《数据与图像处理技术》课件

数据与图像处理技术欢迎来到数据与图像处理技术的精彩世界！本课程旨在为您提供数据处理和图像处理的全面知识和实践技能我们将从基础概念入手，逐步深入到高级技术，让您能够自信地应对各种数据和图像处理挑战通过本课程的学习，您将掌握数据分析、可视化、图像增强、识别等关键技术，为您的学术研究和职业发展打下坚实的基础课程概述课程目标学习内容考核方式本课程旨在培养学生掌握数据处理与图课程内容涵盖数据类型、数据结构、数课程考核方式包括平时作业、实验报告像处理的基本理论、方法和技术，具备据分析方法、数据预处理、数据可视化和期末考试平时作业主要考察学生对运用相关知识解决实际问题的能力通、图像处理基础、图像预处理、图像增基本概念和原理的理解；实验报告主要过本课程的学习，学生应能够理解数据强、图像滤波、图像变换、图像分割、考察学生的实践操作能力；期末考试主与图像处理的基本原理，掌握常用的数图像压缩、图像识别以及深度学习在图要考察学生对课程内容的综合掌握程度据处理与图像处理算法，并能够使用相像处理中的应用等同时，还将介绍常综合各项成绩，评定学生的最终成绩关工具进行实践操作用的数据与图像处理工具，并通过实际案例分析，提升学生的应用能力第一章数据处理基础数据类型数据结构理解结构化、非结构化和半结掌握数组、链表、树和图等基构化数据的特点与应用场景，本数据结构，为高效数据存储为后续数据处理奠定基础和访问提供支持数据分析方法熟悉描述性统计、推断性统计和数据挖掘等常用方法，为数据分析和决策提供理论指导数据类型

1.1结构化数据非结构化数据12结构化数据通常以表格的形非结构化数据包括文本、图式存储，具有清晰的字段和像、音频和视频等，没有预数据类型，例如关系型数据定义的数据模型，难以直接库中的数据易于查询、分进行分析和处理需要借助析和管理自然语言处理、图像识别等技术进行处理半结构化数据3半结构化数据介于结构化和非结构化数据之间，具有一定的结构，但不如结构化数据那样严格，例如和文件需要解析后JSON XML才能进行分析和处理数据结构

1.2数组数组是一种线性数据结构，由相同类型的元素组成，通过索引访问元素适用于存储和访问大量相同类型的数据链表链表也是一种线性数据结构，由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针适用于动态插入和删除元素的场景树树是一种层次结构的数据结构，由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点适用于表示层次关系的数据，例如文件系统、组织结构等图图是一种非线性数据结构，由节点和边组成，节点之间可以有任意连接关系适用于表示复杂关系的数据，例如社交网络、交通网络等数据分析方法

1.3描述性统计1描述性统计是对数据进行概括和描述的方法，例如计算平均值、中位数、标准差等用于了解数据的基本特征推断性统计2推断性统计是利用样本数据推断总体特征的方法，例如假设检验、置信区间等用于对总体进行推断和预测数据挖掘3数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的方法，例如关联规则、聚类分析、分类预测等用于发现数据中的隐藏规律第二章数据预处理数据转换对数据进行离散化、标准化和特征选2择，提高数据的适用性和分析效果数据清洗1处理缺失值、异常值和重复数据，保证数据的准确性和一致性数据归一化将数据缩放到特定范围，消除量纲影3响，提高模型的收敛速度和精度数据清洗

2.1缺失值处理异常值检测重复数据处理常用的缺失值处理方法包括删除缺失值常用的异常值检测方法包括统计方法（重复数据会影响数据分析的准确性，常、填充缺失值（例如均值填充、中位数例如、箱线图）、聚类方法（用的处理方法是删除重复数据可以使Z-score填充、众数填充）和使用模型预测缺失例如）和机器学习方法（例如用编程工具（例如的库K-means PythonPandas值选择合适的方法取决于缺失值的比孤立森林）检测到异常值后，可以删）或数据库工具进行重复数据删除例和数据的特点除、替换或保留，具体取决于实际情况数据转换

2.2数据离散化数据标准化12将连续型数据转换为离散型将数据缩放到特定范围，消数据，例如将年龄划分为不除量纲影响常用的标准化同的年龄段常用的离散化方法包括最小最大规范化-方法包括等宽离散化、等频、标准化和小数定Z-score离散化和基于聚类的离散化标规范化特征选择3从原始特征中选择最相关的特征，降低维度，提高模型的性能常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法数据归一化

