《数字图像处理基础》课件

数字图像处理基础欢迎来到《数字图像处理基础》课程本课程将系统地介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，帮助学生掌握图像处理的核心技术，为进一步学习和研究打下坚实基础数字图像处理是计算机视觉和人工智能的重要基础，它涵盖了从图像获取、增强、分割到识别等多个环节通过本课程的学习，您将能够理解和应用各种图像处理算法，解决实际问题让我们一起踏上这段探索数字世界的奇妙旅程！课程概述课程目标学习内容考核方式本课程旨在使学生掌握数字图像处理的课程涵盖数字图像基础、图像增强、复考核采用多元化评估方式，包括平时作基本理论和算法，能够应用所学知识解原、压缩、分割、特征提取及识别等内业、实验报告和期末考试30%30%决实际问题通过理论学习和实践训练，容从基础概念到高级应用，全面介绍注重理论与实践相结合，全面40%培养学生的图像分析能力和创新思维图像处理的各个方面，包括传统方法和评价学生的学习成果和创新能力最新技术第一章绪论数字图像处理的定义数字图像处理是指将图像信号转换为数字信号，并利用计算机对其进行处理以提取有用信息的技术和方法它是计算机视觉的基础，为人工智能提供重要支持应用领域数字图像处理应用广泛，涉及医学成像、遥感监测、机器视觉、生物特征识别、安防监控、工业检测和娱乐媒体等多个领域，正逐渐渗透到社会生活的方方面面数字图像处理作为信息科学的重要分支，已成为推动科技发展和社会进步的关键技术之一随着计算能力的提升和算法的改进，其应用前景更加广阔数字图像处理的发展历史世纪年代世纪年代至今20602090数字图像处理起源于太空探索和医学应用，早期主要受限于计算能力，仅能处理简单深度学习技术革命性地改变了图像处理方法，卷积神经网络在图像识别领域取得显著的图像增强任务成就，推动了人工智能的迅猛发展123世纪年代2070-80随着计算机技术发展，图像压缩、复原和分割等技术取得突破，首个JPEG标准诞生，为多媒体时代奠定基础数字图像处理技术的演进历程，反映了计算机科学和电子技术的发展轨迹从最初的简单像素操作，到如今复杂的智能分析，每一步技术突破都为人类认识和改变世界提供了新的视角和工具数字图像处理的基本步骤图像获取通过各种成像设备（如相机、扫描仪、医疗仪器等）将现实世界的视觉信息转换为数字图像这一阶段的关键是确保获取高质量的原始图像数据图像预处理对获取的图像进行初步处理，如噪声去除、几何校正、灰度变换等，以提高图像质量，为后续处理奠定基础这是整个处理流程的重要环节图像分析提取图像中的有用信息，包括特征提取、目标检测、图像分割等，是图像处理的核心步骤，直接关系到最终处理效果图像输出将处理结果以适当的形式呈现出来，可能是增强后的图像、提取的特征或识别的结果，满足特定应用需求数字图像处理系统的组成硬件系统软件系统图像处理系统的硬件组成包括图像采集设备、计算处理平台和图软件系统主要包括操作系统、开发环境、算法库和应用软件常像显示输出设备采集设备如各类相机、扫描仪负责将光学信息用的开发工具有、、图像处理库等，它MATLAB OpenCVPython转换为数字信号；处理平台如、提供计算能力；显示设们提供了丰富的图像处理函数和接口GPU FPGA备则将处理结果呈现出来软件系统的设计需考虑易用性、可扩展性和性能优化良好的软现代图像处理对硬件性能要求较高，尤其是实时处理场景高性件架构能够充分发挥硬件性能，同时为算法创新和应用开发提供能的并行计算设备能显著提升处理效率，为复杂算法的实现提供灵活的平台硬件保障第二章数字图像基础图像的数学模型像素和分辨率从数学角度看，数字图像可以像素是构成数字图像的基本单表示为二维函数，其中元，分辨率则表示图像包含的fx,y x和是空间坐标，在任意点像素数量高分辨率图像包含y f处的值表示该点的灰度或更多细节，但需要更大的存储x,y颜色强度通过这种模型，可空间和更强的处理能力理解以应用各种数学工具和方法对像素与分辨率的关系对图像处图像进行分析和处理理至关重要图像的位深度位深度决定了图像可以表示的灰度或颜色级别位灰度图像可表示8256级灰度，而位彩色图像可表示约万种颜色位深度越高，图像241670的色彩表现越丰富，但数据量也相应增加图像的采样和量化采样定理采样是将连续图像转换为离散图像的过程奈奎斯特频率采样频率应至少为最高信号频率的两倍量化过程将采样值映射到有限的灰度级别采样和量化是将连续的自然图像转换为数字图像的两个基本步骤采样在空间域进行，决定了图像的空间分辨率；而量化在幅值域进行，决定了图像的灰度分辨率采样不足会导致频谱混叠，产生摩尔纹等失真现象；量化级别过少则会出现伪轮廓等量化噪声因此，合理选择采样率和量化级别对保证图像质量至关重要图像文件格式格式特点适用场景压缩方式无损、无压缩图像编辑和处理无压缩BMP有损压缩、高压照片存储、网络变换JPEG DCT缩率传输无损压缩、支持网页图像、图形PNG