《数字图像处理综述》课件

数字图像处理综述数字图像处理涵盖图像获取、处理、分析和解释它是计算机科学、工程学和艺术的交叉学科概述数字图像处理概述广泛应用研究方向数字图像处理是使用计算机对图像进行操作数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，数字图像处理的研究方向包括图像增强、图和分析的技术它涵盖了图像的获取、处理包括医疗诊断、遥感、安全监控、工业自动像复原、图像分割、图像压缩、图像识别等、分析、解释和显示等方面化等图像表示数字矩阵灰度图像数字图像可表示为一个二维矩阵灰度图像仅使用一个值表示像素，矩阵的每个元素对应图像中的的亮度，范围通常为0到255，0一个像素，像素的值代表该位置代表黑色，255代表白色的颜色信息彩色图像二值图像彩色图像使用多个值表示像素的二值图像仅使用两个值表示像素颜色，通常使用RGB或HSV等颜，通常为0和1，分别代表黑色和色模型，每个值对应不同的颜色白色，常用于图像分割和边缘检通道测像素和颜色模型像素颜色模型12像素是图像中最小的单位每个像素代表图像中特定位置的颜色颜色模型是将颜色表示为数值的系统常见颜色模型有RGB、信息每个像素可以表示为RGB颜色模型，它由红、绿、蓝三个CMYK和HSV等，它们使用不同的数值范围和颜色组合来表示颜基本颜色组成色颜色深度色彩空间34颜色深度是指每个像素所能表示的颜色数例如，8位颜色深度可色彩空间是将颜色表示为三维空间的系统，其中每个维度代表一以表示256种颜色，而24位颜色深度可以表示超过1600万种颜色种颜色分量例如，RGB颜色空间使用红、绿、蓝三个维度表示颜色图像采集和传感器光学传感器1光学传感器负责将光信号转换为电子信号模拟到数字转换2模拟信号通过模数转换器ADC转换为数字信号图像处理3数字信号由计算机进行处理和分析输出显示4处理后的图像可以显示在屏幕上或保存为文件常见的光学传感器包括CCD电荷耦合器件和CMOS互补金属氧化物半导体传感器CCD传感器具有高灵敏度和低噪声的特点，但成本较高CMOS传感器则具有低成本和低功耗的特点，广泛应用于数码相机、手机等设备图像预处理噪声去除1去除图像中的随机噪声，例如椒盐噪声和高斯噪声图像增强2提高图像的对比度、清晰度和可视性几何校正3校正图像中的扭曲和变形特征提取4提取图像的显著特征，例如边缘、角点和纹理图像预处理是数字图像处理中的重要步骤，它可以提高图像质量，为后续处理步骤奠定基础直方图均衡化直方图1直方图显示图像中每个像素值的出现频率它可以提供关于图像亮度分布的信息均衡化2直方图均衡化是一种图像增强技术，旨在将图像的直方图分布变为更均匀的分布效果3均衡化可以增强图像的对比度，使图像中的细节更加清晰可见图像平滑化去除噪声图像平滑化是一种常用的图像预处理技术，它能够有效地去除图像中的噪声，提高图像质量模糊边缘图像平滑化也可以用来模糊图像中的边缘，这在某些情况下是有用的，例如当图像中的噪声点过于密集时平滑效果平滑化技术可以分为空间域和频域两种方法，常见的空间域方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波图像锐化图像锐化可以增强图像中的细节，提高图像的清晰度拉普拉斯算子1一种常用的锐化算子，通过计算图像的二阶导数来增强边缘索贝尔算子2基于梯度的锐化算子，对噪声敏感度较低高通滤波器3通过滤除图像中的低频成分来实现锐化锐化技术在医学图像、遥感图像等领域应用广泛，可以帮助人们更好地观察和分析图像中的细节信息边缘检测边缘检测1边缘是图像中亮度或颜色发生突然变化的地方，是图像的重要特征边缘检测器2边缘检测器是图像处理算法，用来识别图像中亮度或颜色变化明显的位置常见方法3常见边缘检测方法包括Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等边缘检测Canny步骤优点•高斯模糊Canny边缘检测算法是一种经典且效果较好的算法它可以有效地检测出图像中的•梯度计算边缘，并抑制噪声的影响该算法在许多•非极大值抑制图像处理应用中被广泛使用，例如图像分•双阈值检测割、目标识别等•边缘连接图像分割定义1将图像划分为多个区域，每个区域具有相似特性目的2简化图像，提取重要信息，用于分析和识别方法3阈值分割、边缘检测、区域生长等区域分割基于区域的分割将图像划分为多个连通区域，每个区域内部像素具有相似属性，例如颜色、纹理等区域合并将相邻区域合并为更大的区域，直到满足特定条件区域分裂将区域递归分割，直到每个子区域都包含单一目标基于阈值的分割阈值选择简单阈值

1.

2.12根据图像灰度直方图确定最佳根据阈值将每个像素分类，低阈值，将图像像素分为两类，于阈值的像素设置为一个值，例如前景和背景高于阈值的像素设置为另一个值自适应阈值应用场景

3.

