清华大学电子工程系图像处理与分析基础课件

图像处理和分析是现代信息技术的重要分支之一，它涉及到计算机科学、电子工程、数学以及认知科学等多个领域。在本章中，我们将从基础理论和应用技术两个层面来介绍图像处理与分析的基本概念、方法和一些最新的研究进展。 ### 一、图像处理基础 #### 1. 图像信号的数字化表示 在介绍图像处理之前，首先要理解图像信号是如何在计算机中表示的。图像在计算机中是以位图的形式存储的，即由若干像素点按照一定的排列顺序组合而成。每个像素点具有特定的颜色和亮度，可以用灰度值或RGB值来表示。数字化图像涉及几个基本概念： - 分辨率：指的是图像的尺寸，通常以像素为单位，如1920x1080，表示图像宽度为1920个像素，高度为1080个像素。 - 像素深度：决定了每个像素可以表示的不同颜色的数目，如8位深度表示每个像素可以有2^8=256种不同的颜色或灰度值。 - 图像格式：常见的图像文件格式有BMP、JPEG、PNG、GIF等，不同的格式具有不同的压缩方式和特点。 #### 2. 图像预处理 预处理是图像处理的重要步骤，它包括图像的去噪、增强、几何校正等。图像预处理的目的是改善图像质量，为后续的分析提供更好的输入。 - 去噪：图像在获取或传输过程中往往会被噪声污染，常见的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。 - 增强：图像增强旨在提高图像的视觉效果，增强特定特征，常见的技术包括直方图均衡化、对比度调整、锐化等。 - 几何校正：由于摄像设备的非理想性，拍摄的图像可能存在失真，几何校正包括去畸变、旋转、缩放等操作。 #### 3. 图像分割 图像分割是将图像划分为多个具有特定意义的区域或对象的过程，是图像分析的基础。常用的图像分割技术包括： - 阈值分割：根据像素的灰度或颜色值，将图像分割为前景和背景两部分。 - 边缘检测：通过寻找像素间灰度变化大的位置来确定区域的边界。 - 区域生长：根据种子点开始，通过比较相邻像素的相似性来合并区域。 - 聚类分析：基于像素点的特征，利用聚类算法如K-means将像素分组。 ### 二、图像分析基础 #### 1. 特征提取与描述 图像分析的核心是提取图像中感兴趣对象的特征，并对这些特征进行描述。特征提取是图像识别、分类和检索等高级任务的基础。常见的图像特征包括： - 空间特征：如边缘、角点、纹理、形状等。 - 颜色特征：包括颜色直方图、颜色矩等。 - 高级特征：如SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等。 #### 2. 图像识别与分类 图像识别是指计算机自动识别图像中的内容，并将其归为某一类别。图像分类是图像识别的一个子集，主要任务是将图像分配到特定的类别中。常用的识别和分类方法有： - 基于模板匹配：通过将待识别的图像与已知模板进行比较来识别。 - 基于统计方法：如支持向量机（SVM）、随机森林、K近邻（KNN）等。 - 基于神经网络：尤其是深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），在图像识别和分类任务中取得了突破性的成果。 #### 3. 图像检索 图像检索是指根据用户的查询从图像数据库中检索出相关信息的图像。图像检索可以基于内容进行，也可以基于文本描述进行。基于内容的图像检索（CBIR）关键技术包括： - 直方图匹配：通过比较图像的颜色直方图来进行检索。 - 特征向量匹配：将图像表示为特征向量，然后计算不同图像特征向量间的距离来进行匹配和检索。 - 深度学习方法：利用深度学习网络提取图像的深层特征，通过特征的相似性进行检索。 ### 总结 图像处理和分析是计算机视觉领域的核心内容，涵盖了从图像获取到图像分析的广泛技术。本课件介绍了图像数字化表示、预处理、分割、特征提取、识别分类以及图像检索等基础知识。随着技术的不断进步，图像处理和分析的方法与应用也在不断地发展与创新，为众多行业提供了强有力的支持。对于从事计算机视觉、人工智能和相关领域的专业人士和学生来说，掌握这些基础知识对于深入研究和解决实际问题具有重要意义。