《图像处理基础教程》课件

图像处理基础教程课程介绍目标内容本课程将帮助你掌握图像处理的基础知识和技能，包括图像获课程内容涵盖了图像处理的各个方面，从数字图像的基础知识到取、预处理、增强、分割、压缩、分类和分析等内容最新的图像处理技术，旨在为学生提供全面的图像处理知识体系图像处理概述定义图像处理是指对图像进行一系列操作，以增强、修改、分析或提取有用的信息它涉及到对图像数据的处理和分析，以实现特定的目标意义图像处理在现代社会中发挥着至关重要的作用，它应用于众多领域，包括医疗、安全、娱乐、科研等，为人类的生活和工作带来了巨大的便利什么是图像处理获取处理分析应用从现实世界获取图像数据，例对图像进行一系列操作，例如提取图像中的信息，例如识别将处理后的图像应用于不同的如通过数码相机、扫描仪等设增强、分割、压缩、分类等，物体、分析场景、理解图像内领域，例如医疗、安全、娱备以实现特定的目标容等乐、科研等图像处理的应用领域医疗安全娱乐科研医学图像处理应用于诊断、治安全领域应用图像处理进行身娱乐领域应用图像处理进行特科研领域应用图像处理进行数疗和研究，例如CT、MRI、X份验证、监控、识别等，例如效制作、动画制作、游戏开发据分析、模型构建、预测等，光等图像分析人脸识别、车牌识别等等，例如电影特效、游戏场景例如卫星图像分析、遥感影像等分析等数字图像基础像素1数字图像是由像素点组成的，每个像素点代表图像中的一个点，包含颜色和亮度信息矩阵2数字图像可以表示为一个二维矩阵，每个元素代表一个像素点的值数据3图像数据存储在计算机中，通常以二进制的形式存储，包含像素点的颜色和亮度信息数字图像的构成12像素矩阵图像的基本单位，每个像素代表一个图像数据可以用一个二维矩阵表示，点，包含颜色和亮度信息每个元素对应一个像素的值3色彩空间描述像素颜色信息的模型，例如RGB、HSV、CMYK等图像的分辨率和色彩深度分辨率色彩深度图像的分辨率是指图像中像素点的数量，通常用像素点个数表图像的色彩深度是指每个像素点表示颜色信息的位数，例如8位示，例如1920x1080像素色彩深度可以表示256种颜色常见的图像格式JPEG1有损压缩格式，适合存储照片等图像，压缩比高，但会造成质量损失PNG2无损压缩格式，适合存储包含文字、图形的图像，压缩比低，但不会造成质量损失BMP3无压缩格式，适合存储未压缩的图像，文件大小较大，但质量没有损失GIF4无损压缩格式，支持动画，适合存储简单的图像，压缩比低，但支持透明度图像获取数字相机通过传感器将光信号转换为数字信号，形成图像数据扫描仪通过扫描光束将图像转换为数字数据，适合扫描纸质照片、文档等其他设备包括医疗设备、卫星遥感设备等，可以获取各种类型的图像数据数字相机传感器镜头12负责将光信号转换为数字信负责将光线聚焦到传感器上，号，决定了图像的质量和分辨决定了图像的清晰度和色彩还率原度处理器3负责处理图像数据，例如白平衡、降噪、压缩等，影响图像的最终效果扫描仪传感器2负责接收反射光，将光信号转换为数字信号扫描头1负责发射光束，照亮被扫描的物体处理器3负责处理数字信号，生成图像数据其他获取设备医疗设备遥感设备如CT、MRI、X光机等，可以获取人体内部的图像数据，用于诊断如卫星、飞机等，可以获取地表图像数据，用于地质勘探、环境和治疗监测等图像预处理校正1纠正图像中的几何失真、亮度不均匀等问题，使图像更真实、更符合预期增强2提高图像的对比度、清晰度、细节等，使图像更易于观察和分析分割3将图像分成不同的区域，例如将目标物体从背景中分离出来，便于后续分析和处理图像校正几何校正亮度校正纠正图像中的几何失真，例如透视变形、旋转等，使图像更符合调整图像的亮度和对比度，使其更易于观察，例如调整曝光过度实