《数字图像处理复习》课件

数字图像处理复习本课件回顾了数字图像处理的理论基础和关键技术涵盖图像的基本概念、图像增强、图像分割、图像压缩等by课程介绍课程目标掌握数字图像处理的基本理论，了解常用算法，并能运用图像处理软件进行图像处理课程内容涵盖图像采集、预处理、增强、分割、形态学处理、压缩编码、识别等教学方式理论讲解、实验练习、案例分析、课后作业等多种形式数字图像处理的基本概念图像的概念数字图像

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22.图像可以定义为二维函数，表示场景的光强分布图像的每数字图像是由像素阵列组成的，每个像素用一个数值表示其一个像素值代表该位置的光强亮度，并使用计算机进行存储、处理和显示图像处理目标图像处理步骤

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44.图像处理的目标是通过算法对图像进行操作，以改善图像质一般来说，图像处理流程包括图像采集、预处理、增强、分量，提取有用信息，或为其他任务提供基础割、分析和识别等图像采集与存储图像传感器1将光信号转换为电信号模拟数字转换2将电信号转换为数字信号图像压缩3减少图像数据量图像存储4将数字图像保存到存储介质图像采集是将现实世界的场景转换为数字图像的过程图像传感器负责将光信号转换为电信号，然后经过模拟数字转换，将电信号转换为数字信号图像压缩用于减少图像数据量，以便于存储和传输最后，图像存储将数字图像保存到存储介质中，例如硬盘或内存卡图像预处理噪声去除图像噪声会降低图像质量常用的噪声去除方法包括均值滤波、中值滤波和维纳滤波图像增强增强图像的对比度或亮度，使图像更清晰易懂，常用方法有直方图均衡化和伽马校正几何校正校正图像的几何失真，如透视变换、仿射变换等保证图像的几何形状正确图像分割将图像分成不同的区域，以便于后续处理常用的方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长灰度变换灰度级映射对数变换伽马校正颜色空间转换将图像像素的灰度值从一个范用于增强低灰度值区域的对比用于调整图像的亮度和对比度将彩色图像转换为灰度图像围映射到另一个范围度频域滤波基本原理滤波器类型通过对图像的傅里叶变换，将图•低通滤波器像从空间域转换到频域•高通滤波器在频域中，滤波器可以更方便地•带通滤波器实现图像增强、噪声抑制等操作•带阻滤波器应用场景频域滤波在图像处理中有着广泛的应用例如，图像锐化、降噪、边缘检测等直方图均衡化增强图像对比度原理直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过调整图像像素值通过变换函数将原始图像的直方图转换为近似均匀分布的直方图的分布，提高图像的对比度均衡化后的图像具有更广泛的灰度级分布，使图像细节更加清晰这个变换函数通常基于累计直方图计算，将灰度值映射到新的范可见围空间滤波平滑滤波锐化滤波平滑滤波用于减少图像噪声，模锐化滤波用于增强图像边缘和细糊图像细节常用方法有均值滤节，提高图像清晰度常用方法波和高斯滤波有拉普拉斯算子滤波和梯度滤波中值滤波中值滤波是一种非线性滤波，用于去除图像中的椒盐噪声，保持图像边缘和细节边缘检测边缘检测算法应用场景边缘检测是图像处理中的重要技术，用于识别图像中的边缘边边缘检测在图像分割、物体识别、特征提取等领域都有广泛应用缘通常对应于物体形状的边界或物体的表面变化常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算例如，在自动驾驶中，边缘检测可用于识别道路边界、行人等物子和Canny算子体，从而辅助车辆安全行驶图像分割边缘检测区域生长聚类算法阈值分割基于边缘信息进行图像分割，从种子像素出发，根据相似性将像素点根据特征相似度划分根据图像灰度值设定阈值，将例如使用Canny边缘检测算法判断相邻像素是否属于同一区为不同的类别，例如K-means像素点分为目标和背景两类域算法形态学处理腐蚀膨胀将图像边界缩小，去除细小噪声，提将图像边界扩大，填充图像空洞，连取图像轮廓接断裂边缘开运算闭运算先腐蚀后膨胀，去除小物体，平滑图先膨胀后腐蚀，填补孔洞，连接断裂像轮廓边界图像失真与修复图像失真类型图像修复技术

