图像及其简单处理
数字图像处理要点简述详述
第一.二章.采样，量化，数字图像的表示 基本的数字图像处理系统系统的层次结构I 应用程序 I 开发工具 操作系统 设备驱动程序I硬件I图像处理的主要任务： 图像获取与数字化 图像增强 图像恢复 图像重建 图像变换 图像编码与压缩 图像分割 特点：(1) 处理精度高。
(2) 重现性能好。
(3) 灵活性髙1•图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化2. 在数字图像领域，将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成3. 为便于数字存储和计算机处理可以通过数模转换(A/D)将连续图像变为数字图像。
4•数字化包括取样和量化两个过程：取样：对空间连续坐标(x,y)的离散化量化：幅值f(x,y)的离散化(使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程。
)5.数字化图像所需的主要硬件：♦采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输岀存储体6•取样和量化的结果是一个矩阵 7.其中矩阵中的每个元素代表一个邃塞8•存储一幅图像的数据量又空间分辨率和幅度分辨率决定 9•灵敏度、分辨率、信噪比是三大指标第三章，傅里叶变换，DCT变换，WHT•余弦型变换：•傅里叶变换(DFT)和余弦变换(DCT)O•方波型变换：•沃尔什•哈达玛变换(DWT)1•二维连续傅里叶正反变换:F(u,v)= I f f(x.y)eJ_oc J_ocf g y)= \f F(u, v)ej27r(nA+vv)dwdvJ —oo J —oo二维离散傅里叶变换：M — 1 N — I=乏疋 Fgg 宀SS)if=o v=O。
F(u, v)即为f (x, y)的频谱。
频谱的直流成分说明在频谱原点的傅里叶变换尸(0,0)等于图像的平均灰度级 卷积定理：/(x,y)*^(x, y)= ss /O, n)g(x 一 m, y~n)/?/=() n=02•二维离散余弦变换(DCT)一维离散余弦变换：EO)=%)岳gfg 芈严 其中 c®=怜 ""DCT 逆变换为F(u.v)=1~MN A =0 y=02 A r -1/(«)=咅 C(0) + \1三工 F (gsn(2n +1)« ~~2N3•—维沃尔什变换核g （W ）：1 X_JL£（乂申）=丄口（一 1）®（”）為一】一心）＜N i=o• 厂、Cn 7V--1 ^T-l码3》=卡吝 /G 〉耳(—1)635—一 3«JC> =牙中 O )n (—O务i二维：•正变换: 1 N —l. N —!■H —1护(“*) = —X X /X%」)口( — 1)4(5—373$一_W] N 宜 U • JO■逆变换二1 AT-l JV-l 片_]/（X.y ）=丄 £ 乞 疗（心巧 口弟-i -心）JN 為 v=o ~。
图像处理中的信号处理及其应用
图像处理中的信号处理及其应用信号处理在图像处理中起着至关重要的作用，为数字图像的处理、压缩、传输以及识别提供了基础性技术。
本文旨在深入了解图像处理中信号处理的基础知识、技术、应用以及未来发展趋势。
一、信号处理的基础知识信号处理可以分为连续信号处理和离散信号处理。
在图像处理中，数字图像是由离散信号组成的，因此离散信号处理是较为常用的。
离散信号变换是信号在离散时间下的处理方法，常用的有离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）和小波变换等。
其中，DCT在JPEG压缩和MPEG视频编码中广泛应用。
图像增强是图像处理中常用的技术之一，其目的是使图像更好地展示所需的信息。
图像增强的方法很多，其中利用直方图均衡化能够使图像在灰度方面更加均匀，增强对比度。
但是，直方图均衡化会引入噪声，导致图像细节失真。
因此，局部对比度增强是一种更常用的增强方法。
二、信号处理的技术1. 图像滤波图像滤波是对图像进行平滑和锐化处理的技术。
平滑处理可以去除图像中的噪点，提高图像质量。
常见的平滑滤波器有均值滤波和高斯滤波。
锐化处理可以增强图像细节，提高图像的观感效果。
常见的锐化滤波器有Sobel滤波器和拉普拉斯滤波器。
2. 图像分割图像分割是将图像中的像素按照不同属性分为不同的区域的过程。
常用的图像分割方法有基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割。
其中，基于区域的分割方法可以得到更加准确的分割结果。
3. 特征提取特征提取是将复杂的图像转化为简单特征的过程，是图像识别和分析的关键技术。
常用的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取和色彩特征提取等。
其中，边缘检测可以将图像中的物体轮廓提取出来，为后续的识别和分析提供基础。