LZ77透明设计支持动画、色彩简单动画、图标GIF LZW有限灵活、广泛支持专业图像处理、多种TIFF印刷不同的图像文件格式适用于不同的应用场景选择合适的格式需要考虑图像质量、文件大小、编辑需求和应用兼容性等因素特别是在图像处理工作流程中，合理转换格式可以在保证质量的同时提高效率颜色模型模型HSV符合人类感知，便于颜色选择色调颜色种类•H模型饱和度颜色纯度RGB•S明度颜色亮度•V加色模型，适用于显示设备三个通道红、绿、蓝•R GB模型CMYK表示纯红色•255,0,0减色模型，用于印刷表示白色•255,255,255四个通道青、品红、黄、黑•C MYK利用油墨反射特性•黑色单独使用减少油墨消耗•图像的基本统计特性直方图统计特性图像直方图是图像灰度分布的统计表示，横轴为灰度级别，纵轴图像的统计特性包括均值、方差、标准差、偏度和峰度等均值为对应像素数量通过直方图可以直观了解图像的亮度分布、对表示图像的平均亮度水平；方差反映亮度分布的离散程度，与图比度和动态范围等特性像对比度相关；偏度和峰度则描述灰度分布的形态特征直方图分析是许多图像处理技术的基础，如直方图均衡化、阈值这些统计量不仅可用于图像质量评估，还可作为图像分类和识别分割等尽管直方图不包含空间信息，但它提供了图像整体特性的特征在图像增强、分割和识别中，这些统计特性都有重要应的重要统计指标用第三章图像增强增强目的图像增强旨在改善图像的视觉效果，提高图像的对比度、清晰度和细节可见性，使图像更适合人眼观察或后续处理增强操作是主观的，没有统一的评价标准，通常根据特定应用需求进行处理域图像增强方法可分为空间域和频率域两大类空间域方法直接对像素及其邻域进行操作；频率域方法则通过变换（如傅里叶变换）对图像频率成分进行处理，然后进行反变换应用场景图像增强在医学影像、遥感图像、安防监控、照片处理等领域有广泛应用针对不同的图像退化原因和应用需求，需选择适当的增强技术以获得最佳效果空间域增强方法空间域增强方法直接在图像空间中进行操作，主要包括点运算和邻域运算两类点运算是像素级的独立变换，每个输出像素值仅与对应的输入像素值有关，如灰度变换、直方图处理等它计算简单，适合全局亮度和对比度调整邻域运算则考虑像素及其周围区域的值，每个输出像素值与输入图像中一个局部区域有关，如空间滤波、局部增强等这类方法能更好地处理局部细节和纹理特征，但计算复杂度较高灰度变换线性变换分段线性变换线性灰度变换包括对比度拉伸和分段线性变换通过在不同灰度区亮度调整，通过线性函数改变像间应用不同的线性函数，实现更素值的分布其数学表达为灵活的变换效果常见的有对比，其中控制度拉伸、阈值化和灰度级切片等gx,y=α·fx,y+βα对比度，控制亮度这种变换简这种方法能针对特定灰度范围进β单直观，但灵活性有限行强化或抑制非线性变换非线性变换包括对数变换、幂律变换等，能改变图像的动态范围和灰度分布对数变换适合压缩高动态范围；而校正gx,y=c·log1+fx,yγ则可调整图像的亮度和对比度特性gx,y=c·fx,y^γ直方图处理直方图均衡化将图像的灰度分布重新映射，使得输出图像的灰度级分布近似均匀这种处理能自动增强图像对比度，尤其对低对比度图像效果显著其实现基于累积分布函数，是一种全局处理方法自适应直方图均衡化在图像的小区域内进行直方图均衡化，然后使用插值组合结果这种方法能更好地保持局部细节，避免全局均衡化可能导致的过度增强和噪声放大常用变种有对比度受限的自适应直方图均衡化CLAHE直方图规定化将图像的直方图变换为指定的目标直方图形状这种方法允许更精确地控制处理结果，尤其适用于需要特定灰度分布的应用场景实现上结合了直方图均衡化和反变换的过程空间滤波锐化滤波增强图像边缘和细节1平滑滤波降低噪声，模糊细节卷积运算3通过模板在图像上滑动计算空间滤波是图像处理中的基本操作，通过在空间域进行卷积或相关运算实现滤波器（也称为掩模、核或模板）是一个小矩阵，定义了像素及其邻域的权重平滑滤波器如均值滤波、高斯滤波等用于抑制噪声和细节；锐化滤波器如拉普拉斯算子、梯度算子等则用于增强边缘和细节选择合适的滤波器和参数对获得理想的处理效果至关重要滤波操作的本质是空间域的加权平均频率域增强方法123傅里叶变换频率域滤波逆变换将空间域图像转换到频率域对频率成分进行修改将处理后的频谱转回空间域频率域图像处理利用傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，在频率域进行处理后再通过逆变换返回空间域频率域处理的优势在于能直观地操作图像的频率成分，实现某些在空间域难以完成的增强效果在频率域中，低频成分对应图像的平滑区域和整体亮度，高频成分则对应边缘和细节通过设计合适的频率域滤波器，可以有选择地增强或抑制特定频率成分，实现图像的平滑、锐化和噪声去除等操作第四章图像复原原始场景退化过程待成像的物理对象由光学系统和环境引起的失真复原处理噪声叠加通过算法恢复原始图像各种随机干扰的影响图像复原旨在恢复被退