2.3最小最大规范化-将数据缩放到区间，公式为[0,1]x=x-min/max-min标准化Z-score将数据转换为均值为，标准差为的标准正态分布，公式01为x=x-μ/σ小数定标规范化通过移动小数点的位置进行缩放，公式为，x=x/10^j其中是使的最小整数j max|x|1第三章数据可视化可视化基础常用图表类型可视化工具了解视觉编码、颜色理论和图形感掌握条形图、折线图、散点图和饼熟悉、Excel PythonMatplotlib,知等基本概念，为设计有效的数据图等常用图表的特点和应用场景，和等常用可视化工Seaborn Tableau可视化提供理论基础能够选择合适的图表类型进行数据具，能够使用这些工具进行数据可可视化视化实践可视化基础

3.1视觉编码1视觉编码是利用视觉元素（例如颜色、大小、形状、位置）来表示数据的方法不同的视觉编码方式适用于不同的数据类型和可视化目的颜色理论2颜色理论是研究颜色及其相互关系的理论了解颜色理论可以帮助我们选择合适的颜色，提高可视化的效果和可读性图形感知3图形感知是研究人们如何感知和理解图形的理论了解图形感知可以帮助我们设计更易于理解和记忆的可视化常用图表类型

3.2条形图折线图散点图用于比较不同类别的数据用于显示数据随时间变化用于显示两个变量之间的，例如不同产品的销量、的趋势，例如股票价格、关系，例如身高和体重、不同地区的收入等温度变化等广告投入和销售额等饼图用于显示各部分在整体中所占的比例，例如不同产品的市场份额、不同类型的支出比例等可视化工具

3.3Excel PythonMatplotlib,Seaborn Tableau是一款常用的办公软件，具有强是一种流行的编程语言，具有是一款专业的数据可视化工具Excel PythonTableau大的数据处理和可视化功能适用于简丰富的数据分析和可视化库，具有强大的交互式可视化功能适用单的数据分析和可视化任务和是中常用的于需要进行深入数据分析和探索的场景Matplotlib SeabornPython可视化库，适用于各种复杂的数据可视化任务第四章图像处理基础图像的定义1了解数字图像、模拟图像、二值图像、灰度图像和彩色图像等基本概念图像的表示2掌握像素、分辨率和色彩空间等基本概念，理解图像在计算机中的存储方式图像处理的目的熟悉图像增强、图像复原、图像压缩和图像分析等图像处理3的目的和应用领域图像的定义

4.1彩色图像1灰度图像2二值图像3彩色图像包含多个颜色通道，例如图像包含红色、绿色和蓝色三个通道，每个通道的像素值范围通常是到灰度图像RGB0255只有一个通道，像素值表示灰度级别，范围通常是到二值图像只有两种像素值，表示黑色，表示白色025501图像的表示

4.2像素分辨率色彩空间像素是图像的最小单位，每个像素包含分辨率是指图像的像素数量，通常用宽色彩空间是描述颜色的数学模型，常用颜色信息像素值可以是灰度值（灰度度和高度表示，例如表示图的色彩空间包括、、1920x1080RGB CMYKHSV图像）或颜色分量值（彩色图像）像的宽度为像素，高度为像等不同的色彩空间适用于不同的应用19201080素场景图像处理的目的

4.3图像增强图像复原图像压缩图像分析改善图像的视觉效果，例如恢复被噪声或模糊污染的图减少图像的存储空间和传输从图像中提取有用的信息，提高对比度、锐化图像等像，例如去除图像中的噪声带宽，例如压缩、例如目标检测、图像识别等JPEG PNG、恢复模糊的图像等压缩等第五章图像预处理图像裁剪裁剪图像的特定区域，去除不必要的2部分，突出感兴趣的区域图像格式转换将图像转换为不同的格式，例如

