数字图像
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
第2章-数字图像概念
第 2 章 数字图像概念
18
（a）原图像 （b）灰度直方图 图 2-12 原图与灰度直方图 灰度直方图有以下性质： （1）灰度直方图只反映图像中像素的不同灰度值出现的次数或频数，而没有反映像素所在的 位置。 （2）一幅图像只有一个唯一的直方图，但是一个直方图可能对应不同的图像。 （3）如果将一幅图分为几个子图，则子图的灰度直方图之和为整图的灰度直方图。 【例 2-1】 求图 2-13（a）的 4x4 图像的灰度直方图。
第 2 章 数字图像概念
15
(a) 端点
(b) 分叉点 图 2-7 8 邻域特征点
(c) 连续点
2.1.4 数字图像间关系
数字图像间的关系可以是代数运算关系，也可以是逻辑运算关系。运算是在两幅图像的 对应（位置）像素间进行。式 2-2 是代数运算公式，式 2-3 是逻辑运算公式。式中 g（x，y） 代表运算后的新图像，fA（x，y）代表图像 A，fB（x，y）代表图像 B。 加法运算： 减法运算： 乘法运算： 除法运算： 与运算： 或运算： 异或运算： 补（反）运算： 【应用】 图像间加法运算通常应用于减少和去除图像获取时混入的噪声，从而得到清晰的图像。 由于噪声具有随机性，因此，通过同一场景的多幅静止图像相加，求平均值等方法，降低和 消除随机噪声对图像的影响（详见 4.1.3 图像平滑）。图像相加还可以把一幅图像的内容叠 加到另一幅图像上。例如，Photoshop 中合并通道的原理，就是图像相加的具体应用。 图像间减法运算通常应用于提取图像的差异，以及去除背景等方面。例如，在图像中运 动物的检测中，通过前后两个图像的减法运算，可以了解运动物体移动的程度，计算出运动 速度，并画出移动轨迹。如图 2-8 所示。上图是拍摄的运动物体（人物），下图左侧是上图 中图与左图之差的结果；下图中图是上图右图与中图之差的结果；下图右图是上图右图与左 图之差的结果。下图中黑色部分表示静止部分，因为相减为 0，白色部分为运动部分。 g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） = = = = = = = = f A（x，y）+ fB（x，y） f A（x，y）- fB（x，y） f A（x，y）x fB（x，y） f A（x，y）÷ fB（x，y） f A（x，y）AND f A（x，y）OR f A（x，y）XOR f A（x，y）NOT fB（x，y） fB（x，y） fB（x，y） fB（x，y）
数字图像处理名词解释
•名词解释（每小题5分,本题共20分）数字图像数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（PiXeI）O 数字图像处理指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术.8-连通的定义-对于具有值V的像素P和q ,如果q在集合N&p）中,则称这两个像素是8-连通的。
灰度直方图是指反映•幅图像各灰度级像元出现的频率。
灰度自方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
即：横坐标农示灰度级，纵坐标衣示图像中该灰度级出现的个数。
性质：直方图是•幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某•灰度值像素所在位置。
也就是说，它只包含了该图像中某•灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。
用途：用于判断图像量化是否恰当直方图给出了•个简单可见的指示，用来判断•幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范圉。
•般•幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。
丢失的信息将不能恢复。
数字图像通常有两种表示形式：位图，矢量图位图和矢量图的比较：1、点位图由像素构成，矢量图由对象构成点位图的基本构图单位是像素，像素包含了色彩信息。
包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。
矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。
如:农示-个圆形,矢量图像保存了• 个画圆的命令、圆心的坐标、半径的长度等等。
欲显示该圆，矢量绘图软件则根据圆的坐标、半径等信息，经过方程式计算，将圆“画”在屏幕上。
矢量图像由许多矢量图形元素构成, 这些图形元素称为“对象”。
2、点位图面向像素绘画,矢量图面向对象“构画”两种图像的构成方式不同，其绘画力式也存在差别。
点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改。
点位图软件捉供了模拟手绘习惯的工具实现绘画。
《初步认识数字图像》PPT课件
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位图和矢量图
日常生活中，人们把数字图像称为数 码图像.数字图像可分为位图和矢量图 两种.
