2-数字图像处理技术
数字图像处理技术发展与应用
数字图像处理技术发展与应用数字图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、存储和传输的技术。
随着计算机技术和数字信号处理技术的发展，数字图像处理技术也得到了极大的发展。
这项技术已经广泛应用于医学、军事、环境、电子商务等领域。
数字图像处理技术发展简史：数字图像处理技术的发展经历了以下几个阶段：（1）数字图像采集阶段：20世纪50年代相机的普及使得物理图像被转化为影像，此后相似设备的提升促进了数字图像采集设备的发展。
（2）数字信号处理技术阶段：数字电视和数字化显微镜、数字照相机等设备的出现，使得数字信号处理技术得到迅猛发展。
（3）计算机视觉阶段：计算机视觉利用了数字图形处理技术来分析现实世界，做出更加精准和智能的决策，减少人的参与。
数字图像处理技术应用领域：数字图像处理技术可以对图像进行增强、滤波、分割和压缩等处理。
随着技术的不断发展，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
（1）医学诊断领域：数字图像处理对医学影像诊断有很好的应用。
如CT，MRI影像的处理和分析都依赖于数字图像处理技术。
（2）安防领域：数字图像处理技术的视觉辨认能力可以用于安全领域的人脸识别、车牌识别等，从而提高安全检测的效率和精度。
（3）电子商务领域：数字图像处理技术可以用于产品展示、商品搜索和客户关系管理等方面，使得电子商务更加便捷和高效。
（4）游戏和虚拟现实领域：数字图像处理技术不仅用于计算机游戏的制作，还用于虚拟现实技术的开发。
数字图像处理技术未来发展方向：随着技术的不断进步，数字图像处理技术的发展将朝着更加高效和智能的方向发展。
例如，人工智能可以通过机器学习和深度学习等算法实现目标检测、分类、识别等功能，并将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
在未来，数字图像处理技术的发展将催生出更多新的应用领域和新的商业模式，推动数字经济的发展。
数字图像处理(第二版)章 (2)
第2章 数字图像处理基础
2.2 数字图像类型
第2章 数字图像处理基础
为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。非均匀量 化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量 化误差最小的原则来进行量化。具体做法是对图像中像素灰度 值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像 素灰度值的概率分布密度函数因图像不同而异，所 以不可能找到一个适用于各种不同图像的最佳非等间隔量化方 案，因此，实用上一般多采用等间隔量化。
第2章 数字图像处理基础
3. 索引颜色图像 在介绍索引颜色图像之前，首先来了解PC机是如何处理颜 色的。大多数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样的，即可 以从图像中采样出1670万种不同的颜色。用这种方式获得的颜 色通常称为RGB颜色。颜色深度为24位每像素的数字图像是目前 所能获取、浏览和保存的颜色信息最丰富的彩色图像，由于它 所表达的颜色远远超出了人眼所能辨别的范围，故将其称为 “真彩色”。在早期，由于技术上和价格上的原因，计算机在 处理时并没有达到24位每像素的真彩色水平，为此人们创造了 索引颜色。索引颜色通常也称为映射颜色。在这种模式下，颜 色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限。索引 颜色的图像最多只能显示256种颜色。索引颜色通常称为调色板。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成 该图像具体颜色的索引值就被读入程序，然后根据索引值在调 色板中找到对应的颜色。
b=M×N×Q (b)
数字图像处理技术
数字图像处理技术一．数字图像处理概述数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进展一系列有目的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的开展，数字图像处理技术也慢慢地开展起来。
数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球外表地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。
最近几十年来，科学技术的不断开展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。
许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术到达了新的高度，并且开展迅猛。
二．数字图象处理研究的容一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。
新世纪以来，信息技术取得了长足的开展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。
比方，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。
