數(shù)字圖像處理課件

數(shù)字圖像處理歡迎來到數(shù)字圖像處理課程。本課程將系統(tǒng)地介紹數(shù)字圖像處理的基本原理、核心算法和實際應(yīng)用。從圖像的采集、增強、復(fù)原到壓縮、分割，再到高級的目標識別和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，我們將全面探索數(shù)字圖像處理的各個方面。圖像處理技術(shù)已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、遙感探測、計算機視覺、人工智能等眾多領(lǐng)域，正在深刻改變我們的生活方式和工作方法。通過本課程的學(xué)習(xí)，您將掌握分析和處理數(shù)字圖像的能力，為未來的研究和應(yīng)用打下堅實基礎(chǔ)。課程內(nèi)容與學(xué)習(xí)目標理論基礎(chǔ)掌握數(shù)字圖像的基本概念、圖像變換理論及視覺系統(tǒng)原理處理技術(shù)學(xué)習(xí)圖像增強、復(fù)原、分割、壓縮等核心處理方法實踐能力通過編程實驗實現(xiàn)各種圖像處理算法，培養(yǎng)實際操作能力前沿應(yīng)用了解深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用及行業(yè)最新發(fā)展趨勢通過本課程的學(xué)習(xí)，您將能夠分析圖像處理問題，選擇合適的算法進行處理，并能夠針對特定應(yīng)用設(shè)計圖像處理系統(tǒng)。我們注重理論與實踐相結(jié)合，幫助您建立扎實的專業(yè)知識體系。什么是數(shù)字圖像處理？輸入圖像通過各種成像設(shè)備獲取的原始圖像數(shù)據(jù)處理過程應(yīng)用各種算法對圖像進行分析和變換輸出結(jié)果產(chǎn)生經(jīng)過改進或提取特定信息的圖像數(shù)字圖像處理是指利用計算機對數(shù)字圖像進行處理、分析和理解的技術(shù)。其目的是改善圖像的視覺效果，提取圖像中的有用信息，或者進行圖像的測量、分類和解釋。數(shù)字圖像處理與模擬圖像處理的主要區(qū)別在于，它處理的是經(jīng)過采樣和量化后形成的離散數(shù)字信號，而不是連續(xù)的光學(xué)信號。這使得我們可以應(yīng)用復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法，實現(xiàn)更精確、更靈活的圖像處理功能。數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)學(xué)影像X射線、CT、MRI、超聲等醫(yī)學(xué)影像的增強、分割和分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和手術(shù)規(guī)劃遙感與地理信息衛(wèi)星和航空圖像處理，用于地形分析、資源勘探、環(huán)境監(jiān)測和城市規(guī)劃計算機視覺機器人導(dǎo)航、自動駕駛、工業(yè)檢測、人臉識別等智能系統(tǒng)的視覺感知能力娛樂與媒體電影特效、數(shù)字攝影、視頻處理、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域的圖像生成和優(yōu)化除上述領(lǐng)域外，數(shù)字圖像處理在文檔分析、安防監(jiān)控、生物特征識別、藝術(shù)創(chuàng)作等方面也有廣泛應(yīng)用。隨著計算能力的提升和算法的進步，其應(yīng)用范圍還在不斷擴大。數(shù)字圖像的基本概念數(shù)字圖像定義數(shù)字圖像是一個二維函數(shù)f(x,y)，其中x和y是空間坐標，而f在任何一對坐標(x,y)處的值稱為該點的灰度級或強度圖像表示方式數(shù)字圖像通常表示為像素矩陣，每個像素包含亮度或顏色信息圖像類型二值圖像（0和1兩個值）灰度圖像（通常為0-255灰度級）彩色圖像（RGB、HSV等色彩空間）理解數(shù)字圖像的基本概念是學(xué)習(xí)圖像處理的基礎(chǔ)。從本質(zhì)上講，數(shù)字圖像是對真實世界的視覺信息進行數(shù)字化表示的結(jié)果，是連續(xù)信號經(jīng)過采樣和量化的離散表示形式。像素與分辨率像素（Pixel）像素是構(gòu)成數(shù)字圖像的最小單元，代表圖像上的一個點每個像素都有特定的位置和值，表示該位置的顏色或亮度像素值的范圍取決于圖像的色彩深度（如8位灰度圖像的像素值范圍為0-255）分辨率（Resolution）空間分辨率：圖像包含的像素數(shù)量，通常表示為M×N（行×列）常見分辨率：720p(1280×720)、1080p(1920×1080)、4K(3840×2160)等更高的分辨率通常意味著更多的細節(jié)，但也需要更大的存儲空間分辨率是衡量圖像質(zhì)量的重要指標之一。對于相同尺寸的圖像，分辨率越高，圖像越清晰，但處理所需的計算資源也越多。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)需求選擇合適的分辨率?；叶燃壟c色彩深度1位圖像（二值圖像）每像素1位，僅黑白兩色8位圖像（灰度圖像）每像素8位，256灰度級24位圖像（真彩色）每像素24位，約1677萬色32位及以上（高動態(tài)范圍）增加alpha通道或更高精度色彩深度（或位深度）決定了每個像素可以表示的顏色數(shù)量。對于灰度圖像，常用的是8位深度，提供256個灰度級（0-255），其中0通常表示黑色，255表示白色。彩色圖像常用24位RGB格式，每個顏色通道（紅、綠、藍）各占8位，組合可以表示約1677萬種顏色。某些專業(yè)應(yīng)用可能需要更高的色彩深度，如醫(yī)學(xué)和科學(xué)成像。