《数字图像处理绪论》课件

数字图像处理绪论数字图像处理是计算机科学与工程领域的重要分支。它涉及对图像进行各种操作，例如增强、恢复、压缩和分析。图像处理基础概念图像的定义图像是由像素构成的二维矩阵，每个像素代表图像中一个点的信息。灰度图像灰度图像每个像素只包含一个亮度值，可以表示为0到255之间的数值。彩色图像彩色图像每个像素包含多个颜色通道，例如RGB图像包含红、绿、蓝三个通道。二值图像二值图像每个像素只有两种颜色，通常为黑色和白色。数字图像的表示数字图像可以用矩阵的形式来表示，矩阵中的每个元素代表图像中对应像素点的灰度值或颜色值。数字图像可以用不同的颜色空间来表示，例如RGB颜色空间、CMYK颜色空间等。灰度图像的表示灰度图像只包含亮度信息，没有颜色信息。每个像素点用一个灰度值表示，灰度值范围通常为0到255。灰度图像常用于图像处理的中间步骤，便于进行图像分析和特征提取。彩色图像的表示RGB颜色模型RGB模型使用红、绿、蓝三种颜色通道来表示图像的颜色。每个像素的颜色由三种颜色通道的值决定。CMYK颜色模型CMYK模型使用青色、品红色、黄色和黑色四种颜色通道来表示颜色，主要用于印刷行业。HSV颜色模型HSV模型使用色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)三个属性来描述颜色，更符合人类对颜色的感知。图像采集设备图像采集设备是将真实世界中的图像转换为数字图像的工具。常见图像采集设备包括：数码相机、摄像机、扫描仪等。这些设备利用光学原理，将光信号转换为电信号，并通过传感器将电信号转换成数字信号。图像数字化图像数字化是将模拟图像转换为数字图像的过程。这个过程通常包括图像采集、采样、量化和编码。1图像采集利用相机等设备捕捉图像。2采样将图像分解为像素网格。3量化为每个像素分配一个数值。4编码将数值压缩成数字数据。图像数字化是数字图像处理的基础，它允许计算机处理和分析图像数据。图像传感器单色传感器单色传感器只能感应光强，可以捕捉更精细的细节，例如星空摄影。彩色传感器彩色传感器使用拜耳滤镜，通过红绿蓝三种颜色通道捕捉图像信息，呈现彩色图像。图像分辨率图像分辨率是指图像中像素的密度。分辨率越高，图像越清晰，细节越丰富。720p720p低分辨率，适用于手机屏幕或小型显示器。1080p1080p主流分辨率，适用于电脑显示器、电视机等。4K4K超高清分辨率，适用于大型显示器和电影院。8K8K超高分辨率，适用于未来显示技术。图像量化11.量化等级图像量化等级是指将连续信号转换为离散信号时，每个像素可以采用的灰度级别数。22.量化误差量化过程中，由于将连续信号转换为离散信号，会引入量化误差。33.量化方法常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。44.量化影响量化等级和量化方法的选择会影响图像的质量和文件大小。图像数字化的误差量化误差由于有限的量化级别，图像像素值会丢失精度，导致细节丢失。采样误差采样频率不足会造成图像模糊，丢失细节。噪声误差传感器噪声、传输噪声等会造成图像质量下降。图像数字化的应用医学图像处理医疗影像扫描仪采集的图像进行分析，帮助医生诊断疾病，进行手术规划。遥感图像处理卫星或飞机拍摄的图像，进行分析，识别地表特征，监测环境变化。计算机视觉机器识别和理解图像，应用于人脸识别、自动驾驶、目标检测等领域。数字图像的基本操作亮度调整通过调整像素值来改变图像整体亮度，使图像更清晰或更暗。对比度调整通过改变像素值之间的差异来增强或减弱图像的对比度，使图像细节更明显或更柔和。色彩空间变换将图像从一种色彩空间转换为另一种，例如，RGB转换为CMYK或灰度。直方图统计图像中像素值出现的频率，用于分析图像的亮度分布和色彩分布。图像色彩空间变换RGB色彩空间RGB是最常用的色彩空间之一。它使用红、绿、蓝三种颜色来表示图像。CMYK色彩空间CMYK是另一种常用的色彩空间，主要用于印刷行业。它使用青、品红、黄、黑四种颜色来表示图像。HSV色彩空间HSV色彩空间以色调、饱和度和亮度来表示颜色，更符合人眼的感知方式。YCbCr色彩空间YCbCr色彩空间用于视频压缩，通过将颜色信息分解为亮度和色度信息，以提高压缩效率。色彩空间转换将图像从一种色彩空间转换为另一种色彩空间可以用于图像增强、调整和压缩等目的。图像直方图图像直方图是图像中像素灰度值的统计分布图，反映了图像的灰度级分布情况。横轴表示灰度值，纵轴表示该灰度值出现的频率。