ImageFormation图像构造
《image原理介绍》课件
2 分辨率
图像的大小,以像素 为单位,影响图像在 显示设备上的展示效 果。
3 颜色
图像的色彩信息,可 以是黑白、灰度或彩 色。
image的存储方式
1
位图格式
使用像素网格记录图像信息的格式,适用于复杂的照片和图像。
2
矢量图格式
使用数学公式描述图像的格式,适用于图标、线条和简单图形。
3
RAW格式
未经过压缩和处理的图像数据,保留了更多的细节和信息。
设计
2
形象和销售效果。
为产品和服务创建视觉标识和用户
界面,提升用户体验。
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
影视制作
在电影、电视和其他媒体中使用图
游戏
4
像,构建故事和视觉效果。
为游戏世界中的角色、场景和道具
创建视觉元素。
5
科技
应用于人工智能、虚拟现实和增强 现实等领域,推动技术创新。
总结
1 image是不可或缺
的媒介
图像在我们的日常生 活和工作中扮演着重 要的角色。
2 image的质量和处 3 多样化的应用需
理会直接影响应
求需要专业的
用效果
精心处理和优化图像,
image处理工具和
技能
掌握和应用专业的图
可以提升用户体验和
像处理工具和技能,
传达信息。
才能满足不同场景的
需求。
《image原理介绍》PPT课 件
# image原理介绍
什么是image
图像
通过视觉表达信息的载体,可以是实际场景、抽象图形等。
图片
用于记录和展现特定时间、地点或人物的视觉呈现。
照片
通过相机或其他设备捕捉到的静止影像,具有真实性和纪念意义。
图像的形态学方法
图像的形态学方法
图像的形态学方法是一种基于图像形态学理论的图像处理方法,用于改变和分析图像的形状和结构。
它与传统的基于像素的图像处理方法不同,而是通过操作图像的形状和结构来实现对图像的处理。
形态学方法主要包括以下几个基本操作:
1. 腐蚀(Erosion):通过结构元素与图像进行卷积,将结构元素包含的图像区域缩小,以去除图像中小的细节和噪声。
2. 膨胀(Dilation):通过结构元素与图像进行卷积,将结构元素包含的图像区域扩大,以填充图像中的空洞和连接图像中的断线。
3. 开运算(Opening):先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作,用于去除图像中的噪声和细小的物体。
4. 闭运算(Closing):先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作,用于填充图像中的空洞和连接断线,以及平滑图像边缘。
5. 形态学梯度(Morphological Gradient):通过膨胀和腐蚀操作的差异,可以得到图像边缘的强度信息。
6. 顶帽变换(Top-Hat Transform):通过原图像与开运算的结果之差,可以得到图像中的小亮斑或小暗斑。
7. 底帽变换(Bottom-Hat Transform):通过闭运算的结果与原图像之差,可以得到图像中的大亮斑或大暗斑。
这些形态学操作可以单独使用,也可以组合使用,以实现不同的图像处理任务,如图像去噪、边缘检测、形状分析等。
形态学方法在计算机视觉、图像分析和模式识别等领域中得到了广泛的应用。
图像细化(骨架化)算法分析
图像细化(⾻架化)算法分析图像细化(⾻架化)算法分析图像的细化是模式识别中很重要的⼀个技术,指的是将原本"臃肿"的像素简化为单像素相连接的⼆值图像(即类似⾻架的概念),细化的好坏直接影响到后⾯识别匹配的效率。
摘⾃某⽂章的话,细化就是经过⼀层层的剥离,从原来的图中去掉⼀些点,但仍要保持原来的形状,直到得到图像的⾻架。
⾻架,可以理解为图象的中轴,例如⼀个长⽅形的⾻架是它的长⽅向上的中轴线;正⽅形的⾻架是它的中⼼点;圆的⾻架是它的圆⼼,直线的⾻架是它⾃⾝,孤⽴点的⾻架也是⾃⾝。
下⾯先介绍经典的Zhang并⾏快速细化算法:设p1点的⼋邻域为:【 p9 p2 p3p8 p1 p4p7 p6 p5 】(其中p1为⽩点,如果以下四个条件同时满⾜,则删除p1,即令p1=0)其中迭代分为两个⼦过程:过程1 细化删除条件为:(1)、2 < =N(p1) <= 6, N(x)为x的8邻域中⿊点的数⽬(2)、A(p1)=1, A(x)指的是将p2-p8之间按序前后分别为0、1的对数(背景⾊:0)(3)、p2*p4*p6=0(4)、p4*p6*p8=0如果同时满⾜以上四个条件则该点可以删除(赋值为0)。
过程2 细化删除条件为:(1)、2 < =N(p1) <= 6, N(x)为x的8邻域中⿊点的数⽬(2)、A(p1)=1, A(x)指的是将p2-p8之间按序前后分别为0、1的对数(背景⾊:0)(3)、p2*p4*p8=0(4)、p2*p6*p8=0如果同时满⾜以上四个条件则该点可以删除。