圖像文件格式簡介JPEG/JPG有損壓縮，適合照片，不支持透明度，文件小PNG無損壓縮，支持透明度，適合圖形和截圖GIF支持動畫，有限的256色，支持透明度TIFF高質(zhì)量，支持多頁和各種壓縮方式，適合專業(yè)用途不同的圖像文件格式針對不同的應(yīng)用場景而設(shè)計，在壓縮率、圖像質(zhì)量、兼容性等方面各有優(yōu)劣。除上述常見格式外，還有BMP（無壓縮位圖）、WEBP（谷歌開發(fā)的新格式）、RAW（相機原始數(shù)據(jù)）等多種格式。選擇適當?shù)膱D像格式對于優(yōu)化圖像質(zhì)量和存儲空間非常重要。例如，網(wǎng)頁圖像通常使用JPEG或PNG，專業(yè)攝影可能優(yōu)先選擇RAW或TIFF，而需要簡單動畫效果時則可能選擇GIF。人類視覺系統(tǒng)概述光線捕獲光線通過角膜和瞳孔進入眼睛，由晶狀體聚焦光電轉(zhuǎn)換視網(wǎng)膜上的感光細胞（視錐和視桿）將光信號轉(zhuǎn)換為神經(jīng)信號信號傳輸視神經(jīng)將信號傳輸?shù)酱竽X的視覺皮層視覺感知大腦處理和解釋這些信號，形成我們所看到的圖像理解人類視覺系統(tǒng)對開發(fā)有效的圖像處理算法至關(guān)重要。人眼對不同頻率的光有不同的敏感度，對亮度的變化比對顏色的變化更敏感，這些特性直接影響了許多圖像處理算法的設(shè)計。例如，JPEG壓縮算法利用了人眼對高頻細節(jié)不敏感的特性，通過丟棄人眼難以察覺的高頻信息來實現(xiàn)高壓縮率。同樣，許多圖像增強技術(shù)也是基于人類視覺感知特性設(shè)計的。圖像獲取與數(shù)字化成像光學(xué)系統(tǒng)將場景投射到感光元件上感光CCD或CMOS傳感器接收光信號采樣將連續(xù)的光學(xué)信號轉(zhuǎn)換為離散的空間采樣點量化將每個采樣點的強度值轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字值圖像獲取是將現(xiàn)實世界的光學(xué)信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像的過程。在這個過程中，成像設(shè)備（如相機、掃描儀、X射線機等）捕獲光學(xué)信號，然后通過采樣和量化步驟將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字數(shù)據(jù)。不同的成像技術(shù)基于不同的物理原理?？梢姽庀鄼C捕捉反射光，紅外相機檢測熱輻射，X射線和CT掃描則基于穿透組織的能力。這些不同的成像技術(shù)為我們提供了觀察世界的多種視角。圖像采樣與量化采樣（Sampling）采樣是將連續(xù)空間的圖像轉(zhuǎn)換為離散空間點的過程采樣間隔決定了圖像的空間分辨率根據(jù)奈奎斯特采樣定理，采樣頻率應(yīng)至少是最高信號頻率的兩倍，以避免混疊現(xiàn)象量化（Quantization）量化是將連續(xù)的亮度值轉(zhuǎn)換為離散數(shù)字值的過程量化級別決定了圖像的灰度分辨率量化可能引入誤差，級別過少會導(dǎo)致偽輪廓現(xiàn)象采樣和量化是模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號的兩個基本步驟。采樣在空間維度上進行離散化，而量化在亮度維度上進行離散化。這兩個過程共同決定了數(shù)字圖像的質(zhì)量和文件大小?？臻g分辨率與灰度分辨率1高空間分辨率+高灰度分辨率最佳圖像質(zhì)量，但文件最大2高空間分辨率+低灰度分辨率細節(jié)清晰但色調(diào)過渡不自然3低空間分辨率+高灰度分辨率色調(diào)平滑但細節(jié)模糊4低空間分辨率+低灰度分辨率質(zhì)量最差但文件最小空間分辨率和灰度分辨率是衡量數(shù)字圖像質(zhì)量的兩個基本參數(shù)?？臻g分辨率決定了圖像可以表示的細節(jié)水平，通常以每英寸像素數(shù)（PPI）或總像素數(shù)來衡量?；叶确直媛蕸Q定了圖像可以表示的亮度級別數(shù)量，影響色調(diào)過渡的平滑度。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體需求在這兩種分辨率之間進行權(quán)衡。例如，醫(yī)學(xué)成像可能需要較高的灰度分辨率來區(qū)分細微的組織差異，而衛(wèi)星圖像則可能更注重空間分辨率以識別地面目標。圖像增強技術(shù)概述圖像增強的目的改善圖像視覺效果，突出感興趣的特征，抑制不需要的特征，便于后續(xù)分析和處理增強的領(lǐng)域可在空間域（直接處理像素）或頻率域（處理圖像的變換）中進行主要增強類別對比度增強、銳化、平滑、偽彩色處理等多種方法針對不同的圖像問題圖像增強是數(shù)字圖像處理中最常用的技術(shù)之一，旨在通過各種變換和操作使圖像在視覺上更加清晰或更適合特定應(yīng)用。圖像增強是一個主觀過程，通常沒有"最佳結(jié)果"的絕對標準，而是取決于具體應(yīng)用和觀察者的需求。需要注意的是，圖像增強通常不增加圖像中的信息量，而是突出或重組現(xiàn)有信息，使其更容易被人眼或計算機算法感知和處理。在某些情況下，增強可能會引入人工痕跡或放大噪聲，因此需要謹慎應(yīng)用。空間域圖像增強點處理獨立處理每個像素，不考慮鄰域信息包括灰度變換、直方圖均衡化等局部處理考慮像素及其鄰域進行處理包括各種空間濾波操作全局處理基于整個圖像的統(tǒng)計特性進行處理如全局直方圖修改、對比度拉伸等空間域圖像增強是指直接在圖像像素上進行操作的技術(shù)，這些方法通常計算簡單，易于理解和實現(xiàn)?？臻g域增強的基本思想是通過像素值的變換或基于鄰域的運算來改變圖像的外觀?？臻g域處理的一般形式可以表示為：g(x,y)=T[f(x,y)]，其中f是輸入圖像，g是處理后的圖像，T是對f的操作。對于局部處理，T通常涉及f在點(x,y)周圍的像素。通過設(shè)計適當?shù)淖儞Q函數(shù)T，可以實現(xiàn)各種增強效果?