化的图像，与图像增强不同，它是一个客观过程，基于退化模型和物理特性复原的关键是准确建立退化模型，包括退化函数和噪声特性，然后利用逆过程恢复原始图像噪声模型高斯噪声椒盐噪声乘性噪声呈正态分布的随机噪声，概率密度函数为表现为随机分布的黑点（盐）和白点噪声强度与图像灰度值成正比的噪声类型，高斯函数这种噪声在自然图像中最为常（椒），是一种脉冲噪声这种噪声通常如斑点噪声这种噪声常见于相干成像系见，主要来源于传感器的热噪声和电子电由图像传感器、传输通道或模数转换过程统，如超声波和雷达成像乘性噪声在亮路的噪声高斯噪声影响图像的所有区域中的突发干扰引起椒盐噪声只影响图像区更为明显，形成特征性的颗粒状纹理和灰度级，使图像整体看起来粒状中的部分像素，但影响程度较为严重数学模型gx,y=fx,y·nx,y数学模型数学模型pz=1/√2πσ²·e^-z-pz=Pa z=a+Pb z=bμ²/2σ²图像去噪方法均值滤波中值滤波利用像素邻域的平均值替代中用邻域像素的中值替代中心像心像素，有效减少高斯噪声素，对椒盐噪声特别有效中包括算术均值、几何均值和谐值滤波能很好地保留边缘，不波均值等变种，适用于不同类会引入新的灰度值，但可能改型的噪声虽然操作简单，但变细小结构和尖锐拐角常用会模糊图像边缘和细节变种有加权中值滤波和自适应中值滤波维纳滤波基于最小均方误差准则的统计方法，需要噪声和图像信号的先验统计特性维纳滤波在频率域实现，能同时处理模糊和噪声问题，是理论上最优的线性复原滤波器，但对统计参数的估计要求较高图像复原技术图像复原技术旨在从退化图像中恢复原始图像，通常需要建立退化过程的数学模型逆滤波是最直接的方法，直接对退化函数取逆，但对噪声敏感，容易放大高频噪声；受约束最小二乘滤波则引入平滑约束，平衡了复原和噪声抑制的需求正则化方法通过加入先验知识作为约束，提高复原质量和稳定性此外，迭代复原算法如算法和盲复原等高级技术，能Lucy-Richardson在退化函数不完全已知的情况下实现复原选择合适的复原方法需要综合考虑图像质量、计算复杂度和先验信息等因素图像重建投影获取从不同角度获取物体的投影数据数据预处理2对投影数据进行滤波和校正重建算法反投影或迭代方法重建断层图像图像重建是从投影数据恢复原始图像的过程，广泛应用于医学成像（如、）和工业无损检测常用的重建方法包括解析重建和迭代重建两大CT MRI类解析重建如滤波反投影（）算法计算效率高，适合实时应用；而迭代重建如代数重建技术（）、最大似然期望最大化（）等则能处FBP ARTML-EM理不完整或有噪声的数据，但计算量大近年来，基于深度学习的重建方法也取得了显著进展，能在降低辐射剂量的同时提高图像质量第五章彩色图像处理彩色基础彩色模型彩色是人类视觉系统对不同波长光的感知，人眼通过三种类型的彩色模型是描述和指定颜色的三维坐标系统和子空间模型RGB视锥细胞感知红、绿、蓝三原色彩色图像通常使用三个或四个基于三原色加法混合，适用于显示设备；模型则更符合HSI/HSV分量表示每个像素的颜色，不同的颜色模型适用于不同的应用场人类感知，便于颜色选择和处理；模型用于印刷领域，基CMYK景于减色混合原理理解彩色原理对于实现准确的颜色再现和处理至关重要色度学此外，是一种设备无关的颜色模型，能够统一描述人CIE L*a*b*和色度图提供了描述人类颜色感知的科学基础类可见的所有颜色，广泛用于颜色管理系统彩色变换色彩平衡色彩校正色彩增强色彩平衡旨在调整图像的整体色调，使其更色彩校正包括伽马校正、颜色空间转换和色色彩增强技术通过提高饱和度、对比度和色接近自然感知或符合特定艺术需求常见的调映射等技术伽马校正用于补偿显示设备彩对比来改善图像视觉效果常用方法有方法包括灰度世界假设、白平衡和色彩恒常的非线性响应；颜色空间转换确保不同设备空间中的分量增强、色彩对比度拉伸HSV S性算法等这些技术通过调整通道的增间的色彩一致性；色调映射则调整图像的动和选择性色彩增强等这些技术能使图像色RGB益，消除环境光源对图像色调的影响态范围和色彩分布，提高视觉效果彩更加鲜明生动，但应注意避免过度增强导致失真彩色图像分割基于聚类的分割基于颜色阈值的分割在颜色特征空间进行聚类，如在合适的颜色空间（如）HSV均值、模糊均值和均值漂中设定阈值范围，提取特定颜K-C-移等算法这些方法将像素按色区域这种方法简单高效，颜色相似性分组，适合处理复特别适合目标颜色与背景对比杂背景的图像聚类方法的优明显的场景多阈值和自适应势在于不需要先验的颜色模型，阈值技术能提高分割的适应性但聚类数量的选择对结果有显和准确性著影响基于区域的彩色分割结合颜色和空间信息的区域生长、分裂合并等方法这类方法考虑像素的空间连续性，能产生更连贯的分割结果基于超像素的分割预处理能有效减少计算量，同时保持边界精度第六章图像压缩压缩必要性压缩原理随着高分辨率成像设备的普及，未图像压缩基于两种冗余空间冗余压缩的图像数据量巨大，给存储和（相邻像素的相关性）和视觉冗余传输带来挑战例如，一张