第6章 图像增强
9 6 6 0 6
9 3 5 5 0
1 2 3 6 2
3 1 6 8 9
9 3 0 2 2
9 7 6 0 6
8 3 4 5 0
L ' ( I / 3.8)1/ 0.4
6 2
CCD的输出信息I
γ校正后的信息
原始信息
• 校正后的误差为计算误差，是不得已的，可忽略的误差
• 值得注意的是：所得到的 γ 值不一定
f (m k , n l ), (k , l ) W g (m, n) Median
例如选择滤波用的窗口W如下图所示，是一 个一维的窗口，待处理像素的灰度取这个模 板中灰度的中值，滤波过程为：
一维窗口
除上述窗口外，常用的窗口还有方形、 十字形、圆形和环形等等，如下图所示。
图 中值滤波的常用窗口
I1 = imread('g:\Miss.bmp'); %加噪声密度为0.02的盐椒噪声 I=imnoise(I1,'salt & pepper',0.02); imshow(I); K = medfilt2(I); %中值滤波 figure,imshow(K);
下图显示了中值滤波的结果。
下图是模板为3×3，k＝3的K近旁均值 滤波器的例子。
图 K近旁均值滤波器
2. K近旁中值滤波器(KNNMF) 在K近旁均值滤波器中我们不选k个邻 近像素的平均灰度来代替，而选k个邻近像 素的中值灰度来代替，则这个滤波器就变 成了K近旁中值滤波器。
图 K近旁中值滤波器
3. 最小均方差滤波器 该方法对图像上待处理的像素（m，n） 选它的5×5邻域，在此邻域中采用下图所示 的模板（其中有1个3×3正方形，4个五边形 和4个六边形，共9个邻域），计算各个模板 的均值和方差，按方差排序，最小方差所对 应的模板的灰度均值就是像素（m，n）的输 出值。
1.3 γ校正方法
2. 对输入信息进行γ校正
I CL
1/
L (I / C )
CI
1/
• 在实际中，通常是根据预先设计好的速查表来完成校正。
例 题
4
6
9
9
9
5 6
8 5
4 8
9 9
6 0
5 5
8 8
0 8
6 7
7 0
γ=0.4
1 2 3
3 1 6 9 9
9 3 0 2 2
字符识别
人脸图像处理
目的：尽可能模糊细节，而保留大的可识别特征
6.4.2 中值滤波 在邻域平均法中，在去噪的同时也使边界 变得模糊了，中值滤波是非线性的处理方法， 在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。 首先选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗 口在图像上扫描，把该窗口中所含的像素点按 灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰 度值，来代替该点的灰度值。即
%对图像加椒盐噪声
%定义4种模板
%用4种模板进行滤波处理
%显示处理结果
显示了处理前的图和4种模板处理后的结果图。
（a）有噪声的图像
（b）模板1处理的结果图
（c）模板2处理的结果图
（d）模板3处理的结果图
（e）模板4处理的结果图
平滑处理的例子
图6.19 平滑处理的实例
（a）原始图像 （b）有噪声的图像 （c）用模板1处理后的图像
外部噪声和内部噪声。 平稳噪声和非平稳噪声。 高斯噪声、瑞利噪声、泊松噪声等。 白噪声、1/f噪声、三角噪声等。 加性噪声和乘性噪声。
（2）按统计特性是否随时间变化，可以分为
（3）按噪声幅度随时间分布形状来定义，有
（4）按噪声频谱形状来分类，有
（5）按噪声和信号之间的关系，可分为
2．MATLAB为图像加噪声的函数
图 最小均方差滤波器模板
其计算步骤如下 （1）按上图做出9个模板，计算出各自的方差。 （2）选出方差为最小的模板 （3）用该模板的灰度均值代替原像素的灰度值 其均值和方差公式如下
1 f N
i
fi
2
1 N
2 ( f f ) i
其中 是指对应的模板，N是模板中像素的数量。 该方法以方差作为各个邻域灰度均匀性的测度。若 邻域含有尖锐的边缘，它的灰度方差必定很大，而不 含边缘或灰度均匀的邻域，它的方差就很小，那么最 小方差所对应的邻域就是灰度最均匀邻域。因此通过 这样的平滑既可以消除噪声，又能够不破坏邻域边界 的细节。
例 题
1 2 3 6 3 1 6 8 9 3 0 2 9 7 6 0 8 3 4 5
