計算機圖形圖像處理技術(shù)作業(yè)指導書

計算機圖形圖像處理技術(shù)作業(yè)指導書TOC\o"1-2"\h\u15691第一章緒論 2327261.1計算機圖形圖像處理概述 2291991.2發(fā)展歷程與趨勢 212614第二章圖像基礎(chǔ) 3101562.1圖像表示與格式 318662.2像素與分辨率 4172012.3色彩空間 421924第三章圖像增強 421803.1灰度變換 4151443.2直方圖處理 5255073.3濾波器 5620第四章圖像復原 643724.1噪聲去除 6186884.2逆濾波 7181174.3同態(tài)濾波 710572第五章圖像分割 8186585.1閾值分割 8175505.2區(qū)域生長 8292975.3水平集方法 813704第六章圖像邊緣檢測 9142556.1邊緣檢測算子 9312006.2Canny邊緣檢測算法 1062836.3邊緣連接與跟蹤 103906第七章形態(tài)學處理 11275627.1基本形態(tài)學操作 11109397.2形態(tài)學濾波 11283777.3形態(tài)學邊緣檢測 1125592第八章圖像壓縮 12122598.1基本壓縮方法 12151648.1.1無損壓縮 12146138.1.2有損壓縮 12226068.2JPEG壓縮 1217948.3小波變換壓縮 134539第九章計算機視覺 13146579.1視覺感知原理 1318069.1.1引言 13159299.1.2視覺感知過程 13117649.1.3視覺感知特性 14312919.2特征提取與匹配 14290379.2.1引言 14113839.2.2特征提取 14152099.2.3特征匹配 14103859.3三維重建 14175529.3.1引言 14291519.3.2三維重建方法 1589629.3.3三維重建過程 1528054第十章人工智能在圖像處理中的應用 15622210.1深度學習概述 151932010.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 152456710.3圖像分類與識別 16第一章緒論1.1計算機圖形圖像處理概述計算機圖形圖像處理，是指利用計算機技術(shù)對圖形和圖像進行獲取、處理、分析、存儲、傳輸及顯示的一門綜合性技術(shù)。它是計算機科學、信息科學、藝術(shù)設計和人工智能等多個領(lǐng)域相互融合的產(chǎn)物。計算機圖形圖像處理技術(shù)在現(xiàn)代信息技術(shù)中占有重要地位，廣泛應用于工業(yè)設計、動漫制作、游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)學影像分析等領(lǐng)域。計算機圖形圖像處理主要包括以下內(nèi)容：（1）圖形圖像獲?。和ㄟ^數(shù)字化設備，如數(shù)碼相機、掃描儀等，將現(xiàn)實世界中的圖形圖像轉(zhuǎn)化為計算機可處理的數(shù)字信號。（2）圖形圖像處理：對數(shù)字信號進行各種算法處理，如濾波、銳化、邊緣檢測、圖像分割等，以改善圖像質(zhì)量、提取有用信息或?qū)崿F(xiàn)特定視覺效果。（3）圖形圖像分析：對處理后的圖像進行分析，如特征提取、模式識別、圖像分類等，以實現(xiàn)圖像內(nèi)容的理解。（4）圖形圖像存儲與傳輸：將處理后的圖像以合適的格式存儲，并通過網(wǎng)絡或其他傳輸手段進行傳輸。