(参考资料)数字图像的基本概念
数字图像基础知识
数字图像的描述
1. 黑白图像 是指图像的每个像素只能是黑 或者白，没有中间的过渡，故又称 为２值图像。2值图像的像素值为0、 1。
1 0 0 I 0 0 1 1 1 0
数字图像的描述
2．灰度图像
255 240 240 R 255 0 80 0 255 0
0 160 80 G 255 255 160 0 255 0
80 160 0 B 0 0 240 255 255 255
图像数字化—— 光学图象变为数字图象
像元
灰度直方图的概念
表示灰度值出现频率的图形，横坐标是灰 度值，纵坐标是像元的个数或者像元的百 分比。反映灰度的总体结构，灰度级的等 级分布，不反映空间的分布。
直方图的概念（续1）
低 反 射 率 图 象
高 反 射 率 图 象
直方图的概念（续2）
低 反 射 率 图 象
直方图的概念（续2）
高 反 射 率 图 象
式中，M代表行数； N代表列数 M,N为正整数，矩阵中的每一元素代表图像中的一个像 元(像素），其面积大小相当于原光学图像分割取样的 最小单元。
数字图像就是一个数据矩阵
SPOT- HRV 图像
数值指示接收的能量 35
波段 XS1
42
XS2 XS3 125
Y
X
空间方位
数字图像中的像元值可以是整型、实 型和字节型。为了节省存储空间，字节型 常用，即每个像元记录为一个字节 （byte），8位。量化后，灰度值从0到 255，共有256级灰阶。0代表黑，255代 表白，其他其中渐变。 因此，遥感数字图像需要较大的空间。
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。
数字与图像处理-形考3-国开(成都)-参考资料
数字与图像处理-形考3-国开(成都)-参考资料数字与图像处理数字与图像处理是一门涉及数字信号处理、图像处理和计算机视觉的学科，它在现代科技中起到了重要的作用。
本文将介绍数字与图像处理的基本概念、应用领域以及相关技术的发展情况。
一、基本概念数字与图像处理是将图像数据进行采集、处理、分析和显示的一门技术。
其中，数字信号处理是指将连续的图像信号转换为离散的数字信号，通过数学方法对其进行处理和分析。
图像处理则是在数字信号的基础上，对图像进行处理和增强，以便更好地理解和分析图像。
二、应用领域数字与图像处理在众多领域中得到了广泛的应用。
其中，医学图像处理是其中的一个重要领域。
通过对医学影像的数字化处理，可以更清晰地观察和分析图像，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
另外，数字与图像处理还被广泛应用于安防领域，通过对监控摄像头采集的图像进行处理和分析，可以实现人脸识别、物体检测等功能。
此外，数字与图像处理还在工业、军事、交通等领域中得到了广泛的应用。
三、相关技术数字与图像处理依赖于一系列相关的技术。
其中，图像采集技术是数字与图像处理的基础。
通过摄像头或其他图像采集设备，将现实世界中的图像转换为数字信号。
图像处理技术则包括了一系列对图像进行增强、滤波、分割、特征提取等操作的算法和技术。
此外，计算机视觉技术也是数字与图像处理的关键技术之一。
它通过模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释图像，实现自动识别、检测、分类等功能。
四、发展情况随着计算机技术和图像处理算法的不断发展，数字与图像处理在各个领域中得到了越来越广泛的应用。
近年来，深度学习和神经网络等人工智能技术的兴起，进一步推动了数字与图像处理的发展。
通过利用大量的图像数据进行训练，深度学习可以自动学习和提取图像中的特征，进而实现更精准的图像处理和分析。
总结起来，数字与图像处理是一门重要的学科，它在医学、安防、工业等领域中发挥着重要的作用。
通过不断的技术发展，数字与图像处理的应用前景将会更加广阔，为我们的生活和工作带来更多的便利和可能性。
数字图像及处理的基础知识
数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
数字图像基础