这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论根底上开展而来的。
数字图像处理技术主要包括：⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。
其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像复原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。
从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是一样的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个适宜变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。
数字图像处理技术的应用综述--课程论文
《数字图像处理》课程论文题目：数字图像处理技术的应用综述1 绪论1.1数字图像处理简介数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1.2数字图像处理技术的基本特点1）处理信息量很大。
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
2）占用频带较宽。
数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要。
3）各像素相关性大。
数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4）无法复现三维景物的全部几何信息。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
数字图像处理第二版
数字图像处理第二版数字图像处理是对图像进行数字化处理来实现增强、压缩、重构等目的的技术。
与传统的图像处理相比，数字图像处理有很多的优点，如可重复性、自动化程度高、处理速度快等。
数字图像处理主要分为以下几个步骤：1. 图像获取：获取原始图像，包括摄像机、扫描仪、雷达等设备获得的数字图片；2. 图像预处理：对图像进行预处理，如去噪、平滑、锐化等操作，以改善图像质量和准确度；3. 特征提取：从处理后的图像中提取相关特征，如边缘、纹理、颜色等，以进行更深入的分析和处理；4. 图像分析：对提取出的图像特征进行分析和处理，如目标检测、分类、识别等；5. 图像重构：根据处理结果对图像进行重构或合成。
数字图像处理在很多领域都有应用，如医学图像处理、遥感图像处理、工业检测等。
其中医学图像处理应用最为广泛，包括CT、MRI 等医学影像的处理及分析、医学图像的自动识别等。
在遥感图像处理中，数字图像处理被用于解决图像失真、降噪、液化等问题，从而提高传感器的精度和稳定性。
在工业检测中，数字图像处理可用于识别和修复机器中的缺陷、实现无损检测等。
数字图像处理的研究范围很广，包括图像压缩、图像增强、图像识别等方面。
其中图像压缩是数字图像处理领域中的一项重要研究内容，合理地对图像进行压缩，可大大减少存储空间和传输带宽，并且保持图像的质量。
图像增强是另一个重要的工具，它通过对图像的局部增强、全局增强等方式来改善图像的质量，使得图像更加清晰、明亮。
总的来说，数字图像处理是一种重要的技术手段，它可以广泛应用于医学、遥感、工业等各个领域。
随着技术的发展和研究的深入，数字图像处理的应用和研究将会更加广泛和深入。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
数字图像处理 算法原理
数字图像处理算法原理
数字图像处理是指应用数字计算机对图像进行处理与分析的技术。
其中涉及到的算法原理包括：
1. 灰度变换算法：通过改变图像中像素的灰度级分布，实现对图像亮度、对比度、伽马校正等属性的调整。
常用的灰度变换算法有线性变换、逆变换、非线性自适应直方图均衡化等。
2. 图像滤波算法：用于平滑图像、强调图像细节或检测图像中的边缘。
常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、导向滤波等。
3. 图像增强算法：通过改善图像的质量和可视化效果，使图像更适合人眼观察和计算机分析。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、局部对比度增强、锐化增强等。
4. 彩色图像处理算法：针对彩色图像的特点，进行颜色空间转换、亮度调整、色彩增强、色彩平衡等操作。
常用的彩色图像处理算法有RGB空间转换为HSV空间、色彩补偿、白平衡调整等。
5. 图像分割与边缘检测算法：将图像划分为不同的区域或提取图像中感兴趣的目标，常用的算法包括阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
6. 图像压缩与编解码算法：将图像数据经过压缩编码处理，以减少存储空间和传输带宽。
常用的压缩算法有无损压缩算法
（如RLE、Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG）。
除了以上算法原理外，还包括图像配准、图像恢复、形态学处理、基于特征的图像分析等其他算法。
这些算法原理的应用能够有效地处理数字图像，对于图像识别、图像搜索、医学图像分析等领域具有广泛的应用价值。
数字图像处理技术