（5）圖形圖像顯示：將計算機處理后的圖像輸出到顯示設備，如顯示器、打印機等，以供用戶觀察和使用。1.2發(fā)展歷程與趨勢（1）發(fā)展歷程計算機圖形圖像處理技術(shù)起源于20世紀50年代，當時主要用于軍事和科學研究。計算機硬件和軟件技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機圖形圖像處理逐漸形成了獨立的學科。以下為計算機圖形圖像處理技術(shù)發(fā)展的重要階段：1)1950年代：計算機圖形學的雛形階段，主要用于軍事和科學研究。2)1960年代：計算機圖形學開始應用于工業(yè)設計、動畫制作等領(lǐng)域。3)1970年代：計算機圖形學進入快速發(fā)展階段，出現(xiàn)了許多重要的算法和理論。4)1980年代：計算機圖形學進入普及階段，圖形工作站和圖形處理器成為主流硬件。5)1990年代：計算機圖形學進一步發(fā)展，虛擬現(xiàn)實、數(shù)字娛樂等領(lǐng)域得到廣泛應用。6)2000年代至今：計算機圖形圖像處理技術(shù)持續(xù)發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)為其注入新的活力。（2）發(fā)展趨勢計算機硬件、軟件和人工智能等領(lǐng)域的不斷進步，計算機圖形圖像處理技術(shù)的發(fā)展趨勢如下：1)個性化定制：根據(jù)用戶需求，提供個性化的圖形圖像處理解決方案。2)實時性：提高圖形圖像處理速度，實現(xiàn)實時處理和顯示。3)高度智能化：引入人工智能技術(shù)，實現(xiàn)圖像自動識別、自動處理等功能。4)跨平臺應用：打破平臺限制，實現(xiàn)圖形圖像處理技術(shù)在各種設備上的廣泛應用。5)虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實：結(jié)合虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)，為用戶提供更加豐富的視覺體驗。第二章圖像基礎(chǔ)2.1圖像表示與格式圖像是計算機圖形圖像處理技術(shù)中的基本元素，其表示方法通常分為兩大類：矢量圖像和位圖圖像。矢量圖像是基于數(shù)學公式和幾何形狀來表示圖像的，它記錄了圖像中每個對象的形狀、大小、位置和顏色等屬性。矢量圖像具有無限放大而不失真的特點，適合于圖形設計、文字排版等領(lǐng)域。常見的矢量圖像格式有、CDR、SVG等。位圖圖像是由像素陣列組成的，每個像素都包含了圖像中的一個顏色值。位圖圖像具有記錄細節(jié)豐富的優(yōu)點，但放大后會失真。常見的位圖圖像格式有JPEG、PNG、BMP等。2.2像素與分辨率像素是構(gòu)成位圖圖像的基本單位，每個像素都包含一個或多個顏色值。像素的大小通常用像素點（Pixel）表示。分辨率是指圖像中像素的密度，通常用每英寸像素數(shù)（PPI）或每厘米像素數(shù)（PCM）表示。分辨率越高，圖像的細節(jié)越豐富，但文件大小也會相應增大。常見的分辨率有72PPI、96PPI、120PPI等。圖像的分辨率與顯示設備的分辨率是兩個不同的概念。顯示設備的分辨率是指設備上可顯示的像素總數(shù)，如1920x1080表示設備橫向有1920個像素，縱向有1080個像素。2.3色彩空間色彩空間是描述顏色的一種數(shù)學模型，它定義了顏色在計算機中的表示方法。