《数字图像处理技术》课件

数字图像处理技术课程概述课程目标课程内容教学方法培养学生掌握数字图像处理的基本理论涵盖数字图像处理的各个方面，包括图采用课堂讲授、实验操作、课题研究等、方法和技术，并能将这些知识应用于像的获取、表示、处理、分析、理解和多种教学方法，以理论联系实际，培养实际问题中应用学生的实践能力图像的定义与表示像素位图矢量图图像由无数个离散的像素点构成，每个像位图是图像最常见的表示形式之一，它将矢量图通过数学公式来描述图像的形状、素点对应图像中的一个最小单位，并用数图像信息存储在二维矩阵中，每个元素对颜色和大小，它可以无限放大缩小而不会字来表示其颜色和亮度信息应一个像素，并用二进制数字表示其颜色失真，因此在印刷和图形设计中应用广泛和亮度信息图像的采集和数字化模拟信号1现实世界的光线信息传感器2将光线转换为电信号采样3将连续信号转换为离散信号量化4将离散信号转换为数字信号数字图像5由像素组成的矩阵图像的存储和显示图像存储方式多种多样，常见的有位图格图像显示技术包括、、等选择合适的图像存储格式和显示技术取决CRT LCDOLED式（如、、）和矢量图格式，每个技术都有其优缺点技术成熟于具体应用场景例如，网页设计通常使BMP GIFPNG CRT（如、）位图存储像素信息，但笨重耗能；技术轻薄省电，但存在用格式，以保证图像质量和透明度SVG EPSLCD PNG适合呈现细节丰富的图像；矢量图存储几视角问题；技术拥有更高的对比度；视频制作通常使用格式，以压缩OLED JPEG何形状和颜色信息，适合呈现线条、文字和更快的响应速度，但价格较高存储空间等图形，可缩放而不失真图像的基本处理操作灰度变换几何变换噪声处理将图像像素值从一个范围映射到另一个范改变图像的几何形状，例如旋转、平移、去除图像中的随机噪声，例如高斯噪声、围，例如将彩色图像转换为灰度图像或调缩放和透视变换，以调整图像的位置或大椒盐噪声和泊松噪声，以提高图像质量整图像的亮度和对比度小直方图与图像增强图像直方图直方图均衡化12图像直方图是反映图像像素灰通过将图像直方图调整为更加度值分布的统计图表，它可以均匀的分布，可以有效地提高用于分析图像的亮度、对比度图像的对比度，使图像细节更和颜色分布等信息加清晰直方图匹配其他图像增强方法34将图像的直方图调整为目标直除了直方图变换外，还有多种方图，可以使图像的整体亮度图像增强方法，例如空间滤波、对比度和颜色分布与目标图、频率域滤波等，可以根据不像一致同的应用场景选择合适的增强方法图像平滑与锐化图像平滑图像锐化12图像平滑用于去除图像中的噪声或不必要的细节，使图像更图像锐化用于增强图像的边缘和细节，使其更清晰、更易于平滑、更易于观察常见的平滑方法包括均值滤波、中值滤识别常见的锐化方法包括拉普拉斯算子、索贝尔算子、罗波和高斯滤波伯茨算子和高通滤波边缘检测技术边缘检测原理常见的边缘检测算法边缘检测应用边缘检测是图像处理中的一种基本操作，其目的常用的边缘检测算法包括边缘检测在图像处理和机器视觉领域具有广泛的是识别图像中物体的边界图像边缘通常对应于应用，例如算子•Sobel亮度、颜色或纹理的突变，反映了物体形状和结物体识别算子••Prewitt构的关键信息图像分割算子••Laplacian特征提取算子••Canny目标跟踪•这些算法通过不同的数学运算来识别图像中的边缘，并根据实际应用场景选择合适的算法图像分割基本方法阈值分割边缘检测根据像素灰度值将图像分成目标区域利用图像边缘信息进行分割，如Sobel和背景区域算子、算子等Canny区域生长聚类分析从种子点开始，将具有相似特征的像将像素点分为多个类别，每个类别对素逐步合并到同一区域应一个区域，如聚类K-Means彩色图像处理彩色模型彩色图像转换介绍常见的彩色模型，如、、等，并阐述它们的探讨不同彩色模型之间的转换方法，例如转、转RGB