还剩24页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
《数字图像处理》PPT课件•数字图像处理简介•数字图像处理基础知识•数字图像处理技术CATALOGUE•数字图像处理的应用案例目录•数字图像处理的未来发展01数字图像处理简介数字图像处理的基本概念数字图像由像素组成的二维矩阵,每个像素由灰度或颜色值表示数字图像处理利用计算机技术对数字图像进行各种操作,以达到改善图像质量或提取图像中的信息的目的数字图像处理的优势可重复性、精确性、灵活性以及可实现自动化和远程处理数字图像处理的应用领域01020304医学影像分析安全与监控遥感图像处理计算机视觉如X光、MRI和超声波图像的如人脸识别、车牌识别和入侵用于地理信息系统、气象预报用于机器人导航、自动化生产处理,用于诊断疾病和辅助手检测等和军事侦察等领域线检测和产品质量控制等术数字图像处理的基本流程图像预处理特征提取包括灰度化、噪声去除、图像增强等操作,从图像中提取感兴趣的区域、边缘、纹理等以提高图像质量特征图像分割图像表示与描述将图像分割成若干个区域或对象,以便于分将处理后的图像表示为数学模型或描述符,析和处理以便于机器学习和分类等后续处理02数字图像处理基础知识数字图像的表示与存储总结词描述数字图像的像素表示法,以及如何通过矩阵形式存储数字图像详细描述数字图像可以看作一个由像素组成的矩阵,每个像素由其位置和颜色信息表示在计算机中,数字图像通常以二维矩阵的形式存储,矩阵中的每个元素代表一个像素,像素的值即为该点的颜色信息数字图像的色彩空间总结词解释色彩空间的定义,以及RGB和灰度两种常见的色彩空间详细描述色彩空间是用来描述和表示彩色的一种方式最常见的色彩空间是RGB色彩空间,它由红、绿、蓝三个分量组成,通过这三个分量的不同组合可以表示出各种颜色另一种常见的色彩空间是灰度色彩空间,它只包含一个亮度分量,用于描述黑白图像数字图像的分辨率与大小总结词解释分辨率的概念,以及如何通过分辨率和图像尺寸计算图像数据量详细描述分辨率决定了图像的细节程度,通常用像素数表示图像的尺寸是指其宽度和高度的像素数根据分辨率和尺寸,可以计算出图像的数据量,即所需的存储空间数字图像的格式总结词列举常见的数字图像格式,并解释其特点和使用场景详细描述常见的数字图像格式包括JPEG、PNG、BMP、TIFF等JPEG是一种有损压缩格式,广泛应用于网络传输和照片存储;PNG是一种无损压缩格式,常用于需要透明背景的场合;BMP是一种未经压缩的格式,文件较大但兼容性好;TIFF格式既可以是有损压缩也可以是无损压缩,常用于印刷和出版行业03数字图像处理技术图像增强技术对比度增强直方图均衡化通过调整像素的亮度范围,使图像的细节更通过对图像的灰度直方图进行均衡化处理,加清晰可见改善图像的对比度锐化滤波彩色增强通过增强图像中的高频成分,使图像的边缘通过调整颜色的饱和度、亮度或色相,改善和细节更加突出图像的视觉效果图像复原技术退化函数建模噪声去除通过对图像退化的过程进行数学建模,通过各种滤波器或算法,减少图像中预测和纠正图像的退化的噪声,提高图像的清晰度超分辨率重建盲复原利用多幅低分辨率图像,通过算法重在不知道具体退化原因的情况下,对建出高分辨率图像图像进行复原图像变换技术离散余弦变换利用离散余傅里叶变换将图像从空间弦函数对图像进行变换,用域转换到频率域,便于分析于图像压缩和处理小波变换将图像分解成不Radon变换和逆Radon变换同频率和方向的小波分量,在图像处理中用于投影重建便于压缩和传输图像压缩技术有损压缩如JPEG、JPEG2000等,压缩后的图像与原始图像存在一定差异,主要用无损压缩于连续色调图像和自然图像如Huffman编码、游程编码等,压缩后的图像可以完全恢复到原始状态预测编码利用像素之间的相关性进行编码,如差分脉冲编码调制变换编码将图像变换到另一个域,对其系数进行编码以实现压缩04数字图像处理的应用案例人脸识别系统人脸检测01在人脸识别系统中,首先需要对输入的图像进行人脸检测,即确定人脸的位置和大小特征提取02通过提取人脸的特征点、特征向量等方法,将人脸转化为可比较的数学描述匹配与识别03将提取出的特征与数据库中的特征进行比对,实现人脸的匹配与识别遥感图像处理图像校正图像增强由于遥感图像受到多种因素的影响,需要进行通过对比度拉伸、滤波等方法,提高遥感图像图像校正,消除畸变、偏移等因素的清晰度和可读性信息提取从遥感图像中提取出有用的信息,如地形、植被、水体等医学影像处理图像重建通过医学影像数据,重建出三维或更高维度的医学图像图像分割将医学影像中的感兴趣区域进行分割,便于后续的分析和处理定量分析对医学影像中的参数进行定量分析,为医生提供诊断依据数字水印技术要点一要点二版权保护真伪鉴别通过数字水印技术,在数字图像中嵌入版权信息,保护作通过检测数字水印的存在与否,鉴别数字图像的真伪者的权益05数字图像处理的未来发展人工智能与数字图像处理的结合人工智能技术为数字图像处理提结合深度学习,可以实现自动特人工智能与数字图像处理的结合供了强大的算法支持,使得图像征提取,提高图像处理的效果和将进一步拓展其在智能安防、智识别、目标检测、语义分割等任效率能交通、智能医疗等领域的应用务更加精准高效深度学习在数字图像处理中的应用深度学习技术为数字图像处理带来了革命性的变1革,使得复杂的图像处理任务成为可能通过训练深度神经网络,可以实现高精度的图像2分类、目标检测、语义分割等任务深度学习在图像超分辨率、去噪、增强等方面也3取得了显著的成果,提高了图像处理的效果和用户体验数字图像处理技术的发展趋势与挑战随着技术的不断发展,数字图像处理将朝着自动化、智能化、高效化的方向发展未来数字图像处理技术将更加注重跨学科的融合,如计算机视觉、机器学习、多媒体处理等领域面临的挑战包括如何提高处理速度和降低计算成本、如何处理大规模图像数据、如何保证数据隐私和安全等问题THANK YOU感谢观看。