圖像處理是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域,因?yàn)樗芨纳坪筒倏v各種應(yīng)用中的圖像,如在分析和診斷中起著重要作用的X射線、CT掃描和MRI圖像等醫(yī)學(xué)影像。圖像處理算法可以用于監(jiān)控系統(tǒng),以檢測和跟蹤物體,增強(qiáng)圖像質(zhì)量,并進(jìn)行面部識別。在遙感中,圖像處理技術(shù)用于分析各種情況下的衛(wèi)星和航空圖像,以實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測和資源管理等目的。在多媒體
系統(tǒng),如照片編輯軟件和視頻游戲中,它應(yīng)用于增強(qiáng)和操縱圖像顯示?傮w而言,圖像處理具有廣泛的應(yīng)用,并已成為許多行業(yè)的關(guān)鍵工具,這使其成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是人工智能的一個(gè)研究領(lǐng)域,它允許在沒有明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測或決策。例如,在自動(dòng)化領(lǐng)域中ML算法可以自動(dòng)完成原本需要人工干預(yù)的任務(wù),減少錯(cuò)誤并提高效率; 在預(yù)測分析中,ML模型可以分析大量數(shù)據(jù),以識別模式并進(jìn)行預(yù)測,這可以用于各種應(yīng)用,如股市分析、欺詐檢測和客戶行為分析; 在決策中,ML算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)提供見解和建議,幫助機(jī)構(gòu)做出更好、更明智的決策。
圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合涉及使用兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)來分析和理解圖像。圖像處理技術(shù)用于對圖像進(jìn)行預(yù)處理,如濾波、分割和特征提取,而ML算法用于分析和解釋處理后的數(shù)據(jù),如分類、聚類和目標(biāo)檢測。目的是利用每個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)勢構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),在無須人工干預(yù)的情況下自動(dòng)分析和理解圖像。通過這種組合,圖像處理技術(shù)可以提高圖像的質(zhì)量,從而提高M(jìn)L算法的性能。ML算法可以自動(dòng)分析和解釋圖像,這可減少手動(dòng)干預(yù)。
我們的主要目標(biāo)是編寫一本全面的教科書,將之作為圖像處理課程的有用資源。為此,我們精心安排內(nèi)容,涵蓋了流行圖像處理方法的理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用。從像素運(yùn)算到幾何變換,從空間濾波到圖像分割,從邊緣檢測到彩色圖像處理,完全涵蓋了處理和理解圖像所必需的廣泛主題。此外,因?yàn)檎J(rèn)識到ML在圖像處理中日益增強(qiáng)的相關(guān)性,所以引入了基本的ML概念及其在該領(lǐng)域的應(yīng)用。通過介紹這些概念,旨在為讀者提供必要的知識,利用ML技術(shù)執(zhí)行各種圖像處理任務(wù)。我們的最終愿望是讓全書成為學(xué)生和從業(yè)者的有用工具,讓他們對圖像處理的基本原理有一個(gè)扎實(shí)的理解,并能夠在現(xiàn)實(shí)世界中應(yīng)用這些技術(shù)。
為了涵蓋所有重要信息,有必要包括許多章節(jié)和程序。因此,全書包含了大量的內(nèi)容和編程示例。然而,一本包含多個(gè)章節(jié)和程序的單冊書可能會讓讀者應(yīng)接不暇,因此我們決定將全書分為兩冊。進(jìn)行拆分的主要目的是確保讀者恰當(dāng)?shù)靥幚砗屠斫馊珪鴥?nèi)容。通過將內(nèi)容分為兩冊,使得全書變得更容易理解和使用,防止讀者被巨量信息所淹沒。這種深思熟慮的劃分有助于獲得更順暢的學(xué)習(xí)體驗(yàn),使讀者能夠更有效地瀏覽和深入研究內(nèi)容,并以自己的節(jié)奏掌握概念和技術(shù)?偟膩碚f,將全書分為兩冊的決定旨在優(yōu)化讀者對本書提供的大量材料和程序的理解效果和參與感。
為了確保讀者能夠有效地瀏覽和領(lǐng)悟全書內(nèi)容,我們決定將其分為兩冊: 上冊為《圖像處理基礎(chǔ)》,下冊為《圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)》。
