《chap图像处理》课件

图像处理图像处理是一门广泛的学科，涵盖了从图像采集到分析和处理的各个方面它涉及到各种技术，包括图像增强、降噪、压缩、分割、识别和重建课程概述课程目标学习图像处理的基本概念和技术掌握图像处理的基本方法和应用课程内容图像表示、图像采集、图像质量、几何变换、图像增强、图像滤波、边缘检测、色彩空间、图像分割、项目实战学习要求•认真听讲，积极思考•完成课后练习，并进行实验操作•积极参与课堂讨论和项目实践图像简介图像是一种视觉信息，由二维像素数组组成这些像素可以表示颜色、亮度和纹理等特征图像处理涉及分析、修改和解释图像数据，用于改善图像质量、提取信息或创建新的图像图像表示灰度图像彩色图像二值图像三维图像每个像素点用一个灰度值表示每个像素点用多个灰度值表示每个像素点用一个二进制值表每个像素点用多个灰度值表示，每个值代表像素点的亮度，每个值代表像素点的亮度示，每个值代表像素点的亮度，每个值代表像素点的亮度图像采集光学成像1使用透镜将光线聚焦在传感器上，形成图像传感器2将光信号转换为电信号，记录图像数据数字化3将电信号转换成数字信号，以便计算机处理后期处理4通过软件对图像进行调整和优化图像质量图像质量是指图像的清晰度、锐度、对比度、色彩还原度等方面的优劣图像质量对图像的视觉效果、信息表达、后续处理等方面都具有重要影响图像质量的高低会影响人们对图像内容的理解和感受高质量的图像能够呈现出清晰、鲜艳、真实的画面，让人们更容易理解图像内容，并感受到图像的美感影响图像质量的因素噪声模糊噪声是图像中随机的信号，它会降低图像模糊是指图像中细节的丢失，它会降低图的清晰度和对比度噪声可以由多种因素像的锐度和清晰度模糊可以由多种因素造成，例如，传感器噪声、信号传输中的造成，例如，相机抖动、运动模糊以及镜干扰以及压缩算法等头缺陷等图像的几何变换平移变换图像平移是指将图像在水平或垂直方向上移动，这种变换最简单且应用广泛旋转变换旋转变换是指将图像围绕某个中心点旋转一定角度，可以改变图像的方向缩放变换缩放变换是指将图像放大或缩小，改变图像的大小仿射变换仿射变换是指将图像进行线性变换，包括平移、旋转、缩放和错切等操作透视变换透视变换是一种非线性变换，可以模拟相机镜头产生的透视效果图像增强技术图像质量提升改善图像处理12增强图像的视觉效果，提高图为后续图像处理任务提供更清像质量晰、更准确的数据应用场景广泛3例如，医学图像增强、遥感图像增强、监控图像增强等频域增强傅里叶变换高通滤波将图像从空间域转换到频域，可增强图像的边缘和细节，通过抑以分析图像的频率成分，并进行制低频成分，突出高频成分增强操作低通滤波带通滤波平滑图像，抑制噪声，通过抑制增强特定频率范围内的信息，通高频成分，保留低频成分过保留特定频率范围内的成分，抑制其他频率成分空域增强灰度变换图像平滑图像锐化灰度变换是指改变图像像素的灰度值，从图像平滑可以消除图像中的噪声，使图像图像锐化可以增强图像中的边缘和细节，而改变图像的亮度、对比度等更加平滑使图像更加清晰灰度变换方法包括线性变换、非线性变换常见的图像平滑方法包括均值滤波、中值常见的图像锐化方法包括梯度算子、拉普等，例如直方图均衡化滤波、高斯滤波等拉斯算子等直方图均衡化直方图图像直方图是图像中像素值分布的统计表示均衡化通过重新分配像素值来扩展图像直方图对比度提高图像对比度，增强图像细节图像滤波平滑滤波锐化滤波中值滤波平滑滤波可以去除图像噪声，使图像锐化滤波可以增强图像细节，使图像中值滤波可以有效去除椒盐噪声，它更平滑常用的平滑滤波器包括均值更清晰常用的锐化滤波器包括拉普将像素点周围的像素值排序，并用中滤波器和高斯滤波器拉斯算子和索贝尔算子值替换该像素点的值平滑滤波去噪声模糊边缘平滑滤波器用于去除图像中的噪平滑滤波器会模糊图像的边缘，声，例如椒盐噪声使图像看起来更柔和常用滤波器•均值滤波•高斯滤波•中值滤波锐化滤波增强图像细节提高图像对比度常用锐化滤波器锐化滤波器可以突出图像中的边缘和细节，锐化滤波可以增加图像的对比度，使图像更常见的锐化滤波器包括拉普拉斯算子、使图像更加清晰易于观察Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算子

