《两维图像处理》课件

《两维图像处理》本课件将深入探讨二维图像处理的理论基础和实践应用涵盖图像增强、图像分割、形态学处理等核心技术课程介绍和学习目标课程概述学习目标本课程介绍二维图像处理的基本理论、方法和应用，涵盖数字图•掌握数字图像处理的基础知识像表示、图像增强、图像分割、图像压缩、图像识别等关键内容•熟悉图像处理的常用方法和技术•能够利用图像处理工具解决实际问题•培养独立分析问题和解决问题的能力数字图像的基础概念像素数字化分辨率颜色图像由许多离散的像素点组成，将现实世界中的图像转化为数图像中像素点的数量，决定图图像中每个像素点的颜色信息，每个像素点代表图像中的一个字信号，以便计算机进行处理像的清晰度和细节表现力通常用红、绿、蓝三原色表示最小单元和存储灰度图像的表示和存储像素值1每个像素用一个数值表示亮度矩阵表示2图像数据组织成矩阵形式数据类型3常用数据类型无符号整数存储格式4常见图像格式JPEG、PNG、BMP灰度图像以像素值矩阵形式存储，每个像素值表示其亮度常用的数据类型是无符号整数，存储格式包括JPEG、PNG、BMP等颜色模型和色彩空间颜色模型颜色模型颜色模型RGB CMYKHSB红绿蓝RGB是最常用的颜色模型之一，青色、洋红色、黄色和黑色CMYK主要色调、饱和度和亮度HSB模型根据色调、用三种颜色组合表示各种颜色用于印刷领域，用于模拟不同色调饱和度和亮度来描述颜色，更直观图像采集和数字化光学成像1利用光学镜头将真实世界场景投射到图像传感器上传感器响应2图像传感器将光信号转换为电信号，并进行数字化处理像素量化3将电信号转换为离散的像素值，并存储为数字图像图像分辨率和量化图像分辨率是指图像中像素的密度，它决定了图像的清晰度和细节程度图像量化是指将模拟图像信号转换成数字信号的过程，它决定了图像的颜色深度和灰度级更高分辨率的图像包含更多像素，因此能够呈现更精细的细节图像量化级别越高，图像能够呈现的颜色或灰度级别就越多，图像的色彩或灰度细节就越丰富直方图及其应用图像直方图是图像中像素灰度值分布的统计信息它反映了图像的亮度、对比度和颜色分布情况直方图在图像处理中有着广泛的应用，例如图像分割、图像增强、图像压缩、图像特征提取等图像亮度和对比度调整亮度调整通过改变图像每个像素的灰度值来调整图像的整体亮度增加灰度值会使图像变亮，减少灰度值会使图像变暗对比度调整通过增加图像中不同灰度值之间的差异来调整图像的对比度增强对比度可以使图像细节更加清晰，而降低对比度则会使图像看起来更加柔和线性变换线性变换是亮度和对比度调整中最常用的方法之一通过对图像像素进行线性变换，可以实现图像的整体亮度和对比度的调整非线性变换非线性变换可以实现更加灵活的图像亮度和对比度调整，比如通过伽马校正，可以调整图像的亮度和对比度，同时也能改善图像的视觉效果图像平滑滤波器去除噪声平滑边缘

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22.平滑滤波器可以有效地抑制图像中的随机噪声，如椒盐噪声滤波器会使图像的边缘变得平滑，这对某些应用来说可能是或高斯噪声有用的，例如，在去除图像中的小细节时减少细节常用类型

