《chap图像处理》课件.ppt

*角点检测1梯度计算利用Sobel算子或Prewitt算子计算图像的梯度信息2角点响应函数通过Harris角点检测算法或Shi-Tomasi算法计算角点响应3非极大值抑制对角点响应值进行非极大值抑制,获得最终角点位置角点检测是图像处理中常用的特征提取技术,它通过分析图像的梯度信息,识别出图像中的角点特征,为后续的图像分析和理解提供基础。常用的角点检测算法包括Harris角点检测和Shi-Tomasi算法。边缘特征提取梯度计算通过计算像素灰度值的空间梯度来确定图像中边缘的位置。常用Sobel、Prewitt等算子。非极大值抑制将梯度幅值大于邻域的像素点保留为边缘,其余点抑制,突出主要边缘。双阈值检测设置高低两个阈值,高于高阈值的点确定为强边缘,介于高低阈值之间的点作为弱边缘。图像匹配算法1特征提取从图像中提取关键特征点及其描述子2特征匹配比较两幅图像的特征描述子并找到对应关系3变换估计根据匹配结果估计两幅图像间的几何变换关系图像匹配算法是图像处理和计算机视觉的核心技术之一,通过提取特征点、建立特征描述、匹配对应关系、估计变换关系等步骤,实现在两幅图像间找到对应关系的目标。这对于图像配准、目标跟踪、三维重建等应用至关重要。掌握图像分类与识别监督学习分类利用已标记的训练数据,训练分类器模型,可对未知图像进行精准分类。无监督学习分类无需标注数据,根据图像间相似度自动聚类,可发现潜在的图像类别。深度学习应用利用深度神经网络强大的特征学习能力,在分类、检测、识别等任务上取得突破性进展。监督学习分类1特征提取首先从训练数据中提取图像的视觉特征,如颜色、纹理、形状等,作为分类的判断依据。2标签标注将训练数据中的图像标注上预定义的类别标签,为分类模型提供学习依据。3模型训练基于特征和标签,训练分类算法如支持向量机、神经网络等,学习如何将输入映射到正确的类别。无监督学习分类1聚类分析通过数据特征自动分组2异常检测识别与常态不符的数据3降维可视化将高维数据映射到低维空间无监督学习通过数据本身的特点自动发现潜在的规律和模式，而无需人工标注。这包括聚类分析、异常检测、降维可视化等技术。这些方法能够帮助我们更好地理解数据结构和特性，为后续的监督学习分类提供基础支撑。深度学习应用1图像分类深度学习在图像分类任务中表现出色,可以准确识别不同类型的图像对象。2目标检测深度学习模型可以快速精准地在图像中定位和识别出多个物体。3语义分割深度学习可以对图像进行像素级的语义分割,为图像理解提供细粒度的信息。小结与展望不断进步的图像处理随着人工智能和深度学习技术的不断发展,图像处理已经呈现出广阔的应用前景,从自动驾驶到医疗诊断,都能发挥关键作用。拥抱未来科技图像处理技术与大数据、物联网等前沿技术的融合,将推动图像处理进入更广泛的应用领域,为我们带来更smart的未来。持续创新新的算法、硬件和应用场景的不断涌现,必将推动图像处理技术不断优化和创新,让人类生活更加智能便捷。************************图像处理概述图像处理是一个广泛的领域,涉及从数字图像的获取、处理、分析到应用的各个环节。它在医疗、工业、安防等多个领域发挥着关键作用。我们将探讨图像处理的基本原理和常见技术,为后续的深入学习奠定基础。教学目标掌握基础概念通过本课程,学生将全面了解图像处理的基本概念和原理,为后续深入学习打下坚实的基础。实践操作能力学生将学会进行图像读取、预处理、滤波、分割等基本操作,掌握图像处理的核心技能。培养创新思维激发学生对图像处理的研究兴趣,培养其独立思考和分析问题的能力,为未来的创新奠定基础。图像的基本概念图像的定义图像是对现实世界客体形状、颜色、明暗等特征的二维数字化描述。图像是一种重要的信息表达形式。图像的分类图像可以分为灰度图像和彩色图像。灰度图像只有亮度信息,而彩色图像包含红、绿、蓝三种颜色成分。图像的属性图像的主要属性包括尺寸、分辨率、色深等。这些属性决定了图像的质量和存储大小。图像的定义图像是用物理特性来表示实物的视觉信息的一种方式。它可以通过多种形式呈现,如照片、数字图像、绘画作品等。图像能够捕捉和保存现实世界的视觉细节,为我们提供了丰富的视觉体验。图像的分类模拟图像模拟图像是连续的信号,通常由光波或声波表示,属于连续空间的图像。数字图像数字图像是由离散的像素点组成的二维阵列,采用数字编码表示。灰度图像灰度图像是由不同亮度的灰色调组成的单通道图像,仅包含亮度信息。彩色图像彩色图像是由三原色(红、绿、蓝