《数字图像处理技术》课件.ppt

《数字图像处理技术》PPT课件

课程简介：数字图像处理的重要性数字图像处理技术在现代社会中扮演着至关重要的角色，它已渗透到各个领域，并深刻地改变了我们的生活。

图像处理的应用领域医疗医学影像分析，疾病诊断安防人脸识别，视频监控工业产品缺陷检测，质量控制农业

图像处理的基本概念：像素，分辨率像素(Pixel)是图像的基本单元，每个像素代表图像中的一个点，并包含颜色或灰度信息。

数字图像的类型：灰度图像，彩色图像灰度图像(GrayscaleImage)只包含一个灰度值，表示从黑色到白色的不同灰度等级。

图像的获取：传感器，扫描仪相机(Camera)通过光学传感器将光信号转换为电信号，并将其数字化为图像。扫描仪(Scanner)通过扫描光束读取纸质图像或物体表面的信息，并将其数字化为图像。

图像的采样与量化1采样(Sampling)指将连续的图像信号转换为离散的样本值。2量化(Quantization)指将离散的样本值映射到有限的灰度等级或颜色范围内。

图像的表示：矩阵形式数字图像可以表示为一个二维矩阵，每个元素代表一个像素的值，通常是灰度值或颜色分量。矩阵的行和列分别对应图像的高度和宽度，矩阵的元素值对应每个像素的灰度值或颜色分量。

直方图均衡化直方图均衡化(HistogramEqualization)是一种图像增强技术，它通过调整图像像素的灰度分布，使图像的直方图更接近均匀分布。直方图均衡化可以增强图像的对比度，使其更容易识别图像中的细节，例如边缘和纹理。

直方图匹配目标将图像的直方图匹配到一个指定的参考直方图。1过程通过调整图像像素的灰度值，使其直方图与参考直方图尽可能接近。2应用用于调整图像的亮度、对比度和色调，使其与其他图像或特定场景相匹配。3

空域滤波：平滑滤波器1目的降低图像噪声，平滑图像细节。2方法用周围像素的平均值或加权平均值来替代当前像素的值。3类型均值滤波，中值滤波，高斯滤波。

均值滤波1原理用周围像素的平均值来替代当前像素的值。2效果可以有效地降低高斯噪声和椒盐噪声，但会模糊图像细节。

中值滤波非线性不使用线性运算，而是使用中值。有效对椒盐噪声特别有效。保留边缘比均值滤波更能保留图像的边缘细节。

高斯滤波1高斯函数使用高斯函数作为权重，进行加权平均。2效果对高斯噪声有很好的滤波效果，同时也能保留图像细节。

锐化滤波器锐化滤波器增强图像边缘和细节，使图像看起来更清晰。效果增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰，但可能也会放大噪声。

Sobel算子

Prewitt算子

Laplacian算子Laplacian算子是一个二阶微分算子，可以检测图像中的边缘、角点和纹理。它对噪声敏感，需要先进行平滑滤波。Laplacian算子可以用来提取图像的边缘信息，并用于图像分割和特征提取。

频率域滤波：傅里叶变换1傅里叶变换(FourierTransform)是一种将图像从空间域转换到频率域的数学方法。2频率域表示图像的频率成分，不同频率成分对应图像的不同细节信息。3在频率域进行滤波可以更有效地去除噪声和增强图像特征。

傅里叶变换的性质1线性性：傅里叶变换是线性的，即对线性组合的变换等于变换的线性组合。2平移不变性：傅里叶变换对平移不变，即图像平移不会改变其频率成分。3缩放不变性：傅里叶变换对缩放不变，即图像缩放不会改变其频率成分。

频率域滤波器的设计设计频率域滤波器需要根据图像的特点和需要处理的噪声类型来选择滤波器类型和参数。常见的频率域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。

低通滤波器低通滤波器(Low-passFilter)允许低频成分通过，而抑制高频成分。低通滤波器可以用来去除图像中的高频噪声，例如椒盐噪声和白噪声。低通滤波器也会导致图像模糊，因为高频成分对应图像的细节信息。

高通滤波器原理高通滤波器(High-passFilter)允许高频成分通过，而抑制低频成分。1效果可以增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰，但可能也会放大噪声。2

带通滤波器定义带通滤波器(Band-passFilter)允许特定频率范围内的成分通过，而抑制其他频率成分。应用用于提取图像中的特定频率成分，例如纹理信息或特定形状的物体。

图像分割：阈值分割阈值分割根据像素的灰度值将其划分为不同的区域。效果可以有效地将图像分割为不同的区域，但需要选择合适的阈值。

边缘检测1边缘检测(EdgeDetection)是图像处理中一项重要的技术，用于检测图像中亮度或颜色变化明显的区域，从而识别图像的边界或轮廓。2边缘检测可以用来分割图像，提取图像的特征信息，并用于目标识别和跟踪。

区域生长区域生长(RegionGrowing)是一种从种子点开始，将相邻像素合并到同一个区域中