分（人眼对某些视觉信息不敏感）4K辨率的位彩色图像约需压缩过程包括变换编码（降低空间2424MB存储空间，高清视频的数据率则更冗余）和熵编码（降低统计冗余）为惊人图像压缩技术能显著减少两个主要步骤压缩比表示原始数数据量，提高存储效率和传输速度据量与压缩数据量的比值压缩分类按是否有信息损失，图像压缩分为无损压缩和有损压缩无损压缩能完全恢复原始数据，但压缩比有限；有损压缩牺牲部分细节，可获得更高压缩比选择合适的压缩方式需权衡图像质量、压缩比和计算复杂度无损压缩技术游程编码霍夫曼编码编码LZW游程编码RLE通过记录连续相同霍夫曼编码根据像素值出现的频LZWLempel-Ziv-Welch编码像素值的长度来压缩数据它对率分配可变长度的编码，频率高通过构建动态字典，用短码替代具有大面积相同颜色区域的图像的像素值使用更短的编码这种重复出现的像素模式它不需要（如线条图、图标等）效果良好，方法利用图像的统计特性，对大预先知道图像的统计特性，适应但对自然图像效果有限RLE是多数图像都有不错的压缩效果性强，是GIF和TIFF格式的标准压BMP和PCX等格式使用的基本压霍夫曼编码是JPEG标准的熵编码缩算法LZW对具有重复模式的缩方法阶段图像压缩效果尤为显著算术编码算术编码将整个序列编码为区间中的一个分数值，理论上可以达到熵限与霍夫曼编码相比，算术编码能提供更好的压缩效率，尤其是概率分布不均匀时JPEG2000和H.264等现代编码标准多采用算术编码有损压缩技术变换编码将图像从空间域转换到变换域，集中能量并去相关常用变换有离散余弦变换DCT和离散小波变换DWT变换后的系数按重要性量化，丢弃不重要的信息量化降低变换系数的精度，是有损压缩中引入信息损失的主要环节量化步长控制压缩质量和压缩比的平衡常用的量化策略有标量量化和矢量量化预测编码利用相邻像素的相关性进行预测，只编码预测误差差分脉冲编码调制DPCM和自适应差分脉冲编码调制ADPCM是典型的预测编码技术熵编码对量化后的数据进行无损压缩，进一步提高压缩效率变长编码如霍夫曼编码和算术编码是常用的熵编码方法，能根据数据的统计特性优化编码长度图像压缩标准标准压缩技术压缩比特点应用场景JPEG DCT+量化+霍夫曼/算术10:1至20:1块效应，不支持透明度照片存储，网络传输编码JPEG2000小波变换+EBCOT20:1至200:1无块效应，支持渐进传输医学影像，数字档案JPEG-LS预测+上下文建模2:1至3:1无损或近无损医学和卫星图像WebP预测编码+熵编码较JPEG提高25-34%支持无损和有损，支持透明网页图像，移动应用HEIF基于HEVC较JPEG提高50%支持动画，高动态范围移动设备，高质量照片第七章形态学图像处理二值形态学结构元素处理二值图像的形态学操作探测和提取图像特征的模板2应用领域基本操作4边缘检测、噪声去除、形状分析膨胀、腐蚀、开闭运算等数学形态学是一种基于集合论的图像处理方法，主要用于分析和处理图像中的几何结构它的基本思想是用一个称为结构元素的特定形状探测图像，通过结构元素与图像的集合运算来提取相关的形状信息形态学处理广泛应用于图像预处理、边缘检测、区域分割、骨架提取和目标识别等领域与传统的线性滤波不同，形态学操作能更好地保持图像的几何特性，特别适合处理形状和结构信息膨胀与腐蚀膨胀操作腐蚀操作膨胀是形态学的基本操作之一，定义为图像与结构元素的闵可夫腐蚀是膨胀的对偶操作，定义为图像与结构元素的闵可夫斯基减斯基加膨胀可以填充图像中的小孔洞和狭窄的间隙，使目标区腐蚀可以消除图像中小于结构元素的突出部分或细小目标，使目域扩大数学表示为，其中是原图像，标区域缩小数学表示为⊆，其中表示A⊕B={z|Bz∩A≠∅}A A⊖B={z|Bz A}Bz是结构元素平移到点的结果B Bz膨胀操作的效果取决于结构元素的大小和形状较大的结构元素腐蚀操作能够分离轻微连接的目标，消除边缘毛刺和小的噪声点产生更显著的膨胀效果；不同形状的结构元素则可以强调图像中它对图像中的暗细节敏感，常用于图像边缘检测和目标分割的预特定方向或形状的特征膨胀常用于连接断开的目标部分和填充处理阶段腐蚀和膨胀互为对偶，但它们并不是严格的逆操作小孔洞开运算与闭运算开运算闭运算实际应用开运算是先腐蚀后膨胀的复合操作，数学表闭运算是先膨胀后腐蚀的复合操作，数学表开闭运算在图像处理中有广泛应用，如噪声示为∘开运算能平滑目示为闭运算能填充目滤除、形状简化、目标检测等开运算常用A B=A⊖B⊕B