常見的色彩空間有RGB、CMYK、HSV等。RGB色彩空間是一種加色模型，它將紅色、綠色和藍色三種顏色按照不同的比例混合，得到各種顏色。RGB色彩空間廣泛應用于計算機顯示器、電視等設備。CMYK色彩空間是一種減色模型，它將青色（Cyan）、品紅色（Magenta）、黃色（Yellow）和黑色（Key）四種顏色混合，用于印刷領(lǐng)域。HSV色彩空間將顏色分為色調(diào)（H）、飽和度（S）和亮度（V）三個維度，更符合人類對顏色的感知。HSV色彩空間在圖像處理、計算機視覺等領(lǐng)域具有重要意義。第三章圖像增強3.1灰度變換灰度變換是圖像增強的基本方法之一，它通過對圖像中的像素灰度值進行變換，以達到改善圖像視覺效果的目的。常見的灰度變換方法包括線性灰度變換和非線性灰度變換。線性灰度變換是最簡單的灰度變換方法，它通過線性函數(shù)對圖像中的像素灰度值進行映射。線性灰度變換可以改善圖像的對比度，使得圖像中的細節(jié)更加清晰。線性灰度變換的公式如下：\[s=crb\]其中，\(s\)表示輸出圖像的像素灰度值，\(r\)表示輸入圖像的像素灰度值，\(c\)和\(b\)分別表示變換系數(shù)。非線性灰度變換包括對數(shù)灰度變換和指數(shù)灰度變換等。對數(shù)灰度變換可以增強暗部細節(jié)，而指數(shù)灰度變換可以增強亮部細節(jié)。非線性灰度變換的公式如下：\[s=\log(r)\]（對數(shù)灰度變換）\[s=r^\gamma\]（指數(shù)灰度變換）其中，\(\gamma\)表示變換系數(shù)。3.2直方圖處理直方圖處理是圖像增強的重要手段，它通過對圖像的直方圖進行操作，改善圖像的視覺效果。常見的直方圖處理方法包括直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。直方圖均衡化旨在使得圖像的直方圖分布更加均勻，從而提高圖像的全局對比度。直方圖均衡化的基本步驟如下：（1）計算圖像的直方圖和累積分布函數(shù)（CDF）。（2）根據(jù)累積分布函數(shù)計算新的像素灰度值。（3）按照新的像素灰度值對圖像進行映射。直方圖規(guī)定化是一種根據(jù)給定的參考直方圖對圖像進行增強的方法。它首先計算參考直方圖的累積分布函數(shù)，然后根據(jù)輸入圖像的直方圖和累積分布函數(shù)計算新的像素灰度值。按照新的像素灰度值對圖像進行映射。3.3濾波器濾波器是圖像增強中常用的方法，它通過在圖像中滑動一個小的窗口，對窗口內(nèi)的像素進行加權(quán)平均，從而達到平滑或銳化圖像的目的。根據(jù)濾波器的不同作用，可以分為低通濾波器、高通濾波器和帶通濾波器等。低通濾波器主要用于平滑圖像，它可以去除圖像中的高頻噪聲，使圖像更加清晰。常見的低通濾波器包括均值濾波器、高斯濾波器和中值濾波器等。均值濾波器通過對窗口內(nèi)的像素值求平均值來平滑圖像，其公式如下：\[g(i,j)=\frac{1}{M}\sum_{m=k}^{k}\sum_{n=k}^{k}f(m,n)\]其中，\(g(i,j)\)表示輸出圖像的像素值，\(f(m,n)\)表示輸入圖像的像素值，\(M\)表示窗口內(nèi)像素的總數(shù)，\(k\)表示窗口的大小。高斯濾波器是一種線性低通濾波器，它使用高斯函數(shù)作為權(quán)重，對窗口內(nèi)的像素值進行加權(quán)平均。高斯濾波器可以有效地去除圖像中的噪聲，同時保持圖像的邊緣信息。