《S基础图片处理法》课件

《基础图片处理法》S这套课件将深入探讨基础图片处理的关键技巧和方法从基本的色彩调整PPT S到高级的图像变换全面掌握图片编辑的核心技能,关于本课程课程目标课程特色本课程旨在全面系统地介绍图片注重理论与实践结合，并提供丰处理的基础概念、常见技术方法富的实战案例和动手练习机会以及应用领域适用对象课程收益适合对图像处理感兴趣的设计学习后能够掌握图片处理的关键师、开发人员以及其他相关从业技能提高日常工作和创作的效,人员率课程主要内容基础图像处理技术图像增强与处理算法计算机视觉技术实践和应用案例课程将首先介绍图像格式、压随后探讨更高级的图像处理算最后还将介绍图像分割、特征通过大量实例演示帮助学生,缩技术、以及基本的图像编辑法如图像锐化、二值化、去提取、配准等计算机视觉领域掌握各种图像处理技术的具体,操作如裁剪、旋转、调整大噪、色彩校正等提升图像质的前沿技术应用于图像分析应用,,,小等量和理解图片处理的基本概念图像获取图像编辑图像分析通过各种成像设备如相机、扫描仪等将现实对数字图像进行各种处理操作如裁剪、缩利用数字图像处理算法对图像进行分析和理,世界转换为数字图像数据放、旋转、调色等解提取有用信息,图片格式及其特点格式格式JPEG PNG广泛应用于照片和图像体积小支持丰支持透明背景适用于图标、图表等体,,,,富的色彩但可能会出现细节损失积适中重点在于保持图像质量格式格式GIF TIFF适用于简单的图像如动画、徽标体积无损压缩适用于专业图像编辑文件较,,,,小但色彩深度有限只支持色大但图像质量最高,,256,图片压缩技术数字图像压缩针对数字图像的冗余数据采用各种编码和变换技术进行压缩以,,减小存储空间和传输带宽有损压缩与无损压缩有损压缩会牺牲图像质量但能获得更高的压缩比无损压缩则,可保持原图像质量不变常见压缩算法、和等常见图像格式使用不同的压缩算法各有特JPEG PNGGIF,点和应用场景图像压缩JPEG基于离散余弦变换有损压缩技术12图像压缩采用离散余弦算法是一种有损压缩技JPEG JPEG变换来减少数据冗余可术会牺牲一些图像质量来换取DCT,,以有效压缩图像文件大小更小的文件大小广泛应用于图像可调节压缩质量34格式是互联网上最广泛压缩算法可以通过调节JPEG JPEG使用的图像压缩格式之一广泛压缩质量参数来实现不同的压,应用于数码照片、网页图像缩比和图像质量等图像压缩PNG透明度支持无损压缩图像支持透明背景可以保持图像采用无损压缩算法可以保证图像PNG,PNG,的细节和锐度质量不受损失高色深支持文件体积小支持高达位的色深可以呈现文件体积相对较小适合在网页中PNG48,PNG,丰富的色彩细节使用图像压缩GIF图像格式透明度支持动画支持优化压缩GIF是一种基于索引颜色的图像图像支持透明背景这使它格式支持动画效果通过连通过有限调色板、无损压缩GIF GIF,GIF,GIF格式只支持种颜色它通可以用于制作图标、徽标等需续播放不同的静态画面来实现等技术进行优化即使图像包含,256,过采用无损压缩技术来减小文要透明效果的设计元素动图效果这使它广泛应用于网动画文件大小也较小非常适合,,,件大小广泛应用于网页、动图页广告及网页交互设计中在网页上使用,和图标等领域图像的基本编辑操作图像裁剪1从原图中选择感兴趣的区域旋转和翻转2根据需要调整图像的方向调整大小3缩放图像大小以适应不同需求调整色彩4优化图像的色彩、亮度和对比度图像的基本编辑操作包括裁剪、旋转、翻转、调整大小和调整色彩等这些功能是图像处理的基础可以帮助我们快速有效地优化图像增强图像的视,,觉效果裁剪图像精确定位尺寸调整精确地确定需要裁剪的区域可以裁剪后可以调整图像的尺寸以符,,突出所需的主体内容合特定的需求构图优化通过裁剪可以优化图像的构图提升整体画面的美感,旋转和翻转图像度或度旋转水平或垂直翻转