數(shù)字圖像處理緒論

哈爾濱工程大學

數(shù)字圖像處理發(fā)展歷程數(shù)字圖像處理實例數(shù)字圖像處理系統(tǒng)組成

大工至善·大學至真數(shù)字圖像處理發(fā)展歷程大工至善·大學至真概念與起源數(shù)字圖像處理的定義數(shù)字圖像處理利用計算機算法對圖像進行改進和信息提取，旨在提高圖像質(zhì)量以適應人眼觀察和機器自動分析的需求。技術起源與發(fā)展數(shù)字圖像處理技術起源于20世紀50年代，隨著視覺理論和技術的進步，尤其是柯達工程師薩森發(fā)明的數(shù)碼相機，標志著該技術的飛躍。技術成熟與應用隨著計算機技術、數(shù)字信號處理技術、大規(guī)模集成電路技術、光電耦合芯片CCD\COMS的發(fā)展，各種數(shù)字圖像采集模組、數(shù)碼相機、工業(yè)相機、攝像機等圖像采集設備技術成熟，數(shù)字圖像處理技術隨之得到快速發(fā)展。123大工至善·大學至真技術發(fā)展20世紀80~90年代，數(shù)字圖像處理技術取得顯著進展?？焖俑道锶~變換（FFT）和離散余弦變換（DCT）等工具改進了圖像增強、復原、壓縮和分割算法，推動了醫(yī)學成像、遙感和娛樂等領域的應用。圖像處理軟件如AdobePhotoshop開始普及，研究重點逐漸從基礎算法轉(zhuǎn)向應用系統(tǒng)的開發(fā)。數(shù)字圖像處理的興起進入21世紀，數(shù)字圖像處理技術在各領域迅速擴展。計算機視覺技術成熟，人臉識別提升安防效率，自動駕駛依賴圖像處理實現(xiàn)車輛自動控制。電影、電視、游戲產(chǎn)業(yè)廣泛應用圖像處理技術，創(chuàng)造逼真視覺效果。虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術的興起，推動了娛樂產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。數(shù)字圖像處理的繁榮

20世紀60年代初，隨著計算機技術的發(fā)展，研究人員開始將數(shù)字技術應用于圖像處理，在衛(wèi)星圖像、醫(yī)學成像、字符識別等領域取得進展。1964年，JPL通過幾何校正、灰度變換和噪聲去除處理“探測器7號”月球照片，成功繪制月球地圖，推動了人類登月和數(shù)字圖像處理的發(fā)展。計算機與圖像處理的結合大工至善·大學至真人工智能結合現(xiàn)狀深度學習在圖像處理的突破

深度學習通過構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡，自動提取特征，尤是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡其在圖像分類、目標檢測、分割等任務上取得顯著成效，如AlexNet、VGG、ResNet等模型。生成式模型的創(chuàng)新應用

生成對抗網(wǎng)絡（GAN）通過生成器和判別器的對抗訓練，推動圖像生成、超分辨率、去噪等技術發(fā)展，為圖像處理領域帶來新的可能。CycleGAN、Pix2Pix等技術在藝術創(chuàng)作、圖像編輯中得到了廣泛應用。大模型的集成與優(yōu)化

視覺大模型如SAM圖像分割模型以及多模態(tài)大模型如CLIP和DALL-E，都在近年來推動了人工智能領域的邊界。這些模型通過整合大量數(shù)據(jù)和復雜的算法，在圖像處理，圖像理解和生成方面取得了突破性的進展。大工至善·大學至真數(shù)字圖像處理實例大工至善·大學至真圖像增強技術直方圖均衡化與規(guī)定化直方圖均衡化通過調(diào)整亮度和對比度使像素強度分布更均勻，而規(guī)定化則允許更精確地控制增強效果，兩者均能顯著提升圖像的視覺表現(xiàn)?？臻g域與頻率域方法圖像增強技術中的空間域和頻率域方法分別直接操作像素和使用傅里葉變換處理圖像，通過這些方法可以有效地減少噪聲并優(yōu)化圖像質(zhì)量。大工至善·大學至真圖像復原的首要步驟是識別造成圖像質(zhì)量降低的各種因素，如曝光噪聲、光學系統(tǒng)衍射等，這為后續(xù)的預處理和復原技術選擇提供了基礎。理解退化過程通過應用反卷積、超分辨率重建等高級算法，圖像復原技術能夠逆向工作，嘗試還原出圖像的原始外觀，從而恢復圖像的質(zhì)量和細節(jié)。使用復原技術

在圖像獲取、記錄、處理和傳輸?shù)倪^程中，由于成像系統(tǒng)、記錄設備、傳輸介質(zhì)和處理技術的局限性，可能會導致圖像質(zhì)量的降低，這種現(xiàn)象被稱為圖像退化。