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。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
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。
数字图像.ppt
• 7．空间分辩力（spatial resolution） 是指图像能分辨相 邻两点的能力，常用能分辨两个点间的最小距离来表示。 又称几何分辨力。
• 8．密度分辩力（density resolution） 图像中可辨认低密 度差别的最小极限，即对细微密度差别的分辨能力（数字 图像灰度精度的范围）。又称为图像的灰度分辨力（或对 比度分辨力）。
• 9．时间分辩力（temporal resolution） 成像系统对被检 体组织运动部位的瞬间成像能力。
三、数字图像的形成
• 1．图像数据采集 是通过各种接收器件（如 成像板、探测器、CCD 摄像管、检测器、探 头等），将曝光或扫描等形式收集到的模拟 信号转换成数字信号。数字图像的数据采集 大都经过三个步骤：
• （1）分割：是将图像分割成若干个小单元 的空间取样处理（下图a）。
• （2）采样：对一幅图像采样时该图像中像 素的每一个亮点被采样，亮点的光强度通过 光电倍增管转换成电信号（模拟信号）（下
• 4．图像分割 图像分割是按照某种原则将图像分成若干个有意义的部 分，使得每一部分都符合某种一致性要求。
• 5．三维重建 三维图像重建是指利用获得的连续二维断层图像信息， 按照体绘制、面绘制等运算方法，重建出反映组织三维信息的三维影 像。面绘制适于重建单个脏器组织，重在显示组织外观形态和空间结 构，但不描述组织内部信息，信息利用率较小。临床常用的面绘制有 表面阴影显示（SSD）（下图a）。体绘制适于多个脏器组织的重建， 尤其对于相互包含的多重组织显示效果较好，其算法充分利用图像数 据，反映的诊断信息更多。临床常用的体绘制有最大密度投影（MIP） （下图b）、容积再现（VR）等。
数字图像处理名词解释
数字图像处理名词解释数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个小块区域称为像素（pixel）。
数字图像处理是指利用数字计算机及其它数字技术，对图像进行某种运算和处理，从而达到某种预期目的的技术。
8-连通是指对于具有值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。
灰度直方图反映了一幅图像中各灰度级像元出现的频率，是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
直方图只反映该图像中不同灰度值出现的次数，而未反映某一灰度值像素所在位置。
直方图可用于判断图像量化是否恰当，给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。
数字图像通常有两种表示形式：位图和矢量图。
点位图由像素构成，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，由许多矢量图形元素构成，这些图形元素称为“对象”。
两种图像的构成方式不同，其绘画方式也存在差别。
点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改，而矢量图操纵的是基本的图形（对象）。
在矢量图中，以Corel Draw为例，选择贝赛尔曲线工具，用鼠标在页面上定出一些节点，节点之间有线段，构成一个封闭图形。
用修改工具把这个图形调整圆滑。
傅里叶变换是一种将空间域中复杂的卷积运算转化为频率域中简单的乘积运算的方法，其应用主要有以下三方面：简化计算、处理空间域中难以处理或处理起来比较复杂的问题、以及实现特殊目的的应用需求。
通过傅里叶变换，可以将图像从空间域变换到频率域，利用频率域滤波或频域分析方法对其进行处理和分析，然后再将处理后的图像变换回空间域，从而实现图像的增强、特征提取、数据压缩、纹理分析、水印嵌入等效果。