γ=0.4
4
6
9
9
9
5
6
4
8 9 9
6
0 5 5
8
8 0 8
6
7 7 0
2
9
2
6
0
I 3.8 L0.4
8 5
原始信息L
CCD的输出信息I
• 如果不进行校正的话，会有11/25=44% 的数据畸变严重。 • 从上面的数据规律可以看出，会导致对比度的减小改善图像的视觉效果，或 将图像转换成一种更适合于人或机器进行 分析处理的形式。图像增强并不以图像保 真为准则，而是有选择地突出某些对人或 机器分析有意义的信息，抑制无用信息， 提高图像的使用价值。
图像增强研究的内容
灰度变换 点运算 直方图修正法 空间域 区域运算 锐化 高通滤波 频率域 图像增强 低通滤波
中值滤波是一种非线性运算。它对于消 除孤立点和线段的干扰十分有用。特别是对 于二进噪声尤为有效，对于消除高斯噪声的 影响效果不佳。对于一些细节较多的复杂图 像，还可以多次使用不同的中值滤波，然后 通过适当的方式综合所得的结果作为输出， 这样可以获得更好的平滑和保护边缘的效果。 【例】选用3×3的窗口进行中值滤波。 解：程序如下：
【例】分别采用上述4种模板对图像进行处理
解：程序如下：
I1 = imread(‘g:\Miss.bmp'); I=imnoise(I1,'salt & pepper'); imshow(I); h1= [0.1 0.1 0.1; 0.1 0.2 0.1; 0.1 0.1 0.1]; h2=1/16.*[1 2 1;2 4 2;1 2 1]; h3=1/8.*[1 1 1;1 0 1;1 1 1]; h4=1/2.*[0 1/4 0;1/4 1 1/4;0 1/4 0]; I2=filter2(h1,I); I3=filter2(h2,I); I4=filter2(h3,I); I5=filter2(h4,I); figure,imshow(I2,[]) figure,imshow(I3,[]) figure,imshow(I4,[]) figure,imshow(I5,[])
巴特沃兹滤波器
无
很轻
一般
图6.21 指纹图像的频率域增强
（a）指纹原图
（b）频率域增强后的指纹图像
频率域图像增强
理想低通滤波器举例
理想低通滤波器举例--振铃现 象
巴特沃斯低通滤波器 n=2
高斯低通滤波器
频率域图像增强
低通滤波器的应用实例：模糊,平滑等
字符识别：通过模糊图像，桥接断裂字符的裂缝 印刷和出版业：从一幅尖锐的原始图像产生平滑、柔和的 外观，如人脸，减少皮肤细纹的锐化程度和小斑点 处理卫星和航空图像：尽可能模糊细节，而保留大的可识 别特征。低通滤波通过消除不重要的特征来简化感兴趣特 征的分析
3 注意事项：
能够进行锐化处理的图像必须要求有较高的信噪 比，否则图像锐化后，图像信噪比更低。
6.5 图像锐化
空间域处理: 所谓空间域处理是直接在图像域内利用各种微分算 子实现图像的边缘增强。 频域处理： 所谓频域处理是在频域内通过各种高通滤波器的滤 波处理来实现图像的边缘增强。
50
（a） 原图 中值滤波
（b）结果图
6.4.3 边界保持类滤波 1. K近旁均值滤波器（KNNF） 该算法的思想是：在m×m的窗口中，属于同 一集合类的像素，他们的灰度值将高度相关。基于 此思想，被处理的像素（对应于窗口中心的像素） 可以用窗口内与中心像素灰度最接近的k个邻近像 素的平均灰度来代替。 其步骤如下： （1）作一个m×m的作用模板。 （2）在其中选择K个与待处理像素的灰度差为最小 的像素。 （3）用这K个像素的灰度均值替换掉原来的值。
由于图像的细节也趋向于高频段，所以选 择低通滤波器的截止频率时要特别小心， 兼顾解决降噪和保持图像细节的矛盾。
图6.20 频率域平均去噪原理框图
2）典型低通滤波器 a 理想低通滤波
1 H u, v 0 D u ,v D0 D u ,v D0
2）典型低通滤波器 振铃程度 理想的低通滤波器 梯形滤波器 指数滤波器 严重 较轻 无 图像模糊 程度 严重 轻 较轻 噪声平 滑效果 最好 好 一般
I CL
log I r log L C
即logI与logL成线性关系。选线性区的 斜率来计算γ值。
tan
1.3 γ校正方法
2）实际中 γ值的确定方法