数字图像处理技术近年来，随着数字技术的发展，数字图像处理技术也在不断地发展壮大，并得到了广泛的应用。
下面结合数字图像处理技术的历史背景及其应用领域，探讨其发展历程及未来发展趋势。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理的技术。
它可以通过使用技术工具、算法和策略，快速、准确地处理摄像头捕捉到的图像。
它的功能优势在于可以将模糊的图像变成清晰的图像，并将模糊的图像转换为具有良好可视性的图像。
二、数字图像处理技术的历史背景1970年代，数字图像处理技术被科学家们发现和实现。
这项技术结合了计算机科学和图像处理技术，将数字图像转化为可以被处理、分析和可视化的数据。
由于其特殊的数字处理能力，数字图像处理技术开始被广泛应用于多个行业，如制造业、医疗卫生和军事等。
三、数字图像处理技术的应用领域1.疗卫生：数字图像处理技术可以用于诊断，例如CT和MRI模拟等，可以帮助医生判断病情的严重程度。
此外，它还可以用于治疗，例如用于显示核磁共振成像和数字减影成像。
2.造业：工业企业利用数字图像处理技术来检测工件内部缺陷，以及控制产品质量。
这样可以减少工件错误和损坏，有效提高产品质量。
3.事：军事领域也大量使用数字图像处理技术。
它可以用来监控敌方活动、监视战略要点和识别非常低的图像，以准确掌握战术状况。
此外，它还可以用于航空监视和航空攻击，使用导弹识别准确、真实的目标图像，以有效控制攻击力度。
四、数字图像处理技术的未来发展趋势1.泛应用：数字图像处理技术已经在多个行业中得到了广泛应用，未来会有更多行业开始使用这项技术。
2.细化处理：数字图像处理技术将会更加精细，可以更快、更准确地进行处理，以确保输出的图像是更加精确、逼真的。
3.能化：未来数字图像处理技术将更加智能化，使用人工智能来实现图像识别和分析，从而替代人类人工分析图像。
综上所述，数字图像处理技术在近年来蓬勃发展，并得到了多领域的广泛应用，将进一步拓展使用范围并被更多的行业所使用。
数字图像处理技术
数字图像处理技术
数字图像处理技术是现代信息技术中重要的一项技术，它主要应用于数字图像的处理。
数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理，包括图像获取，恢复，改变，增强以及分析等，其基本目的是将图像有效、准确地表达出来，以获取重要信息并辅助相应的应用。
数字图像处理技术可以用来增强或改变数字图像的质量，可以使用特定的软件来进行增强。
常用的增强方法有图像增强、图像压缩、图像补偿和图像滤波。
图像增强是指改变图像的对比度和亮度，以便更清楚地显示图像的详细信息；图像压缩是指压缩图像，以减少图像文件的大小；图像补偿是指改变图像的颜色和饱和度，以丰富图像的视觉效果；至于图像滤波，它将去除图像中的噪声，使其变得更清晰。
另外，数字图像处理技术还可以用于图像分析，通过分析可以获取有用的信息，以改善相关的应用。
图像分析技术可以用来进行计算机辅助诊断、物体跟踪和识别等。
例如，医学图像处理技术可以用来分析CT或MRI图像，便于医生诊断疾病；可以用安全监控图像处理
技术来识别图像中的行人或车辆，以便进行安全检查等。
此外，数字图像处理技术还可以用于图像合成，将两幅或多幅图像合并成一张图像。
该技术在图像融合、图像拼接、图像混合等方面有广泛的应用。
综上所述，数字图像处理技术在现代信息技术领域中显得越来越重要，它有效地将数字图像处理，增强和分析。
数字图像处理技术可以改善图像的质量、提高图像的准确性和逼真度，从而有效地满足用
户对图像的各种应用。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理技术的应用
数字图像处理技术的应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术已经成为了一种非常重要、十分常用的技术手段。
数字图像处理技术可以通过对图像进行不同的图像算法操作，使得图像及其特征得到快速、准确、全面的提取和实现。
数字图像处理技术广泛应用于多个领域，比如医学、工业制造、机器人、军事等等，下面将具体介绍数字图像处理技术应用于以下几个领域。
I. 医学影像图像处理技术医学领域是数字图像处理技术应用最为广泛的一个领域。
医学影像图像处理技术可以通过对医学影像进行处理和分析，提高对人体的分析和诊断能力。
例如，数字图像处理技术通过制定影像分析和测量算法，可以对X射线、MRI和CT等医学成像图像进行分析和处理，从而提供准确的内部结构信息，进一步推进人类医学研究的发展。
II. 工业制造图像处理技术工业制造领域是数字图像处理技术另一个广泛应用的领域，它的主要应用包括： 1) 质量控制；2) 生产线分析；3) 错误检测等等。
数字图像处理技术可以通过对工业成像进行处理和分析，提高对生产线和零件的识别和检测。
例如，数字图像处理技术可以采用特定的算法对LED芯片进行质量检测，检测出芯片表面的问题或损坏等问题，在保证生产质量的同时，提高制造企业的经济效益。
III. 机器人视觉图像处理技术机器人视觉技术是指让机器人具备“看”和“识别”的能力，这一技术需要机器获取周围环境的信息，并在获取的信息上进行特征提取、识别、分类等操作，从而使得机器人能够在不同的环境中自主地完成指定任务。
数字图像处理技术是机器人视觉图像处理技术的重要支持技术。
例如，许多机器人在执行不同任务时，往往需要对环境中的情况进行实时拍摄和分析，从而保证机器人任务的完成。