A•B=A⊕B⊖B标轮廓，断开狭窄的连接，消除细小的突出标轮廓中的小孔洞和狭窄的凹陷，连接靠近于去除小物体、分离物体、平滑边界；闭运部分，同时基本保持原始目标的形状和大小的目标，平滑轮廓，同时基本保持原始形状算则用于填充孔洞、连接断开的区域、闭合和大小边界缺口击中击不中变换基本定义数学表示击中击不中变换是一种用于检设是一对结构元素，B=B₁,B₂测图像中特定形状或模式的形其中匹配前景，匹配背景B₁B₂态学操作它使用一对结构元击中击不中变换定义为素，一个用于匹配前景，一个，A⊗B=A⊖B₁∩Aᶜ⊖B₂用于匹配背景只有当两个结其中表示的补集这实际AᶜA构元素都匹配成功时，该位置上是同时对前景和背景进行匹才被标记为命中配的过程应用场景击中击不中变换在模式识别、细化算法、骨架提取和角点检测等领域有重要应用它能够精确定位图像中的特定局部结构，如端点、交叉点、角点等，为后续的形状分析提供基础灰度形态学灰度形态学是二值形态学向灰度图像的扩展，基于数学形态学和最小值最大值运算灰度膨胀使用局部最大值操作，可以增亮图像中的-亮区域，扩展高亮度区域；灰度腐蚀则使用局部最小值操作，增强暗区域，缩小高亮度区域灰度开闭运算继承了二值形态学的性质，但作用于灰度值而非区域形状顶帽和底帽变换是灰度形态学的特殊应用，顶帽变换原图开运-算用于提取比邻域亮的细节，底帽变换闭运算原图则提取比邻域暗的细节灰度形态学广泛应用于图像增强、特征提取和目标检测等-领域第八章图像分割基于阈值的分割1根据灰度值设定阈值进行分割基于边缘的分割通过检测图像边缘来划分区域基于区域的分割3直接识别和分割感兴趣区域基于模型的分割利用先验知识和数学模型辅助分割图像分割是将图像分割成多个具有特定语义或视觉意义的区域的过程，是图像分析和理解的关键步骤分割的目标是简化图像表示，使之更有意义且易于分析理想的分割结果应保持区域内部的同质性和区域间的差异性图像分割在医学影像、遥感分析、人脸识别、目标跟踪等领域有广泛应用不同的分割方法各有优缺点，在实际应用中通常需要结合多种方法，并根据具体问题特点进行优化和调整基于阈值的分割全局阈值局部阈值多阈值分割对整个图像使用单一阈值进行分割方根据像素局部邻域信息确定阈值自适应阈使用多个阈值将图像分割成多个灰度区域Otsu法是一种经典的全局阈值算法，通过最大化值法将图像分成多个子区域，每个区域使用多阈值分割适用于灰度分布呈多峰状的图像，类间方差自动确定最佳阈值全局阈值方法不同的阈值这种方法能更好地处理光照变能保留更多的图像细节和层次信息，但阈值简单高效，但对光照不均匀的图像效果不佳化和背景不均匀的情况，但计算复杂度较高的确定更加复杂和挑战基于边缘的分割1边缘检测使用梯度算子或二阶导数检测像素灰度变化2边缘增强通过阈值或非极大值抑制增强边缘3边缘连接将断裂的边缘线段连接成完整闭合边界4区域形成根据闭合边界形成分割区域基于边缘的分割方法利用图像中灰度或颜色的不连续性来检测物体边界常用的边缘检测算子有Roberts、Sobel、Prewitt和Canny等其中Canny边缘检测器因其良好的性能而被广泛使用，它包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等步骤边缘检测后，通常需要进行边缘连接处理解决边缘断裂问题常用的方法有霍夫变换（适合检测直线和圆等规则形状）和边缘跟踪算法基于边缘的分割方法对噪声敏感，但能准确定位目标边界，特别适合边缘明显的图像基于区域的分割区域生长区域生长从选定的种子点开始，根据预定义的相似性准则逐步将相邻像素合并到区域中这种方法考虑空间连通性，能产生连贯的分割区域，但对种子点的选择敏感，且容易受噪声影响区域分裂区域分裂从整个图像开始，递归地将不符合同质性准则的区域分裂成更小的子区域这种自顶向下的方法适合处理纹理复杂的图像，但可能产生过度分割和不规则边界区域合并区域合并是区域分裂的补充，将相似的相邻区域合并通常采用分裂合并策略，先分裂再合并，结合两种方法的优点这种方法能在保持区域边界的同时减少过度分割，但计算复杂度较高分水岭分割4分水岭算法将图像视为地形表面，灰度值表示高度它从局部最小值开始注水，当不同水域相遇时形成边界分水岭方法能生成封闭的连续边界，但容易产生过度分割，通常需要标记控制基于聚类的分割均值聚类模糊均值聚类K C均值聚类是一种迭代算法，将图像像素分成个类别，使各类内模糊均值算法是均值的扩展，引入了隶属度的概念每K KC FCMK部像素特征尽可能相似算法步骤包括初始化个聚类中心，将每个像素可以以不同程度属于多个类别，通过最小化目标函数确定K个像素分配到最近的中心，重新计算每个类的中心，然后重复直最优隶属度和类中心能更好地处理类别边界模糊的情况FCM至收敛均值算法简单高效，易于实现，但对初始中心的选择敏感，且需与均值相比，提供的分割结果更平滑，边界过渡更自然，K K