数字图像处理课件第6章

PPT,a clickto unlimitedpossibilities汇报人PPTC ON TE NT SPARTONEPART TWO原理通过调整步骤计算原始优点可以提高缺点可能会导图像的直方图分图像的直方图，图像的对比度，致图像的噪声增布，使图像的亮计算均衡化后的使图像更加清晰加，影响图像的度分布更加均匀直方图，根据均质量衡化后的直方图重新计算像素值对比度增强原理对比度增强方法对比度增强效果对比度增强应用通过调整图像的包括直方图均衡提高图像的清晰在图像处理、计亮度和对比度，化、伽马校正、度和对比度，使算机视觉、医学使图像更加清晰局部对比度增强图像更加生动和图像处理等领域和生动等吸引人有广泛应用噪声类型高斯噪声、椒盐噪噪声去除方法滤波器、中值声、泊松噪声等滤波、均值滤波、高斯滤波等滤波器选择根据噪声类型和滤波器参数调整根据图像质量和噪声程度调整滤波器参数图像特性选择合适的滤波器滤波器作用去除噪声、增滤波器设计根据图像特性强图像细节、平滑图像等和需求选择合适的滤波器滤波器类型低通滤波器、高滤波器应用图像去噪、图通滤波器、带通滤波器、带阻像锐化、图像平滑等滤波器等PART THREEl傅里叶变换是一种将图像从空间域转换到频域的方法l傅里叶变换可以将图像分解为不同频率的波，从而实现图像的滤波、增强和压缩等操作l傅里叶变换在图像处理中具有广泛的应用，如图像去噪、边缘检测、图像分割等l傅里叶变换的逆变换可以将频域图像转换回空间域图像，实现图像的重建和恢复概念一种数特点具有多应用图像去原理通过小波基函数对图学工具，用于分辨率、局部噪、图像压缩、像进行分解和分析图像中的性和方向性图像增强等重构，提取图局部特征像中的局部特征特点具有很好的能量集中特应用广泛应用于图像处理、性，适合于图像压缩和去噪视频编码等领域原理将图像从空间域转换优点计算速度快，实现简到频率域单，易于硬件实现沃尔什变换是一种线性变换，沃尔什变换可以将图像从空间用于图像处理中域转换到频域沃尔什变换可以用于图像平滑、沃尔什变换可以用于图像压缩和去噪等应用锐化、边缘检测等操作PART FOUR定义无损压缩特点无损压常用算法应用无损压是指在压缩过程缩可以保证图缩广泛应用于Huffman编码、中不丢失任何信像的质量和分图像、音频、LZW编码、息，解压后可以辨率不变，但视频等领域，Arithmetic编完全恢复原始数压缩率相对较如JPEG、PNG、据的压缩方法码等低GIF等图像格式定义有损压缩特点压缩率高，应用场景适用常见算法JPEG、是指在压缩过程文件大小小，但于对图像质量要MPEG等中会丢失部分数图像质量会有一求不高，但对文据，以降低文件定程度的损失件大小有严格要大小求的场景，如网络传输、存储等JPEG标准广泛应用于图像PNG标准无损压缩，适用于GIF标准适用于动画和简单和视频压缩，具有较高的压需要保持图像质量的场合，图像的压缩，具有较小的文缩比和较好的图像质量如网页设计、印刷等件大小和较快的传输速度TIFF标准适用于高分辨率BMP标准无损压缩，适用于RAW标准适用于专业摄影和图像的压缩，具有较高的图需要保持图像质量的场合，图像处理，具有较高的图像像质量和较大的文件大小如印刷等质量和较大的文件大小基于统计的压缩算法如Huffman编码、算术编码等基于预测的压缩算法如DPCM、ADPCM等基于变换的压缩算法如DCT、DWT等基于模型的压缩算法如AR模型、MRF模型等基于小波变换的压缩算法如DWT、SWT等基于神经网络的压缩算法如CNN、RNN等PART FIVE阈值分割的优点是简单、快阈值分割的缺点是容易受到噪声和光照的影响，可能导致分速，适用于处理灰度图像割结果不准确阈值分割是一种常用的图像分阈值分割的应用领域包括医学割方法，通过设定一个阈值，图像处理、遥感图像处理等将图像分为两部分l边缘检测是图像分割与特征提取的重要方法之一l边缘检测的目的是提取图像中的边缘信息，以便进行后续的图像处理和分析l边缘检测的方法包括梯度法、拉普拉斯算子、Canny算子等l边缘检测的应用领域包括图像识别、计算机视觉、医学图像处理等区域分割的定义将图像划分为多个具有相似特征的区域区域分割的方法阈值分割、边缘检测、区域生长、区域合并等区域分割的应用图像识别、图像分类、图像检索等区域分割的挑战如何准确提取图像特征，如何提高分割效率等颜色特征提取通过颜色空间转换和颜色直方图统计进行特征提取纹理特征提取通过灰度共生矩阵和局部二值模式进行特征提取形状特征提取通过边缘检测和轮廓跟踪进行特征提取空间特征提取通过图像分割和区域生长进行特征提取PART SIX模式识别的定义从图像中提取特征，进行分类和识别的过程模式识别的分类基于特征的识别、基于模型的识别、基于神经网络的识别等模式识别的应用人脸识别、车牌识别、手写识别等模式识别的发展趋势深度学习、大数据、云计算等技术的应用特征选择选择降维降低特征PCA（主成分分LDA（线性判别分对分类结果影响空间的维度，提析）一种常用析）另一种常最大的特征高分类效率的降维方法用的降维方法训练分类器使用训练数据集训练分类器分类器选择选择合适的分类测试分类器使用测试数据器，如SVM、决策树、神经网集测试分类器的性能络等特征提取从图像中提取出优化分类器根据测试结果对分类器进行优化，提高分类精有用的特征度ROC曲线评估分类器在不同阈值下的性准确率预测结果与实际结果的一致性能AUC值ROC曲线下的面积，用于评估分召回率预测结果中正确结果的比例类器的整体性能交叉验证将数据集分为训练集和测试集，多次F1分数准确率和召回率的调和平均值重复训练和测试，以减少过拟合和欠拟合的影响PART SEVEN应用领域医学诊断、治疗、手术应用实例CT、MRI、X光等等添加标题添加标题添加标题添加标题技术特点高精度、高分辨率、高发展趋势智能化、自动化、远程对比度化监控系统用于实时监控和记录重智能交通用于交通监控、交通流要场所的安全情况量控制等添加标题添加标题添加标题添加标题身份识别用于识别个人身份，如安全检查用于机场、车站等公共人脸识别、指纹识别等场所的安全检查，如X光机、金属探测仪等遥感图像通过遥感技术获取的地处理技术图像增强、图像分类、球表面图像图像融合等添加标题添加标题添加标题添加标题应用领域环境监测、资源调查、发展趋势智能化、实时化、高分灾害预警等辨率化交通监控实时监控交通流量、车辆速度等数据交通信号控制根据交通流量自动调整红绿灯信号交通信息发布实时发布交通信息，如路况、拥堵情况等车辆定位与导航为车辆提供实时定位和导航服务自动驾驶通过图像识别技术实现自动驾驶功能交通规划与设计利用图像处理技术进行交通规划与设计汇报人PPT。