計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)作業(yè)指導(dǎo)書

計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)作業(yè)指導(dǎo)書TOC\o"1-2"\h\u15691第一章緒論 2327261.1計(jì)算機(jī)圖形圖像處理概述 2291991.2發(fā)展歷程與趨勢(shì) 212614第二章圖像基礎(chǔ) 3101562.1圖像表示與格式 318662.2像素與分辨率 4172012.3色彩空間 421924第三章圖像增強(qiáng) 421803.1灰度變換 4151443.2直方圖處理 5255073.3濾波器 5620第四章圖像復(fù)原 643724.1噪聲去除 6186884.2逆濾波 7181174.3同態(tài)濾波 710572第五章圖像分割 8186585.1閾值分割 8175505.2區(qū)域生長(zhǎng) 8292975.3水平集方法 813704第六章圖像邊緣檢測(cè) 9142556.1邊緣檢測(cè)算子 9312006.2Canny邊緣檢測(cè)算法 1062836.3邊緣連接與跟蹤 103906第七章形態(tài)學(xué)處理 11275627.1基本形態(tài)學(xué)操作 11109397.2形態(tài)學(xué)濾波 11283777.3形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè) 1125592第八章圖像壓縮 12122598.1基本壓縮方法 12151648.1.1無損壓縮 12146138.1.2有損壓縮 12226068.2JPEG壓縮 1217948.3小波變換壓縮 134539第九章計(jì)算機(jī)視覺 13146579.1視覺感知原理 1318069.1.1引言 13159299.1.2視覺感知過程 13117649.1.3視覺感知特性 14312919.2特征提取與匹配 14290379.2.1引言 14113839.2.2特征提取 14152099.2.3特征匹配 14103859.3三維重建 14175529.3.1引言 14291519.3.2三維重建方法 1589629.3.3三維重建過程 1528054第十章人工智能在圖像處理中的應(yīng)用 15622210.1深度學(xué)習(xí)概述 151932010.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 152456710.3圖像分類與識(shí)別 16第一章緒論1.1計(jì)算機(jī)圖形圖像處理概述計(jì)算機(jī)圖形圖像處理，是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)圖形和圖像進(jìn)行獲取、處理、分析、存儲(chǔ)、傳輸及顯示的一門綜合性技術(shù)。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、藝術(shù)設(shè)計(jì)和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域相互融合的產(chǎn)物。計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)在現(xiàn)代信息技術(shù)中占有重要地位，廣泛應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計(jì)、動(dòng)漫制作、游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)圖形圖像處理主要包括以下內(nèi)容：（1）圖形圖像獲取：通過數(shù)字化設(shè)備，如數(shù)碼相機(jī)、掃描儀等，將現(xiàn)實(shí)世界中的圖形圖像轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理的數(shù)字信號(hào)。（2）圖形圖像處理：對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行各種算法處理，如濾波、銳化、邊緣檢測(cè)、圖像分割等，以改善圖像質(zhì)量、提取有用信息或?qū)崿F(xiàn)特定視覺效果。（3）圖形圖像分析：對(duì)處理后的圖像進(jìn)行分析，如特征提取、模式識(shí)別、圖像分類等，以實(shí)現(xiàn)圖像內(nèi)容的理解。