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22.图像失真包括几何失真、噪声图像修复技术利用图像信息和污染、模糊等，会影响图像的先验知识，对失真图像进行恢质量和信息提取复，以改善图像质量常见修复方法应用场景

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44.常用的图像修复方法包括几何图像修复在图像处理、计算机校正、噪声滤波、图像锐化等视觉、医学影像等领域都有广，根据不同的失真类型选择合泛的应用适的修复方法图像压缩编码行程长度编码霍夫曼编码JPEG压缩行程长度编码是一种简单有效的压缩方法，霍夫曼编码是一种无损压缩方法，它根据像JPEG压缩是一种有损压缩方法，它利用人它通过记录连续相同像素的数量来压缩数据素出现的频率分配不同的编码长度，从而减眼对不同频率信息敏感度的差异，对图像进少数据量行压缩图像描述图像描述图像标注使用文字来描述图像内容，主要用于辅助理解为图像添加简短的文字说明，帮助用户快速理图像信息解图像内容图像分割物体识别将图像划分成不同的区域，并为每个区域添加识别图像中的物体，并为每个物体添加标签和文字描述描述图像识别特征提取模式匹配

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22.从图像中提取有意义的特征，例如纹理将提取的特征与已知模式进行比较，识、颜色和形状别图像中的物体分类与识别深度学习

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44.根据匹配结果将图像分类到特定的类别利用深度学习技术，提高图像识别的准，实现识别功能确性和效率彩色图像处理色彩校正色彩增强色彩模型色彩分割用于调整图像的色彩平衡，例利用色彩信息来增强图像的视彩色图像处理涉及不同的色彩基于色彩的图像分割，例如根如通过调整色调、饱和度和亮觉效果，例如增加对比度、锐模型，例如RGB、CMYK和据颜色阈值或颜色聚类来识别度来改善图像的颜色还原度化细节或突显特定颜色HSV这些模型用于表示和操和分离图像中的不同区域或物作图像的颜色信息体图像三维重建数据采集1获取图像数据，包括单幅图像、多幅图像序列或点云数据常用的方法包括立体视觉、结构光扫描、CT扫描、MRI扫描等模型构建2基于采集到的数据构建三维模型，常用的方法包括基于特征匹配、基于深度学习、基于形状先验等纹理映射3将二维图像映射到三维模型表面，使三维模型更逼真常用的方法包括基于纹理贴图、基于光线追踪等医学图像处理诊断治疗医学图像处理有助于医生更好地医学图像处理也可以用于治疗疾诊断疾病例如，CT扫描可以帮病例如，放射治疗可以利用图助医生识别肿瘤，MRI扫描可以像引导进行精确的肿瘤照射，以帮助医生诊断脑部疾病最大程度地减少对健康组织的损害研究医学图像处理是医学研究中的重要工具例如，它可以用于研究大脑结构和功能，以及药物对人体的影响遥感图像处理遥感数据获取图像预处理利用传感器获取地球表面信息，例如对原始数据进行校正、增强、噪声去卫星图像、航空图像等除等处理图像分析应用领域提取目标信息，例如土地覆盖类型、广泛应用于土地利用、环境监测、城植被类型等市规划、灾害评估等领域视频处理视频压缩视频增强视频分析压缩算法将视频文件的大小减改善视频的视觉质量，例如提自动分析视频内容，例如识别小，使其更易于存储和传输高清晰度、减少噪声或增强对物体、跟踪运动轨迹或提取特常见算法包括H.

