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数字图像处理学课件
20XX
汇报人：XX
XX有限公司
目录
01
图像处理基础
02
图像变换技术
03
图像增强技术
04
图像复原技术
05
图像分割与特征提取
06
图像压缩与编码
图像处理基础
第一章
图像信号的数字化
图像信号数字化的第一步是采样，将连续的图像信号转换为离散的像素点阵。
采样过程
01
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04
量化是将采样得到的像素值映射到有限的数值范围内，决定了图像的灰度级数。
量化级别
数字化图像时，颜色空间的转换如RGB到YUV，有助于减少数据量并提高处理效率。
颜色空间转换
图像数字化后，采用压缩技术如JPEG或PNG，可以有效减小文件大小，便于存储和传输。
压缩技术
图像的表示方法
通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频域，用于图像压缩和特征提取。
频域表示法
图像由像素组成，每个像素点包含颜色和亮度信息，是数字图像处理的基础。
图像可以转换为向量形式，便于进行数学运算和分析，广泛应用于模式识别。
向量表示法
像素表示法
基本图像操作
通过调整图像的像素尺寸，可以实现图像的放大或缩小，常用于适应不同的显示需求。
图像的缩放
裁剪操作允许用户选择图像的一部分区域进行保留，常用于去除多余背景或突出主体。
图像的裁剪
旋转操作可以改变图像的方向，对于纠正倾斜的图片或进行创意构图非常有用。
图像的旋转
色彩调整包括亮度、对比度、饱和度等，可以改善图像的视觉效果，适应不同的观看环境。
图像的色彩调整
图像变换技术
第二章
傅里叶变换
01
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学方法，广泛应用于图像处理中。
傅里叶变换的基本概念
02
通过频域分析，可以识别图像中的周期性结构，为图像去噪、边缘检测等提供理论基础。
频域分析的重要性
03
利用傅里叶变换，可以将图像分解为频率成分，通过舍弃高频成分实现图像的有效压缩。
傅里叶变换在图像压缩中的应用
小波变换
小波变换是一种时间-频率分析方法，通过小波函数对图像进行多尺度分解。
小波变换的基本概念
利用小波变换的多分辨率特性，可以有效压缩图像数据，如JPEG2000标准。
小波变换在图像压缩中的应用
小波变换能够检测图像中的边缘和细节，常用于图像处理中的特征提取。
小波变换在边缘检测中的应用
逆小波变换用于从变换域恢复原始图像，保持了图像的重要特征和信息。
小波变换的逆变换
其他变换方法
小波变换通过多尺度分析，能够有效提取图像的局部特征，广泛应用于图像压缩和去噪。
小波变换
Radon变换通过积分投影，将图像转换为一系列直线上的投影数据，常用于计算机断层扫描(CT)图像重建。
Radon变换
傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，用于分析图像的频率成分，常用于图像增强和滤波。
傅里叶变换
图像增强技术
第三章
对比度增强
通过调整图像的直方图分布，直方图均衡化可以改善图像的全局对比度，使图像看起来更清晰。
直方图均衡化
01
局部对比度增强技术如自适应直方图均衡化，可以针对图像的不同区域进行对比度调整，突出细节。
局部对比度增强
02
对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）是一种改进的直方图均衡化方法，可以防止过度增强导致的噪声放大。
对比度受限的自适应直方图均衡化
03
噪声去除
01
中值滤波
中值滤波是一种非线性滤波技术，通过取邻域像素的中值来去除噪声，常用于去除椒盐噪声。
02
高斯滤波
高斯滤波通过应用高斯核对图像进行卷积，可以平滑图像并减少高斯噪声的影响。
03
双边滤波
双边滤波是一种边缘保持的滤波方法，它在平滑图像的同时保留了边缘信息，适用于去除图像中的随机噪声。
边缘增强
Canny边缘检测算法是一种多阶段的边缘检测方法，能够有效识别图像中的边缘。
Canny边缘检测
03
Sobel算子通过计算图像亮度的梯度来检测边缘，广泛应用于图像增强中。
Sobel算子应用
02
拉普拉斯算子是一种二阶导数算子，常用于图像处理中锐化边缘，突出细节。
使用拉普拉斯算子
01
图像复原技术
第四章
退化模型
运动模糊是由于相机或物体移动导致的图像退化，复原时需考虑运动轨迹和速度。
运动模糊退化模型
高斯噪声退化模型模拟了图像在传输或获取过程中受到的随机噪声干扰，需用滤波技术进行处理。
高斯噪声退化模型
散焦模糊通常发生在相机对焦不准确时，图像复原需要估计模糊核并应用逆滤波技术。
散焦模糊退化模型
逆滤波复原
逆滤波通过应用逆滤波器来消除图像中的模糊，恢复原始图像。
逆滤波的基本原理
逆滤波对噪声敏感，当图像中存在噪声时，复原效果可能不佳。
逆滤波的局限性
逆滤波复原依赖于对退化过程的数学模型，通过求解逆问题来实现图像的复原。
逆滤波的数学模型
在去除由于相机抖动或快速移动造成的模糊时，逆滤波技术被广泛应用。
逆滤波在实际中的应用
维纳滤波复原
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