；叶茸儞Q與直方圖處理線性對比度拉伸將原始圖像的灰度范圍線性映射到更寬的范圍，增強整體對比度伽馬校正非線性灰度變換，調(diào)整圖像的中間調(diào)，常用于補償顯示設(shè)備的非線性特性直方圖均衡化重新分配圖像灰度值，使直方圖近似均勻分布，自動增強對比度灰度變換是最基本的圖像增強技術(shù)之一，通過改變像素的灰度值來改善圖像的視覺效果。圖像直方圖是圖像灰度分布的統(tǒng)計表示，直方圖處理則是基于圖像的灰度統(tǒng)計特性進行的增強方法?？臻g濾波基礎(chǔ)空間濾波原理使用濾波器（也稱為卷積核或掩模）在圖像上進行卷積操作濾波器是一個小矩陣，定義了如何組合一個像素及其鄰域的值不同的濾波器設(shè)計可以實現(xiàn)不同的效果，如平滑、銳化等卷積過程將濾波器中心對準當前處理的像素計算濾波器覆蓋區(qū)域內(nèi)的像素值與對應(yīng)濾波器系數(shù)的乘積之和將計算結(jié)果作為輸出圖像中對應(yīng)位置的新像素值滑動濾波器至下一像素，重復(fù)上述步驟空間濾波是圖像處理中的基本操作，通過在空間域中應(yīng)用卷積操作來處理圖像。本質(zhì)上，空間濾波通過考慮像素周圍的鄰域信息來決定每個像素的新值，從而實現(xiàn)對圖像特定特征的增強或抑制。平滑濾波器均值濾波用鄰域像素的平均值替代中心像素，最簡單的平滑操作，但會導(dǎo)致圖像模糊高斯濾波基于高斯分布的加權(quán)平均，中心像素權(quán)重最大，邊緣像素權(quán)重遞減，保留更多細節(jié)中值濾波用鄰域像素的中值替代中心像素，非線性濾波，對椒鹽噪聲特別有效雙邊濾波同時考慮空間距離和灰度相似度的加權(quán)平均，可以保持邊緣的同時平滑區(qū)域平滑濾波器主要用于減少圖像噪聲和細節(jié)。它們在醫(yī)學(xué)影像降噪、預(yù)處理和藝術(shù)效果創(chuàng)建等方面有廣泛應(yīng)用。不同的平滑濾波器有各自的特點和適用場景，選擇合適的濾波器對于得到理想的處理效果至關(guān)重要。銳化濾波器銳化濾波器的目的是增強圖像中的邊緣和細節(jié)，使圖像看起來更加清晰。常用的銳化濾波器包括：拉普拉斯算子檢測圖像中的二階導(dǎo)數(shù)變化，強調(diào)灰度的快速變化區(qū)域，突出邊緣Sobel算子計算圖像強度的近似梯度，對噪聲不太敏感非銳化掩蔽從原圖減去模糊版本，然后將差值加回原圖，有效增強邊緣和細節(jié)頻率域圖像增強空間域圖像原始像素數(shù)據(jù)傅里葉變換將圖像轉(zhuǎn)換到頻率域頻率域濾波修改頻率域系數(shù)反變換轉(zhuǎn)回空間域得到增強圖像頻率域處理是基于傅里葉變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域進行操作的技術(shù)。在頻率域中，圖像被分解為不同頻率的正弦和余弦波的組合，低頻分量對應(yīng)圖像中變化緩慢的區(qū)域（如背景），高頻分量對應(yīng)變化劇烈的區(qū)域（如邊緣和細節(jié)）。頻率域處理相比空間域處理，在某些任務(wù)（如特定頻率噪聲的去除、圖像壓縮等）上更加高效和直觀。通過設(shè)計適當?shù)念l率域濾波器，可以有選擇地增強或抑制圖像的特定頻率成分。傅里葉變換基礎(chǔ)傅里葉變換是圖像處理中的基礎(chǔ)工具，它將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域。對于離散的數(shù)字圖像，我們使用離散傅里葉變換(DFT)。二維DFT將M×N的圖像f(x,y)變換為相同大小的頻率域表示F(u,v)，其中(u,v)是頻率域中的坐標。實際應(yīng)用中，為了提高計算效率，通常使用快速傅里葉變換(FFT)算法，它將計算復(fù)雜度從O(N2)降低到O(NlogN)。圖像的傅里葉變換通常以幅度譜和相位譜的形式可視化，其中幅度譜顯示各頻率成分的強度，相位譜顯示各成分的相位信息。頻率域濾波擴展圖像將圖像擴展到適合FFT的尺寸（通常為2的冪次），并進行零填充以減少邊緣效應(yīng)執(zhí)行傅里葉變換使用FFT算法將圖像轉(zhuǎn)換到頻率域，得到復(fù)數(shù)值的頻譜設(shè)計并應(yīng)用濾波器在頻率域中設(shè)計濾波器函數(shù)H(u,v)，并與圖像頻譜F(u,v)相乘執(zhí)行反傅里葉變換將濾波后的頻譜轉(zhuǎn)換回空間域，得到處理后的圖像后處理提取實部，裁剪到原始尺寸，進行必要的歸一化等操作頻率域濾波的核心是設(shè)計合適的頻率響應(yīng)函數(shù)H(u,v)。這個函數(shù)決定了哪些頻率成分被增強或抑制，從而實現(xiàn)各種增強效果，如平滑、銳化、邊緣檢測等。低通濾波與高通濾波低通濾波保留低頻成分，抑制高頻成分用于圖像平滑、去噪和模糊處理常見的低通濾波器：理想低通濾波器巴特沃斯低通濾波器高斯低通濾波器高通濾波保留高頻成分，抑制低頻成分用于邊緣檢測、圖像銳化和細節(jié)增強常見的高通濾波器：理想高通濾波器巴特沃斯高通濾波器高斯高通濾波器低通濾波和高通濾波是頻率域處理的兩種基本方法。低通濾波器允許低于截止頻率的成分通過，而高通濾波器允許高于截止頻率的成分通過。此外，還有帶通濾波器（只允許特定頻率范圍通過）和帶阻濾波器（阻止特定頻率范圍通過）。圖像復(fù)原技術(shù)概述退化分析識別和模型化圖像退化的原因和程度建立模型構(gòu)建合適的數(shù)學(xué)模型來表示退化過程反向過程設(shè)計算法推導(dǎo)未退化前的原始圖像評估結(jié)果評估復(fù)原質(zhì)量并根據(jù)需要調(diào)整參數(shù)圖像復(fù)原是一種客觀處理技術(shù)，旨在基于退化模型和過程的知識，恢復(fù)退化或降質(zhì)圖像的原始狀態(tài)。與圖像增強不同，圖像復(fù)原試圖重建理想的未退化圖像，而不僅僅是提高視覺效果。圖像退化可能由多種因素引起，如運動模糊、散焦、大氣擾動、傳感器噪聲等。復(fù)原技術(shù)的選擇取決于退化的類型和可用的先驗信息。在實際應(yīng)用中，圖像復(fù)原通常是一個具有挑戰(zhàn)性的逆問題。