上冊涵蓋了圖像處理的基本概念和技術(shù),包括像素操作、空間濾波、邊緣檢測、圖像分割、角點(diǎn)檢測和幾何變換。它為讀者理解圖像處理的核心原理和實(shí)際應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過重點(diǎn)關(guān)注上冊的6章內(nèi)容,可為對該領(lǐng)域的進(jìn)一步探索奠定必要的基礎(chǔ)。在從上冊獲得的知識的基礎(chǔ)上,下冊更多關(guān)注圖像分析的內(nèi)容。它涵蓋了一系列主題,包括形態(tài)濾波器、彩色圖像處理、幾何變換、圖像匹配識別、基于特征使用均移算法的分割以及奇異值分解(SVD)在圖像壓縮中的應(yīng)用。除了介紹圖像處理的先進(jìn)概念和技術(shù)外,下冊還提供了應(yīng)用于該領(lǐng)域的幾種重要的ML技術(shù)。因?yàn)檎J(rèn)識到ML在圖像分析中日益重要的意義,并了解其在增強(qiáng)圖像處理任務(wù)方面的潛力,下冊引入了相關(guān)的ML方法。
將全書分為兩冊,使得每一冊都能單獨(dú)作為獨(dú)立的、自包含的資源,這意味著讀者可以靈活地獨(dú)立學(xué)習(xí)或溫習(xí)每一冊的內(nèi)容,而不必依賴另一冊的上下文或理解。通過保持獨(dú)立的結(jié)構(gòu),讀者可以按模塊化的方式處理材料,根據(jù)需要關(guān)注特定方面或重新閱讀特定章節(jié)。
上冊介紹圖像處理的基本概念和技術(shù)。它為理解圖像處理的核心原理和實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。通過關(guān)注這些基本主題,上冊旨在讓讀者對圖像處理的核心概念和基本技術(shù)有一個(gè)扎實(shí)的理解。它構(gòu)成了在下冊中進(jìn)一步探索更深入主題和ML應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。無論你是該領(lǐng)域的學(xué)生還是從業(yè)者,上冊都將為你提供必要的知識,使你能夠自信地領(lǐng)會和完成圖像處理任務(wù)。
許多關(guān)于圖像處理技術(shù)的書籍都是面向具有強(qiáng)大數(shù)學(xué)背景的讀者的。在回顧了各種相關(guān)書籍后,作者注意到需要對這些主題采取更通用、技術(shù)性較低的方法,以吸引更廣泛的讀者和學(xué)生。全書包含了其他類似書籍中的所有主題,但更強(qiáng)調(diào)解釋、實(shí)踐和使用方法,而較少強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)。
全書不僅涵蓋了圖像處理的關(guān)鍵概念和技術(shù),還提供了大量的代碼和實(shí)現(xiàn)。作者認(rèn)為這是本書的一個(gè)重要特點(diǎn)。即使是那些數(shù)學(xué)能力很強(qiáng)的讀者,當(dāng)他們在代碼中看到它之前,也很難完全掌握一種特定的方法。通過在代碼中實(shí)現(xiàn)算法和方法,可消除混淆或不確定性,使技術(shù)更容易理解和傳播。采用這種方式,當(dāng)讀者在書中從較簡單的方法進(jìn)展到更復(fù)雜的方法時(shí),對計(jì)算(實(shí)現(xiàn)的代碼)的關(guān)注使他們能夠看懂各種模型,并加強(qiáng)他們的數(shù)學(xué)理解。
許多類似的書只關(guān)注理論內(nèi)容,而那些涵蓋實(shí)際實(shí)現(xiàn)的書通常提供了從頭開始的開發(fā)算法的通用方法。教學(xué)經(jīng)驗(yàn)表明,當(dāng)學(xué)生能夠訪問他們可以實(shí)驗(yàn)和修改的代碼時(shí),他們會更快地理解書中的內(nèi)容。全書使用MATLAB作為編程語言來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng),因?yàn)樗诠こ處熤泻苁軞g迎,并且它為各個(gè)學(xué)科收集了大量的函數(shù)庫。在工程中也會使用其他編程語言,如Java、R、C 和Python,但MATLAB以其獨(dú)特的表現(xiàn)脫穎而出。
