东南大学图像处理课程PPT核心要点详解

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简介：图像处理是多领域交叉的学科，主要通过数字计算手段操作图像数据。东南大学的PPT讲义详述图像处理的基础知识与实践方法，涵盖了从图像增强到深度学习应用的各个方面。包括图像基础知识、图像增强、变换、分割、特征提取、复原与重建、编码与压缩，以及机器学习与深度学习在图像处理的应用，还可能包含实际案例分析。

1. 图像基础知识概览

图像的数字化

数字图像处理开始于图像的数字化。图像由连续的像素组成，数字化过程是将这些连续的像素转换成有限数量的离散点的过程。在数字化过程中，要决定图像的大小（分辨率）以及每个像素的颜色或灰度值所能表示的位数，这称为位深。典型的图像位深包括8位（256灰度级），24位（真彩色），32位（带有透明度通道）等。

基本的图像类型

在图像处理领域中，主要将图像分为两大类：灰度图像和彩色图像。灰度图像仅包含亮度信息，而彩色图像包含三个颜色通道的信息：红色、绿色和蓝色。彩色图像转换为灰度图像时通常使用加权平均法，这是一种根据人眼对不同颜色的敏感度进行加权的方法。

图像文件格式

图像可以保存为不同的文件格式，每种格式都有其特定用途和特点。例如，JPEG文件格式提供有损压缩，非常适合网络图像传输，而PNG格式则提供无损压缩，适用于需要高质量显示的图像。其他常见的图像文件格式包括GIF、BMP、TIFF和RAW等。不同的图像格式适用于不同的应用场景，了解它们的特点对于选择合适的存储方式至关重要。

在实际应用中，选择合适的文件格式可以优化图像的存储空间和传输效率。

以上章节内容为第一章的概览，涵盖了图像数字化、基本图像类型、以及图像文件格式等基础知识，为后续章节中涉及的高级图像处理方法打下了坚实的基础。

2. 图像增强方法

2.1 常用图像增强技术

图像增强是数字图像处理中的一种基本技术，目的在于改善图像质量，使其更适合人眼观察或后续处理。图像增强通常不会增加图像的原始信息量，而是通过某种变换使感兴趣的特征更为突出。

2.1.1 直方图均衡化

直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过调整图像的直方图来改善对比度。在直方图均衡化过程中，低对比度图像的直方图被拉伸至更广的动态范围，这通常会增强图像的全局对比度，尤其是当图像的直方图集中在特定的亮度水平时。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用直方图均衡化
img_eq = cv2.equalizeHist(img)

# 显示原始图像和均衡化后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_eq, 'gray')
plt.title('Equalized'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

在上述代码中， cv2.imread() 用于读取图像文件， cv2.equalizeHist() 函数执行了直方图均衡化操作。最后，使用 matplotlib 库展示原始图像与增强后的图像。通过这个过程，可以直观地观察到图像对比度的提升。

2.1.2 空间域与频率域增强方法

图像增强可以通过操作图像的空间域或频率域来实现。在空间域增强中，增强操作直接在图像的像素上进行。在频率域增强中，则是修改图像的频率分量来达到增强的效果。通常的做法是将图像从空间域转换到频率域，应用一个增强函数，然后再转换回空间域。

空间域增强

空间域增强技术中最常用的方法包括图像的点运算和邻域运算。点运算是指对图像中每个像素应用某种函数，例如对数变换、指数变换等。邻域运算则是基于像素邻域的操作，如平滑、锐化等。

频率域增强

频率域增强技术涉及使用滤波器来修改图像的频率成分。比如，使用低通滤波器可以平滑图像，去除噪声；使用高通滤波器可以增加图像的锐度；带通和带阻滤波器则可以用于去除特定频率范围内的干扰或突出图像的特定部分。

2.2 颜色增强和空间滤波

2.2.1 颜色空间转换和增强

颜色增强通常涉及到颜色空间的转换。常见的颜色空间包括RGB（红绿蓝），HLS（色相、亮度、饱和度），HSV（色相、饱和度、值），LAB等。在不同颜色空间中进行增强操作，可能会取得更好的效果。