圖像退化/復(fù)原過程模型原始圖像f(x,y)理想的未退化圖像退化函數(shù)H表示模糊等退化過程噪聲n(x,y)加性噪聲干擾退化圖像g(x,y)觀察到的含噪聲退化圖像圖像退化/復(fù)原的數(shù)學(xué)模型通常表示為：g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)，其中f是原始圖像，H是退化函數(shù)（如模糊），n是噪聲，g是觀察到的退化圖像。圖像復(fù)原的目標是在已知g的情況下，估計原始圖像f。在頻率域中，假設(shè)退化是線性空間不變的，模型可以簡化為：G(u,v)=H(u,v)F(u,v)+N(u,v)，其中G、F、H和N分別是g、f、h和n的傅里葉變換。這種表示使得某些復(fù)原方法（如逆濾波和維納濾波）的推導(dǎo)和實現(xiàn)更為簡便。噪聲模型與去噪方法高斯噪聲服從高斯分布的隨機噪聲，常見于電子設(shè)備去噪方法：高斯濾波、均值濾波、非局部均值濾波椒鹽噪聲隨機出現(xiàn)的黑點或白點，如傳輸錯誤引起去噪方法：中值濾波、自適應(yīng)中值濾波泊松噪聲與信號強度相關(guān)的噪聲，常見于低光照條件去噪方法：變換域濾波、小波閾值處理乘性噪聲與信號成比例的噪聲，如雷達成像中的斑點噪聲去噪方法：對數(shù)變換后應(yīng)用高斯濾波，再反變換圖像噪聲是影響圖像質(zhì)量的隨機變化，可能源于圖像獲取、傳輸或處理過程。不同類型的噪聲需要不同的去噪策略?，F(xiàn)代去噪方法還包括基于稀疏表示、小波變換和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，如BM3D、K-SVD和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。逆濾波與維納濾波逆濾波基本原理：F'(u,v)=G(u,v)/H(u,v)直接反轉(zhuǎn)退化過程當H(u,v)接近零時會嚴重放大噪聲適用于噪聲很小或不存在的情況維納濾波考慮噪聲影響的最優(yōu)線性濾波器基于原始圖像和噪聲的功率譜比公式包含噪信比參數(shù)，平衡去模糊和噪聲抑制更穩(wěn)健，但需要估計噪聲和原始圖像的統(tǒng)計特性逆濾波和維納濾波是頻率域圖像復(fù)原的兩種基本方法。逆濾波簡單直接但對噪聲敏感，而維納濾波通過考慮噪聲影響提供了更穩(wěn)健的解決方案。除這兩種方法外，還有約束迭代復(fù)原、正則化濾波等技術(shù)可用于圖像復(fù)原。幾何變換與圖像配準平移變換圖像在x和y方向的整體移動，不改變圖像內(nèi)容旋轉(zhuǎn)變換圍繞指定點的角度旋轉(zhuǎn)，需要處理采樣和插值問題縮放變換改變圖像尺寸，可能導(dǎo)致信息丟失或需要插值仿射變換包含平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和剪切的組合變換幾何變換用于改變圖像的空間結(jié)構(gòu)，糾正失真或?qū)崿F(xiàn)特定的視覺效果。圖像配準則是將兩幅或多幅圖像對齊的過程，使得相同的物理點位于相同的坐標位置。配準在醫(yī)學(xué)影像分析、遙感圖像處理和計算機視覺中有廣泛應(yīng)用。圖像配準通常包括特征提取、特征匹配、變換模型估計和圖像重采樣等步驟。根據(jù)應(yīng)用需求，配準可以是剛性的（僅允許旋轉(zhuǎn)和平移）或非剛性的（允許局部變形）。圖像分割技術(shù)概述圖像分割的目標將圖像劃分為多個有意義的區(qū)域基于閾值的方法根據(jù)像素強度值進行分割基于邊緣的方法檢測圖像中的邊界和輪廓4基于區(qū)域的方法根據(jù)區(qū)域特性的相似性分組基于深度學(xué)習(xí)的方法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行自動分割圖像分割是將圖像劃分為多個不重疊區(qū)域的過程，每個區(qū)域具有一定的一致性或代表一個有意義的物體。圖像分割是許多高級圖像分析和計算機視覺任務(wù)的關(guān)鍵預(yù)處理步驟?；陂撝档姆指罘椒ㄈ珠撝捣ㄊ褂脝我婚撝祵φ麄€圖像進行分割，適用于對比度高、背景均勻的簡單圖像局部自適應(yīng)閾值法根據(jù)像素局部鄰域特性動態(tài)確定閾值，適用于不均勻光照條件直方圖分析法基于圖像灰度直方圖特征選擇閾值，如谷點法、Otsu方法等多閾值法使用多個閾值將圖像分割為多個區(qū)域，適用于多模態(tài)直方圖的復(fù)雜圖像閾值分割是最簡單也是最常用的圖像分割技術(shù)之一。其基本思想是根據(jù)像素值將圖像分為前景和背景。閾值的選擇是關(guān)鍵，可以手動設(shè)定，也可以通過自動算法確定。Otsu方法是一種廣泛使用的自動閾值選擇算法，它通過最大化類間方差來找到最佳閾值。當圖像的直方圖具有雙峰特性時，Otsu方法尤其有效。對于復(fù)雜圖像，單一閾值可能不足，此時可以考慮局部閾值或多閾值方法。基于邊緣的分割方法邊緣檢測使用邊緣檢測算子（如Sobel、Prewitt、Canny等）識別圖像中的邊緣點邊緣增強應(yīng)用閾值和細化技術(shù)增強真實邊緣，抑制虛假邊緣邊緣連接將檢測到的邊緣片段連接成連續(xù)的邊界線邊界表示使用多邊形近似或其他方法表示邊界區(qū)域形成基于封閉邊界形成分割區(qū)域基于邊緣的分割方法利用圖像中的灰度或顏色不連續(xù)性（即邊緣）來定義物體邊界。這些方法在目標與背景對比明顯的圖像中效果較好，但在邊緣模糊或噪聲嚴重的情況下可能失效?；趨^(qū)域的分割方法區(qū)域生長從選定的種子點開始，根據(jù)相似性準則逐步合并鄰近像素優(yōu)點：概念簡單，能生成連通區(qū)域；缺點：需要手動選擇種子點，對噪聲敏感區(qū)域分裂合并首先將圖像分成多個小區(qū)域，然后根據(jù)相似性準則決定是否合并相鄰區(qū)域優(yōu)點：不需要種子點，適應(yīng)性強；缺點：計算復(fù)雜度高分水嶺算法將圖像視為地形表面，從局部最小值開始"淹沒"，形成不同的"集水盆地"優(yōu)點：產(chǎn)生封閉的連續(xù)邊界；缺點：容易過度分割基于區(qū)域的分割方法關(guān)注的是像素群的相似性，而不是像素值的不連續(xù)性。