《chap图像处理》课件

图像处理概述图像处理是一个广泛的领域,涉及从数字图像的获取、处理、分析到应用的各个环节它在医疗、工业、安防等多个领域发挥着关键作用我们将探讨图像处理的基本原理和常见技术,为后续的深入学习奠定基础教学目标掌握基础概念实践操作能力培养创新思维通过本课程,学生将全面了解图像处理的基学生将学会进行图像读取、预处理、滤波、激发学生对图像处理的研究兴趣,培养其独本概念和原理,为后续深入学习打下坚实的分割等基本操作,掌握图像处理的核心技能立思考和分析问题的能力,为未来的创新奠基础定基础图像的基本概念图像的定义图像的分类图像是对现实世界客体形状、颜图像可以分为灰度图像和彩色图色、明暗等特征的二维数字化描像灰度图像只有亮度信息,而彩述图像是一种重要的信息表达色图像包含红、绿、蓝三种颜色形式成分图像的属性图像的主要属性包括尺寸、分辨率、色深等这些属性决定了图像的质量和存储大小图像的定义图像是用物理特性来表示实物的视觉信息的一种方式它可以通过多种形式呈现,如照片、数字图像、绘画作品等图像能够捕捉和保存现实世界的视觉细节,为我们提供了丰富的视觉体验图像的分类模拟图像数字图像模拟图像是连续的信号,通常由光波或数字图像是由离散的像素点组成的二声波表示,属于连续空间的图像维阵列,采用数字编码表示灰度图像彩色图像灰度图像是由不同亮度的灰色调组成彩色图像是由三原色红、绿、蓝组的单通道图像,仅包含亮度信息合而成的三通道图像,包含色彩和亮度信息图像的属性分辨率色深动态范围纹理分辨率决定了图像的细节程度色深决定了图像可以表示的颜动态范围指图像可以捕捉的最纹理描述了图像表面的视觉特和清晰度,通常以像素数量或色数量,越高的色深可以呈现亮和最暗部分之间的差异,关征,如光滑、粗糙、有规律或像素密度来表示更加丰富的色彩系到图像的对比度随机等图像的数字化原理采样量化12将连续空间的模拟图像转换为在时间和空间采样后,需要对采离散的数字图像,需要对图像进样值进行量化,将其转换为有限行空间采样的数字灰度级灰度图像数字化彩色图像数字化34通过采样和量化,可以将连续的彩色图像需要对红、绿、蓝三灰度图像转换为数字化图像,每个颜色通道分别进行采样和量个像素点有一个数字灰度值化,得到数字化的彩色图像采样与量化采样数字化将连续时间信号转化为离散时间序列的过程称为采样采样率决定了信号采样和量化后,连续信号转换为数字信号,这个过程称为数字化数字化是的时域分辨率图像数字处理的基础123量化将采样值映射到有限级数的离散电平的过程称为量化量化位数决定了信号的幅度分辨率灰度图像的数字化采样1将连续的图像信号转换为离散的图像矩阵量化2为每个采样点分配一个数字表示其灰度级别编码3使用二进制码对量化后的数据进行存储和传输灰度图像的数字化过程包括三个关键步骤:采样、量化和编码采样将连续的图像信号转换为离散的图像矩阵,量化为每个采样点分配一个数字表示其灰度级别,最后使用二进制编码对量化后的数据进行存储和传输这一系列过程确保了图像能够被计算机处理和存储彩色图像的数字化采样将连续的模拟信号转换为离散的数字信号,决定图像的空间分辨率量化将连续的灰度值量化为有限的离散灰度级,决定图像的灰度分辨率编码将量化后的数字信号用二进制编码表示,构成数字图像的像素矩阵图像处理的基本操作图像读取与显示灰度变换直方图均衡化掌握如何正确读取、加载图像通过对图像像素灰度值的线性该技术可以拉伸图像灰度直方文件并将其显示在屏幕上是图或非线性变换,可以实现图像图,使得图像的对比度和细节像处理的基础这需要了解各的亮度调节、对比度增强等操得到增强,从而提高整体视觉种常见图像格式以及相关的作,从而提高图像质量效果API调用图像读取与显示文件读取1从磁盘读取图像文件格式转换2支持多种图像格式像素操作3对图像像素进行各种处理显示输出4在屏幕上展示处理结果图像读取与显示是图像处理的基础首先从磁盘文件读取原始图像数据,支持常见的图像文件格式,如JPG、PNG等然后对读取的图像数据进行各种像素级的处理操作,最终在屏幕上呈现处理结果这是图像处理流程的重要一环灰度变换线性变换1通过线性函数调整图像亮度和对比度对数变换2压缩高亮度区域,增强暗部细节幂律变换3灵活调整图像的