（4）圖形圖像存儲(chǔ)與傳輸：將處理后的圖像以合適的格式存儲(chǔ)，并通過網(wǎng)絡(luò)或其他傳輸手段進(jìn)行傳輸。（5）圖形圖像顯示：將計(jì)算機(jī)處理后的圖像輸出到顯示設(shè)備，如顯示器、打印機(jī)等，以供用戶觀察和使用。1.2發(fā)展歷程與趨勢(shì)（1）發(fā)展歷程計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)起源于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)主要用于軍事和科學(xué)研究。計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)圖形圖像處理逐漸形成了獨(dú)立的學(xué)科。以下為計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)發(fā)展的重要階段：1)1950年代：計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的雛形階段，主要用于軍事和科學(xué)研究。2)1960年代：計(jì)算機(jī)圖形學(xué)開始應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計(jì)、動(dòng)畫制作等領(lǐng)域。3)1970年代：計(jì)算機(jī)圖形學(xué)進(jìn)入快速發(fā)展階段，出現(xiàn)了許多重要的算法和理論。4)1980年代：計(jì)算機(jī)圖形學(xué)進(jìn)入普及階段，圖形工作站和圖形處理器成為主流硬件。5)1990年代：計(jì)算機(jī)圖形學(xué)進(jìn)一步發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字娛樂等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。6)2000年代至今：計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)持續(xù)發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)為其注入新的活力。（2）發(fā)展趨勢(shì)計(jì)算機(jī)硬件、軟件和人工智能等領(lǐng)域的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)如下：1)個(gè)性化定制：根據(jù)用戶需求，提供個(gè)性化的圖形圖像處理解決方案。2)實(shí)時(shí)性：提高圖形圖像處理速度，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理和顯示。3)高度智能化：引入人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)處理等功能。4)跨平臺(tái)應(yīng)用：打破平臺(tái)限制，實(shí)現(xiàn)圖形圖像處理技術(shù)在各種設(shè)備上的廣泛應(yīng)用。5)虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，為用戶提供更加豐富的視覺體驗(yàn)。第二章圖像基礎(chǔ)2.1圖像表示與格式圖像是計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)中的基本元素，其表示方法通常分為兩大類：矢量圖像和位圖圖像。矢量圖像是基于數(shù)學(xué)公式和幾何形狀來表示圖像的，它記錄了圖像中每個(gè)對(duì)象的形狀、大小、位置和顏色等屬性。矢量圖像具有無限放大而不失真的特點(diǎn)，適合于圖形設(shè)計(jì)、文字排版等領(lǐng)域。常見的矢量圖像格式有、CDR、SVG等。位圖圖像是由像素陣列組成的，每個(gè)像素都包含了圖像中的一個(gè)顏色值。位圖圖像具有記錄細(xì)節(jié)豐富的優(yōu)點(diǎn)，但放大后會(huì)失真。常見的位圖圖像格式有JPEG、PNG、BMP等。2.2像素與分辨率像素是構(gòu)成位圖圖像的基本單位，每個(gè)像素都包含一個(gè)或多個(gè)顏色值。像素的大小通常用像素點(diǎn)（Pixel）表示。分辨率是指圖像中像素的密度，通常用每英寸像素?cái)?shù)（PPI）或每厘米像素?cái)?shù)（PCM）表示。分辨率越高，圖像的細(xì)節(jié)越豐富，但文件大小也會(huì)相應(yīng)增大。