這些方法通常能夠生成連通性更好的分割結(jié)果，對噪聲也有一定的抵抗力。在實際應(yīng)用中，常常結(jié)合邊緣信息和區(qū)域信息，以獲得更準確的分割結(jié)果。形態(tài)學(xué)圖像處理基礎(chǔ)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)概念基于集合論的圖像處理技術(shù)，主要用于二值圖像使用結(jié)構(gòu)元素對圖像進行探測和處理結(jié)構(gòu)元素是一個小的二值模板，定義了操作的具體形狀和大小基本形態(tài)學(xué)操作膨脹：擴大圖像中的前景區(qū)域腐蝕：縮小圖像中的前景區(qū)域開運算：先腐蝕后膨脹，用于平滑輪廓和去除小目標閉運算：先膨脹后腐蝕，用于填充小孔洞和連接間斷區(qū)域數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)提供了一套強大的圖像處理工具，尤其適用于形狀分析、特征提取、噪聲去除和圖像分割等任務(wù)。雖然最初為二值圖像設(shè)計，但現(xiàn)在也已擴展到灰度圖像和彩色圖像處理。腐蝕與膨脹腐蝕操作（Erosion）數(shù)學(xué)定義：A?B={z|B_z?A}將結(jié)構(gòu)元素B平移到位置z，如果B完全包含在A內(nèi)，則z屬于結(jié)果集效果：縮小前景區(qū)域，斷開細連接，消除小的孤立區(qū)域膨脹操作（Dilation）數(shù)學(xué)定義：A⊕B={z|(B?)_z∩A≠?}將B的反射平移到z，如果與A有至少一個共同元素，則z屬于結(jié)果集效果：擴大前景區(qū)域，連接間斷區(qū)域，填充小孔洞開運算與閉運算開運算（Opening）定義：A°B=(A?B)⊕B，即先腐蝕后膨脹效果：平滑輪廓，斷開狹窄連接，消除小的突出部分，保持整體形狀和大小閉運算（Closing）定義：A?B=(A⊕B)?B，即先膨脹后腐蝕效果：平滑輪廓，連接窄間隙，填充小孔洞，保持整體形狀和大小頂帽變換（Top-hat）定義：A-(A°B)，即原圖與開運算結(jié)果的差效果：提取比結(jié)構(gòu)元素小的明亮細節(jié)和紋理黑帽變換（Black-hat）定義：(A?B)-A，即閉運算結(jié)果與原圖的差效果：提取比結(jié)構(gòu)元素小的暗色細節(jié)和紋理開運算和閉運算是組合形態(tài)學(xué)操作，它們不僅保留了腐蝕和膨脹的某些特性，還具有更好的形狀保持性。通過選擇適當?shù)慕Y(jié)構(gòu)元素和操作序列，可以實現(xiàn)復(fù)雜的形狀處理和特征提取任務(wù)。形態(tài)學(xué)邊緣檢測1基本形態(tài)學(xué)梯度原圖與腐蝕結(jié)果的差值，突出邊緣特征2內(nèi)部梯度原圖與腐蝕結(jié)果的差值，突出內(nèi)部邊緣3外部梯度膨脹結(jié)果與原圖的差值，突出外部邊緣4形態(tài)學(xué)拉普拉斯結(jié)合內(nèi)外梯度，提供完整邊緣信息形態(tài)學(xué)邊緣檢測利用形態(tài)學(xué)操作提取圖像中的邊緣信息。與傳統(tǒng)基于微分的邊緣檢測相比，形態(tài)學(xué)邊緣檢測不直接依賴于圖像的梯度，而是基于形狀的變化，因此對噪聲有一定的抵抗力，并能提供更連續(xù)的邊緣。形態(tài)學(xué)邊緣檢測的一個常用方法是形態(tài)學(xué)梯度，定義為圖像膨脹與腐蝕結(jié)果的差：g=(f⊕b)-(f?b)，其中f是原圖像，b是結(jié)構(gòu)元素。通過選擇不同的結(jié)構(gòu)元素，可以檢測不同方向和尺度的邊緣。圖像壓縮基本原理壓縮目標減少存儲空間和傳輸帶寬需求2冗余信息類型編碼冗余、空間冗余、視覺感知冗余壓縮編碼熵編碼、變換編碼、預(yù)測編碼壓縮類型無損壓縮和有損壓縮圖像壓縮技術(shù)通過減少描述圖像所需的數(shù)據(jù)量來節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。壓縮的基本原理是去除圖像中的冗余信息，但盡量保留有用信息。根據(jù)是否完全保留原始圖像信息，壓縮可分為無損壓縮和有損壓縮。無損壓縮在解壓后能完全恢復(fù)原始圖像，適用于醫(yī)學(xué)影像和科學(xué)數(shù)據(jù)等對精度要求高的場合。有損壓縮則在壓縮過程中有選擇地丟棄部分被認為不重要的信息，可以達到更高的壓縮率，但會導(dǎo)致圖像質(zhì)量的某種程度的降低。無損壓縮技術(shù)行程長度編碼（RLE）記錄連續(xù)重復(fù)值的長度，適用于具有大面積相同顏色區(qū)域的圖像霍夫曼編碼根據(jù)像素值出現(xiàn)頻率分配可變長編碼，高頻值使用短碼，低頻值使用長碼LZW編碼建立字典記錄已出現(xiàn)的模式，GIF和TIFF格式中使用算術(shù)編碼將整個數(shù)據(jù)序列編碼為單個數(shù)值，比霍夫曼編碼更接近理論極限無損壓縮技術(shù)在不丟失任何信息的前提下減少數(shù)據(jù)量。這些技術(shù)主要利用像素值的統(tǒng)計分布特性，通過更高效的編碼方式減少表示圖像所需的比特數(shù)。無損壓縮的壓縮率通常在2:1到5:1之間，遠低于有損壓縮。常見的無損壓縮圖像格式包括PNG、TIFF和GIF。PNG使用DEFLATE算法（結(jié)合LZ77和霍夫曼編碼），TIFF支持多種無損壓縮方式，而GIF使用LZW編碼。這些格式在網(wǎng)頁圖形、線條藝術(shù)、文本圖像和需要后期編輯的專業(yè)圖像中廣泛使用。有損壓縮技術(shù)有損壓縮通過去除人眼不敏感的信息來實現(xiàn)高壓縮率，犧牲部分圖像質(zhì)量以換取更小的文件大小。這類技術(shù)基于人類視覺系統(tǒng)的感知特性，例如對高頻細節(jié)不敏感、對亮度變化比對色度變化更敏感等。