整体亮度和对比度灰度变换是最基本的图像处理技术之一,通过调整像素值的方式改变图像的整体亮度和对比度常用的变换方法包括线性变换、对数变换和幂律变换,可根据不同的图像特点灵活选择合适的变换函数直方图均衡化分散亮度1将图像的亮度分布拉伸至整个灰度范围增强对比度2提高图像中不同区域之间的差异性改善视觉效果3使图像细节更加清晰可见直方图均衡化是一种重要的图像增强处理技术它通过调整图像的亮度分布,将原本集中在某些灰度级的像素点,重新分散到整个灰度范围内,从而增强图像的对比度,提高细节的可见性,改善图像的整体视觉效果掌握图像滤波技术平滑滤波锐化滤波中值滤波通过降低高频成分来减少图像噪声,同时也增强高频成分以突出图像边缘细节,提高图利用图像像素的中值来替换原始像素,可有可能会导致图像细节模糊适用于消除随机像清晰度和对比度可用于强调图像中的重效去除椒盐噪声,保持边缘细节适用于减噪声和平滑图像要特征少脉冲噪声平滑滤波降噪1平滑滤波通过计算像素的邻域平均值来减少图像中的噪声,从而使图像变得更加光滑和清晰同质化2该过程可以降低图像中的细节和纹理,使图像看起来更加均匀一致缺点3平滑滤波可能会造成图像细节和边缘的模糊,因此需要谨慎使用以保留图像的重要特征锐化滤波边缘增强高通滤波算子卷积锐化滤波通过强调图像的边缘和细节,提该方法利用高通滤波器增强高频成分,突常用的算子有拉普拉斯算子、梯度算子等高图像的清晰度和对比度出图像的细节信息,通过卷积运算实现锐化效果中值滤波理解原理中值滤波是一种非线性滤波技术,通过对邻域像素值排序并取中值来替换当前像素值,从而消除异常噪声优势特点中值滤波能够有效保留边缘细节,在消除脉冲噪声和斑点噪声方面表现优异与平滑滤波相比,中值滤波对图像的失真程度较小应用场景中值滤波广泛应用于图像噪声抑制、边缘保护、细节增强等领域,在医学影像处理、视频监控等场景中发挥重要作用图像分割的基本方法基于阈值的分割基于边缘检测的分割12通过选取合适的阈值,将图像中利用边缘检测算法找出图像中不同区域的像素分离开来,实现的边缘信息,然后根据边缘特征简单有效的图像分割对图像进行分割基于区域生长的分割基于机器学习的分割34从种子点开始,根据相邻像素的利用监督或无监督的机器学习相似性将相似区域合并,最终形算法,从大量的样本数据中学习成分割的不同区域分割的规则和特征基于阈值的分割原理1基于阈值的图像分割是一种简单有效的方法通过选择合适的阈值对图像进行二值化，将前景与背景分离阈值选取2阈值的选取是关键可以利用直方图分析图像特性并选择合适的阈值全局阈值和自适应阈值是两种常见方法应用场景3基于阈值的分割适用于物体检测、提取感兴趣区域等场景在简单背景下表现良好，能快速分割出目标基于边缘检测的分割边缘识别1利用灰度梯度检测物体边界区域生长2从种子点开始扩张区域阈值分割3根据边缘强度设置分割阈值基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的显著边缘来实现分割它首先利用梯度算子识别出图像中的边界区域,然后根据这些边缘信息采用区域生长或阈值分割等方法对图像进行分割这种方法对于分割复杂背景下的目标物体有较好的效果基于区域生长的分割起始种子1选择初始区域种子点相似性度量2定义色彩、纹理等相似性标准区域生长3根据相似性标准扩展区域分割完成4直到所有区域均满足终止条件基于区域生长的分割方法从初始种子点出发,根据预定义的相似性标准不断扩展区域,直到整个图像被划分为若干个具有相似特性的区域该方法对噪声和纹理有较好的鲁棒性,能够更好地保留图像的完整性和连通性学习图像压缩编码技术

