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数字图像处理第七章PPT课件XX有限公司汇报人：XX目录第一章图像处理基础第二章图像的数字化第四章图像增强技术第三章图像变换第六章图像分割与特征提取第五章图像复原图像处理基础第一章图像处理定义基础概念阐述应用领域概述01图像处理指对图像进行分析、加工和处理，以改善图像质量或提取有用信息。02图像处理广泛应用于医疗、军事、安防等领域，提升信息识别与利用效率。图像处理历史随着计算机技术的发展，图像处理技术经历了多次革新，推动了相关领域的进步。技术革新图像处理起源于20世纪60年代，最初应用于医学和航空航天领域。早期发展应用领域用于疾病诊断、手术规划等。医疗影像人脸识别、行为分析等提升安全性。安防监控增强现实、虚拟形象生成等丰富体验。娱乐游戏图像的数字化第二章模拟与数字图像连续变化的物理量表示模拟图像离散数值的像素集合数字图像采样与量化量化处理将像素亮度转为离散数值图像采样将图像分割成离散像素点0102图像文件格式常用有损压缩，适合存储照片。JPEG格式无损压缩，支持透明背景，适合图标和网页图像。PNG格式图像变换第三章傅里叶变换频域分析将图像转换至频域，分析图像中的频率成分。滤波应用利用傅里叶变换进行滤波，去除图像噪声或增强特定频率信息。离散余弦变换JPEG采用DCT为基础的有损压缩算法。JPEG标准DCT用于图像有损压缩，能量集中在低频部分。图像压缩应用小波变换将图像分解为不同尺度和位置的小波系数多尺度分解广泛应用于图像增强、去噪、压缩等应用场景图像增强技术第四章对比度调整通过调整图像直方图，增强图像对比度，使图像细节更清晰。直方图均衡线性拉伸对比度，扩展图像灰度级范围，改善视觉效果。线性拉伸锐化与平滑增强图像边缘，提升细节清晰度减少图像噪声，使画面更加柔和图像锐化图像平滑颜色增强方法01灰度拉伸扩展图像灰度级范围，增强对比度。02直方图均衡调整灰度直方图分布，使图像细节更清晰。03色彩校正调整图像色彩平衡，改善色彩失真问题。图像复原第五章退化模型包括散焦、运动模糊等图像退化缘由延续图像退化与离散图像退化退化模型类型逆滤波复原01原理介绍通过逆运算恢复退化图像02应用实例用于去模糊，提升图像清晰度维纳滤波复原基于最小均方误差，实现图像降噪和细节恢复。降噪复原原理通过频域滤波，结合噪声功率谱，设计并实现维纳滤波器。MATLAB实现步骤图像分割与特征提取第六章边缘检测技术利用梯度计算边缘，强调图像灰度变化剧烈区域。Sobel算子01多阶段算法，检测强边缘同时抑制弱边缘，提高边缘准确性。Canny边缘检测02区域分割方法通过检测图像中的边缘，将不同区域分割开来。边缘检测基于像素值设定阈值，将图像分为前景和背景。阈值分割特征提取算法01边缘检测算法识别图像边缘，提取形状特征，用于图像

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