《图像处理基本知识》课件

图像处理基础知识图像处理是一种利用计算机技术来处理和分析数字图像的过程它涉及多个方面包括图像获取、存储、传输、操作和应用掌握图像处理的基本原理和方法对,于许多行业的发展都非常重要什么是图像处理数字图像处理广泛应用领域基本处理方法图像处理是通过数字设备对数字图像进行各图像处理技术广泛应用于医学诊断、遥感探图像处理的基本技术包括滤波、增强、分割种处理的技术包括图像增强、压缩、编码测、机器视觉、安全监控等各个领域为人、特征提取、识别等可以有效地改善和分,,,、分割和分类等操作类生活提供了很多便利析图像质量图像处理的基本概念图像的数字表示图像处理的目的图像处理的基本步骤图像处理的应用数字图像采用由亮度值组成的图像处理旨在通过各种算法和典型的图像处理流程包括图像图像处理技术广泛应用于医疗二维像素阵列来表示每个像技术来改善图像质量、提取有采集、预处理、分割、特征提诊断、安防监控、遥感影像分素点包含颜色或灰度信息数用信息、实现自动分析和理解取、分类识别等步骤每个步析、机器视觉、自动驾驶等领字图像可以通过电子设备获取这些功能在医疗诊断、安防骤都有相应的算法和技术支撑域，在提高工作效率和决策质、存储、处理和传输监控、遥感等领域广泛应用量方面发挥着重要作用图像的表示方法像素表示法向量表示法12将图像分解为矩阵形式的像素使用几何图形的参数来表示图点阵每个像素具有明暗值或颜像能更高效地存储和传输矢量,,色信息这是最基本的图像表图形示方式分形表示法模型化表示法34利用分形几何学的自相似性质将图像抽象为几何模型可用于,,可以用少量参数压缩表示复杂计算机图形学中的三维渲染和的自然图像模拟数字图像的采集光学捕捉1使用相机等光学设备从现实世界捕捉图像信号模拟转换2将光学信号转换为模拟电信号数字化采样3对模拟电信号进行采样和量化存储归档4将数字图像信息保存在计算机系统中数字图像的采集是通过光学设备捕捉现实世界的图像信号然后将其转换为数字信号并存储的过程这个过程涉及光学捕捉、模拟转换、数字化采样,和存储归档等关键步骤高质量的数字图像采集确保了后续图像处理的准确性和有效性图像分辨率和位深分辨率分辨率决定了图像的细节程度和清晰度较高的分辨率可以捕捉更多细节但也需要更多的存储空间和处理能力常见的分辨率有,VGA、和640x480HD1920x10804K3840x2160位深位深度决定了图像中可表示的色彩数量位图像有种色彩位图像有种位图像有万种位深越高图像的色彩表现越丰富8256,1665,536,241677,分辨率像素数典型应用图片、手机拍照VGA640x480web电视、电脑显示HD1080p1920x1080数字电影拍摄、专业显示器4K3840x2160图像的灰度变换线性变换通过加法和乘法来调整亮度和对比度实现图像整体的线性灰度,变换非线性变换利用对数、幂函数等非线性操作可实现图像局部部分的灰度变,换直方图处理分析图像的灰度直方图通过直方图均衡化或规定化来提高图像,质量直方图均衡化图像直方图1描绘像素灰度分布直方图差异2不同图像直方图差异大直方图均衡化3拉伸直方图使灰度分布更均匀增强对比度4提高图像细节可见性直方图均衡化是图像增强的一种重要手段它通过拉伸原图像的直方图使得图像中各个灰度级的像素分布更加均匀从而达到提高图像对比度凸显,,,细节特征的目的这不仅能增强人眼可感知的图像质量也为后续的图像分析处理奠定基础,图像空间滤波空间域滤波1利用图像像素邻域内的灰度值关系进行滤波处理的方法常见的空间滤波器有平滑滤波器和锐化滤波器平滑滤波2通过平均像素值的方式，可以减小图像中的噪声并实现平滑化处理锐化