對于初學(xué)者來說,由于涉及大量的數(shù)學(xué)概念和技術(shù),圖像處理中所使用的眾多計(jì)算方法可能會讓人應(yīng)接不暇。一些實(shí)用書籍試圖通過提供已有的各種方法來解決這個(gè)問題。然而,如果問題的假設(shè)沒有得到滿足怎么辦?在這種情況下,有必要修改或調(diào)整算法。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),至關(guān)重要的是,全書提供了領(lǐng)會和理解基礎(chǔ)數(shù)學(xué)所需的概念。全書的目的是通過提供最常用的、全面和可接受的算法和流行的圖像處理方法來實(shí)現(xiàn)平衡,重點(diǎn)是嚴(yán)謹(jǐn)性。
盡管圖像處理方法涉及大量的數(shù)學(xué)概念,但在不深入了解其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的情況下使用這些模型是可能的。對許多讀者來說,通過編程而非復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型來學(xué)習(xí)圖像處理是一個(gè)更可行的目標(biāo)。全書旨在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。
通過將理論知識與計(jì)算機(jī)實(shí)踐練習(xí)相結(jié)合,允許學(xué)生編寫自己的圖像數(shù)據(jù)處理代碼,從而有效地完成圖像處理教學(xué)。隨著圖像處理原理被廣泛地應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如ML和數(shù)據(jù)分析,對精通這些概念的工程師的需求越來越大。許多大學(xué)通過提供涵蓋使用最廣泛的技術(shù)的圖像處理綜合課程來滿足這一需求。圖像處理被認(rèn)為是一門非常實(shí)用的學(xué)科,它啟發(fā)學(xué)生了解如何將圖像變換等轉(zhuǎn)換為代碼,以產(chǎn)生吸引人的視覺效果。
書中的材料是從教學(xué)角度選取的。出于這個(gè)原因,全書主要作為科學(xué)、電氣工程或計(jì)算數(shù)學(xué)的本科生和研究生的教科書。全書適用于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、人工視覺和圖像理解等課程。全書旨在為一個(gè)完整的學(xué)期提供支持涵蓋整個(gè)課程的必要材料,并確保研讀這些科目的學(xué)生獲得全面的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
上冊的組織方式使讀者能夠輕松地理解每一章的目標(biāo),并通過使用MATLAB程序的實(shí)踐練習(xí)來加強(qiáng)他們的理解。它由6章組成,每一章的細(xì)節(jié)如下。
第1章探討了像素運(yùn)算、它們的性質(zhì)以及它們在圖像處理中的應(yīng)用。還解釋了圖像直方圖和像素運(yùn)算之間的關(guān)系,并使用MATLAB的數(shù)值示例來幫助說明這些概念。
第2章重點(diǎn)分析了空域?yàn)V波,即不僅考慮圖像像素本身的原始值,還考慮其相鄰元素的值來修改圖像的每個(gè)像素。
第3章描述了圖像的邊緣或輪廓的概念,這對應(yīng)于圖像分析的一個(gè)重要組成部分。還介紹了現(xiàn)有的主要邊緣定位方法、其性質(zhì)和特殊性,這些方法是在MATLAB中實(shí)現(xiàn)的,更便于讀者理解。
第4章介紹了圖像分割和二值圖像的處理。分割包括隔離圖像中的每個(gè)單獨(dú)的二值目標(biāo)。隔離開這些目標(biāo)后,可以評估其各種特性,如目標(biāo)的數(shù)量、位置和組成目標(biāo)的像素?cái)?shù)量。
第5章概述了鑒別角點(diǎn)的主要方法、它們的關(guān)鍵特性、定義方程及其在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)。
第6章介紹了檢測幾何形狀,如直線或圓的主要方法。
在5年多的時(shí)間里,我們進(jìn)行了廣泛的測試和實(shí)驗(yàn),以有效地將這些內(nèi)容呈現(xiàn)給不同的受眾。此外,非常感謝我們的學(xué)生,特別是墨西哥瓜達(dá)拉哈拉大學(xué)的CUCEI學(xué)生對我們堅(jiān)定不移的支持和理解。在本書的編寫過程中,我們的同事所提供的寶貴的合作、協(xié)助和討論令人印象深刻。我們向所有為這一成果做出貢獻(xiàn)的人表示最誠摯的感謝。
埃里克·奎亞斯
阿爾瑪·納耶麗·羅德里格斯瓜達(dá)拉哈拉,哈利斯科,墨西哥
第1章像素運(yùn)算
1.1引言
1.2改變像素強(qiáng)度值
1.2.1對比度和照度或
亮度
1.2.2限定像素運(yùn)算的
結(jié)果
1.2.3圖像補(bǔ)
1.2.4閾值分割
1.3直方圖和像素運(yùn)算
1.3.1直方圖
1.3.2圖像采集特性
1.3.3用MATLAB計(jì)算
