圖像獲取與表示課件

圖像獲取與表示課件CATALOGUE目錄圖像獲取圖像表示圖像處理圖像識(shí)別圖像應(yīng)用圖像獲取01圖像傳感器類(lèi)型主動(dòng)式傳感器如激光雷達(dá)，通過(guò)向外發(fā)射信號(hào)并接收反射回來(lái)的信號(hào)來(lái)獲取圖像。被動(dòng)式傳感器如數(shù)碼相機(jī)，僅通過(guò)接收?qǐng)鼍爸械淖匀还饩€(xiàn)來(lái)獲取圖像。互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）傳感器一種常見(jiàn)的數(shù)碼相機(jī)傳感器，能夠?qū)⒔邮盏降墓饩€(xiàn)轉(zhuǎn)換為電子信號(hào)。陰極射線(xiàn)管（CRT）傳感器一種早期的顯示技術(shù)，通過(guò)加熱陰極射線(xiàn)管來(lái)生成圖像。圖像獲取方式如投影儀，通過(guò)將光線(xiàn)透射過(guò)圖像來(lái)顯示。如反射式投影儀，通過(guò)將光線(xiàn)反射回來(lái)顯示圖像。如直接觀察顯示器，通過(guò)直接觀看顯示器來(lái)獲取圖像。如掃描儀，通過(guò)掃描圖像并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)來(lái)獲取。透射式反射式直視式掃描式表示圖像的清晰度，通常以像素?cái)?shù)量表示。分辨率表示圖像中顏色的數(shù)量和精度，通常以位深度表示。色彩深度表示圖像中亮部和暗部的對(duì)比度范圍。動(dòng)態(tài)范圍表示圖像的總體質(zhì)量，包括分辨率、色彩深度、動(dòng)態(tài)范圍等因素。成像質(zhì)量圖像獲取參數(shù)圖像表示02像素表示是最基本的圖像表示方法，它將圖像轉(zhuǎn)換為像素值的集合。像素表示將圖像看作一個(gè)矩陣，每個(gè)矩陣元素代表一個(gè)像素，包含像素的亮度、顏色等信息。這種表示方法簡(jiǎn)單直觀，但忽略了圖像的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息。像素表示特征表示是一種提取圖像結(jié)構(gòu)信息的方法，通過(guò)提取圖像中的特征點(diǎn)、邊緣、紋理等結(jié)構(gòu)信息來(lái)表示圖像。特征表示方法通常包括SIFT、SURF、ORB等，它們通過(guò)檢測(cè)圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)，提取關(guān)鍵點(diǎn)的特征描述符，將圖像表示為一組特征向量。這種表示方法能夠更好地捕捉圖像的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息，但在特征提取和匹配過(guò)程中需要較高的計(jì)算成本。特征表示VS深度學(xué)習(xí)表示是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像表示方法，通過(guò)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取圖像的特征。深度學(xué)習(xí)表示方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，它們通過(guò)訓(xùn)練大量的圖像數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征表達(dá)。這種表示方法能夠更好地捕捉圖像的語(yǔ)義信息，并且具有較好的魯棒性和泛化能力。但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，訓(xùn)練過(guò)程較為耗時(shí)。深度學(xué)習(xí)表示圖像處理03通過(guò)調(diào)整像素的亮度范圍，提高圖像的對(duì)比度，使圖像的細(xì)節(jié)更加清晰可見(jiàn)。對(duì)比度增強(qiáng)色彩增強(qiáng)銳化處理通過(guò)改變像素的顏色，改善圖像的色彩表現(xiàn)，使圖像更加生動(dòng)。通過(guò)強(qiáng)化圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)，提高圖像的清晰度。030201圖像增強(qiáng)通過(guò)將像素周?chē)南袼刂灯骄?，減少噪聲的影響。均值濾波通過(guò)將像素周?chē)南袼刂蛋创笮∨判?，用中值替換中心像素的值，有效去除椒鹽噪聲。中值濾波通過(guò)保留高頻成分，去除低頻成分，從而消除噪聲。高通濾波圖像去噪

圖像分割閾值分割通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，將圖像分為前景和背景兩部分。區(qū)域分割根據(jù)像素之間的相似性，將圖像分割成若干個(gè)區(qū)域。邊緣分割通過(guò)檢測(cè)圖像中的邊緣信息，將圖像分割成不同的區(qū)域。圖像識(shí)別04通過(guò)顏色直方圖、顏色矩等統(tǒng)計(jì)方法，提取圖像中的顏色信息。顏色特征提取利用灰度共生矩陣、小波變換等方法，提取圖像中的紋理信息。紋理特征提取通過(guò)邊緣檢測(cè)、輪廓跟蹤等技術(shù)，提取圖像中的形狀信息。形狀特征提取利用SIFT、SURF等算法，提取圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)和特征描述符。局部特征提取特征提取基于決策樹(shù)算法，構(gòu)建分類(lèi)器模型，對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。決策樹(shù)分類(lèi)器支持向量機(jī)分類(lèi)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器貝葉斯分類(lèi)器利用支持向量機(jī)算法，構(gòu)建分類(lèi)器模型，對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)?；谪惾~斯概率理論，構(gòu)建分類(lèi)器模型，對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)器設(shè)計(jì)通過(guò)計(jì)算分類(lèi)器正確識(shí)別的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比例，評(píng)估分類(lèi)器的準(zhǔn)確率。準(zhǔn)確率評(píng)估通過(guò)計(jì)算分類(lèi)器實(shí)際識(shí)別的正樣本數(shù)與所有正樣本數(shù)的比例，評(píng)估分類(lèi)器的召回率。召回率評(píng)估通過(guò)計(jì)算準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，評(píng)估分類(lèi)器的性能。F1分?jǐn)?shù)評(píng)估通過(guò)繪制ROC曲線(xiàn)并計(jì)算AUC值，評(píng)估分類(lèi)器的性能。ROC曲線(xiàn)評(píng)估識(shí)別結(jié)果評(píng)估圖像應(yīng)用0503場(chǎng)景理解分析圖像中的場(chǎng)景，提取場(chǎng)景中的信息，如場(chǎng)景分割、場(chǎng)景分類(lèi)等。01目標(biāo)檢測(cè)利用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)圖像中的目標(biāo)物體，如人臉、車(chē)輛等。02圖像識(shí)別通過(guò)訓(xùn)練模型對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)、識(shí)別，如圖像分類(lèi)、物體識(shí)別等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)醫(yī)學(xué)影像處理對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行預(yù)處理、增強(qiáng)、分割等操作，提取病變信息。醫(yī)學(xué)影像診斷利用醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，如X光、CT、MRI等，對(duì)疾病進(jìn)行診斷。醫(yī)學(xué)影像分析利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生做出診斷。醫(yī)學(xué)影像分析通過(guò)攝像頭