圖像處理技術概述數(shù)字圖像處理是現(xiàn)代視覺信息分析的核心技術通過算法改變圖像屬性以適應不同應用場景目錄1圖像處理基礎定義、歷史與基本流程2圖像增強與變換直方圖、濾波與形態(tài)學處理3特征提取與應用目標檢測、深度學習與行業(yè)應用4前沿技術與發(fā)展最新研究方向與未來展望什么是圖像處理圖像處理定義對數(shù)字圖像進行運算以獲得所需信息或改善質量數(shù)字與模擬圖像數(shù)字：離散像素矩陣；模擬：連續(xù)信號工業(yè)與學術背景計算機視覺基礎，跨領域應用圖像處理發(fā)展簡史11960年代NASA首次應用于處理太空圖像21970年代醫(yī)學CT成像技術發(fā)展31990年代數(shù)字相機普及與算法革新42012年后深度學習引發(fā)行業(yè)變革圖像處理基本流程采集獲取原始圖像數(shù)據(jù)預處理去噪、校正、增強特征提取識別關鍵信息點分析與輸出解釋結果并應用圖像采集方式數(shù)字相機CMOS/CCD傳感器光學系統(tǒng)與色彩濾波掃描儀線性成像設備文檔與平面物體數(shù)字化遙感設備多光譜/高光譜成像航空與衛(wèi)星平臺圖像的數(shù)字化采樣將連續(xù)空間轉為離散像素點陣量化將亮度連續(xù)值映射至有限數(shù)值范圍像素矩陣形成M×N數(shù)字矩陣表示圖像圖像的顏色空間RGB紅綠藍三原色加色系統(tǒng)HSV色相、飽和度、明度表示灰度單通道亮度表示CMYK印刷用青品黃黑減色系統(tǒng)灰度化處理方法加權平均法Gray=0.299R+0.587G+0.114B考慮人眼對綠色敏感度最高最大最小值法Gray=(max(R,G,B)+min(R,G,B))/2計算簡單但不如加權平均準確可視化與直方圖256灰度級別8位圖像可表示亮度數(shù)量X軸灰度值從0(黑)到255(白)Y軸像素數(shù)量每個灰度值出現(xiàn)頻率圖像增強概述目標提高圖像特定特征可見性處理域時域（空域）與頻域方法應用場景醫(yī)學影像、夜間攝影、文物修復直方圖均衡化1統(tǒng)計原始直方圖計算圖像灰度分布2計算累積分布建立灰度映射關系3重映射像素值拉伸對比度分布更均勻伽馬變換及對數(shù)變換伽馬變換s=c·r^γ（γ<1增亮暗區(qū)，γ>1增強亮區(qū)）對數(shù)變換s=c·log(1+r)（壓縮高動態(tài)范圍）應用場景顯示器校正、宇宙圖像、X光片增強空域濾波基礎卷積核定義數(shù)值矩陣，決定濾波效果滑動窗口核在圖像上移動像素加權核與圖像值相乘求和輸出新像素計算結果替代中心像素平滑（均值/中值/高斯）濾波濾波類型原理優(yōu)勢缺點均值濾波簡單平均計算簡單邊緣模糊中值濾波取中間值保留邊緣非線性運算高斯濾波加權平均自然平滑運算量大邊緣檢測基本方法梯度與差分檢測圖像亮度突變區(qū)域Sobel算子垂直與水平方向一階導數(shù)近似Prewitt算子簡化梯度計算，對噪聲敏感Canny邊緣檢測算法高斯濾波去除噪聲平滑圖像計算梯度提取強度與方向信息非極大值抑制細化邊緣至一像素寬雙閾值處理強弱邊緣判定與連接圖像分割原理分割定義將圖像分為多個有意義區(qū)域每區(qū)域具有相似特征（顏色、紋理）用于目標識別與場景理解閾值分割基于灰度直方圖設定閾值T像素值>T歸為一類，最簡單的分割方法區(qū)域生長與分水嶺算法區(qū)域生長選擇種子點根據(jù)相似性準則擴展區(qū)域適合紋理不明顯區(qū)域分水嶺算法基于地形圖概念將圖像梯度看作高程地圖尋找"山脊線"作為分界應用實例醫(yī)學圖像器官分割遙感圖像地物區(qū)分細胞計數(shù)與分析形態(tài)學處理基礎膨脹操作擴大前景區(qū)域填補小孔洞連接斷開部分腐蝕操作縮小前景區(qū)域消除小突起分離窄連接結構元素與形態(tài)學濾波結構元素形狀常用圓形、方形、十字形開運算先腐蝕后膨脹，去除小物體閉運算先膨脹后腐蝕，填充小空洞圖像壓縮簡介變換編碼：傅里葉與小波傅里葉變換圖像分解為不同頻率正弦波突出整體頻率特性不保留空間位置信息小波變換多分辨率分析時頻定位能力強保留細節(jié)與位置信息圖像復原與去噪1模糊成因運動模糊、散焦、大氣