《数字图像处理技术》课件

数字图像处理技术欢迎来到数字图像处理技术的探索之旅本课程旨在深入讲解数字图像处理的核心概念、技术及其广泛应用我们将从图像的基本表示方法入手，逐步深入到图像预处理、增强、分割、特征提取，以及高级的图像分析和理解通过本课程的学习，您将掌握处理和分析数字图像的强大工具，为未来的研究和职业发展奠定坚实基础让我们一起开启这段令人兴奋的旅程！课程概述课程目标课程内容本课程旨在让学生掌握数字图像处理的基本理论、常用方课程内容涵盖图像的基本概念、表示与获取，图像预处理法和关键技术，培养学生应用所学知识解决实际问题的能技术（包括平滑、锐化、直方图均衡化等），图像分割、力通过理论学习与实践操作相结合，使学生具备图像处特征提取与选择，图像滤波与变换，图像压缩编码，图像理算法设计与实现、图像分析与理解等方面的基本技能复原，图像融合与匹配，图像分类、检测与识别，以及深度学习在图像处理中的应用数字图像处理的基本概念图像定义图像处理目的12图像是客观事物的一种表数字图像处理旨在改善图示形式，可以用二维数组像质量，提取有用信息，表示数字图像是由像素进行图像分析、识别和理组成的离散采样，每个像解，以及实现图像的压缩素具有特定的亮度值或颜、存储和传输色值应用领域3数字图像处理广泛应用于医学影像、遥感图像分析、计算机视觉、安全监控、工业检测、娱乐游戏等领域数字图像的基本表示像素灰度图像彩色图像像素是构成数字图像的基本单元，灰度图像的每个像素只有一个灰度彩色图像的每个像素有多个颜色分每个像素都有一个亮度或颜色值，值，范围通常是（黑）到（量，如（红绿蓝）或（0255RGB HSV代表图像在特定位置的光强或颜色白），用于表示图像的亮度信息色调、饱和度、亮度），用于表示图像的颜色信息图像采集设备摄像头扫描仪医学成像设备摄像头是最常见的图像采集设备，包扫描仪用于将纸质文档、照片等转换医学成像设备如光机、、、X CTMRI括数字摄像头、工业相机、监控摄像成数字图像，包括平板扫描仪、胶片超声波等，用于获取人体内部组织的头等，用于捕捉现实世界的图像扫描仪、三维扫描仪等图像，辅助医学诊断图像分辨率和色深图像分辨率1图像分辨率指的是图像中像素的数量，通常用宽度高度×表示，如分辨率越高，图像越清晰，细节越1920×1080丰富色深2色深指的是每个像素可以表示的颜色数量，通常用比特数表示，如位色深（色）、位色深（万色）色8256241677深越高，图像颜色越丰富，过渡越平滑关系3图像分辨率和色深共同决定了图像的质量和存储空间高分辨率和高色深的图像通常需要更大的存储空间图像格式及其特点JPEG是一种常用的有损压缩格式，适用于存储照片等色彩丰富的JPEG图像压缩率高，但会损失一些图像细节PNG是一种无损压缩格式，适用于存储图标、等需要保留细PNG Logo节的图像支持透明通道GIF是一种无损压缩格式，支持动画和透明通道，但只支持种GIF256颜色适用于存储简单的动画和图标TIFF是一种无损格式，适用于存储高质量的图像，常用于印刷出TIFF版等领域文件体积较大图像预处理目的主要方法改善图像质量，减少噪声干扰，增1包括灰度变换、几何变换、图像增强图像特征，为后续的图像分析和2强、图像平滑、图像锐化等处理奠定基础几何变换灰度变换4对图像进行旋转、缩放、平移等操3调整图像的亮度、对比度，改善图作，校正图像的几何畸变像的视觉效果图像平滑处理目的减少图像噪声，平滑图像细节，改善图像视觉效果1均值滤波2用邻域像素的平均值代替中心像素的值，简单易实现，但会模糊图像边缘中值滤波3用邻域像素的中值代替中心像素的值，能有效去除椒盐噪声，保护图像边缘高斯滤波4用高斯函数作为权重进行加权平均，能有效去除高斯噪声，保持图像细节图像锐化处理目的1增强图像边缘和细节，使图像更加清晰梯度算子2利用图像的梯度信息增强边缘，如算子、算子等Sobel Prewitt拉普拉斯算子3利用图像的二阶导数增强边缘，对噪声敏感直方图均衡化亮度值均衡化前均衡化后直方图均衡化通过重新分布图像的像素值，使图像的直方图更加均衡，从而增强图像的对比度，改善视觉效果适用于亮度分布不均匀的图像图像二值化目的阈值选取应用将图像转换为只有两种像素值的图像关键在于阈值的选取，常用的方法有广泛应用于文字识别、图像分割、目，通常是黑色和白色简化图像，突固定阈值法、自适应阈值法等标检测等领域出目标物体图像分割技术目的基于阈值的分割基于边缘的分割将图像划分为若干个具有特定含义的根据像素的灰度值或颜色值进行分割通过检测图像的边缘进行分割，常用区域，是图像分析和理解的基础，简单易实现，但对噪声敏感的方法有边缘检测、边Canny