1、、、等，以满JPEG PNGBMP TIFF图像缩放足不同的应用需求改变图像的大小，例如放大或缩小图像，以适应不同的显示设备或应用场3景图像格式转换

5.1图像格式特点应用场景有损压缩，文件小，适网络传输、照片存储JPEG合存储照片无损压缩，支持透明通网页设计、图标存储PNG道，适合存储图标和矢量图形无压缩，文件大，图像图像编辑、高质量图像BMP质量高存储无损压缩，支持多种压印刷出版、医学图像TIFF缩方式，适合存储高质量图像图像格式转换的意义在于根据不同的应用需求选择合适的图像格式例如，在网络传输中，为了减少传输时间和带宽，通常选择JPEG格式；在需要保持图像质量的场景中，通常选择PNG或TIFF格式图像裁剪

5.2裁剪的目的裁剪算法实际应用裁剪可以去除图像中不感兴趣的区域，裁剪算法通常通过指定裁剪区域的坐标裁剪广泛应用于图像处理的各个领域，突出感兴趣的目标，减少后续处理的计来实现可以手动指定裁剪区域，也可例如人脸识别、目标检测、图像编辑等算量以使用算法自动检测感兴趣的区域进行在人脸识别中，通常需要先裁剪出人裁剪脸区域，然后再进行识别图像缩放

5.3插值算法1图像缩放需要使用插值算法来计算新像素的值常用的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值最近邻插值2最近邻插值是最简单的插值算法，直接将最近的像素值赋给新像素速度快，但图像质量差双线性插值3双线性插值使用周围四个像素的加权平均值来计算新像素的值图像质量较好，速度较快双三次插值4双三次插值使用周围十六个像素的加权平均值来计算新像素的值图像质量最好，但速度最慢第六章图像增强直方图均衡化通过调整图像的直方图，使图像的像2素值分布更加均匀，提高图像的对比对比度调整度1调整图像的对比度，使图像更加清晰，细节更加明显图像锐化增强图像的边缘和细节，使图像更加3清晰对比度调整

6.1线性对比度拉伸1将图像的像素值线性映射到新的范围，例如将映[min,max]射到[0,255]非线性对比度调整2使用非线性函数对图像的像素值进行映射，例如使用伽马变换进行对比度调整自适应对比度调整3根据图像的局部区域的统计信息，自适应地调整对比度，例如使用算法进行对比度调整CLAHE直方图均衡化

6.2直方图的概念全局直方图均衡化局部直方图均衡化直方图是图像像素值分布的统计图，横对整个图像进行直方图均衡化，使图像对图像的局部区域进行直方图均衡化，坐标表示像素值，纵坐标表示像素值出的像素值分布更加均匀可以更好地提高图像的局部对比度现的频率图像锐化

6.3边缘检测检测图像中的边缘，边缘是图像中像素值变化剧烈的区域拉普拉斯算子拉普拉斯算子是一种二阶微分算子，可以用于边缘检测和图像锐化高通滤波高通滤波器可以增强图像的高频成分，从而实现图像锐化第七章图像滤波高斯滤波1中值滤波2均值滤波3图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声或平滑图像常用的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波均值滤波

7.1原理实现方法优缺点均值滤波使用像素周围邻域的平均值来将像素周围邻域的像素值相加，然后除优点是实现简单，速度快；缺点是容易代替该像素的值，从而平滑图像以邻域的像素个数模糊图像的细节中值滤波

7.2原理实现方法优缺点中值滤波使用像素周围邻域的中值来代将像素周围邻域的像素值排序，然后取优点是可以有效地去除脉冲噪声，保护替该像素的值，从而去除图像中的噪声中间值作为该像素的值图像的细节；缺点是速度较慢高斯滤波

7.3原理实现方法优缺点高斯滤波使用高斯函数作为权重，对像使用高斯核对图像进行卷积运算优点是可以有效地去除高斯噪声，同时素周围邻域的像素值进行加权平均，从保留图像的细节；缺点是计算量较大而平滑图像第八章图像变换傅里叶变换小波变换将图像从空域转换到频域，分将图像分解成不同尺度和方向析图像的频率成分，实现频域的小波系数，实现多分辨率分滤波析和图像压缩哈尔变换一种简单快速的图像变换，可以用于图像压缩和特征提取傅里叶变换

8.1一维傅里叶变换二维傅里叶变换12将一维信号从时域转换到频将二维图像从空域转换到频域，分析信号的频率成分域，分析图像的频率成分频域滤波3在频域对图像进行滤波，例如去除图像中的高频噪声或低频成分小波变换

8.2小波函数小波函数是一种具有局部性和多分辨率特性的函数，可以用于图像分解和重构多分辨率分析将图像分解成不同尺度和方向的小波系数，可以分析图像在不同尺度下的特征图像压缩应用利用小波变换的特性，可以实现高效的图像压缩，例如标准JPEG2000哈尔变换

