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1、数字图像处理课件冈萨雷斯目录数字图像处理概述图像的数字化表示图像增强技术图像变换与编码图像分割与特征提取图像识别与机器学习数字图像处理概述0101定义02特点数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行一系列操作，以达到改善图像质量或提取图像中有用信息的过程。数字图像处理具有非破坏性、再现性和灵活性等优点，能够实现精确控制和高度自动化，广泛应用于各个领域。定义与特点利用数字图像处理技术对医学影像进行诊断、治疗和病情监测。医学影像分析通过数字图像处理技术实现人脸识别、目标跟踪和异常检测等功能，提高安全监控的效率和准确性。安全与监控对遥感卫星获取的大量图像数据进行处理和分析，提取地理信息、资源调查和环
2、境监测等有价值的信息。遥感图像处理在生产线中应用数字图像处理技术实现产品质量检测、自动化控制和生产流程优化。工业检测与自动化数字图像处理的应用领域图像识别与分类基于提取的特征进行分类或模式识别，实现目标检测、人脸识别等功能。图像表示与描述将图像转换为一种数学表示形式，并使用特征向量或特征描述符来描述图像内容。图像分割将图像划分为若干个区域或对象，以便于提取特定区域或对象的特征。预处理对原始图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，改善图像质量，为后续处理做准备。特征提取从预处理后的图像中提取出感兴趣的特征，如边缘、角点、纹理等。数字图像处理的基本流程图像的数字化表示0201像素图像的基本组成单元，表
3、示图像中的最小点。02图像分辨率描述图像的清晰度，以像素数表示。03屏幕分辨率显示设备上可显示的像素数，决定图像在屏幕上的显示效果。像素与图像分辨率010203由红、绿、蓝三种颜色组成，广泛应用于计算机视觉和图像处理。RGB颜色空间由青、品、黄、黑四种颜色组成，主要用于印刷和打印。CMYK颜色空间由色调、饱和度、亮度组成，更接近人眼对颜色的感知。HSV颜色空间颜色空间与颜色模型将彩色图像转换为黑白图像的过程，通过减少颜色的数量来简化图像。灰度图像只有亮度信息，没有颜色信息。0102图像的灰度化处理0102将灰度图像转换为黑白二值图像的过程，通过设定阈值将像素分为两类。二值化处理有助于简化图像，
4、突出目标对象，便于后续处理和分析。图像的二值化处理图像增强技术03直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过拉伸图像的对比度，使图像的细节更加清晰可见。直方图均衡化的基本思想是将原始图像的灰度直方图从比较集中的灰度区间拉伸到整个可能的灰度区间，从而改善图像的对比度。直方图均衡化通常通过计算图像的累积分布函数（CDF）来实现，将CDF作为新的灰度映射，从而增强图像的对比度。直方图均衡化在图像处理中广泛应用，尤其在医学影像、遥感图像和安全监控等领域。0102030405直方图均衡化图像的锐化处理是一种通过增强图像边缘和细节来提高图像清晰度的技术。锐化处理通常通过高通滤波器来实现，将图像中的高频成分
5、突出，强化边缘和细节。常见的锐化算法包括拉普拉斯算子、梯度算子和方向算子等，它们通过在不同方向上增强边缘信息来提高图像的清晰度。锐化处理在需要突出图像细节的应用中非常有用，如人脸识别、指纹识别和遥感图像分析等。图像的锐化处理噪声去除技术是数字图像处理中一项重要的任务，旨在减少图像中的噪声，提高图像质量。这些技术通过将噪声像素的灰度值替换为周围像素的平均值或中值，或者通过应用平滑滤波器来减少噪声。常见的噪声去除技术包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波等。在去除噪声的同时，这些技术还需要尽量保留图像的边缘和细节，以避免模糊和失真。噪声去除技术01020304图像的平滑处理是一种通过模糊图像来