通常CCD的γ值在0.4 ~ 0.8之间，γ值 越小，画面的效果越差。根据画面对比 度的观察与分析，可以大致得到该设备 的γ值（或依据设备的参考γ值）。
平滑
同态滤波增强
假彩色增强 彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强 代数运算
6.4 平滑（Smoothing）
区域增强算法包括
平滑算法和锐化算法。
低通滤波可以对图像进行平滑去噪处理 高通滤波可对图像进行边缘锐化处理。 邻域平均法 中值滤波 边界保持类滤波等。
第06章 图像复原
离散图像退化的数学模型
不考虑噪声则输出的降质数字图像为：
ge ( x, y)
m0 M 1
f (m, n)h ( x m, y n)
n 0 e e
N 1
二维离散退化模型可以用矩阵形式表示：
H0 H 1 H H2 H M -1 H M 1 H0 H1 H M -2 H M -2 H 1 H M 1 H 2 H0 H3 H M -3 H 0
离散图像退化的数学模型
• 通常有两种解决上述问题的途径：
◊ 通过对角化简化分块循环矩阵，再利用FFT快速 算法可以大大地降低计算量且能极大地节省存储 空间。 ◊ 分析退化的具体原因，找出H的具体简化形式。
舒服就行。
基本思路：
研究退化模型
高质量图像
图像退化
因果关系
退化了的图像
图像复原
复原的图像
图像复原
图像复原要明确规定质量准则 – 衡量接近原始景物图像的程度 图像复原模型 – 可以用连续数学或离散数学处理； – 图像复原根据退化的数学模型对退化图像进行 处理，其实现可在空间域卷积或在频域相乘。
图像f(x, y)经退化后的输出为g(x, y)：
g ( x, y ) H [ f ( x, y )] H f ( , ) ( x , y )dd
f ( , ) H [ ( x , y )]dd f ( , )h( x , y )dd
—由于图像复原中可能遇到奇异问题；
（2）逆问题可能存在多个解。
连续图像退化的数学模型
假定退化系统H是线性空间不变系统，则： (1) 线性： H k1 f1 ( x, y ) k 2 f 2 ( x, y ) k1 H f1 ( x, y ) k 2 H f 2 ( x, y )
基于MATLAB的小波分析应用(第二版)(周伟)5-13章 (2)
第6章 小波变换与图像处理
2. 图像的小波分解实例 下面通过两个例子说明如何对图像进行单尺度分解和多 尺度分解，并提取多尺度分解的小波系数。 【例6-1】 对图像进行单尺度分解。 在本例中说明如何对图像进行单尺度分解。程序中调用 函数dwt2对图像进行分解，并画出图像分解的低频分量和水 平、垂直和斜线方向的三个高频分量，可以看出低频分量表 现了图像的轮廓，而高频分量表现了图像的细节。 程序代码如下：
第6章 小波变换与图像处理 subplot(231);image(wcodemat(chd2,nbc)); title('尺度2水平方向的高频系数'); subplot(232);image(wcodemat(cvd2,nbc)); title('尺度2垂直方向的高频系数'); subplot(233);image(wcodemat(cdd2,nbc)); title('尺度2斜线方向的高频系数');
第6章 小波变换与图像处理
2. 图像的平稳小波变换实例 下面举例说明函数swt2的用法。 程序代码如下：
%加载图像 load tire; nbc = size(map,1); colormap(pink(nbc)); cod_X = wcodemat(X,nbc); subplot(221)
第6章 小波变换与图像处理
第6章 小波变换与图像处理
C = [ A(N) | H(N) | V(N) | D(N) | ... H(N-1) | V(N-1) | D(N-1) | ... | H(1) | V(1) | D(1) ]
式中，A为低频系数；H为水平高频系数；V为垂直高频系 数；D为斜线高频系数；所有向量均以列向量存储在矩阵C中。
图像增强参考文献
