《深入浅出数字图像处理》课件

深入浅出数字图像处理欢迎来到数字图像处理的世界！本课程将带您从零开始，逐步掌握数字图像处理的核心概念、技术与应用。通过本课程的学习，您将能够运用所学知识解决实际问题，为未来的学习和工作打下坚实的基础。课程介绍：目标、内容、评估方式课程目标使学生掌握数字图像处理的基本原理、常用方法和典型应用，培养学生利用数字图像处理技术解决实际问题的能力。课程内容主要包括图像获取与数字化、图像增强、图像分割、形态学处理、彩色图像处理、图像压缩和图像复原等。评估方式平时作业、实验报告、期末考试。平时作业占20%，实验报告占30%，期末考试占50%。数字图像处理概述：什么是数字图像？数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素代表图像在特定位置的颜色和亮度信息。数字图像可以看作是对真实场景的采样和量化结果，是计算机可以处理和分析的图像形式。数字图像处理是指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、提取图像特征、识别图像内容等目的。1像素图像的最小组成单元，包含颜色和亮度信息。2二维数组像素按行和列排列，构成图像的矩阵表示。3采样与量化将连续图像转换为离散数字图像的过程。数字图像处理的应用领域数字图像处理技术已广泛应用于各个领域，包括医学影像、遥感图像、安全监控、工业检测、艺术设计等。在医学领域，数字图像处理可用于辅助诊断疾病；在遥感领域，可用于分析地表覆盖和环境变化；在安全监控领域，可用于人脸识别和行为分析。随着技术的不断发展，数字图像处理的应用领域还将不断拓展。医学影像辅助诊断、病灶检测、三维重建。遥感图像地表覆盖分析、环境监测、灾害评估。安全监控人脸识别、行为分析、智能预警。数字图像处理的基本步骤数字图像处理通常包括图像获取、预处理、增强、分割、特征提取、识别与分析等步骤。图像获取是指获取原始图像；预处理包括去噪、校正等操作；图像增强用于改善图像质量；图像分割将图像划分为不同的区域；特征提取提取图像的有用信息；识别与分析根据图像特征进行分类和识别。图像获取获取原始图像数据。预处理去除噪声，校正图像。图像增强改善图像质量。图像分割将图像划分为不同区域。图像的获取与数字化图像获取是指通过各种传感器或设备获取真实场景的图像。数字化是将连续的模拟图像转换为离散的数字图像，包括采样和量化两个过程。采样是指在空间上对图像进行离散化，量化是指在亮度或颜色上对图像进行离散化。数字化的质量直接影响到后续图像处理的效果。1传感器利用相机或扫描仪捕捉图像。2采样将图像在空间上离散化。3量化将图像亮度/颜色离散化。采样与量化：原理与方法采样决定了图像的空间分辨率，采样间隔越小，图像的空间分辨率越高，图像细节越清晰。量化决定了图像的灰度分辨率，量化等级越多，图像的灰度分辨率越高，图像的颜色层次越丰富。常用的采样方法包括均匀采样和非均匀采样，常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。采样均匀采样：等间隔采样；非均匀采样：根据图像内容自适应采样。量化均匀量化：等间隔量化；非均匀量化：根据人眼视觉特性量化。分辨率：空间分辨率与灰度分辨率空间分辨率是指图像中可分辨的最小细节，通常用每英寸的点数（DPI）或每毫米的点数（点/毫米）来表示。灰度分辨率是指图像中可分辨的最小灰度级，通常用比特数来表示，例如8比特灰度图像可以表示256个灰度级。分辨率越高，图像质量越好，但同时也会增加图像的数据量。1空间分辨率图像中可分辨的最小细节，单位：DPI或点/毫米。2灰度分辨率图像中可分辨的最小灰度级，单位：比特数。数字图像的表示：矩阵与像素数字图像在计算机中以矩阵的形式存储，矩阵的每个元素代表图像的一个像素。像素的值表示该位置的颜色或亮度信息。对于灰度图像，像素值通常是一个0到255之间的整数，0表示黑色，255表示白色。对于彩色图像，像素值通常是一个包含红、绿、蓝三个分量的向量。矩阵像素按行和列排列，构成图像的矩阵表示。像素图像的最小组成单元，包含颜色和亮度信息。图像文件格式：常见格式介绍常见的图像文件格式包括BMP、JPEG、PNG、GIF、TIFF等。