信号处理图像处理：从图像中提取信息，赋能计算机视觉

目录
1. 信号处理与图像处理概述

1.1 信号处理与图像处理的关系
1.2 图像处理的应用

2. 图像处理基础理论

2.1 图像表示与存储

2.1.1 像素和图像格式
2.1.2 图像增强与修复

2.2 图像分析与特征提取

2.2.1 边缘检测与轮廓提取
2.2.2 纹理分析与形状描述

3. 图像处理实践应用

3.1 图像分割与目标识别

3.1.1 分割

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1. 信号处理与图像处理概述
1.1 信号处理与图像处理的关系
信号处理与图像处理是密切相关的领域。信号处理涉及对时间或空间域中的信号进行处理，而图像处理则专门处理二维图像信号。图像可以看作是信号的一种特殊形式，它包含了空间分布的亮度或颜色信息。
1.2 图像处理的应用
图像处理技术广泛应用于各个领域，包括：

医学成像：增强医学图像，用于诊断和治疗
遥感：分析卫星图像，提取地表信息
工业自动化：检测缺陷，控制机器人
视频监控：目标跟踪，安全监测

2. 图像处理基础理论
图像处理基础理论是图像处理领域的基础知识，包括图像表示与存储、图像增强与修复、图像分析与特征提取等内容。
2.1 图像表示与存储
2.1.1 像素和图像格式
图像由像素组成，像素是图像中最小的可寻址单位，每个像素都有一个颜色值。图像格式决定了图像中像素的组织方式和存储方式。常见的图像格式包括：

BMP： Windows 位图格式，未压缩，文件较大。
JPEG： 联合图像专家组格式，有损压缩，文件较小，图像质量较差。
PNG： 便携式网络图形格式，无损压缩，文件较大，图像质量较高。
TIFF： 标签图像文件格式，无损压缩，文件较大，图像质量最高。

2.1.2 图像增强与修复
图像增强和修复技术可以改善图像的视觉效果或修复图像中的缺陷。常见的图像增强技术包括：

对比度增强： 调整图像中像素值的范围，提高图像的对比度。
直方图均衡化： 调整图像中像素值的分布，使图像的直方图更均匀。
锐化： 增强图像中边缘的对比度，使图像更清晰。

常见的图像修复技术包括：

去噪： 去除图像中的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声。
去模糊： 锐化图像，去除图像中的模糊。
修复划痕： 修复图像中的划痕或其他缺陷。

2.2 图像分析与特征提取
2.2.1 边缘检测与轮廓提取
边缘检测算法可以检测图像中像素值的变化，识别图像中的边缘。常见的边缘检测算法包括：

Sobel 算子： 使用两个 3x3 卷积核检测水平和垂直边缘。
Canny 算子： 使用多阶段算法检测边缘，包括降噪、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值。

轮廓提取算法可以将边缘连接成闭合的曲线，表示图像中的对象。常见的轮廓提取算法包括：

链码： 使用一系列方向代码表示轮廓。
多边形逼近： 使用多边形逼近轮廓。
傅里叶描述符： 使用傅里叶变换表示轮廓。

2.2.2 纹理分析与形状描述
纹理分析算法可以描述图像中纹理的特征，如粗糙度、方向性、均匀性。常见的纹理分析算法包括：

灰度共生矩阵： 计算图像中像素对之间的空间关系。
局部二值模式： 将图像中的像素与其周围像素比较，生成二进制模式。

形状描述算法可以描述图像中对象的形状特征，如面积、周长、凸包。常见的形状描述算法包括：

轮廓长度： 计算轮廓的长度。
面积： 计算轮廓包围的面积。
凸包： 计算轮廓的凸包，即包含轮廓的所有点的最小凸多边形。

3. 图像处理实践应用
图像处理技术在实际应用中有着广泛的应用，从图像分割和目标识别到图像分类和检索。本章将深入探讨这些应用，并介绍相关的算法和技术。
3.1 图像分割与目标识别
图像分割是将图像分解为具有相似特征的区域的过程，而目标识别是识别和定位图像中的特定对象。这两个任务在计算机视觉中至关重要，在医疗成像、工业自动化和安防等领域有着广泛的应用。
3.1.1 分割