代码如下:A.m1 function n=A(temp,i,j)2 %0->1的数⽬3 shuzu=[temp(i,j),temp(i-1,j),temp(i-1,j+1),temp(i,j+1),temp(i+1,j+1),temp(i+1,j),temp(i+1,j-1),temp(i,j-1),temp(i-1,j-1)];4 n=0;5for i=2:86if shuzu(i)==0&&shuzu(i+1)==17 n=n+1;8 end9 end主函数代码:1 test=input('Please input a digits image:','s'); %输⼊图像2 x=imread(test);3if ~isbw(x)4'请确保输⼊图像为⼆值化图像!';5else6 [height,width]=size(x);7 mark=1;8 % temp=zeros(height+2,width+2);9 % temp(2:height+1,2:width+1)=x(:,:);10 temp=x;11 imshow(temp);12while mark==113 mark=0;1415for i=2:height-116for j=2:width-117 condition=0;18 %判断P(r,c)是否为可细化像素19if temp(i,j)==120 n=0;21for ii=-1:122for jj=-1:123 n=n+temp(i+ii,j+jj);24 end25 end26if (n>=3 && n<=7)27 condition=condition+1;28 end29if A(temp,i,j)==130 condition=condition+1;31 end32if temp(i-1,j)*temp(i,j+1)*temp(i+1,j)==033 condition=condition+1;34 end35if temp(i,j+1)*temp(i+1,j)*temp(i,j-1)==036 condition=condition+1;37 end38if condition==439 mark=1;40 temp(i,j)=0;41 end42 end43 end44 end45 figure;imshow(temp);464748for i=2:height-149for j=2:width-150 condition=0;51 %判断P(r,c)是否为可细化像素52if temp(i,j)==153 n=0;54for ii=-1:155for jj=-1:156 n=n+temp(i+ii,j+jj);57 end58 end59if (n>=3 && n<=7)60 condition=condition+1;61 end62if A(temp,i,j)==163 condition=condition+1;64 end65if temp(i-1,j)*temp(i,j+1)*temp(i,j-1)==066 condition=condition+1;67 end68if temp(i,j-1)*temp(i+1,j)*temp(i,j-1)==069 condition=condition+1;70 end71if condition==472 mark=1;73 temp(i,j)=0;74 end75 end76 end77 end78 figure;imshow(temp);79 end80 end结果:。
合成图像知识点总结
合成图像知识点总结合成图像(Synthetic Image)是利用计算机技术来生成虚拟的图像或视频的过程。
合成图像技术在计算机图形学、计算机视觉、数字艺术等领域都有着广泛的应用。
它可以用来创建虚拟世界、数字特效、计算机动画、增强现实和虚拟现实等内容。
合成图像技术是一种复杂而多样化的领域,涉及到多个学科的知识,包括计算机图形学、数字信号处理、人工智能等。
以下是一些合成图像的常见知识点总结:1. 图形学基础图形学是合成图像技术的基础,它研究如何利用计算机来生成和处理图像。
图形学包括了计算机图形学、视觉艺术和计算机辅助设计等内容。
在图形学基础中,我们会学习如何表示图像、如何进行几何变换、如何进行光照和阴影的模拟以及如何进行纹理和颜色的处理等。
2. 渲染技术渲染是将场景信息转化为图像的过程,它包括了光栅化、光线追踪、阴影生成等内容。
渲染技术是合成图像的重要组成部分,它决定了图像的质量和真实感。
渲染技术可以分为实时渲染和离线渲染两种,实时渲染用于游戏和交互应用,离线渲染用于电影和电视特效。
3. 纹理合成纹理合成是一种用来生成新纹理的技术,它可以通过对已有纹理的组合或修改来产生新的纹理。
纹理合成是合成图像的重要技术之一,它能够用来创建真实感的表面材质,同时也可以用来为虚拟场景增添细节。
4. 计算机视觉计算机视觉是研究如何使计算机能够“看”的技术。
在合成图像中,计算机视觉可以用来进行图像分割、目标识别、运动跟踪等任务。
计算机视觉技术可以帮助合成图像系统理解场景结构和特征,从而更好地生成虚拟图像。
5. 图像处理图像处理是对图像进行数字化处理的技术,它可以用来改变图像的外观和内容。
在合成图像中,图像处理技术可以用来去除噪声、增强对比度、修复缺陷、调整色彩等。
图像处理技术对于提高合成图像的质量和真实感具有重要意义。
6. 动画技术动画技术是一种通过连续播放静止图像来产生运动图像的技术。
在合成图像中,动画技术可以用来创建运动的虚拟角色、物体和场景,以及实现特效和动态交互。
最新视频图像处理 第三讲 图像的形成教学讲义PPT课件
光强控制
动态范围
备注 视场越小,角分辨率越高
S/N TVL 光照停止后第3场剩余电流/光 照停止前的信号电流 改变光圈 改变透光率
