圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)

演講人：日期：圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)目錄CONTENTS圖像處理概述圖像基本屬性圖像預(yù)處理技術(shù)特征提取與描述子圖像分割與識(shí)別技術(shù)高級(jí)話題探討01圖像處理概述圖像處理是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等操作，以達(dá)到改善圖像質(zhì)量、提取有用信息或?qū)崿F(xiàn)特定目標(biāo)的過程。圖像處理定義提高圖像的視覺效果，便于人類觀察和理解；同時(shí)，為機(jī)器視覺、圖像識(shí)別等領(lǐng)域提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。圖像處理目的定義與目的醫(yī)學(xué)影像處理安防監(jiān)控遙感圖像處理娛樂與廣告如醫(yī)學(xué)圖像分析、病理圖像診斷、醫(yī)學(xué)影像三維重建等，提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性和效率。智能視頻監(jiān)控、人臉識(shí)別等技術(shù)，提高社會(huì)治安水平，保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全。應(yīng)用于地球觀測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、資源調(diào)查等領(lǐng)域，提取地球表面信息，進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)和災(zāi)害評(píng)估。圖像美化、特效制作、虛擬現(xiàn)實(shí)等，豐富人們的娛樂生活，提升廣告效果。應(yīng)用領(lǐng)域智能化趨勢(shì)未來圖像處理將更加注重算法的創(chuàng)新與智能化，如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用，將使圖像處理更加高效、準(zhǔn)確。早期發(fā)展圖像處理起源于20世紀(jì)初，最初主要應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，如偵察圖像的處理與分析。數(shù)字化時(shí)代隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，圖像處理逐漸進(jìn)入民用領(lǐng)域，并在各個(gè)領(lǐng)域取得廣泛應(yīng)用。發(fā)展歷程與趨勢(shì)02圖像基本屬性分辨率指圖像中細(xì)節(jié)的精細(xì)程度，通常以每英寸點(diǎn)數(shù)（DPI）或每英寸像素?cái)?shù)（PPI）來衡量，決定了圖像的清晰度和細(xì)膩度。分辨率與像素01圖像分辨率指圖像文件中所包含的像素?cái)?shù)量，即圖像的寬度和高度，決定了圖像的尺寸和打印效果。02像素構(gòu)成圖像的基本元素，每個(gè)像素都有特定的顏色值和位置，通過改變像素的顏色和亮度可以編輯圖像。03屏幕分辨率指顯示器上每英寸所顯示的像素?cái)?shù)量，影響圖像的顯示效果和清晰度。04顏色模式與空間RGB顏色模式基于紅、綠、藍(lán)三種原色，通過不同比例混合產(chǎn)生其他顏色，適用于顯示器、投影儀等設(shè)備。HSB顏色模式基于色相、飽和度、亮度三個(gè)參數(shù)描述顏色，更接近人的視覺感受，但不適合進(jìn)行數(shù)字圖像的處理。CMYK顏色模式基于青、品紅、黃、黑四種顏色，通過油墨的不同比例混合產(chǎn)生其他顏色，適用于印刷行業(yè)。色彩空間指表示顏色的方法和范圍，不同色彩空間對(duì)應(yīng)不同的顏色模式和顏色范圍，如sRGB、AdobeRGB等。JPEG格式PNG格式無損壓縮格式，支持多種顏色深度和圖像模式，適用于印刷和高質(zhì)量圖像存儲(chǔ)。TIFF格式幾乎不進(jìn)行壓縮，圖像質(zhì)量高，但文件體積龐大，適用于Windows系統(tǒng)下的圖像存儲(chǔ)和交換。BMP格式無損壓縮格式，支持動(dòng)畫效果，但顏色數(shù)量有限，適用于網(wǎng)頁中的小圖像和動(dòng)畫。GIF格式有損壓縮格式，壓縮率高，圖像質(zhì)量損失較大，適用于存儲(chǔ)和傳輸照片等連續(xù)色調(diào)圖像。無損壓縮格式，支持透明背景和多種顏色深度，適用于存儲(chǔ)和編輯圖形、圖標(biāo)等圖像。圖像格式及特點(diǎn)03圖像預(yù)處理技術(shù)將圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的值替換為其鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)的平均值，達(dá)到平滑圖像的效果。均值濾波用鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)的中值替代中心像素點(diǎn)的值，有效去除圖像中的椒鹽噪聲。中值濾波根據(jù)高斯函數(shù)的形狀對(duì)圖像進(jìn)行加權(quán)平均，可以在平滑圖像的同時(shí)保留圖像的邊緣細(xì)節(jié)。高斯濾波去噪與平滑處理010203調(diào)整圖像的灰度分布，使得圖像在視覺上更加清晰，對(duì)比度更強(qiáng)。直方圖均衡化在圖像局部區(qū)域內(nèi)進(jìn)行直方圖均衡化，可以更好地增強(qiáng)圖像的局部對(duì)比度。自適應(yīng)直方圖均衡化利用圖像像素的二階導(dǎo)數(shù)信息，突出圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)，實(shí)現(xiàn)圖像的銳化。拉普拉斯算子增強(qiáng)與銳化操作形態(tài)學(xué)變換方法腐蝕與膨脹基于集合運(yùn)算的圖像處理方法，腐蝕可以縮小圖像中的白色區(qū)域，膨脹則相反。開運(yùn)算與閉運(yùn)算形態(tài)梯度開運(yùn)算是先腐蝕后膨脹，用于去除圖像中的小白點(diǎn)；閉運(yùn)算是先膨脹后腐蝕，用于填充圖像中的小黑洞。通過計(jì)算圖像的膨脹與腐蝕之間的差異，提取圖像中的邊緣或輪廓信息。04特征提取與描述子一階邊緣檢測(cè)算子包括RobertsCross算子、Prewitt算子、Sobel算子和Kirsch算子等，通過計(jì)算圖像灰度變化的一階導(dǎo)數(shù)，突出邊緣特征，具有運(yùn)算簡(jiǎn)單、檢測(cè)速度快的特點(diǎn)。邊緣檢測(cè)算法原理及應(yīng)用二階邊緣檢測(cè)算子主要包括Marr-Hildreth算子、Laplacian算子和Canny算子等，利用二階導(dǎo)數(shù)在邊緣處過零點(diǎn)的特性進(jìn)行邊緣檢測(cè)，對(duì)噪聲具有更好的抑制效果，但運(yùn)算相對(duì)復(fù)雜。