11.梯度算子

22.Laplacian算子利用图像灰度值的微分来检测使用二阶微分来检测边缘，对边缘，例如Sobel算子和噪声较为敏感Prewitt算子

33.Canny算子

44.其他算子综合考虑了噪声抑制和边缘定还有Roberts算子、LoG算子位，是一种较为成熟的边缘检等，不同的算子适用于不同的测方法场景算子SobelSobel算子Sobel算子是一个常用的边缘检测算子它通过计算图像像素点的梯度来检测边缘Sobel算子使用两个3x3的卷积核来计算水平和垂直方向的梯度算子Prewitt边缘检测卷积核Prewitt算子是一种常用的边缘检测算子，它利用两个3x3的卷积核水平方向的卷积核用于检测垂直边缘，垂直方向的卷积核用于检测来检测图像中的水平和垂直边缘水平边缘计算梯度阈值处理通过计算图像像素点与卷积核的卷积结果，可以得到每个像素点的对梯度值进行阈值处理，以提取图像中的边缘信息，并将边缘像素梯度大小和方向标记出来算子CannyCanny算子概述步骤应用Canny算子是一种边缘检测算法，广泛应Canny算子包含多个步骤，包括图像降噪Canny算子在目标识别、图像分割和图像用于图像处理领域，能有效地提取图像边缘、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和压缩等领域具有重要应用价值特征边缘连接色彩空间颜色模型颜色转换图像处理颜色模型是将颜色以数字方式表示不同色彩空间之间可以相互转换色彩空间用于图像处理，例如色彩校正色彩空间RGBRGB模型色彩组合应用领域红色、绿色和蓝色三种颜色通过三种颜色组合，形成各种颜色广泛应用于显示器、打印机等色彩空间HSV色调Hue饱和度Saturation明度Value色调表示颜色，以角度表示饱和度表示颜色的纯度，从0明度表示颜色的亮度，从0到例如，红色是0度，绿色是到1表示饱和度为0表示灰1表示明度为0表示黑色，120度，蓝色是240度色，饱和度为1表示最纯的颜明度为1表示白色色色彩空间YCbCr亮度和色度压缩优势12YCbCr色彩空间将图像分解成YCbCr压缩方案，可以保留亮亮度（Y）和色度（Cb和Cr）度信息，减少色度信息，实现分量更高效的压缩应用广泛3广泛应用于视频编码，例如JPEG和MPEG，提升压缩效率和图像质量图像分割分割定义图像分割是将图像分成不同的区域或对象的过程，这些区域或对象具有不同的特征，例如颜色、纹理或形状分割目标图像分割的目标是将图像中具有相同特征的像素分组在一起，从而识别图像中的不同对象或区域应用场景图像分割在各种应用中起着重要作用，包括医学图像分析、自动驾驶、人脸识别和目标检测阈值分割原理方法阈值分割是一种简单但有效的图根据阈值的大小，将像素值高于像分割技术，它基于图像像素的阈值的像素归为前景，低于阈值灰度值，将图像分为前景和背景的像素归为背景两部分应用阈值分割广泛应用于图像处理领域，例如目标提取、图像二值化、图像边缘检测等区域增长分割种子点选择阈值判断区域合并区域增长算法从图像中选取一个种子点作为在区域增长过程中，需要设定一个阈值，用如果多个区域相邻且满足一定的条件，可以起点，并根据预设的条件，将与种子点相邻来判断哪些像素点可以被添加到区域中将它们合并成一个更大的区域的像素点逐步添加到区域中，直到满足停止条件为止边缘检测分割边缘检测算子选择12通过检测图像中像素灰度值变常用的边缘检测算子包括化显著的区域，来识别目标对Sobel算子、Prewitt算子、象的边界Canny算子等图像分割3根据检测到的边缘信息，将图像分割成不同的区域，从而实现目标对象的提取多特征融合分割综合信息将图像的多个特征结合起来进行分割，例如颜色、纹理、形状等提升精度通过融合多个特征，可以克服单一特征的局限性，提高分割精度融合方法常用的融合方法包括加权平均、决策树、神经网络等项目实战图像识别1利用深度学习模型识别图像中的物体，例如识别图片中的猫狗等图像风格迁移2将一张图片的风格迁移到另一张图片上，例如将梵高的风格迁移到一张风景照上图像生成3利用生成对抗网络GAN生成新的图像，例如生成人脸图片。