有損壓縮的核心技術(shù)包括變換編碼（如離散余弦變換DCT、離散小波變換DWT）和量化。變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，使能量集中到少量系數(shù)上；量化則通過降低這些系數(shù)的精度來減少數(shù)據(jù)量。這些技術(shù)在JPEG、JPEG2000、WebP等格式中廣泛應(yīng)用。JPEG壓縮標準顏色空間變換RGB轉(zhuǎn)YCbCr色度下采樣減少色度信息DCT變換8×8分塊DCT量化根據(jù)量化表壓縮熵編碼霍夫曼或算術(shù)編碼JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）是最廣泛使用的有損圖像壓縮標準。它基于離散余弦變換（DCT）和人類視覺系統(tǒng)特性，能夠在保持可接受圖像質(zhì)量的同時實現(xiàn)高達10:1甚至更高的壓縮率。JPEG壓縮過程的關(guān)鍵步驟是量化，它通過除以量化表中的值來減少DCT系數(shù)的精度。量化表可以根據(jù)所需的壓縮率和質(zhì)量水平進行調(diào)整。較高的量化值會導(dǎo)致更多信息丟失，但文件尺寸更?。惠^低的量化值則保留更多細節(jié)，但文件更大。JPEG特別適合于照片和自然場景圖像，但在線條藝術(shù)、文本和銳利邊緣方面表現(xiàn)較差。小波變換與圖像壓縮小波變換基礎(chǔ)小波變換是一種時頻分析工具，可以提供多分辨率分析基本思想是使用不同尺度和位置的小波函數(shù)分解信號相比DCT，小波變換能夠更好地表示局部特征和紋理JPEG2000標準基于離散小波變換(DWT)的現(xiàn)代圖像壓縮標準主要優(yōu)勢：更高的壓縮率漸進式解碼能力區(qū)域解碼支持更少的壓縮偽影小波變換將圖像分解為不同頻率和分辨率的子帶，使能量集中于少量系數(shù)。與基于DCT的壓縮相比，小波變換能更好地處理圖像中的不連續(xù)性（如邊緣），減少塊效應(yīng)，并在高壓縮率下提供更好的質(zhì)量。盡管JPEG2000在技術(shù)上優(yōu)于傳統(tǒng)JPEG，但由于復(fù)雜性和專利問題，其普及程度不如JPEG。然而，在醫(yī)學(xué)影像、遙感、數(shù)字電影等專業(yè)領(lǐng)域，JPEG2000因其卓越的性能和靈活性而得到廣泛應(yīng)用。彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色圖像表示通常使用多個通道表示顏色信息，如三通道RGB模型通道處理策略可以分別處理各通道，或者在轉(zhuǎn)換后的色彩空間中處理色彩感知考慮人類視覺系統(tǒng)對不同顏色的敏感度差異應(yīng)用特點彩色提供比灰度更多的信息，便于識別和分割彩色圖像處理是數(shù)字圖像處理的重要分支，相比灰度圖像處理，需要考慮更多的因素和處理策略。彩色圖像通常包含更豐富的信息，可以更好地區(qū)分物體和特征。處理彩色圖像的基本方法有兩種：一是將彩色圖像分解為多個通道（如RGB模型中的紅、綠、藍通道），分別處理后再合成；二是將圖像轉(zhuǎn)換到更適合特定處理的色彩空間（如HSV、Lab等），在該空間中進行處理，然后轉(zhuǎn)換回原始色彩空間。不同的處理任務(wù)可能需要選擇不同的策略。色彩空間與色彩模型RGB模型加色模型，適合顯示設(shè)備，三個通道分別表示紅、綠、藍光的強度CMYK模型減色模型，適合印刷，四個通道分別表示青、品紅、黃和黑色HSV/HSL模型以色調(diào)、飽和度和明度/亮度描述顏色，更符合人類感知CIELab模型設(shè)備無關(guān)模型，L表示亮度，a和b表示色彩對立維度色彩空間是表示顏色的三維坐標系統(tǒng)，色彩模型則是描述顏色如何在該空間中表示的數(shù)學(xué)模型。不同的色彩空間適用于不同的應(yīng)用場景。例如，RGB適合顯示器和相機，CMYK適合印刷，HSV/HSL便于直觀調(diào)整顏色，Lab則適合測量顏色差異和色彩校正。在圖像處理中，經(jīng)常需要在不同色彩空間間進行轉(zhuǎn)換。例如，將RGB轉(zhuǎn)換到HSV可以更容易地進行基于色調(diào)的分割；將RGB轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr可以分離亮度和色度信息，便于壓縮和處理。選擇合適的色彩空間對于特定任務(wù)的效果至關(guān)重要。彩色圖像分割基于顏色空間的分割在HSV或Lab等色彩空間中進行閾值分割，更有效地分離具有相似顏色的區(qū)域聚類分割使用K-means或均值漂移等聚類算法在色彩特征空間中分組像素基于區(qū)域的彩色分割考慮顏色和空間信息的區(qū)域生長、分裂與合并算法深度學(xué)習(xí)分割使用CNN等深度學(xué)習(xí)模型自動學(xué)習(xí)顏色和紋理特征進行分割彩色圖像分割是將彩色圖像劃分為具有相似顏色特性的區(qū)域的過程。與灰度圖像分割相比，彩色圖像提供了更多的特征信息，可以實現(xiàn)更準確的分割，尤其是在目標與背景顏色差異明顯的情況下。在彩色圖像分割中，顏色特征的選擇和表示至關(guān)重要。例如，RGB空間中的歐氏距離可能不符合人類對顏色差異的感知，而在Lab空間中的距離則更接近人眼的感知。此外，結(jié)合顏色、紋理和空間位置等多種特征通常能獲得更好的分割結(jié)果。彩色圖像增強對比度增強可在不同色彩空間中應(yīng)用，如在HSV中調(diào)整V通道，或在RGB中均衡各通道直方圖飽和度調(diào)整增強或減弱顏色的鮮艷程度，通常在HSV空間中調(diào)整S通道色彩平衡調(diào)整圖像的整體色調(diào)，糾正色偏，如白平衡校正色調(diào)映射將高動態(tài)范圍圖像轉(zhuǎn)換為顯示設(shè)備可表示的范圍，保留細節(jié)和色彩彩色圖像增強旨在改善彩色圖像的視覺質(zhì)量，包括調(diào)整亮度、對比度、色彩平衡和飽和度等。