FCM要预先指定类别数在图像分割中，特征向量可以包括像素的颜特别适合处理具有渐变和模糊边界的图像然而，计算复杂KFCM色、位置和纹理等信息度更高，收敛速度较慢，且同样需要预先指定类别数第九章图像特征提取颜色特征纹理特征描述图像的色彩分布和统计特性表征图像的局部结构和重复模式2局部特征形状特征提取图像中的兴趣点和局部描述子描述目标轮廓和区域的几何属性特征提取是从图像中提取能够表征其本质属性的数值信息，是图像识别和理解的关键环节好的特征应具有区分性（能区分不同类别对象）、不变性（对光照、旋转等变化不敏感）和稳定性（对噪声和干扰具有鲁棒性）特征提取在图像检索、目标识别、场景分类等领域有广泛应用随着深度学习的发展，传统的手工设计特征逐渐被神经网络自动学习的特征所补充，但理解各类特征的本质仍有重要意义颜色特征颜色直方图颜色矩颜色直方图统计图像中各颜色出现的频颜色矩类似于统计学中的矩，用于描述率，是一种简单而有效的全局特征它颜色分布的特性一阶矩表示平均颜色，对图像内容的空间分布不敏感，具有平二阶矩表示颜色的方差（分散程度），移、旋转不变性，但不能区分空间结构三阶矩表示颜色分布的偏斜度不同但颜色分布相似的图像颜色矩特征紧凑，计算简单，对尺度变为提高区分能力，可使用多分辨率直方化和旋转不敏感，在基于内容的图像检图、空间颜色直方图或颜色相关图等改索中应用广泛进方法主色彩描述通过聚类方法提取图像中的主要颜色成分，每个主色彩包括颜色值、百分比和分布信息这种方法能更紧凑地表示图像的颜色特征，减少数据量主色彩描述在商标识别、产品分类和图像检索等任务中表现良好纹理特征纹理是图像区域中像素的空间排列和局部变化特性，反映了图像的结构信息纹理特征提取方法主要分为统计方法、结构方法、模型方法和频谱方法统计方法如共生矩阵分析计算像素对的统计特性；结构方法将纹理视为基本元素的重复排列；模型方法如随机场通Markov过数学模型描述纹理；频谱方法则在变换域分析纹理特性局部二值模式是一种高效的纹理描述符，通过比较中心像素与邻域像素的灰度值生成二进制编码它计算简单，对光照变化鲁棒，LBP在人脸识别、纹理分类等领域有广泛应用滤波器和小波变换能提取多尺度、多方向的纹理特征，适合分析复杂纹理Gabor形状特征边界特征区域特征边界特征描述物体轮廓的特性，包括周长、曲率、傅里叶描述子区域特征考虑物体整个区域的特性，如面积、周长比、矩形度、等傅里叶描述子将边界表示为傅里叶级数，低频分量表示整体圆形度、长轴比等这些简单特征计算高效，对噪声和变形较为形状，高频分量表示细节变化通过选择前个系数可获得紧凑的鲁棒，常用于初步筛选和分类N形状表示矩特征如矩是一组对旋转、平移和尺度变化不变的区域特征，Hu链码是另一种边界表示方法，记录轮廓点的连接方向形状数和通过计算区域像素分布的统计矩获得矩则基于正交多项Zernike曲率也是常用的边界特征，对旋转、平移有较好的不变性式，具有良好的重构能力和更强的抗噪性特征SIFT尺度空间极值检测构建高斯差分金字塔，检测空间和尺度上的局部极值点，作为潜在的关键点候选这一步确保特征点在不同尺度下都是显著的，实现尺度不变性关键点定位与筛选通过插值精确定位关键点位置，并剔除低对比度和边缘上的不稳定点这一步提高了特征点的稳定性和区分性，减少错误匹配方向分配根据局部梯度方向分布为每个关键点分配一个或多个参考方向这一步确保特征描述对旋转具有不变性，增强鲁棒性特征描述子生成在关键点周围的区域计算梯度方向直方图，形成维的特征向量描128述子对光照变化、视角变化和局部几何变形具有一定的鲁棒性第十章图像识别预处理图像增强、噪声去除和归一化，为后续步骤准备高质量输入预处理的质量直接影响识别的准确性和稳定性特征提取从图像中提取能表征其本质特性的特征向量好的特征应具有高区分性、不变性和紧凑性，是识别系统的核心组件分类器基于提取的特征对图像进行分类或识别常用分类器包括、、KNN SVM决策树和神经网络等，选择取决于具体任务和数据特点后处理对识别结果进行校验、优化和整合后处理可利用上下文信息、先验知识或多个分类器的结果提高整体准确率模板匹配匹配原理相似度度量应用实例模板匹配是一种寻找与给定模板最相似图像常用的相似度度量包括平方差和、归模板匹配广泛应用于目标定位、、人SSD OCR区域的技术它通过将模板在目标图像上滑一化相关系数和互相关等脸检测和工业检测等领域在复杂场景中，NCC CC动，计算每个位置的相似度度量，然后选择对亮度差异敏感；对亮度和对比通常需要结合多尺度匹配、旋转不变匹配或SSD NCC相似度最高的位置作为匹配结果这种方法度变化具有不变性，但计算复杂；互相关则基于特征的匹配等技术提高鲁棒性随着计直观简单，适合目标形状和纹理变化不大的在计算效率和性能间取得平衡选择合适的算能力提升，模板匹配在实时应用中也变得场景度量对匹配效果至关重要越来越实用统计模式识别分类器原理优点缺点适用场景贝叶斯分类器基于贝叶斯定理论基础扎实，需假设特征独文本分类，医理估计后验概对小样本有效立学诊断率K近邻KNN基于最近邻样简单直观，无计算复杂度高，小数据集，特本多数投票需训练受噪声影响征空间良好支持向量机寻找最大间隔泛化能力强，参数调优复杂，高维特征，中超平面适合高维数据计算开销大等规模数据SVM决策树基于特征递归可解释性强，易过拟合，不分类规则简单，划分数据训练快速稳定特征重要性分析随机森林多个决策树的准确率高，不黑盒模型，难高维特征，大集成学习易过拟合以解释规模数据集神经网络识别深度学习多层神经网络自动学习特征表示卷积神经网络2专为图像处理设计的深度学习架构网络层次卷积层提取特征，池化层降维，全连接层分类卷积神经网络是图像识别领域的革命性技术，通过模拟人类视觉系统的分层处理机制，实现了端到端的特征学习和分类的核心在于卷CNN