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文檔簡介

理與理?

圖像處理基礎?

圖像特征提取?

圖像分割與分類?

圖像理解與深度學習01圖像處理基礎圖像數(shù)字化采樣量化編碼圖像變換頻域變換幾何變換色彩空間變換圖像增強灰度變換直方圖均衡化空間濾波頻域濾波02圖像特征提取邊緣檢測邊緣定義Sobel算子Canny邊緣檢測角點檢測角點定義01Harris角點檢測02SIFT（尺度不變特征變換）03紋理特征紋理定義Gabor濾波器灰度共生矩陣（GLCM）紋理是圖像中重復或周期性出現(xiàn)的局部模式和結構。Gabor濾波器是一種用于紋理特征提取的線性濾波器，通過調整濾波器的方向、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)計方法，用于描述圖像灰度級之間的空間相關性，從而提取圖像的紋理特征。通過計算GLCM的統(tǒng)計量（如對比度、能量、熵等），可以得到圖像的紋理特征向量。03圖像分割與分類閾值分割010203原理優(yōu)點缺點區(qū)域生長分割原理優(yōu)點缺點從種子點開始，根據(jù)像素之間的相似性（如灰度值、顏色、紋理等）進行區(qū)域的逐步合并與擴展，實現(xiàn)圖像的分割。能夠考慮像素之間的空間關系，對于復雜場景和噪聲具有一定的魯棒性。需要選擇合適的種子點和相似性準則，計算復雜度較高，可能存在區(qū)域合并的錯誤。圖像分類定義方法應用04圖像理解與深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）卷積層池化層全連接層典型網(wǎng)絡結構目標檢測與識別基于區(qū)域提議的目標檢測算法123端到端的目

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