264、MPEG-比度这可以通过图像处理技征信息这在安全监控、交通4等术来实现管理等领域有广泛应用图像处理算法图像增强图像分割通过调整图像亮度、对比度或颜将图像划分成不同的区域，例如色，提高图像的可视性目标和背景，以进行更深入的分析图像压缩图像识别减少图像数据量，以便更有效地识别图像中的物体，例如人脸、存储和传输汽车或建筑物图像处理软件通用图像处理软件专业图像处理软件

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22.Photoshop,GIMP,Paint.NET MATLAB,OpenCV等，提供等，提供丰富的图像处理功能高级图像处理算法和工具，适，适用于广泛的应用领域合科研、工业等专业领域在线图像处理工具移动端图像处理应用

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44.Canva,Pixlr等，方便快捷，提Snapseed,VSCO等，方便移供基本的图像处理功能，适合动设备用户进行图像处理，提快速编辑和分享供丰富的滤镜和效果图像处理硬件高速图像采集卡数字信号处理器DSP图形处理单元GPU图像传感器用于快速捕获和数字化图像信专为实时信号处理设计，用于处理图像渲染和图形计算，加用于将光信号转换为电子信号息，支持各种图像格式和分辨执行图像增强、滤波、压缩等速图像处理过程，例如CMOS和CCD传感器率操作图像处理应用领域医学图像处理遥感图像处理医学图像处理技术在医疗诊断、遥感技术利用卫星或飞机获取地治疗和研究中发挥着重要作用球表面的图像，这些图像可以用例如，X光、CT、MRI等图像可于监测环境变化、资源管理、灾以帮助医生识别疾病、制定治疗害预警等方面方案并评估治疗效果机器视觉数字艺术机器视觉系统通过图像处理技术图像处理技术在数字艺术领域得模拟人类视觉功能，可以应用于到广泛应用，例如图片编辑、特工业自动化、智能交通、安防监效制作、动画制作等控等领域最新图像处理技术深度学习生成对抗网络深度学习在图像处理领域应用广泛，可用于图生成对抗网络可用于生成逼真的图像，并应用像分类、目标检测、图像分割等于图像合成、图像修复等计算机视觉增强现实计算机视觉领域不断发展，应用于自动驾驶、增强现实技术将虚拟信息叠加到现实世界，为人脸识别、医疗影像分析等图像处理提供新的应用场景发展趋势人工智能与深度学习云计算和大数据分析虚拟现实和增强现实人工智能和深度学习技术将继续推动图像处云计算和大数据分析将为图像处理提供强大虚拟现实和增强现实技术将与图像处理相结理的进步，实现更准确、更高效的图像识别的计算资源和海量数据支持，加速图像处理合，创造更逼真的图像体验，并在医疗、教、分析和理解技术的发展育等领域发挥重要作用典型案例分析数字图像处理广泛应用于医疗领域，例如医学影像分析、疾病诊断和治疗方案制定一些典型案例包括计算机辅助诊断、肿瘤检测、骨骼结构分析、组织病理分析、器官移植匹配等这些应用极大提高了诊断效率，降低了误诊率，改善了患者的治疗效果课堂交流课堂交流是学习过程中的重要环节，通过互动的方式加深理解，促进思考可以针对课程内容提出问题，分享学习经验，进行案例分析，促进知识的深入理解课堂交流可以帮助学生培养批判性思维，提升沟通能力，促进团队合作总结与展望数字图像处理应用领域数字图像处理领域发展迅速，技术不断更数字图像处理应用领域不断拓展，覆盖医新迭代未来将继续推动更智能、更高效疗、安全、制造、娱乐等多个领域未来的图像处理技术发展将进一步渗透各行各业，推动数字经济发展参考资料教科书相关书籍

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22.《数字图像处理》冈萨雷斯，《数字图像处理技术及应用》第三版、《计算机视觉算法与应用》网络资源研究论文

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44.OpenCV库、MATLAB图像处IEEE Transactionson Image理工具箱Processing。