6.无损压缩保留图像的原始质量,只减小文件大小,可逆还原常见的有熵编码、预测编码等技术有损压缩通过牺牲一定的图像质量来获得更高的压缩率,如JPEG、MPEG等算法压缩算法JPEG基于离散余弦变换DCT和熵编码,能够在保持良好视觉效果的前提下大幅降低文件大小无损压缩保留原始信息无损压缩技术能够保持图像的所有原始数据,不会造成任何质量损失空间效率无损压缩可以大幅减少图像文件的占用空间,适用于需要保留高质量的场景编码算法常见的无损压缩算法包括Huffman编码、算术编码和LZW压缩等,根据图像特点选择最佳方案有损压缩降低质量1通过舍弃一部分图像信息来减小文件大小自适应编码2根据人眼特性自动调整压缩比广泛应用3JPEG、MPEG等广泛采用有损压缩技术有损压缩以牺牲部分图像质量为代价来大幅减小文件大小,是一种常见的图像压缩方法它通过自适应编码的方式,根据人眼的视觉特性,有选择性地丢弃不易感知的高频信息,从而达到压缩的目的这种方法广泛应用于JPEG、MPEG等图像和视频编码格式中压缩算法JPEG分块编码1JPEG压缩首先将图像分成8x8的小块,然后对每个小块进行编码这样可以减少整体数据量,提高压缩效率离散余弦变换2每个8x8块会经过离散余弦变换,将图像从空间域转换到频率域,突出重要频率成分量化与熵编码3根据人眼对不同频率成分的敏感程度,对变换系数进行有选择性的量化,最后使用熵编码进一步压缩图像特征提取与匹配角点检测边缘特征提取利用图像中的突起点或拐角作为通过检测图像中的边缘线段来获特征点，可用于物体识别、图像取图像特征，可用于目标分割、配准等常见算法有Harris角点图像匹配等经典算法包括检测、SIFT尺度不变特征变换Canny边缘检测、Sobel算子等等图像匹配算法根据提取的特征点或边缘信息进行图像之间的配准和对应关系建立RANSAC、基于特征点的匹配是常见的方法角点检测梯度计算1利用Sobel算子或Prewitt算子计算图像的梯度信息角点响应函数2通过Harris角点检测算法或Shi-Tomasi算法计算角点响应非极大值抑制3对角点响应值进行非极大值抑制,获得最终角点位置角点检测是图像处理中常用的特征提取技术,它通过分析图像的梯度信息,识别出图像中的角点特征,为后续的图像分析和理解提供基础常用的角点检测算法包括Harris角点检测和Shi-Tomasi算法边缘特征提取梯度计算通过计算像素灰度值的空间梯度来确定图像中边缘的位置常用Sobel、Prewitt等算子非极大值抑制将梯度幅值大于邻域的像素点保留为边缘,其余点抑制,突出主要边缘双阈值检测设置高低两个阈值,高于高阈值的点确定为强边缘,介于高低阈值之间的点作为弱边缘图像匹配算法特征提取1从图像中提取关键特征点及其描述子特征匹配2比较两幅图像的特征描述子并找到对应关系变换估计3根据匹配结果估计两幅图像间的几何变换关系图像匹配算法是图像处理和计算机视觉的核心技术之一,通过提取特征点、建立特征描述、匹配对应关系、估计变换关系等步骤,实现在两幅图像间找到对应关系的目标这对于图像配准、目标跟踪、三维重建等应用至关重要掌握图像分类与识别监督学习分类无监督学习分类深度学习应用利用已标记的训练数据,训练分类器模型,可无需标注数据,根据图像间相似度自动聚类,利用深度神经网络强大的特征学习能力,在对未知图像进行精准分类可发现潜在的图像类别分类、检测、识别等任务上取得突破性进展监督学习分类特征提取1首先从训练数据中提取图像的视觉特征,如颜色、纹理、形状等,作为分类的判断依据标签标注2将训练数据中的图像标注上预定义的类别标签,为分类模型提供学习依据模型训练3基于特征和标签,训练分类算法如支持向量机、神经网络等,学习如何将输入映射到正确的类别无监督学习分类聚类分析1通过数据特征自动分组异常检测2识别与常态不符的数据降维可视化3将高维数据映射到低维空间无监督学习通过数据本身的特点自动发现潜在的规律和模式，而无需人工标注这包括聚类分析、异常检测、降维可视化等技术这些方法能够帮助我们更好地理解数据结构和特性，为后续的监督学习分类提供基础支撑深度学习应用图像分类1深度学习在图像分类任务中表现出色,可以准确识别不同类型的图像对象目标检测2深度学习模型可以快速精准地在图像中定位和识别出多个物体语义分割3深度学习可以对图像进行像素级的语义分割,为图像理解提供细粒度的信息小结与展望不断进步的图像处理拥抱未来科技持续创新随着人工智能和深度学习技术的不断发展,图像处理技术与大数据、物联网等前沿技术新的算法、硬件和应用场景的不断涌现,必图像处理已经呈现出广阔的应用前景,从自的融合,将推动图像处理进入更广泛的应用将推动图像处理技术不断优化和创新,让人动驾驶到医疗诊断,都能发挥关键作用领域,为我们带来更smart的未来类生活更加智能便捷。