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第三章 视频图像的形成(续) - CCD电视摄像机
3.3.1 CCD (Charge Coupled Device)图像传感器
自从1970年发明CCD,1973年开发出具有13000像素的CCD摄像机。 到现在,CCD摄像机已经取代了电视摄像管摄像机,甚至发展到 数码相机取代用胶片的照相机。
我国标准电视体制的规定为:
3) 随机扫描
扫描起点为任意点,以光栅方式扫描 一个指定的区域。用于对指定区域的 观察等。
• 每帧625行; • 隔行扫描; • 行频15625(Hz); • 每秒50场,两场为一帧; • 光栅宽高比为4:3; • 视频带宽6MHz。
15
第三章 视频图像的形成(续) - 扫描与同步
按照电极结构分为:二相、三相和四相CCD,分别需 要二相、三相和四相时钟脉冲。
早期CCD的外围电路采用分离元件、单板机或单片机编 程产生; 目前CCD的外围电路已经集成化,形成专用的芯片; 最新的产品是将CCD及其外围电路全部集成在一个芯片 上。(整个CCD摄像机只有感冒胶囊大小)
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第三章 视频图像的形成(续) - CCD电视摄像机
黑电平与消隐电平之差为0V+50mV, 同步脉冲电平为-0.3V。 脉冲宽度:行同步4.7μs, 行周期64 μs,行消隐12μs, 行消隐前肩1.5μs; 场同步2.5H, 场周期20ms,场消隐25H+12μs , 场消隐前均衡脉冲2.5H, 后均衡脉冲20H+12μs;
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第三章 视频图像的形成(续) - 扫描与同步
深度解析计算机视觉的图像分割技术
深度解析计算机视觉的图像分割技术
人类对(计算机视觉)感兴趣的最重要的问题是图像分类(Image Classifica(ti)on)、目标(检测)(Object Detection) 和图像分割(Image Segmentation),同时它们的难度也是依次递增。
今天我们来聊聊图像分割(Image Segmentation)。
医学影像诊断
图像分割算法可以针对人体各器官进行精细的分割,协助医生完成一些医学诊断的问题。
该功能已经在一些医院有所应用。
如图,左边第一张图是大脑的MR原图,右边两张是进行图像分割后的图片。
这张胸片,通过图像分割后,我们可以很清晰的分辨出肺、锁骨和心脏的位置。
02 (自动驾驶)
图像分割最著名的应用应该非自动驾驶莫属了。
目标分割可以应用在自动驾驶场景中完成静态障碍物和动态障碍物的精准分割,从而构建一个语义地图传递给后面的规划和控制模块。
03 自动扣图
图像分割可以把每个物体所在位置的像素给分别标注出来,那么这是不是跟我们的抠图任务有类似呢。
比如把一张商品的图片送进模型,通过图像分割我们是不是可以分辨出哪些像素属于背景,哪些像素属于前景(商品)呢?
最后一个,我们生活中有遇到过的运用。
不知道大家有没有在某些购物APP上,使用过3D试穿功能呢。
就是选择好我们想是穿的衣
物,通过(手机)摄像头对准我们要试穿的身体部位,那么手机上就会呈现出我们穿上这一衣物的样子。
这其实也是需要通过图像分割来分割出我们身体上应该穿上衣服的部位的。
同时,还有一种虚拟化妆的任务,其实原理也跟虚拟试穿类似。
编辑:黄飞。
Part01_Image_Formation
Weak Perspective (弱透视)
Cameras with Lenses
•
Problems:
① The larger the hole, the brighter the image, but a large pinhole gives blurry pictures. ② Shrinking (缩小) the pinhole produces sharper images but reduces the amount of light reaching the image plane, and may introduce diffraction effects (衍射现象).
Intrinsic Parameters (内参数)
Homogeneous Coordinate
Camera coordinate system is at a corner c of the retina, not at its center.
Due to some manufacturing error, so the angle θ between the two image axes is not equal to (but of course not very different from) 90 degrees.
Camera Calibration Application
• • •
Image correction(图像校正) Image mosaicking(图像拼接) Perspective switching(视角切换)
About Experiments
•
• • •
Read readme.md first.