1901802图像可以顺时针或逆时针旋转图像可以水平或垂直翻转以创,度或度以改变其查看方造相反的效果如左右对换或上90180,,向下颠倒自由旋转批量处理34图像可以以任意角度旋转以达这些操作可以批量应用于多个,到所需的观看效果图像提高工作效率,调整图像大小改变图像尺寸保持图像质量调整分辨率保留比例调整图像大小是指改变图像的当缩小图像时需要确保图像除了调整长宽尺寸还可以调在调整图像大小时通常需要,,,长宽尺寸以适应不同的应用场质量不会降低采用合适的插整图像的分辨率以满足不同保持图像的长宽比例以避免,,景和显示设备这通常涉及缩值算法可以保持细节和平滑的显示需求分辨率的改变也图像变形这样可以确保图像小或放大图像性放大图像时则要注意防止会影响图像质量保持原有的外观产生马赛克效果调整图像色彩色彩校正色温调整颜色替换色彩平衡通过调整图像的色彩参数如亮调整图像的色温可以改变其整利用专业的图像编辑软件可以通过调整图像的红、绿、蓝三,,度、对比度、饱和度等可以改体色调从而带来不同的视觉感精准地替换图像中的某一种颜原色的比例可以优化图像的整,,,善图像的整体色彩效果使其更受如温暖、冷淡、自然等这色赋予图像全新的色彩风格体色彩效果使之更加协调自,,,,加生动动人是一种常用的创意性操作这对于创意设计很有帮助然这是图像色彩处理的基础图像锐化与模糊图像锐化通过增强图像边缘和细节提高图像的清晰度和对比度突出重要物体的轮廓和细节,,图像模糊通过减少图像中的高频信息降低噪点和边缘干扰使图像整体更加平滑柔和,,滤波处理利用各种滤波算法如高通滤波、低通滤波等实现对图像的锐化或模糊效果,,图像二值化处理定义应用场景算法原理优化技巧图像二值化是一种将图像像素二值化广泛应用于文字识别、主要包括全局二值化和自适应可以结合图像特征、去噪、边值转换为或的图像处理技物体检测、图像压缩和医疗影二值化前者使用固定阈值，缘检测等预处理步骤来优化二01术它可以将复杂的灰度图像像分析等领域它可以大幅降后者根据局部区域特征动态设值化效果合理的阈值选取也转换为简单的黑白图像低图像的存储和处理复杂度置阈值很关键图像添加水印版权标识品牌宣传水印可以作为图像的版权标识防止他人非法使用您的图像在图像上添加企业或网站链接可以有效提升品牌知名度,logo,防止抄袭贴心提示水印可以遮挡部分图像区域降低他人擅自使用的风险水印还可以加上友情提示增加图片的互动性和引导性,,图像去噪处理消除噪声保留细节12去噪技术可以有效地消除图像优秀的去噪算法能够在消除噪中的各种噪声如斑点噪声、高声的同时也能够保留图像的细,,斯噪声和脉冲噪声等节和纹理信息提高质量增强应用34有效的去噪处理可以大幅提升图像去噪是图像处理中的一个图像的整体质量增强清晰度和关键步骤广泛应用于摄影、医,,对比度疗、遥感等领域图像颜色校正颜色失真校正颜色空间转换直方图均衡化白平衡调整由于各种原因图像可能出现常见的颜色校正方法包括色彩直方图均衡化可以拉伸图像的白平衡调整可以校正图像的色,颜色失真现象影响图像的真空间转换如从到或色彩分布提高对比度增强细温使白色区域呈现真实自然,,RGB HSV,,,实性和观赏性通过颜色校正等以更好地调整图像节这有助于改善图像的整体的效果从而带动整个图像的YCbCr,,技术可以还原图像的本来色的色彩分量色彩效果色彩平衡,彩提高图像质量,图像色彩空间转换色彩空间色彩空间RGB CMYK是常见的色彩空间通过红、绿、色彩空间通过青、品红、黄、RGB,CMYK蓝三原色的组合来描述颜色这种方黑四种色彩来表达颜色更适合打印和,式能还原真实的颜色但计算复杂图像输出但其动态范围较窄,色彩空间色彩空间HSV LAB色彩空间用色调、饱和度色彩空间独立于设备能更好地表HSV HS