BMP格式是一种无压缩的图像格式，图像质量高，但文件体积大。JPEG格式是一种有损压缩的图像格式，压缩率高，但会损失部分图像细节。PNG格式是一种无损压缩的图像格式，兼顾了图像质量和文件体积。GIF格式支持动画效果。TIFF格式支持多种压缩方式，常用于存储高质量的图像。格式压缩方式特点BMP无压缩图像质量高，文件体积大JPEG有损压缩压缩率高，损失部分细节PNG无损压缩兼顾质量和体积GIF无损压缩支持动画图像的像素关系：邻域、连通性像素的邻域是指与该像素相邻的像素集合，常用的邻域包括4邻域和8邻域。4邻域是指与该像素上下左右相邻的像素，8邻域是指与该像素周围8个方向相邻的像素。连通性是指像素之间是否相邻且具有相似的属性，例如灰度值或颜色。连通性分析在图像分割和目标识别中具有重要作用。4邻域18邻域2连通性3图像的基本统计特性图像的基本统计特性包括均值、方差、标准差、直方图等。均值反映了图像的平均亮度，方差和标准差反映了图像的亮度分布的离散程度。直方图反映了图像中各个灰度级出现的频率，是图像增强和分割的重要依据。通过分析图像的统计特性，可以更好地理解图像的内容和质量。1直方图2方差3均值灰度变换：线性变换、非线性变换灰度变换是指对图像的每个像素的灰度值进行映射，以改变图像的对比度和亮度。线性变换是指灰度值与输出值之间存在线性关系，可以实现图像的亮度调整和对比度拉伸。非线性变换是指灰度值与输出值之间存在非线性关系，可以实现更复杂的图像增强效果，例如对数变换、指数变换等。线性变换非线性变换图像增强：目标与方法图像增强是指通过各种技术手段改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和对比度，使图像更易于人眼观察和计算机分析。常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波、频域滤波等。图像增强的目标是突出图像的有用信息，抑制图像的噪声和干扰。1目标改善图像视觉效果，突出有用信息。2灰度变换调整图像亮度和对比度。3空域滤波平滑噪声，锐化边缘。直方图均衡化：原理与应用直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，其基本思想是将原始图像的直方图变换为均匀分布的直方图，从而提高图像的对比度。直方图均衡化可以有效地增强图像的细节，但有时也会过度增强噪声。直方图均衡化广泛应用于医学影像、遥感图像等领域的图像增强。原理将原始直方图变换为均匀分布。应用增强图像细节，提高对比度。直方图匹配：原理与应用直方图匹配是指将原始图像的直方图变换为与目标直方图相似的直方图，从而使图像具有与目标图像相似的视觉效果。直方图匹配可以用于图像风格迁移、图像融合等应用。与直方图均衡化相比，直方图匹配可以更灵活地控制图像的对比度和亮度。目标直方图指定期望的直方图形状。图像变换将原始直方图匹配到目标直方图。空域滤波：平滑滤波器空域滤波是指在图像的空间域上对像素进行处理，以达到平滑噪声、锐化边缘等目的。平滑滤波器是一种常用的空域滤波器，其基本思想是用邻域像素的平均值或加权平均值代替当前像素的值，从而降低图像的噪声。常用的平滑滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。均值滤波器中值滤波器高斯滤波器均值滤波器：原理与应用均值滤波器是一种线性平滑滤波器，其基本思想是用邻域像素的平均值代替当前像素的值。均值滤波器可以有效地降低图像的噪声，但同时也会使图像变得模糊。均值滤波器的优点是计算简单，易于实现，但缺点是容易损失图像细节。原理邻域像素平均值代替当前像素值。缺点容易使图像模糊，损失细节。中值滤波器：原理与应用中值滤波器是一种非线性平滑滤波器，其基本思想是用邻域像素的中值代替当前像素的值。中值滤波器可以有效地去除椒盐噪声，且能较好地保留图像细节。中值滤波器的优点是对噪声不敏感，鲁棒性强，但缺点是计算复杂度较高。1排序对邻域像素值进行排序。2中值取排序后的中间值作为当前像素值。