# 将RGB图像转换到HSV颜色空间
img_rgb = cv2.imread('rgb_image.jpg')
img_hsv = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 修改HSV颜色空间中的S通道，增强饱和度
img_hsv[:, :, 1] = img_hsv[:, :, 1] * 1.2

# 将图像转换回RGB颜色空间并显示
img_enhanced = cv2.cvtColor(img_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imshow('Enhanced', img_enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们读取了一张RGB格式的图像，通过 cv2.cvtColor() 函数将其从RGB空间转换到HSV空间，然后对饱和度通道（S通道）进行增强，并最终将图像转换回RGB空间以观察增强效果。

2.2.2 线性与非线性空间滤波技术

空间滤波技术是图像处理中的另一大类增强方法。它通过使用不同类型的滤波器来对图像的局部区域进行处理。线性滤波器包括均值滤波和高斯滤波；非线性滤波器则有中值滤波、双边滤波等。

# 使用中值滤波去除图像噪声
img_noisy = cv2.imread('noisy_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_median = cv2.medianBlur(img_noisy, 5)

# 显示去噪后的图像
cv2.imshow('Median Filtered', img_median)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

此代码中， cv2.medianBlur() 函数被用于执行中值滤波操作。中值滤波是一种非线性滤波技术，特别适合去除椒盐噪声。

2.3 图像增强实践案例

2.3.1 应用直方图均衡化的实例

在本实例中，我们将通过一个简单的实践应用来演示直方图均衡化如何增强图像的可见度。

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像并转换为灰度
img_before = plt.imread('low_contrast_image.jpg')
img_after = cv2.cvtColor(img_before, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_eq = cv2.equalizeHist(img_after)

# 显示均衡化前后的图像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(img_before, cmap='gray')
axs[0].set_title('Before Equalization')
axs[1].imshow(img_eq, cmap='gray')
axs[1].set_title('After Equalization')
plt.show()

通过比较均衡化前后的图像，可以清楚地看到图像的对比度得到了显著提升。这对于观察图像的细节部分，尤其是在光照条件不佳的情况下非常有用。

2.3.2 空间滤波在图像去噪中的应用

在本小节中，我们将探讨空间滤波在图像去噪中的应用。我们将使用均值滤波和中值滤波两种方法来处理一张含噪声的图像。

# 使用均值滤波和中值滤波去噪
img_noisy = plt.imread('noisy_image.jpg')
mean_filtered = cv2.blur(img_noisy, (5,5))
median_filtered = cv2.medianBlur(img_noisy, 5)

# 显示去噪后的图像
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
axs[0].imshow(img_noisy, cmap='gray')
axs[0].set_title('Noisy Image')
axs[1].imshow(mean_filtered, cmap='gray')
axs[1].set_title('Mean Filtered')
axs[2].imshow(median_filtered, cmap='gray')
axs[2].set_title('Median Filtered')
plt.show()

通过执行上述代码，我们可以看到均值滤波器和中值滤波器在去除噪声方面的不同效果。均值滤波器通过计算局部均值来平滑图像，但可能会模糊图像细节；中值滤波器则通常能更好地保持边缘信息，特别是在去除椒盐噪声方面表现更优。

通过这些例子，我们可以看到图像增强技术如何应用在实际问题中，使我们能够从图像中提取更多的信息，并为后续的图像分析和处理奠定基础。

3. 图像变换技术

3.1 傅里叶变换及其在图像处理中的应用

3.1.1 傅里叶变换基础

傅里叶变换是一种数学变换，用于将具有或不具有周期性的函数或信号转换为一系列频率分量。在图像处理中，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域。这种转换对于理解和操作图像内容极为重要，因为它允许我们分析图像的频率组成，从而实现滤波、图像压缩、图像增强等多种操作。