這種退化可能源于多種因素，如曝光噪聲、光學系統(tǒng)的衍射、圖像運動導致的模糊，以及幾何畸變等。

圖像復原過程大工至善·大學至真圖像復原VS圖像增強圖像復原圖像增強目標：重建圖像改善圖像質(zhì)量方法：依靠人類視覺系統(tǒng)的特性依賴于對圖像退化過程的深入理解結果：消除圖像中的噪聲、模糊和其他失真因素重建出盡可能接近原始狀態(tài)的圖像增強后的圖像不需要接近原始圖像，而是追求視覺上的吸引力和清晰度大工至善·大學至真基于深度學習與幾何變換的圖像拼接大工至善·大學至真圖像識別應用文字識別——圖像文字提取：通過OCR技術從圖像中提取文本信息，用于文檔數(shù)字化、車牌識別和實時翻譯。該技術大幅提升了信息處理效率和準確性，廣泛應用于辦公自動化和交通管理等領域。人臉識別——安防監(jiān)控智能化

利用人臉識別技術對監(jiān)控視頻中的人臉進行識別和比對，增強安防系統(tǒng)智能化水平。此技術廣泛應用于機場、車站、銀行等公共場所的安全監(jiān)控和人員管理。商品識別——無人貨架：

通過圖像識別技術自動識別和記錄無人貨架上的商品信息，實現(xiàn)自動結算和庫存管理。該技術提升了零售業(yè)的運營效率和客戶體驗，廣泛應用于無人便利店和智能零售終端。123大工至善·大學至真圖像分割技術圖像分割技術是將圖像分割成若干個具有特定屬性的區(qū)域，以實現(xiàn)圖像的分析和理解。這種技術通過將圖像分解為不同的部分，使得每個部分可以被單獨處理和分析。常見的方法包括閾值分割、區(qū)域生長、邊緣檢測和基于深度學習的分割方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）。在醫(yī)學成像中，圖像分割用于識別和分離人體器官、組織和病變區(qū)域，輔助醫(yī)生進行診斷和治療規(guī)劃。例如，在CT、MRI和超聲圖像中準確分割腫瘤，幫助醫(yī)生評估腫瘤的大小、形狀和位置，制定治療方案。圖像分割用于道路、車道、行人和車輛的識別和分離，幫助自動駕駛系統(tǒng)理解周圍環(huán)境，做出行駛決策，提高駕駛安全性。醫(yī)學圖像分析自動駕駛大工至善·大學至真圖像生成案例圖像生成技術旨在利用計算機算法自動生成高質(zhì)量的圖像，涵蓋了從簡單的圖形生成到復雜的圖像合成、增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）等多個方面。深度學習和人工智能技術帶來了革命性變革主要模型包括：

生成對抗網(wǎng)絡（GAN）變分自編碼器（VAE）擴散模型（Diffusion）目前，擴散模型與CLIP多模態(tài)模型和Transformers結合，已成為業(yè)內(nèi)主流，可實現(xiàn)高清長視頻生成的優(yōu)秀效果。Sora模型根據(jù)文本描述生成高清視頻例如：文本“一窩金毛獵犬幼崽在雪地里玩耍。他們的頭從雪中探出來”生成的高清視頻傳統(tǒng)圖像生成方法現(xiàn)代圖像生成方法20世紀80-90年代基于物理和統(tǒng)計模型的圖像生成方法例如：FRAME模型（由隨機場與最大熵原理引導）實例展示大工至善·大學至真全方位航行感知裝置科研案例——全景視覺系統(tǒng)大工至善·大學至真科研案例——全景視覺系統(tǒng)高分辨率多模全景視覺系統(tǒng)CCTV13新聞雪龍2號極地科考船我國首艘數(shù)字孿生智能科研試驗船大工至善·大學至真科研案例——智慧農(nóng)機的全景環(huán)視系統(tǒng)分布式運動相機的實時全景拼接技術大工至善·大學至真科研案例——智慧農(nóng)機的實時計數(shù)系統(tǒng)實時跟蹤計數(shù)模型大工至善·大學至真科研案例——極地航行態(tài)勢智能感知技術大工至善·大學至真數(shù)字圖像處理系統(tǒng)組成大工至善·大學至真數(shù)字圖像處理系統(tǒng)組成大工至善·大學至真數(shù)字圖像的存儲——灰度圖像像素大工至善·大學至真數(shù)字圖像的存儲——彩色圖像在計算機彩色圖像存儲中，RGB格式圖像存儲代表每個像素位置需要R、G、B三個值，表現(xiàn)在整體上就是一張圖像是由三個矩陣疊加而成。每個矩陣分量我們一般稱之為一個通道(channel)，每個通道