計算機圖像和圖形處理

計算機圖像和圖形處理

匯報人：大文豪2024年X月目錄第1章計算機圖像和圖形處理概述第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)第3章圖像處理基礎(chǔ)第4章圖形處理基礎(chǔ)第5章計算機視覺技術(shù)第6章總結(jié)與展望01第1章計算機圖像和圖形處理概述

什么是計算機圖像和圖形處理計算機圖像和圖形處理是利用計算機對圖像和圖形進行獲取、處理和分析的技術(shù)。圖像處理主要是對靜態(tài)圖像進行操作，而圖形處理涉及到動態(tài)圖形。這一技術(shù)在計算機科學、電子工程、人工智能等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

計算機圖像和圖形處理的基本原理使用傳感器將現(xiàn)實中的圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號圖像采集分析、增強和重構(gòu)圖像以滿足特定需求圖像處理將處理過的圖像呈現(xiàn)給用戶圖像顯示

計算機圖像和圖形處理的應(yīng)用領(lǐng)域如CT掃描、MRI等醫(yī)學影像處理包括人臉識別、自動駕駛等計算機視覺實時圖形渲染與虛擬現(xiàn)實技術(shù)動畫與游戲開發(fā)

圖像分割將圖像劃分成不同區(qū)域特征提取從圖像中提取有用信息

圖像處理的主要技術(shù)圖像濾波模糊銳化邊緣檢測等01、03、02、04、圖像處理的應(yīng)用場景CT掃描、MRI分析醫(yī)學影像處理0103圖像編輯、特效制作藝術(shù)設(shè)計02人臉識別、異常檢測安防監(jiān)控系統(tǒng)02第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)

數(shù)字圖像的基本概念數(shù)字圖像是由像素組成的二維矩陣，每個像素包含顏色和亮度信息。圖像的分辨率和色深會影響圖像的質(zhì)量和大小。

圖像采集與數(shù)字化相機、掃描儀等圖像采集設(shè)備連續(xù)圖像轉(zhuǎn)換為離散信號采樣和量化消除噪聲、增強細節(jié)數(shù)字化處理

圖像壓縮與編解碼有損、無損壓縮壓縮技術(shù)0103轉(zhuǎn)換壓縮圖像為可顯示格式編解碼02JPEG、PNG常見格式JPEG有損壓縮、適合照片PNG無損壓縮、支持透明度GIF支持動畫、色彩受限常見數(shù)字圖像格式BMP無壓縮、高質(zhì)量01、03、02、04、如何選擇合適的圖像格式在存儲和傳輸數(shù)據(jù)時，應(yīng)根據(jù)圖片的特點和需求選擇合適的圖像格式。BMP適合保留高質(zhì)量完整性，JPEG適合照片和網(wǎng)絡(luò)傳輸，PNG適合帶透明度的圖像，GIF適合動畫和簡單圖形。03第3章圖像處理基礎(chǔ)

空間域濾波中值濾波高斯濾波等頻域處理傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用

圖像增強技術(shù)灰度變換直方圖均衡化灰度拉伸等01、03、02、04、圖像分割與特征提取圖像分割是將圖像分成多個區(qū)域的過程，通過閾值分割、區(qū)域生長、邊緣檢測等方法實現(xiàn)。特征提取則是從圖像中提取出形狀、紋理、顏色等特征，用于進一步分析和識別。

圖像復原與重建模糊、噪聲等問題退化模型與圖像復原0103基于模型的圖像重建方法圖像重建02一種常用的復原方法逆濾波監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習的應(yīng)用利用監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習方法進行圖像分析圖像識別的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)探討圖像識別的未來發(fā)展方向和面臨的挑戰(zhàn)

圖像分析與識別特征選擇與分類器設(shè)計選擇合適的特征并設(shè)計有效的分類器01、03、02、04、圖像處理基礎(chǔ)總結(jié)包括直方圖均衡化、灰度拉伸等灰度變換如中值濾波、高斯濾波空間域濾波應(yīng)用傅里葉變換處理圖像頻域處理方法包括閾值分割、區(qū)域生長、特征提取等圖像分割與特征提取圖像處理的重要性圖像處理是計算機視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)，通過對圖像進行處理和分析，可以實現(xiàn)圖像增強、分割、復原和識別等功能，對行業(yè)和科研都具有重要意義。04第四章圖形處理基礎(chǔ)

