《数字图像处理绪论》课件

数字图像处理绪论数字图像处理是计算机科学与工程领域的重要分支它涉及对图像进行各种操作，例如增强、恢复、压缩和分析图像处理基础概念图像的定义灰度图像彩色图像二值图像图像是由像素构成的二维矩阵灰度图像每个像素只包含一个彩色图像每个像素包含多个颜二值图像每个像素只有两种颜，每个像素代表图像中一个点亮度值，可以表示为到之色通道，例如图像包含红色，通常为黑色和白色0255RGB的信息间的数值、绿、蓝三个通道数字图像的表示数字图像可以用矩阵的形式来表示，矩阵中的每个元素代表图像中对应像素点的灰度值或颜色值数字图像可以用不同的颜色空间来表示，例如颜色空间、RGB颜色空间等CMYK灰度图像的表示灰度图像只包含亮度信息，没有颜色信息每个像素点用一个灰度值表示，灰度值范围通常为到0255灰度图像常用于图像处理的中间步骤，便于进行图像分析和特征提取彩色图像的表示颜色模型颜色模型颜色模型RGB CMYKHSV模型使用红、绿、蓝三种颜色通道来模型使用青色、品红色、黄色和黑模型使用色调、饱和度RGB CMYKHSV Hue表示图像的颜色每个像素的颜色由三种颜色四种颜色通道来表示颜色，主要用于印刷和明度三个属性来Saturation Value色通道的值决定行业描述颜色，更符合人类对颜色的感知图像采集设备图像采集设备是将真实世界中的图像转换为数字图像的工具常见图像采集设备包括数码相机、摄像机、扫描仪等这些设备利用光学原理，将光信号转换为电信号，并通过传感器将电信号转换成数字信号图像数字化图像数字化是将模拟图像转换为数字图像的过程这个过程通常包括图像采集、采样、量化和编码图像采集1利用相机等设备捕捉图像采样2将图像分解为像素网格量化3为每个像素分配一个数值编码4将数值压缩成数字数据图像数字化是数字图像处理的基础，它允许计算机处理和分析图像数据图像传感器彩色传感器单色传感器彩色传感器使用拜耳滤镜，通过红绿蓝三种颜色通道捕捉图像信息，呈现彩色图像单色传感器只能感应光强，可以捕捉更精细的细节，例如星空摄影图像分辨率图像分辨率是指图像中像素的密度分辨率越高，图像越清晰，细节越丰富720p1080p720p1080p低分辨率，适用于手机屏幕或小型显示器主流分辨率，适用于电脑显示器、电视机等4K8K4K8K超高清分辨率，适用于大型显示器和电影超高分辨率，适用于未来显示技术院图像量化量化等级量化误差

1.

2.12图像量化等级是指将连续信号量化过程中，由于将连续信号转换为离散信号时，每个像素转换为离散信号，会引入量化可以采用的灰度级别数误差量化方法量化影响

3.