对于M*N的图像f(x,y)，其基矩阵的大小为M*N，也即及图像由M*N块组成。
当（x，y）取遍所有可能的值（x=0，1，2….m-1;y=0,1…n-1）时，就可得到由（M*N）*（M*N）块组成的基图像，所以其基图像大小为M平方*N平方。
数字图像
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。
7.8-连通的定义:对一具有值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。
像素的四邻域:像素P （x,y）的4-邻域是:(x+l,y),(x-l,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。
称之为最化，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。
4. 灰度直方图灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图象中该灰度级的像素的个数。
即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图象中该灰度级出现的个数5. 图像分割为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像割。
《初步认识数字图像》课件
数字图像未来的发展趋势包括人工智能、虚拟现实技术和增强现实技术的应用。
ห้องสมุดไป่ตู้
虚拟现实技术
数字图像与虚拟现实技术的结 合可以实现更加沉浸式的数字 化体验。
增强现实技术
数字图像和增强现实技术的结 合，可以创造更加真实的场景 和互动体验。
总结
数字图像
数字图像是由离散的像素组成的数字化数据，具有数字性、可编程性等特点。
处理方法和应用领域
数字图像的处理方法包括滤波、分割、增强等。应用领域涵盖医学影像、艺术设计、安全监 控等方面。
数字图像是由像素点组成的，而模拟图像则是连续变化的。数字图像具有离散性、数字性、 可编程性等特点。
数字图像的基本特征
数字图像可以通过计算机进行存储、处理和传输。其主要特征包括分辨率、亮度、对比度、 色彩深度、颜色空间等。
数字图像的表示方式
位图
位图将图像分成像素网格，每 个像素点可以存储其亮度和颜 色信息。
2 扫描
通过扫描仪等设备对已有的纸质图像进行数字化处理。
3 计算机合成
通过计算机软件将多个图像进行合成得到新的数字图像。
数字图像的基本处理方法
1
滤波
使用不同的滤波操作来改变图像的亮
分割
2
度、对比度和色彩。
将图像划分为不同的区域以便于进行
局部处理。
3
增强
调整数字图像的亮度和对比度、减少 图像噪点。
数字图像的应用领域
医学影像
数字图像的应用在医学影像 方面具有极大的意义，如CT、 MRI等检查。
艺术设计
数字图像在艺术设计领域获 得了广泛应用，如平面设计、 建筑设计、动画设计等。
安全监控
数字图像在安全监控领域的 应用是指通过视频监控等技 术对需要监管的区域进行实 时动态监视。
第二节：数字图像基础知识
灰阶
我们把原来图像上连续变化的灰度值按照像素的分布变成量值上离散的 有限个等级的数字量的过程称为图像灰度的量化
经过取样量化后的图像，在实质上就是一个二维数组
处理
既然图像被转化为了二维数组，那么我们就可以根据需求 对这个二维数组进行数学计算：数字图像的处理
如：灰度线性变换
灰度范围变大
处理
数字处理的方法有很多：
怎么表示 这些点呢？
灰度（灰阶）
灰阶
我们把从黑到白分成若干个等级用来表示每个像素的灰度这个等级 称为灰阶 由于计算机是2进制的，所以灰度级的数量又2的N次方决定，常称为 位（bit），所以也叫位图。如为8位，也就是256个灰级，0表示黑 色，255表示白色
位数越高，灰度分辨力越强，图像的层次感越强，越清晰
对比度增强 图像平滑
图像锐化 图像分割
兴趣区定量估值
就是某种数学的处理方法
显示
数字图像的特性决定了它显示的多样性：
单幅与多幅显示 动态与静态 放大与缩小 二维与三维
Thank you!
