數(shù)字圖像處理第7章教材課程引言數(shù)字圖像處理概述圖像增強(qiáng)技術(shù)圖像分割技術(shù)特征提取與描述符圖像識(shí)別與分類實(shí)踐項(xiàng)目與案例分析contents目錄01引言0102課程背景隨著圖像傳感器和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的重要研究熱點(diǎn)。數(shù)字圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要分支，廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療、安全等領(lǐng)域。掌握數(shù)字圖像處理的基本概念、原理和方法。學(xué)會(huì)使用數(shù)字圖像處理軟件進(jìn)行圖像處理和分析。了解數(shù)字圖像處理在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例和實(shí)際效果。課程目標(biāo)02數(shù)字圖像處理概述使用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行各種加工，以達(dá)到所需效果的技術(shù)。數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理以數(shù)字形式表示的圖像，可以通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行存儲(chǔ)、處理和傳輸。對(duì)圖像進(jìn)行各種操作，如增強(qiáng)、變換、分析和理解等。030201數(shù)字圖像處理定義醫(yī)學(xué)影像分析安全監(jiān)控遙感圖像處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)字圖像處理的應(yīng)用利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療。對(duì)遙感衛(wèi)星獲取的圖像進(jìn)行處理和分析，提取地理信息、資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)。通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤和識(shí)別等功能，保障公共安全。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺(jué)，使機(jī)器能夠識(shí)別、理解和分析圖像內(nèi)容。后處理對(duì)處理結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以滿足實(shí)際需求。圖像識(shí)別與分類利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。圖像分割將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο螅员阌诜治龊屠斫?。預(yù)處理對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪、灰度化、二值化等操作，使其更適合后續(xù)處理。特征提取從圖像中提取出感興趣的特征，如邊緣、角點(diǎn)、紋理等。數(shù)字圖像處理的基本流程03圖像增強(qiáng)技術(shù)通過(guò)調(diào)整圖像的對(duì)比度，使圖像的細(xì)節(jié)更加清晰可見。對(duì)比度增強(qiáng)通過(guò)拉伸像素強(qiáng)度分布范圍，使圖像的對(duì)比度得到提高。直方圖均衡化根據(jù)圖像局部區(qū)域的特性，自適應(yīng)地調(diào)整對(duì)比度，以更好地突出局部細(xì)節(jié)。自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)對(duì)比度增強(qiáng)03對(duì)比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化在保持對(duì)比度的同時(shí)，限制像素強(qiáng)度分布范圍，以避免過(guò)度增強(qiáng)導(dǎo)致失真。01直方圖均衡化通過(guò)拉伸像素強(qiáng)度分布范圍，使圖像的對(duì)比度得到提高。02自適應(yīng)直方圖均衡化根據(jù)圖像局部區(qū)域的特性，自適應(yīng)地調(diào)整直方圖均衡化算法，以更好地突出局部細(xì)節(jié)。直方圖均衡化

噪聲去除噪聲去除通過(guò)濾波器等技術(shù)去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量。自適應(yīng)濾波器根據(jù)圖像局部區(qū)域的特性，自適應(yīng)地選擇濾波器參數(shù)，以更好地去除噪聲。非局部均值濾波器利用圖像中相似區(qū)域的像素強(qiáng)度平均值來(lái)去除噪聲，同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和紋理。04圖像分割技術(shù)總結(jié)詞通過(guò)設(shè)置閾值將圖像分割成前景和背景，適用于簡(jiǎn)單背景和均勻照明的情況。詳細(xì)描述基于閾值的分割是一種簡(jiǎn)單而常用的圖像分割方法。通過(guò)設(shè)置一個(gè)或多個(gè)閾值，將像素值與閾值進(jìn)行比較，將圖像分割成前景和背景兩部分。這種方法適用于背景簡(jiǎn)單、均勻照明的情況，但對(duì)于復(fù)雜背景或光照不均的情況效果不佳。基于閾值的分割根據(jù)像素之間的相似性和連通性，將圖像分割成多個(gè)區(qū)域，適用于多區(qū)域、復(fù)雜背景的情況。總結(jié)詞基于區(qū)域的分割方法根據(jù)像素之間的相似性和連通性，將圖像分割成多個(gè)區(qū)域。常見的區(qū)域分割方法包括區(qū)域生長(zhǎng)、分裂合并等。這種方法適用于多區(qū)域、復(fù)雜背景的情況，能夠更好地處理光照不均、陰影等問(wèn)題。詳細(xì)描述基于區(qū)域的分割VS利用圖像中的邊緣信息將圖像分割成不同的區(qū)域，適用于邊緣明顯的情況。詳細(xì)描述基于邊緣的分割方法利用圖像中的邊緣信息進(jìn)行分割。邊緣是指圖像中像素值變化劇烈的區(qū)域，通常對(duì)應(yīng)于物體輪廓或紋理變化?；谶吘壍姆指罘椒ㄍㄟ^(guò)檢測(cè)和跟蹤邊緣，將圖像分割成不同的區(qū)域。