湍流2退化模型g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)3Wiener濾波基于最小均方誤差準則4逆濾波直接求逆，噪聲敏感去噪常用方法空域去噪均值/中值濾波雙邊濾波保邊去噪非局部均值算法頻域去噪低通濾波帶通濾波小波閾值去噪深度學習去噪DnCNN自編碼器生成對抗網絡特征提取與描述角點特征Harris、FAST角點檢測邊緣特征Canny、LoG邊緣斑點特征DoG、LoG區(qū)域檢測4紋理特征LBP、Gabor濾波器SIFT與SURF算法算法尺度不變性旋轉不變性計算速度SIFT極好極好較慢SURF很好很好較快ORB好好快速HOG特征基礎圖像分塊將圖像分為小區(qū)域（cell）計算梯度每像素點計算梯度大小和方向方向統(tǒng)計每個cell統(tǒng)計梯度方向直方圖塊歸一化組合多個cell為塊，進行特征標準化圖像匹配與拼接特征檢測識別關鍵點特征匹配尋找對應點變換估計計算幾何關系圖像融合無縫拼接處理圖像識別基礎模板匹配滑動模板計算相似度簡單直觀但受尺度旋轉影響主要應用于固定場景機器學習模型提取特征向量訓練分類器（SVM、隨機森林）更具泛化能力目標檢測基礎滑動窗口在圖像上滑動不同尺寸窗口特征提取與分類判斷窗口是否包含目標對象非極大值抑制合并重疊檢測框深度學習在圖像處理中的應用卷積神經網絡自動提取空間特征層次1遷移學習利用預訓練模型加速學習數(shù)據(jù)增強擴充訓練集提高泛化能力優(yōu)化方法Adam、SGD改進訓練效果圖像分割深度算法FCN架構全卷積網絡端到端像素級分類無全連接層設計U-Net結構編碼器-解碼器架構跳躍連接保留細節(jié)醫(yī)學圖像分割經典模型目標檢測深度算法算法特點YOLOFasterR-CNN檢測流程單階段兩階段速度快較慢小目標準確率一般較高實時性適合不適合圖像生成與重建GAN基本原理生成器與判別器對抗訓練風格遷移保留內容改變風格特征超分辨率低分辨率圖像提升質量文本生成圖像根據(jù)描述創(chuàng)建相應圖像圖像修復技術傳統(tǒng)方法基于擴散（泊松方程）基于范例方法搜索相似紋理塊深度學習方法生成式網絡填補缺失混合方法結合多種技術優(yōu)勢超分辨率重建低分辨率輸入像素信息有限傳統(tǒng)雙三次插值模糊邊緣細節(jié)SRCNN結果恢復更多細節(jié)紋理智能美顏與濾鏡技術面部特征檢測精確定位五官關鍵點識別面部輪廓提取皮膚美化雙邊濾波平滑保留紋理細節(jié)局部增強處理藝術濾鏡顏色映射變換紋理疊加合成風格遷移技術醫(yī)學圖像處理腦部成像分析腫瘤檢測與體積測量心臟功能評估心室容積與射血分數(shù)計算肺部CT分析肺結節(jié)檢測與分類骨骼成像骨折檢測與密度分析遙感圖像處理工業(yè)質量檢測圖像獲取工業(yè)相機與照明系統(tǒng)預處理校準去噪聲與畸變校正特征檢測尺寸測量與缺陷識別判定輸出合格/不合格分類與標記視頻圖像處理幀間差分法相鄰幀像素差值計算簡單有效的運動檢測對光照變化敏感光流法計算像素速度向量場可獲得細致運動信息計算量大精度高目標跟蹤卡爾曼濾波預測相關濾波器跟蹤深度學習跟蹤器圖像壓縮前沿技術30%JPEGXL提升相比JPEG文件小30%10x編解碼速度相比HEIF快10倍2022標準發(fā)布正式成為國際標準高動態(tài)范圍圖像（HDR）多曝光拍攝不同曝光值捕捉場景細節(jié)圖像對齊校正不同曝光間位移權重融合保留各曝光最佳部分色調映射壓縮動態(tài)范圍適應顯示設備3D圖像處理簡介點云數(shù)據(jù)三維空間坐標點集激光雷達或深度相機采集表示物體表面形狀三維重建流程多視圖圖像獲取特征匹配與三角測量網格化與紋理映射圖像處理軟件與工具數(shù)據(jù)集與標準評測數(shù)據(jù)集規(guī)模用途特點ImageNet1400萬圖像圖像分類1000類別COCO33萬圖像目標檢測80類別PASCALVOC1萬圖像多任務20類別CelebA20萬圖像人臉識別10K身份圖像處理領域前沿進展自監(jiān)督學習無需標注數(shù)據(jù)的特征學習視覺Transformer注意力機制處理圖像序列多模態(tài)融合圖像、文本、音