CNN积层，它使用可学习的滤波器提取空间特征；池化层则通过下采样减少计算量并提供一定的平移不变性与传统方法相比，无需人工设计特征，能自动学习层次化的特征表示，从低层的边缘和纹理到高层的语义概念现代架构如、CNN CNNResNet和等引入了残差连接、多尺度处理等创新机制，进一步提高了性能已在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了Inception DenseNetCNN超越人类的表现第十一章图像理解语义理解上下文建模知识表示图像理解旨在赋予计算机理解图上下文信息对图像理解至关重要，知识表示是构建图像理解系统的像内容的能力，不仅是识别看到包括场景上下文、物体间关系和基础，包括概念本体、属性关系了什么，还要理解意味着什么时间上下文等有效利用上下文和规则推理等先验知识可以是它涉及场景解析、关系推理和语能显著提高识别准确率，解决歧专家定义的规则，也可以是从大义表示等高级认知任务，是计算义和预测被遮挡部分，使理解更规模数据中学习的统计模型，有机视觉的最终目标接近人类认知水平助于解决数据稀疏和泛化问题多模态融合真正的理解需要整合视觉、文本、语音等多模态信息多模态融合技术能够结合不同来源的互补信息，提供更全面的场景理解，如视觉问答、图像描述生成和跨模态检索等任务所示场景分析场景分类场景语义分割场景分类是识别图像所属场景类别场景语义分割将图像中每个像素分的任务，如室内、室外、城市、自配到特定的语义类别，实现精细的然等与物体识别不同，场景分类场景解析与普通分割不同，语义更关注整体布局和全局特征深度分割考虑类别信息，需要同时进行学习模型如专门针对分割和识别全卷积网络和Places-CNN FCN场景分类任务训练，能有效捕捉场等架构在语义分割领域表现U-Net景特性场景分类是许多视觉理解卓越，能保持空间信息和语义一致任务的基础性场景结构理解场景结构理解涉及解析场景的几何和空间布局，如地面、天空和垂直面的定位，物体之间的空间关系等这种理解有助于机器人导航、增强现实和重建等应3D用结合深度信息和语义标签的场景理解是当前研究热点3D目标检测与跟踪目标检测算法目标跟踪技术目标检测旨在定位和识别图像中的特定物体早期方法如滑动窗目标跟踪在视频序列中连续定位目标对象，是许多视频分析任务口特征已被现代深度学习方法所取代目前主流检测框架的基础跟踪算法主要分为判别式方法和生成式方法判别式方+HOG分为两阶段方法和单阶段方法两阶段方法如系列先提出法如相关滤波器和网络通过学习目标与背景的区R-CNN KCFSiamese候选区域再进行分类，精度较高；单阶段方法如和直接分特征进行跟踪；生成式方法则建立目标外观模型，通过匹配相YOLO SSD预测边界框和类别，速度更快似度实现跟踪近年来，基于的检测器如提出了新的无锚框检多目标跟踪需要同时处理目标检测和身份关联两个问题，常用的Transformer DETR测范式，通过注意力机制直接建模物体间的关系目标检测技术方法有跟踪检测范式和联合检测跟踪等深度学习特别是深度特-在自动驾驶、视频监控和工业检测等领域有广泛应用征表示的引入显著提高了跟踪的鲁棒性，能够应对遮挡、形变和光照变化等挑战人脸识别人脸检测定位图像中的人脸区域，是识别的第一步现代检测器如和MTCNN RetinaFace不仅能准确定位人脸，还能检测面部关键点和姿态，为后续处理提供基础人脸对齐基于检测到的关键点进行几何变换，将人脸标准化到固定姿态和位置对齐是减少姿态变化影响的关键步骤，能显著提高特征提取的一致性和准确性特征提取从对齐的人脸图像中提取身份相关的判别特征深度学习方法如、等通过深度卷积网络学习高维特征表示，大大超越DeepFace FaceNet了传统特征如和LBP HOG特征匹配比较提取的特征与数据库中存储的模板，确定身份匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度等度量，同时结合阈值决策或最近邻分类确定最终结果第十二章图像处理应用医学图像处理遥感图像处理医学图像处理是计算机辅助诊断和治疗规划的关键技术它涉及遥感图像处理处理来自卫星和飞机的地球观测数据，用于环境监各种医学成像模态如射线、、和超声等图像的增强、分测、资源勘探、城市规划和灾害评估等遥感图像处理的特点是X