傅里叶变换的基本思想是将复杂的图像分解成简单正弦波的叠加，这些正弦波以不同的频率和幅度存在。图像中的边缘、纹理等特征在频率域中表现为其对应的频率分量。

graph LR
    A[空间域图像] -->|傅里叶变换| B[频率域图像]
    B -->|逆变换| A

代码示例：实现一维傅里叶变换

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft

# 创建一个简单的一维信号
t = np.linspace(0, 1, 500)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 15 * t)

# 应用一维傅里叶变换
signal_fft = fft(signal)

# 打印频率分量
print(signal_fft)

在上述代码中，我们首先使用 numpy 和 scipy.fftpack 库创建了一个简单的一维信号，该信号由两个不同频率的正弦波叠加而成。然后，我们对该信号应用了 fft 函数进行傅里叶变换。 fft 函数的输出是该信号在频率域的表示。

3.1.2 频域滤波技术

频域滤波是一种在图像的频率表示上操作的技术。通过这种方式，可以在不改变原图像的情况下，去除图像中的噪声或增强图像的某些特征。

例如，低通滤波器可以去除高频噪声，因为它允许低频分量通过，同时减弱高频分量。相反，高通滤波器可以用于增强图像的边缘，因为它允许高频分量通过，而减弱低频分量。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft, ifft, fftshift

# 创建信号
t = np.linspace(-0.5, 0.5, N)
signal = np.sin(2 * np.pi * 50 * t)

# 计算信号的傅里叶变换
signal_fft = fft(signal)

# 创建一个低通滤波器
lp_filter = np.exp(-(t*Fs)**2 * 100)

# 应用滤波器
filtered_fft = signal_fft * lp_filter
filtered_signal = ifft(filtered_fft)

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 原始信号
plt.subplot(131)
plt.plot(t, signal)
plt.title('Original Signal')

# 频率域滤波器
plt.subplot(132)
plt.plot(t, lp_filter)
plt.title('Low Pass Filter')

# 经过滤波后的信号
plt.subplot(133)
plt.plot(t[:int(N/2)], 2*np.real(filtered_signal[:int(N/2)]))
plt.title('Filtered Signal')

plt.tight_layout()
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个简单的正弦波信号。然后，我们计算了该信号的傅里叶变换，并设计了一个简单的低通滤波器。我们将滤波器应用到信号的频域表示上，然后通过逆傅里叶变换得到经过滤波处理的信号。最终，我们绘制了原始信号、滤波器和滤波后的信号以进行直观比较。

在实际的图像处理中，频域滤波可以帮助我们实现许多有用的图像处理任务，如降噪、边缘增强等。通过精心设计滤波器的频率响应，我们可以在保留图像重要特征的同时，有效地去除不需要的噪声分量。

3.2 小波变换在图像分析中的作用

3.2.1 小波变换的基本原理

小波变换是一种先进的图像分析工具，它提供了一种时间和频率的局部化方法，允许我们对图像的不同部分进行不同尺度的分析。这与傅里叶变换不同，傅里叶变换给出的是整体的频率信息，而小波变换则能够提供图像细节的层次化描述。

小波变换通过将图像分解成不同尺度的小波系数来工作。每个小波系数代表了图像在特定尺度和位置的特定频率成分。小波变换的一个关键特性是多分辨率分析能力，这意味着它可以识别和表示图像中的局部特征。

3.2.2 小波变换在多尺度图像分析中的应用

小波变换在图像分析中的一个主要应用是多尺度图像分析。在这个过程中，图像首先被分解成一系列的小波系数，每个系数对应于特定的尺度和位置。这允许图像处理者从粗到细地查看图像内容，从而实现有效的图像分析和处理。

例如，在图像压缩中，小波变换可以用来去除图像中的冗余信息。通过只保留对视觉感知重要的系数，图像可以被压缩而不显著降低质量。在图像增强中，小波变换也可以用来增强图像的细节，同时保持整体的平滑性。

3.3 图像变换技术的综合应用

3.3.1 图像融合与重建

图像融合是将多个图像源的信息合并成一个图像的过程，目的是为了得到比任何一个单独图像源更加丰富或者准确的信息。图像重建则是在一定的约束条件下，重建出原始图像的过程，这个过程通常用于那些由于噪声、模糊或数据缺失而被破坏的图像。

在实际应用中，傅里叶变换和小波变换经常联合使用。例如，在医学成像中，MRI或CT扫描得到的多个图像切片可以首先使用傅里叶变换进行去噪处理，然后再用小波变换进行融合，以便得到更清晰的三维重建图像。

