數(shù)字圖像處理課程復(fù)習(xí)課件

01Chapter圖像的數(shù)學(xué)模型灰度級(jí)和彩色二維矩陣表示法坐標(biāo)系圖像的變換與處理方法傅里葉變換拉普拉斯變換卷積運(yùn)算形態(tài)學(xué)運(yùn)算02Chapter圖像增強(qiáng)方法對(duì)比度增強(qiáng)銳化處理去噪處理010203直方圖均衡化0102濾波與卷積03Chapter圖像分割算法基于閾值的分割基于區(qū)域的分割010203基于邊緣的分割基于形狀的分割04邊緣檢測(cè)與二值化Sobel算子Canny邊緣檢測(cè)二值化特征提取與描述子0102

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04顏色特征紋理特征形狀特征空間關(guān)系特征提取圖像的顏色分布和顏色直方圖作為特征。提取圖像的紋理特征，如粗糙度、顆粒大小等。提取圖像中物體的形狀特征，如面積、周長(zhǎng)、圓形度等。提取圖像中物體之間的空間關(guān)系特征，如距離、角度等。04Chapter機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)圖像分類(lèi)算法支持向量機(jī)（SVM）123K最近鄰算法（KNN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別目標(biāo)檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)是圖像識(shí)別的一個(gè)任務(wù)，它需要在圖像中找出并定位目標(biāo)物體。常用的方法包括基于特征的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。目標(biāo)識(shí)別目標(biāo)識(shí)別是圖像識(shí)別的另一個(gè)任務(wù)，它需要在圖像中識(shí)別出目標(biāo)物體的類(lèi)別。常用的方法包括基于特征的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。05Chapter計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用010203目標(biāo)檢測(cè)目標(biāo)跟蹤圖像分類(lèi)醫(yī)學(xué)圖像處理的應(yīng)用CT圖像處理通過(guò)對(duì)CT圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)病灶的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別，為醫(yī)生提供診斷依據(jù)。MRI圖像處理通過(guò)對(duì)MRI圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)病灶的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別，為醫(yī)生提供診斷依據(jù)。醫(yī)學(xué)圖像三維重建利用圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的三維重建，為醫(yī)生提供更直觀的手術(shù)導(dǎo)航。自然圖像處理的應(yīng)用圖像超分辨率圖像去噪圖像分割06Chapter人工智能與數(shù)字圖像處理的結(jié)合深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用語(yǔ)義分割和目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用三維圖像處理的發(fā)展趨勢(shì)三維重建技術(shù)的發(fā)展三維數(shù)據(jù)壓縮和傳輸隨著三維數(shù)據(jù)量的不斷增加，三維數(shù)據(jù)壓縮和傳輸技術(shù)的研究和應(yīng)用也越來(lái)越重要，為遠(yuǎn)程醫(yī)療、智慧城