《图像信息处理》课件

图像信息处理课程概述定义与重要性课程目标学习成果图像信息处理是将图像作为信息载体，本课程旨在使学生了解图像信息处理的运用计算机技术对其进行处理和分析，基本原理、常用技术和应用领域，培养以获取所需信息的学科学生解决图像处理相关问题的能力图像信息处理的发展历史模拟图像处理1早期的图像处理主要采用模拟方法，例如照片冲印和电影制作数字图像处理兴起220世纪70年代，数字图像处理技术迅速发展，计算机开始应用于图像处理领域计算机视觉与人工智能的影响3数字图像的基本概念像素分辨率像素是构成数字图像的基本单图像的分辨率是指图像中像素的元，它代表图像中的一个点，包数量，通常用宽度和高度表示，含颜色和亮度信息例如1920x1080像素色彩深度图像获取技术数字相机原理扫描仪原理图像数字化过程数字相机使用CCD或CMOS传感器将光信扫描仪使用光学系统将纸质文档或图像号转换为电信号，再将其数字化，形成转换为电子信号，然后进行数字化图像数据图像预处理技术灰度变换调整图像像素的灰度值，例如线性拉伸和非线性变换直方图处理分析图像的灰度值分布，并进行均衡化或直方图匹配等操作空间滤波使用卷积核对图像进行平滑、锐化或边缘检测等操作频率域滤波图像压缩编码无损压缩1不丢失图像信息的压缩方法，例如RLE和Huffman编码有损压缩2允许一定程度信息丢失的压缩方法，例如DCT和小波变换标准3图像分割技术阈值分割法根据图像的灰度值或其他特征，将图像划分为不同的区域边缘检测检测图像中灰度值变化剧烈的区域，即边缘，从而分割图像区域生长从种子点开始，根据像素之间的相似性，不断向外扩展区域，最终实现图像分割基于聚类的分割特征提取与表示颜色特征纹理特征形状特征提取图像的颜色信息，描述图像的纹理信息，例如颜色直方图或颜色例如统计特征、结构特矩征或模型特征图像复原技术图像去模糊图像超分辨率重建12恢复模糊图像的清晰度，例如从低分辨率图像中恢复高分辨维纳滤波、逆滤波和最小二乘率图像，例如基于插值、基于滤波学习或基于先验信息的方法图像修复和去噪图像识别与分类机器学习2利用机器学习算法，训练图像识别模型模式识别基础1建立图像识别模型，将图像数据映射到类别标签深度学习3使用深度神经网络，例如卷积神经网络，进行图像识别目标检测与跟踪1滑动窗口在图像上滑动不同大小的窗口，对每个窗口进行特征提取和分类2区域提议使用算法生成候选目标区域，然后进行特征提取和分类3R-CNN基于区域提议的方法，使用深度神经网络进行特征提取和分类4和YOLO SSD实时目标检测算法，能够快速识别图像中的目标图像理解与语义分割图像场景理解识别图像中的场景、物体和关系语义分割将图像中的每个像素分类到不同的语义类别实例分割识别图像中的每个实例，并对每个实例进行分割三维图像处理图像融合技术多传感器图像融合多尺度和多分辨率融合医学图像配准将来自不同传感器获取的图像信息进行利用图像的多尺度或多分辨率特征，实将来自不同时间、不同传感器或不同设融合，以获得更完整的信息现图像信息的融合备的医学图像进行对齐，以便进行比较和分析图像处理在医学领域的应用扫描扫描射线CT