数字图像处理第7章教材课程

数字图像处理第7章教材课程引言数字图像处理概述图像增强技术图像分割技术特征提取与描述符图像识别与分类实践项目与案例分析contents目录01引言0102课程背景随着图像传感器和计算机技术的不断发展，数字图像处理技术也取得了长足的进步，成为当今科技领域的重要研究热点。数字图像处理是计算机视觉领域的重要分支，广泛应用于工业、医疗、安全等领域。掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。学会使用数字图像处理软件进行图像处理和分析。了解数字图像处理在各个领域的应用案例和实际效果。课程目标02数字图像处理概述使用计算机对图像进行各种加工，以达到所需效果的技术。数字图像处理数字图像处理以数字形式表示的图像，可以通过计算机进行存储、处理和传输。对图像进行各种操作，如增强、变换、分析和理解等。030201数字图像处理定义医学影像分析安全监控遥感图像处理计算机视觉数字图像处理的应用利用数字图像处理技术对医学影像进行分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗。对遥感卫星获取的图像进行处理和分析，提取地理信息、资源调查和环境监测等数据。通过数字图像处理技术对监控视频进行分析，实现目标检测、跟踪和识别等功能，保障公共安全。利用数字图像处理技术实现机器视觉，使机器能够识别、理解和分析图像内容。后处理对处理结果进行优化和调整，以满足实际需求。图像识别与分类利用机器学习或深度学习算法对图像进行分类和识别。图像分割将图像分割成不同的区域或对象，以便于分析和理解。预处理对原始图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，使其更适合后续处理。特征提取从图像中提取出感兴趣的特征，如边缘、角点、纹理等。数字图像处理的基本流程03图像增强技术通过调整图像的对比度，使图像的细节更加清晰可见。对比度增强通过拉伸像素强度分布范围，使图像的对比度得到提高。直方图均衡化根据图像局部区域的特性，自适应地调整对比度，以更好地突出局部细节。自适应对比度增强对比度增强03对比度受限的自适应直方图均衡化在保持对比度的同时，限制像素强度分布范围，以避免过度增强导致失真。01直方图均衡化通过拉伸像素强度分布范围，使图像的对比度得到提高。02自适应直方图均衡化根据图像局部区域的特性，自适应地调整直方图均衡化算法，以更好地突出局部细节。直方图均衡化

噪声去除噪声去除通过滤波器等技术去除图像中的噪声，提高图像质量。自适应滤波器根据图像局部区域的特性，自适应地选择滤波器参数，以更好地去除噪声。非局部均值滤波器利用图像中相似区域的像素强度平均值来去除噪声，同时保留图像的细节和纹理。04图像分割技术总结词通过设置阈值将图像分割成前景和背景，适用于简单背景和均匀照明的情况。详细描述基于阈值的分割是一种简单而常用的图像分割方法。通过设置一个或多个阈值，将像素值与阈值进行比较，将图像分割成前景和背景两部分。这种方法适用于背景简单、均匀照明的情况，但对于复杂背景或光照不均的情况效果不佳。基于阈值的分割根据像素之间的相似性和连通性，将图像分割成多个区域，适用于多区域、复杂背景的情况。总结词基于区域的分割方法根据像素之间的相似性和连通性，将图像分割成多个区域。常见的区域分割方法包括区域生长、分裂合并等。这种方法适用于多区域、复杂背景的情况，能够更好地处理光照不均、阴影等问题。详细描述基于区域的分割VS利用图像中的边缘信息将图像分割成不同的区域，适用于边缘明显的情况。详细描述基于边缘的分割方法利用图像中的边缘信息进行分割。边缘是指图像中像素值变化剧烈的区域，通常对应于物体轮廓或纹理变化。基于边缘的分割方法通过检测和跟踪边缘，将图像分割成不同的区域。这种方法适用于边缘明显的情况，但对于噪声干扰和细节丢失敏感。总结词基于边缘的分割05特征提取与描述符基于边缘的方法基于角点的方法基于区域的方法小波变换特征提取方法01020304利用图像中的边缘信息，提取出物体的轮廓特征。在图像中寻找角点，作为物体的重要特征点。将图像分割成若干个区域，提取区域内的颜色、纹理等特征。利用小波变换对图像进行多尺度分析，提取图像在不同尺度下的特征。特征描述符描述图像的灰度分布情况，常用于描述简单纹理特征。尺度不变特征变换，对图像尺度、旋转等变化具有较好的鲁棒性。加速鲁棒特征，与SIFT类似，但计算效率更高。基于边缘和角点的特征描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。灰度直方图SIFT描述符SURF描述符ORB描述符使用特征描述符对不同图像进行匹配，找出相似或相同的特征点。特征匹配将待检测图像与模板图像进行比较，找出相似区域。模板匹配利用提取的特征对图像中的目标进行识别和分类。目标识别根据图像中的特征对场景进行分类，如风景、建筑、人物等。场景分类特征匹配与识别06图像识别与分类从图像中提取出关键特征，如边缘、角点、纹理等，以便进行后续的分类和识别。特征提取根据提取的特征，设计分类器以实现图像的分类和识别。常见的分类器包括支持向量机、神经网络等。分类器设计为了提高图像识别的准确率和效率，可以采用各种优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。优化算法图像识别算法优点支持向量机具有较好的泛化能力，能够处理高维数据，且对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。工作原理支持向量机是一种监督学习算法，通过找到能够将不同类别的图像分开的超平面来实现分类。局限对于非线性问题，需要采用核函数将数据映射到高维空间，可能导致计算复杂度增加。支持向量机分类器神经网络通过训练大量样本数据来学习分类规则，并能够自动提取图像中的特征。工作原理神经网络具有较强的自适应能力和鲁棒性，能够处理复杂的非线性问题。优点神经网络的训练需要大量的样本数据，且训练过程可能较长，容易陷入局部最优解。局限神经网络分类器07实践项目与案例分析实践项目一：数字图像增强实践项目二：图像分割与特征提取实践项目三：图像分类与识别实践项目介绍123基于特征提取和分类器设计的人脸识别技术，通过提取人脸特征，与数据库中的人脸特征进行比对，实现人脸的识别。人脸识别系统的基本原理身份认证、安全监控、智能门禁等。人脸识别系统的应用场景光照变化、面部朝向、面部表情等挑战，通过算法优化和数据增强等技术进行解决。人脸识别系统的挑战与解决方案案例分析一：人脸识别系统遥感图像处理系统的基本原理01利用卫星、飞机等平台获取的遥感图像，通过辐射定标、大气校正、几何校正等技术处理，提取地物信息。遥感图像处理系统的应用场景02土地利用分类、城市规划、环境监测等。遥感图像处理系统的挑战与解决方案03噪声干扰、数据融合等问题，通过算法优化和多源数据融合等技术进行解决。案例分析二：遥感图像处理系统医学图像处理系统的基本原理基于医学影像设备获取的图像