《两维图像处理》课件.pptx

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1、两维图像处理 制作人：时间：2024年X月目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 图像处理基础图像处理基础第第3 3章章 图像增强和滤波图像增强和滤波第第4 4章章 特征提取和匹配特征提取和匹配第第5 5章章 深度学习与图像处理深度学习与图像处理 0101第1章 简介 课程简介本课程旨在介绍两维图像处理的相关概念和应用，帮助学生理解图像处理的基本理论和实践技能，提高其在图像和视频处理领域的能力。通过本课程的学习，学生将掌握图像处理的基础知识和技能，包括灰度图像和彩色图像的表示和处理，空域和频域滤波，图像分割和特征提取等方面的知识。课程目标和预期效果掌握图像处理的基础概念和理论知识熟悉常用的

2、图像处理方法和工具具备设计和实现图像处理算法的能力了解图像处理在实际应用中的案例和发展趋势课程教学方法和评估方式课堂教学实践作业小组项目期末考试课程前置知识高等数学线性代数概率论与数理统计课程参考资料DigitalImageProcessing(3rdEdition)ComputerVision:AlgorithmsandApplicationsOpenCVdocumentationScikit-imagedocumentation 0202第2章 图像处理基础 图像的数字表示图像的数字表示图像是由一个像素矩阵构成的，通过对每个像素点的处理图像是由一个像素矩阵构成的，通过对每个像素点的处理来完

3、成图像处理的操作。图像包括二值图像、灰度图像和来完成图像处理的操作。图像包括二值图像、灰度图像和彩色图像。不同类型图像所占用的空间大小不同。图像的彩色图像。不同类型图像所占用的空间大小不同。图像的色彩可以用色彩可以用RGBRGB、HSVHSV等表示方式，也可以选择编码方式。等表示方式，也可以选择编码方式。图像的分辨率和采样率是影响图像质量的两个重要因素。图像的分辨率和采样率是影响图像质量的两个重要因素。图像的基本操作图像的基本操作对于图像处理来说，最基本的操作包括读取、保存、显示、对于图像处理来说，最基本的操作包括读取、保存、显示、缩放、剪裁和旋转。读取图像可以使用缩放、剪裁和旋转。读取图像可

4、以使用OpenCVOpenCV等库，保等库，保存时需要指定保存的格式。显示图像可以使用存时需要指定保存的格式。显示图像可以使用MatplotlibMatplotlib等工具，缩放和剪裁应该合理取舍。旋转需要注意旋转中等工具，缩放和剪裁应该合理取舍。旋转需要注意旋转中心的定位。心的定位。灰度图像像素只有一个通道，表示图像颜色的亮度概念和特点0103直方图表示灰度级的分布情况，均衡化可以增强图像的对比度直方图和均衡化02灰度化、阈值分割、边缘检测等基本操作和应用基本操作和应用基本操作和应用颜色空间转换颜色空间转换通道分离和合并通道分离和合并平滑和锐化平滑和锐化滤波器的应用滤波器的应用图像分割和检测

5、图像分割和检测深度学习方法深度学习方法传统方法传统方法图像增强和压缩图像增强和压缩直方图均衡化直方图均衡化DCTDCT变换变换小波变换小波变换彩色图像处理色色彩彩表表示示和和编编码码方方式式RGBRGB和和BGRBGR是最常用的颜色表是最常用的颜色表示方式，分别表示红绿蓝和蓝示方式，分别表示红绿蓝和蓝绿红绿红HSVHSV表示颜色的亮度、饱和度表示颜色的亮度、饱和度和色相和色相YUVYUV表示颜色的亮度和色度表示颜色的亮度和色度图像的分辨率和采样率图像分辨率越高，细节表现越好分辨率采样率过低会导致信息丢失采样率传感器分辨率、镜头质量和算法影响因素超分辨率、插值和重建提高分辨率和采样率的方法总结本