高斯滤波器：原理与应用高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，其基本思想是用高斯函数作为权重，对邻域像素进行加权平均。高斯滤波器可以有效地降低图像的噪声，且能较好地保留图像细节。高斯滤波器的优点是可以控制平滑程度，且具有良好的频率特性。1高斯函数2加权平均3平滑噪声空域滤波：锐化滤波器锐化滤波器是一种常用的空域滤波器，其基本思想是增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。常用的锐化滤波器包括拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等。锐化滤波器通常会放大图像的噪声，因此在使用锐化滤波器之前，通常需要先进行平滑滤波。拉普拉斯算子Sobel算子Prewitt算子拉普拉斯算子：原理与应用拉普拉斯算子是一种二阶微分算子，可以用于检测图像的边缘。拉普拉斯算子对噪声敏感，因此在使用拉普拉斯算子之前，通常需要先进行平滑滤波。拉普拉斯算子可以用于图像锐化、边缘检测等应用。二阶微分边缘检测Sobel算子：原理与应用Sobel算子是一种一阶微分算子，可以用于检测图像的边缘。Sobel算子对噪声有一定的抑制作用，且可以同时检测水平和垂直方向的边缘。Sobel算子广泛应用于图像锐化、边缘检测、目标识别等应用。一阶微分方向梯度Prewitt算子：原理与应用Prewitt算子是一种一阶微分算子，可以用于检测图像的边缘。Prewitt算子与Sobel算子类似，但计算simpler.Prewitt算子对噪声有一定的抑制作用，且可以同时检测水平和垂直方向的边缘。Prewitt算子广泛应用于图像锐化、边缘检测、目标识别等应用。1梯度计算2边缘提取频域滤波：傅里叶变换基础傅里叶变换是一种将图像从空间域转换到频率域的数学工具。在频率域中，图像的低频成分代表图像的平滑区域，高频成分代表图像的边缘和细节。频域滤波是指在频率域上对图像进行处理，以达到平滑噪声、锐化边缘等目的。傅里叶变换是频域滤波的基础。1空间域图像的像素表示。2频率域图像的频率成分表示。傅里叶变换的性质傅里叶变换具有线性性、平移性、旋转性、尺度变换性等性质。线性性是指对图像进行线性组合后，其傅里叶变换等于各个图像傅里叶变换的线性组合。平移性是指图像在空间域上的平移，对应于频率域上的相位变化。旋转性是指图像在空间域上的旋转，对应于频率域上的旋转。尺度变换性是指图像在空间域上的尺度变换，对应于频率域上的尺度反变换。线性性平移性旋转性频域滤波：低通滤波器低通滤波器是一种允许低频成分通过，抑制高频成分的滤波器。低通滤波器可以用于平滑图像，去除图像的噪声。常用的低通滤波器包括理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、高斯低通滤波器等。低通滤波器通常会使图像变得模糊。低频高频理想低通滤波器理想低通滤波器是一种在频率域上具有理想截止频率的滤波器。理想低通滤波器可以完全保留截止频率以下的频率成分，完全抑制截止频率以上的频率成分。理想低通滤波器在空间域上的响应是sinc函数，会导致图像产生振铃效应。1截止频率2完全保留3完全抑制Butterworth低通滤波器Butterworth低通滤波器是一种在频率域上具有平滑过渡带的滤波器。Butterworth低通滤波器可以较好地平衡图像的平滑效果和振铃效应。Butterworth低通滤波器的阶数越高，其频率响应越接近于理想低通滤波器。平滑过渡可调阶数高斯低通滤波器高斯低通滤波器是一种在频率域上具有高斯函数形状的滤波器。高斯低通滤波器可以有效地平滑图像，且不会产生振铃效应。高斯低通滤波器的平滑程度可以通过调整高斯函数的标准差来控制。高斯函数无振铃可调参数频域滤波：高通滤波器高通滤波器是一种允许高频成分通过，抑制低频成分的滤波器。高通滤波器可以用于锐化图像，突出图像的边缘和细节。常用的高通滤波器包括理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器、高斯高通滤波器等。高通滤波器通常会放大图像的噪声。高频增强边缘锐化理想高通滤波器理想高通滤波器是一种在频率域上具有理想截止频率的滤波器。