圖像工程第四版課件單擊此處添加副標(biāo)題有限公司匯報人：XX目錄01圖像工程概述02圖像處理基礎(chǔ)03圖像分析技術(shù)04圖像編碼與壓縮05圖像復(fù)原與重建06圖像工程實踐圖像工程概述章節(jié)副標(biāo)題01圖像工程定義圖像工程涉及圖像的獲取、處理、分析和理解，是計算機科學(xué)與工程的重要分支。01圖像工程的學(xué)科范疇圖像工程廣泛應(yīng)用于醫(yī)療成像、衛(wèi)星遙感、視頻監(jiān)控等多個領(lǐng)域，對社會影響深遠(yuǎn)。02圖像工程的應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展歷程20世紀(jì)初，圖像工程起源于模擬圖像處理，如早期的光學(xué)放大和縮小技術(shù)。早期圖像處理技術(shù)01、20世紀(jì)60年代，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)開始興起，開啟了圖像工程的新篇章。數(shù)字圖像處理的興起02、發(fā)展歷程圖像壓縮技術(shù)的突破20世紀(jì)80年代，JPEG和MPEG標(biāo)準(zhǔn)的制定，推動了圖像壓縮技術(shù)的突破，極大提升了圖像存儲和傳輸效率。0102計算機視覺與人工智能21世紀(jì)初，計算機視覺與人工智能的結(jié)合，使得圖像工程進入了一個新的發(fā)展階段，實現(xiàn)了圖像識別和分析的自動化。應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)療成像技術(shù)視頻監(jiān)控分析自動駕駛系統(tǒng)衛(wèi)星遙感圖像工程在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，如MRI和CT掃描，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病。遙感技術(shù)利用圖像工程處理衛(wèi)星拍攝的地球表面圖像，用于環(huán)境監(jiān)測和資源勘探。自動駕駛汽車依賴圖像工程處理攝像頭捕捉的實時圖像，以識別道路標(biāo)志和障礙物。圖像工程在安全領(lǐng)域發(fā)揮作用，通過視頻分析技術(shù)實現(xiàn)人群監(jiān)控和異常行為檢測。圖像處理基礎(chǔ)章節(jié)副標(biāo)題02圖像信號處理圖像信號處理的第一步是采樣和量化，將連續(xù)的圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式，以便于計算機處理。圖像采樣與量化利用JPEG、PNG等壓縮算法，減少圖像數(shù)據(jù)量，便于存儲和傳輸，同時盡量保持圖像質(zhì)量。圖像壓縮技術(shù)通過傅里葉變換等方法，將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，分析圖像的頻率成分，用于濾波和特征提取。頻域分析010203圖像變換技術(shù)小波變換傅里葉變換03小波變換能夠提供圖像的多尺度分析，廣泛應(yīng)用于圖像壓縮、特征提取等領(lǐng)域。離散余弦變換01傅里葉變換是圖像處理中常用的技術(shù)，用于分析圖像的頻率成分，常用于圖像去噪和邊緣檢測。02離散余弦變換（DCT）在圖像壓縮中扮演重要角色，JPEG格式就是基于DCT來減少圖像數(shù)據(jù)量的。主成分分析04主成分分析（PCA）用于圖像降維，通過轉(zhuǎn)換到新的坐標(biāo)系統(tǒng)來簡化數(shù)據(jù)集，常用于人臉識別和圖像編碼。圖像增強方法通過調(diào)整圖像的直方圖分布，改善圖像的對比度，使圖像看起來更清晰，細(xì)節(jié)更明顯。直方圖均衡化01020304使用各種濾波器，如高通、低通濾波器，去除噪聲或強調(diào)圖像中的特定頻率成分。濾波器應(yīng)用通過增強圖像邊緣，改善視覺效果，常用算法包括Sobel算子、Canny邊緣檢測等。邊緣增強技術(shù)將圖像從一個色彩空間轉(zhuǎn)換到另一個，如從RGB轉(zhuǎn)換到HSV，以便更好地進行色彩增強或調(diào)整。色彩空間轉(zhuǎn)換圖像分析技術(shù)章節(jié)副標(biāo)題03圖像分割閾值分割通過設(shè)定一個或多個閾值，將圖像的像素分為不同的區(qū)域，如醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤檢測。邊緣檢測利用邊緣檢測算子識別圖像中的物體邊界，例如在自動駕駛系統(tǒng)中識別道路邊界。區(qū)域生長從一組種子點開始，根據(jù)像素間的相似性準(zhǔn)則逐步合并相鄰區(qū)域，用于衛(wèi)星圖像的云層分析。聚類分割通過聚類算法將圖像像素分組，實現(xiàn)無監(jiān)督的圖像分割，如在遙感圖像中區(qū)分不同類型的植被。特征提取利用Sobel、Canny等算法進行邊緣檢測，提取圖像中的輪廓特征，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。邊緣檢測技術(shù)通過灰度共生矩陣、局部二值模式等方法分析圖像紋理，以識別和分類圖像區(qū)域。紋理分析方法通過計算圖像的顏色直方圖，提取顏色分布特征，用于圖像檢索和內(nèi)容識別。顏色直方圖分析圖像識別圖像識別中，特征提取是關(guān)鍵步驟，如SIFT算法用于檢測和描述圖像中的局部特征。特征提取方法圖像識別技術(shù)面臨諸多挑戰(zhàn)，如不同光照條件下的識別準(zhǔn)確性，但近年來技術(shù)不斷進步。