际场景或曝光不足的图像图像增强对比度增强锐化降噪提高图像的对比度，使图像中的细节增强图像的边缘和细节，使图像更清去除图像中的噪声，例如去除随机像更清晰，例如增加暗部的亮度，减弱晰锐利，例如突出图像中的纹理和线素点干扰，使图像更干净、更真实亮部的亮度条图像分割阈值分割根据像素点的灰度值，设定一个阈值，将像素点分为两类，例如将目标物体从背景中分离区域分割根据图像的区域特征，将图像分割成不同的区域，例如根据颜色、纹理、形状等特征边缘检测通过检测图像中的边缘信息，将图像分割成不同的区域，例如识别物体的轮廓图像增强技术灰度变换通过改变像素点的灰度值，来调整图像的亮度和对比度直方图均衡化将图像的灰度分布调整为更均匀的分布，提高图像的对比度空间滤波通过对图像进行卷积操作，去除图像中的噪声，增强图像的细节灰度变换非线性变换线性变换12对图像进行非线性变换，例如对数变对图像进行线性变换，改变图像的亮度换、伽马变换等，改变图像的亮度和对和对比度比度直方图均衡化概念原理直方图均衡化是一种图像增强技术，它通过调整图像的灰度分直方图均衡化通过将图像的灰度分布调整为更均匀的分布，使图布，提高图像的对比度像中不同灰度值的像素点数量更加接近，从而提高图像的对比度空间滤波平滑滤波1用于去除图像中的噪声，使图像更平滑，例如平均滤波、中值滤波锐化滤波2用于增强图像的边缘和细节，使图像更清晰锐利，例如拉普拉斯算子、Sobel算子边缘检测概念意义边缘检测是指识别图像中灰度值发生突变的像素点，从而提边缘检测是图像处理中重要的步骤之一，它可以用于识别物取图像中的边缘信息体、分割图像、进行目标跟踪等边缘的概念灰度突变特征提取图像中的边缘是指图像灰度值发生突变的区域，通常对应于物体边缘信息是重要的图像特征，可以用于识别物体、分割图像、进的轮廓、边界等行目标跟踪等边缘检测算法算子Sobel1一种常用的边缘检测算子，可以检测图像中的水平和垂直边缘算子Canny2一种更精确的边缘检测算子，它可以有效地抑制噪声，保留真实的边缘信息算子Laplace3一种基于二阶微分的边缘检测算子，可以检测图像中的边缘和角点边缘提取应用目标识别图像分割通过边缘检测提取目标的轮利用边缘信息将图像分割成不廓，识别图像中的目标物体，同的区域，例如将图像分割成例如人脸识别、车牌识别等不同的物体、背景等目标跟踪通过跟踪目标的边缘变化，实现目标的跟踪，例如跟踪移动的人、车辆等图像分割定义图像分割是指将图像分成不同的区域，每个区域对应一个物体或背景应用图像分割广泛应用于目标识别、场景理解、图像压缩、医学图像分析等领域方法图像分割的方法有很多，包括阈值分割、区域分割、边缘检测、聚类等图像分割的概念划分标记分析将图像划分成若干个不对每个区域进行标记，对分割后的区域进行分同的区域，每个区域包例如用不同的颜色或数析，例如识别物体、提含一个物体或背景字标记不同的区域取特征、理解图像内容阈值分割原理应用根据像素点的灰度值，设定一个阈值，将像素点分为两类，例如阈值分割常用于识别简单物体、提取背景等，例如识别图像中的将目标物体从背景中分离文字、分割医学图像中的器官区域分割区域生长1从一个种子点开始，根据像素点的特征，将相邻的像素点合并到同一个区域，形成一个完整的区域区域分裂2将图像划分为多个区域，然后根据区域的特征，将相似的区域合并，最终形成完整的分割结果图像压缩有损压缩无损压缩12压缩过程中会丢失部分信息，解压缩后压缩过程中不丢失任何信息，解压缩后无法完全恢复原始图像，但可以大幅减可以完全恢复原始图像小文件大小无损压缩行程长度编码1通过统计图像中连续相同像素点的数量，对图像进行压缩游程编码2对图像中的相同像素点的序列进行编码，减小图像文件的大小算术编码3通过对图像数据进行概率建模，对图像进行更高效的压缩有损压缩JPEG