這種方法適用于邊緣明顯的情況，但對(duì)于噪聲干擾和細(xì)節(jié)丟失敏感?？偨Y(jié)詞基于邊緣的分割05特征提取與描述符基于邊緣的方法基于角點(diǎn)的方法基于區(qū)域的方法小波變換特征提取方法01020304利用圖像中的邊緣信息，提取出物體的輪廓特征。在圖像中尋找角點(diǎn)，作為物體的重要特征點(diǎn)。將圖像分割成若干個(gè)區(qū)域，提取區(qū)域內(nèi)的顏色、紋理等特征。利用小波變換對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分析，提取圖像在不同尺度下的特征。特征描述符描述圖像的灰度分布情況，常用于描述簡(jiǎn)單紋理特征。尺度不變特征變換，對(duì)圖像尺度、旋轉(zhuǎn)等變化具有較好的魯棒性。加速魯棒特征，與SIFT類似，但計(jì)算效率更高。基于邊緣和角點(diǎn)的特征描述符，具有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性?；叶戎狈綀DSIFT描述符SURF描述符ORB描述符使用特征描述符對(duì)不同圖像進(jìn)行匹配，找出相似或相同的特征點(diǎn)。特征匹配將待檢測(cè)圖像與模板圖像進(jìn)行比較，找出相似區(qū)域。模板匹配利用提取的特征對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類。目標(biāo)識(shí)別根據(jù)圖像中的特征對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行分類，如風(fēng)景、建筑、人物等。場(chǎng)景分類特征匹配與識(shí)別06圖像識(shí)別與分類從圖像中提取出關(guān)鍵特征，如邊緣、角點(diǎn)、紋理等，以便進(jìn)行后續(xù)的分類和識(shí)別。特征提取根據(jù)提取的特征，設(shè)計(jì)分類器以實(shí)現(xiàn)圖像的分類和識(shí)別。常見的分類器包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。分類器設(shè)計(jì)為了提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率，可以采用各種優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群算法等。優(yōu)化算法圖像識(shí)別算法優(yōu)點(diǎn)支持向量機(jī)具有較好的泛化能力，能夠處理高維數(shù)據(jù)，且對(duì)噪聲和異常值具有較強(qiáng)的魯棒性。工作原理支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過(guò)找到能夠?qū)⒉煌悇e的圖像分開的超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)分類。局限對(duì)于非線性問(wèn)題，需要采用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，可能導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度增加。支持向量機(jī)分類器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)訓(xùn)練大量樣本數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)分類規(guī)則，并能夠自動(dòng)提取圖像中的特征。工作原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力和魯棒性，能夠處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題。優(yōu)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的樣本數(shù)據(jù)，且訓(xùn)練過(guò)程可能較長(zhǎng)，容易陷入局部最優(yōu)解。局限神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器07實(shí)踐項(xiàng)目與案例分析實(shí)踐項(xiàng)目一：數(shù)字圖像增強(qiáng)實(shí)踐項(xiàng)目二：圖像分割與特征提取實(shí)踐項(xiàng)目三：圖像分類與識(shí)別實(shí)踐項(xiàng)目介紹123基于特征提取和分類器設(shè)計(jì)的人臉識(shí)別技術(shù)，通過(guò)提取人臉特征，與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉特征進(jìn)行比對(duì)，實(shí)現(xiàn)人臉的識(shí)別。人臉識(shí)別系統(tǒng)的基本原理身份認(rèn)證、安全監(jiān)控、智能門禁等。人臉識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景光照變化、面部朝向、面部表情等挑戰(zhàn)，通過(guò)算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)進(jìn)行解決。人臉識(shí)別系統(tǒng)的挑戰(zhàn)與解決方案案例分析一：人臉識(shí)別系統(tǒng)遙感圖像處理系統(tǒng)的基本原理01利用衛(wèi)星、飛機(jī)等平臺(tái)獲取的遙感圖像，通過(guò)輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正等技術(shù)處理，提取地物信息。遙感圖像處理系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景02土地利用分類、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)等。遙感圖像處理系統(tǒng)的挑戰(zhàn)與解決方案03噪聲干擾、數(shù)據(jù)融合等問(wèn)題，通過(guò)算法優(yōu)化和多源數(shù)據(jù)融合等技術(shù)進(jìn)行解決。案例分析二：遙感圖像處理系統(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的基本原理基于醫(yī)學(xué)影像設(shè)備獲取的圖像