三、信号处理的应用1. 图像识别和分类图像识别和分类是图像处理中最重要的应用之一。
利用图像处理技术可以将图像转换为数字信号，通过对信号进行分析和处理，可达到图像分类、物体检测和人脸识别等目的。
2. 图像压缩图像压缩是将图像数据压缩到更小的空间，以便存储和传输。
图像去噪算法及其应用
图像去噪算法及其应用图像去噪算法是数字图像处理领域中的一个重要分支，其主要任务是将图像中的噪声去除，以提高图像的质量和清晰度。
随着计算机技术的不断发展和普及，图像去噪算法也得到了广泛的应用。
本文将介绍图像去噪算法的基本原理及其在实际应用中的一些案例。
一、图像去噪算法的基本原理图像去噪算法的基本原理是利用数字图像处理技术，对图像进行滤波处理，去除噪声。
滤波有很多种方法，其中比较常见的有均值滤波、中值滤波、小波变换等。
以下分别介绍一下这几种方法的原理及其适用范围：1.均值滤波均值滤波是一种常见的线性平滑滤波方法，其原理是用像素周围的颜色平均值来代替该像素的颜色。
具体实现时，使用一个固定大小的矩形来计算像素的平均值，然后将平均值作为新的像素值。
均值滤波的优点是计算简单，但是对于图像中的高斯噪声、脉冲噪声等较强的噪声，效果不太好。
2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是用像素周围的颜色中位数来代替该像素的颜色。
中值滤波的优点是能有效去除图像中的椒盐噪声、斑点噪声等，但对于高斯噪声、周期噪声等较强的噪声，效果不佳。
3.小波变换小波变换是一种用于分析非平稳信号的数学工具，也被广泛应用于图像处理领域。
通过小波变换，我们可以将图像分解成不同频率的子图像，然后在每个子图像上进行处理，最后将所有子图像合并为一个图像。
小波变换具有良好的局部性和多尺度特性，能够有效地去除不同类型的噪声。
二、图像去噪算法的应用案例1.医学图像处理医学图像处理是图像处理领域的一个重要应用领域，其主要任务是对医学图像进行分析、处理和诊断，以辅助医生对疾病进行诊断和治疗。
在医学图像处理中，图像去噪算法常常被应用于CT、MRI等医学影像数据的预处理，以提高其清晰度和准确性。
2.视频图像处理随着数字化技术的发展，视频图像处理在娱乐、教育、安防等领域得到了广泛的应用。
在视频图像处理中，图像去噪算法的主要任务是去除视频中的噪声和干扰，以提高图像的清晰度和稳定性，从而为后续处理提供更加可靠的基础。
图像信息的获取与处理
第3章图像信息的获取与处理学习目标：1. 图像，图像的技术参数，图形与图像。
2. 图像数字化及其过程，常见的图像文件格式。
3. 图像获取方法，图像处理的常用软件。
4. 图像的编辑软件——Photoshop。
视觉媒体是人类能直接感知的最丰富的媒体信息，图像是视觉媒体中一种非常重要的表现形式。
在人类能够直接感知的众多媒体信息中，视觉媒体是人类最丰富的信息来源。
统计表明，人类在感知外界信息的过程中，视觉获取的信息高达65%，其次是听觉，约占20％。
人们通过视觉而感知的信息，我们称为视觉媒体。
视觉媒体所包含的内容十分广泛，如图形、图像、文字、动画、景观、物体、人的各种肢体动作等，这些都居于视觉媒体。
事实上，计算机对视觉媒体中的不同对象的表示、处理、显示、存储等方法也是不同的，在多媒体技术的研究与应用中，常常将视觉媒体中的不同对象看做不同的媒体形式，如图像信息、视频信息等，而且通常将这些不向的媒体形式作为多媒体技术的只体研究对象：本章主要讨论的就是图像信息的获取、处理与制作等。
3.1 图像概述3.1.1 基本概念1.什么是图像所谓图，就是指用描绘或摄影等方法获得的外在景物的相似物；所谓像，就是指直接或间接得到的人或物的视觉印象。
一般地讲，图像就是指人类视觉系统所感知的信息形式，或者是人们心目中的有形想象。
在计算机中图像是由扫描仪、摄像机等输人设备捕捉实际的画面产生的数字图像，是由像素点阵构成的仿图。
在计算机对图像进行表示、获取、编辑、显示和存储的多种方式中，点阵图是其中最基本、最常用的一种表现形式。
2.点阵图和矢量图计算机绘图分为点阵图（又称位图或栅格图像）和矢量图形两大类，认识它们的特色和差异，有助于创建、输入、输出、编辑和应用数字图像。
位图图像和矢量图形没有好坏之分，只是用途不同而已。
因此，整合点阵图图像和矢量图形的优点，才是处理数字图像的最佳方式。
点阵图的好处是，色彩变化丰富。
在编辑上，可以改变任何形状区域的色彩显示效果，相应的要实现的效果越复杂，需要的像素数越多，图像文件的大小（长宽）和体积（存储空间）越大。
数字图像处理实验报告
目录实验一：数字图像的基本处理操作 (4)：实验目的 (4)：实验任务和要求 (4)：实验步骤和结果 (5)：结果分析 (8)实验二：图像的灰度变换和直方图变换 (9)：实验目的 (9)：实验任务和要求 (9)：实验步骤和结果 (9)：结果分析 (13)实验三：图像的平滑处理 (14)：实验目的 (14)：实验任务和要求 (14)：实验步骤和结果 (14)：结果分析 (18)实验四：图像的锐化处理 (19)：实验目的 (19)：实验任务和要求 (19)：实验步骤和结果 (19)：结果分析 (21)实验一：数字图像的基本处理操作：实验目的1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用；2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。
