《chap图像处理》课件

图像处理概述图像处理是一个广泛的领域,涉及从数字图像的获取、处理、分析到应用的各个环节。它在医疗、工业、安防等多个领域发挥着关键作用。我们将探讨图像处理的基本原理和常见技术,为后续的深入学习奠定基础。教学目标掌握基础概念通过本课程,学生将全面了解图像处理的基本概念和原理,为后续深入学习打下坚实的基础。实践操作能力学生将学会进行图像读取、预处理、滤波、分割等基本操作,掌握图像处理的核心技能。培养创新思维激发学生对图像处理的研究兴趣,培养其独立思考和分析问题的能力,为未来的创新奠定基础。图像的基本概念图像的定义图像是对现实世界客体形状、颜色、明暗等特征的二维数字化描述。图像是一种重要的信息表达形式。图像的分类图像可以分为灰度图像和彩色图像。灰度图像只有亮度信息,而彩色图像包含红、绿、蓝三种颜色成分。图像的属性图像的主要属性包括尺寸、分辨率、色深等。这些属性决定了图像的质量和存储大小。图像的定义图像是用物理特性来表示实物的视觉信息的一种方式。它可以通过多种形式呈现,如照片、数字图像、绘画作品等。图像能够捕捉和保存现实世界的视觉细节,为我们提供了丰富的视觉体验。图像的分类模拟图像模拟图像是连续的信号,通常由光波或声波表示,属于连续空间的图像。数字图像数字图像是由离散的像素点组成的二维阵列,采用数字编码表示。灰度图像灰度图像是由不同亮度的灰色调组成的单通道图像,仅包含亮度信息。彩色图像彩色图像是由三原色(红、绿、蓝)组合而成的三通道图像,包含色彩和亮度信息。图像的属性分辨率分辨率决定了图像的细节程度和清晰度,通常以像素数量或像素密度来表示。色深色深决定了图像可以表示的颜色数量,越高的色深可以呈现更加丰富的色彩。动态范围动态范围指图像可以捕捉的最亮和最暗部分之间的差异,关系到图像的对比度。纹理纹理描述了图像表面的视觉特征,如光滑、粗糙、有规律或随机等。图像的数字化原理1采样将连续空间的模拟图像转换为离散的数字图像,需要对图像进行空间采样。2量化在时间和空间采样后,需要对采样值进行量化,将其转换为有限的数字灰度级。3灰度图像数字化通过采样和量化,可以将连续的灰度图像转换为数字化图像,每个像素点有一个数字灰度值。4彩色图像数字化彩色图像需要对红、绿、蓝三个颜色通道分别进行采样和量化,得到数字化的彩色图像。采样与量化1采样将连续时间信号转化为离散时间序列的过程称为采样。采样率决定了信号的时域分辨率。2量化将采样值映射到有限级数的离散电平的过程称为量化。量化位数决定了信号的幅度分辨率。3数字化采样和量化后,连续信号转换为数字信号,这个过程称为数字化。数字化是图像数字处理的基础。灰度图像的数字化1采样将连续的图像信号转换为离散的图像矩阵2量化为每个采样点分配一个数字表示其灰度级别3编码使用二进制码对量化后的数据进行存储和传输灰度图像的数字化过程包括三个关键步骤:采样、量化和编码。采样将连续的图像信号转换为离散的图像矩阵,量化为每个采样点分配一个数字表示其灰度级别,最后使用二进制编码对量化后的数据进行存储和传输。这一系列过程确保了图像能够被计算机处理和存储。彩色图像的数字化采样将连续的模拟信号转换为离散的数字信号,决定图像的空间分辨率。量化将连续的灰度值量化为有限的离散灰度级,决定图像的灰度分辨率。编码将量化后的数字信号用二进制编码表示,构成数字图像的像素矩阵。图像处理的基本操作图像读取与显示掌握如何正确读取、加载图像文件并将其显示在屏幕上是图像处理的基础。这需要了解各种常见图像格式以及相关的API调用。灰度变换通过对图像像素灰度值的线性或非线性变换,可以实现图像的亮度调节、对比度增强等操作,从而提高图像质量。直方图均衡化该技术可以拉伸图像灰度直方图,使得图像的对比度和细节得到增强,从而提高整体视觉效果。图像读取与显示1文件读取从磁盘读取图像文件2格式转换支持多种图像格式3像素操作对图像像素进行各种处理4显示输出在屏幕上展示处理结果图像读取与显示是图像处理的基础。首先从磁盘文件读取原始图像数据,支持常见的图像文件格式,如JPG、PNG等。