3.3.2 图像注册与配准技术

图像注册与配准是一种图像变换技术，用于将来自不同时间点、不同视角或使用不同设备拍摄的图像对齐。这种技术在医学成像和遥感领域尤为重要，它能够帮助分析图像随时间的变化或比较来自不同传感器的数据。

小波变换可以用于图像配准，因为它对图像的细节提供了很好的控制。通过对图像进行多分辨率分析，可以提取图像的关键特征，并在不同图像之间找到精确的对应关系，即使图像存在几何变形、光照变化或者噪声干扰。

本章节通过细致入微的理论分析和实际应用案例，深入探讨了图像变换技术在现代图像处理中的重要作用。从基础的傅里叶变换到先进的小波变换，每种技术都为图像分析和处理提供了独特的视角和工具。随着技术的发展，这些变换技术在图像压缩、融合、重建及注册配准等领域中扮演着越来越重要的角色。

4. 图像分割技术

4.1 图像分割基础理论

4.1.1 分割方法概述

图像分割是将图像细分为多个区域或对象的过程，每个区域都是同质的，即在同一区域内图像的特征或属性是相似的，而不同区域间则存在显著差异。图像分割是计算机视觉领域的一个基本且关键的任务，它为后续的图像理解、分析和解释提供了基础。图像分割方法按照不同的原理可以分为多种类型，包括阈值分割、区域分割、边缘分割、基于图的方法、聚类算法以及深度学习方法等。不同方法根据图像内容和目标对象的不同特性，展现出各自的优缺点。

图像分割在很多领域都有应用，例如自动医学图像分析、工业自动化检测、卫星和遥感图像的地理信息系统（GIS）等。

4.1.2 阈值分割和区域生长技术

阈值分割是图像分割中最简单也是常用的方法之一。它通过设定一个或多个阈值来区分目标物体和背景。在灰度图像中，根据像素值大小来区分不同的区域。这种方法适用于具有明显对比度的图像，例如二值化处理。阈值分割的关键在于阈值的选择，它直接影响分割效果。

区域生长是另一种基于区域的分割方法。它从一组选定的种子点开始，根据相似性准则将相邻像素点合并到种子点所在的区域。这个过程迭代进行，直到满足停止准则为止。区域生长要求初始种子点选择得当，否则会严重影响最终分割结果。

示例代码块：阈值分割

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, filters

# 加载图像
image = io.imread('path_to_image.jpg', as_gray=True)

# 应用阈值分割
threshold_value = filters.threshold_otsu(image)  # Otsu法自适应阈值分割
binary_image = image > threshold_value  # 生成二值图像

# 显示结果
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(binary_image, cmap='gray')
plt.title('Thresholded Image')
plt.show()

代码解释及参数说明：

• skimage.io.imread 用于读取图像。
• filters.threshold_otsu 是一个函数，它通过Otsu法计算一个图像的最佳全局阈值。
• image > threshold_value 是一个逻辑操作，用于生成二值图像。

在上述代码中，我们首先导入了必要的库，然后读取了一张灰度图像，并使用Otsu方法计算了最佳阈值。接着，我们根据这个阈值将图像分割成目标和背景两部分，并最终显示了原始图像和分割后的图像。

4.2 边缘检测与分割技术

4.2.1 Canny边缘检测

边缘检测是图像分割中一项重要的预处理步骤，它有助于识别出图像中物体的边界。Canny边缘检测算法是由John F. Canny在1986年提出的一种高效的边缘检测算法。该算法涉及多个步骤，包括高斯模糊、梯度计算、非极大值抑制以及滞后阈值等。

Canny边缘检测算法的主要优点是它能够检测到图像中的弱边缘，同时减少噪声的影响，并且能够定位边缘非常精确。然而，它也是一个相对计算成本较高的算法，因为它涉及到多个步骤的计算。