6、减小图像中的噪声和细节的技术。平滑处理通常通过低通滤波器来实现，将图像中的高频成分滤除，从而使图像变得平滑。常见的平滑算法包括均值滤波、高斯滤波和模糊滤波等。平滑处理在减少图像中的噪声和细节方面非常有效，但过度平滑可能会导致图像失去细节和清晰度。因此，平滑处理的程度需要根据具体应用进行调整。图像的平滑处理图像变换与编码04傅里叶变换傅里叶变换是一种将图像从空间域转换到频率域的数学工具，通过将图像分解为不同频率的分量，可以更好地理解图像的结构和特征。在图像处理中，傅里叶变换常用于频域滤波、图像增强、图像压缩等领域。小波变换是一种多尺度、多方向的信号处理方法，能够将图像在不同尺度、不同方向上分解为
7、小波系数。小波变换在图像压缩、图像去噪、图像识别等领域具有广泛应用，因为它能够更好地处理图像的局部特征和细节信息。小波变换离散余弦变换是一种基于余弦函数的变换方法，用于将图像从空间域转换到频率域。DCT在图像压缩领域具有广泛应用，例如JPEG图像压缩标准就是基于DCT的。离散余弦变换（DCT）图像压缩编码技术是数字图像处理中的一项重要技术，用于减少图像数据的存储空间和传输带宽需求。常见的图像压缩编码技术包括哈夫曼编码、算术编码、LZ77、LZ78等，这些技术通过去除图像数据中的冗余信息，实现高效的图像压缩。图像压缩编码技术图像分割与特征提取05通过设定一个阈值，将图像分为前景和背景两部分，常用
8、于二值化处理。阈值分割自适应阈值分割多阈值分割根据图像局部特性自适应确定阈值，以更好地分割复杂图像。对图像进行多次阈值分割，以获得更多层次的前景和背景信息。030201基于阈值的分割方法 基于区域的分割方法分水岭算法通过模拟水流的特性，将图像中的区域按照相似性进行分割。区域生长算法从种子点开始，按照一定的规则将相邻像素聚合成区域。区域分裂与合并算法先对图像进行初步分割，然后根据需要分裂或合并区域。03Laplacian边缘检测利用Laplacian算子检测图像中的边缘，对细节敏感。01Canny边缘检测利用Canny算子检测图像中的边缘，常用于提取图像中的轮廓。02Sobel边缘检测利用Sob
9、el算子检测图像中的边缘，对噪声有一定的抑制作用。基于边缘的分割方法提取图像中的颜色分布、直方图等特征，用于描述图像的整体颜色属性。颜色特征提取图像中的纹理信息，如粗糙度、方向性等，用于描述图像的表面结构。纹理特征提取图像中的形状信息，如轮廓、面积等，用于描述图像中物体的结构。形状特征特征提取与描述符图像识别与机器学习06图像分类算法基于特征提取和分类器设计的算法，用于将图像自动标注为预定义的类别。图像识别算法利用计算机视觉和机器学习技术，自动识别图像中的物体、场景或人脸等。特征提取算法从原始图像中提取出有意义的特征，如边缘、角点、纹理等，以便后续的分类或识别。图像分类与识别算法123支持向量
10、机是一种监督学习算法，通过找到能够将不同类别的图像最大程度地分隔开的决策边界来实现分类。在图像识别中，SVM可以用于人脸识别、物体识别和场景分类等任务，通过训练样本的特征向量来构建分类器。SVM在处理高维特征向量和多类别分类问题方面具有优势，但在处理大规模数据集时可能效率较低。支持向量机（SVM）在图像识别中的应用深度学习在图像识别中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建层次化的神经网络来学习图像的复杂特征表示。在图像识别中，深度学习可以用于各种任务，如物体检测、人脸识别和语义分割等。深度学习在处理大规模图像数据集时表现优异，能够自动提取高层次的特征表示，提高分类或识别的准确率。神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练来学习输入数据与目标输出之间的映射关系。在图像识别中，神经网络可以用于构建各种类型的网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。基于神经网络的图像识别方法在处理复杂图像任务时具有强大的表示能力，能够实现高精度的图像分类、检测和生成等任务。基于神经网络的图像识别方法THANKS