计算机图像和图形处理

计算机图像和图形处理

汇报人：大文豪2024年X月目录第1章计算机图像和图形处理概述第2章数字图像基础第3章图像处理基础第4章图形处理基础第5章计算机视觉技术第6章总结与展望01第1章计算机图像和图形处理概述

什么是计算机图像和图形处理计算机图像和图形处理是利用计算机对图像和图形进行获取、处理和分析的技术。图像处理主要是对静态图像进行操作，而图形处理涉及到动态图形。这一技术在计算机科学、电子工程、人工智能等领域广泛应用。

计算机图像和图形处理的基本原理使用传感器将现实中的图像转换成数字信号图像采集分析、增强和重构图像以满足特定需求图像处理将处理过的图像呈现给用户图像显示

计算机图像和图形处理的应用领域如CT扫描、MRI等医学影像处理包括人脸识别、自动驾驶等计算机视觉实时图形渲染与虚拟现实技术动画与游戏开发

图像分割将图像划分成不同区域特征提取从图像中提取有用信息

图像处理的主要技术图像滤波模糊锐化边缘检测等01、03、02、04、图像处理的应用场景CT扫描、MRI分析医学影像处理0103图像编辑、特效制作艺术设计02人脸识别、异常检测安防监控系统02第2章数字图像基础

数字图像的基本概念数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素包含颜色和亮度信息。图像的分辨率和色深会影响图像的质量和大小。

图像采集与数字化相机、扫描仪等图像采集设备连续图像转换为离散信号采样和量化消除噪声、增强细节数字化处理

图像压缩与编解码有损、无损压缩压缩技术0103转换压缩图像为可显示格式编解码02JPEG、PNG常见格式JPEG有损压缩、适合照片PNG无损压缩、支持透明度GIF支持动画、色彩受限常见数字图像格式BMP无压缩、高质量01、03、02、04、如何选择合适的图像格式在存储和传输数据时，应根据图片的特点和需求选择合适的图像格式。BMP适合保留高质量完整性，JPEG适合照片和网络传输，PNG适合带透明度的图像，GIF适合动画和简单图形。03第3章图像处理基础

空间域滤波中值滤波高斯滤波等频域处理傅里叶变换在图像处理中的应用

图像增强技术灰度变换直方图均衡化灰度拉伸等01、03、02、04、图像分割与特征提取图像分割是将图像分成多个区域的过程，通过阈值分割、区域生长、边缘检测等方法实现。特征提取则是从图像中提取出形状、纹理、颜色等特征，用于进一步分析和识别。

图像复原与重建模糊、噪声等问题退化模型与图像复原0103基于模型的图像重建方法图像重建02一种常用的复原方法逆滤波监督学习与无监督学习的应用利用监督学习和无监督学习方法进行图像分析图像识别的发展趋势与挑战探讨图像识别的未来发展方向和面临的挑战

图像分析与识别特征选择与分类器设计选择合适的特征并设计有效的分类器01、03、02、04、图像处理基础总结包括直方图均衡化、灰度拉伸等灰度变换如中值滤波、高斯滤波空间域滤波应用傅里叶变换处理图像频域处理方法包括阈值分割、区域生长、特征提取等图像分割与特征提取图像处理的重要性图像处理是计算机视觉领域的基础，通过对图像进行处理和分析，可以实现图像增强、分割、复原和识别等功能，对行业和科研都具有重要意义。04第四章图形处理基础

计算机图形学基本概念平移、旋转、缩放等几何变换将几何图形转换成像素图形的过程光栅化光照模型、阴影效果等图形渲染

动画制作关键帧动画骨骼动画等物理仿真碰撞检测流体模拟等

图形建模与动画三维建模多边形网格曲面建模等01、03、02、04、着色与光照环境光、漫反射光、镜面光等光照模型0103平面阴影、体积阴影、软阴影等阴影效果02顶点着色、像素着色等着色器图形处理工具与软件图形APIOpenGL和DirectX建模和动画软件Maya和3dsMax图像处理软件AdobePhotoshop和GIMP

计算机图形学基本概念计算机图形学是研究计算机图形图像生成的基本科学，包括几何变换、光栅化和图形渲染等技术。几何变换涉及平移、旋转和缩放等操作，光栅化是将几何图形转换成像素图形的过程，而图形渲染则涵盖光照模型和阴影效果等内容。三维建模三维建模是计算机图形学中重要的概念，常见的方法有多边形网格和曲面建模。通过三维建模，可以创建逼真的虚拟场景和人物，用于动画制作、游戏开发等领域。

动画制作动画制作中关键的帧关键帧动画基于骨骼系统的动画骨骼动画碰撞检测、流体模拟等物理仿真

着色与光照着色与光照是图形处理中重要的环节，光照模型包括环境光、漫反射光和镜面光等，着色器则负责顶点着色和像素着色。阴影效果可以增强图像的逼真度，包括平面阴影、体积阴影和软阴影等技术。

DirectXWindows平台的图形API专为游戏开发设计Maya专业的三维建模软件广泛应用于影视行业3dsMax功能强大的三维动画软件适用于游戏开发和影视特效图形处理工具与软件OpenGL主流的图形API之一支持跨平台开发01、03、02、04、05第五章计算机视觉技术

特征点检测与匹配角点检测算法Harris角点检测0103加速稳健特征SURF特征02尺度不变特征变换SIFT特征三维重建与立体视觉三角测量、立体匹配立体视觉原理光投影扫描结构光三维重建技术点云数据处理技术点云处理

循环神经网络（RNN）序列学习语言建模深度学习应用图像生成视频分析

深度学习在图像处理中的应用卷积神经网络（CNN）图像分类目标检测01、03、02、04、深度学习在计算机视觉领域的未来深度学习在计算机视觉应用中具有广阔前景，不断演进的算法和技术将带来更多创新的应用和解决方案。

图像与现实世界的交互医疗、教育、娱乐增强现实技术发展与挑战虚拟现实技术改变人类生活计算机视觉影响

结语计算机图像和图形处理作为计算机视觉领域的关键技术，不断推动着科技的发展，为人类带来了更多的便利。未来，随着深度学习和虚拟现实技术的不断创新，计算机视觉将会迎来更大的发展空间。06第六章总结与展望

计算机图像和图形处理的未来发展探索智能化应用人工智能与计算机视觉的融合提高图像识别精度深度学习技术的不断创新与应用拓展拓展应用范围图像与图形处理技术在更多领域的广泛应用

总结与反思通过回顾计算机图像和图形处理的发展历程，总结各种技术的优缺点