《影像处理教学课件》.pptVIP

*************************************图像配准特征点提取在两幅图像中检测具有显著性和稳定性的特征点，如SIFT、SURF或ORB关键点。这些特征点应具有良好的重复性和区分性，能够在不同条件下稳定存在。特征描述与匹配为每个特征点生成描述符，然后通过特征空间中的距离度量（如欧氏距离、汉明距离）找到对应点对。常用的匹配策略包括最近邻、最近邻比率测试和交叉检查等。变换模型估计根据匹配点对估计两幅图像之间的几何变换关系。常见的变换模型包括：刚体变换：仅包含旋转和平移相似变换：包含旋转、平移和均匀缩放仿射变换：保持平行线平行，但角度可能改变透视变换：允许透视效果，适合不同视角的图像优化与图像重采样使用RANSAC等稳健算法排除错误匹配，精细调整变换参数，最后应用变换并进行图像重采样，完成配准过程。图像融合多传感器融合多传感器融合将来自不同类型传感器的图像结合在一起，如红外与可见光、MRI与CT、雷达与光学图像等。这种融合旨在整合互补信息，增强图像解释能力。常用方法包括：像素级融合（如加权平均）、特征级融合（提取并合并特征）和决策级融合（各自分析后合并结果）。多焦点融合受限于光学系统的景深，单张照片难以使所有物体同时清晰。多焦点融合将不同焦点设置下拍摄的图像序列结合，创建一张全景深清晰图像。典型方法包括：基于区域清晰度测量的选择性融合、小波域融合（在小波分解的各子带独立融合）和神经网络方法（学习最佳融合策略）。多曝光融合处理高动态范围场景时，单一曝光难以同时捕捉亮区和暗区细节。多曝光融合将不同曝光设置下拍摄的图像序列结合，创建具有平衡曝光的图像。方法包括：直接融合（如曝光融合算法）和HDR重建后的色调映射。这些技术广泛应用于计算摄影和数码相机的HDR模式。图像修复纹理合成纹理合成是一种通过分析源纹理区域的统计特性和结构，生成新纹理以填充缺失或损坏区域的技术。这种方法特别适用于具有规则或半规则纹理的图像区域。常用的纹理合成方法包括：基于像素的方法：逐像素填充，每次考虑已填充像素的局部邻域基于块的方法：考虑较大区域的整体纹理结构，寻找最匹配的纹理块基于样本的方法：从现有纹理中采样并复制合适的区域参数化方法：建立纹理统计模型，然后生成符合该模型的新纹理结构传播结构传播侧重于恢复图像中的线性结构和边缘，保持图像的几何连续性。这种方法对于修复包含明显边缘、线条和曲线的区域特别有效。常见的结构传播技术包括：偏微分方程(PDE)方法：如传输方程，沿着边缘方向传播信息变分方法：通过最小化能量函数恢复结构，如全变差正则化水平集方法：追踪和延伸曲线结构张量投票：利用局部结构信息投票推断缺失部分的结构方向最先进的图像修复算法通常结合纹理合成和结构传播，先恢复主要结构，再填充纹理细节。这种方法能够处理更复杂的修复任务，如移除大型物体或修复严重损坏的历史照片。超分辨率重建基于学习的方法利用大量低分辨率-高分辨率图像对训练模型，学习它们之间的映射关系。深度学习方法如卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)在超分辨率重建领域取得了突破性进展，能够恢复更真实的细节和纹理。基于重建的方法通过建立低分辨率图像和高分辨率图像之间的数学模型，结合先验知识求解优化问题。常用技术包括迭代反投影、最大后验概率(MAP)估计和稀疏表示方法。这些方法无需大量训练数据，但恢复效果通常不如学习型方法。多帧超分辨率利用多张略有位移的低分辨率图像，通过亚像素配准和融合重建高分辨率图像。这种方法利用了多帧间的互补信息，特别适用于视频序列或监控场景，能够恢复单帧方法难以获取的细节。实时超分辨率针对视频流和实时应用的轻量级超分辨率方法，平衡计算效率和重建质量。技术包括网络剪枝、知识蒸馏和低精度计算等，使超分辨率技术能够在移动设备和嵌入式系统上运行。图像去噪高斯噪声去除高斯噪声是一种统计噪声，其概率密度函数等于正态分布。这种噪声通常由电子设备的热噪声或量化过程引起，表现为均匀分布在整个图像上的随机变化。针对高斯噪声的常用去除方法：高斯滤波：使用高斯核进行卷积，有效但会导致图像模糊双边滤波：同时考虑空间距离和像素值差异，保持边缘的同时平滑区域非局部均值(NLM)：利用图像中相似区域进行加权平均BM3D(Block-Matchingand3Dfiltering)：结合块匹配和变换域滤波的先进方法基于深度学习的方法：如DnCNN、FFDNet等端到端去噪网络椒盐噪声去除椒盐噪声表现为随机分布的黑点（盐）和白点（椒），通常由图像传感器、传输通道或模数转换错误引起。针对椒盐噪声的有效去