[1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社,2003.[2] 杨帆等. 数字图像处理与分析[M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2007[3] 马平. 数字图像处理和压缩[M]. 北京：电子工业出版社，2007[4] 闫敬文. 数字图像处理[M]. 北京：国防工业出版社，2007[5] 王慧琴. 数字图像处理. 北京:北京邮电出版社, 2006.[6] 阮秋琦. 数字图像处理学. 北京:电子工业出版社, 2001[7] 何东健. 数字图像处理. 西安:西安电子科技大学出版社, 2003.[8] 王家文, 曹宇. MATLAB6.5图形图像处理. 北京:国防工业出版社, 2004.[9] 余成波. 数字图像处理及MATLAB实现. 重庆:重庆大学出版社, 2003.[10] 张志涌, 徐彦琴. MATLAB教程-基于6.x版本.北京航空航天大学出版社, 2001.[11] 夏德深, 傅德胜. 计算机图像处理及应用. 南京:东南大学出版社, 2004.[12] Simard P,Steinkraus D,Malvar H.On-line Adaptation Image Coding with a 2-dTarp Filter. Proceedings of IEEE Data Compression Conference[J].2002.vol.8(1):23-32.[13] WangHong，LuLing，QueDaShun. Image Compression Based on WaveletTransformand Veetor Quantization[J] .Beijing : Proceedings of the First International Confereneeon Maehine Leamingand Cybernetics，2002(5):35-41 [14] WangHong，LuLing，QueDaShun. Image Compression Based on WaveletTransformand Veetor Quantization[D]. Beijing：Proeeedingsof the First Inter national Confereneeon Maehine Leamingand Cybernetics，2002[15] YufangGao ,Yang Liu. Analysis of Compression Encoding about DigitalImage[D].Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications,2003 [16] Jerome M. Sha Piro. Afast Technology for Identifying Zerotreesin the EZWAlgorithm[J]，IEEET rans. Coef. Aeoustv Speech Signal Proeessing.1996(7):11-23[1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社,2003.摘要：本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks 公司的图像处理工具箱。
数字图像处理的课程设计
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
精品课件-HALCON数字图像处理-第6章 图像增强
式。
分类： 频域法：直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像的
灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强 等。
空域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作， 然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低通滤 波 、高通滤波以及同态滤波等。
二、为什么要增强图象？ 图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模 了 困难。
Digital Image
6.0 概 述