结论
这种简单的由椭圆、曲线等线条构 成的图形，无论放大多少倍都可以 清晰地显示出来，这种方式记录与 表现出来的图形就是矢量图.
位图与矢量图比较 你能说一说它们之间的区别吗？
位图与矢量图比较
位图
矢量图
ห้องสมุดไป่ตู้放大变得模糊
无论放大多少倍都很清晰
位图是有像素点构成，每个像素 只需用指令来描述构成图形的直 点都有特定的位置值和颜色值， 线、矩形、曲线和圆弧等的形状、 存储时需要保存所有像素点的值， 位置和颜色等属性，文件较小 因此需要较大的存储空间
视觉变现颜色层次丰富和轮廓线 视觉表现呆板、单调，往往用于
条复杂
表现线条简单且相对规则的形状.
活动
观察几幅图像，查看文件名称、文件格式、 文件大小、占用空间、文件类型，并在表 格中记录下来.〔总分值为100分〕
位图
1.这幅图像是由大量的点组成的. 2.这些点非常细小，排列严密，所 以不放大的情况下肉眼很难识别， 放大后肉眼能够识别出来.
结论
像素：在数字图像中的矩形点. 位图：有多个像素表示的图像称为位图.也 称为点阵图.
矢量图
1.这幅图像无论放大多少倍都是清 晰的显示出来. 2.图像主要由简单的线条构成.
什么是数字图像？
什么是数字图像？数字图像从诞生以来，一直为我们提供了无止境的创意和思维空间，给人们更多可能性。
那么，什么是数字图像呢？本文将详细解释：1、数字图像是指由电脑程序捕捉到的，用0和1等计算机可理解的指令代码来创建的图片。
它采用计算机程序来存储和捕捉图像的元数据，这种图像可以被重新用于数字媒体，诸如数字照片，绘画，图库等等，这是一种更为形象的表示方式。
2、数字图像的优势（1）可以有效控制图像的曝光度，使图像变得更清晰，明亮，逼真。
（2）可以增强图像的色彩，从而提升图像效果。
（3）可以进行图像处理，比如裁剪和抠图等，从而达到您想要的效果。
（4）可以随时保存电脑中的图像，可以无限次重复使用。
（5）可以实时显示图像，更适合电脑上的编辑、分析、浏览等操作。
3、数字图像的应用（1）在印刷行业中，可以使用以数字图像格式存储的图像，进行印刷图像的编辑、设计和制作。
（2）在摄影领域，数字图像可以被用于照片处理、拍摄照片、拍摄视频及后期制作等。
（3）在视觉造型艺术领域，数字图像可以用于设计图形、动画制作等。
（4）在场景中，数字图像可以使用于特效的制作，也可以拍摄、编辑虚拟世界的影像，表现出各种艺术性的场景。
（5）在社交媒体和网站上，数字图像可以被用来展示社交媒体活动和图片，以提升网站和社交媒体平台的表现力。
以上就是有关数字图像的介绍，总的来说，数字图像可以把原本模糊不清的图像还原成精确、逼真的形态，也可以进行各种复杂和有趣的实验。
它的许多特性和优势都体现出了它所能实现的强大功能，从而给摄影师和设计者们提供了无限的想象空间，让他们更进一步发挥想象力去创造出令人惊叹的艺术作品。
什么是数字图像
什么是数字图像随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。
利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。
一、获得图像的方法许多带有图像的文件都使用模拟图像如35mm幻灯片、透射片或反射片。
要获得一个数字图像必须将图像中的像素转换成数字信息，以便在计算机上进行处理和加工。
将模拟图像转换成数字图像的工作，通常可由扫描仪来完成。
扫描仪测量从图片发出或反射的光，依次记录光点的数值并产生一个彩色或黑白的数字拷贝。
这个图像被翻译成一系列的数字后存储在计算机的硬盘上或者其他的电子介质上，如可移动式硬盘，图形CD或记录磁带等。
一旦图像被转换成数字文件，它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上。
需了解的术语模拟图像——一个以连续形式存储的数据。
如在海边用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。
数字图像——用二进制数字处理的数据（如通和断），如用数码相机拍摄的数字照片。
扫描仪——一个数字化的输入设备，产生比特图的拷贝，用以电子化地加工处理。
二、设计规划数字化的方法一个应用范围广泛的软件可以支持数字化的图像处理，如产生数字图形，修改数字图片，进行一些诸如页面设计之类的技术加工，并将一些图素组合在一个图像中。