Sobel缘检测等区域特征提取面积周长质心区域的像素数量，反映了区域的大小区域边界的长度，反映了区域的形状区域的重心位置，反映了区域的空间分布边缘特征提取边缘检测1通过检测图像中灰度值或颜色值变化剧烈的像素点，提取图像的边缘信息边缘方向2边缘的方向反映了图像的局部结构信息，常用于图像匹配和识别边缘强度3边缘的强度反映了图像边缘的对比度，常用于图像分割和目标检测纹理特征提取目的描述图像中像素灰度值或颜色值的空间分布模式，反映图像的局部结构信息灰度共生矩阵统计图像中像素对的灰度值分布情况，提取纹理特征，如对比度、能量、相关性等局部二值模式比较中心像素与邻域像素的灰度值大小，生成二进制编码，提取纹理特征，对光照变化不敏感小波变换将图像分解成不同频率的子带，提取纹理特征，能有效捕捉图像的局部细节尺度不变特征转换SIFT主要步骤2包括尺度空间极值检测、关键点定特点位、方向赋值、特征描述等具有尺度不变性、旋转不变性、光1照不变性，对图像的尺度变化、旋转变化和光照变化具有较强的鲁棒应用性广泛应用于图像匹配、目标识别、3三维重建等领域图像滤波目的1去除图像噪声，平滑图像细节，增强图像特征，改善图像质量线性滤波2用线性算子对图像进行滤波，如均值滤波、高斯滤波等非线性滤波3用非线性算子对图像进行滤波，如中值滤波、双边滤波等频域滤波4在频域对图像进行滤波，如低通滤波、高通滤波等线性滤波器特点1线性滤波器满足线性性质，即对图像进行线性变换后，再进行滤波，结果与先滤波再进行线性变换的结果相同均值滤波器2用邻域像素的平均值代替中心像素的值，简单易实现，但会模糊图像边缘高斯滤波器3用高斯函数作为权重进行加权平均，能有效去除高斯噪声，保持图像细节非线性滤波器中值滤波双边滤波形态学滤波非线性滤波器不满足线性性质，能更好地去除图像噪声，保护图像边缘常用的非线性滤波器包括中值滤波器、双边滤波器、形态学滤波器等频域滤波傅里叶变换低通滤波高通滤波将图像从空间域转换到频域，分析图去除图像的高频成分，平滑图像，模去除图像的低频成分，锐化图像，增像的频率成分糊图像细节强图像边缘图像压缩编码目的无损压缩编码有损压缩编码减少图像的存储空间和传输带宽，提压缩后的图像可以完全恢复到原始图压缩后的图像不能完全恢复到原始图高图像的存储效率和传输效率像，适用于对图像质量要求较高的应像，会损失一些图像细节，但压缩率用，如医学影像、遥感图像等较高，适用于对图像质量要求不高的应用，如网络图像、视频图像等无损压缩编码行程编码霍夫曼编码编码LZW对图像中连续出现的根据像素值出现的频对图像中重复出现的相同像素值进行编码率进行编码，频率高字符串进行编码，减，减少存储空间的像素值用较短的编少存储空间码表示，频率低的像素值用较长的编码表示有损压缩编码特点1压缩后的图像不能完全恢复到原始图像，会损失一些图像细节，但压缩率较高量化2将图像的像素值量化到有限的范围内，减少存储空间变换编码3将图像从空间域转换到变换域，去除图像的冗余信息，如离散余弦变换、离散小波变换等离散余弦变换特点主要步骤应用优点将图像分解成不同频率的余将图像分成若干个的图像广泛应用于图像压缩、计算复杂度低，压缩效率高8x8JPEG弦函数，能量集中在低频部块，对每个图像块进行离散视频压缩等领域分，适用于图像压缩余弦变换，量化变换系数，进行熵编码离散小波变换特点主要步骤将图像分解成不同频率和尺度的子1将图像进行多级小波分解，量化小带，能更好地捕捉图像的局部细节2波系数，进行熵编码应用优点43广泛应用于图像压缩、医JPEG2000压缩效率高，抗噪能力强学影像压缩等领域图像复原目的1从退化的图像中恢复出原始图像，改善图像质量退化模型2描述图像退化的过程，包括模糊、噪声等复原方法3根据退化模型，采用相应的复原方法，如逆滤波、维纳滤波等应用4广泛应用于医学影像、遥感图像分析等领域去模糊逆滤波1直接对退化模型进行逆运算，恢复原始图像，对噪声敏感维纳滤波2考虑了噪声的影响，在逆滤波的基础上加入了正则化项，能更好地去除模糊和噪声盲复原3在不知道退化模型的情况下，恢复原始图像，难度较高去噪去除图像中的噪声，提高图像质量常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波去噪等不同的去噪方法适用于不同类型的噪声图像融合目的像素级融合特征级融合将多幅图像的信息融合在一起，生成直接对图像的像素值进行融合，如加先提取图像的特征，再对特征进行融一幅包含更多信息的图像权平均法、主成分分析法等合，如小波变换融合、多尺度分解融合等图像匹配目的基于特征的匹配基于区域的匹配在两幅或多幅图像中寻找相同或相似先提取图像的特征，如特征、直接对图像的像素值进行