① Supervised method ② Unsupervised method
图像处理知识点复习
The Electromagnetic Spectrum在实际的图像处理应用中,最主要的图像来源于电磁辐射成像。
电磁波谱频率从高到低(波长从短到长)分别为伽马射线、X 射线、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波。
可见光只是电磁波谱中一个很小的部分。
不同的电磁辐射波有各自的成像方式,其应用领域也不尽相同。
Non-Electro-Magnetic Imaging Modalities (modality [m əuˈdæliti] 模式) 非电磁成像模式 Acoustic imaging [əˈku:s tik iˈmædʒiŋ] 声波成像A Simple Image Formation Model (简单的)图像形成模型静止的、单色的、平面的图像可定义为一个二维函数),(y x f ,其中,),(y x 是空间坐标,而在坐标),(y x 处的幅值f 称为图像在该点处的强度或灰度。
),(),(),(y x r y x i y x f),(y x f 可以看成由两个分量组成:(1) 照射分量),(y x i :所见场景的入射光量,大于零且为有限值,由光源确定。
(2) 反射分量),(y x r :场景中物体反射光量的能力,即反射率,在0(全吸收)和1(全反射)之间,由场景中物体的特性确定。
We denote images by two-dimensional functions of the form ),(y x f . ),(y x f is nonzero and finite.The function ),(y x f may be characterized by two components:(1) illumination component ),(y x i : The amount of source illumination incident on thescene being viewed. The nature of ),(y x i is determined by the illumination source.(2) reflectance component ),(y x r : the amount of illumination reflected by the objects inthe scene. ),(y x r is determined by the characteristics of the imaged objects. reflectance is bounded by 0 (absorption) and 1 (total reflectance)Image Sampling and Quantization数字图像的质量在很大程度上取决于采样和量化中所用的采样数和灰度级。
第四讲_图像识别之图像分类ImageClassification
第四讲_图像识别之图像分类ImageClassification 第四讲_图像识别之图像分类Image Classification ⽬录图⽚分类性能指标:top1,top5ILSVRC:每种任务数据集不⼀样imageNet:根据WorldNet组织的图⽚集,为每个名词提供平均1000张图⽚⽹络进化卷积神经⽹络(CNN)基础神经⽹络:神经元(输⼊,w,b,sigmoid)优化:梯度下降,BP反向传播(链式规则),3~5层优化交叉熵(之前是均⽅误差):批量梯度下降,随机梯度下降(学习率、步长,扰动->动量算法momentum)构建CNN的基本层卷积层不同的损失函数:注意跳出鞍点(在⼀个⽅向极⼩值,另⼀个⽅向极⼤值)ReLU激活函数:分段线性函数,⽆饱和问题,明显减轻梯度消失问题卷积步长⼤于1,有降维的作⽤池化层特征融合,降维全连接层Softmax层⼯程实际AlexNet基本概述局部响应归⼀化Network-in-Network(NiN)1*1卷积层,实现特征的降维,这个就是卷积核的⼤⼩VGG⽹络-2014卷积核的分解由于最后的卷积层--->第⼀个全连接;就是需要全局卷积,这⾥的卷积核⼤⼩是超参数,是固定的参数,所以对输⼊图⽚的⼤⼩有要求;⽽ResNet对输⼊图⽚⼤⼩没有要求⽹络结构,D,E结构⽤的多⼀些GoogLeNet⽹络进化顺序Inception V1⽹络和ResNet⼀样有基本的模块取消全连接层;最后的卷积层--->第⼀个全连接需要的参数最多⽹络结构⽹络参数两个辅助分类器:深度⽹络中,梯度回传到最初层,严重消失;有效加速收敛,测试阶段不使⽤Inception V2⽹络核⼼有批归⼀化⼀批⼀批batch进⾏处理,每⼀批在第k个通道进⾏均值⽅差归⼀化操作Inception V3⽹络卷积进⾏分解:⾮对称卷积;三种分解⽅案⾼效的降尺⼨:避免表达瓶颈⽹络整体框架ResNet残差⽹络skip/shortcut connection虚线有降维作⽤往更深的⾛原始输⼊改为256,优化就是先通道降维,然后卷积,升维⽹络整体情况:5个卷积组Inception V4⽹络引⼊残差ResNeXt⽹络概况1**1卷积就相当于全连接降通道数32**4d块,保证参数量不变;32*4=128通道是普通64通道的2倍分⽀数就是基数,⽹络宽度就是分⽀数*每个分⽀的通道数CNN设计准则避免信息瓶颈:数据量H**W(尺度⼤⼩)*C(通道数)变换要缓慢;通道数要不能弥补尺度减⼩,但要缓慢通道(卷积核)数量保持在可控范围内感受野要⾜够⼤分组策略--降低计算量低秩分解实验结果代码实验ResNet。
数字图像处理期末复习chapter2
第二章数字图像基础2.1 视觉感知(Visual Perception)人眼结构图如下:人的眼睛近似球形。
眼球包括眼球壁、内容物、神经、血管等组织。
与成像相关的几个重要部分作用如下:1)角膜(cornea):如同相机的滤镜,光由这里折射进入眼球而成像。
2)晶状体,水晶体 (lens):如同相机的镜片。
光线投射进来以后,经过它的折射传给视网膜。
它像一种能自动调节焦距的凸透镜一样。
3)黄斑是网膜中感觉最特殊的部分,稍呈黄色。
色觉之所以有很大的个人差异与黄斑是有关系的,位置刚好在通过瞳孔视轴所指的地方,即视锥细胞和视杆细胞最集中的所在,是视觉最敏锐的地方。
4)盲点 (blind spot):视神经与眼球的接点,该处无视细胞所以无法感光。
5)视网膜 (retina):如同底片。
视网膜是视觉接收器的所在,它本身也是一个复杂的神经中心。
