理与理•图像处理基础•图像特征提取•图像分割与分类•图像理解与深度学习01图像处理基础图像数字化采样量化编码图像变换频域变换几何变换色彩空间变换图像增强灰度变换直方图均衡化空间滤波频域滤波02图像特征提取边缘检测边缘定义Sobel算子Canny边缘检测角点检测角点定义01Harris角点检测02SIFT（尺度不变特征变换）03纹理特征纹理定义Gabor滤波器灰度共生矩阵（GLCM）纹理是图像中重复或周期性出现的局部模式和结构。Gabor滤波器是一种用于纹理特征提取的线性滤波器，通过调整滤波器的方向、尺度和频率等参数，可以得到图像在不同方向和尺度上的纹理信息。GLCM是一种统计方法，用于描述图像灰度级之间的空间相关性，从而提取图像的纹理特征。通过计算GLCM的统计量（如对比度、能量、熵等），可以得到图像的纹理特征向量。03图像分割与分类阈值分割010203原理优点缺点区域生长分割原理优点缺点从种子点开始，根据像素之间的相似性（如灰度值、颜色、纹理等）进行区域的逐步合并与扩展，实现图像的分割。能够考虑像素之间的空间关系，对于复杂场景和噪声具有一定的鲁棒性。需要选择合适的种子点和相似性准则，计算复杂度较高，可能存在区域合并的错误。图像分类定义方法应用04图像理解与深度学习卷积神经网络（CNN）卷积层池化层全连接层典型网络结构目标检测与识别基于区域提议的目标检测算法123端到端的目标检测算法数据增强与难例挖掘图像语义分割。THANKYOU
