圖像處理與理解課件

圖像處理與理解課件圖像處理基礎(chǔ)圖像特征提取圖像分割與分類圖像理解與深度學(xué)習(xí)01圖像處理基礎(chǔ)采樣圖像數(shù)字化的第一步是采樣，即在空間上對圖像進(jìn)行離散化處理，用網(wǎng)格狀的方式對圖像進(jìn)行劃分，每個(gè)網(wǎng)格中心點(diǎn)的像素值代表該區(qū)域的像素值。量化采樣后需要對每個(gè)像素的值進(jìn)行量化處理，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。量化的過程是將像素值映射到一個(gè)離散的數(shù)值集合中，通常是用8位或16位的二進(jìn)制數(shù)來表示。編碼對數(shù)字化后的圖像進(jìn)行壓縮編碼，減少存儲(chǔ)空間，便于圖像的傳輸和存儲(chǔ)。圖像數(shù)字化對圖像的像素坐標(biāo)進(jìn)行變換，包括平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等操作，可以改變圖像的空間位置和形態(tài)。幾何變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，通過頻率分布來分析圖像的特征，包括傅里葉變換、離散余弦變換等。頻域變換將圖像從一種色彩空間轉(zhuǎn)換到另一種色彩空間，例如RGB轉(zhuǎn)換到HSV或CMYK等，便于對圖像進(jìn)行色彩分析和處理。色彩空間變換圖像變換灰度變換直方圖均衡化空間濾波頻域?yàn)V波圖像增強(qiáng)通過拉伸像素值的分布范圍，使得圖像的直方圖分布更加均衡，提高圖像的對比度和清晰度。對圖像進(jìn)行卷積操作，實(shí)現(xiàn)圖像的平滑、銳化和邊緣檢測等效果，可以去除噪聲，突出圖像的特征。在頻域?qū)D像進(jìn)行處理，可以實(shí)現(xiàn)圖像的去噪、增強(qiáng)和壓縮等效果，例如低通濾波器可以平滑圖像，高通濾波器可以銳化圖像。通過映射函數(shù)對圖像的灰度值進(jìn)行調(diào)整，可以改善圖像的對比度，擴(kuò)展圖像的動(dòng)態(tài)范圍。02圖像特征提取邊緣是圖像中局部像素強(qiáng)度變化顯著的地方，通常對應(yīng)于物體的邊界。邊緣定義使用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測，通過計(jì)算像素點(diǎn)上下左右四個(gè)方向上的梯度，得到邊緣強(qiáng)度和方向。Sobel算子Canny算法是一種多級(jí)的邊緣檢測算法，包括噪聲濾波、計(jì)算梯度幅度和方向、非極大值抑制、雙閾值處理和邊緣跟蹤等步驟。Canny邊緣檢測邊緣檢測角點(diǎn)定義01角點(diǎn)是圖像中局部變化劇烈的點(diǎn)，通常在物體拐角處。Harris角點(diǎn)檢測02Harris算法通過計(jì)算像素點(diǎn)在所有方向上的梯度變化，得到角點(diǎn)響應(yīng)值，再設(shè)定閾值進(jìn)行角點(diǎn)判斷。SIFT（尺度不變特征變換）03SIFT算法是一種提取局部特征的算法，在尺度空間尋找極值點(diǎn)，提取位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量，對角點(diǎn)、邊緣、斑點(diǎn)等均有較好的檢測效果。角點(diǎn)檢測紋理定義紋理是圖像中重復(fù)或周期性出現(xiàn)的局部模式和結(jié)構(gòu)。Gabor濾波器是一種用于紋理特征提取的線性濾波器，通過調(diào)整濾波器的方向、尺度和頻率等參數(shù)，可以得到圖像在不同方向和尺度上的紋理信息。GLCM是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于描述圖像灰度級(jí)之間的空間相關(guān)性，從而提取圖像的紋理特征。通過計(jì)算GLCM的統(tǒng)計(jì)量（如對比度、能量、熵等），可以得到圖像的紋理特征向量。Gabor濾波器灰度共生矩陣（GLCM）紋理特征03圖像分割與分類通過設(shè)定一個(gè)閾值，將像素值高于或低于該閾值的像素分別歸為不同的類別，從而實(shí)現(xiàn)圖像的分割。原理優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)簡單、快速、易于實(shí)現(xiàn)，對于目標(biāo)和背景差異明顯的圖像分割效果好。對于復(fù)雜場景、光照不均、噪聲干擾等情況，難以選擇合適的閾值，分割效果可能不理想。030201閾值分割優(yōu)點(diǎn)能夠考慮像素之間的空間關(guān)系，對于復(fù)雜場景和噪聲具有一定的魯棒性。原理從種子點(diǎn)開始，根據(jù)像素之間的相似性（如灰度值、顏色、紋理等）進(jìn)行區(qū)域的逐步合并與擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)圖像的分割。缺點(diǎn)需要選擇合適的種子點(diǎn)和相似性準(zhǔn)則，計(jì)算復(fù)雜度較高，可能存在區(qū)域合并的錯(cuò)誤。區(qū)域生長分割根據(jù)圖像的視覺特征將其劃歸為不同的類別，如自然場景、室內(nèi)場景、人物、動(dòng)物等。定義基于傳統(tǒng)特征提取的方法（如紋理、形狀、顏色等特征）和基于深度學(xué)習(xí)的方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是兩種常見的圖像分類方法。方法圖像檢索、場景識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等。需要注意的是，深度學(xué)習(xí)方法在大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到的模型通常具有更強(qiáng)的分類能力，但也需要更高的計(jì)算資源。應(yīng)用圖像分類04圖像理解與深度學(xué)習(xí)通過卷積核提取圖像局部特征，有效減少參數(shù)數(shù)量并提高特征提取能力。卷積層對特征圖進(jìn)行降維，保留重要特征，增強(qiáng)模型的泛化能力。池化層將特征圖展開為一維向量，實(shí)現(xiàn)圖像分類等任務(wù)。全連接層如LeNet、VGG、ResNet等，不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在深度、寬度和卷積核設(shè)計(jì)等方面有所差異，以適應(yīng)各種圖像理解任務(wù)。典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）123如R-CNN系列算法，通過SelectiveSearch等方法生成目標(biāo)候選區(qū)域，再利用CNN進(jìn)行特征提取和分類?；趨^(qū)域提議的目標(biāo)檢測算法如YOLO、SSD等，將目標(biāo)檢測任務(wù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題，實(shí)現(xiàn)速度和精度的平衡。端到端的目標(biāo)檢測算法采用隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法增加樣本多樣性；通過難例挖掘關(guān)注那些容易被誤檢或漏檢的目標(biāo)，提高檢測精度。數(shù)據(jù)增強(qiáng)與難例挖掘目標(biāo)檢測與識(shí)別FCN（全卷積網(wǎng)絡(luò)）：將傳統(tǒng)CNN中的全連接層替換為卷積層，實(shí)現(xiàn)像素級(jí)別的分類，從而完成語義分割任務(wù)。SegNet：與U-Net類似，但使用最大池化索引進(jìn)行上采樣，減少了解碼器階段的計(jì)算量，速度更快。圖