通过应用这些软件所产生的图像被分成为两大类，即矢量图形和位图图像。
矢量图形经常用于线段绘图，标识语句作图和任何需要平滑过渡边缘清晰的图像。
矢量图形的一个优点就是它们能够被任意放大、缩小而不损失细节和清晰度，也不会扭曲。
位图图像通常是图片或照片一类的图像，如用扫描仪得到的图像。
位图图像利用扫描仪中的软件将图片的信息“映射”到虚拟的图形栅格中对应的空间，彩色像素填充每一个小格中，由此组成整个图像。
与矢量图形不同的是，如果没有非常好的图像质量，位图图像是不能被任意放大的。
数字编码及图像
1树 2.鹅 3.耳朵 4.帆船
5.手套
6.手枪
7.镰刀8.葫芦10.十字架
11.筷子12.日历
13.医生14.钥匙
15.月饼16.石榴
17 玉器18.浴霸
19.药酒20.香烟
21.鳄鱼22.双胞胎23.两山24.闹钟25二胡26二流子27耳机28恶霸29阿胶30三轮车31山药32伞儿33星星34山寺
35珊瑚36 三鹿奶37山鸡38妇女39 胃药
40司令41湿衣42 丝儿（土豆）43石山44蛇45师傅46.四楼47.司机48.丝瓜49.
死狗50 五菱拖拉机55.无误
56.屋漏57武器58网吧
59五角星60.流脓61.儿童62.牛儿63硫酸64.律师
65礼物66.溜溜球67 油
漆68.篱笆69 遛狗70（冰）淇淋71棋艺
72企鹅73七仙（女）
74.气死75.骑
虎76 气流77织女
78西瓜79 汽酒80 巴黎
81军人82把儿83爬山84.巴士85宝物
86八路87 白旗88爸
爸89排球90酒令91球衣92球儿93救生圈94酒师
95旧屋96酒楼
97香港98洪水
99舅舅00眼睛。
数字图像处理(DigitalImageProcessing)
图像变换
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频率域，便于分析图 像的频率成分。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数 空间，用于图像压缩。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量， 便于图像压缩和特征提取。
沃尔什-哈达玛变换
将图像转换为沃尔什函数或哈达玛函数构成 的系数空间，用于图像分析。
理的自动化和智能化水平。
生成对抗网络（GANs）的应用
02
GANs可用于生成新的图像，修复老照片，增强图像质量，以及
进行图像风格转换等。
语义分割和目标检测
03
利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现对图
像中特定区域的识别和提取。
高动态范围成像技术
高动态范围成像（HDRI）技术
01
通过合并不同曝光级别的图像，获得更宽的动态范围
动态特效
数字图像处理技术可以用于制作动态特效，如电影、广告中的火焰、 水流等效果。
虚拟现实与增强现实
数字图像处理技术可以用于虚拟现实和增强现实应用中，提供更真 实的视觉体验。
05
数字图像处理的未 来发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
01
利用深度学习算法，对图像进行自动识别和分类，提高图像处
医学影像重建
通过数字图像处理技术，可以将 CT、MRI等医学影像数据进行重建， 生成三维或更高维度的图像，便于 医生进行更深入的分析。
医学影像定量分析
数字图像处理技术可以对医学影像 进行定量分析，提取病变区域的大 小、形状、密度等信息，为医生提 供更精确的病情评估。
安全监控系统
视频监控
数字图像基础
数字图像定义：数字图像可以定义为与之相对应的物体的数字表示。
通常用一个二维数组表示一幅图像，也可以认为一幅图像就是一个二维矩阵。
二维矩阵的每个位置对应于图像上的每个像素点，而二维矩阵每个位置上存储的数值对应于图像上每个像素点所具有的信息，比如：灰度等等。
既然数字图像可以用二维矩阵来表示，那么数字图像的处理就可以认为是对对二维矩阵的操作。
图像的数字化：将一幅图像进行数字化的过程就是在计算机上创建生成一个二维矩阵的过程。
数字化过程包括三个步骤：扫描、采样、量化。