4.34常用的量化方法包括均匀量化量化等级和量化方法的选择会和非均匀量化影响图像的质量和文件大小图像数字化的误差量化误差由于有限的量化级别，图像像素值会丢失精度，导致细节丢失采样误差采样频率不足会造成图像模糊，丢失细节噪声误差传感器噪声、传输噪声等会造成图像质量下降图像数字化的应用医学图像处理遥感图像处理计算机视觉医疗影像扫描仪采集的图像进行分析，卫星或飞机拍摄的图像，进行分析，识机器识别和理解图像，应用于人脸识别帮助医生诊断疾病，进行手术规划别地表特征，监测环境变化、自动驾驶、目标检测等领域数字图像的基本操作亮度调整对比度调整通过调整像素值来改变图像整体亮度通过改变像素值之间的差异来增强或，使图像更清晰或更暗减弱图像的对比度，使图像细节更明显或更柔和色彩空间变换直方图将图像从一种色彩空间转换为另一种统计图像中像素值出现的频率，用于，例如，转换为或灰度分析图像的亮度分布和色彩分布RGB CMYK图像色彩空间变换色彩空间RGB是最常用的色彩空间之一它使用红、绿、蓝三种颜色来表示图像RGB色彩空间CMYK是另一种常用的色彩空间，主要用于印刷行业它使用青、品红、黄、黑四种颜色来表示图像CMYK色彩空间HSV色彩空间以色调、饱和度和亮度来表示颜色，更符合人眼的感知方式HSV色彩空间YCbCr色彩空间用于视频压缩，通过将颜色信息分解为亮度和色度信息，以提高压缩效率YCbCr色彩空间转换将图像从一种色彩空间转换为另一种色彩空间可以用于图像增强、调整和压缩等目的图像直方图图像直方图是图像中像素灰度值的统计分布图，反映了图像的灰度级分布情况横轴表示灰度值，纵轴表示该灰度值出现的频率直方图可用于分析图像的亮度、对比度、噪声等信息，并可作为图像处理的参考依据图像对比度调整线性变换1通过调整图像灰度值的线性函数进行增强非线性变换2利用分段线性函数或其他非线性函数进行调整直方图均衡化3将图像的灰度分布变得均匀，增强图像的对比度图像对比度调整是图像处理中常用的技术，能够增强图像的细节，提高图像的可视效果对比度调整主要通过两种方法线性变换和非线性变换线性变换通过调整图像灰度值的线性函数进行增强，非线性变换利用分段线性函数或其他非线性函数进行调整此外，直方图均衡化可以将图像的灰度分布变得均匀，增强图像的对比度，使其更容易辨认图像亮度调整亮度概念1图像亮度是指图像中像素的平均亮度，通常用灰度值来表示灰度值越大，亮度越高亮度调整方法2可以通过线性变换、非线性变换等方法调整图像亮度，例如对每个像素的灰度值进行加减运算或乘除运算亮度调整应用3亮度调整可以改善图像的视觉效果，例如提高暗图像的亮度，或者降低过亮图像的亮度，使图像更易于观察图像平滑滤波什么是图像平滑滤波1图像平滑滤波，也称为图像去噪，是一种图像处理技术，用于减少图像中的噪声，使图像更清晰、更平滑常用的平滑滤波方法2均值滤波•中值滤波•高斯滤波•平滑滤波的应用3图像平滑滤波在图像处理中应用广泛，例如，用于消除图像中的噪声、模糊图像、增强图像细节等图像锐化滤波增强图像细节1突出边缘和轮廓，提高图像清晰度提高图像对比度2增强图像的细节和纹理，使图像更易识别增强图像分辨率3使图像更清晰，更容易识别图像中的细节锐化滤波通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度锐化滤波器通常是高通滤波器，它们通过放大图像中的高频信息来实现锐化效果几何变换平移1图像在水平或垂直方向上的移动旋转2图像绕某个点进行旋转缩放3图像在水平或垂直方向上的拉伸或压缩镜像4图像沿水平或垂直轴翻转几何变换是指改变图像的空间位置和大小，改变图像的形状或尺寸例如，将图像旋转度，或者将图像缩放到一半大小90图像旋转旋转中心旋转角度插值算法图像变换确定旋转的中心点，例如图像指定图像旋转的度数，例如顺选择合适的插值算法，例如最根据旋转中心、角度和插值算中心或用户指定点时针或逆时针旋转度近邻插值、双线性插值或三次法，进行图像旋转操作，生成90插值，以保持图像质量新的图像图像缩放最近邻插值1最简单，速度快，但效果差双线性插值2速度较快，效果比最近邻好三次样条插值3速度慢，效果最好图像缩放是指改变图像的大小，分为放大和缩小缩放过程中会改变图像的像素数量，需要使用插值方法来填充新像素的值常见的插值方法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值图像平移定义1图像平移是指将图像在水平或垂直方向上移动公式2平移操作可通过矩阵乘法实现应用3平移常用于图像配准和校正平移操作通过改变图像像素的坐标位置实现，是一种常见的图像几何变换图像镜像水平镜像水平镜像是指以图像的垂直中轴线为对称轴，将图像沿水平方向翻转垂直镜像垂直镜像是指以图像的水平中轴线为对称轴，将图像沿垂直方向翻转镜像变换原理图像镜像变换通过改变像素坐标来实现，水平镜像交换像素的列坐标，垂直镜像交换像素的行坐标图像分割图像分割简介1图像分割是将图像分成多个区域的过程它有助于提取和分析图像中的特定对象或特征分割方法2常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域增长和聚类分析等应用3图像分割广泛应用于图像识别、目标跟踪、医学图像分析、机器视觉等领域边缘检测灰度梯度1计算图像每个像素点的灰度梯度边缘点识别2找到梯度值超过某个阈值的像素点，这些像素点就是潜在的边缘点边缘跟踪3连接相邻的边缘点，形成完整的边缘轮廓图像增强图像增强方法图像增强可通过多种方法实现，例如直方图均衡化、对比度调整、边缘增强和噪声滤除直方图均衡化通过调整图像的灰度值分布，扩展其动态范围，使图像细节更加清晰对比度调整通过改变图像的对比度，增强图像的视觉效果，使细节更加明显边缘增强通过锐化图像边缘，提高图像的清晰度，使其更加锐利噪声滤除通过滤除图像中的噪声，改善图像的质量，使其更加平滑图像恢复退化模型1描述图像退化过程逆滤波2恢复原始图像维纳滤波3考虑噪声影响约束最小二乘滤波4基于先验信息图像恢复用于去除图像中的噪声、模糊和其他退化，还原原始图像图像压缩压缩目的压缩方法减少图像数据量，节省存储空间和传输带有损压缩不可逆压缩，压缩率高，但会:宽造成图像质量损失提高图像传输效率，加快图像处理速度无损压缩可逆压缩，压缩率低，但能保:留图像原始信息总结与展望数字图像处理技术在各个领域都有着广泛的应用，未来将继续发展和完善，带来更多可能性新算法和技术的不断涌现，将推动图像处理技术向着更高效、更智能的方向发展。