8.3哈尔基函数1哈尔基函数是一种简单的正交基函数，可以用于构造哈尔变换哈尔变换的计算2哈尔变换的计算过程简单快速，适用于实时图像处理应用在图像处理中的应用3哈尔变换可以用于图像压缩、特征提取和图像识别等领域第九章图像分割边缘检测检测图像中的边缘，将图像分割成不2同的区域阈值分割1根据像素的灰度值将图像分割成不同的区域区域生长从种子点开始，逐渐将周围的像素合并到同一个区域，直到满足停止条件3阈值分割

9.1全局阈值自适应阈值算法Otsu使用同一个阈值对整个图像进行分割根据图像的局部区域的统计信息，自适一种常用的自适应阈值分割算法，可以应地选择阈值进行分割自动选择最佳阈值边缘检测

9.2算子算子Sobel Canny一种常用的边缘检测算子，可一种经典的边缘检测算子，具以检测图像中的水平和垂直边有较高的检测精度和抗噪声能缘力霍夫变换一种用于检测图像中直线、圆等几何形状的算法区域生长

9.3种子点选择选择合适的种子点是区域生长的关键步骤生长准则根据一定的准则，将周围的像素合并到同一个区域停止条件当满足一定的停止条件时，停止区域生长第十章图像压缩压缩标准1有损压缩2无损压缩3图像压缩是指减少图像存储空间和传输带宽的技术图像压缩可以分为无损压缩和有损压缩两种类型无损压缩

10.1游程编码霍夫曼编码算法LZW将图像中连续出现的根据像素值出现的频一种基于字典的压缩相同像素值用一个计率，将频率高的像素算法，可以有效地压数器和一个像素值来值用短编码表示，将缩重复出现的字符串表示，从而减少存储频率低的像素值用长空间编码表示，从而减少平均编码长度有损压缩

10.2压缩原理JPEG压缩是一种常用的有损压缩算法，广泛应用于照片存JPEG储和网络传输离散余弦变换（）DCT将图像从空域转换到频域，将能量集中到少数几个低频分量上量化和编码对系数进行量化和编码，去除冗余信息，实现图像压DCT缩压缩标准

10.3JPEG JPEG2000WebP一种常用的有损压缩标准，广泛应用于一种基于小波变换的压缩标准，具有较一种由开发的图像格式，具有Google照片存储和网络传输高的压缩比和图像质量较高的压缩比和图像质量，支持有损和无损压缩第十一章图像识别特征提取2从图像中提取有用的特征，用于图像识别模式识别基础1了解模式识别的基本概念和应用领域分类算法使用分类算法对图像进行分类识别3模式识别基础

11.1模式的定义1模式是指具有一定规律性的事物，例如图像、语音、文本等识别的过程2识别是指将输入的模式与已知的模式进行比较，确定输入模式的类别应用领域3模式识别广泛应用于图像识别、语音识别、文本识别等领域特征提取

11.2颜色特征纹理特征形状特征利用图像的颜色信息利用图像的纹理信息利用图像的形状信息进行特征提取，例如进行特征提取，例如进行特征提取，例如颜色直方图、颜色矩灰度共生矩阵、矩、形状上下文等LBP Hu等特征等分类算法

11.3分类算法特点应用场景近邻（）简单易懂，适用于图像分类、文本分K KNN小样本分类类支持向量机（）具有较好的泛化能图像分类、人脸识SVM力，适用于高维数别据分类决策树易于理解和解释，风险评估、客户分适用于特征选择和类分类分类算法是图像识别的核心，常用的分类算法包括近邻（）、支持K KNN向量机（）和决策树等SVM第十二章深度学习在图像处理中的应用图像分类使用进行图像分类，例如CNN MNIST

2、、等数据集CIFAR-10ImageNet卷积神经网络（）CNN1了解的基本结构和典型模型CNN目标检测使用进行目标检测，例如CNN R-CNN3系列、系列、等YOLO SSD卷积神经网络（）

12.1CNN的基本结构卷积层、池化层、全连1CNN2接层由卷积层、池化层和全CNN连接层等组成卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于进行分类典型模型（）3CNN LeNet,AlexNet,VGG是最早的模型，是比赛的冠军模型，LeNet CNNAlexNet ImageNet是一种深度模型VGG CNN图像分类