CMYK HSV RGBHSV CMYK特点和应用场景等RGB彩色图像增强彩色图像分割讲解彩色图像增强的方法，包括亮度调整、对比度增强、色调调整介绍基于颜色的图像分割技术，例如颜色阈值分割、颜色聚类分割等等图像压缩编码技术压缩目的压缩方法编码标准图像压缩编码技术的目标是减少存储图像常见的图像压缩方法包括无损压缩和有损常用的图像压缩编码标准包括、JPEG所需的数据量，从而节省存储空间和传输压缩无损压缩能够在不损失任何图像信、、等每个标准都根据不PNG GIFTIFF带宽这在数字图像处理中至关重要，特息的情况下进行压缩，而有损压缩则会以同的应用场景和压缩需求，采用了不同的别是在处理大量图像数据时牺牲一些图像信息为代价来实现更高的压压缩算法和编码方法缩率图像的变换处理傅里叶变换小波变换离散余弦变换（）DCT将图像从空间域转换到频率域，可以有效与傅里叶变换相比，小波变换能够更好地是一种常用的图像压缩技术，它可以DCT地分析图像的频率特性，例如边缘、纹理捕捉图像的局部特征，并且可以进行多尺将图像分解成不同频率的成分，并对低频和噪声在图像处理中，傅里叶变换常用度分析，例如图像去噪、特征提取和压缩成分进行编码，从而实现压缩于图像压缩、滤波和边缘检测图像复原和增强图像复原图像增强图像复原旨在恢复因噪声、模糊图像增强旨在提高图像的视觉效或其他退化因素导致的图像质量果，突出某些特征，以便更好地下降它利用图像降噪、去模糊进行观察和分析它利用图像对等技术，最大程度地还原图像的比度调整、边缘锐化等技术，改原始信息，使其更接近真实场景善图像质量，使图像更清晰、更易于识别运动目标检测背景建模帧差法12基于对场景背景的分析，构建比较连续帧图像之间的差异，背景模型，并根据目标与背景通过像素值的变化来识别运动之间的差异进行检测目标光流法3通过分析图像中像素点的运动方向和速度来检测运动目标图像理解与机器视觉场景理解目标检测识别和理解图像中的物体、场景和关在图像中定位和识别特定的物体，例系，例如，识别图像中的汽车、行人如，检测图像中的车辆、人脸、文本、道路、交通信号灯等等图像分割将图像划分为不同的区域，例如，分割图像中的前景和背景，或将图像中的不同物体分开主要应用领域医学图像处理遥感图像处理工业检测与控制数字图像处理在医学领域有着广泛的应用数字图像处理在遥感领域也发挥着重要作数字图像处理在工业自动化领域得到广泛，例如用，例如应用，例如医学影像诊断地球资源监测产品质量检测•••手术导航环境监测生产过程监控•••病理分析灾害监测机器人视觉引导•••人脸检测与识别人脸检测人脸识别识别图像中的人脸区域，并将其从背景根据人脸的特征，判断其身份信息，是中分离出来常用的方法包括基于特征人脸检测的后续步骤常用的方法包括的人脸检测、基于模型的人脸检测和基基于特征的人脸识别、基于模型的人脸于深度学习的人脸检测识别和基于深度学习的人脸识别应用场景人脸检测与识别技术在安全、监控、支付、娱乐等多个领域都有广泛的应用，例如人脸识别门禁、人脸支付、人脸解锁等文字图像识别光学字符识别手写体识别场景文字识别光学字符识别技术可以将图像中的手写体识别技术可以识别各种手写字体，场景文字识别技术可以识别自然场景中的OCR文字转换为可编辑的文本，广泛应用于文包括印刷体、草书和简笔字，在数字化笔文字，如路牌、广告牌、商品标签等，在件扫描、文档数字化和信息提取等领域记、智能表单和个性化识别等方面