CTMRI割、配准和分析图像增强技术提高医学图像的视觉质量，帮助处理多光谱、高分辨率和大范围图像，需要专门的技术和算法医生更清晰地观察病变；图像分割用于提取感兴趣的解剖结构如常见任务包括图像校正（几何和辐射校正）、图像融合（合并不器官、肿瘤等；图像配准则将不同时间或不同模态的图像对齐，同分辨率或不同传感器的图像）、变化检测（监测同一区域随时便于比较和融合分析间的变化）和分类（识别土地覆盖类型）人工智能特别是深度学习的引入，使医学图像处理取得了突破性近年来，深度学习在遥感图像处理中的应用日益广泛，尤其在地进展，在肿瘤检测、病变分类和器官分割等任务中达到接近或超物分类、目标检测和语义分割等任务中表现出色结合地理信息越专业医生的水平计算机辅助诊断系统作为医生的第二意见，系统和高性能计算，现代遥感技术为地球观测和环境监测提GIS正逐步改变医学实践方式供了强大工具计算机视觉立体视觉运动分析立体视觉模拟人类双眼感知深度运动分析研究视频序列中物体的的能力，通过两个或多个视角的动态特性，包括光流估计（计算图像计算场景的三维结构核心像素级的运动矢量）和运动分割问题是立体匹配，即找到不同视（区分动态前景和静态背景）图中对应的点基于这些对应关这些技术可用于视频压缩、目标系和相机参数，可以通过三角测跟踪和行为识别等应用基于深量计算深度信息立体视觉在机度学习的方法如在运动FlowNet器人导航、自动驾驶和增强现实估计领域取得了显著进展等领域有重要应用三维重建三维重建从二维图像恢复三维场景结构，方法包括结构光、运动恢复结构SfM和多视图立体等这些技术在文物数字化、虚拟现实内容创建和工业检MVS测中有广泛应用随着深度相机和计算能力的提升，实时三维重建已成为可能图像检索特征提取1从图像中提取表征其视觉内容的特征向量建立索引对特征向量构建高效的索引结构以加速搜索相似度搜索基于特征相似度计算查询图像与数据库图像的匹配程度结果排序与展示按相似度对检索结果排序并呈现给用户基于内容的图像检索系统根据图像的视觉内容而非文本标签进行搜索，是管理大规模图像数据的强大工具传统系统使用手工设计的特CBIR CBIR征如颜色直方图、纹理和形状描述符；现代系统则更多采用深度学习特征，尤其是卷积神经网络提取的特征表示虚拟现实与增强现实增强现实技术虚拟现实应用混合现实发展增强现实将虚拟内容叠加到真实世界虚拟现实创造完全沉浸式的数字环境混合现实进一步模糊了虚拟与现实的AR VRMR视图中，创造混合现实体验图像处理在图像处理在中的应用包括全景图像拼接、界限，允许虚拟对象与现实环境进行交互VR中的关键应用包括实时目标跟踪、姿态立体渲染和运动追踪等为减少眩晕，先进的场景理解和重建技术使虚拟内容AR VR3D估计和场景理解同时定位与地图需要高帧率和低延迟处理，对图像处理算法能够感知并适应物理空间，如虚拟物体能够SLAM构建技术能够追踪相机运动并理解环境结的实时性提出挑战体感交互则结合了姿态被真实物体遮挡，或与真实表面产生物理交构，为内容提供正确的空间注册识别和手势识别技术互AR第十三章图像处理新趋势边缘计算与图像处理设备端处理低延迟响应将计算任务从云端迁移到终端设备减少数据传输，实现实时处理2能效优化隐私保护针对资源受限设备的模型优化敏感数据本地处理，减少泄露风险边缘计算是将数据处理从云端迁移到接近数据源的边缘设备的计算范式，在图像处理领域具有广阔应用前景通过在终端设备上进行图像处理，可以显著减少数据传输延迟和带宽需求，同时增强隐私保护和系统可靠性为适应边缘设备的资源限制，模型压缩和加速技术如量化、剪枝和知识蒸馏被广泛应用，以在保持准确率的同时减少模型大小和计算量专用硬件加速器如AI芯片和神经网络处理单元NPU进一步提升了边缘设备的图像处理能力，使复杂的视觉任务能够在移动设备上实时运行图像处理与人工智能生成式AI生成对抗网络GAN和扩散模型等生成式AI技术在图像生成、超分辨率重建、图像修复和风格迁移等任务中表现出色这些技术不仅提升了图像处理的能力，还开辟了创意内容生成的新途径，如AI艺术创作和虚拟内容设计多模态学习多模态学习融合视觉、文本和音频等多种数据模态，实现更全面的场景理解视觉-语言模型如CLIP通过对齐图像和文本表示，在零样本分类和开放词汇检索等任务上展现出惊人能力这些技术为图像处理与自然语言处理的深度融合铺平了道路强化学习强化学习通过与环境交互学习策略，在主动感知、自动相机控制和视觉导航等任务中发挥重要作用结合计算机视觉的强化学习系统能够理解复杂环境并做出决策，为机器人技术和智能系统提供关键支持神经渲染神经渲染结合传统计算机图形学和深度学习，创建更逼真的视觉效果神经辐射场NeRF等技术能从少量图像重建复杂3D场景，为虚拟现实、电影特效和建筑可视化等领域带来革命性变革课程总结基础知识我们学习了数字图像的基本概念、数学模型和颜色空间，这些是图像处理的理论基础掌握这些基础知识对于理解和应用各种处理技术至关重要处理技术2课程涵盖了图像增强、复原、压缩、分割等核心处理技术，这些方法构成了图像处理的主要工具箱通过这些技术，我们能够提升图像质量，提取有用信息图像分析特征提取、识别和理解是将图像处理提升到更高层次的关键环节通过这些分析技术，我们能够从图像中获取语义信息，实现更高级的智能应用未来发展深度学习、边缘计算和多模态融合等新技术正在重塑图像处理领域保持对这些新趋势的关注，将有助于我们在快速发展的技术环境中保持竞争力。