中值濾波器是一種非線性低通濾波器，它將窗口內(nèi)的像素值按照大小排序，然后取中間值作為輸出。中值濾波器對于去除脈沖噪聲和椒鹽噪聲具有很好的效果。高通濾波器主要用于銳化圖像，它可以增強圖像中的邊緣信息，使圖像更加清晰。常見的高通濾波器包括拉普拉斯濾波器和索貝爾濾波器等。拉普拉斯濾波器是一種二階導數(shù)濾波器，它通過計算圖像的拉普拉斯算子來增強邊緣信息。拉普拉斯濾波器的公式如下：\[g(i,j)=\Deltaf(i,j)=f(i1,j)f(i1,j)f(i,j1)f(i,j1)4f(i,j)\]其中，\(g(i,j)\)表示輸出圖像的像素值，\(f(i,j)\)表示輸入圖像的像素值。索貝爾濾波器是一種一階導數(shù)濾波器，它通過計算圖像的梯度來增強邊緣信息。索貝爾濾波器的公式如下：\[g(i,j)=\left\frac{\partialf}{\partialx}\right\left\frac{\partialf}{\partialy}\right\]其中，\(g(i,j)\)表示輸出圖像的像素值，\(f(i,j)\)表示輸入圖像的像素值。第四章圖像復原4.1噪聲去除圖像在采集和傳輸過程中，往往容易受到噪聲的干擾。噪聲去除是圖像復原的重要環(huán)節(jié)，其目的是從受噪聲干擾的圖像中恢復出原始圖像。噪聲去除方法主要包括空間域濾波和頻域濾波兩大類?？臻g域濾波通過對圖像像素及其鄰域像素的操作來實現(xiàn)噪聲去除。常見的方法有均值濾波、中值濾波和自適應濾波等。均值濾波通過對鄰域像素求平均值來平滑圖像，但容易模糊邊緣信息。中值濾波利用中值代替鄰域像素的平均值，能在一定程度上保持邊緣信息。自適應濾波根據(jù)圖像局部特征自動調(diào)整濾波器參數(shù)，以達到更好的去噪效果。頻域濾波則在頻域內(nèi)對圖像進行處理。常見的方法有低通濾波、帶阻濾波和高通濾波等。低通濾波器允許低頻信號通過，抑制高頻噪聲，但可能導致圖像模糊。帶阻濾波器去除特定頻率范圍內(nèi)的噪聲，保留其他頻率成分。高通濾波器則允許高頻信號通過，抑制低頻噪聲，常用于邊緣檢測。4.2逆濾波逆濾波是圖像復原中的一種方法，用于消除圖像的模糊和噪聲。其基本思想是：圖像模糊和噪聲可以看作是圖像與一個退化函數(shù)的卷積，通過求解退化函數(shù)的逆矩陣，將退化圖像恢復為原始圖像。逆濾波的數(shù)學模型可以表示為：g(x,y)=h(x,y)f(x,y)n(x,y)，其中g(shù)(x,y)為退化圖像，h(x,y)為退化函數(shù)，f(x,y)為原始圖像，n(x,y)為噪聲。逆濾波的目標是求解f(x,y)。逆濾波的實現(xiàn)步驟如下：（1）計算退化圖像的頻譜G(u,v)；（2）求解退化函數(shù)的頻譜H(u,v)；（3）求解H(u,v)的逆矩陣H^(1)(u,v)；（4）計算F(u,v)=G(u,v)H^(1)(u,v)；（5）對F(u,v)進行傅里葉逆變換，得到恢復后的圖像f(x,y)。逆濾波在處理模糊和噪聲圖像時，可能存在數(shù)值穩(wěn)定性問題。為提高逆濾波的穩(wěn)定性，可以采用正則化方法或迭代方法。4.3同態(tài)濾波同態(tài)濾波是一種圖像增強和復原技術(shù)，主要應用于圖像的對比度增強和噪聲去除。同態(tài)濾波的基本思想是：利用圖像的亮度信息和對比度信息在頻域內(nèi)的特性，對圖像進行增強處理。同態(tài)濾波的數(shù)學模型可以表示為：g(x,y)=r(x,y)e(x,y)，其中g(shù)(x,y)為輸入圖像，r(x,y)為反射率，e(x,y)為曝光度。