发挥重导航、信息检索和视觉搜索等方面具有广要作用阔的应用前景医学图像处理诊断和治疗手术规划医学图像处理在诊断和治疗疾通过医学图像处理技术，医生病中发挥着至关重要的作用可以创建模型，帮助他们3D它允许医生和研究人员观察人规划手术，提高手术的精确性体内部结构和功能，并做出更和安全性准确的诊断和治疗计划疾病监测医学图像处理技术还可以用于监测疾病进展，评估治疗效果，以及预测疾病的风险遥感图像处理数据获取图像预处理遥感图像处理从获取地球表面的预处理步骤包括几何校正、辐射数据开始，通常通过卫星、飞机校正和噪声去除，旨在提高图像或无人机上的传感器进行这些质量和准确性，为后续分析做准传感器能够捕获不同波段的光谱备信息，并将其转换为数字图像信息提取利用图像分析技术，从遥感图像中提取目标物体的特征，例如土地利用类型、植被覆盖度、水体面积等，为资源管理、环境监测等提供基础数据工业检测与控制质量控制过程监控机器人控制数字图像处理技术在工业生产中发挥着至利用图像处理技术可以对生产过程进行实数字图像处理技术为机器人提供了视觉感关重要的作用，可以实现对产品质量的实时监控，例如监测生产设备的运行状态、知能力，使机器人能够识别环境、定位目时检测和控制通过图像分析，可以自动检测材料的质量、识别工件的姿态等通标、进行路径规划和操作例如，在工业识别产品表面缺陷、尺寸偏差、颜色误差过图像分析，可以及时发现生产过程中的自动化生产线上，机器人可以通过图像识等问题，提高生产效率和产品质量异常情况，并采取相应的措施，保障生产别技术识别工件类型、位置和姿态，并进安全和效率行精准的抓取和放置操作图像处理技术发展趋势人工智能与深度学习云计算与边缘计算多媒体融合与跨模态处理深度学习技术的应用正在推动图像处理领云计算平台提供了强大的计算资源和存储图像处理技术与其他多媒体技术（如语音域发生革命性变革神经网络模型可以自空间，可以处理大规模图像数据边缘计、视频）融合，实现跨模态信息理解和处动学习图像特征，并应用于图像分类、目算则将图像处理任务移至设备端，降低延理例如，图像识别与语音识别结合，可标检测、图像生成等任务，实现更高效、迟并提高实时性，满足智能设备和物联网以实现更精准的场景理解更精准的图像处理的需求图像传感器技术传感器传感器CMOS CCD传感器以其低功耗、低成本和高速的特点，广泛应用于各种传感器以其高灵敏度、低噪声和高动态范围而闻名，在专业CMOS CCD图像采集设备中传感器通过在每个像素上集成一个晶体管摄影和科学成像领域占据着重要地位传感器通过电荷耦合CMOS CCD来实现信号放大和处理，从而提高了图像质量和灵活性器件来转移光信号，从而实现高精度的图像采集图像采集设备相机扫描仪摄像机相机是图像采集最常见的设备，从专扫描仪用于将纸质图像或其他物体转摄像机用于录制视频，但也可以用于业摄影师使用的单反相机到智能手机换为数字图像它们通常使用光学传采集静态图像它们通常配备了更先上的内置摄像头，都有着广泛的应用感器扫描物体表面，并将其信息转化进的图像传感器和处理能力，可以捕它们通过光学镜头将光线聚焦到图为数字信号捉更精细的细节像传感器上，并将其转化为数字信号图像存储与显示存储格式显示设备颜色空间常见的图像存储格式包括、图像的显示设备包括显示器、投影仪、图像的颜色空间是指用来表示颜色的数学BMP JPEG、、、等每种格式在压缩打印机等显示设备的种类和分辨率会影模型，常见的颜色空间包括、PNG GIFTIFF RGB率、颜色深度、文件大小等方面各有优劣响图像的显示效果、等颜色空间的选择会影响CMYK