3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。
：实验任务和要求1.读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。
2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。
3.对一幅图像进行平移，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。
4.对一幅图像进行旋转，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的对应关系。
：实验步骤和结果1.对实验任务1的实现代码如下：a=imread('d:\');i=rgb2gray(a);I=im2bw(a,;subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像');subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像');subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');结果如图所示：图原图及其灰度图像，二值图像2.对实验任务2的实现代码如下：a=imread('d:\');A=imresize(a,[800 800]);b=imread('d:\');B=imresize(b,[800 800]);Z1=imadd(A,B);Z2=imsubtract(A,B);Z3=immultiply(A,B);Z4=imdivide(A,B);subplot(3,2,1);imshow(A);title('原图像 A'); subplot(3,2,2);imshow(B);title('原图像 B'); subplot(3,2,3);imshow(Z1);title('加法图像'); subplot(3,2,4);imshow(Z2);title('减法图像'); subplot(3,2,5);imshow(Z3);title('乘法图像'); subplot(3,2,6);imshow(Z2);title('除法图像');结果如图所示：3.对实验任务3的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心I=log(abs(k)); %对数变换m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心RR=real(m); %取傅里叶变换的实部II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=circshift(s,[800 450]);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶变换频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶变换频谱');结果如图所示：4.对实验任务4的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j);I=log(abs(k));m=fftshift(j);RR=real(m);II=imag(m);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=imrotate(s,-90);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱');结果如图所示：：结果分析对MATLAB软件的操作开始时不太熟悉，许多语法和函数都不会使用，写出程序后，调试运行，最开始无法显示图像，检查原因，是有些标点符号没有在英文状态下输入和一些其他的细节，学会了imread()，imshow()，rgb2gray（）等函数。
第七章-邻域运算-图像处理
x
i
m 2
1
,
y
j
m 2
1
演示
100 101 98 97 100 79 96 106 103 95 89 67 87 121 87 94 87 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
86 102 84 100 88 98 92 90 97 91 90 88