然后对读取的图像数据进行各种像素级的处理操作,最终在屏幕上呈现处理结果。这是图像处理流程的重要一环。灰度变换1线性变换通过线性函数调整图像亮度和对比度2对数变换压缩高亮度区域,增强暗部细节3幂律变换灵活调整图像的整体亮度和对比度灰度变换是最基本的图像处理技术之一,通过调整像素值的方式改变图像的整体亮度和对比度。常用的变换方法包括线性变换、对数变换和幂律变换,可根据不同的图像特点灵活选择合适的变换函数。直方图均衡化1分散亮度将图像的亮度分布拉伸至整个灰度范围2增强对比度提高图像中不同区域之间的差异性3改善视觉效果使图像细节更加清晰可见直方图均衡化是一种重要的图像增强处理技术。它通过调整图像的亮度分布,将原本集中在某些灰度级的像素点,重新分散到整个灰度范围内,从而增强图像的对比度,提高细节的可见性,改善图像的整体视觉效果。掌握图像滤波技术平滑滤波通过降低高频成分来减少图像噪声,同时也可能会导致图像细节模糊。适用于消除随机噪声和平滑图像。锐化滤波增强高频成分以突出图像边缘细节,提高图像清晰度和对比度。可用于强调图像中的重要特征。中值滤波利用图像像素的中值来替换原始像素,可有效去除椒盐噪声,保持边缘细节。适用于减少脉冲噪声。平滑滤波1降噪平滑滤波通过计算像素的邻域平均值来减少图像中的噪声,从而使图像变得更加光滑和清晰。2同质化该过程可以降低图像中的细节和纹理,使图像看起来更加均匀一致。3缺点平滑滤波可能会造成图像细节和边缘的模糊,因此需要谨慎使用以保留图像的重要特征。锐化滤波边缘增强锐化滤波通过强调图像的边缘和细节,提高图像的清晰度和对比度。高通滤波该方法利用高通滤波器增强高频成分,突出图像的细节信息。算子卷积常用的算子有拉普拉斯算子、梯度算子等,通过卷积运算实现锐化效果。中值滤波理解原理中值滤波是一种非线性滤波技术,通过对邻域像素值排序并取中值来替换当前像素值,从而消除异常噪声。优势特点中值滤波能够有效保留边缘细节,在消除脉冲噪声和斑点噪声方面表现优异。与平滑滤波相比,中值滤波对图像的失真程度较小。应用场景中值滤波广泛应用于图像噪声抑制、边缘保护、细节增强等领域,在医学影像处理、视频监控等场景中发挥重要作用。图像分割的基本方法1基于阈值的分割通过选取合适的阈值,将图像中不同区域的像素分离开来,实现简单有效的图像分割。2基于边缘检测的分割利用边缘检测算法找出图像中的边缘信息,然后根据边缘特征对图像进行分割。3基于区域生长的分割从种子点开始,根据相邻像素的相似性将相似区域合并,最终形成分割的不同区域。4基于机器学习的分割利用监督或无监督的机器学习算法,从大量的样本数据中学习分割的规则和特征。基于阈值的分割1原理基于阈值的图像分割是一种简单有效的方法。通过选择合适的阈值对图像进行二值化，将前景与背景分离。2阈值选取阈值的选取是关键。可以利用直方图分析图像特性并选择合适的阈值。全局阈值和自适应阈值是两种常见方法。3应用场景基于阈值的分割适用于物体检测、提取感兴趣区域等场景。在简单背景下表现良好，能快速分割出目标。基于边缘检测的分割1边缘识别利用灰度梯度检测物体边界2区域生长从种子点开始扩张区域3阈值分割根据边缘强度设置分割阈值基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的显著边缘来实现分割。它首先利用梯度算子识别出图像中的边界区域,然后根据这些边缘信息采用区域生长或阈值分割等方法对图像进行分割。这种方法对于分割复杂背景下的目标物体有较好的效果。基于区域生长的分割1起始种子选择初始区域种子点2相似性度量定义色彩、纹理等相似性标准3区域生长根据相似性标准扩展区域4分割完成直到所有区域均满足终止条件基于区域生长的分割方法从初始种子点出发,根据预定义的相似性标准不断扩展区域,直到整个图像被划分为若干个具有相似特性的区域。该方法对噪声和纹理有较好的鲁棒性,能够更好地保留图像的完整性和连通性。6.学习图像压缩编码技术无损压缩保留图像的原始质量,只减小文件大小,可逆还原。常见的有熵编码、预测编码等技术。有损压缩通过牺牲一定的图像质量来获得更高的压缩率,如JPEG、MPEG等算法。