HSV，需要根据应用场景选择合适的格式图像的颜色还原效果图像处理算法图像增强图像复原提高图像质量，增强视觉效果，消除图像降质，恢复原始图像，例如亮度、对比度、清晰度等例如去噪、去模糊、去运动模糊等图像分割图像压缩将图像分解为不同的区域，例如减少图像数据量，例如、JPEG前景、背景、目标等等PNG处理器架构与加速并行处理专用硬件加速利用多核处理器和等并行计设计专门针对图像处理算法的硬GPU算技术，可以显著提高图像处理件加速器，例如和，FPGA ASIC速度通过将图像处理任务分解可以提供更高的效率和更低的功到多个核心上执行，可以实现加耗，进一步提升处理速度速效果优化算法对图像处理算法进行优化，例如采用更快的算法或数据结构，可以减少计算量，提高处理速度图像处理软硬件系统硬件系统软件系统图像处理系统需要强大的硬件支持，包括高性能的、、图像处理软件系统包括图像采集、处理、分析、显示和存储等功CPU GPU内存和存储设备加速可以显著提高图像处理的速度，特别能常用的软件包括、、、等GPU MATLABPython OpenCVImageJ是对于高分辨率和复杂算法的处理，它们提供了丰富的图像处理函数和工具图像处理系统应用医学图像处理遥感图像处理工业检测与控制数字图像处理在医学领域有着广泛的应用数字图像处理在遥感领域也有着重要的应数字图像处理在工业领域也有着广泛的应，例如用，例如用，例如诊断疾病土地利用监测产品质量控制•••辅助手术灾害评估自动化生产•••治疗计划环境监测机器人视觉•••监测病人的健康状况农业监测过程监控•••数字图像处理的基本问题图像获取与表示图像增强与复原12如何将真实世界中的图像转化如何改善图像质量，提高图像为计算机可以处理的数字形式的可视性，以及如何从退化的，并如何用合适的数学模型来图像中恢复原始图像信息表示图像信息图像分割图像压缩与编码34如何将图像分解成多个具有不如何压缩图像数据以节省存储同特征的区域，以便于分析和空间和传输带宽，同时保证图理解图像内容像质量数字图像的获取与表示图像采集图像表示数字图像的获取过程通常涉及使用图数字图像通常用二维矩阵表示，每个像传感器（如或）将光信元素代表一个像素，像素的值表示该CCD CMOS号转换为电信号，并通过模拟数字点的亮度或颜色信息-转换器将电信号数字化图像格式常见的图像格式包括、、BMP JPEG等，它们使用不同的压缩和编码PNG方式来存储图像数据图像数字化采样量化12将连续的图像信号在空间上以将每个像素点的亮度值或颜色一定的间隔进行取样，得到离值，用有限个离散的数值表示散的像素点编码3将量化后的数值转换成计算机可以识别的二进制代码，以便于存储和处理图像存储与显示存储格式显示设备显示技术常见的图像存储格式包括显示设备，例如电脑显示器、手机屏幕和电视常见的显示技术包括机，使用像素网格来显示图像像素的颜色和位图通用格式，支持多种颜色深液晶显示应用广泛，色彩丰富，功•BMP:•LCD:亮度决定了图像的视觉效果度耗较低联合图像专家组采用有损压缩，有机发光二极管对比度高，反应•JPEG:•OLED:适合照片等图像速度快，但成本较高可移植网络图形无损压缩，适合•PNG:图形和文本等图像图形交换格式支持动画，适合简单•GIF:图形和图标图像空间滤波平滑滤波锐化滤波减少噪声，平滑图像，模糊边缘增强图像细节，突出边缘，提高图像清晰度边缘检测滤波检测图像中的边缘，用于图像分割和识别图像频率滤波低通滤波高通滤波带通滤波带阻滤波去除图像中的高频成分，使图保留图像中的高频成分，使图保留图像中特定频率范围的成去除图像中特定频率范围的成像变得平滑这可以用来去除像变得清晰这可以用来增强分，可以用来增强特定频率的分，可以用来去