理想高通滤波器可以完全保留截止频率以上的频率成分，完全抑制截止频率以下的频率成分。理想高通滤波器在空间域上的响应会导致图像产生振铃效应。1截止频率2完全保留3完全抑制Butterworth高通滤波器Butterworth高通滤波器是一种在频率域上具有平滑过渡带的滤波器。Butterworth高通滤波器可以较好地平衡图像的锐化效果和振铃效应。与理想高通滤波器相比，Butterworth高通滤波器可以减少振铃效应。1平滑过渡2可调阶数高斯高通滤波器高斯高通滤波器是一种在频率域上具有高斯函数形状的滤波器。高斯高通滤波器可以有效地锐化图像，且不会产生明显的振铃效应。高斯高通滤波器的锐化程度可以通过调整高斯函数的标准差来控制。高斯函数无振铃可调参数图像分割：阈值分割图像分割是指将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的属性，例如灰度值或颜色。阈值分割是一种常用的图像分割方法，其基本思想是将图像中灰度值大于或小于某个阈值的像素划分为不同的区域。阈值分割的优点是简单易于实现，但缺点是对图像的噪声和光照变化敏感。全局阈值对整个图像使用相同的阈值。局部阈值根据图像局部区域的特性选择阈值。全局阈值分割全局阈值分割是指对整个图像使用相同的阈值进行分割。全局阈值分割适用于图像的灰度分布比较均匀，且目标和背景之间具有明显灰度差异的情况。常用的全局阈值选择方法包括直方图法、迭代法等。选择阈值分割图像局部阈值分割局部阈值分割是指根据图像局部区域的特性选择阈值进行分割。局部阈值分割适用于图像的灰度分布不均匀，或目标和背景之间灰度差异不明显的情况。常用的局部阈值选择方法包括均值法、中值法、自适应阈值法等。1划分区域2选择阈值3分割区域图像分割：边缘检测边缘检测是一种常用的图像分割方法，其基本思想是检测图像中灰度值变化剧烈的像素，即边缘。常用的边缘检测算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。边缘检测可以用于提取图像的轮廓，识别图像的目标。1边缘灰度值变化剧烈的像素。2算子用于检测边缘的算法。Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，其基本步骤包括：高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值分割、边缘连接。Canny边缘检测算法可以有效地检测图像的边缘，且具有较好的抗噪声能力。高斯滤波1梯度计算2非极大值抑制3双阈值分割4边缘连接5Hough变换：原理与应用Hough变换是一种常用的图像处理技术，可以用于检测图像中的直线、圆等几何形状。Hough变换的基本思想是将图像空间中的点映射到参数空间中的曲线，通过检测参数空间中的峰值来确定图像中的几何形状。Hough变换对噪声和遮挡具有一定的鲁棒性。参数空间将图像空间中的点映射到参数空间。检测峰值在参数空间中检测峰值，确定几何形状。图像的形态学处理：基本概念形态学处理是一种基于图像形状的图像处理技术，其基本操作包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。形态学处理可以用于去除图像的噪声、填充图像的空洞、提取图像的骨架等。形态学处理对二值图像和灰度图像均适用。腐蚀膨胀开运算闭运算腐蚀与膨胀腐蚀是指将图像中目标边界的像素去除，使目标缩小。膨胀是指将图像中目标边界的像素添加到目标中，使目标扩大。腐蚀和膨胀是形态学处理的基本操作，可以用于去除图像的噪声、填充图像的空洞等。腐蚀和膨胀通常需要指定一个结构元素，结构元素的大小和形状会影响腐蚀和膨胀的效果.腐蚀目标缩小。膨胀目标扩大。开运算与闭运算开运算是指先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作。开运算可以用于去除图像中的小物体，平滑图像的轮廓。闭运算是指先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。闭运算可以用于填充图像中的小孔洞，连接图像中的断裂。开运算和闭运算是形态学处理的重要操作，可以用于图像的去噪、平滑、填充等。