IV. 建筑监控图像处理技术现代城市中的监控摄像头等安防设备的使用越来越广泛，数字图像处理技术也在这一领域得到了广泛应用。
数字图像处理技术可以对建筑监控系统中采集的数据进行处理和分析，从而实现事件检测、目标识别、物体跟踪等操作。
数字图像处理基础2
数字图像处理基础2第二章数字图像处理基础2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换简单的图像成像模型一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。
由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有：0<f(x,y)</f(x,y)图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。
所以，f(x,y)可由两个分量来表征：一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量。
设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中：0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像)，f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ，且：l=f(x,y)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。
显然：L min ≤l ≤L mxa区间[L min ，L max ]称为灰度的取值范围。
在实际中，一般取L min 的值为0，L max =L-1。
这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]。
当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。
图像的数字化包括采样和量化两个过程。
连续图像空间离散数字图像幅度离散采样量化采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
即：空间坐标的离散化。
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
第8讲—第四章 数字图像处理技术(2)
y (x,y) x
图像的帧处理 ● 图像的帧处理 —— 将一幅以上的图像以某种特定的形式合成在一起， 将一幅以上的图像以某种特定的形式合成在一起， 特定的形式合成在一起 形成新的图像。 形成新的图像。 1) 进行“逻辑与”、“逻辑或”、“异或”的合成运 进行“逻辑与” 逻辑或” 异或” 算。 2) 按照相加、相减以及有条件的复合算法进行合成。 按照相加、相减以及有条件的复合算法进行合成。 3) 覆盖、取平均值进行合成。 覆盖、取平均值进行合成。
2.8
2.8
4
5.6 8 11 16 22
4 5.6 8
● 光圈与速度的关系 (1) 速度 曝光量 速度↑ 曝光量↓ (2) 光圈 曝光量 光圈↑ 曝光量↑ ● 感光度
11 16 22
B
8 15 30 60 125 250 500 1000
快门 1/s
感光指数为常数时的关系
60°—— 感光速度慢，颗粒小，影像清晰，适于光照条件非常好的场合 ° 感光速度慢，颗粒小，影像清晰， 100°—— 感光速度中等，颗粒中，影像较清晰，适于白天 ° 感光速度中等，颗粒中，影像较清晰， 400°—— 感光速度快，颗粒较粗，影像一般，适于傍晚、黎明、室内 ° 感光速度快，颗粒较粗，影像一般，适于傍晚、黎明、 1000°—— 感光速度极快，颗粒粗，影像一般，适于高速运动物体的摄影 ° 感光速度极快，颗粒粗，影像一般，
3
图像的获取 ● 图像获取 —— 把自然影像转换成数字化图像的过程。 把自然影像转换成数字化图像的过程。 获取途径 1) 利用设备进行模数转换 数码相机
扫描仪 2) 从光盘图像库或互联网上获取 PCD、JPG格式 、 格式 数字图像
4
互联网合法渠道
图像扫描技术 ● 保证扫描质量的条件 ● 正确的扫描方法 ● 正确的扫描参数 ● 合适的颜色深度 ● 适当的后期处理 选择分辨率 ≮300 dpi TWAIN扫描驱动程序 TWAIN扫描驱动程序 调整 亮度/对比度 亮度 对比度 饱和度 色调 ≮24 bit 增加锐度 去网纹
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理技术-实验4[2页]
![数字图像处理技术-实验4[2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/cd8bab83d0f34693daef5ef7ba0d4a7302766cdf.png)
实验报告课程名称：数字图像处理技术实验名称——实验四图像分割实验日期：班级：××××××姓名：×××学号××××××××××仪器编号：××一、实验目的：1、掌握图像分割中几种主要的边缘检测方法（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子）。
2、了解掌握图像的阈值分割算法。
3、掌握图像的区域分割算法。
二、实验要求1. 选择Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子中任意一个，要求算子模板可以选择，实现对良好图像和带噪声的图像的边缘检测，然后把边缘图与原图叠加，分别计算原图与叠加图的信息熵并显示。