眼睛的感觉为网膜中的视杆细胞和视锥细胞所致。
视杆细胞能够感受弱光的刺激,但不能分辨颜色,视锥细胞在强光下反应灵敏,具有辩别颜色的本领。
在中央凹处之内,只有视锥细胞,很少或没有视杆细胞。
在网膜边缘,靠近眼球前方各处,有许多视杆细胞,而视锥细胞很少。
某些动物(如鸡)因视杆细胞较少,所以在微光下,它们的视觉很差,成为夜盲。
也有些动物(如猫和猫头鹰)因视杆细胞很多,所以能在夜间活动。
几个重点名词:视锥细胞:对明暗的感觉比较低,对光的敏感性小,只有达到一定照度的情况下,视锥细胞才起作用。
视杆细胞:感受物体的明暗,对光的敏感程度高,不能感受物体颜色的差别。
亮度适应:视觉系统不能同时工作在整个主观亮度感知范围,它是通过改变其亮度适应级别来完成这一较大的变动;亮度适应级别:对应于某一光强,亮视觉所能感受的主观亮度;2.2光和电磁波谱(Electromagnetic Spectrum)电磁辐射波:(1)在实际的图像处理应用中,最主要的图像来源于电磁辐射成像。
(2)电磁辐射波包括无线电波(1m-100km)、微波(1mm-1m)、红外线(700nm-1mm)、可见光(400nm-700nm)、紫外线(10nm-400nm)、X射线(1nm-10nm)、γ射线(0.001nm-1nm)。
计算机视觉技术中的图像生成方法
计算机视觉技术中的图像生成方法在计算机视觉技术领域中,图像生成是一个重要的研究方向。
图像生成指的是通过计算机算法生成逼真、真实的图像,这一技术在很多领域中有广泛的应用,如虚拟现实、游戏开发、艺术创作等。
为了实现图像生成,计算机视觉领域涌现了许多有效的方法,本文将介绍其中几种常见的图像生成方法。
1. 基于生成对抗网络(GAN)的图像生成方法生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种非监督学习的深度学习模型,被广泛应用于图像生成任务中。
GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成。
生成器负责生成逼真的图像,而判别器负责判断图像的真实性。
通过训练生成器和判别器,并使二者相互竞争,可以达到使生成图像更加逼真的目的。
GAN的特点是可以学习到数据的分布特征,并且生成的图像具有多样性和创造性。
2. 基于变分自编码器(VAE)的图像生成方法变分自编码器(Variational Autoencoder)是一种用于无监督学习的神经网络模型。
VAE可以通过学习数据的分布来生成新的数据样本。
它通过将输入数据映射到潜在空间中,并通过潜在空间中的随机采样来生成新的数据样本。
VAE的特点是可以学习到数据的潜在表示,并通过在潜在空间中进行插值操作来生成新的图像。
3. 基于卷积神经网络(CNN)的图像生成方法卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种专门用于处理图像的神经网络模型。
CNN在计算机视觉领域取得了重大的突破,包括图像分类、目标检测等任务。
除了传统的图像处理任务,CNN也可以用于图像生成。
通过对CNN进行逆向操作,如反卷积和上采样,可以实现图像的生成。
此外,可以通过对CNN的某些层进行特定操作,如将特征图与随机噪声相加,来生成新的图像。
4. 基于生成模型的图像生成方法生成模型是指模型能够从一个潜在空间中生成样本,这些样本与训练数据具有相似的统计特征。
图像形成系统及图像形成方法
图像形成系统及图像形成方法在当今的科技时代,图像在我们的生活中无处不在,从手机拍摄的照片到医学扫描的影像,从电影中的特效画面到工业设计中的图纸。
而这些图像的产生都依赖于图像形成系统以及相应的图像形成方法。
图像形成系统,简单来说,就是一套能够将信息转化为可见图像的设备和技术的组合。
它通常包括输入设备、处理单元和输出设备。
输入设备是图像形成的起点,常见的输入设备有数码相机、扫描仪、摄像头等。
以数码相机为例,当我们按下快门时,光线通过镜头进入相机内部,照射在图像传感器上。
图像传感器就像是无数个微小的光感受器,它们能够将接收到的光信号转换为电信号。
这些电信号包含了关于光线强度、颜色等信息,为后续的图像处理提供了原始数据。
处理单元则是图像形成系统的“大脑”。
它接收来自输入设备的原始数据,并对其进行一系列复杂的处理和运算。
图像处理的过程可能包括色彩校正、对比度调整、锐化、降噪等操作。
例如,在色彩校正中,处理单元会根据预设的标准或用户的需求,对图像中的颜色进行修正,以使色彩更加真实和鲜艳。
而在降噪处理中,它会去除图像中的杂讯,让图像更加清晰。
输出设备则负责将处理后的图像呈现给用户。
常见的输出设备有显示器、打印机、投影仪等。
显示器通过像素点的发光来展示图像,打印机则通过喷墨或激光等技术将图像打印在纸张上,投影仪则将图像投射到屏幕或墙壁上。
在图像形成方法方面,有多种不同的技术和原理被应用。
一种常见的图像形成方法是基于光学原理。
比如在传统的相机中,通过镜头的折射和聚焦,将现实世界的场景成像在胶片或图像传感器上。
而在投影仪中,则是通过光源发出的光线经过透镜的折射和反射,最终在屏幕上形成图像。
数字图像处理技术也是现代图像形成的重要方法之一。
通过将图像转换为数字信号,利用计算机算法对其进行处理和优化。
这种方法具有高度的灵活性和可控性,可以实现各种复杂的图像效果和变换。
此外,还有一些特殊的图像形成方法,如 3D 打印中的图像形成。
Photoshop图像解剖 了解图像的构成和特点
Photoshop图像解剖:了解图像的构成和特点Photoshop是一款广泛应用于图像处理和设计的软件。
对于初学者而言,了解图像的构成和特点是掌握Photoshop技巧的关键。
本文将介绍Photoshop图像的基本构成以及一些常见的图像特点。
一、图像的构成1. 像素:图像是由无数个小方格组成的,每个小方格称为像素。
像素是图像的最基本单元,其大小和密度决定了图像的细腻程度和清晰度。
在Photoshop中,我们可以通过修改像素来改变图像的细节和质量。
2. 分辨率:分辨率指的是图像中每英寸的像素数,通常用dpi(每英寸点数)表示。
较高的分辨率可以获得更清晰的图像,但也会增加文件大小。
在Photoshop中,我们可以根据需要调整图像的分辨率。
3. 颜色模式:颜色模式决定了图像中所使用的颜色种类和数量。
常见的颜色模式有RGB(红、绿、蓝)、CMYK(青、洋红、黄、黑)和灰度。
在Photoshop中,选择适合类型的颜色模式有助于优化图像的颜色表现。
二、图像特点1. 对比度:对比度指的是图像中亮度差异的程度。