腐蚀1膨胀2开运算3闭运算4形态学滤波的应用形态学滤波广泛应用于图像处理的各个领域，包括图像去噪、图像分割、目标识别等。例如，可以使用开运算去除图像中的椒盐噪声，可以使用闭运算填充图像中的小孔洞，可以使用形态学梯度提取图像的边缘。形态学滤波的优点是简单易于实现，且对图像的形状具有较好的鲁棒性。1图像去噪2图像分割3目标识别彩色图像处理：彩色模型彩色模型是指用一组数值来表示颜色的方法。常用的彩色模型包括RGB模型、CMY(K)模型、HSI模型等。RGB模型用红、绿、蓝三个分量来表示颜色，CMY(K)模型用青、品红、黄（黑）四个分量来表示颜色，HSI模型用色调、饱和度、亮度三个分量来表示颜色。不同的彩色模型适用于不同的应用场景。RGBCMYKHSIRGB彩色模型RGB彩色模型是一种加色模型，用红、绿、蓝三个分量来表示颜色。RGB模型的优点是易于理解和实现，广泛应用于计算机显示器、电视机等设备。RGB模型的缺点是三个分量之间相关性较高，不便于进行颜色分析和处理。1蓝色(B)2绿色(G)3红色(R)CMY(K)彩色模型CMY(K)彩色模型是一种减色模型，用青、品红、黄（黑）四个分量来表示颜色。CMY(K)模型的优点是适用于印刷行业，可以准确地表示印刷品的颜色。CMY(K)模型的缺点是与RGB模型相比，不够直观，不易于理解。青(C)品红(M)黄(Y)黑(K)HSI彩色模型HSI彩色模型用色调（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Intensity）三个分量来表示颜色。HSI模型的优点是三个分量之间相关性较低，便于进行颜色分析和处理。HSI模型更符合人眼的视觉特性，易于进行颜色调整和增强。1色调(H)颜色的种类。2饱和度(S)颜色的纯度。3亮度(I)颜色的明暗程度。彩色图像增强彩色图像增强是指通过各种技术手段改善彩色图像的视觉效果，提高彩色图像的清晰度和对比度，使彩色图像更易于人眼观察和计算机分析。常用的彩色图像增强方法包括彩色变换、彩色滤波、彩色锐化等。彩色图像增强需要考虑颜色之间的关系，以避免产生颜色失真。1彩色变换2彩色滤波3彩色锐化彩色图像分割彩色图像分割是指将彩色图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的颜色属性。常用的彩色图像分割方法包括基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。彩色图像分割可以利用颜色信息，提高分割的准确性。彩色图像分割广泛应用于目标识别、图像检索等领域。基于阈值基于区域基于边缘图像压缩：基本概念图像压缩是指通过各种技术手段减少图像的数据量，以便于存储和传输。图像压缩分为无损压缩和有损压缩两种。无损压缩是指压缩后的图像可以完全恢复到原始图像，有损压缩是指压缩后的图像会损失部分信息，但可以获得更高的压缩率。图像压缩广泛应用于图像存储、图像传输、视频编码等领域。无损压缩有损压缩无损压缩：Huffman编码Huffman编码是一种常用的无损压缩算法，其基本思想是根据图像中各个像素值出现的频率，构建一棵Huffman树，频率越高的像素值，其编码越短。Huffman编码可以有效地减少图像的数据量，且可以完全恢复到原始图像。Huffman编码广泛应用于图像压缩、文本压缩等领域。1构建Huffman树2频率统计3编码赋值游程编码(Run-LengthEncoding)游程编码是一种简单的无损压缩算法，其基本思想是将图像中连续出现的相同像素值用一个游程来表示，游程包括像素值和重复次数。游程编码适用于图像中存在大量连续相同像素值的情况，例如二值图像、扫描文档等。游程编码的优点是简单易于实现，但缺点是压缩率较低。游程像素值+重复次数。适用场景连续相同像素值较多的图像。有损压缩：变换编码变换编码是一种常用的有损压缩算法，其基本思想是将图像从空间域变换到变换域，例如傅里叶域、DCT域等，然后在变换域上进行量化和编码。变换编码可以有效地去除图像中的冗余信息，获得较高的压缩率。常用的变换编码算法包括DCT变换、小波变换等。变换将图像变换到变换域。量化对变换系数进