三、目的： 1.改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 2.将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。
注意：在图像增强的过程中，没有新信息的增加， 只是 通过压制一部分信息，从而突出另一部分信息。
( f (m, n)
)
其中λ 和γ 为常数。为避免时底数为0的情况，增加偏移量 ε 。γ 值的选择对于变换函数的特性有很大影响，当γ ＜ 1 时会将原图像的灰度向高亮度部分映射，当γ ＞1时向低亮度部 分映射，而当γ =1时相当于正比变换。灰度指数变换的图 像 示例如图4.1.5所示。
Digital Image
)=
nnj
0.19
0.25
0.21 0.24 0.11
6.2 图像的直方图修正
图4.2.3给出了直方图均衡化的示意图。从图和表中可以看 出，由于 数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使变换后 的分灰布度，值但。出相现比了于归原直并现方象图，要而平使坦变得换多后的直方图并非完全均匀
图4.2.3 直方图均衡化的示意图
第6章
图像增强
◆ 6.0 ◆ 6.1 ◆ 6.2 ◆ 6.3 ◆ 6.4 ◆ 6.5 ◆ 6.6
胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。
基于人工智能的智能图像处理技术研究
基于人工智能的智能图像处理技术研究第一章引言近年来，人工智能领域的迅猛发展为图像处理技术的研究和应用带来了革命性变革。
随着深度学习的兴起，基于人工智能的智能图像处理技术成为研究热点。
本文将从图像分类、目标检测、图像生成以及图像增强等几个方面，探讨基于人工智能的智能图像处理技术的研究进展与应用。
第二章图像分类图像分类是图像处理领域的基础任务，目的是根据图像的内容将其分到不同的类别中。
传统的方法主要依赖手工设计的特征提取器和分类器，但针对复杂的图像，这些方法往往难以取得理想的结果。
基于人工智能的图像分类技术使用深度学习模型，利用卷积神经网络对图像进行特征学习和分类。
采用卷积层、池化层和全连接层构建的卷积神经网络能够自动学习图像的特征，大大提高了分类准确性。
第三章目标检测目标检测是图像处理中的核心任务之一，主要是在图像中标定和定位出感兴趣的目标。
传统的目标检测方法通常需要对图像进行多次扫描，并且需要手动设计特征和分类器，这些方法具有复杂且耗时的特点。
基于人工智能的目标检测技术通过使用深度学习模型，将目标检测问题转化为回归或分类问题。
常用的目标检测模型包括基于区域的卷积神经网络(R-CNN)、快速的区域提议神经网络(Fast R-CNN)和残差网络(RetinaNet)等。
这些模型能够在保证准确性的同时，大幅提升目标检测的速度和效率。
第四章图像生成图像生成是人工智能图像处理技术的重要应用方向之一，它的目标是利用机器学习方法生成逼真的图像。
基于人工智能的图像生成技术主要使用生成对抗网络(GAN)模型。
GAN模型由生成器和判别器组成，生成器负责生成虚假图像，判别器则负责判定生成的图像是否逼真。
通过生成器和判别器相互竞争学习，GAN模型能够逐渐提高生成图像的逼真度。
基于GAN的图像生成技术在图像合成、图像修复和图像风格迁移等领域取得了显著的成果。
第五章图像增强图像增强是一种通过对图像进行处理，改善图像质量和增强图像信息的技术。
图像处理 第6章图像复原
8
第6章 图像复原 §6.1.1 模拟图像退化的数学模型 一、退化模型
n(x,y) f (x,y) H g(x,y)
模型化：一个作用在f (x,y)上的系统H与一个加性噪声n (x,y)的联合作用，导致产生退化图像g (x,y) 。 假设已知n (x,y)的统计特性（或先求出），图像复原就 是已知g (x,y)求f (x,y)的问题 （近似于求解逼近过程），由 于解不唯一，故方法很多。不同误差准则，不同约束条件，得 到解不同。 g (x,y) = H [f (x,y)] + n (x,y) 已知 退化 解 噪声
0 x B 1和0 y D -1 B x M-1或D y N-1