4.34根据图像局部区域的灰度信息适用于图像中前景和背景灰度自适应地选择阈值，提高分割差异较大，例如提取图像中的精度，适应不同亮度区域物体或文字基于边缘的分割算法步骤•边缘检测•边缘跟踪•边缘连接基于边缘的分割算法首先使用边缘检测算法识别图像中的边缘，然后跟踪这些边缘并连接它们以形成完整的轮廓，最终将图像分割成不同的区域边缘信息图像的边缘通常代表物体形状、纹理和深度的变化边缘信息对于图像分析和理解至关重要图像增强对比度增强增强图像的对比度，使图像细节更清晰易辨提高视觉效果，增强图像的清晰度和可辨识度亮度调整调整图像的亮度，使图像更明亮或更暗改善图像整体视觉效果，使图像更符合观察者的视觉习惯色彩增强增强图像的色彩饱和度，使图像颜色更鲜艳增强视觉效果，使图像更加生动和吸引人锐化处理增强图像的边缘和细节，使图像更清晰锐利提高图像的清晰度，使图像的细节更突出傅里叶变换概念介绍1将时域信号转换为频域信号，分析信号的频率成分原理2将信号分解为一系列正弦波和余弦波的叠加应用场景3图像处理、信号处理、音频处理等频域滤波频域滤波是一种图像处理技术，它通过改变图像的频率成分来增强或抑制某些特征傅里叶变换1将图像从空间域转换到频域滤波器设计2根据目标特征设计滤波器反傅里叶变换3将处理后的频谱转换回空间域频域滤波可以有效地去除噪声、增强边缘、锐化图像等，在图像处理中有着广泛的应用图像压缩减少冗余1去除空间和时间冗余信息信息量化2将图像数据表示为离散值编码压缩3使用更紧凑的代码表示数据图像压缩技术旨在减少图像文件的大小，以便更方便地存储和传输压缩过程包括去除冗余信息、信息量化和编码压缩等步骤压缩JPEG基于离散余弦变换有损压缩可调节压缩比广泛应用JPEG压缩利用了图像的冗余信JPEG压缩是一种有损压缩方法用户可以根据自己的需求调整JPEG压缩算法是目前最广泛应息，通过离散余弦变换（DCT，它会对图像的某些信息进行压缩比，从而在压缩率和图像用的图像压缩算法之一，被广）将图像分解为频域系数，然舍弃，从而达到压缩的目的质量之间进行平衡泛用于各种图像存储和传输应后对系数进行量化，并进行熵用编码压缩JPEG2000小波变换无损压缩利用小波变换将图像分解为不同频率的子带，可以完全恢复原始图像，适用于医疗图像、科并对不同频率的子带进行不同的压缩比学图像等需要高保真度的场景有损压缩可伸缩性压缩比更高，但会损失一些图像信息，适用于支持不同分辨率的图像，可以根据需要选择不对图像质量要求不高的场景同的压缩比图像复原图像退化图像退化是指图像在传输或存储过程中受到噪声、模糊等因素的影响，导致图像质量下降退化模型建立图像退化的数学模型，描述图像退化的过程，方便进行图像复原处理复原算法根据退化模型和噪声特性，选择合适的复原算法，例如维纳滤波、最小二乘法等图像增强通过图像复原算法，去除噪声、模糊等因素，恢复图像的清晰度和细节模糊退化模型模糊退化模型线性空间不变模糊非线性模糊图像退化指的是图像质量下降，如模糊线性空间不变模糊是指模糊核在图像空非线性模糊是指模糊核随图像位置变化、噪声、失真等模糊退化模型是描述间中是固定的，可以用来模拟运动模糊，可以用来模拟散焦模糊、大气湍流等图像退化过程的数学模型，用于模拟真、镜头模糊等实世界中图像退化的过程维纳滤波统计方法噪声去除维纳滤波是一种基于最小均方误差准则的线性滤波方法通过估计图像信号和噪声的统计特性，恢复原始图像频域操作应用广泛在频率域中进行滤波，滤波器系数根据信号和噪声的频谱特性图像复原、图像去噪、图像增强等领域都有应用确定最小二乘法误差最小化线性回归

1.

2.12最小二乘法试图找到一条最佳最小二乘法广泛应用于线性回拟合线，使所有数据点到这条归模型，以确定最佳的回归系线的距离平方和最小数，使预测值与实际值之间的误差最小广泛应用

3.3该方法在图像处理、信号处理、统计学和机器学习等领域都有广泛应用图像分类特征提取1从图像中提取有用的特征，例如纹理、颜色和形状分类器训练2使用已标记的图像训练分类器，学习不同类别之间的区别图像分类3将新图像输入分类器，预测其所属的类别图像分类是将图像分配到特定类别或标签的过程它在图像搜索、自动标注和物体识别等领域有着广泛的应用监督学习特点分类回归监督学习算法需要使用标记数监督学习主要分为分类和回归回归任务旨在预测连续值，例据集，其中每个数据点都与一两种类型如股票价格预测个已知的标签相关联分类任务旨在将数据点分类到监督学习广泛应用于各种领域算法通过分析标记数据来学习不同的类别中，例如垃圾邮件，例如图像识别、语音识别和预测模型，该模型可以用于预检测自然语言处理测新数据的标签无监督学习聚类分析降维关联规则学习聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据降维是一种无监督学习方法，它将高维数据关联规则学习是一种无监督学习方法，它通点分组为不同的簇，使同一簇内的点彼此相转换为低维数据，而不会丢失太多信息过分析数据来发现隐藏在数据中的关联关系似，而不同簇的点彼此不同神经网络深度学习神经网络是深度学习的核心，模拟人脑神经元，学习复杂模式图像识别卷积神经网络擅长识别图像特征，广泛应用于人脸识别、目标检测等领域语音识别循环神经网络擅长处理序列数据，在语音识别、机器翻译等领域取得重大突破应用案例数字图像处理在医疗保健领域应用广泛例如，图像分割用于识别肿瘤，图像增强用于提高X射线图像的清晰度，图像识别用于自动分析病理切片这些应用改善了诊断、治疗和预后总结与展望快速发展新技术涌现12数字图像处理领域技术不断创深度学习、人工智能等新技术新，应用范围不断扩展为图像处理带来新的机遇应用场景丰富挑战与机遇并存34医疗、安防、自动驾驶等领域图像处理面临着更高效、更精都将受益于图像处理技术准、更智能的挑战。