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演讲人：日期：图像处理基础知识说课

目录CONTENTS图像处理概述图像数字化与表示图像增强技术图像变换与编码图像分割与特征提取图像处理软件与工具

01图像处理概述

图像处理的定义图像处理是指利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、提取特征等处理，以达到改善图像质量或提取有用信息的目的。图像处理的意义图像处理在各个领域有着广泛的应用，如医疗、遥感、监控、艺术等，为人类生活和社会发展带来了极大的便利和效益。图像处理的定义与意义

图像处理的发展历程初期发展早期的图像处理主要依赖于人工进行，如照片修复、手绘图像等。随着计算机技术的不断发展，图像处理逐渐进入数字时代。数字化时期智能化时代数字化图像处理技术的出现，使得图像可以被计算机进行存储、传输和处理，极大地推动了图像处理技术的发展。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，图像处理技术逐渐实现自动化和智能化，如图像识别、自动分类、图像生成等。

医疗领域图像处理在医疗领域有着广泛的应用，如医学影像分析、病理图像诊断、手术导航等，为医生提供了更为准确和便捷的诊疗手段。图像处理的应用领域遥感领域图像处理技术在遥感领域也发挥着重要作用，如卫星图像分析、地物识别、环境监测等，为地球观测和资源调查提供了有力支持。安全监控图像处理技术在安全监控领域也有着广泛的应用，如指纹识别、人脸识别、行为识别等，为公共安全提供了有力保障。

02图像数字化与表示

编码将量化后的像素值转换成二进制数字，以便计算机进行存储、处理和传输。采样将连续图像在空间上分割成离散像素，每个像素的灰度值代表该位置的亮度信息。采样频率决定了图像的分辨率和清晰度。量化将像素的灰度值离散化成有限个数值的过程。量化位数决定了图像的灰度级别和色彩丰富度。图像数字化的过程

只有黑白两种像素，每个像素用0或1表示，适用于文字、图形等简单图像的表示。二值图像像素灰度值介于0和255之间，可以表示256级灰度，适用于照片等复杂图像的表示。灰度图像由红、绿、蓝三个颜色通道组成，每个通道用8位表示，可以表示1677万种颜色。彩色图像数字图像的表示方法010203

图像质量与分辨率图像处理中的失真包括图像压缩失真、量化失真等，会导致图像质量下降。图像质量包括图像的清晰度、色彩还原度、对比度等，受到分辨率、量化位数等因素的影响。分辨率单位长度内的像素数，分辨率越高图像越清晰，文件大小也越大。

03图像增强技术

通过调整图像的灰度分布，使得图像在视觉上更加清晰。原理提高图像的对比度和清晰度，特别是在图像灰度值分布较为集中的情况下效果明显。效果计算图像的灰度直方图，将直方图进行均衡化处理，使灰度值在整个范围内均匀分布。操作方法适用于图像灰度值分布不均匀、对比度较低的图像。适用范围直方图均衡化

对比度拉伸原理通过拉伸图像的灰度范围，使得图像的对比度增强。操作方法选择图像中的最低和最高灰度值，将两者之间的灰度范围进行线性或非线性拉伸。效果增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。适用范围适用于图像灰度值范围较窄、对比度不足的图像。

噪声抑制通过去除图像中的噪声，提高图像的质量。噪声抑制的方法包括空间域处理和频率域处理两种。空间域处理直接对图像像素进行处理，如均值滤波器、中值滤波器等。频率域处理对图像进行傅里叶变换，在频率域上进行滤波处理，如低通滤波器、高通滤波器等。滤波根据设定的规则，去除或减弱图像中的特定频率成分。滤波分为低通滤波和高通滤波两种。低通滤波去除图像中的高频成分，保留低频成分，主要用于平滑图像、去除噪声。高通滤波去除图像中的低频成分，保留高频成分，主要用于锐化图像、增强边缘。噪声抑制与滤波

04图像变换与编码

将空间或时间域的信号转换到频率域，分析信号的频谱特性和进行频域处理，可用于图像增强、去噪和边缘检测等。其中，离散傅里叶变换（DFT）是数字图像处理中的核心。傅里叶变换具有多分辨率分析特性，能够在不同尺度上分析信号的局部特征，对于图像的边缘检测、纹理分析和压缩等具有显著效果。相比傅里叶变换，小波变换在时域和频域上都具有良好的局部化特性。小波变换傅里叶变换与小波变换

压缩编码方法包括无损压缩和有损压缩。无损压缩利用数据的冗余性进行压缩，解压后完全恢复原始图像；有损压缩则通过去除视觉上不敏感的信息来减少数据量，解压后图像与原始图像有一定差异。常见压缩算法如JPEG、PNG、GIF等。JPEG采用离散余弦变换（DCT）进行压缩，适用于照片等连续色调图像；PNG采用无损压缩，支持透明度和渐进显示；GIF采用LZW算法进行无损压缩，支持动画。图像压缩编码技术

图像加密方法包括图像置乱、图像替换和图像加密等。图像置乱通过打乱图像像素位置，使图像变得难以辨认；图像替换用其他图像替换原始图像的部分内容；图像加密则是对图像数据进行加密处理，确保图像在传输和存储