《數字圖像處理》PPT課件引言數字圖像處理基礎知識數字圖像處理基本算法數字圖像處理高級技術數字圖像處理應用實例數字圖像處理展望與未來發(fā)展contents目錄01引言數字圖像處理簡介數字圖像處理是一種使用計算機技術對數字圖像進行分析、處理和改進的技術。02它涉及圖像的采集、存儲、傳輸、顯示和修改等各個環(huán)節(jié)，通過各種算法和技術的運用，以達到改善圖像質量、提取圖像特征和信息、識別和分析圖像內容等目的。03數字圖像處理技術廣泛應用于各個領域，如醫(yī)學影像、安全監(jiān)控、衛(wèi)星遙感、工業(yè)檢測等。01工業(yè)檢測數字圖像處理技術可以用于工業(yè)生產中的產品質量檢測、缺陷檢測和自動化控制等方面，提高生產效率和產品質量。醫(yī)學影像分析通過數字圖像處理技術，可以對醫(yī)學影像進行預處理、增強、分割和識別，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療。安全監(jiān)控數字圖像處理技術可以用于人臉識別、目標跟蹤和行為分析等方面，提高安全監(jiān)控的準確性和效率。衛(wèi)星遙感數字圖像處理技術可以對衛(wèi)星遙感圖像進行預處理、信息提取和分類識別等操作，為地理信息獲取、資源調查和環(huán)境監(jiān)測等領域提供支持。數字圖像處理的應用領域數字圖像處理技術開始萌芽，主要用于軍事領域中的雷達和聲吶信號處理。20世紀50年代隨著計算機技術的發(fā)展，數字圖像處理技術逐漸應用于遙感圖像的處理和分析。20世紀60年代隨著計算機技術的普及，數字圖像處理技術開始廣泛應用于醫(yī)學影像、安全監(jiān)控和工業(yè)檢測等領域。20世紀70年代隨著計算機性能的提高和算法的不斷優(yōu)化，數字圖像處理技術得到了快速發(fā)展，應用領域不斷擴大，技術水平不斷提高。20世紀80年代至今數字圖像處理的發(fā)展歷程02數字圖像處理基礎知識數字圖像是以像素為單位，每個像素由三個顏色分量（紅、綠、藍）表示，形成RGB顏色空間。數字圖像的表示數字圖像可以存儲在各種存儲介質中，如硬盤、光盤、U盤等，也可以通過網絡傳輸。數字圖像的存儲數字圖像的表示與存儲數字圖像的色彩空間與色彩模型色彩空間色彩空間描述了顏色的組織方式，常見的色彩空間有RGB、CMYK、HSV等。色彩模型色彩模型是描述顏色的一種方式，常見的色彩模型有RGB、CMYK、HSV等，每種模型都有自己的特點和適用范圍。分辨率描述了圖像的清晰程度，分辨率越高，圖像越清晰。分辨率像素深度描述了每個像素所占用的位數，像素深度越高，圖像的顏色和細節(jié)表現越好。像素深度數字圖像的分辨率與像素深度03數字圖像處理基本算法圖像濾波與平滑圖像濾波通過濾波器對圖像進行平滑處理，減少噪聲和細節(jié)，提高圖像質量。平滑濾波器常用的平滑濾波器有均值濾波器、高斯濾波器等，它們通過將像素鄰域的灰度值進行加權平均來達到平滑效果。中值濾波器中值濾波器是一種非線性濾波器，它將像素鄰域內的所有像素值按大小排序，并將中值作為輸出，能夠有效地去除椒鹽噪聲。自適應濾波器自適應濾波器能夠根據圖像的局部特性自適應地調整濾波器的參數，以達到更好的平滑效果。邊緣檢測是圖像處理中的重要步驟，它通過檢測圖像中像素值發(fā)生劇烈變化的區(qū)域來確定邊緣位置。邊緣檢測Sobel算子是一種經典的邊緣檢測算子，它通過計算像素點在水平和垂直方向上的梯度來檢測邊緣。Sobel算子Canny算子是一種多階段的邊緣檢測算法，它通過非極大值抑制和雙閾值檢測來準確地檢測邊緣。Canny算子輪廓提取是從邊緣檢測結果中提取出連續(xù)的邊緣像素點，形成完整的輪廓。