ge (x,y) = fe (m,n) he (x-m,y-n) m=0,1,…,M-1; n=0,1,…,N-1 M = A+B-1, N = C+D-1 考虑噪声有: ge (x,y) = fe (m,n) he (x-m,y-n) +ne (x,y) ； m=0,1,…,M-1； n=0,1,…,N-1； ne (x,y)为M×N的噪声项
可见H是一个循环阵, 退化系统由H决定。
若A=4, B=3，则M=6，因为B＝3，即he(3)=he(4)=he(5)=0
0 0 0 h(2) h(1) h(0) h (1) h (0) 0 0 0 h (2) h(2) h(1) h(0) 0 0 0 H 0 h (2) h (1) h (0) 0 0 0 0 h(2) h(1) h(0) 0 0 0 0 h(2) h(1) h(0)
13
第6章 图像复原 §6.1.2 离散图像退化的数学模型 二、2D情况：
基于AI技术的图像识别与处理应用指南
基于技术的图像识别与处理应用指南第1章图像识别与处理基础 (4)1.1 图像识别概述 (4)1.1.1 图像识别的基本流程 (4)1.1.2 图像识别的主要方法 (4)1.2 图像处理基本概念 (4)1.2.1 图像处理的基本操作 (4)1.2.2 常用图像处理算法 (5)1.3 技术在图像识别与处理中的应用 (5)1.3.1 深度学习模型在图像识别中的应用 (5)1.3.2 技术在图像处理中的应用 (5)第2章图像预处理技术 (5)2.1 图像增强 (5)2.1.1 直方图均衡化 (6)2.1.2 伽马校正 (6)2.1.3 自适应直方图均衡化 (6)2.2 图像滤波 (6)2.2.1 均值滤波 (6)2.2.2 中值滤波 (6)2.2.3 高斯滤波 (6)2.2.4 双边滤波 (6)2.3 边缘检测与轮廓提取 (6)2.3.1 边缘检测 (7)2.3.2 轮廓提取 (7)2.3.3 Canny边缘检测 (7)第3章特征提取与匹配 (7)3.1 传统特征提取算法 (7)3.1.1 SIFT算法 (7)3.1.2 SURF算法 (7)3.1.3 ORB算法 (7)3.2 深度学习特征提取方法 (7)3.2.1 卷积神经网络（CNN） (7)3.2.2 迁移学习 (8)3.2.3 对抗网络（GAN） (8)3.3 特征匹配技术 (8)3.3.1 暴力匹配 (8)3.3.2 最近邻匹配 (8)3.3.3FLANN匹配器 (8)3.3.4 RANSAC匹配 (8)第4章深度学习基础 (8)4.1 卷积神经网络（CNN） (8)4.1.1 卷积神经网络简介 (8)4.1.3 池化层 (9)4.1.4 全连接层 (9)4.1.5 常见卷积神经网络结构 (9)4.2 深度信念网络（DBN） (9)4.2.1 深度信念网络简介 (9)4.2.2 稀疏自编码器 (9)4.2.3 限制玻尔兹曼机 (9)4.2.4 DBN的训练方法 (9)4.3 循环神经网络（RNN） (9)4.3.1 循环神经网络简介 (9)4.3.2 RNN的基本结构 (10)4.3.3 长短时记忆网络（LSTM） (10)4.3.4 门控循环单元（GRU） (10)第5章目标检测技术 (10)5.1 传统目标检测方法 (10)5.1.1 基于特征匹配的目标检测 (10)5.1.2 基于模板匹配的目标检测 (10)5.1.3 基于机器学习的目标检测 (10)5.2 基于深度学习的目标检测算法 (10)5.2.1 RCNN系列算法 (10)5.2.2 单次多框检测器（SSD） (11)5.2.3 YOLO系列算法 (11)5.2.4 RetinaNet (11)5.3 目标跟踪技术 (11)5.3.1 基于相关滤波的目标跟踪 (11)5.3.2 基于深度学习的目标跟踪 (11)5.3.3 基于优化方法的目标跟踪 (11)第6章语义分割与实例分割 (11)6.1 语义分割概述 (11)6.2 基于深度学习的语义分割算法 (12)6.2.1 卷积神经网络（CNN）基础 (12)6.2.2 全卷积神经网络（FCN） (12)6.2.3 编码器解码器结构 (12)6.2.4 区域分割网络（RCNN系列） (12)6.3 实例分割技术 (12)6.3.1 实例分割概述 (12)6.3.2 Mask RCNN (12)6.3.3 PointRend (12)6.3.4 SOLO系列 (12)第7章图像识别应用案例 (13)7.1 自然场景文本识别 (13)7.1.1 