第二节（1） 数字图像基础知识
课程导航：
模拟 图像
图像
数字 图像
像素 灰阶 处理
显示
形成
曝光量
感光度
图像
何为图像？ 图：光线经过物体反射或者透射后的空间分布
像：“图”通过视觉系统在人脑中的反映
模拟 图像
模拟图像： 又称连续图像，是指在二维坐标系中连续变化的图像，即图
像的像点是 无限 稠密的，同时每个像点具有灰度值（即图
感光度ISO
胶片光密度D
数字 图像
何为数字图像？ 数字图像：就是用一系列的数字来记录光分布的信息的 图像 怎么记录呢？
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）。
(参考资料)数字图像的基本概念
数字图像的基本概念：分辨率：指单位区域内包含的像素数目。
常见的分辨率:1.图像分辨率2.显示分辨率3.输出分辨率4.位分辨率分辨率单位：1.像素/英寸(通用),简写为 ppi2.像素/厘米常接触到的分辨率：网页图像分辨率：72 ppi 96 ppi报纸图像分辨率：120 ppi 150 ppi打印图像分辨率：150 ppi彩板印刷分辨率：300 ppi常用的显示器分辨率：1024*768 (水平方向上1024个像素，垂直方向上分布了768个像素) 800*600，640*480常用打印机分辨率：24针针式打印机180 ppi喷墨打印机：300ppi激光打印机：600ppi色彩学基础知识：图形的动态显示：指在显视器上的图像图形以不同位置，不同大小，不同灰度的动态显示，多幅不同的图形图像序列的连续显示。
色彩的产生可见光的种类：（1）直射光：发光物体产生的光（照明光，日光，）（2）透射光：直射光到透明或半透明物体上，通过物体投射的光（3）反射光：直射光射到别的物体上产生的光色彩属性：(1) 色相：红，橙，黄，绿，靛，蓝，紫（色彩成分）(2) 亮度：色彩的纯度（彩色光越大，亮度越大）(3) 彩度：色彩的饱和度（饱和度越高，颜色越深）色光三原色（色光三原色，三基色）：红，绿，蓝色料三原色：黄，品红，青颜色模式Rgb模式：红，绿，蓝，组成，显示器采用Cmyk模式：青，洋红，黄，黑组成，彩色印刷利用Hsb模式：色相，饱和度，亮度组成索引颜色模式：像素8位，256颜色位图模式：黑白组成Lab模式：ps标准模式，双色调模式：八位的灰度模式彩色与位数彩色及其基本参数：（1）亮度：彩色光引起的视觉强度（明暗程度）（2）色相：光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现（颜色类别）（3）饱和度：同色的饱和度越高，颜色越深（颜色深浅）彩色显示器分类：(1)crt显示器 (2)液晶显示器彩色的位数色彩深度：一幅图像的颜色数量常用色彩深度：1位(2种颜色)，8位（256种颜色）16位（65536种颜色）还有24位和32位。
数字图像处理教学大纲
数字图像处理教学大纲一、课程基本信息课程名称：数字图像处理课程类别：专业必修课学分：X总学时：X授课对象：具体专业二、课程教学目标通过本课程的学习，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，具备运用相关知识和技术解决实际问题的能力。
具体包括：1、理解数字图像的获取、表示和存储方式。
2、掌握数字图像增强、复原、压缩、分割等基本处理技术。
3、能够运用编程工具实现简单的数字图像处理算法。
4、培养学生的创新思维和实践能力，为进一步学习和从事相关领域的工作打下坚实的基础。
三、课程教学内容（一）数字图像基础1、图像的感知和获取视觉系统的特性图像的形成与数字化图像的采样和量化2、数字图像的表示灰度图像彩色图像图像的矩阵表示3、数字图像的存储图像文件格式图像数据库（二）图像增强1、空域增强灰度变换直方图均衡化空域滤波2、频域增强傅里叶变换频域滤波（三）图像复原1、图像退化模型常见的退化原因退化函数的建立2、逆滤波原理与实现局限性3、维纳滤波基本原理算法实现（四）图像压缩1、图像压缩的基本原理信息论基础冗余度2、无损压缩霍夫曼编码算术编码3、有损压缩预测编码变换编码（五）图像分割1、阈值分割全局阈值局部阈值2、边缘检测梯度算子拉普拉斯算子Canny 算子3、区域分割区域生长区域分裂与合并（六）图像特征提取与描述1、颜色特征颜色直方图颜色矩2、纹理特征统计方法结构方法3、形状特征边界描述区域描述（七）图像识别1、模式识别基础分类器设计特征选择与提取2、图像分类与识别应用人脸识别车牌识别四、课程教学方法1、课堂讲授通过讲解理论知识，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