邊緣檢測(cè)應(yīng)用邊緣檢測(cè)在圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、形狀分析等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，是圖像處理中的基礎(chǔ)操作之一。角點(diǎn)檢測(cè)方法及實(shí)現(xiàn)通過計(jì)算圖像灰度變化的曲率或梯度方向等特征，確定角點(diǎn)位置，如Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法?；诨叶葓D像的角點(diǎn)檢測(cè)將圖像二值化后，通過檢測(cè)邊界的突變點(diǎn)或拐點(diǎn)來確定角點(diǎn)位置，具有運(yùn)算簡(jiǎn)單、檢測(cè)速度快的特點(diǎn)。角點(diǎn)檢測(cè)在圖像匹配、三維重建、目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，是圖像處理中的重要技術(shù)?；诙祱D像的角點(diǎn)檢測(cè)在圖像邊緣輪廓曲線上，通過計(jì)算曲率或角度等幾何特征，確定角點(diǎn)位置，適用于對(duì)精度要求較高的場(chǎng)合?；谳喞€的角點(diǎn)檢測(cè)01020403角點(diǎn)檢測(cè)應(yīng)用紋理特征提取技術(shù)紋理特征應(yīng)用紋理特征在圖像分類、目標(biāo)識(shí)別、圖像檢索等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，是圖像處理中的重要特征之一。紋理特征提取方法包括統(tǒng)計(jì)法、結(jié)構(gòu)法和頻譜法等。統(tǒng)計(jì)法通過計(jì)算圖像的灰度共生矩陣等統(tǒng)計(jì)特征來描述紋理；結(jié)構(gòu)法通過分析紋理的基元和排列規(guī)則來描述紋理；頻譜法通過傅里葉變換等頻譜分析工具來描述紋理的頻率特征。紋理特征定義紋理特征是一種描述圖像中重復(fù)或相似模式的特征，包括粗糙度、對(duì)比度、方向性等。05圖像分割與識(shí)別技術(shù)閾值分割法原理及實(shí)踐原理基于圖像的灰度特征，選擇一個(gè)或多個(gè)灰度閾值，將圖像分割成多個(gè)部分。實(shí)踐應(yīng)用用于圖像的二值化、圖像分割、物體檢測(cè)等。優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，運(yùn)算速度快，適用于目標(biāo)和背景灰度差異較大的圖像。缺點(diǎn)對(duì)噪聲敏感，無法處理灰度差異較小的圖像。從種子點(diǎn)開始，將具有相似屬性的像素或區(qū)域合并成更大區(qū)域，直到滿足停止條件。將圖像分成若干個(gè)小區(qū)域，根據(jù)相似性進(jìn)行合并，直到滿足停止條件?？梢蕴幚韽?fù)雜的圖像，對(duì)噪聲有較好的魯棒性。計(jì)算復(fù)雜度較高，需要選擇合適的生長(zhǎng)或分裂準(zhǔn)則。區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并策略區(qū)域生長(zhǎng)分裂合并優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)從圖像中提取目標(biāo)的關(guān)鍵特征，如形狀、紋理、顏色等。特征提取通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來識(shí)別圖像中的目標(biāo)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)01020304將模板與圖像中的目標(biāo)進(jìn)行匹配，找到最相似的目標(biāo)。模板匹配圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、字符識(shí)別等。應(yīng)用場(chǎng)景模式識(shí)別方法在圖像中應(yīng)用06高級(jí)話題探討三維重建技術(shù)簡(jiǎn)介三維重建技術(shù)方法三維重建技術(shù)主要分為基于圖像的三維重建和基于模型的三維重建兩種方法，前者是通過多張二維圖像恢復(fù)物體的三維信息，后者是通過對(duì)物體進(jìn)行幾何建模實(shí)現(xiàn)三維重建。三維重建技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域三維重建技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像處理、工業(yè)制造、機(jī)器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)影像三維重建、零件檢測(cè)與逆向工程、地形測(cè)繪等。三維重建技術(shù)概念三維重建技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)學(xué)模型將物體的三維形狀信息恢復(fù)或構(gòu)建出來的技術(shù)，是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域的交叉研究方向。030201虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（VR）應(yīng)用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以為用戶提供沉浸式的三維體驗(yàn)，常用于游戲、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域，如虛擬漫游、虛擬手術(shù)模擬等。虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（AR）應(yīng)用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以將虛擬信息疊加到真實(shí)世界中，為用戶提供更為豐富的交互體驗(yàn)，常用于廣告、營(yíng)銷、室內(nèi)設(shè)計(jì)、導(dǎo)航等領(lǐng)域，如AR試衣、AR導(dǎo)航等。虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)在教育領(lǐng)域的創(chuàng)新虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)為教育帶來了新的教學(xué)方式和學(xué)習(xí)體驗(yàn)，如虛擬實(shí)驗(yàn)室、虛擬博物館等，能夠提高學(xué)生的參與度和學(xué)習(xí)效果。深度學(xué)習(xí)在圖像處理中作用深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中物體的自動(dòng)識(shí)別與分類，廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、安防監(jiān)控