常見的分辨率有72PPI、96PPI、120PPI等。圖像的分辨率與顯示設(shè)備的分辨率是兩個(gè)不同的概念。顯示設(shè)備的分辨率是指設(shè)備上可顯示的像素總數(shù)，如1920x1080表示設(shè)備橫向有1920個(gè)像素，縱向有1080個(gè)像素。2.3色彩空間色彩空間是描述顏色的一種數(shù)學(xué)模型，它定義了顏色在計(jì)算機(jī)中的表示方法。常見的色彩空間有RGB、CMYK、HSV等。RGB色彩空間是一種加色模型，它將紅色、綠色和藍(lán)色三種顏色按照不同的比例混合，得到各種顏色。RGB色彩空間廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)顯示器、電視等設(shè)備。CMYK色彩空間是一種減色模型，它將青色（Cyan）、品紅色（Magenta）、黃色（Yellow）和黑色（Key）四種顏色混合，用于印刷領(lǐng)域。HSV色彩空間將顏色分為色調(diào)（H）、飽和度（S）和亮度（V）三個(gè)維度，更符合人類對(duì)顏色的感知。HSV色彩空間在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域具有重要意義。第三章圖像增強(qiáng)3.1灰度變換灰度變換是圖像增強(qiáng)的基本方法之一，它通過對(duì)圖像中的像素灰度值進(jìn)行變換，以達(dá)到改善圖像視覺效果的目的。常見的灰度變換方法包括線性灰度變換和非線性灰度變換。線性灰度變換是最簡(jiǎn)單的灰度變換方法，它通過線性函數(shù)對(duì)圖像中的像素灰度值進(jìn)行映射。線性灰度變換可以改善圖像的對(duì)比度，使得圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰。線性灰度變換的公式如下：\[s=crb\]其中，\(s\)表示輸出圖像的像素灰度值，\(r\)表示輸入圖像的像素灰度值，\(c\)和\(b\)分別表示變換系數(shù)。非線性灰度變換包括對(duì)數(shù)灰度變換和指數(shù)灰度變換等。對(duì)數(shù)灰度變換可以增強(qiáng)暗部細(xì)節(jié)，而指數(shù)灰度變換可以增強(qiáng)亮部細(xì)節(jié)。非線性灰度變換的公式如下：\[s=\log(r)\]（對(duì)數(shù)灰度變換）\[s=r^\gamma\]（指數(shù)灰度變換）其中，\(\gamma\)表示變換系數(shù)。3.2直方圖處理直方圖處理是圖像增強(qiáng)的重要手段，它通過對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行操作，改善圖像的視覺效果。常見的直方圖處理方法包括直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。直方圖均衡化旨在使得圖像的直方圖分布更加均勻，從而提高圖像的全局對(duì)比度。直方圖均衡化的基本步驟如下：（1）計(jì)算圖像的直方圖和累積分布函數(shù)（CDF）。（2）根據(jù)累積分布函數(shù)計(jì)算新的像素灰度值。（3）按照新的像素灰度值對(duì)圖像進(jìn)行映射。直方圖規(guī)定化是一種根據(jù)給定的參考直方圖對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)的方法。它首先計(jì)算參考直方圖的累積分布函數(shù)，然后根據(jù)輸入圖像的直方圖和累積分布函數(shù)計(jì)算新的像素灰度值。按照新的像素灰度值對(duì)圖像進(jìn)行映射。3.3濾波器濾波器是圖像增強(qiáng)中常用的方法，它通過在圖像中滑動(dòng)一個(gè)小的窗口，對(duì)窗口內(nèi)的像素進(jìn)行加權(quán)平均，從而達(dá)到平滑或銳化圖像的目的。根據(jù)濾波器的不同作用，可以分為低通濾波器、高通濾波器和帶通濾波器等。低通濾波器主要用于平滑圖像，它可以去除圖像中的高頻噪聲，使圖像更加清晰。常見的低通濾波器包括均值濾波器、高斯濾波器和中值濾波器等。均值濾波器通過對(duì)窗口內(nèi)的像素值求平均值來平滑圖像，其公式如下：\[g(i,j)=\frac{1}{M}\sum_{m=k}^{k}\sum_{n=k}^{k}f(m,n)\]其中，\(g(i,j)\)表示輸出圖像的像素值，\(f(m,n)\)表示輸入圖像的像素值，\(M\)表示窗口內(nèi)像素的總數(shù)，\(k\)表示窗口的大小。高斯濾波器是一種線性低通濾波器，它使用高斯函數(shù)作為權(quán)重，對(duì)窗口內(nèi)的像素值進(jìn)行加權(quán)平均。