圖像識別的挑戰(zhàn)與進展利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進行圖像識別，如在醫(yī)療影像分析中識別病變區(qū)域。深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用圖像編碼與壓縮章節(jié)副標(biāo)題04編碼原理信息熵是衡量信息量的單位，它反映了圖像數(shù)據(jù)的不確定性，是編碼原理的基礎(chǔ)。信息熵的概念01變換編碼通過將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，利用人眼對頻率敏感度不同的特性進行有效壓縮。變換編碼技術(shù)02量化是編碼過程中的關(guān)鍵步驟，它將連續(xù)的信號值轉(zhuǎn)換為有限的離散值，以減少數(shù)據(jù)量。量化過程03熵編碼如霍夫曼編碼，根據(jù)信息出現(xiàn)的概率分配不同長度的碼字，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效壓縮。熵編碼方法04壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG是廣泛使用的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，適用于連續(xù)色調(diào)靜態(tài)圖像，通過有損壓縮減少文件大小。JPEG標(biāo)準(zhǔn)MPEG是針對視頻流的壓縮標(biāo)準(zhǔn)，通過幀間預(yù)測和變換編碼技術(shù)實現(xiàn)高壓縮比，廣泛應(yīng)用于視頻文件壓縮。MPEG標(biāo)準(zhǔn)PNG是一種無損壓縮的圖像格式，支持透明度，常用于網(wǎng)絡(luò)圖像，保持圖片質(zhì)量的同時減小文件體積。PNG格式實際應(yīng)用案例H.264視頻編碼技術(shù)H.264是視頻壓縮的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，用于高清視頻流和藍光光盤，顯著降低存儲和帶寬需求。MPEG-4多媒體容器格式MPEG-4不僅壓縮視頻，還支持音頻和字幕，廣泛應(yīng)用于數(shù)字電視和互聯(lián)網(wǎng)視頻分享平臺。JPEG圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)圖片傳輸，通過有損壓縮減少文件大小，同時保持較高圖像質(zhì)量。PNG無損圖像格式PNG格式常用于網(wǎng)頁設(shè)計，支持無損壓縮，保持圖像質(zhì)量的同時減小文件體積。圖像復(fù)原與重建章節(jié)副標(biāo)題05圖像退化模型點擴散函數(shù)描述了點光源在成像系統(tǒng)中如何擴散，是圖像退化模型的關(guān)鍵組成部分。點擴散函數(shù)(PSF)運動模糊模型模擬了由于相機或物體移動導(dǎo)致的圖像模糊，常見于長曝光攝影。運動模糊模型離焦模糊發(fā)生在相機的焦點不準(zhǔn)確時，圖像中的細(xì)節(jié)變得模糊不清，是退化模型的一種。離焦模糊模型噪聲模型考慮了成像過程中隨機噪聲的影響，如傳感器噪聲和傳輸噪聲，對圖像質(zhì)量有顯著影響。噪聲模型圖像復(fù)原技術(shù)圖像修復(fù)技術(shù)用于恢復(fù)圖像中的缺失部分，如基于內(nèi)容的圖像修復(fù)和紋理合成技術(shù)。圖像銳化增強細(xì)節(jié)，提升圖像清晰度，常用方法包括拉普拉斯算子、高通濾波器等。圖像去噪是復(fù)原技術(shù)中的重要環(huán)節(jié)，通過算法減少圖像中的噪聲，如高斯去噪、中值濾波等。去噪技術(shù)銳化處理圖像修復(fù)圖像重建方法基于變換的重建技術(shù)基于迭代的重建算法迭代算法如EM（期望最大化）在圖像重建中用于提高分辨率和減少噪聲。傅里葉變換和小波變換是常用的圖像重建技術(shù)，用于從頻域信息中恢復(fù)圖像?；谀Ｐ偷闹亟ǚ椒ɡ梦锢砟Ｐ秃蛿?shù)學(xué)模型，如PDE（偏微分方程），來重建圖像，常用于醫(yī)學(xué)成像。圖像工程實踐章節(jié)副標(biāo)題06實驗工具介紹介紹常用的圖像處理軟件如MATLAB、OpenCV，它們在圖像工程實踐中的應(yīng)用和優(yōu)勢。圖像處理軟件強調(diào)在圖像工程實踐中常用的編程語言，如Python、C++，以及它們的圖像處理庫如Pillow、OpenCV。編程語言討論實驗中使用的硬件設(shè)備，例如高分辨率相機、圖像采集卡等，及其在圖像處理中的作用。硬件設(shè)備010203實驗案例分析通過對比增強前后的衛(wèi)星圖像，展示圖像增強技術(shù)在提高圖像質(zhì)量中的實際效果。01圖像增強技術(shù)應(yīng)用分析不同圖像分割算法在醫(yī)學(xué)影像處理中的應(yīng)用，如閾值分割與區(qū)域生長法的對比。02圖像分割算法對比介紹一個基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別系統(tǒng)在自動駕駛中的應(yīng)用，如行人檢測系統(tǒng)。03圖像識別系統(tǒng)案例評估JPEG和PNG等圖像壓縮技術(shù)在不同場景下的壓縮效果和適用性。04圖像壓縮技術(shù)效果評估探討在修復(fù)老照片時，如何應(yīng)用圖像恢復(fù)技術(shù)去除噪點和劃痕，恢復(fù)圖像的原始面貌。05圖像恢復(fù)技術(shù)實例實踐技巧總結(jié)在圖像工程實踐中，應(yīng)用濾波、直方圖均衡化等預(yù)處理方法，可以有