2. 实现Laplacian算子。
3. 实现灰度图像和彩色图像的迭代阈值分割算法。
4. 实现对一副图像利用区域生长算法进行图像分割。
提高题：1.实现对读入的一张带人脸的图像，有效分割出人脸区域。
2. 浮雕效果的制作浮雕效果是指物体的轮廓、边缘外貌经过修整形成凸出效果，浮雕类似边缘检测，目的是突出对象的边缘和轮廓。
浮雕效果是实现图像填充色与灰色的转换，用原填充色描画边缘，使图像呈现凸起或凹进效果，出现“浮雕”图案。
浮雕处理可以采用边缘锐化、边缘检测算子检测或其相关类似方法来实现。
如下图：三、实验结果比较比较分析Roberts算子或Sobel算子或Prewitt算子（选择上面实验选做的）和Laplacian算子对不同噪声（高斯噪声和校验噪声）图像的处理结果，并通过上面计算的信息熵，分析信息有什么变化，为什么？。
四、实验体会（包括对于本次实验的小结，实验过程中碰到的问题等）。
《数字图像处理技术》课件
色彩空间
色彩空间指的是用哪种模型来 表示颜色。例如RGB即红绿蓝三 原色，CMYK即青、洋红、黄、 黑四色。
图像格式
图像格式是指标识一幅图像的 编码方案。常见的图像格式有 JPG、PNG、GIF等多种。
数字图像处理的应用领域
影像处理
数字图像处理技术在医学、 遥感、安检等领域得到广泛 应用。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像分析
数字图像处理技术
数字图像处理技术是数字信息处理的重要分支，涉及图像获取、数字化、存 储、处理、传输等方面，可以广泛应用于医学、电影、平面设计等领域。
数字图像基础知识
图像表示
数字图像是由像素点组成的。 每个像素点都有一个确定的亮 度值，通常用灰度等级来表示。
分辨率
分辨率是指单位尺寸内像素点 的数量，通常用每英寸像素点 数量(PPI)来表示，分辨率越高， 图像越清晰。
图像分割
4
像的特征。
根据特征将图像分成多个区域，以便针 对不同的区域进行不同的处理。
常见的数字图像处理方法
图像滤波
图像分割
用某种函数对图像进行滤波处理， 以达到平滑、锐化等效果。
根据数学和统计方法将图像划分 成多个部分，以便分别处理。
图像复原
根据已知的信息对损坏的图像进 行修复和恢复处理，以提高图像 质量。
云计算
利用云计算技术解决大规模图 像处理的问题，提高处理效率 和质量。
移动设备
将数字图像处理技术向移动设 备领域拓展，例如手机、平板 等设备，为用户提供更丰富的 使用体验。
数字图像处理技术可以用于 图像识别、目标检测、计算 机视觉等方面。
图像合成
数字图像处理技术在电影、 游戏、虚拟现实等领域得到 广泛应用。
数字图像处理(冈萨雷斯)-2_数字图像处理基础解析
2.4.3 空间和灰度分辨率
空间分辨率（spatial resolution） 图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定
采样间隔值越小，空间分辨率越高
a)20 km/pixel;
空间分辨率
（低）
b)10 km/pixel
空间分辨率
（高）
灰度级L不变
空间分辨率变化对图像视觉效果的影响
(a) 原始图像(256×256)(b)采样图像(128×128)(c)采样图像(64×64)
像素的相邻仅说明了两个像素在位置上的关系，若 再加上取值相同或相近，则称两个像素邻接。
1、两个像素p和q邻接的条件 （1）位置相邻
p(m,n)和q（s,t）位置上满足相邻，即
（2）灰度值相近，即称为灰度值相近（似）准则。 称为灰度值相近（似）准则。
2、邻接性
2.5 像素间的一些基本关系
令V是用于定义邻接性的灰度值集合（相似性准则），存 在三种类型的邻接性：
(1) 4邻接:若像素p和q的灰度值均属于V中的元素，且q 在N4(p)中，则p和q是4邻接的.
(2) 8邻接:若像素p和q的灰度值均属于V中的元素，且q 在N8(p)集中,则p和q是8邻接的.
(3) m邻接(混合邻接):若像素p和q的灰度值均属于V中的 元素，{①q在N4(p)中,或者②q在ND(p)中}且{集合 N4(p)∩N4(q)没有V值的像素},则具有V值的像素p和q 是m邻接的.
(b)图中，q1和q2 之间存在2条通路； (c)图中，q1和q2 之间只有1条通路；（m通路）
有
，可以规定灰度级范围为[ 0 , L - 1]
2.4 图像取样和量化
获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图 像，但是传感器的输出是连续的电压波形，因此需 要把连续的感知数据转换为数字形式。
数字图像处理技术的方法及发展方向
数字图像处理技术的方法及发展方向数字图像处理技术在社会的每个行业，每个领域都得到广泛的应用，以下是一篇关于数字图像处理技术探究的，供大家阅读查看。
数字图像处处理(Digital Image Processing)是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。
早期的数字图像处理的目的是提高图像的视觉效果。
目前己广泛应用于科学研究、工农业生产、医学工程、航空航天、军事、文化产业等众多领域。
1.1数字图像处理技术的概念在图像处理技术中，低级处理涉及初级技术，如噪声降低、对比度处理和锐化处理。
中级处理涉及分割、缩减对目标像素群的定义，以便于对不同像素或像素群的识别及计算机计算处理。