示例代码块：Canny边缘检测

from skimage import io, feature

# 加载图像
image = io.imread('path_to_image.jpg', as_gray=True)

# 应用Canny边缘检测
edges = feature.canny(image)

# 显示结果
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title('Canny Edges')
plt.show()

代码解释及参数说明：

• feature.canny 函数用于执行Canny边缘检测。
• image 是输入的灰度图像。

在这个代码块中，我们首先导入了必要的库，并读取了一张灰度图像。然后我们应用了Canny边缘检测算法，并将处理后的边缘图像与原始图像进行对比显示。

4.2.2 基于图论的图像分割方法

基于图论的图像分割是近年来图像处理领域中一个非常活跃的研究方向。在这种方法中，图像被表示为一个图，其中像素被表示为节点，节点间的连接关系表示像素间的相似性。图割（Graph Cuts）是一种常用的基于图论的图像分割技术，它通过最小化图的割来寻找最优分割边界。

图割算法需要建立一个图模型，将图像转换为图表示，然后将图像分割问题转化为图的最小割问题。图割是NP难问题，但可以通过多种算法近似求解，例如Max-Flow/Min-Cut算法。

4.3 模式识别与分割

4.3.1 聚类算法在图像分割中的应用

聚类算法是无监督学习中的一种常用方法，在图像分割中可以通过将相似的像素或区域归为同一类来实现分割。K-means是一种经典的聚类算法，它可以将数据集分为K个簇，并且每个数据点仅属于一个簇。

在图像分割中，K-means算法可以将像素值作为特征，以像素点为数据点，将相似的颜色或亮度分为同一类，从而实现图像的分割。该方法适用于颜色特征比较明显的图像。

示例代码块：K-means图像分割

from sklearn.cluster import KMeans
from skimage import io, color

# 加载图像并转换为RGB空间
image = io.imread('path_to_image.jpg')
image_rgb = color.rgb2lab(image)

# 将图像展平并应用K-means算法
pixels = image_rgb.reshape((-1, 3))
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
segmented = kmeans.fit_predict(pixels)

# 将分割结果展平回图像形状并显示
segmented_image = segmented.reshape(image.shape[:2])
plt.imshow(segmented_image)
plt.show()

代码解释及参数说明：

• color.rgb2lab 函数将RGB图像转换为Lab颜色空间，因为Lab空间比RGB更能反映颜色之间的差异。
• KMeans 是一个聚类算法，用于将像素值分组。
• fit_predict 方法应用K-means算法，并返回每个像素点所属的簇。

在上述代码中，我们首先导入了必要的库，并读取了一张图像。然后我们使用K-means算法对图像进行聚类分割，并将结果展平回图像形状以显示。

4.3.2 深度学习模型的分割方法

随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）在图像分割任务中取得了革命性的进步。U-Net和Mask R-CNN等架构特别为图像分割设计，它们在医疗图像、卫星图像等多个领域都取得了显著成果。

深度学习方法能够学习复杂的特征表示，并且可以捕捉到更丰富的上下文信息，从而在复杂的图像分割任务中表现优异。然而，深度学习模型通常需要大量的标记数据进行训练，模型的训练过程也很消耗计算资源。

示例代码块：使用U-Net进行图像分割

# 假设我们已经训练好了一个U-Net模型并将其保存为'unet_model.h5'
from tensorflow.keras.models import load_model
from skimage import io

# 加载训练好的U-Net模型
model = load_model('unet_model.h5')

# 加载需要分割的图像
image = io.imread('path_to_image.jpg')

# 对图像进行预处理以适应模型输入
input_image = preprocess_image_for_model(image)

# 使用模型进行预测
segmented_image = model.predict(input_image)

# 显示分割结果
plt.imshow(segmented_image)
plt.show()

代码解释及参数说明：

• load_model 用于加载训练好的深度学习模型。
• preprocess_image_for_model 是一个假设存在的函数，它负责将输入图像转换为模型需要的格式。
• model.predict 用于对图像进行预测。