高斯濾波器可以有效地去除圖像中的噪聲，同時(shí)保持圖像的邊緣信息。中值濾波器是一種非線性低通濾波器，它將窗口內(nèi)的像素值按照大小排序，然后取中間值作為輸出。中值濾波器對(duì)于去除脈沖噪聲和椒鹽噪聲具有很好的效果。高通濾波器主要用于銳化圖像，它可以增強(qiáng)圖像中的邊緣信息，使圖像更加清晰。常見的高通濾波器包括拉普拉斯濾波器和索貝爾濾波器等。拉普拉斯濾波器是一種二階導(dǎo)數(shù)濾波器，它通過計(jì)算圖像的拉普拉斯算子來增強(qiáng)邊緣信息。拉普拉斯濾波器的公式如下：\[g(i,j)=\Deltaf(i,j)=f(i1,j)f(i1,j)f(i,j1)f(i,j1)4f(i,j)\]其中，\(g(i,j)\)表示輸出圖像的像素值，\(f(i,j)\)表示輸入圖像的像素值。索貝爾濾波器是一種一階導(dǎo)數(shù)濾波器，它通過計(jì)算圖像的梯度來增強(qiáng)邊緣信息。索貝爾濾波器的公式如下：\[g(i,j)=\left\frac{\partialf}{\partialx}\right\left\frac{\partialf}{\partialy}\right\]其中，\(g(i,j)\)表示輸出圖像的像素值，\(f(i,j)\)表示輸入圖像的像素值。第四章圖像復(fù)原4.1噪聲去除圖像在采集和傳輸過程中，往往容易受到噪聲的干擾。噪聲去除是圖像復(fù)原的重要環(huán)節(jié)，其目的是從受噪聲干擾的圖像中恢復(fù)出原始圖像。噪聲去除方法主要包括空間域?yàn)V波和頻域?yàn)V波兩大類。空間域?yàn)V波通過對(duì)圖像像素及其鄰域像素的操作來實(shí)現(xiàn)噪聲去除。常見的方法有均值濾波、中值濾波和自適應(yīng)濾波等。均值濾波通過對(duì)鄰域像素求平均值來平滑圖像，但容易模糊邊緣信息。中值濾波利用中值代替鄰域像素的平均值，能在一定程度上保持邊緣信息。自適應(yīng)濾波根據(jù)圖像局部特征自動(dòng)調(diào)整濾波器參數(shù)，以達(dá)到更好的去噪效果。頻域?yàn)V波則在頻域內(nèi)對(duì)圖像進(jìn)行處理。常見的方法有低通濾波、帶阻濾波和高通濾波等。低通濾波器允許低頻信號(hào)通過，抑制高頻噪聲，但可能導(dǎo)致圖像模糊。帶阻濾波器去除特定頻率范圍內(nèi)的噪聲，保留其他頻率成分。高通濾波器則允許高頻信號(hào)通過，抑制低頻噪聲，常用于邊緣檢測(cè)。4.2逆濾波逆濾波是圖像復(fù)原中的一種方法，用于消除圖像的模糊和噪聲。其基本思想是：圖像模糊和噪聲可以看作是圖像與一個(gè)退化函數(shù)的卷積，通過求解退化函數(shù)的逆矩陣，將退化圖像恢復(fù)為原始圖像。逆濾波的數(shù)學(xué)模型可以表示為：g(x,y)=h(x,y)f(x,y)n(x,y)，其中g(shù)(x,y)為退化圖像，h(x,y)為退化函數(shù)，f(x,y)為原始圖像，n(x,y)為噪聲。逆濾波的目標(biāo)是求解f(x,y)。逆濾波的實(shí)現(xiàn)步驟如下：（1）計(jì)算退化圖像的頻譜G(u,v)；（2）求解退化函數(shù)的頻譜H(u,v)；（3）求解H(u,v)的逆矩陣H^(1)(u,v)；（4）計(jì)算F(u,v)=G(u,v)H^(1)(u,v)；（5）對(duì)F(u,v)進(jìn)行傅里葉逆變換，得到恢復(fù)后的圖像f(x,y)。逆濾波在處理模糊和噪聲圖像時(shí)，可能存在數(shù)值穩(wěn)定性問題。為提高逆濾波的穩(wěn)定性，可以采用正則化方法或迭代方法。4.3同態(tài)濾波同態(tài)濾波是一種圖像增強(qiáng)和復(fù)原技術(shù)，主要應(yīng)用于圖像的對(duì)比度增強(qiáng)和噪聲去除。同態(tài)濾波的基本思想是：利用圖像的亮度信息和對(duì)比度信息在頻域內(nèi)的特性，對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。同態(tài)濾波的數(shù)學(xué)模型可以表示為：g(x,y)=r(x,y)e(x,y)，其中g(shù)(x,y)為輸入圖像，r(x,y)為反射率，e(x,y)為曝光度。同態(tài)濾波的目標(biāo)是求解r(x,y)。