MPEG一种常用的有损压缩算法，它利用人眼对不同频率信息的敏感度一种用于视频压缩的标准，它利用视频帧之间的相关性，对视频不同，对图像进行压缩进行压缩压缩算法比较无损压缩有损压缩压缩比低，但可以完全恢复原始图像，适合存储重要的图像数压缩比高，但会造成质量损失，适合存储照片、视频等娱乐类图据，例如医学图像、工程图纸等像数据图像分类目标应用将图像数据分成不同的类别，例图像分类应用于目标识别、图像如将照片分类为猫、狗、汽车检索、自动驾驶等领域，例如识等别图像中的物体、搜索符合特定类别要求的图像方法图像分类的方法有很多，包括支持向量机、神经网络、决策树等模式识别基础特征提取提取图像中的特征信息，例如颜色、纹理、形状等，用于描述图像内容分类算法使用机器学习算法，根据提取的特征信息，将图像分类到不同的类别特征提取颜色特征提取图像的颜色信息，例如图像的平均颜色、颜色直方图等纹理特征提取图像的纹理信息，例如图像的粗糙程度、纹理方向等形状特征提取图像的形状信息，例如图像的轮廓、面积、周长等分类算法支持向量机神经网络一种基于机器学习的分类算一种模拟人脑神经网络的分类法，它可以找到一个最优的超算法，它可以学习图像的复杂平面，将不同类别的样本分特征，进行分类开决策树一种基于树结构的分类算法，它根据特征信息，将图像数据分类到不同的类别图像分析目标1提取图像中的信息，例如识别物体、分析场景、理解图像内容方法2图像分析的方法有很多，例如目标检测、目标跟踪、纹理分应用析、场景理解等3图像分析应用于自动驾驶、智能监控、医疗影像分析、机器人视觉等领域图像分析的目标目标检测场景理解识别图像中的目标物体，例如识别图像中的人、车、树木等理解图像中的场景信息，例如识别图像中的房间、街道、森林等目标检测与跟踪检测跟踪识别图像中的目标物体，例如识别图像中的人、车、树木等跟踪目标物体在图像序列中的运动轨迹，例如跟踪移动的人、车辆等纹理分析特征提取1提取图像的纹理特征，例如图像的粗糙程度、纹理方向等，用于描述图像的纹理信息分类识别2根据提取的纹理特征，对图像进行分类，例如识别图像中的不同材质、不同表面结构等图像数据库存储存储大量的图像数据，例如照片、视频、医学图像等索引对图像数据进行索引，方便快速地检索和查找所需的图像数据检索根据用户提供的查询条件，从图像数据库中检索出符合条件的图像数据图像索引与检索文本索引根据图像的文本描述信息进行索引，例如图像的标题、标签、描述等内容索引根据图像的内容信息进行索引，例如图像的色彩、纹理、形状等特征内容描述与查询内容描述内容查询对图像的内容进行描述，例如图像中包含的物体、场景、活动根据图像的内容进行查询，例如搜索包含特定物体的图像、搜索等特定场景的图像等应用案例分析人脸识别医学图像处理遥感影像分析用于身份验证、安全监控、人脸解锁等，用于诊断、治疗、研究等，例如CT、用于监测环境变化、灾害评估、土地利用例如支付宝刷脸支付、手机人脸解锁等MRI、X光等图像分析，用于诊断疾病、规分析等，例如监测森林覆盖率、评估地震划手术、进行科研研究灾害损失、分析城市扩张情况图像处理软件Photoshop1一款专业的图像处理软件，功能强大，支持各种图像处理操作，广泛应用于平面设计、广告设计、网页设计等领域MATLAB2一款科学计算软件，也支持图像处理，提供丰富的图像处理函数和工具箱，适合科研和教学使用OpenCV3一款开源的计算机视觉库，提供丰富的图像处理函数和算法，适合进行图像处理的开发和研究Photoshop功能优势支持图像编辑、合成、特效制界面友好，操作简单，功能强作、色彩校正、图像优化等功大，拥有丰富的滤镜和插件能应用广泛应用于平面设计、广告设计、网页设计、摄影后期等领域MATLAB矩阵运算2MATLAB以矩阵运算为基础，适合进行图像处理的算法研究和开发图像处理工具箱1提供丰富的图像处理函数和算法，例如图像增强、分割、压缩、分类等可视化提供丰富的图像可视化工具，方便进行3图像数据的分析和展示OpenCV开源跨平台性能OpenCV是一个开源的计算机视觉库，免OpenCV支持Windows、Linux、macOS