在上述代码中，我们加载了一个训练好的U-Net模型，并将待分割的图像预处理后送入模型中。之后，我们获取了模型的预测结果，并将其展示出来。

接下来将详细介绍表格、mermaid流程图以及其他复杂元素如何融入到图像分割技术章节中。

5. 特征提取方法

在数字图像处理中，特征提取是识别和理解图像内容的关键步骤。良好的特征提取方法能显著提升图像分析、识别以及检索等任务的性能。本章节将对特征提取方法进行详细介绍，并讨论形状与纹理特征提取技术，以及它们在实践应用中的体现。

5.1 图像特征提取概述

5.1.1 特征提取的重要性和方法

特征提取是指从图像数据中识别和选择信息丰富的数据点或数据集合的过程。这些数据点或集合，即图像特征，可以用于后续的图像分析和理解任务，如分类、检索和识别等。特征提取的重要性在于它能够降低问题的复杂度，同时保留图像最关键的信息。

在提取图像特征时，主要考虑以下几个方面： - 不变性 ：特征提取应尽可能对尺度、旋转、光照变化等具有不变性。 - 区分性 ：特征应能够区分不同的图像内容和类别。 - 有效性 ：特征提取过程应足够高效，计算成本要低。 - 稳定性 ：在图像获取条件发生变化时，特征提取结果应保持稳定。

常见特征提取方法包括： - 空间域特征 ：如角点、边缘、轮廓等。 - 频率域特征 ：基于傅里叶变换的频谱特征。 - 统计特征 ：如直方图、纹理特征等。 - 深度学习特征 ：通过卷积神经网络(CNN)等模型自动学习得到的特征。

5.1.2 空间域特征与频率域特征提取

空间域特征 直接在像素层面进行操作，反映了图像的空间布局。常见的空间域特征提取方法包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)，HOG(Histogram of Oriented Gradients)等，它们能够提供位置、尺度不变的描述符。

频率域特征 则是通过变换图像到频率域来提取特征，比如傅里叶描述子，它能够描述图像的全局形状特征。这种特征提取方法能够有效地从图像中去除噪声，使特征更加稳定。

5.2 形状与纹理特征提取技术

5.2.1 形状特征的提取与应用

形状特征描述了图像中对象的形状和结构，对于图像中的物体识别和分类至关重要。典型的形状特征包括： - 轮廓特征 ：包括轮廓的方向、长度、弯曲度等。 - 区域特征 ：基于物体区域的统计特性，如面积、质心、方向矩等。

在提取形状特征时，常常需要进行图像预处理，例如边缘检测、骨架化等。预处理能够帮助更精确地勾勒出对象的形状。形状特征提取的一个实际应用是手写字符识别，通过分析字符的形状特征来识别不同的字符。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('shapes.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 获取轮廓并计算面积
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    print(f"Contour Area: {area}")

以上代码块展示了如何在Python中使用OpenCV库来提取二值图像的轮廓，并计算它们的面积。参数解释： cv2.threshold 用于二值化处理， cv2.findContours 用于找到轮廓， cv2.contourArea 用于计算轮廓面积。

5.2.2 纹理分析与特征提取

纹理特征通常用于区分具有相似颜色和亮度但纹理不同的区域。常见的纹理特征包括： - 灰度共生矩阵（GLCM）特征 ：描述了图像中像素灰度的空间依赖性。 - Gabor滤波器特征 ：模拟人类视觉系统的响应，提取纹理的多尺度特征。

纹理分析技术可以应用于遥感图像分析、医学图像分析等领域。通过纹理特征，可以准确地识别和分类不同的图像区域和对象。

5.3 特征提取的实践应用

5.3.1 特征匹配与识别技术

特征匹配是基于特征提取结果进行相似度评估的过程。常见的特征匹配技术包括： - 基于描述符的匹配 ：如使用SIFT描述子进行关键点的匹配。 - 基于模板的匹配 ：利用图像的一部分作为模板，在整个图像中寻找最匹配的区域。