100 101 98 97 1010 792 96 106 103 95 892 673 87 121 87 94 871 722 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
861 102 842 100 881 98 92 90 97 91 90 88
是消除或尽量减少噪声的影响，改善图像的质量。
假设
在假定加性噪声是随机独立分布的条件下，利用邻 域的平均或加权平均可以有效的抑制噪声干扰。
从信号分析的观点
图像平滑本质上低通滤波。将信号的低频部分通过， 而阻截高频的噪声信号。
问题
往往图像边缘也处于高频部分。
2 平滑
1）邻域平均（矩形邻域和圆形邻域）
T2, 2f x 1, y 1
1 引言
4）相关与卷积的物理含义
相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均； 而卷积先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转后再加
权平均。 如果模板是对称的，那么相关与卷积运算结
果完全相同。 邻域运算实际上就是卷积和相关运算，用信
号分析的观点就是滤波。
2 平滑
图像平滑的目的
12 4 6 4 2 21 2 3 2 1
多媒体技术基础知识复习专题二[复制]
![多媒体技术基础知识复习专题二[复制]](https://img.taocdn.com/s3/m/2267a805a9114431b90d6c85ec3a87c240288adb.png)
多媒体技术基础知识复习专题二［复制］第三章多媒体信息的类型及其特征；第四章图形图像的采集与加工1.常见的各种媒体信息有：文本、图形、图像、声音、动画、视频等文本是现实生活中使用得最多的一种信息存储和传递方式，文字表达的信息给人充分的想象空间，它主要用于对知识的描述性表示。
图像是多媒体作品中最重要的信息表现形式之一，它是决定一个多媒体作品视觉效果的关键因素。
声音能直接、清晰地表达意义，引起使用者的注意。
动画可以使我们要表现的内容更加生动，还可以反抽象的、难以理解的内容形象化。
视频影像具有时序性与丰富的信息内涵，常用于丰富的信息内涵，常用于交代事物的发展过程。
2.各种媒体在计算机中的表示：文本：文本字符编码一般为ASCII码，简体汉字GB2312-80,一个汉字占两个字节存储空间。
思考：计算机中汉字存储占2字节空间，一张软盘容量为1.44MB,请问理论上一张软盘可以存储多少个汉字1,44MB*1024*1024/2=754974位图图像：是由像素构成的，适用于逼真照片或要求精细细节的图像。
位图放大缩小后会丢失其中的细节并会呈现锯齿状。
图像分辨率是指图像的水平方向和垂直方向的像素个数。
一般来说，分辨率愈高，图像愈细腻，图像文件也越大。
由于一幅位图的分辨率是确定的，所以对其进行放大时，会出现马赛克现象图像量化位数是指图像中每个像素点记录颜色所用二进制数的位数，它规定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或者灰度图像中的最大灰度等级数。
往往把量化位数说成是图像深度或像素深度。
表示一个像素的位数越多，能表达的颜色数目就越多。
二进制位代表图像颜色的数量8位图有：28=256种颜色，16位图有：2^=65536种颜色，32位图有：232=4294967296种颜色位图量化：文件的字节数=图像X方向的像素数xY方向的像素数x图像量化位数/8。
例1：一幅像素为640x480的256色(8位)图像文件大小:640x480x8^8=300KB例2：一幅1024x768的RGB8：8：8真彩色图像文件大小1024x768x24/舐2.4MB单位换算:1GB=1O24MB1MB=1O24KB1MB=1024KB1KB=1O24BIB位bit静态图像压缩标准：JPEG(JointPhotographicExpertsGroup)常见的位图文件：*.bmp,*.JPG,*.psd,*.gif矢量图形：是以指令集合的形式来描述的。
图像处理中的图像去噪算法使用方法
图像处理中的图像去噪算法使用方法图像去噪算法是图像处理领域的一个重要研究方向，它的主要目标是通过消除或减少图像中的噪声，提高图像的视觉质量和信息可读性。
图像噪声是由于图像信号的获取、传输和存储过程中引入的不可避免的干扰所致，例如传感器噪声、电磁干扰等，使图像中的细节模糊，影响图像的清晰度和准确性。
因此，图像去噪算法在许多应用领域中都具有重要的意义，如医学图像处理、计算机视觉、图像识别等。
现在，我们将介绍几种常见的图像去噪算法及其使用方法。
1. 中值滤波算法：中值滤波算法是一种简单而有效的图像去噪方法。
它的基本原理是对图像中的每个像素点周围的邻域进行排序，然后取中间值作为该像素点的输出值。
中值滤波算法适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，它能够保持图像的边缘和细节信息。