12.2数据集（训练过程性能评估MNIST,CIFAR-10,）ImageNet使用数据集训练模型，调整模型的参使用测试集评估模型的性能，例如计CNN CNNMNIST是手写数字数据集，CIFAR-10是包数，使其能够正确分类图像算分类准确率含个类别的图像数据集，是包10ImageNet含个类别的图像数据集1000目标检测

12.3系列系列R-CNN YOLOSSD系列是基于区域的目标检测算系列是一种端到端的目标检测算是一种单阶段的目标检测算法，速R-CNN YOLOSSD法，包括、和法，速度快，精度高度快，精度较高R-CNN FastR-CNN等Faster R-CNN第十三章图像处理实践简介OpenCV1了解的基本功能和图像处理示例OpenCV图像处理库Python2熟悉、和等图像处理库PIL/Pillow scikit-image matplotlib Python实际案例分析通过人脸检测、文字识别（）和图像修复等实际案例OCR3，提升图像处理实践能力简介

13.1OpenCV安装和配置基本功能图像处理示例123介绍的安装和配置方法提供了丰富的图像处理通过简单的图像处理示例，演示OpenCV OpenCV功能，例如图像滤波、边缘检测的基本用法OpenCV、图像分割、目标检测等图像处理库

13.2PythonPIL/Pillow scikit-image matplotlib是中是是中PIL/Pillow Pythonscikit-image PythonmatplotlibPython常用的图像处理库，中另一个常用的图像常用的绘图库，可以提供了丰富的图像处处理库，提供了丰富用于显示图像和绘制理功能的图像处理算法图表实际案例分析

13.3人脸检测文字识别（）图像修复OCR使用或深度学习算法进行人脸使用技术识别图像中的文字，将使用图像修复算法修复图像中的缺失或OpenCV OCR检测，识别图像中的人脸图像转换为文本损坏区域第十四章数据与图像处理的未来发展人工智能与图像处理大数据与图像处理探索人工智能技术在图像处理研究大数据技术在图像处理中中的应用，例如生成对抗网络的应用，例如海量图像数据处（）、迁移学习和自监督理、分布式计算和实时处理技GAN学习等术等新兴应用领域关注数据与图像处理在新兴应用领域的发展，例如医学图像分析、自动驾驶、增强现实（）和虚拟现实（）等AR VR人工智能与图像处理

14.1生成对抗网络（）迁移学习1GAN2可以用于生成逼真的图迁移学习可以将已训练好的GAN像，例如人脸图像、风景图模型应用于新的任务，减少像等训练时间和数据需求自监督学习3自监督学习可以从无标签数据中学习特征，减少对标签数据的依赖大数据与图像处理

14.2海量图像数据处理研究如何处理海量图像数据，例如图像存储、图像检索和图像分析等分布式计算使用分布式计算技术加速图像处理，例如使用和Hadoop进行图像处理Spark实时处理技术研究如何实现图像的实时处理，例如实时目标检测和实时图像识别等新兴应用领域

14.3医学图像分析自动驾驶增强现实（）和虚拟现实（AR）VR使用图像处理技术辅助医生进行疾病诊使用图像处理技术感知周围环境，例如断和治疗，例如肿瘤检测和血管分割等目标检测、车道线检测和交通标志识别使用图像处理技术实现增强现实和虚拟等现实应用，例如虚拟试衣和虚拟旅游等课程总结知识点回顾重要概念梳理12回顾本课程所学的主要知识梳理本课程的重要概念，例点，例如数据类型、数据结如像素、分辨率、色彩空间构、数据分析方法、图像处、直方图、傅里叶变换、小理基础、图像增强、图像分波变换、卷积神经网络等割、图像压缩和图像识别等学习方法建议3提供学习数据与图像处理的方法建议，例如多阅读相关书籍、多进行实践操作、多参与讨论交流等结语与展望数据与图像处理的重要性技术发展趋势未来学习和研究方向数据与图像处理是信息时代的重要技术随着人工智能和大数据技术的不断发展建议学生未来可以深入学习人工智能、，广泛应用于各个领域，具有重要的应，数据与图像处理技术将迎来更广阔的大数据和图像处理等相关知识，参与相用价值发展前景关研究项目，为数据与图像处理领域的发展做出贡献。