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《二正常图象》ppt课件•二维图像的基本概念•二维图像的生成原理目录•二维图像的处理技术Contents•二维图像的识别技术•二维图像的深度学习应用•二维图像的前沿技术与发展趋势01二维图像的基本概念二维图像的定义二维图像指在二维空间中通过像素组成的图像,通常由计算机生成或通过摄影、扫描等方式获取像素构成二维图像的最小单元,每个像素具有特定的颜色和亮度值二维图像的分类矢量图由数学公式生成的图像,可缩放而不失清晰度,适用于图标、插图等位图由像素组成的图像,放大后会失真,适用于照片、扫描文档等二维图像的应用领域01020304计算机图形学平面设计摄影医学影像用于生成和渲染各种计算机游用于制作海报、广告、标志等用于数字化处理和存储照片用于诊断和治疗疾病,如X光、戏、电影特效等MRI等影像02二维图像的生成原理图像的数字化010203图像的数字化采样量化将连续的图像信息转换为将连续的图像在空间上划将每个像素点的连续灰度离散的数字信号,以便于分为若干个小的像素点,值转换为离散的数字值,计算机处理和传输每个像素点代表图像中的通常用8位、16位或24位一个区域表示图像的采样采样频率采样频率越高,图像越清晰,但数据量也越大采样方式包括均匀采样和非均匀采样,不同的采样方式对图像质量有影响图像的量化量化级数量化级数越多,图像质量越高,但数据量也越大量化方式包括标量量化和矢量量化,不同的量化方式对图像质量有影响图像的编码编码方式包括无损编码和有损编码,无损编码能够完全恢复原始图像,而有损编码则会有一定的信息损失压缩比编码算法的压缩比越高,图像数据量越小,但图像质量可能会有所损失03二维图像的处理技术图像增强色彩增强通过改变像素的色彩分布,改善图对比度增强像的色彩表现,使图像更加生动通过调整像素的亮度范围,提高图像的对比度,使图像更加清晰锐化处理通过增强图像中的高频成分,突出图像的细节,使图像更加细腻图像恢复去噪处理修复处理复原处理通过去除图像中的噪声,通过修复图像中的损坏或通过消除图像中的失真或提高图像的清晰度,使图缺失部分,恢复图像的完畸变,恢复图像的真实性,像更加平滑整性,使图像更加完整使图像更加真实图像变换几何变换频域变换小波变换通过改变图像的几何属性,如缩通过将图像从空间域变换到频域,通过将图像分解成不同频率的分放、旋转、平移等,实现图像的实现图像的滤波、压缩等处理量,实现图像的多尺度分析变形或旋转图像压缩无损压缩通过去除图像中的冗余信息,实现图像的无损压缩,保持原始图像的质量有损压缩通过降低图像的分辨率或质量,实现图像的有损压缩,减小图像的文件大小04二维图像的识别技术特征提取边缘特征纹理特征色彩特征形状特征提取图像中的边缘信息,分析图像中的纹理模式,提取图像中的颜色信息,提取图像中的形状信息,如直线、曲线等,用于用于分类和识别不同的用于识别颜色和色彩分如圆形、矩形等,用于识别形状和结构材料和表面布识别物体和人脸分类器设计决策树分类器神经网络分类器基于决策树算法的分类器,通基于人工神经网络的分类器,过训练数据集学习分类规则通过训练神经网络学习分类规则支持向量机分类器贝叶斯分类器基于统计学习理论的分类器,基于贝叶斯概率理论的分类器,通过找到最优分类超平面实现通过计算概率实现分类分类模式识别监督学习非监督学习利用标记的训练数据集进行学习,并利用未标记的训练数据集进行学习,使用学习得到的模型对新的数据进行通过聚类等方法发现数据中的结构和分类或预测模式半监督学习强化学习结合监督学习和非监督学习的方法,通过与环境的交互进行学习,目标是利用部分标记的训练数据和部分未标使智能体在多步决策的情况下达到最记的训练数据进行学习终目标05二维图像的深度学习应用卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是一种CNN通过局部连接、权重共享在图像分类、目标检测和语义分专门用于处理具有类似网格结构和下采样等策略,实现对图像的割等任务中,CNN表现出了强数据的深度学习模型,例如图像逐层特征提取大的性能循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种RNN通过引入循环结构,能够在语音识别、自然语言处理和用于处理序列数据的深度学习捕捉序列数据中的时序依赖关机器翻译等任务中,RNN表现模型,例如文本和时间序列数系出了优越的性能据生成对抗网络生成对抗网络(GAN)是一种通GAN由生成器和判别器两个部分GAN在图像生成、图像修复和风过竞争机制进行训练的深度学习组成,生成器试图生成假数据欺格迁移等任务中取得了很好的效模型骗判别器,而判别器则试图区分果真实数据和生成的数据06二维图像的前沿技术与发展趋势三维重建技术三维重建技术利用多视角图像或序列图像来恢复物体的三维结构,为后续的虚拟展示、动画制作等提供基础数据实时三维重建技术随着计算能力的提升,实时三维重建技术逐渐成为研究热点,能够快速获取并处理大规模数据,为实时交互和动态场景提供支持虚拟现实与增强现实技术虚拟现实技术通过计算机生成的三维虚拟环境,为用户提供沉浸式的视觉、听觉和触觉体验,常用于游戏、模拟训练等领域增强现实技术将虚拟信息与真实世界相结合,通过头戴式设备或移动设备将虚拟元素叠加到真实场景中,为用户提供更丰富的交互体验人工智能在二维图像领域的应用前景图像识别与分类图像理解与交互利用深度学习等人工智能技术对图像通过人工智能技术理解图像中的语义进行自动识别和分类,广泛应用于安信息,实现人与图像的智能交互,为防、医疗、广告等领域智能家居、智能客服等领域提供支持图像生成与编辑通过人工智能技术自动生成或编辑图像,提高图像处理效率,降低人工成本。