ONEKEEPVIEW图像处理基础知识课件•图像处理的基本概念•图像处理的基本技术•图像的数字编码与压缩技术•图像复原与重建技术目录01PART图像处理的基本概念图像的定义和分类定义：图像是物体反射或发射光线在人眼中产生的视觉印象，是人类获取视觉信息的主要来源。彩色图像：包含红、绿、蓝三种基色以及它们的不同混合程度的图像。分类灰度图像：包含灰度级别的图像，黑白图像是灰度图像的一个特例。二值图像：仅包含黑色和白色的图像，也称为二进制图像。图像处理的定义与目标定义：图像处理是指利用计算机对图像进行分目标0102析，以达到所需结果的技术。图像增强：改善图像的视觉效果，提高图像质量。图像恢复：去除图像中的噪声、模糊等失真，恢复原始图像。0304图像分割：将图像划分为若干具有特定性质的区域，提取感兴趣目标。特征提取：提取图像中的基本特征，用于后续的图像识别和分类等任务。0506图像处理的常用方法空域处理方法01直接在图像的像素空间进行处理，包括线性滤波、非线性滤波、形态学处理等。频域处理方法02将图像转换为频域，利用频率特性进行处理，如傅里叶变换、小波变换等。基于深度学习的方法03利用深度学习模型（如卷积神经网络）进行图像处理，可实现图像分类、目标检测、图像生成等复杂任务。这些方法在近年来取得了显著成果，并逐渐应用于实际场景中。02PART图像处理的基本技术图像的数字化技术采样图像数字化的第一步是采样，即确定图像上哪些点需要被转换成数字形式。采样频率越高，得到的图像质量就越好，但处理时间和存储空间也会相应增加。量化采样得到的点需要进行量化处理，也就是将其转换成数字值。量化精度决定了图像的色彩层次和细节表现能力。常用的量化精度有8位、16位、32位等。编码经过采样和量化处理后，需要对图像进行编码，以压缩数据量和方便存储传输。常见的编码方式有JPEG、PNG等。图像的变换技术010203几何变换傅里叶变换小波变换通过对图像进行平移、旋转、缩放等几何变换，可以改变图像的位置、方向和大小。将图像从空间域转换到频域，可以实现图像的滤波、增强和压缩等操作。小波变换是一种多尺度分析方法，可用于图像的降噪、压缩和特征提取等任务。图像的增强技术直方图均衡化滤波色彩调整通过拉伸或压缩图像的直方图，可以增强图像的对比度，使图像更加清晰。采用不同的滤波器对图像进行处理，可以去除噪声、平滑图像或锐化边缘等。通过调整图像的色相、饱和度和亮度等参数，可以改变图像的色彩表现，使图像更加鲜艳或柔和。03PART图像的数字编码与压缩技术图像编码的必要性及其评价准则必要性图像编码是图像处理与传输的关键环节，通过去除图像中的冗余信息和采用更有效的表达方式，可以降低图像存储与传输的成本。评价准则图像编码方案的评价主要基于压缩比、重建图像质量和计算复杂度三个方面。压缩比反映了编码方案的数据压缩能力；重建图像质量衡量了压缩过程中图像失真的程度；计算复杂度则决定了编码方案的实时性和可行性。图像的无损压缩编码常见方案常见的无损压缩编码方案包括基于统计模型的哈夫曼编码、算术编码，以及基于字典技术的LZ77、LZ78等算法。定义无损压缩编码是指在图像压缩过程中，原始图像与重建图像之间不存在任何信息损失的编码方法。应用场景无损压缩编码通常应用于对图像质量要求较高，且允许一定程度数据冗余的场景，如医学影像处理、文档图像存储等。图像的有损压缩编码定义010203有损压缩编码是指在图像压缩过程中，允许一定程度的信息损失，以换取更高压缩比的编码方法。常见方案常见的有损压缩编码方案包括基于变换域技术的JPEG算法、基于分形理论的迭代函数系统（IFS）算法，以及基于神经网络的学习型压缩算法等。应用场景有损压缩编码通常应用于对图像质量要求不高，但需要大幅降低数据量的场景，如网络传输、数字电视广播等。需要注意的是，有损压缩编码在一定程度上会引入图像失真，因此在实际应用中需权衡好压缩比与图像质量之间的关系。04PART图像复原与重建技术图像复原的基本概念和方法定义目的方法分类图像复原是利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复被退化的图像。尽可能...