6、章介绍了图像处理基础，包括图像的数字表示、基本操作、灰度图像处理和彩色图像处理等方面。对于图像处理，了解图像的基本操作和处理方法是非常重要的，同时还需要根据应用场景选择合适的颜色表示方式。0303第3章 图像增强和滤波 点处理的基本思点处理的基本思想和作用想和作用点处理是指对图像中的每个像素进行操作的一种处理方法，点处理是指对图像中的每个像素进行操作的一种处理方法，其基本思想是通过改变像素值来增强或者减弱图像的特定其基本思想是通过改变像素值来增强或者减弱图像的特定区域。点处理在图像增强和滤波中都有着重要的应用，可区域。点处理在图像增强和滤波中都有着重要的应用，可以对图像进行对比度增强、去噪、平

7、滑、锐化等处理。以对图像进行对比度增强、去噪、平滑、锐化等处理。点处理的常用方法和效果通过调整像素值的对比度，使图像的明暗变化更加明显，从而使图像更加清晰对比度增强通过对图像的灰度分布进行调整，使图像的亮度分布变得更加平均，从而提高图像的对比度直方图均衡化将图像的像素值按照一定的规则进行压缩，从而减少图像所占用的存储空间灰度级量化线性滤波的原理线性滤波的原理和特点和特点线性滤波是指通过对图像中像素值进行线性加权求和的方线性滤波是指通过对图像中像素值进行线性加权求和的方式来实现图像处理的一种方法。其原理是通过对像素周围式来实现图像处理的一种方法。其原理是通过对像素周围一定范围内的像素值进行平均化

8、、加权平均化、中位数化一定范围内的像素值进行平均化、加权平均化、中位数化等操作，达到模糊、平滑、去噪等效果。线性滤波的优点等操作，达到模糊、平滑、去噪等效果。线性滤波的优点是计算简单，速度快，但对于噪声较大的图像效果并不理是计算简单，速度快，但对于噪声较大的图像效果并不理想。常见的线性滤波方法有均值滤波、高斯滤波和中值滤想。常见的线性滤波方法有均值滤波、高斯滤波和中值滤波。波。高斯滤波高斯滤波原理：将像素周围一定范围内原理：将像素周围一定范围内的像素值进行加权平滑的像素值进行加权平滑优点：能够同时平滑图像的空优点：能够同时平滑图像的空间和灰度分布间和灰度分布缺点：效果不理想，计算量大缺点：效果

9、不理想，计算量大中值滤波中值滤波原理：将像素周围一定范围内原理：将像素周围一定范围内的像素值进行排序，取中间值的像素值进行排序，取中间值作为当前像素值作为当前像素值优点：能够有效地去除噪声优点：能够有效地去除噪声缺点：会导致一些图像细节损缺点：会导致一些图像细节损失失 均值滤波、高斯滤波和中值滤波的实现和比较均值滤波均值滤波原理：将像素周围一定范围内原理：将像素周围一定范围内的像素值进行平均化的像素值进行平均化优点：计算简单，速度快优点：计算简单，速度快缺点：对于噪声较大的图像效缺点：对于噪声较大的图像效果不理想果不理想线性滤波的应用场景和注意事项线性滤波主要用于平滑、模糊、去噪等图像处理中，

10、常用于医学检测、车牌识别、光学字符识别等领域应用场景线性滤波对于噪声较大的图像处理效果较差，需要配合非线性滤波方法一起使用，同时需要根据具体应用场景选择合适的滤波方法和参数注意事项非线性滤波的基非线性滤波的基本思想和分类本思想和分类非线性滤波是指通过对图像像素进行非线性操作的一种处非线性滤波是指通过对图像像素进行非线性操作的一种处理方法，其基本思想是通过选择合适的像素进行加权平均、理方法，其基本思想是通过选择合适的像素进行加权平均、排序、替换等操作，从而实现图像处理的目的。根据不同排序、替换等操作，从而实现图像处理的目的。根据不同的操作方式，非线性滤波可以分为边缘保留滤波器、双边的操作方式，非