彩色圖像增強需要考慮不同色彩通道之間的關(guān)系，避免引入不自然的色彩或破壞色彩平衡。一種常用的策略是將圖像轉(zhuǎn)換到分離亮度和色度的色彩空間（如HSV、YCbCr或Lab），只增強亮度通道而保持色度不變，然后轉(zhuǎn)換回原始色彩空間。這樣可以避免改變圖像的色調(diào)和飽和度。對于特定應(yīng)用，也可以有針對性地增強某些顏色區(qū)域，如在醫(yī)學(xué)影像中突出感興趣的組織。圖像表示與描述邊界描述表示目標的輪廓和形狀特征1區(qū)域描述描述目標的內(nèi)部特性和紋理2紋理分析刻畫目標表面的結(jié)構(gòu)和規(guī)律3矩特征提取目標的統(tǒng)計特性和不變量局部特征描述圖像中的關(guān)鍵點和顯著區(qū)域5圖像表示與描述是連接低級圖像處理和高級圖像理解的橋梁，它將分割后的區(qū)域或提取的特征轉(zhuǎn)換為適合進一步分析和識別的形式。好的表示應(yīng)該能夠捕捉目標的本質(zhì)特征，同時對旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等變換具有不變性。圖像描述方法可以大致分為基于區(qū)域的方法和基于邊界的方法?；趨^(qū)域的方法關(guān)注目標的內(nèi)部特性，如面積、紋理、矩等；基于邊界的方法則關(guān)注目標的輪廓形狀。在實際應(yīng)用中，常常結(jié)合多種描述方法以獲得更全面的特征表示。邊界表示技術(shù)鏈碼表示使用方向編碼序列表示邊界，簡潔但不具有旋轉(zhuǎn)不變性多邊形近似用一系列線段近似邊界輪廓，可以根據(jù)精度需求調(diào)整頂點數(shù)量形狀特征提取周長、面積、緊湊度、圓形度等度量，簡單但描述能力有限傅里葉描述子將邊界看作閉合曲線，通過傅里葉變換得到頻率域表示，具有縮放、旋轉(zhuǎn)和平移不變性區(qū)域表示技術(shù)區(qū)域基本特征包括面積、質(zhì)心、歐拉數(shù)（區(qū)域數(shù)減去孔洞數(shù)）等簡單易計算，但描述能力有限矩特征統(tǒng)計描述區(qū)域分布的數(shù)量，包括原始矩、中心矩和不變矩Hu矩具有對旋轉(zhuǎn)、縮放和平移的不變性形狀因子基于區(qū)域幾何特性的無量綱描述，如圓度、矩形度、伸長度等對形狀變化敏感，但對細節(jié)變化不敏感區(qū)域骨架通過中軸變換獲得，保留區(qū)域的拓撲結(jié)構(gòu)可用于形狀分析和物體識別區(qū)域表示技術(shù)關(guān)注目標的內(nèi)部特性和分布，提供了對目標整體形狀和結(jié)構(gòu)的描述。這些技術(shù)在目標識別、形狀分類和內(nèi)容檢索等應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。不同的表示方法有不同的優(yōu)缺點，選擇哪種方法取決于具體應(yīng)用和目標特性。紋理分析方法統(tǒng)計方法基于像素強度統(tǒng)計特性，如直方圖特征、共生矩陣、自相關(guān)函數(shù)等結(jié)構(gòu)方法將紋理視為由基本元素按照一定放置規(guī)則組成，適合描述規(guī)則紋理模型方法使用數(shù)學(xué)模型表示紋理，如馬爾可夫隨機場、分形模型等變換方法在變換域分析紋理特征，如傅里葉變換、小波變換、Gabor濾波等紋理是圖像中重要的視覺特征，表示圖像局部區(qū)域的結(jié)構(gòu)和規(guī)律性。紋理分析在材料識別、生物醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像分類等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。不同的紋理分析方法適用于不同類型的紋理和應(yīng)用場景。統(tǒng)計方法是最常用的紋理分析方法之一，其中灰度共生矩陣（GLCM）特別流行，它通過計算指定距離和方向上像素對的共現(xiàn)頻率來表示紋理。從GLCM可以派生出多種紋理特征，如能量、對比度、同質(zhì)性和熵等。對于更復(fù)雜的紋理，多尺度和多方向的分析方法（如小波變換和Gabor濾波）通常能提供更好的表示。圖像識別基礎(chǔ)圖像獲取與預(yù)處理采集圖像并進行增強、去噪等預(yù)處理特征提取提取表示圖像內(nèi)容的特征向量特征選擇與降維選擇最相關(guān)特征并降低特征空間維度分類與識別基于特征進行模式分類和目標識別決策與輸出根據(jù)分類結(jié)果做出最終決策并輸出圖像識別是計算機視覺的核心任務(wù)之一，目的是自動理解和識別圖像中的內(nèi)容。圖像識別系統(tǒng)通常包括圖像預(yù)處理、特征提取、特征選擇和分類決策等環(huán)節(jié)。系統(tǒng)性能很大程度上取決于所提取特征的質(zhì)量和分類器的設(shè)計。模式識別與機器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)模式識別方法基于規(guī)則的方法：使用人工設(shè)計的規(guī)則進行分類模板匹配：將目標與預(yù)定義模板進行比較統(tǒng)計模式識別：基于統(tǒng)計學(xué)原理進行決策結(jié)構(gòu)模式識別：考慮模式中的結(jié)構(gòu)關(guān)系機器學(xué)習(xí)方法監(jiān)督學(xué)習(xí)：從帶標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，如分類和回歸無監(jiān)督學(xué)習(xí)：從無標簽數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式，如聚類和降維半監(jiān)督學(xué)習(xí)：結(jié)合少量標簽數(shù)據(jù)和大量無標簽數(shù)據(jù)強化學(xué)習(xí)：通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略模式識別和機器學(xué)習(xí)是圖像識別的理論基礎(chǔ)，為各種視覺任務(wù)提供了數(shù)學(xué)工具和算法框架。