使用中值滤波算法时，需要设置一个邻域大小，根据该大小确定图像中每个像素点周围的邻域大小。
较小的邻域大小可以去除小型噪声，但可能会丢失一些细节信息，较大的邻域大小可以减少噪声，但可能会使图像模糊。
2. 均值滤波算法：均值滤波算法是一种基本的线性滤波技术，它的原理是计算图像中每个像素点周围邻域像素的平均值，并将平均值作为该像素点的输出值。
均值滤波算法简单易实现，适用于消除高斯噪声和一般的白噪声。
使用均值滤波算法时，同样需要设置邻域大小。
相较于中值滤波算法，均值滤波算法会对图像进行平滑处理，减弱图像的高频细节。
3. 降噪自编码器算法：降噪自编码器算法是一种基于深度学习的图像去噪算法。
它通过使用自编码器网络来学习图像的特征表示，并借助重建误差来去除图像中的噪声。
降噪自编码器算法具有较强的非线性建模能力，可以处理复杂的图像噪声。
使用降噪自编码器算法时，首先需要训练一个自编码器网络，然后将噪声图像输入网络，通过网络进行反向传播，优化网络参数，最终得到去噪后的图像。
4. 小波变换去噪算法：小波变换去噪算法是一种基于小波分析的图像去噪算法。
它将图像分解为不同尺度下的频域子带，通过对各个子带进行阈值处理来消除图像中的噪声。
1.Envi遥感图像处理软件及其常用功能简介
遥感实验课第一课 Envi遥感图像处理软件及其常用功能简介一、教学目的与要求本次实习要求了解Envi遥感图像处理软件，掌握各种文件格式的打开方法并能在此基础上对图像进行简单的处理，如旋转、裁减、拉伸等。
二、重点难点⒈本次实习课的重点是各种文件格式的打开以及简单的图像处理。
⒉利用矢量文件其目的是在图像上增加一个图层，本次实习的实例是在一幅已校准的图像上加一幅行政区划图。
三、教学内容⒈目前流行的遥感图像处理软件介绍①ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE软件是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统，公司成立于1978年，总部设在美国佐治亚州的亚特兰大市，目前ERDAS IMAGINE软件的版本为8.4。
②PCI③EnviENVI，The Environment for Visualizing Images，由美国RSI公司开发的遥感图像处理系统，开发语言为IDL，是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
2000年获美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。
⒉Envi 3.4的安装⒊各种文件格式的打开方法BMP、JPG、TIF、TM Data、ERMapper等文件格式。
⒋利用矢量文件在图像上增加图层⒌图像的简单处理旋转、裁减、拉伸等。
四、教学步骤⒈Envi 3.4的安装――复制完的文件改成存档非只读方式。
该图为Envi 3.4的安装界面。
软件安装完之后会出现如下的对话框，我们选择“No”。
⒉BMP文件格式的打开文件：1.bmpFile－Open External Fille(外部文件)－Generic Formats(一般格式文件)窗口说明打开BMP文件后将出现一个名为Availlable Bands List窗口，该窗口主要显示当前已打开的文件；Gray Scale单选项为选择灰度图像；RGB Color为选择彩色图像，同时，选择不同的组合会产生不同的彩色图像；Display按钮可新建新的窗口或覆盖最近的窗口显示当前需要打开的文件。
图形图像处理
图形图像处理
图形图像处理是一种数字图像处理的分支领域，它主要涉及对图形图像进行各
种操作和处理，以提升图像质量、改变图像外观或提取图像中的有用信息。
在现代技术领域中，图形图像处理已经被广泛应用于许多领域，包括计算机视觉、数字摄影、医学影像分析等。
图形图像处理的基本概念
图形图像处理的基本概念包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、
图像特征提取与图像识别等。
图像获取是指通过各种设备获取原始图像数据的过程，而图像预处理则是对原始图像数据进行去噪、尺寸调整、色彩校正等处理以准备进行后续处理。
图像增强是通过增强对比度、调整亮度等手段改善图像质量，而图像分割则是将图像分割成不同的区域或物体。
图像特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，用于图像识别或分类。
图形图像处理的应用领域
图形图像处理在许多应用领域都发挥着重要作用。
在医学领域，图像处理被广
泛应用于医学影像分析、病灶检测等方面；在自动驾驶领域，图像处理用于实现车辆的环境感知和行驶路径规划；在数字艺术领域，图像处理则用于创作出各种艺术效果的图像。
图形图像处理技术的发展趋势
随着计算机技术的不断发展，图形图像处理技术也在不断创新和进步。
未来，
随着深度学习、神经网络等技术的不断普及，图形图像处理技术将更加智能化，并能够处理更加复杂的图像任务。
