数字图像处理贾永红课件.pptx

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目录壹数字图像处理基础陆图像压缩技术贰图像的数字化叁图像增强技术肆图像复原技术伍图像分割与特征提取

数字图像处理基础壹

图像处理的定义图像处理是利用计算机技术对图像进行分析、改善或重建的过程，以达到特定目的。图像处理的概念图像处理通常包括图像获取、预处理、特征提取、分析和解释等步骤。图像处理的基本步骤图像处理广泛应用于医疗成像、卫星遥感、安全监控、工业检测等多个领域。图像处理的应用领域010203

图像处理的应用领域数字图像处理在医疗领域应用广泛，如MRI和CT扫描图像的增强和分析，帮助医生诊断疾病。医疗成像技术通过处理卫星拍摄的遥感图像，可以进行土地覆盖分类、环境监测和灾害评估。卫星遥感分析图像处理技术用于提高监控摄像头的图像质量，实现人脸识别、行为分析等安全监控功能。安全监控系统自动驾驶汽车依赖图像处理技术来识别道路标志、行人和障碍物，确保行驶安全。自动驾驶导航

图像处理的基本步骤数字图像处理的第一步是图像采集，通过相机、扫描仪等设备将现实世界的图像转换为数字形式。图像采集01图像预处理包括去噪、增强对比度等，目的是改善图像质量，为后续处理步骤打下良好基础。图像预处理02特征提取是从图像中提取有用信息的过程，如边缘检测、角点识别等，为图像分析和理解提供依据。特征提取03

图像处理的基本步骤01图像分割图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程，每个区域具有相似的属性，便于进一步分析。02图像压缩图像压缩旨在减少图像文件大小，便于存储和传输，同时尽量保持图像质量，常用技术包括JPEG和PNG格式。

图像的数字化贰

模拟图像与数字图像模拟图像通过连续的介质记录视觉信息，如传统的胶片照片。模拟图像的定义数字图像由像素阵列组成，通过数字设备如相机或扫描仪捕捉和存储。数字图像的定义模拟图像易受环境影响，如光照变化，且复制时质量会逐渐下降。模拟图像的局限性数字图像易于编辑、存储和传输，且复制时不会损失质量，如数码照片。数字图像的优势

采样与量化图像采样是将连续图像转换为离散点阵的过程，例如将照片转换为像素阵列。采样过化级别决定了图像的灰度级数，常见的有256级灰度，影响图像的细节和颜色深度。量化级别根据奈奎斯特采样定理，采样频率应至少是信号最高频率的两倍，以避免混叠现象。采样定理量化误差是由于量化过程中的舍入或截断导致的，它影响图像的最终质量。量化误差

图像文件格式如JPEG、PNG、GIF等，每种格式都有其特定的压缩算法和应用场景。常见的图像文件格式不同格式支持不同的颜色深度、透明度和压缩比，影响图像质量和文件大小。图像文件格式的特性根据图像用途选择合适的格式，例如网络传输常用JPEG，而PNG适合需要透明背景的图像。图像文件格式的选择

图像增强技术叁

空间域增强通过调整图像的直方图分布，增强图像对比度，如医学影像中提高组织结构的可视性。直方图均衡化通过非线性变换函数调整像素值，改善图像的视觉效果，如在摄影中调整曝光不足的图片。灰度变换针对图像的特定区域进行增强处理，例如在卫星图像中突出显示特定地貌特征。局部增强技术

频率域增强带通滤波器低通滤波器03带通滤波器结合了低通和高通滤波器的特点，只允许特定频率范围内的信号通过，用于特定频率增强。高通滤波器01低通滤波器用于去除图像噪声，通过允许低频分量通过而阻止高频分量，从而平滑图像。02高通滤波器强化图像边缘，通过保留高频分量来增强图像细节，常用于锐化处理。频域锐化掩模04频域锐化掩模通过在频域中增强高频分量来提升图像的清晰度，常用于改善图像的视觉效果。

图像增强的应用实例在医疗领域，图像增强技术用于提高X光、MRI等影像的清晰度，帮助医生更准确地诊断疾病。01医疗影像清晰化卫星图像通过增强技术处理后，可以更清晰地识别地表特征，用于地图制作和环境监测。02卫星图像解析度提升利用图像增强技术，可以恢复老旧照片的细节，让历史影像重现，用于档案保存和历史研究。03老旧照片修复

图像复原技术肆

图像退化模型点扩散函数描述了点光源在成像系统中如何扩散，是理解图像退化过程的关键。点扩散函数(PSF)运动模糊模型用于模拟由于相机或物体移动导致的图像模糊，常见于长曝光摄影。运动模糊模型高斯噪声模型用于描述图像信号中随机出现的、呈正态分布的噪声，影响图像质量。高斯噪声模型离焦模糊模型用于解释由于相机焦点不准确导致的图像模糊，常见于景深不足的场景。离焦模糊模型

逆滤波复原逆滤波是一种基于频域的图像复原技术，通过将模糊图像的频谱与逆滤波器相乘来尝试恢复原图。逆滤波原理首先对模糊图像进行傅里叶变换，然后设计逆滤波器，最后将逆滤波器应用于频域图像并进行逆变换得到复原图像。逆滤波的实现步骤逆滤波对噪声非常敏感，当图像含有噪声时，复原效果