背景介绍 (13)7.1.2 技术要点 (13)7.2 人脸识别技术 (13)7.2.1 背景介绍 (13)7.2.2 技术要点 (13)7.2.3 应用案例 (14)7.3 交通场景识别 (14)7.3.1 背景介绍 (14)7.3.2 技术要点 (14)7.3.3 应用案例 (14)第8章计算机视觉与技术的融合 (14)8.1 增强现实与虚拟现实技术 (14)8.1.1 增强现实技术 (14)8.1.2 虚拟现实技术 (15)8.2 视觉导航 (15)8.2.1 视觉感知 (15)8.2.2 路径规划 (15)8.3 自动驾驶技术 (16)8.3.1 环境感知 (16)8.3.2 决策与控制 (16)第9章图像处理与技术的行业应用 (16)9.1 医疗影像诊断 (16)9.1.1 概述 (16)9.1.2 应用案例 (16)9.2 工业检测与自动化 (17)9.2.1 概述 (17)9.2.2 应用案例 (17)9.3 农业领域应用 (17)9.3.1 概述 (17)9.3.2 应用案例 (17)第10章伦理与法律问题 (17)10.1 数据隐私与保护 (17)10.1.1 数据收集与存储 (17)10.1.2 数据使用与共享 (18)10.1.3 数据安全与合规 (18)10.2 人工智能伦理问题 (18)10.2.1 公平性与歧视 (18)10.2.2 人类就业与权益 (18)10.2.3 人工智能道德责任 (18)10.3 法律法规与政策建议 (19)10.3.1 完善法律法规体系 (19)10.3.2 加强监管与执法 (19)10.3.3 政策支持与引导 (19)第1章图像识别与处理基础1.1 图像识别概述图像识别是指利用计算机技术对图像进行自动分类和识别的过程。
人工智能图像识别技术指南
人工智能图像识别技术指南第1章引言 (3)1.1 图像识别技术概述 (3)1.2 人工智能与图像识别的关系 (3)1.3 图像识别技术的应用领域 (3)第2章图像处理基础 (4)2.1 数字图像处理概述 (4)2.2 图像变换 (4)2.3 图像滤波与增强 (4)2.4 边缘检测与分割 (4)第3章特征提取与表示 (4)3.1 特征提取方法 (4)3.2 特征表示与度量 (4)3.3 常用特征提取算法 (4)3.4 特征选择与优化 (4)第4章深度学习基础 (4)4.1 神经网络简介 (4)4.2 卷积神经网络（CNN） (4)4.3 深度学习训练技巧 (4)4.4 深度学习框架介绍 (4)第5章目标检测技术 (4)5.1 目标检测概述 (4)5.2 基于候选框的目标检测方法 (4)5.3 基于深度学习的目标检测算法 (4)5.4 目标检测数据集与评估指标 (4)第6章图像分类技术 (4)6.1 图像分类概述 (4)6.2 传统图像分类算法 (4)6.3 深度学习图像分类算法 (4)6.4 数据不平衡与过拟合问题 (4)第7章场景识别与分割 (4)7.1 场景识别概述 (4)7.2 基于特征的场景识别方法 (4)7.3 深度学习场景识别算法 (4)7.4 图像分割技术 (5)第8章人体姿态估计 (5)8.1 人体姿态估计概述 (5)8.2 基于传统方法的姿态估计 (5)8.3 基于深度学习的姿态估计 (5)8.4 人体姿态估计的应用场景 (5)第9章人脸识别技术 (5)9.1 人脸识别概述 (5)9.3 深度学习人脸识别算法 (5)9.4 人脸识别中的挑战与解决方案 (5)第10章视频分析与行为识别 (5)10.1 视频分析概述 (5)10.2 目标跟踪技术 (5)10.3 行为识别方法 (5)10.4 深度学习在视频分析中的应用 (5)第11章医学图像识别 (5)11.1 医学图像概述 (5)11.2 医学图像预处理与增强 (5)11.3 医学图像分割与标注 (5)11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用 (5)第12章图像识别技术的挑战与展望 (5)12.1 数据安全与隐私保护 (5)12.2 算法可解释性与可靠性 (5)12.3 通用性与自适应学习 (5)12.4 未来发展趋势与展望 (5)第1章引言 (5)1.1 图像识别技术概述 (5)1.2 人工智能与图像识别的关系 (6)1.3 图像识别技术的应用领域 (6)第2章图像处理基础 (6)2.1 