北京大學(xué)數(shù)字圖像處理岡薩雷斯課件

北京大學(xué)數(shù)字圖像處理岡薩雷斯課件contents目錄數(shù)字圖像處理概述圖像的數(shù)學(xué)模型和表示方法圖像增強(qiáng)和恢復(fù)技術(shù)圖像分割和特征提取圖像分析和理解圖像壓縮和編碼技術(shù)數(shù)字圖像處理的實(shí)踐與應(yīng)用01數(shù)字圖像處理概述圖像處理包括對(duì)圖像的數(shù)字化、變換、增強(qiáng)、濾波、分割、識(shí)別等操作。圖像處理在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)影像分析、安全監(jiān)控、智能交通、工業(yè)檢測(cè)等。圖像處理是指對(duì)圖像信息進(jìn)行加工、分析和理解的過(guò)程，以改善圖像的質(zhì)量和提取有用的信息。圖像處理的概念按照處理的目的和任務(wù)的不同，圖像處理可以分為圖像增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像分析、圖像分割、圖像識(shí)別等。圖像增強(qiáng)主要是為了改善圖像的質(zhì)量，如去噪、對(duì)比度增強(qiáng)等；圖像恢復(fù)主要是修復(fù)圖像的損壞或畸變；圖像分析主要是對(duì)圖像中的對(duì)象進(jìn)行定量分析；圖像分割主要是將圖像中的不同區(qū)域或?qū)ο筮M(jìn)行分離；圖像識(shí)別主要是對(duì)圖像中的特定對(duì)象進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。圖像處理的分類(lèi)圖像處理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)影像分析、疾病診斷等。圖像處理在安全監(jiān)控領(lǐng)域也有重要的應(yīng)用，如人臉識(shí)別、行為分析等。圖像處理在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括車(chē)輛檢測(cè)、交通擁堵分析等。圖像處理在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、設(shè)備故障檢測(cè)等。01020304圖像處理的應(yīng)用02圖像的數(shù)學(xué)模型和表示方法連續(xù)圖像可以表示為一個(gè)二維函數(shù)，其中x和y是空間坐標(biāo)，f(x,y)表示在(x,y)點(diǎn)的灰度值或顏色值。常見(jiàn)的連續(xù)圖像數(shù)學(xué)模型包括高斯模型、拉普拉斯模型、傅里葉變換等。連續(xù)圖像的數(shù)學(xué)模型通常用于圖像的平滑、增強(qiáng)、銳化等處理。連續(xù)圖像的數(shù)學(xué)模型離散圖像可以表示為一個(gè)二維矩陣，其中每個(gè)元素代表一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值或顏色值。常見(jiàn)的離散圖像數(shù)學(xué)模型包括灰度級(jí)圖像、彩色RGB模型、HSV模型等。離散圖像的數(shù)學(xué)模型通常用于圖像的數(shù)字化處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。離散圖像的數(shù)學(xué)模型彩色圖像可以表示為三個(gè)顏色通道（紅、綠、藍(lán)）的組合。常見(jiàn)的彩色圖像表示方法包括RGB模型、HSV模型、YUV模型等。彩色圖像的表示方法通常用于彩色圖像的處理和顯示。彩色圖像的表示方法03圖像增強(qiáng)和恢復(fù)技術(shù)直方圖均衡化對(duì)于改善圖像的視覺(jué)效果非常有用，特別是在圖像對(duì)比度和亮度不足的情況下。直方圖均衡化是一種常用的圖像增強(qiáng)方法，通過(guò)拉伸像素強(qiáng)度分布來(lái)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度和亮度，使圖像更加清晰和易于分析?；静襟E包括計(jì)算圖像的直方圖、對(duì)直方圖進(jìn)行累積分布函數(shù)（CDF）計(jì)算、將CDF映射到像素強(qiáng)度上，以得到增強(qiáng)后的圖像。直方圖均衡化圖像平滑是一種去除圖像噪聲的方法，通過(guò)在圖像中加入模糊效果來(lái)減少噪聲和細(xì)節(jié)，使圖像更加清晰和易于分析。圖像銳化是一種通過(guò)增強(qiáng)圖像邊緣和細(xì)節(jié)來(lái)提高圖像清晰度的方法。常見(jiàn)的平滑算法包括高斯平滑、中值濾波和均值濾波等。常見(jiàn)的銳化算法包括拉普拉斯算子、銳化濾波器和UnsharpMasking等。圖像平滑和銳化彩色圖像增強(qiáng)是一種通過(guò)對(duì)圖像的色彩進(jìn)行修改和調(diào)整來(lái)改善圖像質(zhì)量的方法。這些算法可以單獨(dú)使用，也可以結(jié)合使用來(lái)達(dá)到更好的增強(qiáng)效果。常見(jiàn)的彩色圖像增強(qiáng)算法包括色彩平衡、色階調(diào)整、色彩飽和度調(diào)整和色調(diào)映射等。彩色圖像增強(qiáng)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)影像、遙感影像、數(shù)字?jǐn)z影和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。彩色圖像增強(qiáng)04圖像分割和特征提取通過(guò)設(shè)置一個(gè)閾值，將像素值分為目標(biāo)和背景兩類(lèi)，適用于背景和目標(biāo)有明顯差異的情況。閾值分割自適應(yīng)閾值分割多閾值分割根據(jù)圖像局部區(qū)域像素值的分布情況自適應(yīng)地設(shè)置閾值，更好地適應(yīng)圖像的局部特征。根據(jù)圖像的不同區(qū)域分別設(shè)置不同的閾值，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的分割。030201基于閾值的分割方法從種子點(diǎn)開(kāi)始，通過(guò)相似性準(zhǔn)則逐步合并相鄰像素，直至無(wú)法再合并為止。區(qū)域生長(zhǎng)通過(guò)模擬水流的匯聚過(guò)程，將圖像中的各個(gè)區(qū)域逐漸合并，最終形成分割結(jié)果。分水嶺算法通過(guò)不斷分裂和合并像素或小區(qū)域，最終形成目標(biāo)區(qū)域。區(qū)域分裂和合并基于區(qū)域的分割方法通過(guò)檢測(cè)圖像中像素值發(fā)生變化的區(qū)域，即邊緣，來(lái)進(jìn)行分割。