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44.平滑滤波器会模糊图像中的细节，这可能会使图像看起来更常见的平滑滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波柔和，但也会丢失一些信息器，它们各有优缺点图像锐化滤波器增强边缘高频增强锐化滤波器用于增强图像中的边锐化滤波器通过增强图像的高频缘和细节，使图像更加清晰成分，突出边缘和细节，提高图像的清晰度常见方法常见的锐化滤波器包括拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等中值滤波器与双边滤波器中值滤波器双边滤波器中值滤波器是一种非线性滤波器，用于消除图像噪声，尤其适用于双边滤波器是一种同时考虑空间距离和像素值差异的滤波器，它能椒盐噪声，它通过对像素邻域内的像素值进行排序，并取中值作为有效地保留图像边缘信息，同时平滑噪声，适用于图像降噪和边缘当前像素的值，有效地抑制噪声保持算子和算子Sobel Canny边缘检测Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它使用卷积核对图像进行运算，以检测图像中的边缘边缘检测Canny算子是一种更先进的边缘检测算子，它包含了多个步骤，以提高边缘检测的准确性和鲁棒性图像处理这两种算子在图像处理领域中发挥着重要的作用，它们可以用于各种应用，例如图像分割、目标识别和特征提取图像二值化技术定义1将灰度图像转换为只有黑白色两种颜色的图像方法2设定阈值，将灰度值高于阈值的像素设为白色，低于阈值的像素设为黑色应用3图像分割、边缘检测、目标识别图像二值化是图像处理中常用的预处理步骤，简化图像信息，方便后续操作形态学腐蚀和膨胀腐蚀膨胀形态学腐蚀是图像处理中的一个基本操作，它可以去除图像中的形态学膨胀是腐蚀操作的对偶操作，它可以填充图像中的空洞，噪声，并细化图像边缘并增厚图像边缘腐蚀操作用一个结构元素（形状）对图像进行扫描，将图像中所膨胀操作用一个结构元素（形状）对图像进行扫描，将图像中所有与结构元素不匹配的像素点剔除有与结构元素匹配的像素点进行扩张图像分割技术概述定义目的

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22.图像分割是将图像划分为多个区域的过程，每个区域包含具识别图像中感兴趣的对象，并将其与背景或其他对象分离有相似特征的像素应用挑战

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44.医学图像分析、自动驾驶、机器人视觉和目标识别等领域复杂场景、噪声干扰、光照变化和图像特征不明显等挑战基于区域的分割方法区域生长1从种子点开始，将相邻像素合并到区域区域分裂合并2将图像递归分裂为更小的区域，并合并相似区域分水岭算法3将图像视为地形，寻找区域边界基于区域的分割方法通过分析图像中的区域属性来划分图像这些方法通常需要预先定义一些参数，例如区域的大小和形状，以及区域之间相似性的度量基于边缘的分割方法边缘检测1边缘检测算法可以识别图像中像素值的显著变化，从而确定物体边界常用方法包括Sobel算子、Canny算子等边缘跟踪2边缘跟踪算法通过沿着检测到的边缘进行追踪，将边缘像素连接起来，形成完整的物体轮廓边缘连接3边缘连接算法将分散的边缘像素连接在一起，形成完整的物体边界，并利用边缘信息进行图像分割基于阈值的分割方法单阈值分割设定一个阈值，将图像像素值大于阈值的像素归为前景，小于阈值的像素归为背景双阈值分割设置两个阈值，将像素值位于两个阈值之间的像素归为目标区域，其余像素归为背景自适应阈值分割根据图像的不同区域，自适应地调整阈值，以更好地区分前景和背景聚类分割K-means聚类中心距离计算算法首先随机选取K个数据点作为计算每个数据点到各个聚类中心聚类中心的距离，将每个数据点分配到距离最近的聚类中心中心更新重新计算每个聚类中心的坐标，并重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生明显变化图像压缩编码概述数据冗余压缩目的图像数据中存在大量冗余信息，减少存储空间、降低传输带宽、如相邻像素之间的相似性提高传输效率压缩方法无损压缩保留所有原始数据信息，有损压缩舍弃部分信息以提高压缩率无损压缩编码方法运行长度编码哈夫曼编码

