《图像处理与理解》课件

图像处理与理解PPT课件汇报人添加目录标题图像处理技术目录图像识别技术深度学习在图像处理中的应用图像理解技术应用案例分析添加章节标题图像处理技术l目的提高图像质量，改善视觉效果l技术分类空间域增强、频率域增强、彩色增强等l空间域增强包括直方图均衡化、对比度增强、平滑滤波等l频率域增强包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等l彩色增强包括色彩平衡、色彩饱和度调整、色彩空间转换等l应用领域医学图像处理、遥感图像处理、计算机视觉等噪声来源图像采集、传输、噪声类型高斯噪声、椒盐噪存储等过程中产生的随机噪声声、泊松噪声等去噪方法滤波器、小波变换、应用领域医学图像处理、遥感图像处理、计算机视觉等深度学习等目的减少图像文件大小，技术原理通过减少图像中常见方法有损压缩和无损提高传输速度和存储效率的冗余信息，如颜色、纹理压缩等有损压缩如JPEG、MPEG等，无损压缩如PNG、GIF等，应用领域图像传输、存储、通过降低图像质量来减小文通过减少图像中的冗余信息显示等件大小来减小文件大小技术原理通过加密算法对图加密方法包括对称加密、像数据进行加密处理，使原始非对称加密、混合加密等数据无法直接读取目的保护图像数据安全，应用领域广泛应用于医疗、金融、军事等领域，保护图像防止未经授权的访问和篡改数据的安全图像识别技术l颜色特征提取图像的颜色信息，如RGB、HSV等l纹理特征提取图像的纹理信息，如LBP、Gabor等l形状特征提取图像的形状信息，如边缘、轮廓等l空间特征提取图像的空间信息，如SIFT、SURF等l局部特征提取图像的局部信息，如HOG、SIFT等l全局特征提取图像的全局信息，如GIST、LBP等训练分类器使用训练数据训练分类器分类器选择选择合适的分测试分类器使用测试数据类器，如SVM、决策树等测试分类器的性能特征提取从图像中提取出优化分类器根据测试结果对分类器进行优化，提高识别准有用的特征确率目标检测的定义目标检测的应用目标检测的方法目标检测的挑战在图像中识别出人脸识别、自动基于深度学习的遮挡、光照变化、感兴趣的目标，驾驶、安防监控方法，如Faster背景复杂等并确定其位置和等领域R-CNN、YOLO等类别定义将图像划目的提取图像方法阈值分割、应用医学图像分分为多个有意义中的目标对象边缘检测、区域析、遥感图像处理、自动驾驶等的区域生长等深度学习在图像处理中的应用卷积神经网络是卷积神经网络由卷积层用于提取卷积神经网络在一种深度学习模多个卷积层、池图像的特征，池图像处理中的应型，主要用于图化层和全连接层化层用于降低特用包括图像分类、像处理和识别组成征的维度，全连目标检测、图像接层用于分类或分割等回归l生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，用于生成逼真的图像和视频l GAN由两个子网络组成生成器和判别器生成器负责生成图像，判别器负责判断图像的真实性l GAN的训练过程是一个博弈过程，生成器和判别器相互竞争，最终达到平衡l GAN在图像处理中的应用包括图像生成、图像修复、图像风格转换等自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的表示自编码器由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据映射到一个隐藏表示，解码器将隐藏表示还原为原始数据自编码器可以用于图像去噪、图像超分辨率、图像风格转换等任务自编码器在图像处理中的应用越来越广泛，成为深度学习在图像处理中的一个重要工具强化学习简介一种基于环境交互的学习方法，通过不断尝试和探索来优化策略强化学习在图像处理中的应用场景图像分类、目标检测、图像生成等强化学习在图像处理中的优势能够处理复杂的图像任务，提高图像处理的准确性和效率强化学习在图像处理中的挑战需要大量的训练数据和计算资源，以及如何平衡探索和利用之间的关系图像理解技术目标检测识语义分割将实例分割识场景识别根据图像内容识别图像中的物图像中的物体别图像中的物别出图像所属体和场景和场景进行分体和场景，并的场景类型，类和标注区分不同的实如室内、室外、例自然、城市等技术深度学习、卷积神经应用自动驾驶、安防监控、网络等医疗影像诊断等领域目标检测并识别图像中的挑战光照、遮挡、视角变物体化等因素对识别效果的影响概念将图像中的每个像素分应用自动驾驶、医学图像分配给特定的类别析、机器人导航等领域方法基于深度学习的语义分挑战处理复杂背景、遮挡、光照变化等问题割方法，如FCN、U-Net等视频理解技术包括图像识别、物技术挑战实时性、准确性、鲁棒体检测、行为识别等性等添加标题添加标题添加标题添加标题应用场景安防监控、自动驾驶、发展趋势深度学习、大数据、边智能医疗等领域缘计算等技术的融合与应用应用案例分析应用领域医学诊断、治疗、技术原理图像处理、机器学科研等习、深度学习等应用案例肿瘤检测、骨折检发展趋势智能化、自动化、精准化等测、血管分析等应用领域安防、交通、金融功能实时监控、报警、录像等回放等技术图像识别、人脸识别、应用案例银行ATM监控、交通违章抓拍、公共场所安防等行为分析等应用背景自动驾驶技术是未来汽车发展的重要方向技术原理通过图像处理与理解技术，实现对道路、车辆、行人等目标的识别和跟踪应用案例特斯拉、谷歌、百度等公司的自动驾驶汽车挑战与前景技术挑战、法律法规、伦理道德等方面的挑战，以及未来自动驾驶技术的广泛应用前景应用案例人脸识应用领域安防、技术原理基于功能特点实时别门禁系统、人脸金融、医疗、教深度学习的人脸识别、高准确率、识别支付系统、人育等识别算法抗干扰能力强脸识别考勤系统等感谢您的观看汇报人。