同態(tài)濾波的目標是求解r(x,y)。同態(tài)濾波的實現(xiàn)步驟如下：（1）對輸入圖像g(x,y)進行對數(shù)變換，得到對數(shù)圖像l(x,y)；（2）計算對數(shù)圖像的頻譜L(u,v)；（3）設計同態(tài)濾波器H(u,v)，對L(u,v)進行濾波；（4）對濾波后的頻譜L'(u,v)進行傅里葉逆變換，得到恢復后的圖像r(x,y)；（5）對r(x,y)進行指數(shù)變換，得到增強后的圖像g'(x,y)。同態(tài)濾波在處理圖像時，可以有效地增強圖像的對比度，同時抑制噪聲。但在實際應用中，同態(tài)濾波器的設計和參數(shù)選擇需要根據(jù)具體圖像進行調(diào)試。第五章圖像分割5.1閾值分割閾值分割是圖像分割中的一種基本方法，其核心思想是將圖像的灰度值分為兩部分，即前景和背景。閾值分割的關(guān)鍵是選擇一個合適的閾值，使得前景和背景的分割效果最佳。在閾值分割中，常用的方法有全局閾值分割和局部閾值分割。全局閾值分割是對整個圖像采用相同的閾值進行分割，而局部閾值分割則是根據(jù)圖像的不同區(qū)域采用不同的閾值進行分割。閾值分割算法主要包括以下步驟：計算圖像的灰度直方圖；根據(jù)直方圖選擇一個合適的閾值；對圖像進行二值化處理，得到前景和背景兩部分；對分割結(jié)果進行優(yōu)化處理。5.2區(qū)域生長區(qū)域生長是一種基于像素鄰域關(guān)系的圖像分割方法。該方法從一個或多個種子點開始，逐步將具有相似特征的鄰域像素合并到種子點所在的區(qū)域中，直至滿足一定的生長條件。區(qū)域生長的關(guān)鍵是確定相似性準則和生長條件。相似性準則用于判斷兩個像素是否屬于同一區(qū)域，常見的準則有灰度差、顏色差、紋理特征等。生長條件則是判斷區(qū)域是否停止生長的依據(jù)，如區(qū)域面積、邊界強度等。區(qū)域生長算法主要包括以下步驟：選擇種子點；根據(jù)相似性準則，將種子點周圍的像素合并到種子點所在的區(qū)域；判斷生長條件是否滿足，若滿足則停止生長；輸出分割結(jié)果。5.3水平集方法水平集方法是一種基于數(shù)學形態(tài)學的圖像分割方法。該方法將圖像分割問題轉(zhuǎn)化為尋找一個閉合曲線的過程，該閉合曲線將圖像分為前景和背景兩部分。水平集方法的核心思想是將閉合曲線表示為水平集函數(shù)，通過迭代更新水平集函數(shù)，使得閉合曲線不斷逼近目標邊緣。水平集函數(shù)的迭代更新過程涉及到以下兩個關(guān)鍵步驟：（1）初始化水平集函數(shù)：根據(jù)初始閉合曲線，構(gòu)造一個水平集函數(shù)。常用的水平集函數(shù)有符號距離函數(shù)、零水平集等。（2）水平集函數(shù)迭代更新：根據(jù)圖像的特征和閉合曲線的演化規(guī)律，更新水平集函數(shù)。常用的更新方法有梯度下降法、松弛迭代法等。水平集方法具有以下優(yōu)點：可以處理復雜形狀的閉合曲線；不受閉合曲線初始位置的影響；易于與其他圖像處理方法相結(jié)合，提高分割效果。在水平集方法中，常見的閉合曲線演化模型有邊緣檢測模型、區(qū)域最小化模型等。這些模型在迭代更新過程中，會根據(jù)圖像特征和閉合曲線的演化規(guī)律，調(diào)整閉合曲線的位置，直至達到滿意的分割效果。第六章圖像邊緣檢測6.1邊緣檢測算子圖像邊緣檢測是計算機圖形圖像處理技術(shù)中的一個重要環(huán)節(jié)，其目的是識別出圖像中物體的輪廓和邊緣。