图像处理基础概念
图像处理的基础知识
图像处理的基础知识随着科技的飞速发展，图像处理在我们的生活中变得越来越普遍。
无论是在社交媒体上发布照片，还是在医学诊断中使用CT扫描，图像处理技术都在起到重要的作用。
那么，什么是图像处理？它又包括哪些基础知识？本文将为您揭秘。
图像处理是指对数字图像进行操作和改进的过程，其目的是获得更好的图像质量或从图像中提取出特定的信息。
而这个过程主要涉及三个方面：图像获取、图像增强和图像分析。
首先，图像获取是指通过摄像头、扫描仪或其他设备获取图像。
在获取图像的过程中，我们需要考虑到光线、传感器的质量、图像的分辨率等因素。
光线的强弱和角度会直接影响图像的清晰度和色彩鲜明度。
传感器的质量决定了图像的噪声水平和细节表现能力。
而图像的分辨率则决定了图像中所包含的信息量大小。
其次，图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等参数来改善图像的质量。
这是在保持图像的真实性的前提下，尽可能地使图像更接近于我们所期望的结果。
例如，在一张夜晚拍摄的照片中，由于环境光线的不足，图像可能过暗。
此时，我们可以通过增加图像的亮度和对比度来增强图像的可见度。
图像增强的另一个重要应用是去除图像中的噪声。
噪声是在图像获取过程中引入的不希望出现的随机信号，它会使得图像模糊不清或者细节不清晰。
通过滤波方法，我们可以有效地去除图像中的噪声，以获得更清晰、更细节丰富的图像。
最后，图像分析是将对图像中的内容进行解释，通过对图像中的特征进行提取和识别来给予相应的判断和决策。
图像分析可以应用于许多领域，如医学、安全监控、机器视觉等。
以医学图像为例，通过图像分析可以帮助医生诊断病情。
医生可以通过CT扫描的图像分析，获得患者脑部的详细结构图像，以更好地了解病情和制定治疗方案。
图像处理还包括多个分支领域，如图像压缩、图像恢复和图像合成等。
图像压缩是指减少图像文件的存储空间，以便更好地存储和传输图像。
图像恢复是指通过对破坏或损坏的图像进行处理，尽可能地使其恢复到原始状态。
图像处理的基本知识
2.3 色料三原色
色料三原色由黄色、品色、青色组成。从白色光中去掉色光三原色(RGB)中 的任何一种就会得到一种色料三原色。任两种RGB颜色相重叠部分的颜色即为色料三 原色的组成原色,即色料三原色中的任何一种颜色都是由任意两种色光三原色相加而 成的。由于缺少了色光三原色中的一种基色,因此习惯上又称色料三原色为减色三原 色。
H色度, 取值范围0°-360°； S饱和度, 取值范围0-1/100； I亮度, 取值范围0-1/100；
色相环, 0°-红, 120°-绿, 240°-蓝
图中的色相环描述了色相和饱和度两个参数。色相由角度表示, 它反
映了该彩色最接近什么样的光谱波长。一般假定0°表示的颜色为红色, 120°
的为绿色, 240°的为蓝色。0°到240°的色相覆盖了所有可见光谱的彩色,
第三章 图像处理的基本概念
1 人眼的视觉原理 2 颜色基础 3 图像模型 4 图像数字化 5 灰度直方图 6 图像处理算法形式 7 图像的数据结构及特征
1 人眼的视觉原理
1.1 人眼的构造 1.2 图像的形成 1.3 视觉范围和分辨力 1.4 视觉适应性和对比灵敏度 1.5 亮度感觉 1.6 马赫带效应 1.7
相当准确地预测许多彩色现象，也能满足色度学的基本定律。
2 颜色基础
2.1 色彩的产生 2.2 色光三原色 2.3 色料三原色 2.4
2.1 பைடு நூலகம்彩的产生
一般人眼感受到的光有三种: 直射光、反射光和投射光 直射光: 发光物体产生的光直接刺激人眼产生光感。如日光、照明光、显象管荧 光屏发出的光等。 投射光: 发光物体产生的光照射到透明或半透明物体上，通过物体投射过来的光。 例如，玻璃是透明体，滤色片、电影胶片是半透明体。 反射光: 发光物体所产生的光照射到其他物体上,被其他物体反射而发出的光称为 反射光。 物体之所以呈现出不同的颜色,就是由于物体反射(或透射)了可见光谱中的不同成 分,同时又吸收了其余的成分,从而使人眼产生了不同的彩色感觉。 一般来说,某一物体的颜色是该物体在特定光源照射下所反射(或透射)的
图像处理基础知识
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一. 图像概述
图像深度
描述图中每个像素数据所占的二进制位数， 描述图中每个像素数据所占的二进制位数，它决定了图像中可 出现的最大灰度等级数或最多颜色数。 出现的最大灰度等级数或最多颜色数。
颜色类型
三个基色分量， （1）真彩色：图中的每个像素值都分成 R、G、B 三个基色分量，每 真彩色： 个分量直接决定其基色的强度，合成的颜色称为真彩色。 个分量直接决定其基色的强度，合成的颜色称为真彩色。一般用 R:G:B=8:8:8共24位的图像深度表示24位真彩色。 R:G:B=8:8:8共24位的图像深度表示24位真彩色。 位的图像深度表示24位真彩色
2.图像属性 2.图像属性
①分辨率 ③颜色类型 ②图像深度 ④显示深度
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一. 图像概述
分辨率
确定屏幕上显示图像区域的大小， （1）显示分辨率 ：确定屏幕上显示图像区域的大小，以每行拥有的 像素点数×屏幕显示行数来表示。 像素点数×屏幕显示行数来表示。
f (1,1) f (2,1) F = ... f ( M ,1)
... ... ... ... f ( M ,2) ...