匹配，如互SIFT的物体或区域，是图像配准、目标识特征等，再进行特征匹配相关匹配、最小均方误差匹配等HOG别等应用的基础特征匹配汉明距离欧氏距离近邻算法K计算两个特征向量之计算两个特征向量之在特征空间中寻找与间的汉明距离，距离间的欧氏距离，距离目标特征最相似的K越小，相似度越高越小，相似度越高个特征，进行匹配区域匹配互相关匹配1计算两幅图像对应区域的互相关系数，互相关系数越大，相似度越高最小均方误差匹配2计算两幅图像对应区域的像素值之差的平方和，平方和越小，相似度越高归一化互相关匹配3对互相关系数进行归一化处理，提高匹配的鲁棒性图像配准目的将多幅图像变换到同一个坐标系下，消除图像之间的几何畸变，为图像融合、目标识别等应用奠定基础基于特征的配准先提取图像的特征，再进行特征匹配，根据匹配结果计算变换参数基于区域的配准直接对图像的像素值进行匹配，根据匹配结果计算变换参数变换模型描述图像之间的几何变换关系，如刚性变换、仿射变换、透视变换等图像分类目的特征提取1将图像划分到不同的类别中，是图提取图像的特征，如颜色特征、纹像分析和理解的重要组成部分2理特征、形状特征等分类器训练分类器设计4用训练样本训练分类器，使其学习设计分类器，如支持向量机、决策3不同类别的特征树、神经网络等监督学习特点1用带有标签的训练样本训练分类器，使其学习不同类别的特征支持向量机2寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开决策树3构建一棵树形结构，根据样本的特征将样本划分到不同的类别中神经网络4构建一个多层神经网络，使其学习不同类别的特征无监督学习特点1用不带有标签的训练样本训练分类器，使其自动学习样本的特征均值聚类K2将样本划分到个不同的簇中，使得每个簇内的样本尽可能相似K层次聚类3构建一棵层次结构的树，将样本划分到不同的类别中深度学习卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络利用深度神经网络进行图像分类、目标检测、图像分割等任务常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习模型具有强大的特征学习能力和分类能力，在图像处理领域取得了显著的成果图像检测与识别目的目标检测目标识别在图像中检测出特定的物体，并识别在图像中检测出目标物体的位置和大识别出目标物体的类别，常用的方法出物体的类别是计算机视觉的重要小，常用的方法有滑动窗口法、区域有支持向量机、决策树、神经网络等组成部分建议网络等人脸检测与识别人脸检测人脸识别应用在图像中检测出人脸的位置和大小，识别出人脸的身份，常用的方法有特广泛应用于安全监控、身份验证、社常用的方法有特征、征脸法、支持向量机、深度学习等交网络等领域Haar Adaboost算法、卷积神经网络等目标检测与跟踪目标检测目标跟踪应用在视频的每一帧中检测出目标物体的在视频中跟踪目标物体的运动轨迹，广泛应用于视频监控、自动驾驶、机位置和大小常用的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波器人导航等领域等图像语义分割目的1将图像中的每个像素划分到不同的语义类别中，是图像理解的重要组成部分深度学习方法2利用深度神经网络进行图像语义分割，常用的模型有全卷积网络、等深度学习方法具有强大的特征学习能力U-Net和分割能力，在图像语义分割领域取得了显著的成果应用3广泛应用于自动驾驶、医学影像分析、遥感图像分析等领域图像内容理解目的理解图像的内容，包括图像中物体的类别、位置、关系等，是人工智能的重要组成部分目标检测检测出图像中的目标物体的位置和大小目标识别识别出图像中的目标物体的类别场景理解理解图像的场景，包括场景的类别、场景中物体之间的关系等应用案例分享遥感图像分析医学影像分析利用图像处理技术分析遥感图像，1利用图像处理技术辅助医学诊断，如土地利用分类、植被覆盖度监测2如肿瘤检测、血管分割等等工业检测自动驾驶4利用图像处理技术检测工业产品的3利用图像处理技术感知周围环境，缺陷，提高产品质量如车辆检测、行人检测等总结与展望总结数字图像处理技术是信息技术的重要组成部分，在各个领域发挥着重要的作用1展望2随着人工智能技术的不断发展，数字图像处理技术将迎来更加广阔的发展前景深度学习、计算机视觉等技术将与图像处理技术深度融合，推动图像处理技术的发展挑战3图像处理技术在实际应用中仍然面临着许多挑战，如图像噪声、图像模糊、图像光照变化等未来方向4未来图像处理技术的发展方向将是智能化、自动化、高效化，为人类创造更加美好的生活。