北京大学数字图像处理冈萨雷斯课件•数字图像处理概述•图像的数学模型和表示方法•图像增强和恢复技术•图像分割和特征提取•图像分析和理解目录•图像压缩和编码技术•数字图像处理的实践与应用01数字图像处理概述图像处理的概念图像处理是指对图像信息进行加工、分析和理解的过程，以改善图像的质量和提取有用的信息。图像处理包括对图像的数字化、变换、增强、滤波、分割、识别等操作。图像处理在各个领域都有广泛的应用，如医学影像分析、安全监控、智能交通、工业检测等。图像处理的分类按照处理的目的和任务的不同，图像处理可以分为图像增强、图像恢复、图像分析、图像分割、图像识别等。图像增强主要是为了改善图像的质量，如去噪、对比度增强等；图像恢复主要是修复图像的损坏或畸变；图像分析主要是对图像中的对象进行定量分析；图像分割主要是将图像中的不同区域或对象进行分离；图像识别主要是对图像中的特定对象进行识别和分类。图像处理的应用01020304图像处理在医学领域有广泛的应用，如医学影像分析、疾病诊断等。图像处理在安全监控领域也有重要的应用，如人脸识别、行为分析等。图像处理在智能交通领域的应用包括车辆检测、交通拥堵分析等。图像处理在工业检测领域的应用包括产品质量检测、设备故障检测等。02图像的数学模型和表示方法连续图像的数学模型连续图像可以表示为一个二维函数，其中x和y是空间坐标，f(x,y)表示在(x,y)点的灰度值或颜色值。常见的连续图像数学模型包括高斯模型、拉普拉斯模型、傅里叶变换等。连续图像的数学模型通常用于图像的平滑、增强、锐化等处理。离散图像的数学模型离散图像可以表示为一个二维矩阵，其中每个元素代表一个像素点的灰度值或颜色值。常见的离散图像数学模型包括灰度级图像、彩色RGB模型、HSV模型等。离散图像的数学模型通常用于图像的数字化处理和计算机视觉应用。彩色图像的表示方法彩色图像可以表示为三个颜色通道（红、绿、蓝）的组合。彩色图像的表示方法通常用于彩色图像的处理和显示。常见的彩色图像表示方法包括RGB模型、HSV模型、YUV模型等。03图像增强和恢复技术直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过拉伸像素强度分布来增强图像的对比度和亮度，使图像更加清晰和易于分析。基本步骤包括计算图像的直方图、对直直方图均衡化对于改善图像的视觉效果方图进行累积分布函数（CDF）计算、非常有用，特别是在图像对比度和亮度将CDF映射到像素强度上，以得到增强后的图像。不足的情况下。图像平滑和锐化图像平滑是一种去除图像噪声的方法，通过在图像中加入模糊效果来减少噪声和细节，使图像更加清晰和易于分析。常见的平滑算法包括高斯平滑、中值滤波和均值滤波等。图像锐化是一种通过增强图像边缘和细节来提高图像清晰度的方法。常见的锐化算法包括拉普拉斯算子、锐化滤波器和UnsharpMasking等。彩色图像增强彩色图像增强是一种通过对图像的色彩进行修改和调整来改善图像质量的方法。常见的彩色图像增强算法包括色彩平衡、色阶调整、色彩饱和度调整和色调映射等。这些算法可以单独使用，也可以结合使用来达到更好的增强效果。彩色图像增强在许多领域都有广泛的应用，如医学影像、遥感影像、数字摄影和计算机视觉等。04图像分割和特征提取基于阈值的分割方法010203阈值分割自适应阈值分割多阈值分割通过设置一个阈值，将像素值分为目标和背景两类，适用于背景和目标有明显差异的情况。根据图像局部区域像素值的分布情况自适应地设置阈值，更好地适应图像的局部特征。根据图像的不同区域分别设置不同的阈值，实现更精细的分割。基于区域的分割方法区域生长分水岭算法区域分裂和合并从种子点开始，通过相似性准则逐步合并相邻像素，直至无法再合并为止。通过模拟水流的汇聚过程，将图像中的各个区域逐渐合并，最终形成分割结果。通过不断分裂和合并像素或小区域，最终形成目标区域。基于边缘的分割方法霍夫变换通过统计图像中边缘像素的分布情况，确定目标的轮廓线，实现分割。边缘检测通过检测图像中像素值发生变化的区域，即边缘，来进行分割。形态学边缘检测通过膨胀和腐蚀运算，突出边缘像...