同时，随着硬件性能的不断提升，图形图像处理技术也将更加高效、快速地处理大规模图像数据。
总结
图形图像处理作为一种重要的数字图像处理技术，在当今技术领域具有广泛的
应用前景和发展空间。
通过不断的技术创新和研究探索，图形图像处理技术将为人类社会带来更多的便利和发展机遇。
遥感——数字图像处理名词解释及简单整理
Unit 11、图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2、图像处理的内容它是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科。
根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
Unit 21、图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
2、将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
3、将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
4、表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
5、一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g （bit）6、数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。
7、对比度是指一幅图象中灰度反差的大小。
对比度=最大亮度/最小亮度8、清晰度由图像边缘灰度变化的速度来描述。
9、灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。
以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。
10、简述灰度直方图的应用。
1）.数字化参数（判断量化是否恰当）。
2）. 边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）。
3）. 利用直方图统计图像中物体的面积。
4）. 计算图像信息量H（熵）。
5）. 利用直方图分析图像的特性。
6）. 利用直方图进行图像增强。
11、对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。
12、对输入图像IP（i,j）处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素（i,j)及其邻域N(IP(i,j))中的像素值确定。
这种处理称为局部处理。
13、在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理。
14、在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理。
第四章图像处理技术
学生：
全院选修
第四章图像处理技术
4影响图像质量的几个因素 分辨率：是在单位长度中，所表达或包含的像素数目。分辨率的高低 直接影响到图像的质量，一般其数值越大，像点密度越高，图像对细 节的表现能力越强，清晰度越高。按应用场合不同，可将分辨率分为 屏幕分辨率、显示分辨率、打印分辨率三种。 屏幕分辨率：用每英寸行数表示，数值越大图形（图像）质量越好 。 显示分辨率：指画面由多少像素构成，数值越大，图像也就越清晰。 显示器的最大分辨率与显示区域的大小、点距、视频带宽等因素有关， 可用公式计算：显示区域的宽或高/点距。如：640X480. 打印机分辨率又叫输出分辨率：指打印图像中存储的信息量，通常以 “点/英寸”（DPI）表示，也称打印精度。衡量输出设备的精度，以每 英寸的像素点数表示。
储在计算机中的图像信息，这些图像可以是照片、绘画等等。在计 算机中，图像都是由一些排成行列的点（像素）组成的数字阵列信 息，阵列中的各项数字用来描述构成图像的各个点(称为像素点)的强 度与颜色等信息。 3 图像与图形的区别： 1）图像数据量大，图形数据量小。 2）图像的像点之间没有内在联系，在放大或缩小时，部分像点被丢 失或重复添加，导致图像的 清晰度受影响；图形由运算关系支配， 放大或缩小不会影响图形的特征。 3）图像的表现力强，适于表现自然；图形适于表现变化的曲线等。
单位：计算机学院
2009-3-29 下午6时22分
色调值 0 ~ 255
P
课程：多媒体技术与应用
教师： 安文
学生：
全院选修
第四章图像处理技术
（3）常见的彩色空间
在多媒体技术中，用得最多的是RGB彩色空间，它对任意彩色光F， 其配色方程可写成：F＝r[R]＋g[G]＋b[B] 其中r，g，b为三色系数，[R]，[G]，[B]为F色光的三色分量。 可以表达24位颜色，相当于256*256*256=16,777,216种颜色