MRIXCT扫描是一种医学影像技术，用于生成人MRI扫描是一种医学影像技术，用于生成X射线是一种医学影像技术，用于生成人体内部结构的三维图像人体软组织的三维图像体骨骼和器官的二维图像遥感图像处理卫星图像卫星图像通过卫星搭载的传感器获取地球表面的信息航空图像航空图像通过飞机搭载的传感器获取地球表面的信息地物分类识别遥感图像中的不同地物类型，例如森林、水体、建筑物等变化检测分析遥感图像的时间序列，识别地物变化情况工业视觉检测质量控制缺陷检测2通过视觉检测确保产品质量符合标准1识别产品中的缺陷，例如裂纹、划痕、污点等尺寸测量测量产品的大小和形状，例如长度、宽3度、高度等机器人视觉导航5形状分析使用视觉信息指导工业机器人进行操4作分析产品形状是否符合设计要求安防监控系统人脸识别1识别图像中的人脸，并进行身份验证行为分析2分析图像中的人物行为，例如行走、奔跑、攀爬等异常事件检测3识别监控视频中的异常事件，例如入侵、斗殴、火灾等智能交通系统4利用图像处理技术，实现交通流量控制、车辆识别、交通事故预警等功能增强现实和虚拟现实图像配准和跟踪场景重建3D将虚拟物体与现实世界进行对齐从现实场景中生成3D模型，用于和跟踪虚拟现实应用实时渲染技术在AR/VR系统中实时渲染虚拟物体和场景计算摄影学成像HDR1将多张不同曝光度的图像合成一张高动态范围图像光场相机2记录光线的方向和强度，生成更逼真的图像全景图像拼接3将多张照片拼接成一张全景图像计算机生成全息图4利用计算机生成全息图像，实现三维物体显示图像处理在艺术创作中的应用数字艺术1利用图像处理技术，创作数字艺术作品图像风格迁移2将一种图像的风格迁移到另一种图像上图像修复和颜色化3修复损坏的图像或为黑白图像添加颜色人工智能辅助创作4使用人工智能技术辅助艺术家进行创作图像处理在移动设备上的应用移动摄影技术实时滤镜和美颜算移动应用AR法利用移动设备的相机，将虚拟物体叠加到现实进行拍照、录像和图像在移动设备上实时对图场景中，实现增强现实处理像进行滤镜处理和美颜体验效果大数据时代的图像处理海量图像数据管理1高效地存储、管理和检索海量图像数据分布式图像处理系统2使用分布式计算平台，处理海量图像数据图像检索和内容分析3从海量图像数据中检索特定图像，或进行图像内容分析图像处理的伦理和隐私问题数据安全和隐私保护深度伪造技术及其影响图像处理技术的滥用防范保护图像数据安全，防止泄露或被滥深度伪造技术可以生成虚假图像，引发采取措施防止图像处理技术的滥用，例用伦理和社会问题如深度伪造检测、图像版权保护等图像处理的未来趋势边缘计算和移动端AI将图像处理和人工智能技术部署到边缘设备，实现实时处理量子图像处理利用量子计算技术，提高图像处理效率和精度生物启发的图像处理算法借鉴生物视觉系统，开发更先进的图像处理算法图像处理与人工智能的结合生成对抗网络（）GANGAN是一种深度学习模型，可以用于图像生成、图像修复和图像风格迁移强化学习强化学习可以用于图像优化，例如图像压缩、图像去噪等自监督学习和少样本学习自监督学习和少样本学习可以减少图像处理所需的标注数据图像处理实验和项目常用工具和库实验设计和数据集介绍OpenCV、PIL等是常用的图像处选择合适的实验设计和数据集，理工具和库进行图像处理实验项目实践和案例分析通过项目实践和案例分析，巩固图像处理知识和技能课程总结核心概念回顾技术发展趋势和挑战12回顾本课程所学到的图像信息展望图像处理技术的未来发展处理的核心概念和技术趋势和面临的挑战学习资源和进阶方向推荐3推荐一些图像处理学习资源和进阶方向，帮助学生进一步学习展望未来技术突破跨学科融合解决全球挑战随着人工智能、量子计算等技术的进图像处理技术将与其他学科进行融合，图像处理技术将在解决全球挑战中发挥步，图像处理技术将不断突破例如医学、生物学、材料科学等越来越重要的作用，例如环境监测、疾病诊断、灾害预测等。