滤波3采用高通滤波器可以增强图像的边缘细节提高整体清晰度,图像频域滤波傅里叶变换1将图像从空间域转换到频域滤波器设计2根据频谱特征设计合适的滤波器频域滤波3对图像频域数据进行滤波操作反变换4将滤波后的频域图像转回空间域频域滤波是基于图像的傅里叶变换进行的首先将图像从空间域转换到频域，然后利用设计的滤波器对频域数据进行滤波操作最后再进行反变换得到滤波后的空间域图像这种方法可以有效地实现图像的平滑、锐化等增强处理图像增强亮度增强色彩增强通过调整图像亮度和对比度使图像细优化图像的色彩分布使颜色更加鲜艳,,节更加清晰可见饱满噪声消除锐化增强利用滤波技术去除图像中的噪点提高强调图像边缘突出细节和轮廓获得更,,,信噪比清晰的图像图像平滑高斯滤波中值滤波利用高斯函数对图像进行加权平将图像像素值替换为其邻域像素均操作可以有效降低噪声并保留的中位数可以有效去除椒盐噪声,,图像细节双边滤波基于图像的空间信息和灰度相似性进行加权平均可以保留边缘细节,图像锐化增强边缘细节改善模糊效果图像锐化通过增强图像的高频信通过锐化算法可以有效修正因,息突出对比度突出图像边缘细为光学失真、运动模糊等引起的,,节图像模糊问题提高可视性改善锐化后的图像可以更清晰地呈现图像中的细节信息提高观赏性,,边缘检测基础原理1边缘检测用于识别图像中的边缘和轮廓捕捉图像中突变的点,它能有效突出物体的形状和结构常用算法2常见的边缘检测算法包括算子、算子、Sobel PrewittRoberts算子和算子等它们各有特点Canny,应用场景3边缘检测广泛应用于图像分析、对象检测、轮廓提取等领域为,后续的图像分割和模式识别奠定基础图像分割目标检测1识别图像中感兴趣的目标边缘检测2确定图像中的边界线区域生长3基于相似性对图像进行分割分类聚类4利用机器学习算法对图像进行分类图像分割是图像处理的重要步骤之一通过各种分割技术可以将图像划分为若干个有意义的区域为后续的对象识别和特征分析奠定基础常用的分割,,方法包括目标检测、边缘检测、区域生长以及分类聚类等这些方法各有优缺点需要根据具体应用场景选择合适的分割算法,图像形态学运算结构元素腐蚀与膨胀图像形态学运算使用特定的结构腐蚀操作用于去除图像中的噪点元素对图像进行处理根据不同的和小细节而膨胀操作则可以用于,,结构元素可以实现多种操作修补缺失的区域开运算与闭运算骨架提取开运算可以消除小物体闭运算则通过形态学运算可以提取图像的,可以填充小孔洞用于增强图像的骨架结构这在图像分析和模式识,,连通性别中很有用图像压缩编码数据压缩编码算法通过减少数字图像中的冗余信息来降运用不同的编码方式对图像数据进行低存储和传输所需的空间编码如无损编码和有损编码,质量损失压缩标准有损编码可以显著降低文件大小但会主流的图像压缩编码标准包括,JPEG导致一定程度的图像质量损失、、等每种标准有自己的优PNG GIF,缺点图像复原图像退化建模首先需要建立图像退化的数学模型了解影响图像质量的各种因素,退化参数估计通过分析图像准确估计退化参数为后续复原提供依据,,复原算法设计根据退化模型和参数选择合适的复原算法尽可能消除退化引起的失真,,主观评价与优化最后需要通过人工评价结果进一步优化复原算法和参数,图像分类图像分类算法特征提取深度学习分类利用先进的机器学习算法可以对图像进行通过提取图像的色彩、纹理、形状等特征基于卷积神经网络的深度学习技术可以实,,,高精度的分类识别从而实现智能化的图像为后续的分类任务奠定基础是图像分类的现更加智能化和准确的图像分类广泛应用,,,处理和分析关键步骤于各个领域模式识别概念解析主要步骤应用领域发展趋势模式识别是从数据中提