同態(tài)濾波的實(shí)現(xiàn)步驟如下：（1）對(duì)輸入圖像g(x,y)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，得到對(duì)數(shù)圖像l(x,y)；（2）計(jì)算對(duì)數(shù)圖像的頻譜L(u,v)；（3）設(shè)計(jì)同態(tài)濾波器H(u,v)，對(duì)L(u,v)進(jìn)行濾波；（4）對(duì)濾波后的頻譜L'(u,v)進(jìn)行傅里葉逆變換，得到恢復(fù)后的圖像r(x,y)；（5）對(duì)r(x,y)進(jìn)行指數(shù)變換，得到增強(qiáng)后的圖像g'(x,y)。同態(tài)濾波在處理圖像時(shí)，可以有效地增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，同時(shí)抑制噪聲。但在實(shí)際應(yīng)用中，同態(tài)濾波器的設(shè)計(jì)和參數(shù)選擇需要根據(jù)具體圖像進(jìn)行調(diào)試。第五章圖像分割5.1閾值分割閾值分割是圖像分割中的一種基本方法，其核心思想是將圖像的灰度值分為兩部分，即前景和背景。閾值分割的關(guān)鍵是選擇一個(gè)合適的閾值，使得前景和背景的分割效果最佳。在閾值分割中，常用的方法有全局閾值分割和局部閾值分割。全局閾值分割是對(duì)整個(gè)圖像采用相同的閾值進(jìn)行分割，而局部閾值分割則是根據(jù)圖像的不同區(qū)域采用不同的閾值進(jìn)行分割。閾值分割算法主要包括以下步驟：計(jì)算圖像的灰度直方圖；根據(jù)直方圖選擇一個(gè)合適的閾值；對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，得到前景和背景兩部分；對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理。5.2區(qū)域生長(zhǎng)區(qū)域生長(zhǎng)是一種基于像素鄰域關(guān)系的圖像分割方法。該方法從一個(gè)或多個(gè)種子點(diǎn)開始，逐步將具有相似特征的鄰域像素合并到種子點(diǎn)所在的區(qū)域中，直至滿足一定的生長(zhǎng)條件。區(qū)域生長(zhǎng)的關(guān)鍵是確定相似性準(zhǔn)則和生長(zhǎng)條件。相似性準(zhǔn)則用于判斷兩個(gè)像素是否屬于同一區(qū)域，常見的準(zhǔn)則有灰度差、顏色差、紋理特征等。生長(zhǎng)條件則是判斷區(qū)域是否停止生長(zhǎng)的依據(jù)，如區(qū)域面積、邊界強(qiáng)度等。區(qū)域生長(zhǎng)算法主要包括以下步驟：選擇種子點(diǎn)；根據(jù)相似性準(zhǔn)則，將種子點(diǎn)周圍的像素合并到種子點(diǎn)所在的區(qū)域；判斷生長(zhǎng)條件是否滿足，若滿足則停止生長(zhǎng)；輸出分割結(jié)果。5.3水平集方法水平集方法是一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割方法。該方法將圖像分割問題轉(zhuǎn)化為尋找一個(gè)閉合曲線的過程，該閉合曲線將圖像分為前景和背景兩部分。水平集方法的核心思想是將閉合曲線表示為水平集函數(shù)，通過迭代更新水平集函數(shù)，使得閉合曲線不斷逼近目標(biāo)邊緣。水平集函數(shù)的迭代更新過程涉及到以下兩個(gè)關(guān)鍵步驟：（1）初始化水平集函數(shù)：根據(jù)初始閉合曲線，構(gòu)造一個(gè)水平集函數(shù)。常用的水平集函數(shù)有符號(hào)距離函數(shù)、零水平集等。（2）水平集函數(shù)迭代更新：根據(jù)圖像的特征和閉合曲線的演化規(guī)律，更新水平集函數(shù)。常用的更新方法有梯度下降法、松弛迭代法等。水平集方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：可以處理復(fù)雜形狀的閉合曲線；不受閉合曲線初始位置的影響；易于與其他圖像處理方法相結(jié)合，提高分割效果。在水平集方法中，常見的閉合曲線演化模型有邊緣檢測(cè)模型、區(qū)域最小化模型等。這些模型在迭代更新過程中，會(huì)根據(jù)圖像特征和閉合曲線的演化規(guī)律，調(diào)整閉合曲線的位置，直至達(dá)到滿意的分割效果。第六章圖像邊緣檢測(cè)6.1邊緣檢測(cè)算子圖像邊緣檢測(cè)是計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，其目的是識(shí)別出圖像中物體的輪廓和邊緣。邊緣檢測(cè)算子是用于檢測(cè)圖像邊緣的工具，以下是一些常見的邊緣檢測(cè)算子：（1）Roberts算子：Roberts算子是一種簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)算子，它利用像素點(diǎn)之間的梯度變化來檢測(cè)邊緣。