邊緣檢測算子是用于檢測圖像邊緣的工具，以下是一些常見的邊緣檢測算子：（1）Roberts算子：Roberts算子是一種簡單的邊緣檢測算子，它利用像素點之間的梯度變化來檢測邊緣。其計算公式如下：\[G(x,y)=\sqrt{(f(x1,y)f(x,y))^2(f(x,y1)f(x,y))^2}\]其中，\(f(x,y)\)表示圖像中像素點(x,y)的灰度值。（2）Sobel算子：Sobel算子是一種更為有效的邊緣檢測算子，它利用像素點周圍的梯度信息來檢測邊緣。Sobel算子的計算公式如下：\[G_x(x,y)=\sum_{i=1}^{1}\sum_{j=1}^{1}f(xi,yj)\cdotS_x(i,j)\]\[G_y(x,y)=\sum_{i=1}^{1}\sum_{j=1}^{1}f(xi,yj)\cdotS_y(i,j)\]\[G(x,y)=\sqrt{G_x(x,y)^2G_y(x,y)^2}\]其中，\(S_x\)和\(S_y\)分別是Sobel算子的水平和垂直模板。（3）Prewitt算子：Prewitt算子與Sobel算子類似，也是利用像素點周圍的梯度信息來檢測邊緣。其計算公式如下：\[G_x(x,y)=\sum_{i=1}^{1}\sum_{j=1}^{1}f(xi,yj)\cdotP_x(i,j)\]\[G_y(x,y)=\sum_{i=1}^{1}\sum_{j=1}^{1}f(xi,yj)\cdotP_y(i,j)\]\[G(x,y)=\sqrt{G_x(x,y)^2G_y(x,y)^2}\]其中，\(P_x\)和\(P_y\)分別是Prewitt算子的水平和垂直模板。6.2Canny邊緣檢測算法Canny邊緣檢測算法是一種功能較好的邊緣檢測算法，它通過高斯濾波降低噪聲，然后利用Sobel算子計算圖像梯度，接著對梯度進行非極大值抑制，最后通過雙閾值算法檢測和連接邊緣。以下是Canny邊緣檢測算法的主要步驟：（1）高斯濾波：對輸入圖像進行高斯濾波，降低噪聲。（2）計算梯度：利用Sobel算子計算圖像的梯度，得到水平和垂直方向的梯度。（3）非極大值抑制：對梯度進行非極大值抑制，保留局部最大梯度值。（4）雙閾值算法：設置高低兩個閾值，對非極大值抑制后的梯度圖像進行閾值處理，得到二值圖像。（5）邊緣連接：利用邊緣跟蹤算法，將斷續(xù)的邊緣連接起來，得到完整的邊緣。6.3邊緣連接與跟蹤邊緣連接與跟蹤是邊緣檢測過程中的重要環(huán)節(jié)，其目的是將斷續(xù)的邊緣連接起來，形成一個完整的邊緣。以下是一些常見的邊緣連接與跟蹤方法：（1）基于閾值的邊緣連接：通過設置閾值，將相鄰的邊緣像素連接起來，形成邊緣。（2）基于圖論的邊緣連接：利用圖論中的最短路徑算法，將邊緣像素連接起來，形成邊緣。（3）基于區(qū)域生長的邊緣連接：通過區(qū)域生長算法，將具有相似特征的邊緣像素連接起來，形成邊緣。（4）基于跟蹤的邊緣連接：通過跟蹤算法，如貪婪跟蹤、動態(tài)規(guī)劃等，將邊緣像素連接起來，形成邊緣。在實際應用中，根據(jù)圖像的特點和需求，可以選擇合適的邊緣連接與跟蹤方法，以提高邊緣檢測的準確性和效率。第七章形態(tài)學處理7.1基本形態(tài)學操作形態(tài)學處理是一種基于數(shù)學形態(tài)理論的圖像處理技術(shù)，它主要針對圖像的幾何結(jié)構(gòu)特征進行分析和處理。在計算機圖形圖像處理中，基本形態(tài)學操作主要包括膨脹、腐蝕、開運算和閉運算。