計算機圖形學基本概念平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等幾何變換將幾何圖形轉(zhuǎn)換成像素圖形的過程光柵化光照模型、陰影效果等圖形渲染

動畫制作關(guān)鍵幀動畫骨骼動畫等物理仿真碰撞檢測流體模擬等

圖形建模與動畫三維建模多邊形網(wǎng)格曲面建模等01、03、02、04、著色與光照環(huán)境光、漫反射光、鏡面光等光照模型0103平面陰影、體積陰影、軟陰影等陰影效果02頂點著色、像素著色等著色器圖形處理工具與軟件圖形APIOpenGL和DirectX建模和動畫軟件Maya和3dsMax圖像處理軟件AdobePhotoshop和GIMP

計算機圖形學基本概念計算機圖形學是研究計算機圖形圖像生成的基本科學，包括幾何變換、光柵化和圖形渲染等技術(shù)。幾何變換涉及平移、旋轉(zhuǎn)和縮放等操作，光柵化是將幾何圖形轉(zhuǎn)換成像素圖形的過程，而圖形渲染則涵蓋光照模型和陰影效果等內(nèi)容。三維建模三維建模是計算機圖形學中重要的概念，常見的方法有多邊形網(wǎng)格和曲面建模。通過三維建模，可以創(chuàng)建逼真的虛擬場景和人物，用于動畫制作、游戲開發(fā)等領(lǐng)域。

動畫制作動畫制作中關(guān)鍵的幀關(guān)鍵幀動畫基于骨骼系統(tǒng)的動畫骨骼動畫碰撞檢測、流體模擬等物理仿真

著色與光照著色與光照是圖形處理中重要的環(huán)節(jié)，光照模型包括環(huán)境光、漫反射光和鏡面光等，著色器則負責頂點著色和像素著色。陰影效果可以增強圖像的逼真度，包括平面陰影、體積陰影和軟陰影等技術(shù)。

DirectXWindows平臺的圖形API專為游戲開發(fā)設(shè)計Maya專業(yè)的三維建模軟件廣泛應(yīng)用于影視行業(yè)3dsMax功能強大的三維動畫軟件適用于游戲開發(fā)和影視特效圖形處理工具與軟件OpenGL主流的圖形API之一支持跨平臺開發(fā)01、03、02、04、05第五章計算機視覺技術(shù)

特征點檢測與匹配角點檢測算法Harris角點檢測0103加速穩(wěn)健特征SURF特征02尺度不變特征變換SIFT特征三維重建與立體視覺三角測量、立體匹配立體視覺原理光投影掃描結(jié)構(gòu)光三維重建技術(shù)點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)點云處理

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）序列學習語言建模深度學習應(yīng)用圖像生成視頻分析

深度學習在圖像處理中的應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）圖像分類目標檢測01、03、02、04、深度學習在計算機視覺領(lǐng)域的未來深度學習在計算機視覺應(yīng)用中具有廣闊前景，不斷演進的算法和技術(shù)將帶來更多創(chuàng)新的應(yīng)用和解決方案。

圖像與現(xiàn)實世界的交互醫(yī)療、教育、娛樂增強現(xiàn)實技術(shù)發(fā)展與挑戰(zhàn)虛擬現(xiàn)實技術(shù)改變?nèi)祟惿钣嬎銠C視覺影響

結(jié)語計算機圖像和圖形處理作為計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，不斷推動著科技的發(fā)展，為人類帶來了更多的便利。未來，隨著深度學習和虛擬現(xiàn)實技術(shù)的不斷創(chuàng)新，計算機視覺將會迎來更大的發(fā)展空間。06第六章總結(jié)與展望

計算機圖像和圖形處理的未來發(fā)展探索智能化應(yīng)用人工智能與計算機視覺的融合提高圖像識別精度深度學習技術(shù)的不斷創(chuàng)新與應(yīng)用拓展拓展應(yīng)用范圍圖像與圖形處理技術(shù)在更多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用

總結(jié)與反思通過回顧計算機圖像和圖形處理的發(fā)展歷程，總結(jié)各種技術(shù)的優(yōu)缺點