《引言数字图像处理》课件

《引言数字图像处理》课件ppt•数字图像处理简介•数字图像处理基础知识•数字图像处理常用算法•数字图像处理技术前沿目•数字图像处理应用案例录contents数字图像处理简介01数字图像处理定义数字图像处理使用计算机对图像进行加工处理的技术和方法数字图像处理技术将图像转换为数字信号，通过计算机进行加工处理，再将其还原成图像的过程数字图像处理系统由硬件和软件组成，包括图像采集、存储、传输、显示和处理等环节数字图像处理发展历程20世纪50年代20世纪70年代数字图像处理技术的萌芽阶段，数字图像处理技术的快速发展主要应用于军事领域阶段，广泛应用于各个领域20世纪60年代21世纪数字图像处理技术的初步发展数字图像处理技术不断创新，阶段，开始应用于遥感、医疗成为当今信息时代的重要支柱等领域之一数字图像处理应用领域医学影像诊断安全监控通过数字图像处理技术对医学影像进利用数字图像处理技术实现视频监控、行分析，提高诊断准确率人脸识别等功能，保障公共安全遥感技术工业自动化通过数字图像处理技术对卫星遥感数利用数字图像处理技术实现生产线上据进行处理和分析，为地理信息、环的质量检测、自动化控制等功能境保护等领域提供支持数字图像处理基础02知识数字图像表示与获取数字图像表示将连续的图像转化为离散的像素集合，每个像素表示图像中的一个点，具有位置和灰度值或颜色信息数字图像获取通过数字相机、扫描仪等设备将现实世界中的图像转换为数字格式，以便在计算机中进行处理和分析数字图像基本运算图像加法将两个图像的对应像素值相加，常用于图像融合和增强图像减法从一个图像中减去另一个图像的对应像素值，常用于背景减除和图像修复图像乘法将两个图像的对应像素值相乘，常用于改变图像的对比度和亮度数字图像变换傅里叶变换将图像从空间域变换到频率域，以便分析图像的频率特征和进行滤波处理离散余弦变换将图像从空间域变换到余弦函数域，用于图像压缩和编码小波变换将图像分解成不同频率和方向的小波系数，用于图像压缩、去噪和特征提取数字图像增强直方图均衡化通过拉伸像素强度分布来增强图像的对比度，使暗部和亮部细节更加明显噪声滤波采用各种算法去除或减少图像中的噪声，如中值滤波、高斯滤波等锐化滤波通过增强图像中的高频成分来提高图像的清晰度和细节表现力数字图像处理常用03算法边缘检测算法边缘检测是数字图像处理中的这些算法通过计算像素点在水基础步骤，用于识别图像中的平和垂直方向上的梯度，来确边缘和轮廓定边缘的位置和强度常见边缘检测算法包括Sobel、边缘检测在图像识别、特征提Prewitt、Roberts和Canny算取和目标跟踪等领域有广泛应法等用图像分割算法阈值分割通过设定一个或图像分割是将图像划分为多个阈值，将像素点划分多个区域或对象的过程，为不同的类别以便进一步处理和分析图像分割在医学影像分析、遥感图像处理和计算机视觉等领域有广泛应用常见的图像分割算法包括阈值分割、区域生长、分区域生长和分水岭算法则水岭算法和基于聚类的分基于像素之间的相似性和割等连通性，将像素点聚合成不同的区域特征提取算法特征提取是从图像中常见的特征提取算法Haar特征和LBP通过SIFT和SURF则通过检特征提取在人脸识别、提取出有用的信息，包括Haar特征、LBP计算像素点之间的差测图像中的关键点和物体识别和场景分类以供后续处理和分析（Local Binary异来描述图像特征描述子，来提取图像等领域有广泛应用使用Patterns）、SIFT中的局部特征（Scale-InvariantFeature Transform）和SURF（SpeededUp RobustFeatures）等图像识别算法图像识别是利用计算机技术自动识别SVM和ANN通过训练和学习过程，能和分析图像的过程够自动识别不同类型的图像常见的图像识别算法包括模板匹配、深度学习利用神经网络技术，能够自支持向量机（SVM）、人工神经网络动提取和识别图像中的特征，并进行（ANN）和深度学习等分类或识别模板匹配通过将待识别图像与预先定图像识别在人脸识别、物体检测、场义的模板进行比较，来确定图像中的景分类和自动驾驶等领域有广泛应用对象或场景数字图像处理技术04前沿深度学习在数字图像处理中的应用深度学习在数字图像处理中发挥着越来越重要的作用，通过卷积神经网络等方法，可以实现图像分类、目标检测、语义分割等任务深度学习技术可以自动提取图像中的特征，提高了图像处理的精度和效率，为数字图像处理带来了新的突破深度学习在数字图像处理中的应用还包括生成对抗网络（GANs）等，可以实现图像生成、超分辨率等任务，丰富了数字图像处理的技术手段数字图像处理技术的发展趋势随着硬件设备的不断升级和算法的不断优化，数字图像处理的计算能力和处理速度也在不断提升，为更复杂、更高质量的图像处理提供了可能数字图像处理技术正在向智能化、自动化、高效化方向发展，人工智能、机器学习等技术为数字图像处理提供了强大的支持数字图像处理技术的发展趋势还包括与虚拟现实、增强现实等技术的结合，为数字图像处理提供了更广阔的应用场景数字图像处理技术面临的挑战随着数字图像处理技术的发展，如何保证处理结果的准确性和可靠性成为了一个重要的问题在处理大规模、高分辨率的数字图像处理技术还面临着隐图像时，如何提高处理效率、私保护、数据安全等伦理和法降低计算成本也是一个亟待律问题，需要加强相关研究和解决的问题规范数字图像处理应用05案例医学影像分析医学影像分析是数字图像处理的一个重要应用领域，涉及医学影像的预处理、分割、特征提取和诊断等环节通过数字图像处理技术，可以对医学影像进行精确的分析和解释，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定例如，在CT、MRI等医学影像中，数字图像处理技术可以帮助医生检测病变、测量生理参数和提高诊断的准确性和可靠性安全领域应用（人脸识别）人脸识别是数字图像处理在安全领域中的一种应1用，通过对面部特征的提取和比对，实现身份认证和安全控制人脸识别技术广泛应用于门禁系统、移动支付、2智能安防等领域，提高了安全性和便利性数字图像处理技术通过对面部特征的精确提取和3匹配，可以有效地防止身份冒用和非法入侵，保障了个人和公共安全遥感图像处理遥感图像处理是指利用数字图像处理技术对遥感卫星获取的图像进行处理和分析通过遥感图像处理，可以实现对地球资源的监测、环境监测、气象预报等领域的应用数字图像处理技术可以对遥感图像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理，提高图像质量和信息提取的准确性THANKS.。