图象处理课件(天津大学)

图像处理是计算机科学领域的一个重要分支，主要涉及对数字图像进行分析、操作和解释，以获得更高质量、更有价值的信息。天津大学计算机学院的这门课程深入探讨了这一主题，旨在帮助学生掌握图像处理的基本原理和技术，为未来在科研或工程实践中应用打下坚实基础。 在图像处理中，我们首先会学习到图像的获取与表示。图像通常由像素阵列构成，每个像素代表图像中的一个颜色值。常见的图像格式有BMP、JPEG、PNG等，它们在存储和压缩方式上各有特点。例如，JPEG使用有损压缩，可能会丢失部分信息，但能有效减小文件大小；而PNG则采用无损压缩，保留原始数据，但文件较大。 接着，课程会涉及图像的基本操作，如灰度化、直方图均衡化、平滑滤波和锐化。灰度化将彩色图像转换为单色，简化处理；直方图均衡化可以改善图像对比度；平滑滤波常用于去除噪声，而锐化则是增强边缘，提高图像细节。 图像变换是图像处理中的另一大主题，包括缩放、旋转、裁剪等几何变换，以及傅里叶变换等频域变换。傅里叶变换在图像分析中扮演着重要角色，它将图像从空间域转换到频率域，便于分析图像的高频和低频成分。 图像特征提取是识别和理解图像的关键步骤，常见的特征有边缘、角点、纹理等。Sobel算子和Canny边缘检测算法是常用的边缘检测方法，而Harris角点检测和Scale-Invariant Feature Transform（SIFT）则用于识别图像中的关键点。 此外，图像分类和识别也是图像处理的重要应用。这通常涉及机器学习和深度学习技术，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。CNN在图像识别中表现出色，因其能自动学习图像的特征，并在分类任务中取得高精度。 图像处理还广泛应用于医学影像分析、遥感、视频监控、自动驾驶等多个领域。例如，医学图像的增强和分割有助于疾病的早期诊断；在自动驾驶中，图像处理技术用于识别交通标志、行人和障碍物。 课程可能还会讨论一些高级话题，如图像配准、图像融合、图像重建等。图像配准用于将多张图像对齐，便于比较或融合；图像融合结合多源图像信息，提供更全面的视角；图像重建则可以从部分信息中恢复原始图像，例如在CT扫描中。 天津大学计算机学院的“图像处理”课程将系统地教授这些概念和技术，使学生能够熟练运用图像处理理论和工具，解决实际问题，为他们在计算机视觉、人工智能等相关领域的发展打下坚实基础。