扫描：就是按照一定的先后顺序（如：行优先）对图像进行遍历的过程。
像素是遍历过程中寻址的最小单位，对应于数组寻址的单位。
采样：即遍历过程中在在图像的每个最小寻址单位即像素位置上测量灰度值，采样的结果是得到每一像素的灰度值。
量化：就是将采样得到的像素灰度值经过模数转换等器件转化为离散的整数值。
数字图像处理中的基本图像类型： 二值图像：二值图像的矩阵仅有两个值构成即“0”和“1”。
0 表示黑色，1表示白色。
因此二值图像在计算机中的数据类型为一个二进制位。
灰度图像：灰度图像的二维矩阵每个元素的值可能都不一样，它有一个范围【0~255】，其中0表示纯黑色，255表示纯白色，中间数字表示由黑到白的过度。
其数据类型一般为8位无符号数。
索引图像：索引图像可以表示彩色图像，其结构比较复杂，除了存储图像数据的二维矩阵以外，还有一个存储RGB 颜色的二维矩阵，称为颜色索引矩阵（COLORMAP ）。
存储数据的二维矩阵里面存储的仍然是图像各个像素的灰度值，而颜色索引矩阵是一个【256】【3】形式的二维矩阵，256对应于0~255个灰度值，而每行的三个分量表示对应于每个灰度值的像素点，它的RGB 分量的值。
例如：COLORMAP[38][0~2]表示灰度值为38的像素点的RGB 各分量值。
由于每个像素只有256个灰度值，而每个灰度值决定了一种颜色，所以索引图像最多有256种颜色。
第2章 数字图像的基础知识和基本概念
第2章数字图像的基础知识和基本概念一、数字图像数字图像是以二进制数字组形式表示的二维图像。
利用计算机图形图像技术以数字的方式来记录、处理和保存图像信息。
在完成图像信息数字化以后，整个数字图像的输入、处理与输出的过程都可以在计算机中完成，它们具有电子数据文件的所有特性。
通常把计算机图形主要分为两大类：位图（bitmap）图像和矢量（vector）图形（如图2-1所示）。
图2-1 计算机图形的主要分类1．关于位图图像（1）概念位图图像（在技术上称作栅格图像）使用图片元素的矩形网格（像素）表现图像。
每个像素都分配有特定的位置和颜色值。
在处理位图图像时，人们所编辑的是像素。
位图图像是连续色调图像（如照片或数字绘画）最常用的电子媒介，因为它们可以更有效地表现阴影和颜色的细微层次。
（2）分辨率位图图像与分辨率有关，也就是说它们包含固定数量的像素。
因此，如果在屏幕上以高缩放比率对它们进行缩放或以低于创建时的分辨率来打印它们，则将丢失其中的细节，并会呈现出锯齿，如图2-2所示。
图2-2 不同放大级别的位图图像示例（3）特点①位图图像有时需要占用大量的存储空间。
对于高分辨率的彩色图像，由于像素之间独立，所以占用的硬盘空间、内存和显存比矢量图都大。
②位图放大到一定倍数后会产生锯齿。
位图的清晰度与像素点的多少有关。
③位图图像在表现色彩、色调方面的效果比矢量图更加优越，尤其在表现图像的阴影和色彩的细微变化方面效果更佳。
④位图的格式有bmp、jpg、gif、psd、tif、png等。
⑤处理软件：Photoshop、ACDSee、画图等。
2．关于矢量图形（1）概念矢量图形（又称矢量形状或矢量对象）是由称作矢量的数学对象定义的直线和曲线构成的。
矢量根据图像的几何特征对图像进行描述。
（2）分辨率矢量图形是与分辨率无关的，即当调整矢量图形的大小、将矢量图形打印到PostScript 打印机、在PDF文件中保存矢量图形或将矢量图形导入到基于矢量的图形应用程序中时，矢量图形都将保持清晰的边缘（如图2-3所示）。
数字图像处理课件ppt
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
第3章_数字图像处理技术
居中。 在不太严格的场合，明度也可以看作是亮度。如果由明 而暗，制作一系列代表不同等级亮度(称为灰阶)的灰色方 块，则某个有色方块的亮度，可以在同一白光照射下， 忽略其色彩与饱和度属性，依靠视觉比较，找出亮暗感 觉相近的灰色方块，而以该灰色方块的亮度为其亮度
9
3.2 数字图像的基本概念
1. 图像的基本属性
图像的像素数目（Pixel