2、实验教学安排一定数量的实验课程，让学生通过实践加深对理论知识的理解，提高编程和解决实际问题的能力。
3、案例分析结合实际应用案例，引导学生分析问题、解决问题，培养学生的创新思维和实践能力。
4、小组讨论组织学生进行小组讨论，促进学生之间的交流与合作，激发学生的学习兴趣和主动性。
数字 图像
例题
原图像矩阵
新图像矩阵
10475 10477 01555 20565 22564
灰度差 1 1 5 5 5 小于 3 1 1 5 5 5 的合并 1 1 5 5 5
115 5 5
115 5 5
7、腐蚀+膨胀
例：用0代表背景，1代表目标，设数字图像S和结构元素E为
0 1 0 1 0
S
0
1 1 0 1
g(x, y) [(d c) /(b a)][ f (x, y) a] c
以全域非线性变换为例
对数函数作为图像的映射函数， 低灰度范围得以扩展，高灰度范 围被压缩
g(x,y)
k=1
a
低Q 高
f(x,y)
（2）直方图修正
例：绘制100×100的256级灰度 图像直方图，四个区域亮度值
直方图是图像的灰度与像素数之间 分别为： 200 150 100 50
0 1 1 1 0
1 0
E 1
1
三角“Δ”代表坐标原点，则用E对S分别作腐蚀和膨胀处理， 得到的腐蚀结果为:
0 0 0 0 0
SE
0
0 1 0 0
0 0 1 1 0
01010
0 0 0 0 0
1
00
1
1
0
1
SE
0
0 1 0 0
1 10 1 1 1 0
0 0 1 1 0
例：用0代表背景，1代表目标，设数字图像S和结构元素E为
4、空间域图像增强
（1）灰度变换：判断出高/低灰度范围的压缩/扩展 （2）直方图修正：直方图的绘制、直方图均衡化
（3）平滑：均值滤波、中值滤波 （4）锐化：根据算子写出行/列方向偏导
数字图像概念整理
数字图像: 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.伽马射线成像(核医学和天文观测,PET(正电子放射断层)) X 射线成像(医学诊断,天文学) 紫外波段成像(平板印刷技术,“荧光显微镜”技术) 可见光及红外波段成像微波波段成像(雷达) 无线电波成像（医学诊断,天文学） 其他图像成像模式（主要是声波） 3-D 图像 深度图像 彩色图像 纹理图像 多光谱图像 投影重建图像 立体图像 合成图像 序列图像医学工业生产和质量控制图像信息通讯公共安全数据安全科学研究在信息技术中的应用图像处理，图像分析，图像理解“图”依结构特点可分为图像和图形图像：主要特点为由一系列的具有不同灰度值的像素所组成图形：主要特点为由一组数学公式描述1.数字图像处理与计算机图形学是两个相关的学科，但不论从概念上看，还是从应用角度看，是各自独立发展起来的；2.计算机图形学研究用给定的描述用计算机来生成相应的图形或图像，这里提到的图像主要是指颜色的变化，很少有层次的变化，它们是计算机画出来的，并不是从客观世界直接得来的；3.数字图像处理研究以二维数组形式给出的图像数据，按特定的目的，用计算机对数据进行加工处理，达到预期的目的． 抖动技术:通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质量．半调输出:将一个区域分成3 ⨯ 3个单元以输出10种不同的灰度．处理和分析过程中使用的快速存储器．用于比较快地重新调用的在线或联机存储器．不经常使用的数据库存储器．光通量是由光源向各个方向射出的光功率.光强度是光源在单位立体角内辐射的光通量.光照度是从光源照射到单位面积上的光通量，以E 表示.光亮度是指一个表面的明亮程度，以L 表示。
数字化:在图像“像场”里取一个直角坐标原点O , 建立直角坐标系xOy ,则图像可以用一个二元函数来表示：z=f (x,y )。
z 表示像场里(x ,y )点的“图像属性值”。
数字图像
1图像的定义:是一个二维亮度函数；或者是视觉景物的某种形式的表示和记录；2数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点，各点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；用数字来记录图像上的灰度信息。