常见图像干扰及其解决方法
常见的图像干扰及其解决方法1. 木纹状的干扰这种干扰的出现，轻微时不会淹没正常图像，而严重时图像就无法观看了(甚至破坏同步)。
这种故障现象产生的原因较多也较复杂。
大致有如下几种原因：（1）视频传输线的质量不好，特别是屏蔽性能差（屏蔽网不是质量很好的铜线网，或屏蔽网过稀而起不到屏蔽作用）。
与此同时，这类视频线的线电阻过大，因而造成信号产生较大衰减也是加重故障的原因。
此外，这类视频线的特性阻抗不是75Ω以及参数超出规定也是产生故障的原因之一。
由于产生上述的干扰现象不一定就是视频线不良而产生的故障，因此这种故障原因在判断时要准确和慎重。
只有当排除了其它可能后，才能从视频线不良的角度去考虑。
若真是电缆质量问题，最好的办法当然是把所有的这种电缆全部换掉，换成符合要求的电缆，这是彻底解决问题的最好办法。
（2）由于供电系统的电源不“洁净”而引起的。
这里所指的电源不“洁净”，是指在正常的电源（50周的正弦波）上叠加有干扰信号。
而这种电源上的干扰信号，多来自本电网中使用可控硅的设备。
特别是大电流、高电压的可控硅设备，对电网的污染非常严重，这就导致了同一电网中的电源不“洁净”。
比如本电网中有大功率可控硅调频调速装置、可控硅整流装置、可控硅交直流变换装置等等，都会对电源产生污染。
这种情况的解决方法比较简单，只要对整个系统采用净化电源或在线UPS供电就基本上可以得到解决。
（3）系统附近有很强的干扰源。
这可以通过调查和了解而加以判断。
如果属于这种原因，解决的办法是加强摄像机的屏蔽，以及对视频电缆线的管道进行接地处理等。
2. 较深较乱的大面积网纹干扰严重时图像全部被破坏，形不成图像和同步信号，这种故障是由于视频电缆线的芯线与屏蔽网短路、断路造成的。
这种情况多出现在BNC接头或其它类型的视频接头上。
即这种故障现象出现时，往往不会是整个系统的各路信号均出问题，而仅仅出现在那些接头不好的路数上。
只要认真逐个检查这些接头，就可以解决。
《图形图像处理—Photoshop》课程标准
图形图像处理课程标准一、课程性质与设计思路1.课程性质本课程是三年制中等职业教育计算机应用专业的一门平面设计方向课程。
通过本课程的学习，培养学生面向岗位的核心能力和职业素养，使学生可以胜任平面设计师和网页美工等岗位能力。
本课程的前导课程是计算机应用基础、美工基础，后续课程是CAD平面设计软件、网页设计。
2.设计思路本课程采用项目教学法，基于工作岗位技能需求，从学生认识规律出发，将课程知识点融合于9个项目中,每个项目精心设计了相应的案例和任务，通过项目驱动、任务引领知识的学习。
每个项目就是Photoshop的一个应用领域，不同的应用领域有不同的设计特点和要求，具体的设计技巧与方法也千变万化。
本课程可操作性强，具有很强的趣味性、科学性和实用性，便于学生边学、边做，实现“做中学、做中教、教学做合一”的职业教育理念，以动带学、以想促学，将枯燥的理论与有趣的实践紧密结合，解决了中职学生学习兴趣不高、学习理论枯燥无味的问题。
本课程突出了理论与实践一体化，意在提高中职计算机应用专业学生综合实践应用能力。
二、课程教学目标本课程的设计体现“以能力为本位、以职业实践为主线、以项目课程为主体”，打破了传统的学科体系的模式，将职业岗位能力中用到的知识点融合在课程教育项目中。
让学生通过各项目的系列练习操作，熟练地掌握岗位所需知识和技能，并不断强化，项目体现操作能力和解决问题能力的培养，并注意渗透思想教育，逐步培养学生的辩证思维，加强学生的职业道德观念。
（一）知识目标1.了解图形图像的基本概念。
2.掌握Photoshop的操作界面。
3.掌握Photoshop中选取工具、绘图工具、路径工具、文字工具等应用。
4.掌握通道与蒙版的应用。
5.掌握调整图像的色彩和色调的方法6.掌握图层与图层样式的应用。
7.掌握Photoshop滤镜效果及其实现方法。
8.掌握动画面板的应用。
（二）能力目标1.能运用Photoshop的选取工具进行数码照片的抠图。
第一课-图像及其简单处理教案
第一课图像及其简单处理教学目的：1、认识和区分两种图像的类型：位图和矢量图。
2、了解位图的图像分辨率、图像格式。
3、掌握位图图像处理软件photoshop的启动、裁剪图像、调整图像大小、保存图像等简单的图像处理技巧。
3、学会运用图像处理技巧解决生活中的实际问题。
教学重点：让学生了解图像的基本属性，学会运用Photoshop软件裁剪图像、调整图像大小、保存图像。
教学难点：灵活运用所学的图像处理技巧解决生活中的实际问题。
教学方法：教师演示法；合作探究法教学环境：多媒体网络电脑教室教学过程：一、图像的种类1、计算机中的图像有2种：矢量图和位图矢量图由线条、曲线等组成，同时图形也包含了色彩和位置信息。
位图使用一格一格的小点来描述图像，即是用小点的位置和色彩值来描述图像。