数字图像处理概述 (7)2.2 图像变换 (7)2.3 图像滤波与增强 (7)2.4 边缘检测与分割 (7)第3章特征提取与表示 (7)3.1 特征提取方法 (7)3.2 特征表示与度量 (8)3.3 常用特征提取算法 (8)3.4 特征选择与优化 (9)第4章深度学习基础 (9)4.1 神经网络简介 (9)4.2 卷积神经网络（CNN） (9)4.3 深度学习训练技巧 (10)4.4 深度学习框架介绍 (10)第5章目标检测技术 (11)5.1 目标检测概述 (11)5.2 基于候选框的目标检测方法 (11)5.3 基于深度学习的目标检测算法 (11)5.4 目标检测数据集与评估指标 (11)第6章图像分类技术 (12)6.1 图像分类概述 (12)6.3 深度学习图像分类算法 (12)6.4 数据不平衡与过拟合问题 (12)第7章场景识别与分割 (13)7.1 场景识别概述 (13)7.2 基于特征的场景识别方法 (13)7.3 深度学习场景识别算法 (13)7.4 图像分割技术 (14)第8章人体姿态估计 (14)8.1 人体姿态估计概述 (14)8.2 基于传统方法的姿态估计 (14)8.3 基于深度学习的姿态估计 (14)8.4 人体姿态估计的应用场景 (15)第9章人脸识别技术 (15)9.1 人脸识别概述 (15)9.2 基于特征的人脸识别方法 (15)9.3 深度学习人脸识别算法 (16)9.4 人脸识别中的挑战与解决方案 (16)第10章视频分析与行为识别 (17)10.1 视频分析概述 (17)10.2 目标跟踪技术 (17)10.3 行为识别方法 (17)10.4 深度学习在视频分析中的应用 (17)第11章医学图像识别 (17)11.1 医学图像概述 (18)11.2 医学图像预处理与增强 (18)11.3 医学图像分割与标注 (18)11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用 (18)第12章图像识别技术的挑战与展望 (19)12.1 数据安全与隐私保护 (19)12.2 算法可解释性与可靠性 (19)12.3 通用性与自适应学习 (19)12.4 未来发展趋势与展望 (20)好的，以下是一份关于人工智能图像识别技术指南的目录：第1章引言1.1 图像识别技术概述1.2 人工智能与图像识别的关系1.3 图像识别技术的应用领域第2章图像处理基础2.1 数字图像处理概述2.2 图像变换2.3 图像滤波与增强2.4 边缘检测与分割第3章特征提取与表示3.1 特征提取方法3.2 特征表示与度量3.3 常用特征提取算法3.4 特征选择与优化第4章深度学习基础4.1 神经网络简介4.2 卷积神经网络（CNN）4.3 深度学习训练技巧4.4 深度学习框架介绍第5章目标检测技术5.1 目标检测概述5.2 基于候选框的目标检测方法5.3 基于深度学习的目标检测算法5.4 目标检测数据集与评估指标第6章图像分类技术6.1 图像分类概述6.2 传统图像分类算法6.3 深度学习图像分类算法6.4 数据不平衡与过拟合问题第7章场景识别与分割7.1 场景识别概述7.2 基于特征的场景识别方法7.3 深度学习场景识别算法7.4 图像分割技术第8章人体姿态估计8.1 人体姿态估计概述8.2 基于传统方法的姿态估计8.3 基于深度学习的姿态估计8.4 人体姿态估计的应用场景第9章人脸识别技术9.1 人脸识别概述9.2 基于特征的人脸识别方法9.3 深度学习人脸识别算法9.4 人脸识别中的挑战与解决方案第10章视频分析与行为识别10.1 视频分析概述10.2 目标跟踪技术10.3 行为识别方法10.4 深度学习在视频分析中的应用第11章医学图像识别11.1 医学图像概述11.2 医学图像预处理与增强11.3 医学图像分割与标注11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用第12章图像识别技术的挑战与展望12.1 数据安全与隐私保护12.2 算法可解释性与可靠性12.3 通用性与自适应学习12.4 未来发展趋势与展望第1章引言1.1 图像识别技术概述图像识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机实现对图像的自动识别和处理。