《数字影像处理》课件

数字影像处理的发展趋势
1
智能化处理
人工智能、深度学习等技术在数字影像处理中的应用
2
实时处理
通过GPU、FPGA等加速器实现高速、高性能的实时图像处理
3
互联网+数字影像处理
将数字影像处理与互联网、云计算等技术相结合，实现分布式、协同的图像处理
案例分析
医学影像处理
结合医生的经验和影像学知识， 实现人体器官的实时分析和诊断
视频监控与物体识别
通过计算机视觉和深度学习技术 对监控视频进行实时分析和物体 识别，提高安全管理效率
航空影像处理与地图制作
通过卫星、飞机等航空影像，制 作高精度的地图，支持城市规划、 农业管理等领域
总结和展望
总结
数字影像处理是计算机视觉和计算机图形学的核心 技术，广泛应用于医学、遥感、安全等领域。
常用的数字影像处理技术
1 滤波
去除或增强图பைடு நூலகம்中的某种特征或信息，如均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等
2 边缘检测
提取图像边缘上的信息，如Sobel、Canny等 算子
3 图像增强
调整图像的对比度、亮度等，使其更易观察 或显示，如直方图均衡化、拉普拉斯变换等
4 数字图像压缩
减小图像文件的尺寸、降低存储和传输成本， 如JPEG、GIF等压缩算法
数字影像处理
数字影像处理（DIP）涉及对数字图像进行处理以提高其质量和性能。它是数 字计算机视觉和计算机图形学的重要组成部分，并在医学、遥感、安全等广 泛应用。
应用领域
医学
CT、MRI等医学影像的诊断与分析
安全
视频监控、图像识别、人脸识别等，为安保提 供技术支持
遥感
卫星、飞机拍摄的航空影像处理与地图制作
展望
未来数字影像处理将更加智能化、实时化，与互联 网、云计算等技术相结合，开创新的应用场景和商 业模式。
计算机图形学
二维、三维图形处理、计算机游戏等领域中的 图像处理
数字影像处理的基本原理
像素处理
像素级别上的变换，如平移、 旋转、缩放、镜像等
傅里叶变换
将时域信号分解成不同频率的 正弦和余弦函数，可用于图像 增强、噪声去除等
图像分割
将图像分成多个区域，可用于 物体识别、目标跟踪等
形态学运算
扩张、腐蚀、开、闭等处理， 可用于图像滤波、边缘检测等