《两维图像处理》课件

两维图像处理图像处理是计算机视觉领域的核心，广泛应用于各种领域，例如医学、工业、安全、娱乐等本课程介绍二维图像处理的基本概念、方法和应用，涵盖图像的获取、表示、增强、分析、分割、识别等关键主题课程简介目标内容本课程旨在帮助学生深入了解图像处理技术，并掌握图像处理的涵盖图像基础、图像处理技术、图像应用等方面内容，并结合实基本理论和方法际案例进行讲解内容安排图像基础1数字图像基础知识图像处理2图像预处理、增强、分割应用技术3图像压缩、识别、检索案例分析4医疗、遥感、工业应用图像基础图像的概念图像的表示图像是一种二维信号，它包含了场景或物体的光学信息图像可以由像素矩阵表示，每个像素代表图像中一个点的颜色和亮度图像的类型图像的性质图像可以分为灰度图像、彩色图像、二值图像等图像具有空间分辨率、灰度级、色彩空间等性质，影响图像的质量和信息量数字图像表达像素矩阵灰度级12数字图像由像素矩阵组成，每个像素存储颜色信息每个像素的颜色值表示为灰度级，范围通常为0到255颜色空间图像格式34常见的颜色空间包括RGB、HSV和CMYK，用于表示图像图像格式决定了图像数据的存储方式，常见的格式有PNG颜色、JPEG和GIF光栅图像与矢量图像光栅图像矢量图像光栅图像由像素矩阵构成，每个像素存储颜色信息放大后会看矢量图像由数学公式描述图形形状，不依赖像素，放大后不会失到像素颗粒感真格式转换矢量图像转光栅图像1矢量图像可以转换为光栅图像，但可能会丢失一些细节，尤其是在高分辨率下光栅图像转矢量图像2光栅图像可以转换为矢量图像，但可能需要手动调整和重新绘制，以达到最佳效果格式之间的转换3使用图像处理软件或在线工具进行格式转换，例如PNG转JPG，JPG转GIF等图像处理软件简介Adobe PhotoshopGIMP Paint.NET专业图像处理软件，拥有强大的功能，广开源免费的图像处理软件，功能强大，可免费的栅格图形编辑器，界面友好，操作泛应用于摄影、设计等领域用于图像编辑、照片修饰和图形设计简单，适合初学者使用图像处理工作流程图像获取图像获取是整个处理流程的起点，涉及从各种来源获取图像，例如相机、扫描仪或互联网预处理预处理阶段主要进行图像增强和噪声去除，为后续步骤奠定基础，以提高图像质量和可辨识度特征提取提取图像的特征信息，例如边缘、纹理和颜色等，以用于后续分析和识别任务图像分析根据图像特征进行分析和解释，例如识别物体、测量形状、定位图像中的特定区域等结果输出将处理结果呈现给用户，例如生成增强后的图像、识别结果、测量结果等图像获取图像传感器1光电转换模拟信号2光信号转化为电信号数字化3将模拟信号转换为数字信号图像数据4存储和处理图像获取是图像处理的第一步，也是至关重要的环节它将现实世界中的场景转换为计算机可以识别的数字图像图像预处理噪声去除图像噪声会影响图像质量，去除噪声可提高后续处理效果图像增强通过调节对比度、亮度等参数，提升图像清晰度和可辨识度几何校正校正图像扭曲或变形，使图像符合几何规范尺寸调整调整图像大小以适应不同的应用场景色彩空间转换将图像转换为不同的色彩空间，方便进行特定处理直方图均衡计算直方图1统计每个灰度值的像素数量累积分布函数2计算每个灰度值的累积概率映射函数3将每个灰度值映射到新的灰度值均衡化图像4使用映射函数生成新的图像直方图均衡是一种图像增强技术，用于改善图像的对比度，使图像的灰度分布更均匀图像增强图像增强旨在提高图像的视觉质量，使图像更易于人眼观察或更适合机器处理锐化1增强图像细节和轮廓，使图像更清晰对比度增强2提高图像中亮暗区域之间的差异，增强细节噪声抑制3去除图像中的随机噪声，提高图像质量色彩增强4调整图像色彩，使图像更鲜艳或更柔和图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、工业视觉等领域，提升图像质量，方便后续处理边缘检测目标定位1边缘检测用于识别图像中的目标边界边缘信息用于图像分割、目标识别等图像处理2边缘检测是图像处理的关键步骤图像处理领域广泛应用，例如计算机视觉、医疗影像分析等算法种类3常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子等图像分割图像分割1将图像分成多个区域边缘检测2检测图像边缘阈值分割3根据像素值分割区域增长4从种子点开始增长区域图像分割是将图像分成多个区域的过程不同的区域可能对应不同的物体，例如，人、树、汽车等图像分割是图像处理的基础，广泛应用于各种领域，例如，医学图像分析、机器视觉、目标识别等形态学处理基本操作案例分析形态学处理是一系列基于图像形状的分析和处理技术，主要形态学处理可以用于提取图像中的目标形状，例如去除噪声包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作、填充孔洞、细化边缘等123应用领域形态学处理在图像处理中有着广泛的应用，例如图像分割、边缘检测、噪声去除、字符识别等图像分类图像分类概述将图像按照其内容进行分类，是计算机视觉中一项重要任务机器学习方法常见分类方法包括支持向量机、决策树、神经网络等应用领域图像分类广泛应用于图像检索、目标识别、自动驾驶等领域图像匹配形状匹配颜色纹理匹配特征点匹配通过形状特征来识别图像，例如轮廓、边利用图像的颜色和纹理信息进行匹配，应通过识别图像中的关键特征点并进行匹配界、纹理等应用于物体识别、人脸识别用于图像检索、目标跟踪等，应用于图像拼接、三维重建等等图像拼接图像配准缝合处理找到图像之间的对应关系，可以识别图像中的重叠区域将重叠区域进行平滑过渡，形成无缝的拼接图像拼接方式应用场景常见的拼接方式有平面拼接、圆柱拼接和球面拼接等广泛应用于全景图、遥感影像拼接和医学图像拼接等领域图像压缩压缩必要性压缩类型常见压缩算法压缩比压缩可以减少存储空间，提无损压缩可以完全还原原JPEG算法使用离散余弦变换压缩比指的是压缩后文件大高传输效率，节省带宽始图像，例如PNG格式，对图像进行压缩小与压缩前文件大小的比值压缩算法根据图像数据特点有损压缩压缩后会丢失部ZIP算法使用字典编码，对图，去除冗余信息，以更小的分信息，例如JPEG格式，像进行压缩压缩比越高，压缩效果越好文件保存图像内容但可以大幅缩减文件大小，但图像质量可能会下降压缩原理JPEG色彩空间转换分块和离散余弦变换