取有价模式识别包括特征提取、模式模式识别在计算机视觉、语音随着计算能力的提升和深度学值的信息并对新输入数据进建模和分类决策等步骤通过识别、医疗诊断、信号处理等习等新方法的发展模式识别,,行分类或聚类的过程它涉及有效的特征提取和分类算法领域广泛应用是人工智能的技术正在朝着更加智能化、自,,对图像、信号、文本等多种形可以实现对未知数据的自动识重要技术之一适应和高效的方向发展式数据的分析与处理别和分类图像检索基于内容的图像检索基于文本的图像检索基于语义的图像检索通过分析图像的视觉特征如颜色、纹理和利用图像的相关文本描述作为检索依据从通过理解图像的语义内容例如物体、场景,,,形状等从大型图像数据库中检索出与查询而以文本的形式描述并检索图像内容和事件等来进行更智能的图像检索,,图像相似的图像图像水印隐藏身份防止篡改图像水印可以在不影响图像质量水印技术可以检测图像是否被非的情况下，隐藏版权信息或其他法编辑或修改，维护图像的完整重要标识，保护图像的所有权性和真实性防范盗用增强版权水印可以有效避免他人未经授权水印可以增强在法律上的权利主擅自使用或传播受保护的图像资张，维护知识产权源医学图像处理医学影像诊断利用射线、超声波、核磁共振等医学成像技术获取人体内部结构信息辅助医生诊断X,和治疗图像引导手术利用术前获取的医学图像数据提高手术精度和安全性减少手术创伤,,远程医疗诊断通过医学图像远程传输实现区域间医疗资源共享提高医疗服务效率,,遥感图像处理遥感技术概述遥感图像处理步骤遥感技术利用卫星或航空器等载体上的传感器通过电磁波与地球主要包括图像数据预处理、增强处理、分类解译等步骤通过这,表面的相互作用获取目标对象的信息这种远程、无接触的观测些处理可以从原始图像中提取出有价值的信息为决策提供依据,,方式为环境监测、资源调查等提供了强大的工具机器视觉智能感知自动化应用12机器视觉通过对图像和视频信息的智能分析实现对环境的广泛应用于制造业、医疗、安防等领域提高生产效率和智,,感知和认知能化水平计算机视觉未来发展34依托图像处理和模式识别等基础技术让机器像人一样看和随着深度学习等新技术的发展机器视觉将实现更智能、更,,理解世界精准的应用图像处理的发展趋势人工智能物联网机器学习和深度学习技术加速了图像物联网时代中图像传感器广泛应用于,处理的发展推动了智能图像分析和理日常生活和工业中需要实时高效的图,,解能力的进步像处理技术云计算医疗影像图像处理日益依赖于云计算技术提供图像处理在医疗影像诊断和分析中扮,高效的存储和算力支撑复杂的图像分演越来越重要的角色提高了医疗诊断,,析和应用的准确性和效率总结与展望取得的成就未来发展方向图像处理作为一个快速发展的领域在过去几十年中取得了许多重展望未来图像处理将继续向着更高效、更智能的方向发展深度,,大的突破和成就从基本的图像增强和处理到复杂的计算机视觉学习、大数据、云计算等新兴技术的应用将进一步推动图像处理,和模式识别图像处理技术已经广泛应用于各个领域技术的进步实现更加智能化的图像分析和处理,,参考文献学术出版会议文献12学术论文、期刊和专著是图像国内外学术会议上发表的论文处理领域最权威的知识积累也是了解前沿发展的重要来源网络资源专业教材

34、等图像处理相关的教材和专著对GitHub StackOverflow社区也有大量实用的代码示例系统性学习很有帮助和技术讨论致谢研究团队支持单位志愿者贡献感谢参与本课件研发的专家教授们，他感谢相关部门和单位在资金、场地和基感谢众多热心志愿者在内容编撰、图像们提供了宝贵的学术见解和实践经验础设施等方面的大力支持搜寻、翻译校对等方面作出的重要贡献。