JPEG压缩算法基于离散余弦变换(DCT)和熵编码,能够在保持良好视觉效果的前提下大幅降低文件大小。无损压缩保留原始信息无损压缩技术能够保持图像的所有原始数据,不会造成任何质量损失。空间效率无损压缩可以大幅减少图像文件的占用空间,适用于需要保留高质量的场景。编码算法常见的无损压缩算法包括Huffman编码、算术编码和LZW压缩等,根据图像特点选择最佳方案。有损压缩1降低质量通过舍弃一部分图像信息来减小文件大小2自适应编码根据人眼特性自动调整压缩比3广泛应用JPEG、MPEG等广泛采用有损压缩技术有损压缩以牺牲部分图像质量为代价来大幅减小文件大小,是一种常见的图像压缩方法。它通过自适应编码的方式,根据人眼的视觉特性,有选择性地丢弃不易感知的高频信息,从而达到压缩的目的。这种方法广泛应用于JPEG、MPEG等图像和视频编码格式中。JPEG压缩算法1分块编码JPEG压缩首先将图像分成8x8的小块,然后对每个小块进行编码。这样可以减少整体数据量,提高压缩效率。2离散余弦变换每个8x8块会经过离散余弦变换,将图像从空间域转换到频率域,突出重要频率成分。3量化与熵编码根据人眼对不同频率成分的敏感程度,对变换系数进行有选择性的量化,最后使用熵编码进一步压缩。图像特征提取与匹配角点检测利用图像中的突起点或拐角作为特征点，可用于物体识别、图像配准等。常见算法有Harris角点检测、SIFT(尺度不变特征变换)等。边缘特征提取通过检测图像中的边缘线段来获取图像特征，可用于目标分割、图像匹配等。经典算法包括Canny边缘检测、Sobel算子等。图像匹配算法根据提取的特征点或边缘信息进行图像之间的配准和对应关系建立。RANSAC、基于特征点的匹配是常见的方法。角点检测1梯度计算利用Sobel算子或Prewitt算子计算图像的梯度信息2角点响应函数通过Harris角点检测算法或Shi-Tomasi算法计算角点响应3非极大值抑制对角点响应值进行非极大值抑制,获得最终角点位置角点检测是图像处理中常用的特征提取技术,它通过分析图像的梯度信息,识别出图像中的角点特征,为后续的图像分析和理解提供基础。常用的角点检测算法包括Harris角点检测和Shi-Tomasi算法。边缘特征提取梯度计算通过计算像素灰度值的空间梯度来确定图像中边缘的位置。常用Sobel、Prewitt等算子。非极大值抑制将梯度幅值大于邻域的像素点保留为边缘,其余点抑制,突出主要边缘。双阈值检测设置高低两个阈值,高于高阈值的点确定为强边缘,介于高低阈值之间的点作为弱边缘。图像匹配算法1特征提取从图像中提取关键特征点及其描述子2特征匹配比较两幅图像的特征描述子并找到对应关系3变换估计根据匹配结果估计两幅图像间的几何变换关系图像匹配算法是图像处理和计算机视觉的核心技术之一,通过提取特征点、建立特征描述、匹配对应关系、估计变换关系等步骤,实现在两幅图像间找到对应关系的目标。这对于图像配准、目标跟踪、三维重建等应用至关重要。掌握图像分类与识别监督学习分类利用已标记的训练数据,训练分类器模型,可对未知图像进行精准分类。无监督学习分类无需标注数据,根据图像间相似度自动聚类,可发现潜在的图像类别。深度学习应用利用深度神经网络强大的特征学习能力,在分类、检测、识别等任务上取得突破性进展。监督学习分类1特征提取首先从训练数据中提取图像的视觉特征,如颜色、纹理、形状等,作为分类的判断依据。2标签标注将训练数据中的图像标注上预定义的类别标签,为分类模型提供学习依据。3模型训练基于特征和标签,训练分类算法如支持向量机、神经网络等,学习如何将输入映射到正确的类别。无监督学习分类1聚类分析通过数据特征自动分组2异常检测识别与常态不符的数据3降维可视化将高维数据映射到低维空间无监督学习通过数据本身的特点自动发现潜在的规律和模式，而无需人工标注。这包括聚类分析、异常检测、降维可视化等技术。这些方法能够帮助我们更好地理解数据结构和特性，为后续的监督学习分类提供基础支撑。深度学习应用1图像分类深度学习在图像分类任务中表现出色,可以准