于噪声较为敏感，容易产生伪边缘和漏检05图像变换与编码傅里叶变换傅里叶变换是数字图像处理中常用的工具，用于分析图像的频率成分傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，通过分析频率成分，可以更好地理解图像的结构和特征在图像处理中，傅里叶变换常用于图像滤波、图像增强和图像压缩等应用小波变换小波变换是一种多尺度分析工具，用于在时间和频率域上分析信号或图像小波变换能够将图像在不同尺度上进行分解，从而提取出不同尺度的特征小波变换在图像压缩、图像去噪和图像识别等领域有广泛应用离散余弦变换离散余弦变换是一种基于余弦函数的变换方法，用于图像压缩和编码离散余弦变换将图像从空间域转换到余弦函数域，通过量化编码减少图像数据量，实现图像压缩离散余弦变换在JPEG等图像压缩标准中得到广泛应用06图像识别模板匹配模板匹配是一种基本的图像识别方法，通过将待识别图像与预先设定的模板进行比较，判断待识别图像是否与模板匹配模板匹配的基本思想是将待识别图像与模板进行灰度值比较，通过计算两者之间的相似度来判断是否匹配常用的模板匹配算法有基于像素的匹配和基于特征的匹配特征匹配特征匹配是一种基于图像特征的识别方法，通过提取待识别图像的特征与预先设定的特征进行比较，判断待识别图像是否与目标图像匹配特征匹配的关键在于特征提取和特征匹配两个步骤常用的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等，而特征匹配则可以采用欧氏距离、余弦相似度等度量方法进行比较支持向量机分类支持向量机分类是一种基于统计学习理论的支持向量机分类的基本思想是找到一个超平分类方法，通过训练样本学习分类决策边界，面，使得该超平面能够将不同类别的样本最对新的输入样本进行分类大化地分开支持向量机分类具有较好的泛化性能和鲁棒性，尤其适用于小样本、高维度的数据分类问题在图像识别中，支持向量机分类可以用于人脸识别、手势识别等任务THANKS FORWATCHING感谢您的观看。