膨脹操作是形態(tài)學中的一個基本操作，它通過將結(jié)構(gòu)元素與圖像進行卷積，實現(xiàn)圖像前景區(qū)域的增長。具體來說，膨脹操作可以填充圖像中的“孔洞”，使物體的邊界變得更加清晰。腐蝕操作與膨脹操作相反，它通過去除圖像中的邊界像素來縮小物體的面積。腐蝕操作通常用于去除小的物體或圖像中的噪聲。開運算是指先進行腐蝕操作，再進行膨脹操作的過程。它可以用來去除圖像中的小物體，同時保持較大物體的形狀不變。閉運算則是先進行膨脹操作，再進行腐蝕操作。這種操作可以用來填充圖像中的“孔洞”，同時保持物體的形狀不變。7.2形態(tài)學濾波形態(tài)學濾波是利用形態(tài)學操作對圖像進行濾波處理的技術(shù)。它主要包括膨脹濾波和腐蝕濾波兩種形式。膨脹濾波通過膨脹操作來平滑圖像的邊界，去除小的“孔洞”和孤立的噪聲點。這種濾波方法適用于圖像中物體的邊界較為清晰的情況。腐蝕濾波則通過腐蝕操作來縮小物體的面積，去除小的物體和噪聲。腐蝕濾波通常用于圖像中物體邊界較為模糊的情況。7.3形態(tài)學邊緣檢測形態(tài)學邊緣檢測是一種基于形態(tài)學理論的邊緣檢測方法。它主要利用膨脹和腐蝕操作的組合來檢測圖像中的邊緣。在形態(tài)學邊緣檢測中，首先通過膨脹操作和腐蝕操作獲得圖像的邊緣強度。通過比較邊緣強度與設定的閾值來確定圖像中的邊緣。形態(tài)學邊緣檢測方法具有簡單、高效的特點，適用于實時性要求較高的圖像處理場合。但是由于形態(tài)學邊緣檢測對噪聲敏感，因此在實際應用中需要結(jié)合其他濾波方法來提高邊緣檢測的準確性。第八章圖像壓縮8.1基本壓縮方法圖像壓縮是計算機圖形圖像處理技術(shù)中的一個重要環(huán)節(jié)，旨在減少圖像數(shù)據(jù)量，便于存儲和傳輸?；緣嚎s方法主要包括無損壓縮和有損壓縮兩大類。8.1.1無損壓縮無損壓縮方法旨在保持原始圖像數(shù)據(jù)不變，通過消除冗余信息來實現(xiàn)壓縮。常見的無損壓縮方法有：（1）Huffman編碼：通過構(gòu)建最優(yōu)前綴碼，將圖像數(shù)據(jù)中的像素值進行編碼，實現(xiàn)壓縮。（2）LZW壓縮：利用字典查找技術(shù)，將圖像數(shù)據(jù)中的像素序列轉(zhuǎn)換為較短的編碼。（3）行程編碼：將連續(xù)相同的像素值用其值和個數(shù)表示，減少數(shù)據(jù)量。8.1.2有損壓縮有損壓縮方法允許在一定程度上損失圖像質(zhì)量，以換取更高的壓縮比。常見的有損壓縮方法有：（1）像素平均法：將相鄰像素值求平均，降低數(shù)據(jù)精度。（2）預測編碼：利用相鄰像素之間的相關(guān)性，預測當前像素值，然后對預測誤差進行編碼。8.2JPEG壓縮JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）是一種廣泛使用的圖像壓縮標準，屬于有損壓縮方法。JPEG壓縮主要包括以下幾個步驟：（1）色彩空間轉(zhuǎn)換：將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換為YCbCr色彩空間，降低色彩通道的數(shù)據(jù)量。（2）塊分割：將圖像劃分為8x8的像素塊，便于后續(xù)處理。（3）離散余弦變換（DCT）：對每個像素塊進行DCT變換，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻率域表示。（4）量化：對DCT系數(shù)進行量化處理，降低非重要系數(shù)的精度，進一步壓縮數(shù)據(jù)。