高对比度图像有鲜明的黑白分界,而低对比度图像则灰暗模糊。
通过调整对比度,我们可以使图像更加生动和清晰。
2. 色彩饱和度:色彩饱和度表示图像中颜色的强烈程度。
高饱和度图像色彩鲜艳,而低饱和度图像则显得灰暗。
在Photoshop中,我们可以增加或降低图像的色彩饱和度以达到理想的效果。
3. 锐化:锐化处理可以增强图像的边缘和细节,使其更加清晰和有立体感。
在Photoshop中,我们可以使用锐化滤镜或调整图像的锐化程度来实现这一效果。
4. 裁剪:裁剪可以去除图像中不需要的部分,使焦点更加明确。
在Photoshop中,选择适当的裁剪工具,按照需要的比例和尺寸对图像进行裁剪。
5. 调整亮度和对比度:通过调整亮度和对比度,我们可以改变图像的整体明暗程度和色差。
在Photoshop中,可以使用亮度/对比度调整工具对图像进行调整,也可以使用曲线工具更精细地控制图像的亮度和对比度。
多模态图像生成
多模态图像生成多模态图像生成是指通过融合不同模态的输入信息,生成具有多个感官特征的图像。
这种技术广泛应用于计算机视觉、人机交互、虚拟现实等领域,为人们提供了更为丰富、真实的视觉体验。
一、导言多模态图像生成技术是近年来计算机视觉领域的热门研究方向之一。
传统的图像生成模型通常只考虑单一的输入模态,例如使用文本描述生成图像或使用语音指导生成图像。
而多模态图像生成技术则在生成图像时利用了多种模态的信息,例如文本、语音、图像等。
通过融合不同模态的信息,多模态图像生成模型可以生成更具表现力和多样性的图像。
二、多模态图像生成的应用多模态图像生成技术在各个领域都有广泛的应用。
在计算机视觉领域,多模态图像生成可以用于图像修复、图像超分辨率等任务。
例如,可以通过结合低分辨率图像和高分辨率图像的模态信息生成高质量的图像。
在人机交互领域,多模态图像生成可以用于增强虚拟现实体验。
通过结合语音、触觉和视觉等模态信息,可以生成更为逼真的虚拟场景。
此外,多模态图像生成技术还可以应用于图像生成艺术、电影特效等领域,为创作者提供更多的创作选择。
三、多模态图像生成的挑战和解决方法多模态图像生成技术面临一些挑战,主要包括模态不平衡、信息矛盾和模态间依赖等问题。
模态不平衡指的是不同模态的样本数量不平衡,导致模型在生成图像时偏向于某一模态的信息。
信息矛盾指的是不同模态的信息可能存在矛盾,例如文本描述和图像之间可能存在歧义。
模态间依赖指的是不同模态的信息可能存在依赖关系,例如生成一幅图像可能需要结合文本描述和语音指导等。
为了解决这些挑战,研究者提出了一系列方法。
首先,可以通过数据增强和样本平衡的方法来解决模态不平衡的问题。
例如,可以使用重采样技术来增加样本数量,或者使用权重调节技术来平衡不同模态的权重。
其次,可以通过引入一致性约束和注意力机制来解决信息矛盾的问题。
一致性约束可以通过限制不同模态的相似性来减小矛盾,而注意力机制可以提供对不同模态的关注程度,使模型更加关注信息一致的区域。
02Image Formation(国外课程课件-计算机视觉-伯克利)
Trick: add one more coordinate:
homogeneous image coordinates
homogeneous scene coordinates
Converting from homogeneous coordinates gf g
Slide by Steve Seitz
Camera calibration
From before, we had these equations relating image positions, u,v, to points at 3‐d positions P (in homogeneous coordinates):
Camera frame
K. Grauman
Perspective projection & calibration
World frame
Extrinsic: Camera frame Camera frame
World frame World frame
Camera frame
Intrinsic: Image coordinates relative to camera Image coordinates relative to camera Pixel coordinates
Perspective Projection Matrix
• Projection is a matrix multiplication using homogeneous coordinates:
⎡ x⎤ 0 0⎤ ⎢ ⎥ ⎡ x ⎤ ⎡1 0 ⎥⎢ y⎥ = ⎢ y ⎥ ⇒ ( f ' x , f ' y ) ⎢0 1 0 0⎥ ⎢ ⎥ ⎢z⎥ ⎢ z z ⎢0 0 1 / f ' 0⎥ ⎢ ⎥ ⎢ z / f '⎥ ⎣ ⎦ 1 ⎣ ⎦ divide by the third coordinate ⎣ ⎦ to convert back to non‐
图像细化
细化图像细化(Image Thinning),一般指二值图像的骨架化(Image Skeletonization)的一种操作运算。
所谓的细化就是经过一层层的剥离,从原来的图中去掉一些点,但仍要保持原来的形状,直到得到图像的骨架。
骨架,可以理解为图象的中轴。
好的细化算法一定要满足:∙收敛性;∙保证细化后细线的连通性∙保持原图的基本形状∙减少笔画相交处的畸变∙细化结果是原图像的中心线∙细化的快速性和迭代次数少依据是否使用迭代运算可以分为两类:∙非迭代算法∙一次即产生骨架,如基于距离变换的方法。
游程长度编码细化等。
∙迭代算法即重复删除图像边缘满足一定条件的像素,最终得到单像素宽带骨架。
迭代方法依据其检查像素的方法又可以再分成∙串行算法是否删除像素在每次迭代的执行中是固定顺序的,它不仅取决于前次迭代的结果,也取决于本次迭代中已处理过像素点分布情况.∙并行算法像素点删除与否与像素值图像中的顺序无关,仅取决于前次迭代的结果细化算法:∙Burning Algorithm使用迭代的方法去除图像的边界, 可使用扫描线法来获取边界∙Zhang并行快速细化算法模板:p3 p2 p9p4 p1 p8p5 p6 p7(其中p1为黑点,如果以下四个条件同时满足,则删除p1,即令p1=0)1. Z0(p1)=1 // 中心为黑点2. 2<=NZ(p1)<=6 // Nz为八邻域中黑点的数目3. p2*p4*p8=0 且Z0(p2)!=1 // 避免图像被打断( 其反条件时不可删)4. p2*p4*p6=0 且Z0(p4)!=1对图像中的每一个点重复这一步骤,直到所有的点都不可删除为止。