輪廓提取邊緣檢測與輪廓提取閾值分割閾值分割是一種簡單而有效的圖像分割方法，它通過設置一個或多個閾值將像素劃分為不同的類別。分類器分類器是一種將圖像分割為不同類別的算法或模型，常見的分類器有支持向量機、神經網絡等。區(qū)域分割區(qū)域分割是一種基于像素鄰域的分割方法，它將像素劃分為具有相似性質的區(qū)域。圖像分割圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域或對象的過程，以便于后續(xù)的處理和分析。圖像分割與分類04數字圖像處理高級技術通過拉伸圖像的灰度直方圖，增強圖像的對比度，使暗部細節(jié)更清晰可見。直方圖均衡化通過增強圖像邊緣的對比度，使圖像的細節(jié)更加突出。銳化濾波調整圖像中的顏色分布，以改善圖像的整體色彩效果。色彩平衡利用各種濾波器和技術去除圖像中的噪聲，提高圖像的清晰度。噪聲去除圖像增強技術有損壓縮無損壓縮JPEG壓縮H.264壓縮圖像壓縮技術01020304通過去除圖像中的冗余信息和細節(jié)，減小圖像文件的大小，但可能會損失一些圖像質量。保留原始圖像的所有信息，通過算法實現壓縮，解壓縮后可以完全恢復原始圖像。采用離散余弦變換和量化等技術實現圖像壓縮，廣泛應用于數碼相機和網絡傳輸。采用先進的視頻壓縮標準，具有更高的壓縮比和更好的圖像質量。立體視覺重建通過兩個或多個攝像機拍攝同一場景，利用視差原理重建出三維場景。運動恢復結構利用視頻序列中的多幀圖像，通過運動估計和光流分析重建三維場景。深度相機技術利用深度相機獲取物體的深度信息，結合二維圖像實現三維重建。點云重建通過采集物體的多個視角的圖像或點云數據，利用算法重建出物體的三維模型。三維重建技術05數字圖像處理應用實例通過圖像處理技術，自動檢測出圖像中的人臉位置。人臉檢測從人臉圖像中提取出用于識別的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形狀、大小和相對位置。特征提取將提取出的特征與已知人臉特征進行比對，實現身份的識別或驗證。身份識別人臉識別系統(tǒng)03地理信息分析結合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術，對遙感信息進行空間分析和可視化表達。01圖像預處理對遙感圖像進行輻射定標、大氣校正、幾何校正等預處理，以提高圖像質量。02信息提取從遙感圖像中提取出所需的地物信息，如土地利用類型、植被覆蓋情況等。遙感圖像處理圖像增強通過對比度拉伸、直方圖均衡化等技術，增強醫(yī)學影像的對比度和清晰度。病灶檢測自動檢測出醫(yī)學影像中的異常病灶，如腫瘤、炎癥等。診斷輔助為醫(yī)生提供定量分析和可視化結果，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案制定。醫(yī)學影像分析06數字圖像處理展望與未來發(fā)展人工智能與深度學習在數字圖像處理中的應用利用深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN），對圖像進行自動識別和分類，提高圖像處理的準確性和效率。深度學習在圖像識別和分類中的應用通過GAN技術，可以實現高分辨率圖像的生成、圖像修復和超分辨率等任務，為圖像處理提供更多可能性。生成對抗網絡（GAN）在圖像生成和修復中的應用高動態(tài)范圍成像（HDRI）技術通過合成多張不同曝光度的照片，獲得更寬的動態(tài)范圍，呈現出更豐富的色彩和細節(jié)，提高圖像質量。HDRI技術在視頻處理中的應用將HDRI技術應用于視頻處理，實現高動態(tài)范圍的視頻錄制和播放，提供更真實的視覺體驗。高動態(tài)范圍成像技術VS將不同媒體的