（5）編碼：對量化后的DCT系數(shù)進行Huffman編碼或算術(shù)編碼。8.3小波變換壓縮小波變換壓縮是一種基于小波變換的有損壓縮方法，具有多尺度分析的特點。其主要步驟如下：（1）小波變換：對圖像進行多級小波變換，將圖像分解為不同頻率的子帶。（2）量化：對各級小波系數(shù)進行量化處理，降低非重要系數(shù)的精度。（3）編碼：對量化后的小波系數(shù)進行Huffman編碼或算術(shù)編碼。（4）重構(gòu)：對壓縮后的數(shù)據(jù)進行逆小波變換，恢復圖像。小波變換壓縮具有較高的壓縮比和較好的圖像質(zhì)量，適用于圖像壓縮和圖像傳輸?shù)阮I(lǐng)域。在實際應用中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的壓縮方法和參數(shù)，以實現(xiàn)最佳的壓縮效果。第九章計算機視覺9.1視覺感知原理9.1.1引言視覺感知原理是計算機視覺的基礎(chǔ)，主要研究人類視覺系統(tǒng)如何感知和理解外部世界。計算機視覺作為一門跨學科領(lǐng)域，旨在使計算機具備處理和理解圖像的能力，從而實現(xiàn)圖像的自動識別、分類、檢測和跟蹤等任務。9.1.2視覺感知過程視覺感知過程主要包括以下幾個階段：（1）光學成像：光線經(jīng)過眼睛的角膜、瞳孔和晶狀體，在視網(wǎng)膜上形成光學圖像。（2）光電轉(zhuǎn)換：視網(wǎng)膜中的感光細胞將光信號轉(zhuǎn)換為電信號。（3）圖像傳輸：電信號沿著視覺神經(jīng)傳輸?shù)酱竽X。（4）圖像處理：大腦對輸入的圖像進行處理，提取出有用的信息。（5）圖像理解：大腦根據(jù)提取的信息，對圖像進行識別和理解。9.1.3視覺感知特性視覺感知特性主要包括以下幾個方面：（1）亮度感知：人類視覺系統(tǒng)對亮度的感知具有非線性特性。（2）顏色感知：人類視覺系統(tǒng)對顏色的感知具有飽和度、亮度和色調(diào)三個維度。（3）空間感知：人類視覺系統(tǒng)對空間信息的感知具有分辨率和視場角等特性。（4）時間感知：人類視覺系統(tǒng)對時間信息的感知具有反應時間和動態(tài)范圍等特性。9.2特征提取與匹配9.2.1引言特征提取與匹配是計算機視覺中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在從圖像中提取出具有代表性的特征，并通過特征匹配實現(xiàn)圖像之間的關(guān)聯(lián)。9.2.2特征提取特征提取主要包括以下幾個步驟：（1）預處理：對輸入圖像進行濾波、去噪等預處理操作，提高圖像質(zhì)量。（2）特征檢測：檢測圖像中的關(guān)鍵點，如角點、邊緣等。（3）特征描述：對檢測到的關(guān)鍵點進行描述，特征向量。（4）特征選擇：根據(jù)任務需求，從特征向量中篩選出具有代表性的特征。9.2.3特征匹配特征匹配主要包括以下幾個步驟：（1）特征歸一化：對特征向量進行歸一化處理，提高匹配的穩(wěn)定性。（2）相似性度量：計算特征向量之間的相似度，如歐氏距離、余弦相似度等。（3）匹配策略：根據(jù)相似性度量結(jié)果，選擇最佳匹配策略，如最近鄰匹配、K最近鄰匹配等。（4）匹配優(yōu)化：對匹配結(jié)果進行優(yōu)化，消除誤匹配，提高匹配準確率。9.3三維重建9.3.1引言三維重建是計算機視覺領(lǐng)域的一個重