傳統(tǒng)模式識別方法通常需要專家知識來設(shè)計特征和規(guī)則，而現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)方法更多地依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動，能夠自動學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征表示。常用的機器學(xué)習(xí)算法包括支持向量機(SVM)、決策樹、隨機森林、K近鄰(KNN)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。近年來，深度學(xué)習(xí)方法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大成功，在許多基準測試中超越了傳統(tǒng)方法的性能。特征提取與選擇特征提取從原始圖像中提取有意義的特征，如紋理、形狀、顏色等特征評估評估特征的區(qū)分能力、穩(wěn)定性和計算復(fù)雜度2特征選擇選擇最相關(guān)的特征子集，減少冗余和噪聲特征變換通過變換降低特征維度，如PCA、LDA等特征提取是將原始圖像轉(zhuǎn)換為更緊湊、更有判別力的表示形式的過程。好的特征應(yīng)該能夠捕捉識別任務(wù)中的關(guān)鍵信息，同時對干擾因素（如光照變化、視角變化）具有魯棒性。常用的圖像特征包括全局特征（如顏色直方圖、紋理統(tǒng)計）和局部特征（如SIFT、SURF、ORB等）。特征選擇和降維旨在減少特征空間的維度，解決"維數(shù)災(zāi)難"問題，提高分類效率和泛化能力。常用的方法包括過濾方法（基于特征和目標變量間的統(tǒng)計關(guān)系）、包裝方法（使用分類器性能評估特征子集）和嵌入方法（在模型訓(xùn)練過程中進行特征選擇）。分類器設(shè)計最近鄰分類器基于樣本間距離，簡單直觀，但計算量大且易受噪聲影響貝葉斯分類器基于概率模型，需要較少訓(xùn)練樣本，但對特征獨立性假設(shè)敏感支持向量機尋找最大間隔超平面，泛化能力強，但參數(shù)選擇復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦結(jié)構(gòu)，表達能力強，但需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用圖像分類識別圖像所屬類別，如物體識別、場景分類代表模型：AlexNet、VGG、ResNet、EfficientNet目標檢測定位并識別圖像中的多個物體代表模型：YOLO、SSD、FasterR-CNN、DETR圖像分割將圖像劃分為語義區(qū)域，像素級預(yù)測代表模型：FCN、U-Net、DeepLab、MaskR-CNN圖像生成與超分辨率生成新圖像或提高分辨率代表模型：GAN、VAE、DiffusionModels、SRGAN深度學(xué)習(xí)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，已經(jīng)徹底變革了圖像處理領(lǐng)域。與傳統(tǒng)方法不同，深度學(xué)習(xí)模型能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)層次化特征表示，無需手動設(shè)計特征提取器。這種端到端的學(xué)習(xí)方式在許多視覺任務(wù)上取得了突破性進展。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介輸入層原始圖像數(shù)據(jù)卷積層提取局部特征池化層減少維度并保持平移不變性激活函數(shù)引入非線性變換全連接層綜合特征進行分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種專為處理網(wǎng)格化數(shù)據(jù)（如圖像）設(shè)計的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。CNN的核心組件是卷積層，它使用一組可學(xué)習(xí)的濾波器（卷積核）在輸入上滑動，提取局部特征。這種局部連接和權(quán)重共享機制大大減少了參數(shù)數(shù)量，使模型更高效且對平移具有不變性。典型的CNN架構(gòu)包括多個卷積層、池化層和全連接層，以及ReLU等非線性激活函數(shù)。隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，模型能夠?qū)W習(xí)從低級邊緣和紋理到高級語義概念的層次化特征表示?，F(xiàn)代CNN架構(gòu)還包括批歸一化、殘差連接、注意力機制等高級設(shè)計，進一步提高了性能和訓(xùn)練穩(wěn)定性。目標檢測與識別基于區(qū)域的方法首先生成區(qū)域候選，然后對每個候選進行分類。代表算法包括R-CNN、FastR-CNN和FasterR-CNN，這類方法精度高但速度相對較慢。單階段檢測器直接預(yù)測邊界框和類別，繞過區(qū)域提議階段。代表算法有YOLO、SSD和RetinaNet，這類方法速度快，適合實時應(yīng)用，但在小目標檢測上可能不如兩階段方法?；赥ransformer的方法采用注意力機制直接從圖像特征預(yù)測目標。代表算法如DETR和SwinTransformer，這類方法消除了手工設(shè)計的組件，但訓(xùn)練成本高。圖像分割的深度學(xué)習(xí)方法語義分割為每個像素分配類別標簽，不區(qū)分實例。代表模型有FCN、U-Net、DeepLab和PSPNet實例分割不僅分類像素，還區(qū)分同類不同實例。代表模型有MaskR-CN