直方图可用于分析图像的亮度、对比度、噪声等信息，并可作为图像处理的参考依据。图像对比度调整1线性变换通过调整图像灰度值的线性函数进行增强2非线性变换利用分段线性函数或其他非线性函数进行调整3直方图均衡化将图像的灰度分布变得均匀，增强图像的对比度图像对比度调整是图像处理中常用的技术，能够增强图像的细节，提高图像的可视效果。对比度调整主要通过两种方法：线性变换和非线性变换。线性变换通过调整图像灰度值的线性函数进行增强，非线性变换利用分段线性函数或其他非线性函数进行调整。此外，直方图均衡化可以将图像的灰度分布变得均匀，增强图像的对比度，使其更容易辨认。图像亮度调整1亮度概念图像亮度是指图像中像素的平均亮度，通常用灰度值来表示。灰度值越大，亮度越高。2亮度调整方法可以通过线性变换、非线性变换等方法调整图像亮度，例如对每个像素的灰度值进行加减运算或乘除运算。3亮度调整应用亮度调整可以改善图像的视觉效果，例如提高暗图像的亮度，或者降低过亮图像的亮度，使图像更易于观察。图像平滑滤波1什么是图像平滑滤波图像平滑滤波，也称为图像去噪，是一种图像处理技术，用于减少图像中的噪声，使图像更清晰、更平滑。2常用的平滑滤波方法均值滤波中值滤波高斯滤波3平滑滤波的应用图像平滑滤波在图像处理中应用广泛，例如，用于消除图像中的噪声、模糊图像、增强图像细节等。图像锐化滤波1增强图像细节突出边缘和轮廓，提高图像清晰度。2提高图像对比度增强图像的细节和纹理，使图像更易识别。3增强图像分辨率使图像更清晰，更容易识别图像中的细节。锐化滤波通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。锐化滤波器通常是高通滤波器，它们通过放大图像中的高频信息来实现锐化效果。几何变换1平移图像在水平或垂直方向上的移动2旋转图像绕某个点进行旋转3缩放图像在水平或垂直方向上的拉伸或压缩4镜像图像沿水平或垂直轴翻转几何变换是指改变图像的空间位置和大小，改变图像的形状或尺寸。例如，将图像旋转90度，或者将图像缩放到一半大小。图像旋转旋转中心确定旋转的中心点，例如图像中心或用户指定点。旋转角度指定图像旋转的度数，例如顺时针或逆时针旋转90度。插值算法选择合适的插值算法，例如最近邻插值、双线性插值或三次插值，以保持图像质量。图像变换根据旋转中心、角度和插值算法，进行图像旋转操作，生成新的图像。图像缩放1最近邻插值最简单，速度快，但效果差2双线性插值速度较快，效果比最近邻好3三次样条插值速度慢，效果最好图像缩放是指改变图像的大小，分为放大和缩小。缩放过程中会改变图像的像素数量，需要使用插值方法来填充新像素的值。常见的插值方法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。图像平移1定义图像平移是指将图像在水平或垂直方向上移动。2公式平移操作可通过矩阵乘法实现。3应用平移常用于图像配准和校正。平移操作通过改变图像像素的坐标位置实现，是一种常见的图像几何变换。图像镜像水平镜像水平镜像是指以图像的垂直中轴线为对称轴，将图像沿水平方向翻转。垂直镜像垂直镜像是指以图像的水平中轴线为对称轴，将图像沿垂直方向翻转。镜像变换原理图像镜像变换通过改变像素坐标来实现，水平镜像交换像素的列坐标，垂直镜像交换像素的行坐标。图像分割1图像分割简介图像分割是将图像分成多个区域的过程。它有助于提取和分析图像中的特定对象或特征。2分割方法常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域增长和聚类分析等。3应用图像分割广泛应用于图像识别、目标跟踪、医学图像分析、机器视觉等领域。边缘检测1灰度梯度计算图像每个像素点的灰度梯度。2边缘点识别找到梯度值超过某个阈值的像素点，这些像素点就是潜在的边缘点。3边缘跟踪连接相邻的边缘点，形成完整的边缘轮廓。图像增强图像增强方法图像增强可通过多种方法实现，例如直方图均衡化、对比度调整、边缘增强和噪声滤除。直方图均衡化通过调整图像的灰度值分布，扩展其动态范围，使图像细节更加清晰。对比度调整通过改变图像的对比度，增强图像的视觉效果，使细节更加明显。边缘增强通过锐化图像边缘，提高图像的清晰度，使其更加锐利。噪声滤除通过滤除图像中的噪声，改善图像的质量，使其更加平滑。图像恢复1退化模型描述图像退化过程2逆滤波恢复原始图像3维纳滤波考虑噪声影响4约束最小二乘滤波基于先验信息图像恢复用于去除图像中的噪声、模糊和其他退化，