11.

22.将RGB色彩空间转换为YCbCr将图像分割成8x8像素块，并色彩空间，其中Y表示亮度信对每个块进行离散余弦变换（息，Cb和Cr表示色度信息DCT），将空间域信号转换为频域信号量化熵编码

33.

44.根据人眼对不同频率信息的敏使用霍夫曼编码或算术编码等感度，对DCT系数进行量化，熵编码方法，对量化后的DCT舍弃部分不重要的信息系数进行压缩编码，减少数据存储空间图像质量评价主观评价客观评价评价指标通过人眼观察，对图像质量进行评估，但通过数学模型，对图像质量进行量化评估常用的图像质量评价指标包括峰值信噪比主观评价方法存在主观性强、结果不稳定，客观评价方法更加客观，结果更具可重（PSNR）、均方误差（MSE）等等缺点复性医疗图像处理辅助手术规划利用图像处理技术对医学影像进行三维重建，为外科医生提供更清晰的解剖结构信息，辅助手术规划遥感图像处理应用领域广泛数据源丰富土地利用监测、灾害预警、环境卫星影像、航空影像、无人机影评估等像等技术手段多样图像配准、几何校正、正射校正、镶嵌、分类等工业视觉检测缺陷检测定位与引导尺寸测量视觉系统可以检测出产品表面上的缺陷，视觉系统可以帮助机器人精确地定位和引视觉系统可以精确测量产品的尺寸，例如例如划痕、裂纹、凹陷等导，提高生产效率和产品质量长度、宽度、高度等，确保产品符合标准多媒体图像处理图像融合图像动画将多个图像的信息进行融合，将静止图像转换为动态图像，以获取更完整、更准确的图像使其具有生命力，例如视频、信息电影图像特效图像水印利用图像处理技术，为图像添将一些信息嵌入图像中，用于加各种特效，以增强图像的艺版权保护、身份验证等术效果算法实现与优化算法选择1选择合适的算法代码优化2提高代码效率硬件加速3利用GPU等资源性能评估4测试算法效果图像处理算法实现需考虑算法效率和性能选择合适算法，编写高效代码，并利用硬件加速，例如GPU最后进行性能评估，例如运行时间和精度，确保算法满足需求伪彩色处理增强视觉效果突出显示特征通过将灰度图像转换为彩色图通过将不同灰度值映射到不同像，增强图像的视觉效果，使的颜色，可以突出显示图像中图像更易于识别和分析的特定特征，如边缘、纹理或感兴趣区域信息可视化将不同数据值映射到不同的颜色，使数据可视化，例如，将温度数据映射到颜色，以显示温度分布情况图像隐藏与水印图像隐藏数字水印安全性和应用将秘密信息嵌入到载体图像中，不可见但将版权信息嵌入图像，保护版权并进行身图像隐藏和数字水印在信息安全、版权保可提取份验证护等方面发挥重要作用未来发展趋势人工智能图像处理3D深度学习和机器学习技术将进一随着3D技术的发展，三维图像步应用于图像处理领域，提升图处理将会更加普及，应用于虚拟像识别、目标检测、图像分割等现实、增强现实、医学影像等领方面的效率和准确性域移动图像处理云计算移动设备的计算能力不断提升，云计算平台为图像处理提供强大移动图像处理将成为未来发展趋的计算资源和存储空间，推动了势，为用户提供更加便捷、高效图像处理技术的快速发展和应用的图像处理体验推广总结与展望成就与收获本课程介绍了二维图像处理的基础知识和常见应用未来方向深度学习、人工智能技术将为图像处理带来更多可能性持续学习不断探索新技术，掌握更多图像处理方法。