在实际应用中，如图像检索和视觉定位等，特征匹配技术可以快速找到匹配的图像或者确定图像中特定对象的位置。

5.3.2 特征描述子在图像检索中的应用

图像检索是通过分析查询图像的特征，并在数据库中寻找特征相似的图像的过程。特征描述子能够有效地帮助完成这一任务。基于深度学习的特征描述子，如CNN提取的特征向量，已被证明在图像检索任务中具有优异的性能。这些描述子能够捕捉到图像内容的深层语义信息，使得检索结果更准确。

graph LR
A[开始] --> B[输入查询图像]
B --> C[提取特征描述子]
C --> D[计算数据库中图像的描述子]
D --> E[特征匹配与排序]
E --> F[输出最相似图像]

mermaid 流程图描述了使用特征描述子进行图像检索的基本步骤。从输入查询图像开始，提取其特征描述子，然后计算数据库中每个图像的描述子，并进行匹配与排序，最终输出最相似的图像。

在本章中，我们详细探讨了特征提取方法的重要性和多种技术，同时重点介绍了形状与纹理特征的提取技术以及它们在实际中的应用。通过实践应用案例，我们了解了特征提取技术如何在图像识别和检索中发挥作用。特征提取作为图像处理领域的基石，其研究和应用的深入，将不断推动相关技术的突破和创新。

6. 图像复原与重建

6.1 图像噪声模型与去噪技术

6.1.1 噪声类型和模型

图像在获取、传输和处理的过程中不可避免会受到各种噪声的影响。噪声类型多样，常见的包括高斯噪声、泊松噪声、椒盐噪声和乘性噪声等。噪声模型是对噪声特性的数学表达，对于去噪处理至关重要。例如，高斯噪声通常用均值和方差参数化，而乘性噪声则更多地与图像的亮度值相关联。

6.1.2 统计去噪方法

统计去噪技术是利用统计学原理来估计并去除噪声。例如，最小均方误差（MMSE）估计是一种基于统计噪声模型来估计图像原始信号的有效方法。在实际应用中，可以根据噪声的统计特性，选取不同的滤波器进行去噪。例如，均值滤波器、中值滤波器或高斯滤波器等。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像并添加高斯噪声
image = cv2.imread('example.jpg', 0)
rows, cols = image.shape
mean = 0
var = 0.1
sigma = var ** 0.5
 gauss = np.random.normal(mean, sigma, (rows, cols))
 gauss = gauss.reshape(rows, cols)
 noisy_image = image + gauss

# 应用高斯滤波器去除噪声
filtered_image = cv2.GaussianBlur(noisy_image, (5, 5), 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Gaussian Noised Image', noisy_image)
cv2.imshow('Gaussian Filtered Image', filtered_image)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6.2 图像恢复技术

6.2.1 点扩散函数与图像退化模型

图像退化通常由点扩散函数（PSF）描述，该函数反映了成像系统对点光源成像时的模糊效果。在许多情况下，图像退化可以被建模为退化函数与原始图像的卷积加上噪声。逆滤波和维纳滤波是基于PSF恢复图像的常用技术。

6.2.2 迭代重建算法与应用

迭代重建算法基于图像退化模型进行迭代优化，以恢复出最接近真实场景的图像。其中，期望最大化（EM）算法和最大后验概率（MAP）算法是两种常用的方法。这些算法能够处理复杂的图像退化模型，并能够在一定程度上处理噪声问题。

6.3 图像重建的实践案例

6.3.1 MRI图像重建实例

磁共振成像（MRI）是一种获取人体内部图像的技术，但其过程涉及复杂的重建算法。例如，回波平面成像（EPI）是MRI中常用的技术，它可以快速采集数据以重建图像。图像重建时，需要考虑图像的相干性、噪声和运动等因素。

6.3.2 CT图像重建技术的应用

计算机断层扫描（CT）利用X射线和一系列探测器从多个角度获取数据，通过重建算法生成断层图像。CT图像重建常用的方法有反投影法、迭代法和傅里叶重建等。这些方法能够有效地从射线投影数据中恢复出准确的断层图像，对于疾病诊断具有重要意义。

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简介：图像处理是多领域交叉的学科，主要通过数字计算手段操作图像数据。东南大学的PPT讲义详述图像处理的基础知识与实践方法，涵盖了从图像增强到深度学习应用的各个方面。包括图像基础知识、图像增强、变换、分割、特征提取、复原与重建、编码与压缩，以及机器学习与深度学习在图像处理的应用，还可能包含实际案例分析。

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