高级处理是算法对图像分析中被识别像素群的总体分析结果，以及运算与视觉效果相关的分析函数等处理技术。
在应用数学理论时，将图像定义为二维函数f (x, y), x和y为空间坐标，在任意一组空间坐标f(x, y)的幅值f称为图像在该坐标位置的强度或灰度.当x,y和幅值f是离散的、有限的数值时，称该坐标位置是由有限的元素组成的，每一个像素都有一个特定的位置和幅值。
1.2数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最早出现于20世纪中期，图像处理的目的是提高图像的呈现质量。
图像处理的是视效较低的图像，要求输出尽可能提高效果后的图像。
主要采用噪声减弱、灰度变换、几何校正等方法进行处理，并考虑了明暗效果和对比度等诸多因素，由计算机进行更为复杂的图像处理。
20世纪初期，图像处理技术首次应用于提升通讯传输后的图像质量提升。
到20世纪中期，计算机发展到了一定的技术水平后，数字图像处理才广泛应用于各种高质图像需求的领域。
计算机对飞行器发回的天体照片进行图像处理，收到明显的效果。
进而不断地推广和发展，数字图像处理形成了较为完备的学科体系。
目前，各个应用领域对数字图像处理技术提出更高的需求，促进了这一学科体系向更高的技术方向发展。
特别是在像素群的理解与识别处理方而，己经由二维图像处理发展到三维模型化的定义方法。
数字图像处理2-真彩色,灰度图像,索引色图像等的相互转化
timg 真彩色timg1 灰度图像timg2 索引色图像（64色）timg3 二值图像（阈值为0.5）这里从网上找到了timg真彩色图像作为本次作业中进行数字处理的图像。
首先在ps中调整了图像模式，并进行了另存为，生成了timg1与timg2，又在MATLAB中将灰度图像转化为了二值图像timg3，其中阈值为0.5。
这一步操作的代码如下：A = imread('timg1.jpg');B = im2bw(A, 0.5);imshow(B)imwrite(B,'timg3.jpg');随后我们来对每个图像imread的返回值进行观察。
对于timg处理的程序如下：A = imread('timg.jpg');disp(A);whos Aimshow(A)由于disp显示数据过多，这里不放原始数据了。
其具体内容为3个数组，每个数组都是320*200的，分别代表图片中每个像素的rgb值。
而whos语句显示出的内容如下：Bytes Class Name Size192000 uint8A 200x320x3其中200*320*3说明图像像素为200*320而且为rgb格式，有3个矩阵。
192000为图片大小，而其rgb值是用unit8即8位无符号整数存储，0-255的值代表了某一点像素某一颜色分量的强度。
同理，若将上述程序中的timg改为timg1灰度图像，显示出来的矩阵则只有一个，大小仍为200*320但是每个点的数值则代表对应像素的灰度值。
whos语句显示出的内容如下：Name SizeBytes Class64000 u int8A 200x320由于灰度图像只需要存储灰度而不是rgb3个分量，其大小便没有最后的*3，因此其大小也只为timg的1/3。
对于索引图进行的操作与其他图像不同，由于其本身存储的是索引值，需要导入索引表才能还原原本的图像，因此程序如下：[IM, map] = imread('timg2.png','png');disp(IM);IMrgb(:,:,:) = ind2rgb(IM,map);whos IMrgbimshow(IMrgb)这里如果直接imshow原本图像的话会根据灰度图像的方式显示错误的图像，因此采用了一个ind2rgb函数通过之前导入的索引表和索引值矩阵将图像恢复为rgb图像矩阵。
数字图像处理技术的发展与应用
数字图像处理技术的发展与应用数字图像处理技术是计算机科学与信息科学的交叉领域，随着科学技术的发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用。
它能够从图片中提取出一些有用的信息，减轻人们的工作负担，在医学、天文学、遥感测绘、军事等领域发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍数字图像处理技术的发展与应用。
一、数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最初出现于20世纪60年代，当时计算机的运算速度较慢，只能处理黑白图像，并且需要大量的存储空间。
但随着计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了快速的发展。
1.1 彩色图像处理技术随着计算机技术的进步，人们可以使用计算机对彩色图像进行处理。
彩色图像处理技术的研究，使得计算机可以处理长款比、色彩丰富的图像。
这种技术应用广泛，包括摄影、电影制作、出版业等等。
1.2 数字图像压缩技术数字图像的数据量巨大，这就需要大量的存储空间和传输带宽。
数字图像压缩技术能够大幅度减少数据总量，使得大量的数据可以更容易地进行储存、传输。
1.3 数字图像处理技术在计算机视觉领域数字图像处理技术在计算机视觉领域发挥着重要作用。
计算机视觉领域关注如何使计算机能够被人类视觉系统所理解，人们可以使用数字图像处理技术对计算机视觉领域中的各种问题进行研究。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在各个行业都有应用，以下几个领域是数字图像处理技术应用最广泛、最令人关注的领域。
