《图像处理技术与应用》课件

《图像处理技术与应用》本课程将深入探讨图像处理的原理、技术和应用，帮助您掌握处理和分析图像数据的关键技能课程概述课程目标课程内容了解图像处理的基本概念和原理，掌握图像处理的常用技术，能涵盖图像获取、数字化、处理、分析、压缩、复原、识别等关键够运用图像处理技术解决实际问题技术，并结合实际应用案例进行讲解图像的基本概念图像定义图像类型图像是一幅二维或三维的视觉常见的图像类型包括灰度图信息，通常由像素构成，反映像、彩色图像、多光谱图像了场景或物体的光强分布等，根据不同的应用场景选择合适的图像类型图像格式不同的图像格式具有不同的编码方式和压缩算法，影响图像存储和传输效率，常用的图像格式包括、、等JPEG PNGTIFF图像获取与数字化图像获取图像数字化通过相机、扫描仪等设备将现实世界将图像信息转换为数字形式，包括对中的图像转化为数字信号，并将图像图像亮度和色彩进行采样和量化，用信息存储在计算机中数字信号表示图像信息图像像素及其表示像素1图像的最小单位，是图像信息的最小组成部分，用数字表示图像的亮度和色彩像素矩阵2图像由像素组成的二维矩阵，每个像素对应一个数字，代表该像素的亮度或色彩图像分辨率3图像中像素的多少，决定了图像的清晰度和细节表现能力，分辨率越高，图像越清晰图像直方图及其应用图像直方图应用场景统计图像中每个像素灰度值出现的频率，反映了图像的亮度分图像增强、图像分割、图像特征提取、图像质量评价等，直方图布，直方图的形状可以揭示图像的亮度信息分析可以提供重要的图像信息，用于改进图像处理结果图像对比度增强对比度定义1图像中明暗区域的差异，对比度越高，图像越清晰，明暗区域差异越明显增强方法2直方图均衡化、线性拉伸、伽马校正等，根据图像的特点选择合适的对比度增强方法应用场景3提高图像清晰度，改善图像视觉效果，例如在医学图像处理中增强图像细节，便于医生诊断图像平滑处理目的1去除图像中的噪声，使图像更加平滑，降低图像细节丢失，提高图像质量常用方法2均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，根据噪声类型选择合适的平滑处理方法应用场景3图像预处理，去除噪声，提高图像质量，便于后续图像处理操作，例如图像识别、图像分割图像锐化算法12目的常用方法增强图像细节，提高图像锐度，突出拉普拉斯算子、索贝尔算子、罗伯茨图像边缘和轮廓算子等，根据图像特点选择合适的锐化算法3应用场景图像增强，提高图像细节表现力，例如在医学图像处理中增强图像细节，便于医生观察边缘检测算法边缘定义检测方法图像中像素灰度值发生突变的区算子、算子、Canny Sobel域，是图像的重要特征，可以帮算子等，根据图像特点Prewitt助识别物体边界选择合适的边缘检测算法应用场景图像分割、目标识别、图像理解等，边缘检测可以帮助提取图像信息，用于分析和识别图像内容图像分割基础定义将图像分割成不同的区域，每个区域具有不同的特征，例如亮度、颜色、纹理等目的识别图像中的目标物体，将图像分解成更小的单元，方便进行后续处理应用目标识别、医学图像分析、遥感图像处理等，图像分割是图像处理的重要步骤，为后续分析提供基础区域分割方法基于阈值的分割方法应用根据像素灰度值选择一个阈值，将图像像素分为两类，高于阈值图像二值化，提取图像中的目标物体，例如在医学图像处理中识的像素属于目标区域，低于阈值的像素属于背景区域别病变区域基于边缘的分割方法应用利用边缘检测算法提取图像边缘信息，然后将边缘连接起来，形目标轮廓提取，例如在图像识别中识别物体的形状，在医学图像成封闭区域，将图像分割成不同的区域处理中识别器官边界基于区域的分割方法应用12根据图像区域的特征，例如灰图像分割，识别图像中的不同度值、颜色、纹理等，将图像区域，例如在遥感图像处理中分割成不同的区域识别不同类型的土地覆盖图像的几何变换旋转缩放改变图像的方向，旋转图像，例如将改变图像的大小，放大或缩小图像，图像顺时针或逆时针旋转一定角度例如将图像缩小到指定尺寸平移移动图像的位置，将图像向指定方向移动