其計(jì)算公式如下：\[G(x,y)=\sqrt{(f(x1,y)f(x,y))^2(f(x,y1)f(x,y))^2}\]其中，\(f(x,y)\)表示圖像中像素點(diǎn)(x,y)的灰度值。（2）Sobel算子：Sobel算子是一種更為有效的邊緣檢測(cè)算子，它利用像素點(diǎn)周圍的梯度信息來檢測(cè)邊緣。Sobel算子的計(jì)算公式如下：\[G_x(x,y)=\sum_{i=1}^{1}\sum_{j=1}^{1}f(xi,yj)\cdotS_x(i,j)\]\[G_y(x,y)=\sum_{i=1}^{1}\sum_{j=1}^{1}f(xi,yj)\cdotS_y(i,j)\]\[G(x,y)=\sqrt{G_x(x,y)^2G_y(x,y)^2}\]其中，\(S_x\)和\(S_y\)分別是Sobel算子的水平和垂直模板。（3）Prewitt算子：Prewitt算子與Sobel算子類似，也是利用像素點(diǎn)周圍的梯度信息來檢測(cè)邊緣。其計(jì)算公式如下：\[G_x(x,y)=\sum_{i=1}^{1}\sum_{j=1}^{1}f(xi,yj)\cdotP_x(i,j)\]\[G_y(x,y)=\sum_{i=1}^{1}\sum_{j=1}^{1}f(xi,yj)\cdotP_y(i,j)\]\[G(x,y)=\sqrt{G_x(x,y)^2G_y(x,y)^2}\]其中，\(P_x\)和\(P_y\)分別是Prewitt算子的水平和垂直模板。6.2Canny邊緣檢測(cè)算法Canny邊緣檢測(cè)算法是一種功能較好的邊緣檢測(cè)算法，它通過高斯濾波降低噪聲，然后利用Sobel算子計(jì)算圖像梯度，接著對(duì)梯度進(jìn)行非極大值抑制，最后通過雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。以下是Canny邊緣檢測(cè)算法的主要步驟：（1）高斯濾波：對(duì)輸入圖像進(jìn)行高斯濾波，降低噪聲。（2）計(jì)算梯度：利用Sobel算子計(jì)算圖像的梯度，得到水平和垂直方向的梯度。（3）非極大值抑制：對(duì)梯度進(jìn)行非極大值抑制，保留局部最大梯度值。（4）雙閾值算法：設(shè)置高低兩個(gè)閾值，對(duì)非極大值抑制后的梯度圖像進(jìn)行閾值處理，得到二值圖像。（5）邊緣連接：利用邊緣跟蹤算法，將斷續(xù)的邊緣連接起來，得到完整的邊緣。6.3邊緣連接與跟蹤邊緣連接與跟蹤是邊緣檢測(cè)過程中的重要環(huán)節(jié)，其目的是將斷續(xù)的邊緣連接起來，形成一個(gè)完整的邊緣。以下是一些常見的邊緣連接與跟蹤方法：（1）基于閾值的邊緣連接：通過設(shè)置閾值，將相鄰的邊緣像素連接起來，形成邊緣。（2）基于圖論的邊緣連接：利用圖論中的最短路徑算法，將邊緣像素連接起來，形成邊緣。（3）基于區(qū)域生長(zhǎng)的邊緣連接：通過區(qū)域生長(zhǎng)算法，將具有相似特征的邊緣像素連接起來，形成邊緣。（4）基于跟蹤的邊緣連接：通過跟蹤算法，如貪婪跟蹤、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等，將邊緣像素連接起來，形成邊緣。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)圖像的特點(diǎn)和需求，可以選擇合適的邊緣連接與跟蹤方法，以提高邊緣檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。第七章形態(tài)學(xué)處理7.1基本形態(tài)學(xué)操作形態(tài)學(xué)處理是一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)理論的圖像處理技術(shù)，它主要針對(duì)圖像的幾何結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析和處理。在計(jì)算機(jī)圖形圖像處理中，基本形態(tài)學(xué)操作主要包括膨脹、腐蝕、開運(yùn)算和閉運(yùn)算。膨脹操作是形態(tài)學(xué)中的一個(gè)基本操作，它通過將結(jié)構(gòu)元素與圖像進(jìn)行卷積，實(shí)現(xiàn)圖像前景區(qū)域的增長(zhǎng)。具體來說，膨脹操作可以填充圖像中的“孔洞”，使物體的邊界變得更加清晰。腐蝕操作與膨脹操作相反，它通過去除圖像中的邊界像素來縮小物體的面積。腐蝕操作通常用于去除小的物體或圖像中的噪聲。