邊緣檢測(cè)通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖像中邊緣像素的分布情況，確定目標(biāo)的輪廓線，實(shí)現(xiàn)分割。霍夫變換通過(guò)膨脹和腐蝕運(yùn)算，突出邊緣像素，再通過(guò)閾值分割或區(qū)域生長(zhǎng)等方法實(shí)現(xiàn)分割。形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)基于邊緣的分割方法小波變換將圖像分解為多個(gè)頻段，得到圖像的多尺度特征?；叶裙采仃嚱y(tǒng)計(jì)圖像中相鄰像素的灰度值的聯(lián)合分布情況，得到圖像的紋理特征。主成分分析通過(guò)線性變換將原始特征投影到新的特征空間，得到一組新的特征，簡(jiǎn)化后續(xù)處理過(guò)程。特征提取的方法05圖像分析和理解確定圖像中物體的邊界框，以確定物體在圖像中的位置。邊界框計(jì)算物體的圓形程度，以確定物體的形狀是否為圓形。圓形度計(jì)算圖像中不同區(qū)域的面積比，以確定物體在圖像中的大小。面積比形狀分析和描述傅里葉變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，通過(guò)頻譜分析得到圖像的紋理特征。小波變換將圖像分解成多個(gè)子帶，通過(guò)分析各個(gè)子帶的能量分布得到圖像的紋理特征?；叶裙采仃囃ㄟ^(guò)計(jì)算圖像中相鄰像素的灰度值，得到圖像的紋理特征。紋理分析和描述03極坐標(biāo)系將圖像從直角坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)系，通過(guò)角度和半徑信息得到物體之間的空間關(guān)系。01空間關(guān)系描述圖像中物體之間的相對(duì)位置和方向關(guān)系。02深度圖根據(jù)像素點(diǎn)在圖像中的深度信息，得到物體在三維空間中的位置關(guān)系?？臻g關(guān)系分析和描述06圖像壓縮和編碼技術(shù)DCT（離散余弦變換）將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮和去噪。JPEG（JointPhotographi…使用DCT壓縮編碼方法，將圖像分成8x8的塊，進(jìn)行DCT變換、量化、編碼等步驟?；贒CT的壓縮編碼方法特點(diǎn)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)、壓縮比高，但會(huì)丟失部分高頻信息，導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)損失?；贒CT的壓縮編碼方法小波變換01將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到小波域，實(shí)現(xiàn)圖像的多尺度分解和去噪。wavelet（小波）02使用小波變換壓縮編碼方法，將圖像分解成多個(gè)子帶，進(jìn)行小波變換、量化、編碼等步驟?；谛〔ㄗ儞Q的壓縮編碼方法特點(diǎn)03能夠更好地保留圖像細(xì)節(jié)、具有較好的去噪性能，但計(jì)算復(fù)雜度較高?；谛〔ㄗ儞Q的壓縮編碼方法01使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖像的內(nèi)在規(guī)律和特征，實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮和去噪。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)02使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮編碼方法，通過(guò)訓(xùn)練CNN學(xué)習(xí)圖像的規(guī)律和特征，進(jìn)行圖像的壓縮和去噪。CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）03能夠更好地保留圖像細(xì)節(jié)、具有較好的去噪性能，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮編碼方法特點(diǎn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮編碼方法07數(shù)字圖像處理的實(shí)踐與應(yīng)用123數(shù)字圖像處理技術(shù)可以用于醫(yī)學(xué)影像的預(yù)處理、增強(qiáng)、分割等，以提高醫(yī)學(xué)影像的質(zhì)量和診斷效率。醫(yī)學(xué)影像分析通過(guò)圖像處理技術(shù)，可以檢測(cè)和識(shí)別病灶的位置、大小和形狀，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案制定。病灶檢測(cè)與識(shí)別數(shù)字圖像處理也可以用于醫(yī)學(xué)影像的存儲(chǔ)和傳輸，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療和資源共享，提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。醫(yī)學(xué)影像存儲(chǔ)與傳輸數(shù)字圖像處理在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)可以用于交通監(jiān)控和事故檢測(cè)，通過(guò)分析視頻圖像，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛檢測(cè)、交通擁堵分析和預(yù)警等功能。交通監(jiān)控與事故檢測(cè)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，可以識(shí)別交通標(biāo)志、標(biāo)線和車(chē)道線等，為自動(dòng)駕駛車(chē)輛提供導(dǎo)航信息。交通標(biāo)志識(shí)別通過(guò)分析道路交通圖像，數(shù)字圖像處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的智能控制，優(yōu)化交通流量，提高道路通行效率。智能交通信號(hào)控制數(shù)字圖像處理在智能交通中的應(yīng)用視頻內(nèi)容分析通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)，可以對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行分