OpenCV的性能优异，可以高效地处理图费使用，代码公开，方便学习和研究等多种操作系统，方便跨平台移植和开像数据，适合进行图像处理的开发和应发用案例分享人脸检测与识别医学图像处理遥感影像分析利用图像处理技术，实现人脸的检测和识利用图像处理技术，对医学图像进行分析利用图像处理技术，对遥感影像进行分析别，应用于身份验证、安全监控、人脸解和处理，辅助医生进行诊断、治疗和研和处理，监测环境变化、评估灾害损失、锁等领域究分析土地利用情况等人脸检测与识别人脸检测1识别图像中的人脸区域，定位人脸的位置和大小特征提取2提取人脸的特征信息，例如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状和位置人脸识别3根据提取的特征信息，对人脸进行识别，例如识别身份、进行身份验证等医学图像处理诊断治疗利用图像处理技术，对医学图利用图像处理技术，规划手术像进行分析，辅助医生进行疾方案，例如模拟手术过程、预病诊断，例如识别肿瘤、分析测手术结果等骨折等研究利用图像处理技术，对医学图像进行研究，例如分析疾病的病理变化、开发新的诊断方法等遥感影像分析灾害评估变化监测目标检测评估自然灾害的影响，例如评估地震灾害监测地表的变化情况，例如监测森林覆盖损失、洪水灾害损失等识别遥感影像中的目标物体，例如识别房率变化、城市扩张情况等屋、道路、森林等课程总结图像处理概述了解图像处理的概念、应用领域和发展趋势数字图像基础掌握数字图像的构成、分辨率、色彩深度和常见的图像格式图像获取学习图像获取的方法，例如使用数字相机、扫描仪等设备获取图像数据图像预处理了解图像预处理的方法，例如图像校正、增强、分割等图像增强技术掌握常用的图像增强技术，例如灰度变换、直方图均衡化、空间滤波等边缘检测了解边缘检测的概念、算法和应用图像分割掌握图像分割的方法，例如阈值分割、区域分割、边缘检测等图像压缩了解图像压缩的原理、算法和应用，包括无损压缩和有损压缩图像分类学习图像分类的方法，例如支持向量机、神经网络、决策树等图像分析了解图像分析的概念、方法和应用，例如目标检测、目标跟踪、纹理分析、场景理解等图像数据库学习图像数据库的构建、索引和检索方法，了解图像数据库的应用重点回顾数字图像基础图像预处理图像分析数字图像是由像素点组成的，每个像素图像预处理包括校正、增强和分割，目图像分析的目标是提取图像中的信息，点包含颜色和亮度信息的是提高图像质量和提取有用信息例如识别物体、分析场景、理解图像内容拓展阅读《数字图像处理》《计算机视觉OpenCV3编程实战》冈萨雷斯著，该书系统地介绍了数字图像处理的理论、算法和应刘瑞祯著，该书以OpenCV3为用，是图像处理领域经典的教基础，详细介绍了计算机视觉编材程的基本知识和实战技巧《机器学习》周志华著，该书全面系统地介绍了机器学习的基本理论、方法和应用，是机器学习领域的经典教材学习建议理论学习1认真学习图像处理的理论知识，理解基本概念和算法原理实践练习2多进行图像处理的实践练习，例如使用图像处理软件进行图像处理操作，编写图像处理程序等案例分析3分析图像处理的应用案例，了解图像处理技术的实际应用场景持续学习4图像处理是一个快速发展的领域，要保持持续学习的习惯，关注最新的图像处理技术和应用。