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数字图象处理课件
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目录
壹
图像处理基础
陆
图像处理的未来趋势
贰
图像处理技术
叁
图像处理算法
肆
图像处理软件
伍
图像处理案例分析
图像处理基础
壹
图像处理定义
图像处理是利用计算机技术对图像进行分析、处理和理解,以达到所需结果的技术。
01
图像处理的含义
图像处理广泛应用于医疗成像、卫星遥感、工业检测、视频监控等多个领域。
02
图像处理的应用领域
图像处理的关键技术包括图像采集、图像增强、图像压缩、图像分割和图像识别等。
03
图像处理的关键技术
图像处理历史
20世纪初,人们开始使用光学和机械方法对图像进行处理,如早期的图像增强和复原技术。
早期图像处理技术
1950年代,随着数字计算机的出现,图像处理开始转向数字化,开启了现代图像处理的新纪元。
数字计算机的引入
1960年代,随着软件技术的发展,出现了专门用于图像处理的软件,如最早的图像编辑软件之一的Display.
图像处理软件的诞生
图像处理历史
1980年代,随着个人电脑的普及和图像处理技术的成熟,图像处理开始商业化,诞生了如Photoshop等广泛应用的软件。
图像处理的商业化
01
21世纪初,深度学习技术的兴起极大地推动了图像处理领域的发展,使得图像识别和处理能力得到空前提升。
深度学习在图像处理中的应用
02
应用领域概述
安全监控系统
医疗成像技术
01
03
图像处理技术在安全监控中用于人脸识别、行为分析,提高监控系统的智能化水平。
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。
02
遥感技术利用图像处理分析地表变化,用于环境监测和资源勘探。
卫星遥感
图像处理技术
贰
图像采集技术
图像传感器如CCD和CMOS是图像采集的基础,它们将光信号转换为电信号,形成图像数据。
图像传感器技术
HDR技术通过合并不同曝光度的多张照片,捕捉更广泛的亮度范围,增强图像细节和对比度。
高动态范围成像
这些技术通过捕捉超出人眼可见光范围的图像,用于科研和遥感领域,揭示物体的更多属性。
多光谱和超光谱成像
图像增强技术
通过调整图像的直方图分布,改善图像的对比度,使图像细节更加清晰可见。
直方图均衡化
01
02
03
04
应用锐化滤波器增强图像边缘,提升图像的清晰度,常用于突出图像中的细节特征。
锐化滤波器
使用各种算法如中值滤波、高斯滤波等减少图像中的噪声,提高图像质量。
噪声去除
通过调整图像的色彩平衡和饱和度,改善图像的色彩表现,使其更接近真实场景。
色彩校正
图像压缩技术
有损压缩如JPEG,牺牲部分图像质量以获得高压缩比;无损压缩如PNG,保持图像质量但压缩率较低。
有损压缩与无损压缩
01
通过傅里叶变换、小波变换等数学变换将图像从空间域转换到频率域,实现高效压缩。
变换编码技术
02
利用图像中相邻像素间的相关性,通过预测模型减少数据冗余,如DPCM(差分脉冲编码调制)。
预测编码
03
利用图像数据的统计特性,通过霍夫曼编码、算术编码等方法进一步压缩数据。
熵编码
04
图像处理算法
叁
空间域处理算法
通过调整图像的灰度级,可以改善图像的对比度,如直方图均衡化增强图像细节。
灰度变换
形态学操作包括腐蚀和膨胀,用于图像分割、去除小对象或填充孔洞等。
形态学处理
利用邻域像素值进行运算,如平滑滤波器减少噪声,锐化滤波器增强边缘。
邻域运算
频率域处理算法
傅里叶变换是频率域处理的核心,它将图像从空间域转换到频率域,便于进行频谱分析。
傅里叶变换基础
低通滤波器用于模糊图像,去除噪声;高通滤波器则用于增强图像边缘,提高图像的清晰度。
低通和高通滤波器
例如,在频域中应用带阻滤波器可以去除图像中的特定频率干扰,如条纹或周期性噪声。
频域滤波实例
图像恢复算法
01
图像去噪是恢复算法中的重要部分,如中值滤波和高斯滤波常用于去除图像中的随机噪声。
02
图像锐化增强细节,提高图像清晰度,如拉普拉斯算子和Sobel算子常用于边缘检测和图像锐化。
03
图像去模糊处理模糊图像,如盲去卷积算法可以恢复因运动模糊或镜头模糊而失真的图像。
去噪算法
锐化算法
去模糊算法
图像处理软件
肆
常用图像处理软件
01
AdobePhotoshop
广泛应用于专业摄影、设计领域,提供图像编辑、合成等功能。
02
GIMP
一个免费开源的图像编辑器,功能与Photoshop相似,适合预算有限的用户。
03
CorelPaintShopPro
提供高级图像编辑工具,适合摄影师和艺术家,价格相对实惠。
04
Lightroom
专为摄影师设计,用于图像管理与后期处理,强调非破坏性编辑。
05
AffinityPhoto
作为Photoshop的替代品,提供强大的图像编辑功能,价格更为亲民。
软件
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