11.RLE

22.重复出现的像素值用一个值和根据像素值出现的频率构建霍重复次数表示，压缩比不高，夫曼树，用更短的编码表示出但实现简单现频率高的像素值，压缩比较高算术编码编码

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44.LZW根据像素值的概率分配编码，对重复出现的像素序列进行压压缩比更高，但计算复杂度较缩，适用于包含重复模式的图高像有损压缩编码方法压缩率高图像质量损失有损压缩方法能够将数据文件的大小压缩到比无损压缩更小的程有损压缩方法通过丢弃部分原始数据来实现压缩，从而导致图像度，这对于存储空间有限的应用非常重要质量的下降例如，在数字图像和音频压缩中，有损压缩方法通常能够实现比图像质量损失的程度取决于压缩率和压缩算法的选择无损压缩方法高得多的压缩率编码标准JPEG有损压缩色彩空间转换JPEG是一种有损压缩标准，它通过去除图像中JPEG算法将图像从RGB色彩空间转换为不重要的信息来减少文件大小YCbCr色彩空间，以便更有效地压缩分块压缩离散余弦变换JPEG将图像划分为8x8像素的块，对每个块进离散余弦变换（DCT）将每个图像块转换为频行独立的压缩处理率系数，用于识别图像中最重要的信息图像融合技术多源数据融合医学影像融合遥感图像融合多曝光图像融合将来自不同传感器或不同时间结合不同医学影像模态，如CT将高分辨率图像和低分辨率图融合不同曝光时间拍摄的图像，的数据融合，以获取更完整的和MRI，以提高诊断精度像融合，以获得更高质量的遥以获得更宽的动态范围信息感图像图像增强技术锐化处理亮度调整对比度增强彩色增强增强图像细节和边缘，提高图改变图像整体亮度水平，提高增加图像中明暗区域之间的差调节图像色彩饱和度、色调和像清晰度和锐利度图像的可视性异，改善图像视觉效果对比度，提升图像色彩表现图像配准和配准方法几何变换1旋转、缩放、平移等操作特征提取2识别图像关键点和特征描述匹配3将图像中的对应特征进行匹配变换参数估计4计算最佳变换参数图像配准5将图像对齐到统一坐标系图像配准是指将两幅或多幅图像进行对齐，使其在同一坐标系下表示该过程涉及识别图像之间的对应关系，并计算变换参数以实现精确的图像对齐图像分类和识别技术特征提取分类器训练

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22.从图像中提取关键特征，如颜色、纹理、形状等利用训练数据集训练分类器，学习不同类别图像的特征图像识别应用场景

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44.将新图像输入训练好的分类器，预测其类别广泛应用于人脸识别、物体检测、场景分类等领域典型应用案例分析本课程涵盖图像处理的许多应用，包括医学图像处理、遥感图像分析、机器视觉等等医疗图像处理是一个非常重要的领域，可以帮助医生更准确地诊断疾病，并制定更有效的治疗方案在医学图像处理中，图像增强、图像分割、图像配准等技术都非常重要例如，通过图像增强技术可以提高图像的清晰度，使医生更容易观察到病灶图像分割技术可以将图像中感兴趣的区域提取出来，例如肿瘤组织图像配准技术可以将不同时间、不同角度拍摄的图像进行对齐，以便进行更准确的分析实验与课后习题通过动手实验，加深对图像处理理论的理解，并运用所学知识解决实际问题课后习题旨在巩固课堂内容，并引导学生思考图像处理的应用方向实验内容涵盖图像获取、图像增强、图像分割、图像压缩等，并引导学生思考图像处理的应用方向课后习题包含选择题、填空题、简答题和编程题，帮助学生巩固理论知识，并提升实践能力通过实验和习题，学生将获得更深入的图像处理知识和实践经验，为未来的学习和研究打下坚实的基础总结与展望课程回顾未来方向本课程系统地介绍了二维图像处理的基本原理、常见方法和应用图像处理技术不断发展，未来将更加关注深度学习、人工智能和技术，从图像基础知识、图像处理、图像分割到图像压缩和图像计算机视觉等领域，例如基于深度学习的图像识别、目标检测和识别等图像生成等。