11、线性滤波可以分为边缘保留滤波器、双边滤波器和非局部均值滤波器等几种不同的分类方式。滤波器和非局部均值滤波器等几种不同的分类方式。边缘保留滤波器、双边滤波器和非局部均值滤波器的原理和应用原理：通过选择图像中的边缘像素，对这些像素进行加权平均，从而实现平滑图像的同时较好地保护图像的边缘边缘保留滤波器原理：通过考虑像素的空间距离和像素值的相似度来对图像进行平滑，从而保留图像的细节和边缘双边滤波器原理：通过选择与当前像素相似的像素进行加权平均，从而实现图像的去噪非局部均值滤波器非线性滤波在图非线性滤波在图像增强和去噪中像增强和去噪中的应用的应用非线性滤波在图像处理中有着广泛的应用，可以用于图像非线性滤

12、波在图像处理中有着广泛的应用，可以用于图像去噪、图像增强、边缘检测等方面。在实际应用中，需要去噪、图像增强、边缘检测等方面。在实际应用中，需要根据具体的应用场景选择合适的滤波方法和参数，避免滤根据具体的应用场景选择合适的滤波方法和参数，避免滤波过度或滤波不足的情况。波过度或滤波不足的情况。梯度算子、拉普拉斯算子和Sobel算子的实现和比较原理：通过计算像素周围的像素值差异来获取图像的梯度信息，从而实现图像锐化梯度算子原理：通过计算像素周围像素值的二阶导数来获取图像的高频信息，从而实现图像锐化拉普拉斯算子原理：通过计算像素周围像素值的差异来获取图像的梯度信息，从而实现图像锐化Sobel算子图像锐

13、化在图像处理中的应用图像锐化主要用于增强图像的细节和轮廓，常用于医学图像、卫星图像、艺术图像等领域应用场景图像锐化会使图像的噪声增强，需要配合适当的滤波方法一起使用，同时需要根据具体应用场景选择合适的锐化方法和参数注意事项 0404第4章 特征提取和匹配 特征提取特征提取特征提取是图像处理中的重要步骤，它通过对图像进行分特征提取是图像处理中的重要步骤，它通过对图像进行分析和计算，提取出图像中的特殊区域或特征点。常用的特析和计算，提取出图像中的特殊区域或特征点。常用的特征提取算法有征提取算法有HarrisHarris角点检测、角点检测、SIFTSIFT和和SURFSURF特征提取等。特征提取等。

14、这些算法可以用于图像识别、目标跟踪等应用领域。这些算法可以用于图像识别、目标跟踪等应用领域。Harris角点检测通过计算图像局部像素变化量，寻找具有极大值的点作为角点原理对图像旋转、缩放具有不变性，算法鲁棒性强优点对噪声敏感，对角度变化不够敏感缺点SIFT特征提取寻找局部特征点，并为每个特征点生成一个向量描述符原理对光照、视角、尺度变化具有不变性，鲁棒性强优点计算量大，速度较慢缺点SURF特征提取基于SIFT特征提取算法，采用快速的Haar小波变换代替灰度值的高斯差分算子原理对光照、视角、尺度变化具有不变性，计算速度较快优点对图像旋转不具备不变性，对噪声敏感缺点特征匹配通过对两幅图像中的特征点

15、进行匹配，找到它们之间的对应关系基本思想基于像素值等低维信息的特征描述符，例如SIFT、SURF等低维描述符基于深度学习等高维信息的特征描述符，例如CNN高维描述符区域分割区域分割按照区域内像素的相似度，将按照区域内像素的相似度，将图像分为若干部分图像分为若干部分复杂度高，适用于彩色图像复杂度高，适用于彩色图像边缘分割边缘分割基于图像灰度值或色彩变化的基于图像灰度值或色彩变化的边缘检测边缘检测对噪声敏感，适用于复杂背景对噪声敏感，适用于复杂背景的图像的图像 图像分割阈值分割阈值分割通过设定阈值，将图像分为两通过设定阈值，将图像分为两部分部分简单易用，适用于二值图像简单易用，适用于二值图像图像分