圖像的直方圖
1.3.4彩色圖像的
直方圖
1.3.5像素運(yùn)算對直方圖
的影響
1.3.6自動(dòng)對比度調(diào)整
1.3.7累積直方圖
1.3.8直方圖線性
均衡化
1.4伽馬校正
1.4.1伽馬函數(shù)
1.4.2伽馬校正的應(yīng)用
1.5MATLAB像素操作
1.5.1用MATLAB改變
對比度和亮度
1.5.2用MATLAB閾值
化分割圖像
1.5.3用MATLAB調(diào)整
對比度
1.5.4用MATLAB進(jìn)行
直方圖均衡化
1.6多源像素運(yùn)算
1.6.1邏輯和算術(shù)運(yùn)算
1.6.2Alpha混合運(yùn)算
參考文獻(xiàn)
第2章空域?yàn)V波
2.1引言
2.2什么是濾波器
2.3空域線性濾波器
2.3.1濾波器矩陣
2.3.2濾波操作
2.4MATLAB中濾波操作的
計(jì)算
2.5線性濾波器的類型
2.5.1平滑濾波器
2.5.2盒濾波器
2.5.3高斯濾波器
2.5.4差分濾波器
2.6線性濾波器的形式特征
2.6.1線性卷積和相關(guān)
2.6.2線性卷積性質(zhì)
2.6.3濾波器的可
分離性
2.6.4濾波器的脈沖
響應(yīng)
2.7用MATLAB對圖像加
噪聲
2.8空域非線性濾波器
2.8.1最大值和最小值
濾波器
2.8.2中值濾波器
2.8.3具有多重性窗口的
中值濾波器
2.8.4其他非線性
濾波器
2.9MATLAB中的線性空域
濾波器
2.9.1相關(guān)尺寸和卷積
2.9.2處理圖像邊框
2.9.3實(shí)現(xiàn)線性空域?yàn)V波
器的MATLAB
函數(shù)
2.9.4實(shí)現(xiàn)非線性空域?yàn)V
波器的MATLAB
函數(shù)
2.10二值濾波器
參考文獻(xiàn)
第3章邊緣檢測
3.1邊緣和輪廓
3.2用基于梯度的技術(shù)檢測
邊緣
3.2.1偏導(dǎo)數(shù)和梯度
3.2.2導(dǎo)出的濾波器
3.3邊緣檢測濾波器
3.3.1蒲瑞維特算子和
索貝爾算子
3.3.2羅伯特算子
3.3.3羅盤算子
3.3.4用MATLAB檢測
邊緣
3.3.5用于邊緣檢測的
MATLAB函數(shù)
3.4基于二階導(dǎo)數(shù)的算子
3.4.1使用二階導(dǎo)數(shù)技術(shù)的
邊緣檢測
3.4.2圖像的銳化增強(qiáng)
3.4.3用MATLAB實(shí)現(xiàn)
拉普拉斯濾波器和
增強(qiáng)銳度
3.4.4坎尼濾波器
3.4.5實(shí)現(xiàn)坎尼濾波器的
MATLAB工具
參考文獻(xiàn)
第4章二值圖分割和處理
4.1引言
4.2分割
4.3閾值化
4.4最優(yōu)閾值
4.5大津算法
4.6用區(qū)域生長分割
4.6.1初始像素
4.6.2局部搜索
4.7二值圖中的目標(biāo)標(biāo)記
4.7.1暫時(shí)標(biāo)記目標(biāo)
(步驟1)
4.7.2標(biāo)記的傳播
4.7.3相鄰標(biāo)記
4.7.4解決沖突
(步驟2)
4.7.5用MATLAB實(shí)現(xiàn)
目標(biāo)標(biāo)記算法
4.8二值圖中的目標(biāo)邊界
4.8.1外輪廓和內(nèi)輪廓
4.8.2輪廓識別和目標(biāo)
標(biāo)記的結(jié)合
4.8.3MATLAB實(shí)現(xiàn)
4.9二值目標(biāo)的表達(dá)
4.9.1長度編碼
4.9.2鏈碼
4.9.3差分鏈碼
4.9.4形狀數(shù)
4.9.5傅里葉描述符
4.10二值目標(biāo)的特征
4.10.1特征
4.10.2幾何特征
4.10.3周長
4.10.4面積
4.10.5緊湊度和
圓度
4.10.6圍盒
參考文獻(xiàn)
第5章角點(diǎn)檢測
5.1圖像中的角點(diǎn)
5.2哈里斯算法
5.2.1結(jié)構(gòu)矩陣
5.2.2結(jié)構(gòu)矩陣的
濾波
5.2.3本征值和本征矢量
的計(jì)算
5.2.4角點(diǎn)值函數(shù)(V)
5.2.5角點(diǎn)的確定
5.2.6算法實(shí)現(xiàn)
5.3用MATLAB確定角點(diǎn)
位置
5.4其他角點(diǎn)檢測器
5.4.1博代檢測器
5.4.2基爾希和羅森菲爾德
檢測器
5.4.3王和布雷迪
檢測器
參考文獻(xiàn)
第6章直線檢測
6.1圖像中的結(jié)構(gòu)
6.2哈夫變換
6.2.1參數(shù)空間
6.2.2累積記錄矩陣
6.2.3參數(shù)化模型
改變
6.3哈夫變換的實(shí)現(xiàn)
6.4在MATLAB中編程實(shí)現(xiàn)
哈夫變換
6.5用MATLAB函數(shù)檢測
直線
參考文獻(xiàn)