dimensions），是指位图图像 的宽度和高度方向上含有的像素数目。 一幅图像在显示器上的显示效果由像素数目和显示器的 设定共同决定。 (1)图像分辨率（Image resolution）指组成一幅图像的 像素密度的度量方法，通常使用单位打印长度上的图像 像素的数目多少，即用每英寸多少点(dot per inch，dpi) 表示。对同样大小的一幅图，如果组成该图的图像像素 数目越多，则说明图像的分辨率越高，看起来就越逼真。 相反，图像显得越粗糙。在同样大小的面积上，图像的 分辨率越高，则组成图像的像素点越多，像素点越小， 图像的清晰度越高。(图象清晰度、图象分解力) 10
矢量图主要用于工程图、白描图、卡通漫画、图例和三
维建模等。 矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自 成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕 位置等属性。在维持它原有清晰度和弯曲度的同时，多 次移动和改变它的属性，而不会影响图例中的其它对象。 例如：一个圆可以表示成圆心在(x1,y1)，半径为r的图形； 一个矩形可以通过指定左上角坐标(x1,y1)和右下角坐标 (x2,y2)的四边形来表示。 基于矢量的绘图同分辨率无关。存盘后文件的大小与图 形中元素的个数和每个元素的复杂程度成正比 19
29
数字图像处理
数字图像处理(1)(总16页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--一．名词解释1. 数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。
2.图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的一种形式。
3. 数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。
4. 图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
5. 灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。
或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。
6. 细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。
连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。
8.中值滤波：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。
9.像素的邻域：邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。
即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。
像素的四邻域：像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1)10.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。
11.采样：对图像f(x,y)的空间位置坐标（x,y）的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。
12.量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化，即采样点亮度的离散化。
13.灰度图像：指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息，没有颜色信息。
14.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。
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图像的原理
图像深度：
图像深度 1 4 8 16 24 最大颜色数 2 16 256 65536 16772216 图像类型 二值图像 彩色图像 彩色图像 彩色图像 真彩色图像
数字图像
徐辉 54237189
smxz@
图像的原理
传统摄影பைடு நூலகம்数码摄影的区别：
