《数字图像分析》课件.pptVIP

**********************数字图像分析数字图像分析是计算机科学和工程的一个重要领域。它涉及从图像中提取信息，理解和解释图像内容。by课程概述图像分析领域概述介绍数字图像分析的基本概念，并简要介绍图像分析的应用领域，包括医学影像、工业检测、遥感图像、机器视觉等。图像分析技术分类讲解图像分析的主要技术，包括图像采集、图像数字化、图像处理、图像分割、图像特征提取、图像分类、图像识别等。实践与应用本课程将结合实例，讲解数字图像分析在各个领域的应用，并介绍常用的图像分析软件和工具。数字图像基础数字图像分析的基石，从概念到应用，涵盖图像的数字化、像素、颜色空间等重要概念，为后续图像处理和分析奠定基础。掌握数字图像基础对于理解图像处理算法、实现图像分析任务至关重要。图像采集技术11.光学成像使用光学镜头和传感器捕捉图像，例如相机、扫描仪和显微镜等。22.数字成像将光学信号转换为数字信号，并将其存储在计算机中。33.传感器类型包括CCD、CMOS和其他类型的传感器，它们决定图像质量和分辨率。44.采集设备包括相机、扫描仪、显微镜、卫星传感器等，它们各有不同的应用场景。图像数字化1采样将连续图像分解为离散样本2量化将每个样本的灰度值转换为有限的离散值3编码将量化后的灰度值转换为数字代码图像数字化是将模拟图像转换为数字图像的过程。这个过程包含三个关键步骤：采样、量化和编码。采样将连续图像分解为离散样本，量化将每个样本的灰度值转换为有限的离散值，编码将量化后的灰度值转换为数字代码。像素与量化像素图像的基本单位量化将连续信号转换为离散值量化级别决定图像灰度或色彩的精细程度灰度变换线性变换通过线性函数改变图像的亮度和对比度。例如，对所有像素值进行加减或乘除操作。非线性变换通过非线性函数改变图像的亮度和对比度。例如，伽马校正可以增强图像的暗部细节。分段线性变换对图像的特定区域进行不同的线性变换。例如，可以对图像的特定区域进行对比度增强。直方图均衡化将图像的灰度直方图均匀分布，使图像的对比度增强，细节更加清晰可见。直方图修正直方图均衡化将图像的灰度值分布变得更加均匀。直方图匹配将图像的直方图匹配到目标直方图。对比度增强通过调整图像的灰度范围来提高图像的对比度。动态范围压缩将图像的灰度范围压缩到更小的范围内，以便更好地显示图像。图像平滑1噪声去除图像平滑的主要目的就是降低图像中的噪声，提高图像质量，增强视觉效果。2模糊细节平滑操作会模糊图像中的细节，包括边缘和纹理，因此需要根据具体情况选择合适的平滑方法。3常用方法常用的图像平滑方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，这些方法在不同场景下具有不同的优势。图像锐化1图像锐化增强图像细节2边缘增强突出图像边缘3细节增强突出图像细节图像锐化是指增强图像边缘和细节的处理方法，通过提高图像的对比度和清晰度，使图像更易于识别和理解。边缘检测算子索贝尔算子基于图像像素梯度进行边缘检测，对噪声敏感。在水平和垂直方向上计算梯度，然后合并。拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来检测边缘。对噪声敏感，容易产生伪边缘。Canny算子对图像进行高斯平滑，减少噪声影响。通过梯度方向和幅度进行边缘检测，提高边缘的准确性。形态学处理腐蚀去除图像边界上的点，减少图像大小。膨胀增大图像边界上的点，增大图像大小。开运算先腐蚀，再膨胀，用于去除小噪声和细小物体。闭运算先膨胀，再腐蚀，用于填补图像中的小孔洞和空隙。图像分割定义图像分割将图像划分为多个区域，每个区域具有相似的属性。方法阈值分割、边缘检测、区域生长、分水岭算法、聚类分析等。应用医学图像分析、目标识别、场景理解等。区域分析区域特征区域分析从图像分割结果入手，提取每个区域的特征信息，包括面积、周长、形状、颜色等。统计分析利用区域特征进行统计分析，例如计算区域面积、周长、形状因子等，以描述区域的形态学特征。轮廓分析轮廓提取从图像中提取物体的轮廓，例如边框或边界。特征描述对轮廓进行特征描述，如长度、面积、形状等。轮廓匹配将提取的轮廓与已知模板进行匹配，以识别物体。纹理分析特征描述纹理分析主要通过统计特征、结构特征、频谱特征来描述图像的纹理信息。图像分类纹理分析可以有效地用于图像分类，例如识别不同的材料、表面、纹理模式。目标检测纹理分析可以帮助识别图像中的目标，例如识别图像中的道路、建筑物、植物。图像分割纹理分析可以帮助将图像分割成不同的区域，例如将图像分割成不同的物体