圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)課件

圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)課件2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTINGWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKUDESIGNWENKU目錄CATALOGUE圖像處理的基本概念圖像處理的基本技術(shù)圖像的數(shù)字編碼與壓縮技術(shù)圖像復(fù)原與重建技術(shù)圖像處理的基本概念PART01分類二值圖像：僅包含黑色和白色的圖像，也稱為二進(jìn)制圖像。彩色圖像：包含紅、綠、藍(lán)三種基色以及它們的不同混合程度的圖像?；叶葓D像：包含灰度級(jí)別的圖像，黑白圖像是灰度圖像的一個(gè)特例。定義：圖像是物體反射或發(fā)射光線在人眼中產(chǎn)生的視覺印象，是人類獲取視覺信息的主要來源。圖像的定義和分類目標(biāo)圖像恢復(fù)：去除圖像中的噪聲、模糊等失真，恢復(fù)原始圖像。特征提?。禾崛D像中的基本特征，用于后續(xù)的圖像識(shí)別和分類等任務(wù)。定義：圖像處理是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。圖像增強(qiáng)：改善圖像的視覺效果，提高圖像質(zhì)量。圖像分割：將圖像劃分為若干具有特定性質(zhì)的區(qū)域，提取感興趣目標(biāo)。010203040506圖像處理的定義與目標(biāo)空域處理方法01直接在圖像的像素空間進(jìn)行處理，包括線性濾波、非線性濾波、形態(tài)學(xué)處理等。頻域處理方法02將圖像轉(zhuǎn)換為頻域，利用頻率特性進(jìn)行處理，如傅里葉變換、小波變換等?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法03利用深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行圖像處理，可實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成等復(fù)雜任務(wù)。這些方法在近年來取得了顯著成果，并逐漸應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中。圖像處理的常用方法圖像處理的基本技術(shù)PART02采樣圖像數(shù)字化的第一步是采樣，即確定圖像上哪些點(diǎn)需要被轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式。采樣頻率越高，得到的圖像質(zhì)量就越好，但處理時(shí)間和存儲(chǔ)空間也會(huì)相應(yīng)增加。量化采樣得到的點(diǎn)需要進(jìn)行量化處理，也就是將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字值。量化精度決定了圖像的色彩層次和細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力。常用的量化精度有8位、16位、32位等。編碼經(jīng)過采樣和量化處理后，需要對(duì)圖像進(jìn)行編碼，以壓縮數(shù)據(jù)量和方便存儲(chǔ)傳輸。常見的編碼方式有JPEG、PNG等。圖像的數(shù)字化技術(shù)通過對(duì)圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等幾何變換，可以改變圖像的位置、方向和大小。幾何變換傅里葉變換小波變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，可以實(shí)現(xiàn)圖像的濾波、增強(qiáng)和壓縮等操作。小波變換是一種多尺度分析方法，可用于圖像的降噪、壓縮和特征提取等任務(wù)。030201圖像的變換技術(shù)通過拉伸或壓縮圖像的直方圖，可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，使圖像更加清晰。直方圖均衡化采用不同的濾波器對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以去除噪聲、平滑圖像或銳化邊緣等。濾波通過調(diào)整圖像的色相、飽和度和亮度等參數(shù)，可以改變圖像的色彩表現(xiàn)，使圖像更加鮮艷或柔和。色彩調(diào)整圖像的增強(qiáng)技術(shù)圖像的數(shù)字編碼與壓縮技術(shù)PART03圖像編碼是圖像處理與傳輸?shù)年P(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過去除圖像中的冗余信息和采用更有效的表達(dá)方式，可以降低圖像存儲(chǔ)與傳輸?shù)某杀?。必要性圖像編碼方案的評(píng)價(jià)主要基于壓縮比、重建圖像質(zhì)量和計(jì)算復(fù)雜度三個(gè)方面。壓縮比反映了編碼方案的數(shù)據(jù)壓縮能力；重建圖像質(zhì)量衡量了壓縮過程中圖像失真的程度；計(jì)算復(fù)雜度則決定了編碼方案的實(shí)時(shí)性和可行性。評(píng)價(jià)準(zhǔn)則圖像編碼的必要性及其評(píng)價(jià)準(zhǔn)則無損壓縮編碼是指在圖像壓縮過程中，原始圖像與重建圖像之間不存在任何信息損失的編碼方法。定義常見的無損壓縮編碼方案包括基于統(tǒng)計(jì)模型的哈夫曼編碼、算術(shù)編碼，以及基于字典技術(shù)的LZ77、LZ78等算法。常見方案無損壓縮編碼通常應(yīng)用于對(duì)圖像質(zhì)量要求較高，且允許一定程度數(shù)據(jù)冗余的場(chǎng)景，如醫(yī)學(xué)影像處理、文檔圖像存儲(chǔ)等。應(yīng)用場(chǎng)景圖像的無損壓縮編碼010203定義有損壓縮編碼是指在圖像壓縮過程中，允許一定程度的信息損失，以換取更高壓縮比的編碼方法。常見方案常見的有損壓縮編碼方案包括基于變換域技術(shù)的JPEG算法、基于分形理論的迭代函數(shù)系統(tǒng)（IFS）算法，以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)型壓縮算法等。應(yīng)用場(chǎng)景有損壓縮編碼通常應(yīng)用于對(duì)圖像質(zhì)量要求不高，但需要大幅降低數(shù)據(jù)量的場(chǎng)景，如網(wǎng)絡(luò)傳輸、數(shù)字電視廣播等。需要注意的是，有損壓縮編碼在一定程度上會(huì)引入圖像失真，因此在實(shí)際應(yīng)用中需權(quán)衡好壓縮比與圖像質(zhì)量之間的關(guān)系。圖像的有損壓縮編碼圖像復(fù)原與重建技術(shù)PART04目的盡可能去除圖像在獲取和傳輸過程中產(chǎn)生的降質(zhì)，恢復(fù)圖像的本來面目。定義圖像復(fù)原是利用退化現(xiàn)象的某種先驗(yàn)知識(shí)來重建或恢復(fù)被退化的圖像。方法分類代數(shù)法、幾何法、概率統(tǒng)計(jì)法。圖像復(fù)原的基本概念和方法約束最小二乘方復(fù)原該方法將復(fù)原問題轉(zhuǎn)換為約束條件下的最小二乘方問題，通過求解得到復(fù)原圖像。維納濾波一種經(jīng)典的代數(shù)復(fù)原方法，通過最小化原始圖像和復(fù)原圖像之間的均方誤差進(jìn)行圖像復(fù)原。基于退化模型的代數(shù)復(fù)原通過構(gòu)建圖像的退化模型，采用逆濾波等方法進(jìn)行圖像復(fù)原。圖像的代數(shù)復(fù)原方法和技術(shù)定義圖像的幾何校正是指消除圖像中幾何畸變的過程。幾何畸變分類系統(tǒng)性畸變和隨機(jī)性畸變。校正方法基于控制點(diǎn)的校正方法、基于變換域的校正方法、多項(xiàng)式插值法等。這些方法通過對(duì)圖像的幾何特征進(jìn)行分析和變換，實(shí)現(xiàn)圖像的幾何校正。同時(shí)在實(shí)際應(yīng)用中，還需結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求，選擇合適的校正方法和算法參數(shù)，以達(dá)到最佳的校正效果。圖像的幾何校正方法和