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图像预处理核心技法全掌握

📚 共计 30 章节

图像预处理概述

图像预处理的重要性、应用领域（医学、自动驾驶、安防）、基本流程框架。

图像读取与显示

使用OpenCV/PIL读取图像、图像矩阵表示、显示与保存图像。

色彩空间与转换

RGB、HSV、LAB、GRAY色彩空间原理及转换方法。

图像几何变换

缩放、旋转、平移、仿射变换、透视变换的原理与实现。

图像裁剪与填充

图像区域裁剪、边界填充（零填充、反射填充、复制填充）。

图像缩放算法

最近邻插值、双线性插值、双三次插值原理与对比。

直方图均衡化

灰度直方图概念、全局直方图均衡化、CLAHE自适应均衡化。

图像滤波基础

卷积操作原理、均值滤波、高斯滤波、中值滤波。

Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny边缘检测。

拉普拉斯锐化、USM锐化、高通滤波锐化。

图像平滑与去噪

高斯噪声、椒盐噪声模型、双边滤波、非局部均值去噪。

去噪双边滤波

形态学操作

腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽黑帽。

形态学膨胀

全局阈值、Otsu大津法、自适应阈值、三角阈值。

图像二值化与连通域分析

二值化处理、连通域标记、区域属性提取。

二值化连通域

图像梯度与形态学梯度

梯度计算、形态学梯度与边缘增强。

梯度边缘增强

图像金字塔

高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、图像融合应用。

金字塔融合

霍夫直线检测、霍夫圆检测原理与参数调优。

轮廓检测与绘制

findContours、drawContours、轮廓层级与检索模式。

轮廓特征分析

轮廓面积、周长、外接矩形、最小外接矩形、凸包。

模板匹配原理、多种匹配方法、多尺度模板匹配。

特征点检测

Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、SIFT/SURF简介。

图像傅里叶变换

傅里叶变换原理、频谱图分析、高通/低通滤波。

傅里叶频谱

图像增强技术

伽马校正、对数变换、幂律变换、对比度拉伸。

图像归一化

Min-Max归一化、Z-score标准化、归一化在深度学习中的作用。

归一化深度学习

数据增强基础

翻转、旋转、缩放、裁剪、色彩抖动、噪声注入。

高级数据增强

MixUp、CutMix、CutOut、RandAugment策略。

图像去模糊

运动模糊模型、维纳滤波、盲去卷积、深度学习去模糊简介。

去模糊维纳滤波

图像修复与填充

基于Navier-Stokes的修复、Telea算法、深度学习修复。

图像预处理Pipeline设计

构建可复用的预处理流水线、多线程加速、批量处理。

Pipeline多线程

综合实战项目

从原始图像到特征提取的完整预处理流程（以人脸检测或OCR为例）。