2.1 医学领域数字图像处理技术与医学领域的结合，使得医学诊断更加方便、准确。
医生通过数字图像处理技术可以对X光、CT、MRI等医学影像图像进行分析和诊断，提高了医生对病情的识别和定位。
2.2 遥感测绘领域数字图像处理技术与遥感测绘领域的结合，使得遥感影像更加清晰、精确。
通过数字图像处理技术能够对卫星拍摄的遥感影像进行处理，提取出需要的信息，以此来监测和管理自然资源，协助农业生产以及城市规划。
2.3 军事领域数字图像处理技术在军事领域的应用领域也非常广泛。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像和视频信号的数字化——3. 数字图像优点
3．灵活性大 模拟图像的处理通常受硬件设备的限制，只能做有限的几种运算， 极大地限制了系统功能的增强和应用范围的扩大。而对数字图像技术 来说，凡是可以用数学公式和逻辑表达式表达的一切处理，都可以在 计算机中进行数字处理。现在，多媒体计算机系统，无论在运算速度、 存储容量、软件支持上，都已经达到灵活的实用化阶段。 4．适用面宽 客观世界中，图像来自多种多样的信息源，可能是来自光学系统的 照片、印刷的图片、电视或电影的节目、制作的动画作品等。数字图 像的处理方法是面向各种类型的图像源，而且面向广阔的应用领域。 各类图像只要数字化以后，都是一幅幅由点阵构成的图像，是由一 系列二进制数组成的图像文件，计算机都可以处理。 数字图像的优点很多，多媒体计算机系统正是在多媒体信息的数字 化的基础上发展起来的。图像和声音的数字化也促进了家电、视听行 业的技术革命。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
数字图像中彩色的表示——1. 彩色的基本概念
彩色是外界光波刺激作用于人的视觉器官而产生的感觉，颜色视觉 是一种人类高级的智能活动。从物理学角度看，光波是电磁波的一部 分，其中可见光的波长为380nm～780nm。颜色和波长有关，不同波长 的光呈现不同的颜色。 在可见光范围内，按波长从大到小，光的颜色依次为红、橙、黄、 绿、青，蓝、紫。只有单一波长的光称为单色光，含有两种以上波长 的光称为复合光。不同波长的光不仅给人不同的彩色感觉，也给人以 不同的亮度感觉。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
图像和视频信号的数字化——3. 数字图像概念
2．分辨率的概念 分辨率是和量化级数的概念相通的。它是影响数字图像质量的重要 因素。分辨率又有屏幕分辨率、图像分辨率、像素分辨率等。 像素指的是组成屏幕图像的基本点，也即显示画面的最小元素。
屏幕上最小可显示的像素的大小用像素的点距来说明，以mm为单位 表示像素的距离。显然，点距越小，分辨率越高。
图像和视频信号的数字化 —— 2. 数字化过程
图像的数字化过程包括以下两个步骤：采样 、量化 。
采样的方法：设定一定的采样间隔，在水平和垂直方向上将图像分 割成矩形点的网状结构。若每行有m个点，每列n个点，则每幅图像成 为由m×n个像素构成的离散像素点的集合。
采样间隔越小，子区间分得越多，图像效果越逼真，但是数据量也 越大，对计算机系统的要求也越高。 基本概念： 采样：对连续变化的模拟图像函数f(x,y)的空间连续坐标(x,y)进行 离散化处理的过程。 采样间隔：将连续空间划分为若干子区间的子区间宽度。 像素点：空间离散化，将无限变化的模拟量转化有限个数值表示。 得到的各个点，称为像素点。 像素点亮度采样：同一子区间内的不同亮度值都用这个于区间内的 某一个确定值来代替。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
2．再现性好 电源的波动、雷电的冲击、电磁场的辐射等都会对模拟图像 产生影响。数字图像的信息是用二进制数字表示的，在计算机 中以文件形式存储，远距离采用文件打包来传送，并且采用了 多种纠错编码方法，所以它不容易受到环境的干扰，不会因为 存储、传输、复制等产生图像质量的失真，可以准确地再现原 图像。这也是家电行业向数字化方向发展的一个重要原因。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
数字图像中彩色的表示——1. 彩色的基本概念
1．彩色的表示 彩色可以用亮度、色调、饱和度三个特征来表示。通常把色调和饱和 度统称为色度。色度表示了光颜色的种类和深浅程度，而亮度则表示 了光颜色的明亮程度。人眼看到的任一色彩都是这三个特性的综合效 果。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
数字图像中彩色的表示——2. 彩色空间的表示
在彩色图像的数字化过程中要表示离散化的彩色信息，必须选择合 适的彩色表示空间。因为，彩色是一个物理量，可以进行计算和度量。 选用不同的坐标，可以得到不同表示的颜色值。 RGB彩色空间 用三基色红（ R ）、 绿（G）、蓝（B） 构成一个三维的彩 色空间。三基色的 分量来表示数字图 像像素的颜色值： F=r[R]+g[G]+b[B] 其中： r ， g ， b 为三 色 系 数 ； r[R] 、 g[G] 、 b[B] 为 色 光 下的三色分量
2004
对图像的处理是多媒体技术中的重要内容。（图像的数字化、颜色 的表示方法、图像存储格式、压缩编码方法和灵活的处理算法）
图像和视频信号的数字化 —— 1. 图像介绍