数据量大。
3数字图像处理：利用计算机对图像进行去噪，增强，复原，分割，特征提取等的理论和方法。
又称计算机图像处理。
4数字图像处理的特点：精度高；再现性好，通用性强，灵活性好5光敏细胞：锥状细胞：分辨力强,白昼视觉。
对颜色高度敏感，杆状细胞：对低照度敏感；夜视觉6视觉范围，即人眼所能感觉到的总体亮度范围，人眼所能感觉到的总体亮度范围很宽。
1010量级。
低照明时，杆状细胞工作，高照明时，锥状细胞工作8对比灵敏度:人眼辨别光强弱分辨能力韦伯比：低照明时，亮度辨别较差（韦伯比大），高照明时，亮度辨别力好（韦伯比小）11视觉错觉：填充不存在的信息或错误感知物体形状14图像的数据结构：①组合方式②比特面方式③分层结构④树结构⑤多波段图像数据存储15图像增强的处理方法：1空域方法①点处理：即灰度变换②模板处理即空间滤波：平滑滤波器、锐化滤波器2频域方法16基本灰度变换：线性变换，对数变换，幂次变换17梯度法与拉普拉斯算子检测边缘的异同点梯度算子是利用阶跃灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点，而拉普拉斯算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交叉点;相同点都能用于检测边缘且都对噪声敏感1）线性滤波器2）统计排序滤波器：中值滤波器（去除椒盐噪声），最大滤波器（寻找最亮点，是图像变亮），最小滤波器（寻找最暗点，是图像变暗）;锐化空间滤波器（突出细节）;频率域平滑滤波器：理想低通滤波器、巴特沃思低通滤波器有振铃现象；高斯低通滤波器无振铃现象频域锐化滤波器：理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、高斯高通滤波器;平滑空间滤波器（去噪，模糊图像）;同态滤波器：消除不均匀照度的影响而又不损失图象细节。
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数字图像的基本概念：
分辨率：
指单位区域内包含的像素数目。
常见的分辨率:
1.图像分辨率
2.显示分辨率
3.输出分辨率
4.位分辨率
分辨率单位：
1.像素/英寸(通用),简写为 ppi
2.像素/厘米
常接触到的分辨率：
网页图像分辨率：72 ppi 96 ppi
报纸图像分辨率：120 ppi 150 ppi
打印图像分辨率：150 ppi
彩板印刷分辨率：300 ppi
常用的显示器分辨率：
1024*768 (水平方向上1024个像素，垂直方向上分布了768个像素) 800*600，640*480
常用打印机分辨率：
24针针式打印机180 ppi
喷墨打印机：300ppi
激光打印机：600ppi
色彩学基础知识：
图形的动态显示：
指在显视器上的图像图形以不同位置，不同大小，不同灰度的动态显示，多幅不同的图形图像序列的连续显示。
色彩的产生
可见光的种类：
（1）直射光：发光物体产生的光（照明光，日光，）
（2）透射光：直射光到透明或半透明物体上，通过物体投射的光
（3）反射光：直射光射到别的物体上产生的光
色彩属性：
(1) 色相：红，橙，黄，绿，靛，蓝，紫（色彩成分）
(2) 亮度：色彩的纯度（彩色光越大，亮度越大）
(3) 彩度：色彩的饱和度（饱和度越高，颜色越深）
色光三原色（色光三原色，三基色）：红，绿，蓝
色料三原色：黄，品红，青
颜色模式
Rgb模式：红，绿，蓝，组成，显示器采用
Cmyk模式：青，洋红，黄，黑组成，彩色印刷利用
Hsb模式：色相，饱和度，亮度组成
索引颜色模式：像素8位，256颜色
位图模式：黑白组成
Lab模式：ps标准模式，
双色调模式：八位的灰度模式
彩色与位数
彩色及其基本参数：
（1）亮度：彩色光引起的视觉强度（明暗程度）
（2）色相：光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现（颜色类别）
（3）饱和度：同色的饱和度越高，颜色越深（颜色深浅）彩色显示器分类：
(1)crt显示器 (2)液晶显示器
彩色的位数
色彩深度：一幅图像的颜色数量
常用色彩深度：1位(2种颜色)，8位（256种颜色）16位（65536种颜色）还有24位和32位。