原理的不同
价格的差异（器材、冲印）
后期加工
图像的原理
数码摄影的优缺点：
优点： 缺点：
携带方便
所见即所得
分辨率相对较低？
会丢失一些细节
保存时间长
后期处理方便
图像的原理
数字图形：
图形是一种抽象化的图像，常 称为矢量图形。
利用人类视觉的不敏感性，允许损失一定的有效 信息，是不可逆的压缩方法。压缩率较高。
图像的原理
压缩和解压缩技术
静态影像压缩技术JPEG：用于图像的压缩。
动态影像压缩技术MPEG：用于视频和声音的压缩。
MPEG-1、MPEG-2、MPEG-3、MPEG-4。 DIV压缩技术：用于视频的压缩。
图像的原理
传统的视频信号为模拟信号。
计算机内的视频信号为数字信号。
图像的原理
帧速标准
• 数码：15/16（帧/秒） • 电影：24 （帧/秒）
• NTSC：30 （帧/秒）
• PAL：25 （帧/秒）
图像的原理
视频特点
• 信息容量大 • 信息冗余度高
• 对硬件有一定的要求
• 必须使用压缩与解压缩技术
图像的原理
光盘驱动器
CD-ROM：IDE接口，150KB/S为一倍速， MPEG-1
、80Min/700MB ， CD-R、CD-RW。
DVD-ROM：IDE接口，兼容CD， MPEG-2，D5（
4.7GB）、D9（8.5GB）、D10（9.4GB）、D18
（17GB）
图像的原理
视频的制作
1. 用视频采集卡将模拟信号转换成数字信号。
2. 用1394卡将数码摄像机信号传送到计算机。
3. 用CMOS或CCD直接捕捉动态的数字信号。
4. 用“Pmemiere、会声会影”等编辑软件进行编辑 。 5. 将标准的数字信号转换成MPEG格式。 6. 用相应的刻录软件到CD、DVD上。
图像的原理
压缩原理：
1. 由于图像中存在大量的冗余信息（同一图 像中有相同的像素） 2. 人的生理特性（对颜色和亮度的敏感度） 3. 人具有概括理解和联想的能力
图像的原理
压缩原理：
1. 无损压缩：
去掉或减少数据的冗余进行压缩，而这些冗余值 在解压缩时可重新插入数据中。是可逆的压缩方 法。压缩率较低。
2. 有损压缩：
图像的原理
图像的文件格式：
BMP：是Windows所使用的基本位图格式 TIF：具有良好的兼容性
JPG：可调整压缩比，压缩比很高
GIF：不能超过64M，颜色最多为256色
PSD: Photoshop的文件格式
RAW:数码相机的原始信息及元数据
图像的原理
视频
活动的图像序列称为视频。每一幅图像称为一 帧。每帧图像是实时获取的自然景物图像。
图像的原理
图像的大小：
图像的大小=图像分辨率×图像深度／8
如一幅图像分辨率为640 ×480，图像深度为 65536色的彩色图像，其存储容量为：
65536=16位
640×480×16／8=614400字节（bytes)
图像的原理
调色板：
RGB模式：红、绿、蓝
HLS模式：色度、亮度、饱和度
CMYK模式：青蓝、洋红、黄、黑
图像的原理
图像的原理
分辨率：
是影响位图图像的重要因素。
• 单位内的像素点（扫描仪）
• 图像总的分辨率（显示器）
• 实际输出的大小（照片输出）
图像的原理
单位内的像素点：
单位内的像素点越多，其像素 点就越小，图像的分辨率就越高。 它是=图像总的分辨率 / 实际输 出的大小
图像的原理
分辨率
图像分辨率：以水平和垂直的像素表示数字化图 像的尺寸。 屏幕分辨率：以水平和垂直的像素表示计算机屏
数字图像：
在计算机上处理的数字图像的最 基本形式为位图图像（Bit Map)。
图像的原理
数字图形
又称为矢量图，其基本数据是由算法和公
式所得到几何图形，数据量较小。
图形的清晰度与显示分辨率无关，可任意
放大和缩小，而不影响其分辨率，但计算图形
需花费一定的时间。
图像的原理
图形
图像的原理
数字图像
又称为位图，数字信息的各个元素 由计算机中的内存位（bit）组成，这个 元素称为“像素”。像素点越多，分辨 率越高，存储量越大。显示更逼真。
幕上最大的显示范围。
像素分辨率：指一个像素长和宽的比例，一般为
1：1或1：2。
图像的原理
分辨率
图像分辨率在实际使用过程中，并不是越大 越好，而是应根据需要来决定大小。 如要打印或冲印输出，则原则上图像分辨率 越大越好。 如只需在屏幕或投影仪上输出，则图像分辨 率不要超过屏幕分辨率。
图像的原理
图像深度：