判断一个点是否能去掉, 要根据它的八个相邻点的情况来判断。
(中间的点)(1)不能删,因为它是个内部点,我们要求的是骨架,如果连内部点也删了,骨架也会被掏空的;(2)不能删,和(1)是同样的道理;(3)可以删,这样的点不是骨架;(4)不能删,因为删掉后,原来相连的部分断开了;(5)可以删,这样的点不是骨架;(6)不能删,因为它是直线的端点,如果这样的点删了,那么最后整个直线也被删了,剩不下什么;总结:(1)内部点不能删除;(2)孤立点不能删除;(3)直线端点不能删除;(4)如果P是边界点,去掉P后,如果连通分量不增加,则P可以删除。
5-图形图像基础知识
一个像素通常被视为图像的最小的完整采样。像 素数量的多少就会直接影响到图像的质量。
位图
又称光栅图,一般用于照片品质的图像处理, 是有前面提到的像小方块一样的“像素”组 成的图形。通过位置与颜色值的表示,表现 出图象颜色阴影的变化。
将照片中的局部放大到1200%,可以 清楚地看到像素
矢量图
又称向量图形,通过运用数学函数,来描述图形 的位置、大小、形状、色彩。最大的特点是可以 任意放大或缩小图形而不会影响出图的清晰度。
图象处理基础知 识
——初识象素、位图及矢量图
十字绣是年轻人 钟爱的手工艺品
一个又一 个色彩各异的 “十”字组成 了完整而生动 的图画。 象素的原 理恰恰与“十” 字相类似。
一、初识象素
为了把图像数据化,我们把一幅完整的图象分割 成一个一个的小方块,每个小方块都保存着相应 的单色颜色信息,这些小方块就是象素。
这幅图片的颜色 变化太丰富,颜 色点之间的跳跃 非常激烈,没有 一致的规律,因 此,矢量图要按 照每一个颜色点 来建立数量浩瀚 的数学公式。而 每一个数学公式 的信息量,肯定 要大于一个像素 的信息量,由此 可知,这幅图片 转换成矢量图以 后,比位图还要 大得多的多,计 算机会不堪重负。
归纳: 归纳:
图像——像素——位图 图形——数学——矢量图
结构梳理
一、象素是什么? 二、位图与矢量图的概念和特点 三、 图像——像素——位图 图形——数学——矢量
←矢量图形
(以刚才的矢量图“2”为例)
位图也可以用像素来记录这条曲 线,在黑线的位置上是黑色的像 素,没有黑线的地方是白色像素, 一行一行的像素整齐地排列,最 终我们看到了由所有的黑色像素 所组成的这条黑线。 尽管这些白色像素,对于我们这 条黑色的曲线是没有意义的,但 是却一个也不能少,这样下来, 文件就非常的大。 而矢量图只需要确定这条曲线的 起点、终点等相关的坐标,给定 相关的函数,表述曲线的颜色和 粗细即可,这样一来,记录的文 件就非常小。
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Fundamentals of Image Formation
The Simplest Optics: The Pinhole
Add a barrier between the scene and the image plane: Block off most of the light Produces image on photosensitive surface (or screen) Opening is known as aperture
Total time that light requires from point A to point B √ b2 + (c − x)2 a2 + x2 + t= v1 v2 Determining the position x for which t is minimized by setting d t=0 dx yields v1 √ x = a2 + x2 v2 b2 c−x + (c − x)2
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Fundamentals of Image Formation
Ambiguity of Projection
Thomas Wiegand
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Fundamentals of Image Formation
Geometric Blur due to Pinhole Size
Thomas Wiegand
Refraction index n n= c speed of light in vacuum = v speed of light in medium
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Fundamentals of Image Formation
Snell’s Law as Special Case of Fermat’s Principle
Focusing Parallel Light to a Point
From Fermat’s principle, it follows: The time tBC that light requires for the path B → C must be equal to the time tAC that light requires for the path A → C : tBC = tAC n · d + f = n · (d − x) + (x + f )2 + y 2 where n denotes the refraction index of the lens (refraction index of air is n0 ≈ 1) Parallel light is only focused to a point, if the lens has the shape of a hyperbola x+
Thomas Wiegand o 10 / 42
Fundamentals of Image Formation
Pinhole Photography
Properties of Pinhole Photography Straight lines remain straight Infinite depth of field Serious diffraction blur Requires very long exposure times
Thomas Wiegand o 5 / 42