2、观察两幅图像，外观有何不同：位图和矢量图的区别：1、位图放大后会失真而矢量图不会2、位图容量大而矢量图所占空间较小学生思考：1、为什么位图会失真呢？2、购买数码相机时，如何判断相机的拍照清晰度？二、常见的位图格式：常见的位图格式有：bmp 、jpeg 、gif 、tif 等1、Bmp 图像没有经过压缩，占空间大。
2、jpeg 图像是真彩色压缩图像格式，用较少的空间，保留了较高质量的图像。
3、gif 图像只有256色，可存储图像，也可存储动画。
三、图像的裁剪 1、裁剪图像例1：使用裁切工具，“扶正”比萨斜塔。
第一步：打开原文件。
单击菜单[文件]→[打开]，打开图像原文件“图1-1.5”。
第二步：选择裁切工具 ，画裁剪区域。
第三步：将鼠标移到矩形区域任意一个对角控制点外面，拖动鼠标386400×300TIFPSD GIF 400×300 400×300 385 77.4 91.6 400×300 JPEG BMP 400×300 351 791 BMP 600×450调整选中区域的方向，最后双击鼠标。
拟合图像的算法及其在数字图像处理中的应用
拟合图像的算法及其在数字图像处理中的应用数字图像处理是一项基础领域、核心技术和重要应用的集合体，涵盖了图像采集、图像处理、图像识别、图像分析和图像编码等多个方面。
其中，图像处理是数字图像处理领域中最为基础的环节，是通过对数字图像进行预处理、特征提取、分割、拟合、重建等一系列处理操作，以解决诸如图像增强、图像复原、图像恢复、图像分析、图像识别、图像理解等实际问题的一项技术。
在数字图像处理中，拟合图像是一种常见的操作，它通过将已知的像素点变形、旋转、平移、缩放等一系列操作，以逼近目标图像的过程中，来实现对目标图像的拟合。
而实现拟合图像的基本方法就是图像配准和变换。
本文将介绍图像的拟合算法及其在数字图像处理中的应用。
第一部分：图像配准图像配准是图像的拟合过程中最为基础的部分，它是指将两个或多个不同角度、不同尺度、不同型态的图像进行对齐的过程。
图像配准技术是数字图像处理中的一项重要技术，在医学影像诊断和分析、地学遥感、军事及工程领域等都得到了广泛应用。
图像配准的实现方式有两种，一是基于特征的配准，二是基于全局或局部匹配的配准。
基于特征的配准方法是以图像的几何特征点（如角点、线段端点等）或频域特征（如傅里叶变换等）为基础进行图像配准。
该方法能够克服图像缩放、旋转和平移等变换的影响，但是对于灰度变化较大或噪声较多的图像，其配准精度会有所下降。
基于全局或局部匹配的配准方法是以像素点或图像块为基础进行图像配准，该方法适用于各种图像类型，但是对于图像尺度差异较大的情况下精度会明显下降。
图像配准实现的核心是寻找两幅图像之间的像素点的对应关系，常用的方法包括相关模板匹配、最小均方误差匹配、互信息匹配等。
其中，互信息匹配是近年来配准方法中最为流行的一种方法，它通过比较两幅图像的相位一致性和空域相似性，能够更准确地找到像素点的对应关系。
第二部分：图像变换图像变换是数字图像处理中另一项非常重要的技术，它是通过对图像的像素点进行一系列的变换操作，来实现对目标图像的拟合。
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任务三： 把“狮子王”图片通过“历史记录”面板，把图片 恢复成更改前的大小。
图像及其简单处理
云浮中学 梁秋萍
一、图像
计算机中的图像有两种：位图和矢量图。 对比 位图：位图能够真实地描述图像，但它的缺点是容 量大、放大后会失真。 矢量图：矢量图所占的空间小，放大与缩小时不会 失真。
位图：位图使用一格一格的小点来描述图像，即使 用小点的位置和色彩值来描述图像。这些小点被称 为像素。 矢量图：矢量图由线条、曲线等组成，同时图形也 包含了色彩和位置信息。
矢量图
想一想？ 对比右边两幅图片，想一想那幅是 位图 那幅是矢量图？
位图
想一想
• 1、一幅分辨率为800×600的图片它是什么图？这幅 图是如何表示的？ • 2、什么是像素？ • 3、像素也是衡量数码相机的一个技术 常见的位图格式图像文件有：bmp文件、jpeg（或 jpg）文件、gif文件、tif文件等。
二、图像的裁剪
一、认识Photoshop
Photoshop 是位图处理软 件。启动Photoshop6.0后， 主界面分为三个部分
自主学习
任务一： 参照书本4至5页，使用裁剪工具，“扶正”比萨斜 塔，并把文件分别保存为bmp、jpeg等图像格式。
任务二： 尝试把“狮子王”图片按约束比例设置成宽度是800 像素。完成后尝试取消约束比例，把图像像素设置 成800×800像素，看看两者有什么不同。
几种位图的介绍
• jpeg图像是真彩色压缩图像格式，可以用较少的磁 盘空间得到较高的图像质量。它可根据要求设置不 同的图像压缩比例。 • gif图像只有256色，既可存储图像，也可存储动画。 • bmp图像由于没有经过压缩，故所占的存储空间较 大。 • TIF保存的文件比较大，而且也是许多印刷品保存的 选择对象，因为它保存的图失真度极小！而且TIF格 式可以保存分层和透明信息