除图像中的噪噪声、模糊图像或减少细节图像的边缘和细节特征，例如纹理声或干扰图像增强目的技术应用图像增强旨在改善图像的视觉效果或使图对比度增强图像增强广泛应用于各种领域，包括医学•像更适合特定应用例如，增强对比度可影像、遥感、安全监控和娱乐等例如，亮度调整•以使图像更易于理解，锐化边缘可以使图在医学影像中，增强图像可以帮助医生更锐化处理•像更清晰好地诊断疾病；在遥感中，增强图像可以噪声抑制•帮助科学家更好地分析地球表面的变化颜色校正•图像复原噪声去除模糊处理几何失真校正图像在采集、传输或存储过程中会受到各图像模糊可能是由于相机抖动、运动物体图像几何失真可能源于透视投影、镜头畸种噪声的污染，导致图像质量下降图像、镜头缺陷或其他因素导致的图像复原变或其他因素图像复原可以利用几何变复原的目标之一是去除这些噪声，恢复原可以利用各种技术来减轻模糊，提高图像换来校正失真，恢复图像的几何形状始图像清晰度图像分割定义应用图像分割是将图像分解成多个有意义的区域的过程，每个区域在图像分割在各种领域都有广泛的应用，包括某种意义上是同质的它就像用不同的颜料给图像的不同区域上目标识别•色，以便更好地理解图像的内容医学图像分析•视频监控•自动驾驶•图像压缩编码减少数据量提高传输效率压缩算法通过去除冗余信息和不必要更小的文件尺寸意味着更快的网络传的数据，有效地降低图像文件的大小输速度，尤其是在移动设备和网络带宽有限的情况下节省存储空间压缩后的图像占用更少的存储空间，方便存储和管理，尤其是在大型图像库或数据库中形态学处理基本概念基本运算12形态学处理是基于集合论和拓包括腐蚀、膨胀、开运算、闭扑学的图像处理方法，通过定运算等，它们分别通过结构元义结构元素对图像进行操作，素对图像进行操作，实现图像实现图像的形状、大小、连接的缩减、扩张、去除噪声、填等特征的分析和修改充孔洞等功能应用场景3形态学处理广泛应用于图像分割、边缘检测、目标识别、字符识别、图像分析等领域，例如对图像中的噪声进行去除，提取目标的边界等彩色图像处理彩色模型转换色彩校正将图像从一种颜色空间转换为另调整图像的色彩平衡和亮度，使一种颜色空间，例如转换为其更自然或符合特定要求RGB或CMYKHSV色彩增强色彩分割突出图像的色彩特征，例如增强将图像分割成不同的颜色区域，色彩对比度或饱和度例如提取特定颜色物体或背景图像理解与机器视觉图像理解机器视觉图像理解是让计算机理解图像内机器视觉则是让计算机看见世界“”“”容，就像人类一样，能够识别物体，它模拟人类视觉系统，使用摄像、场景、动作等，并推断图像中蕴头等设备采集图像，并通过图像处含的意义它利用计算机视觉、人理技术来分析图像信息，以完成特工智能、机器学习等技术来分析图定的任务例如，工业自动化中的像，提取有用的信息，并做出相应缺陷检测、医疗领域的图像诊断、的判断或决策无人驾驶汽车的视觉导航等应用领域图像理解和机器视觉应用广泛，包括人脸识别、物体识别、场景理解-自动驾驶、机器人控制、工业自动化-医疗影像分析、安全监控、智能家居-总结与展望数字图像处理技术是计算机科学领域的重要组成部分，近年来随着计算机硬件和软件技术的快速发展，数字图像处理技术也得到了迅速的发展，在许多领域都得到了广泛的应用未来数字图像处理技术将朝着以下方向发展更高效的算法更智能的处理12研究更高效、更精准的算法，结合人工智能、深度学习等技降低运算时间和资源消耗，适术，实现更智能的图像处理，应更高分辨率、更多数据量的例如自动识别、自动标注、自图像处理需求动生成等功能更广泛的应用3不断拓展数字图像处理技术的应用领域，例如医疗影像、无人驾驶、虚拟现实、增强现实等。