Fundamentals of Image Formation
Perspective Projection by Pinhole Camera
Perspective projection formulas x = −f · X Z and y = −f · Y Z
Thomas Wiegand
[Hecht]
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Fundamentals of Image Formation
Paraxial Approximation for Thin Spherical Lenses
Lensmaker’s formula
Paraxial rays and thin lenses (d ≈ 0) 1 1 + = (n − 1) so si 1 1 + R1 R2
[Juergen Kollmorgen]
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Fundamentals of Image Formation
Refraction at the Surface Between Two Media
Snell’s law of refraction v1 n2 sin θ1 = = sin θ2 v2 n1 Fermat’s principle: The path taken between two points by a ray of light is the path that can be traversed in the least time Can be used to derive Snell’s law
Thomas Wiegand o 2 / 42
Fundamentals of Image Formation
Why Do We Need Optics?
Without optics: Each point on the sensor (or photographic film) would record the integral of all light arriving from every point of a scene All sensor points would record similar colors (slight differences, because irradiance depends on angle of incidence)
Thomas Wiegand o 4 / 42
Fundamentals of Image Formation
Camera Obscura
First mention of the principle Chinese philosopher Mozi (470 BC – 391 BC) Greek philosopher Aristotle (384 BC – 322 BC)
Yields focal length f for so → ∞ 1 = (n − 1) f 1 1 + R1 R2
Gaussian lens formula
Follows from lensmaker’s formula Valid for thin lenses (d ≈ 0)
Thomas Wiegand
f n+1
2
−
n2
y2 f2 = −1 (n + 1)2
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Fundamentals of Image Formation
Spherical Lenses
Hyperbolic lenses
Optimal for focusing monochromatic light Expensive to manufacture Still suffer from chromatic aberration
Diffraction Property of wave propagation Inherent to the wave character of light Diffraction blur increases as the aperture decreases Can we improve the sharpness of the image on a sensor? Diffraction blur basically only depends on the aperture Diffraction cannot be reduced for given aperture Geometric blur for large apertures can be significantly reduced by using lenses
∆ y ≈ 1 µm · f d
Sharpest images for
dopt ≈ 1mm · z·f (z + f ) · 1m
[Hecht]
Thomas Wiegand
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Fundamentals of Image Formation
ห้องสมุดไป่ตู้
Diffraction and Image Sharpness
Fundamentals of Image Formation
Fundamentals of Image Formation
Thomas Wiegand
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Fundamentals of Image Formation
Image Formation Using Optics
[Cross section of Nikon D4, Photokina 2012]
Projection from 3-d space to 2-d image plane Ambiguity between object size (X and Y ) and object distance Z Lines in 3-d space are mapped to lines on 2-d image plane
point C can be freely moved on surface
Using the definition of sine yields Snell’s law of refraction sin θ1 sin θ2 = v1 v2