開運(yùn)算是指先進(jìn)行腐蝕操作，再進(jìn)行膨脹操作的過程。它可以用來去除圖像中的小物體，同時(shí)保持較大物體的形狀不變。閉運(yùn)算則是先進(jìn)行膨脹操作，再進(jìn)行腐蝕操作。這種操作可以用來填充圖像中的“孔洞”，同時(shí)保持物體的形狀不變。7.2形態(tài)學(xué)濾波形態(tài)學(xué)濾波是利用形態(tài)學(xué)操作對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理的技術(shù)。它主要包括膨脹濾波和腐蝕濾波兩種形式。膨脹濾波通過膨脹操作來平滑圖像的邊界，去除小的“孔洞”和孤立的噪聲點(diǎn)。這種濾波方法適用于圖像中物體的邊界較為清晰的情況。腐蝕濾波則通過腐蝕操作來縮小物體的面積，去除小的物體和噪聲。腐蝕濾波通常用于圖像中物體邊界較為模糊的情況。7.3形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)是一種基于形態(tài)學(xué)理論的邊緣檢測(cè)方法。它主要利用膨脹和腐蝕操作的組合來檢測(cè)圖像中的邊緣。在形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)中，首先通過膨脹操作和腐蝕操作獲得圖像的邊緣強(qiáng)度。通過比較邊緣強(qiáng)度與設(shè)定的閾值來確定圖像中的邊緣。形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法具有簡(jiǎn)單、高效的特點(diǎn)，適用于實(shí)時(shí)性要求較高的圖像處理場(chǎng)合。但是由于形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)對(duì)噪聲敏感，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合其他濾波方法來提高邊緣檢測(cè)的準(zhǔn)確性。第八章圖像壓縮8.1基本壓縮方法圖像壓縮是計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，旨在減少圖像數(shù)據(jù)量，便于存儲(chǔ)和傳輸?；緣嚎s方法主要包括無損壓縮和有損壓縮兩大類。8.1.1無損壓縮無損壓縮方法旨在保持原始圖像數(shù)據(jù)不變，通過消除冗余信息來實(shí)現(xiàn)壓縮。常見的無損壓縮方法有：（1）Huffman編碼：通過構(gòu)建最優(yōu)前綴碼，將圖像數(shù)據(jù)中的像素值進(jìn)行編碼，實(shí)現(xiàn)壓縮。（2）LZW壓縮：利用字典查找技術(shù)，將圖像數(shù)據(jù)中的像素序列轉(zhuǎn)換為較短的編碼。（3）行程編碼：將連續(xù)相同的像素值用其值和個(gè)數(shù)表示，減少數(shù)據(jù)量。8.1.2有損壓縮有損壓縮方法允許在一定程度上損失圖像質(zhì)量，以換取更高的壓縮比。常見的有損壓縮方法有：（1）像素平均法：將相鄰像素值求平均，降低數(shù)據(jù)精度。（2）預(yù)測(cè)編碼：利用相鄰像素之間的相關(guān)性，預(yù)測(cè)當(dāng)前像素值，然后對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行編碼。8.2JPEG壓縮JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）是一種廣泛使用的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，屬于有損壓縮方法。JPEG壓縮主要包括以下幾個(gè)步驟：（1）色彩空間轉(zhuǎn)換：將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換為YCbCr色彩空間，降低色彩通道的數(shù)據(jù)量。（2）塊分割：將圖像劃分為8x8的像素塊，便于后續(xù)處理。（3）離散余弦變換（DCT）：對(duì)每個(gè)像素塊進(jìn)行DCT變換，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻率域表示。（4）量化：對(duì)DCT系數(shù)進(jìn)行量化處理，降低非重要系數(shù)的精度，進(jìn)一步壓縮數(shù)據(jù)。（5）編碼：對(duì)量化后的DCT系數(shù)進(jìn)行Huffman編碼或算術(shù)編碼。8.3小波變換壓縮小波變換壓縮是一種基于小波變換的有損壓縮方法，具有多尺度分析的特點(diǎn)。