LAB,和明度三个参数来描述颜色更符达人类感知的颜色广泛应用于图像处V,,合人类感知可用于图像编辑理和色彩管理,图像直方图均衡化增强对比度自适应处理保留信息直方图均衡化可以增强图像中灰度值的图像直方图均衡化可以根据不同区域图直方图均衡化不会丢失图像的原有信息,分布范围突出图像的细节与边缘增强像的特点自适应调整达到更好的效果而是通过重新分配灰度值来优化图像质,,,对比度量图像的滤波处理平滑滤波锐化滤波12使用平均值滤波器和高斯滤波器等平滑滤波算法可以有效去通过拉普拉斯滤波器和卷积核等锐化算法可以突出图像边,除图像噪声提高图像的清晰度缘细节增强图像对比度,,中值滤波频域滤波34采用中值滤波可以去除图像上的椒盐噪声同时保留图像的傅里叶变换将图像转换到频域后可以应用高通滤波器、低,,边缘信息通滤波器等进行频域滤波处理边缘检测算法边缘检测的基本原理边缘检测算法边缘检测算法的应用Canny边缘检测算法利用图像亮度的突变来识别图边缘检测算法通过多步骤的图像处边缘检测算法广泛应用于图像分割、物体识Canny像中的边缘是图像分割和分析的基础常理能够准确检测出图像中的边缘并抑制噪别、轮廓提取等计算机视觉任务中是图像,,,,用的算法包括、、音是最常用的边缘检测方法之一处理领域的基础技术之一Sobel PrewittCanny,等图像分割技术区域分割边缘检测12通过寻找具有相似特征的像素识别图像中的边界和轮廓为后,区域将图像划分为不同的部续分割提供依据,分基于阈值的分割基于机器学习的分割34根据像素亮度、颜色等特征设利用深度学习等算法对图像进定合适的阈值对图像进行二值行语义分割识别出不同的物体,,化分割和区域图像增强算法亮度调节色彩校正通过调整图像的整体亮度使目标对象更加突出提高图像对比度根据实际场景修正图像的色温、饱和度等还原更真实的色彩效,,,,果噪声抑制边缘锐化运用数字滤波技术去除图像中的噪点和杂质提高图像清晰度突出图像的边缘轮廓增强细节对比有助于后续的图像分析,,,,图像特征提取特征检测特征描述采用各种边缘检测、角点检测等算法利用、等方法对特征点进,SIFT SURF提取图像中的显著特征点行描述生成具有强识别能力的特征向,量特征匹配应用场景通过特征向量的相似度比较实现图像图像特征提取广泛应用于物体识别、,中特征的识别和匹配场景分类、图像检索等领域图像配准算法点特征匹配基于区域的算法基于优化的算法通过提取图像中的关键点特征并进行匹配将图像划分为多个区域通过区域之间的相采用优化算法如梯度下降法最小化图像之,,,实现图像之间的几何变换对齐应用广泛似性匹配对图像进行几何变换对齐对噪间的差异度实现高精度的配准效果适用,,,如医疗影像分析、遥感影像融合等声和失真较大的图像有较好的适应性于平面或三维空间中的图像对准图像配准的应用医疗诊断遥感影像分析工业检测计算机视觉在医疗领域图像配准技术被在遥感领域图像配准可用于图像配准技术也广泛应用于工图像配准在计算机视觉领域也,,广泛应用于、等医学比较和分析不同时间、不同角业产品的质量检测如电子设扮演重要角色如目标跟踪、CT MRI,,影像的分析和诊断帮助医生度拍摄的卫星影像从而检测备零件的精确定位和检查姿态估计、重建等,,3D比较和分析不同时间拍摄的同和监测地表环境的变化一部位的图像图像的深度学习处理自动化特征提取有效的建模能力12深度学习能够自动从图像中学深度神经网络具有强大的建模习和提取有意义的特征而无需能力可以捕捉图像中复杂的非,,人工设计特征线性模式优越的性能广泛的应用领域34在众多图像处理任务中深度学深度学习在图像分类、目标检,习算法已经超越了传统的机器测、语义分割等领域都有广泛学习方法应用总结与展望完美收官实践创新未来展望本课程全面系统地介绍了图像处理的基鼓励学生利用所学知识进行实践操作并图像处理技术发展迅速深度学习等新兴,,础知识和常见技术为学生奠定了扎实的提出创新性解决方案拓展思维视野技术将带来更多突破展现无限前景,,,基础。