数字图像处理课件冈萨雷斯第

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01数字图像处理概述定义与特点0102定义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，能够实现精确善图像质量或提取图像中有用信息的过程控制和高度自动化，广泛应用于各个领域数字图像处理的应用领域医学影像分析安全与监控利用数字图像处理技术对医学影像进行通过数字图像处理技术实现人脸识别、诊断、治疗和病情监测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遥感图像处理工业检测与自动化对遥感卫星获取的大量图像数据进行处在生产线中应用数字图像处理技术实现理和分析，提取地理信息、资源调查和产品质量检测、自动化控制和生产流程环境监测等有价值的信息优化数字图像处理的基本流程特征提取图像表示与描述从预处理后的图像中提取出感将图像转换为一种数学表示形兴趣的特征，如边缘、角点、式，并使用特征向量或特征描纹理等述符来描述图像内容预处理图像分割图像识别与分类对原始图像进行去噪、灰度化、将图像划分为若干个区域或对基于提取的特征进行分类或模二值化等操作，改善图像质量，象，以便于提取特定区域或对式识别，实现目标检测、人脸为后续处理做准备象的特征识别等功能02图像的数字化表示像素与图像分辨率010203像素图像分辨率屏幕分辨率图像的基本组成单元，表示图描述图像的清晰度，以像素数显示设备上可显示的像素数，像中的最小点表示决定图像在屏幕上的显示效果颜色空间与颜色模型010203RGB颜色空间CMYK颜色空间HSV颜色空间由红、绿、蓝三种颜色组成，广泛应用于由青、品、黄、黑四种颜色组成，主要用由色调、饱和度、亮度组成，更接近人眼计算机视觉和图像处理于印刷和打印对颜色的感知图像的灰度化处理02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01灰度图像只有亮度信息，没有颜色信息图像的二值化处理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两二值化处理有助于简化图像，突出目标对象，便于后续处理和分析类03图像增强技术直方图均衡化直方图均衡化在图像处理中直方图均衡化通常通过计算广泛应用，尤其在医学影像、图像的累积分布函数（CDF）遥感图像和安全监控等领域来实现，将CDF作为新的灰直方图均衡化的基本思想是度映射，从而增强图像的对将原始图像的灰度直方图从直方图均衡化是一种常用的比较集中的灰度区间拉伸到比度图像增强技术，通过拉伸图整个可能的灰度区间，从而改善图像的对比度像的对比度，使图像的细节更加清晰可见0504030201图像的锐化处理图像的锐化处理是一种通过增强图常见的锐化算法包括拉普拉斯算子、像边缘和细节来提高图像清晰度的梯度算子和方向算子等，它们通过技术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通常通过高通滤波器来实锐化处理在需要突出图像细节的应现，将图像中的高频成分突出，强用中非常有用，如人脸识别、指纹化边缘和细节识别和遥感图像分析等噪声去除技术噪声去除技术是数字图像处理中一项重常见的噪声去除技术包括均值滤波、中要的任务，旨在减少图像中的噪声，提值滤波、高斯滤波和双边滤波等高图像质量这些技术通过将噪声像素的灰度值替换在去除噪声的同时，这些技术还需要尽为周围像素的平均值或中值，或者通过量保留图像的边缘和细节，以避免模糊应用平滑滤波器来减少噪声和失真图像的平滑处理01020304图像的平滑处理是一种通过模平滑处理通常通过低通滤波器常见的平滑算法包括均值滤波、平滑处理在减少图像中的噪声糊图像来减小图像中的噪声和来实现，将图像中的高频成分高斯滤波和模糊滤波等和细节方面非常有效，但过度细节的技术滤除，从而使图像变得平滑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04图像变换与编码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离散余弦变换（DCT）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的图像压缩编码技术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、LZ

77、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05图像分割与特征提取基于阈值的分割方法010203阈值分割自适应阈值分割多阈值分割通过设定一个阈值，将图根据图像局部特性自适应对图像进行多次阈值分割，像分为前景和背景两部分，确定阈值，以更好地分割以获得更多层次的前景和常用于二值化处理复杂图像背景信息基于区域的分割方法分水岭算法区域分裂与合并算法通过模拟水流的特性，将图像中的区先对图像进行初步分割，然后根据需域按照相似性进行分割要分裂或合并区域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基于边缘的分割方法Canny边缘检测01利用Canny算子检测图像中的边缘，常用于提取图像中的轮廓Sobel边缘检测02利用Sobel算子检测图像中的边缘，对噪声有一定的抑制作用Laplacian边缘检测03利用Laplacian算子检测图像中的边缘，对细节敏感特征提取与描述符纹理特征提取图像中的纹理信息，如粗糙度、颜色特征方向性等，用于描述图像的表面结构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形状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06图像识别与机器学习图像分类与识别算法图像分类算法图像识别算法特征提取算法基于特征提取和分类器设计的算利用计算机视觉和机器学习技术，从原始图像中提取出有意义的特法，用于将图像自动标注为预定自动识别图像中的物体、场景或征，如边缘、角点、纹理等，以义的类别人脸等便后续的分类或识别支持向量机（SVM）在图像识别中的应用支持向量机是一种监督学习算法，通过找到能够1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2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3具有优势，但在处理大规模数据集时可能效率较低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基于神经网络的图像识别方法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THANKS。