其主要步驟如下：（1）小波變換：對(duì)圖像進(jìn)行多級(jí)小波變換，將圖像分解為不同頻率的子帶。（2）量化：對(duì)各級(jí)小波系數(shù)進(jìn)行量化處理，降低非重要系數(shù)的精度。（3）編碼：對(duì)量化后的小波系數(shù)進(jìn)行Huffman編碼或算術(shù)編碼。（4）重構(gòu)：對(duì)壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行逆小波變換，恢復(fù)圖像。小波變換壓縮具有較高的壓縮比和較好的圖像質(zhì)量，適用于圖像壓縮和圖像傳輸?shù)阮I(lǐng)域。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的壓縮方法和參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)最佳的壓縮效果。第九章計(jì)算機(jī)視覺9.1視覺感知原理9.1.1引言視覺感知原理是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)，主要研究人類視覺系統(tǒng)如何感知和理解外部世界。計(jì)算機(jī)視覺作為一門跨學(xué)科領(lǐng)域，旨在使計(jì)算機(jī)具備處理和理解圖像的能力，從而實(shí)現(xiàn)圖像的自動(dòng)識(shí)別、分類、檢測(cè)和跟蹤等任務(wù)。9.1.2視覺感知過程視覺感知過程主要包括以下幾個(gè)階段：（1）光學(xué)成像：光線經(jīng)過眼睛的角膜、瞳孔和晶狀體，在視網(wǎng)膜上形成光學(xué)圖像。（2）光電轉(zhuǎn)換：視網(wǎng)膜中的感光細(xì)胞將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。（3）圖像傳輸：電信號(hào)沿著視覺神經(jīng)傳輸?shù)酱竽X。（4）圖像處理：大腦對(duì)輸入的圖像進(jìn)行處理，提取出有用的信息。（5）圖像理解：大腦根據(jù)提取的信息，對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別和理解。9.1.3視覺感知特性視覺感知特性主要包括以下幾個(gè)方面：（1）亮度感知：人類視覺系統(tǒng)對(duì)亮度的感知具有非線性特性。（2）顏色感知：人類視覺系統(tǒng)對(duì)顏色的感知具有飽和度、亮度和色調(diào)三個(gè)維度。（3）空間感知：人類視覺系統(tǒng)對(duì)空間信息的感知具有分辨率和視場(chǎng)角等特性。（4）時(shí)間感知：人類視覺系統(tǒng)對(duì)時(shí)間信息的感知具有反應(yīng)時(shí)間和動(dòng)態(tài)范圍等特性。9.2特征提取與匹配9.2.1引言特征提取與匹配是計(jì)算機(jī)視覺中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在從圖像中提取出具有代表性的特征，并通過特征匹配實(shí)現(xiàn)圖像之間的關(guān)聯(lián)。9.2.2特征提取特征提取主要包括以下幾個(gè)步驟：（1）預(yù)處理：對(duì)輸入圖像進(jìn)行濾波、去噪等預(yù)處理操作，提高圖像質(zhì)量。（2）特征檢測(cè)：檢測(cè)圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)，如角點(diǎn)、邊緣等。（3）特征描述：對(duì)檢測(cè)到的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行描述，特征向量。（4）特征選擇：根據(jù)任務(wù)需求，從特征向量中篩選出具有代表性的特征。9.2.3特征匹配特征匹配主要包括以下幾個(gè)步驟：（1）特征歸一化：對(duì)特征向量進(jìn)行歸一化處理，提高匹配的穩(wěn)定性。（2）相似性度量：計(jì)算特征向量之間的相似度，如歐氏距離、余弦相似度等。（3）匹配策略：根據(jù)相似性度量結(jié)果，選擇最佳匹配策略，如最近鄰匹配、K最近鄰匹配等。（4）匹配優(yōu)化：對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，消除誤匹配，提高匹配準(zhǔn)確率。9.3三維重建9.3.1引言三維重建是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重