16、割在计算机视觉中的应用用于肿瘤检测、MRI分析等医学影像分割用于机器人导航、物体抓取等机器人视觉用于图像增强、图像去噪等图像处理目标检测和跟踪在连续帧中检测和跟踪目标的位置和姿态基本思想通过计算Haar特征值，构建分类器用于目标检测Haar特征分类器通过计算梯度直方图，构建特征描述符用于目标检测HOG特征CNNCNN在目标检在目标检测中的应用测中的应用卷积神经网络（卷积神经网络（CNNCNN）是一种用于图像处理和计算机视觉）是一种用于图像处理和计算机视觉的深度学习模型。在目标检测中，的深度学习模型。在目标检测中，CNNCNN可以通过检测图像可以通过检测图像中物体的边界和特征点，从而实现目标检测

17、。当前比较流中物体的边界和特征点，从而实现目标检测。当前比较流行的目标检测算法有行的目标检测算法有YOLOYOLO、RCNNRCNN和和Faster-RCNNFaster-RCNN等。等。目标检测和跟踪在应用中的局限性在复杂光照和背景下表现不佳对光照、背景的敏感性难以处理多尺度目标目标尺度的变化运行速度较慢，计算量较大运行速度和计算量 0505第5章 深度学习与图像处理 深度神经网络深度神经网络深度神经网络是由多个神经元组成的多层神经网络，具有深度神经网络是由多个神经元组成的多层神经网络，具有更强的特征提取和分类能力。卷积神经网络、循环神经网更强的特征提取和分类能力。卷积神经网络、循环神经网络

18、和残差网络是常见的深度神经网络模型，它们在图像识络和残差网络是常见的深度神经网络模型，它们在图像识别和物体检测等任务中取得了很好的效果。别和物体检测等任务中取得了很好的效果。深度神经网络深度神经网络的演变过程起源和发展CNN在图像识别中的应用卷积神经网络RNN在语音识别中的应用循环神经网络ResNet在图像分类中的应用残差网络图像分类和分割图像分类和分割图像分类和分割是深度学习中的常见任务，其基本思想是图像分类和分割是深度学习中的常见任务，其基本思想是对图像进行像素级分类和分割，从而实现对图像内容的理对图像进行像素级分类和分割，从而实现对图像内容的理解和识别。解和识别。AlexNetAlexN

19、et、VGGVGG和和GoogLeNetGoogLeNet是常见的图像分是常见的图像分类模型，它们在图像分类中取得了较好的效果。类模型，它们在图像分类中取得了较好的效果。图像分类和分割图像像素级分类和分割基本思想和方法卷积神经网络在图像分类中的应用AlexNet卷积神经网络在图像分类中的应用VGG卷积神经网络在图像分类中的应用GoogLeNetGAN模型的原理和实现基本思想和生成过程0103GAN在图像生成中的应用生成对抗网络02VAE在图像生成中的应用变分自编码器对抗生成网络GAN模型的原理和实现基本思想和生成过程VAE在图像生成中的应用变分自编码器GAN在图像生成中的应用生成对抗网络CGAN在图像生成中的应用条件生成对抗网络总结与展望本章主要介绍了深度学习在图像处理中的应用，包括深度神经网络、图像分类与分割以及对抗生成网络等方面。深度学习具有很强的特征提取和分类能力，适用于图像处理中的不同任务。未来，深度学习在图像处理中的应用前景广阔，我们需要不断学习、探索和创新，深入挖掘深度学习的潜力，进一步推动图像处理技术的发展。谢谢观看！