图像是通过视觉器官，也就是通过眼睛看到的信息。在自然界 中这些信息，都是模拟的图像信号，也就是它们的亮度、彩色信 息的变化都是连续的，即图像的亮度和颜色随位置、时间连续变 化，我们称其为模拟图像。 模拟图像只能用传统的模拟照相机、摄像机，录像机、电视机等 摄取和显示，由于受技术所限，在图像信息的存储、处理、重现 等方面，受到很大限制。要利用计算机技术来处理图像信息，首 先要解决如何对静止图像和活动的视频信号进行数字化处理。
（2）色调：光呈现的颜色，它反映颜色的种类，是决定颜色的基本特 性，如人看到的红、黄、蓝、紫等。 色调是当人眼看到一种或多种波长的光时所产生的彩色感觉，它取决 于颜色的波长，是光的各光谱成分作用于人眼的综合效果。 （3）饱和度：指的是颜色的深浅程度，如人看到的深绿、淡绿等。 饱和度是按各种颜色中掺入自光的程度来表示的。完全没有混入白色 光的单色光饱和度最高，颜色就越深、越鲜明或者说颜色越纯。对同 一单色光，掺人的白色光越多，饱和度就越低，颜色越浅。 饱和度还和亮度有关，在饱和的彩色中增加白光的成分，彩色的亮度 就会增加，变得更亮，但是它的饱和度降低了。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
图像和视频信号的数字化 —— 2. 数字化过程
量化的方法：对图像函数采样时，把取值空间划分为若干个子区间， 同一区间的不同亮度(颜色)值都用这个子区间的某一确定值代替。 进行量化时，每个亮度(颜色)的取值用若干位数的二进制数码表示 (二进制8位——256级灰度或256级彩色)。量化后的二进制数称为信 号的编码，也称为脉冲编码调制信号(Pulse Code Modulation)。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
图形主要用于地图、建筑设计、线型画面、美术字制ຫໍສະໝຸດ 等。概述—— 1. 图像介绍
图像包括静止图像（如图画、照片等）和活动图像（如电影、电 视节目、动画等），它是人类视觉器官所感受到的形象化的媒体 信息，它的特点就是无处不在，直观可见。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
屏幕分辨率指的是在某一种显示方式下，计算机屏幕上最大的显示 区域，以水平的和垂直的像素数来表示。
己知显示屏屏幕的尺寸、形状系数，以及像素点距的大小，可以很 容易地计算出显示器的最大屏幕分辨率。
图像分辨率指数字化图像的大小，以水平的和垂直的像素数来表示。
概述—— 1. 图形、图像比较
图形在计算机图形学的广义概念——能够在人的视觉系统中形成视 觉印象的客观对象。（有两种表示方法点阵法、参数法）
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
点阵法：用具有灰度或颜色信息的点阵来表示图形的方法。把 点阵法描述的图形叫做图像(Image)。 他强调图形由哪些点组成，并具有什么灰度或色彩。
参数法：以计算机中所记录图形的形状参数与属性参数来表示图形 的方法。把参数法描述的图形叫做图形(Graphic)
形状参数可以是形状的方程系数、线段的起点和终点对等几何属性 的描述；属性参数描述灰度、色彩、线型等非几何属性。
概述—— 1. 图形、图像比较
图象用于表现比较细致、层次色彩丰富、含有大量细节的图， 如照片、油画等。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
数字图像中彩色的表示——1. 彩色的基本概念
2．三基色（RGB）原理。 三基色原理（色度学最基本的原理）是指自然界常见的各种颜色光， 都可由红（R）、绿（G）、蓝（s）三种颜色光按不同比例相配而成。 同样，绝大多数颜色光也可以分解成红、绿、蓝三种色光。 三基色的选择不是惟一的，但三基色的三种颜色必须是独立的，即任 何一种颜色都不能由其他两种颜色合成。由于人的眼睛对红、绿、蓝 三种色光最敏感，由此三种颜色相配得到的颜色范围最广，因此一般 都选红（R）、绿（G）、蓝（B）为基色，三基色也称三原色。红光的 波长为700nm，绿光的波长为546．1nm，蓝光的波长为435．8nm。 把三种基色光按不同的比例相加称为相加混色，用红、绿、蓝三基色 进行相加混色的情况如下： 红色十绿色＝黄色 红色十蓝色＝品红 绿色十蓝色＝青色 红色十绿色十蓝色＝白色 通常称青色、品红色、黄色为相加二次色，也称其为红、绿、蓝三色 的补色。
图像和视频信号的数字化——3. 数字图像优点
1．精确度高 在数字化过程中，采样技术可达到每毫米80个像素点，量化 字长已从8bit……24bit到32bit，随之而来的是计算机所需要 存储和处理的数据量的增加。从理论上讲，无论多么高的精确 度的图像处理都不难实现。只要量化级数和量化字长提高，数 字图像处理的精确度就很容易提高。
量化后的灰度值即反映出对应像素点的亮度值。
武 汉 大 学 资 源 环 境 学 院 程 雄
2004
基本概念： 量化：在采样后，把连续变化的图像函数f(x,y)的每个离散点（像 素）的亮度（颜色）值用数字量表示的过程。 量化级数：数字化时，取值的个数即子区间的个数。 量化字长：数字化时，每个橡素点的亮度或颜色值所取的二进制位数。 上述例子中，量化字长为8位。 PCM信号：量化后的信号称为脉冲编码调制信号(Pulse Code Modulation)。这是数字化后，直接得到的数据，没有经过压缩、变换 等处理。由于是数字信号，所以具有较强的抗干扰能力。