，例如将图像向上或向下移动图像的亮度变换应用场景目的图像增强，提高图像对比度，例如在医学图像处理中提高图像细节，便于调整图像的整体亮度，使图像更符合视觉习惯，更便于观察和分析医生观察123方法线性变换、非线性变换、伽马校正等，根据图像特点选择合适的亮度变换方法图像的色彩变换目的1调整图像的颜色，使图像更符合视觉习惯，更便于观察和分析方法2色调调整、饱和度调整、亮度调整等，根据图像特点选择合适的色彩变换方法应用场景3图像增强，提高图像色彩表现力，例如在广告设计中增强图像色彩，提高视觉吸引力图像的频域分析12频域分析应用场景将图像从空间域转换到频域，分析图图像压缩、图像去噪、图像增强、图像的频率特性，可以更好地理解图像像识别等，频域分析可以提供图像的的结构和内容频率信息，为图像处理提供新的思路傅里叶变换基础傅里叶变换应用场景一种将图像从空间域转换到频域图像压缩、图像去噪、图像增强的数学工具，可以将图像分解成等，傅里叶变换是图像处理的重不同频率的正弦波的叠加要工具，可以帮助理解图像的频率特性滤波器设计与应用滤波器在频域中对图像进行处理，通过滤波器来抑制或增强特定频率的信号应用场景图像去噪、图像增强、图像边缘检测等，滤波器是图像处理的重要工具，可以根据需要选择不同的滤波器小波变换及其应用小波变换应用场景一种将图像分解成不同尺度和频率的信号的数学工具，可以更好图像压缩、图像去噪、图像特征提取等，小波变换是图像处理的地分析图像细节新工具，可以提供更丰富的图像信息图像压缩编码基础目的编码原理减少图像数据量，提高图像传利用图像数据的冗余性和相关输和存储效率，压缩后的图像性，对图像数据进行编码，压可以节省存储空间和带宽缩图像数据量分类无损压缩和有损压缩，无损压缩不丢失任何图像信息，有损压缩会丢失部分图像信息无损压缩算法原理应用场景利用图像数据的冗余性和相关性，对图像数据进行编码，压缩图医学图像、科学图像等，需要保留图像所有信息的应用场景，例像数据量，压缩后图像信息不丢失如医学图像，不能丢失任何信息有损压缩算法原理1利用人类视觉系统的特点，去除图像中不重要的信息，压缩图像数据量，压缩后图像信息会丢失一部分应用场景2网页图片、照片等，对图像质量要求不高，可以接受部分信息丢失的应用场景，例如网络图片，可以压缩大小，加快加载速度图像复原与增强目的1恢复图像中的细节，消除图像噪声，改善图像质量，使图像更符合视觉习惯方法2图像去噪、图像锐化、图像修复等，根据图像的特点选择合适的图像复原和增强方法应用场景3图像增强，提高图像清晰度，例如在医学图像处理中增强图像细节，便于医生观察噪声去除技术12噪声噪声类型图像中不希望出现的信号，会影响图高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等，像质量，需要进行噪声去除处理根据噪声类型选择合适的噪声去除技术3常用方法均值滤波、中值滤波、维纳滤波等，根据噪声类型选择合适的噪声去除方法模糊图像恢复模糊恢复方法图像由于运动、散焦等原因导致维纳滤波、逆滤波、最小二乘滤的图像细节丢失，需要进行模糊波等，根据模糊类型选择合适的图像恢复处理模糊图像恢复方法应用场景医学图像处理、遥感图像处理等，需要恢复图像细节的应用场景，例如医学图像，需要清晰地观察图像细节图像特征提取目的从图像中提取有用的特征，例如边缘、纹理、形状、颜色等，用于图像识别和分析方法边缘检测、纹理分析、形状分析、颜色分析等，根据图像特点选择合适的特征提取方法应用场景目标识别、图像检索、图像分类等，特征提取可以为图像识别和分析提供重要的信息模式识别基础模式识别常用方法利用计算机对图像进行识别和分类，识别图像中的目标物体，例神经网络、支持向量机、贝叶斯分类等，根据图像特点选择合适如人脸识别、字符识别等的模式识别方法图像分类与识别分类识别应用场景123将图像按照不同的类别进行划分，识别图像中的目标物体，例如识别图像检索、目标跟踪、自动驾驶例如将图像分为动物、植物、物体图像中的人脸、汽车、动物等等，图像分类和识别是图像处理的等类别重要应用领域。