f (1,2)
f (1, N ) f (2, N ) ... f ( M , N )
PhotoShop教程 第一讲 图像处理基础
Photoshop软件介绍
一、PS简介及应用领域： PS的专长用于图像处理，而不是图形创作。图像处理是对已有 的位图图像进行编辑加工处理以及运用一些特殊效果，其重点在于 对图像的处理加工；图形创作软件是按照自己的构思创意 图形图像处理软件一般可分为两种类型： 绘制矢量图形的软件：CorelDRAW、Illustrator。 编辑点阵位图的图像软件：Photoshop、Fireworks、Windows 自带的画板工具 Photoshop是Adobe公司开发目前最流行的图像处理软件，可以 绘制和处理像素点阵位图和路径矢量图形，主要应用领域有: 平面设计（广告设计、企业形象设计、包装设计、书籍设计、 字体设计、标志设计） 数码照片处理 建筑效果图的后期修饰 界面设计 网页制作
从彩色到灰度的方法： 一是直接转换，使用“图像>模式>灰度”命令； 二是模式转换，通过转换到Lab模式，并删除a和 b通道，得到灰度图（保证图像的亮度）； 三是复制所需单色通道，并删除其它单色通道， 得到灰度图（删除通道后，图像模式自动转换到 多通道）； 四是使用通道混合器，使用调整图层“通道混合 器”并勾选“单色”得到灰度图；五是使用“图 像>调整>去色”命令，得到灰度效果，但不是灰 度图；
CMYK颜色: CMYK颜色: 颜色 打印PS生成的作品，CMYK是专用的打印模式，又称为 四色印刷。与RGB色彩模式相对立，是一种减色模式， C（cyan）青色、M（magenta）品红、Y（yellow）黄、 K（black）黑色。值分别为0~100，都为0时，为白色； 都为100时，为黑色。 最亮（高光）颜色分配较低的印刷油墨颜色百分比值， 较暗（暗调）颜色分配较高的百分比值。 开始就在 CMYK模式下处理图像的优点是颜色不会变化。 色域警告（溢色）：指所选颜色超过CMYK颜色范围之 外，不能被打印。 使用“Ctrl+Shift+Y”显示溢色。在PS中用灰色来指 示那些在RGB模式图像转换到CMYK模式时，可能会发 生改变的颜色。 色域——是颜色系统可以显示或打印的颜色范围。人 眼看到的色谱比任何颜色模型中的色域都宽。
图像处理基础
图像处理基础图像处理是计算机科学中一个重要的领域，它涉及到对数字图像进行各种操作和处理，以提取有用的信息或改善图像质量。
本文将介绍图像处理的基础知识，包括图像的表示与存储、常见的图像处理技术以及一些实际应用案例。
一、图像的表示与存储在进行图像处理之前，我们首先需要了解如何表示和存储图像。
图像可以由像素构成，每个像素代表图像中的一个最小单位。
常见的图像表示方法包括灰度图和彩色图。
1. 灰度图：灰度图由黑白像素组成，每个像素的取值范围在0到255之间，表示不同的灰度级别。
在计算机中，我们可以使用一个矩阵来表示灰度图，矩阵的每个元素代表一个像素的灰度值。
2. 彩色图：彩色图由红、绿、蓝三个颜色通道组成，每个颜色通道都可以取0到255之间的值，表示不同的颜色强度。
在计算机中，我们可以使用三个矩阵来表示彩色图，分别表示红、绿、蓝三个颜色通道的像素值。
图像的存储可以采用多种文件格式，如JPEG、PNG、BMP等。
这些格式使用不同的压缩算法和存储结构，以实现图像的高效存储和传输。
二、常见的图像处理技术图像处理领域有许多常见的技术和算法，下面介绍几种常见的图像处理技术。
1. 图像滤波：图像滤波是一种基本的图像处理操作，其目的是通过修改图像的像素值，达到去噪、平滑或增强图像的效果。
常见的滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器。
2. 图像增强：图像增强旨在改善图像的质量，使其更易于人眼观察或提取特定信息。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、灰度拉伸和对比度增强。
3. 图像变换：图像变换是一种将图像从一个域转换到另一个域的操作，以获得更好的显示效果或便于特征提取。
常见的图像变换包括傅里叶变换、小波变换和颜色空间转换。
4. 目标检测与分割：目标检测与分割是图像处理中重要的任务，其目的是从图像中找到感兴趣的目标并将其分割出来。
常见的目标检测与分割算法包括边缘检测、区域生长和基于机器学习的方法。
三、实际应用案例图像处理在许多领域都有广泛的应用，下面介绍几个实际应用案例。
1.图像处理与视频处理基础知识
End!
• R. Duda, P. Hart, D. Stork, 李宏东译，模式分类 （第二版），机械工业出版社，2003. • Sergios Theodoridis著，李晶皎，朱志良译，模 式识别（第二版），电子工业出版社，2006 • David A Forsyth.Jean Ponce.林学闫.王宏 计算 机视觉-一种现代方法 ，电子工业出版社，2004 • Wesley E.Snyder， 林学闫译，机器视觉教程 ， 机械工业出版社 ，2005 • 孙君顶，图像低层特征提取与检索技术，电子工 业出版社，2009
（9） 计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机 “看” 的科学，即用计算机实现人的视觉功能。 研究目标是使计算机具有通过二维图像感 知三维环境信息的能力。因此，不仅需要能 感知三维环境中物体的几何信息（形状、位 置、姿态、运动等），而且能对他们进行描 述、存储、识别和理解。 与人类视觉不同：它借助于几何、物理和 学习技术来构造模型，从而用统计的方法来 处理数据。
图像处理与视频处理基础
龚声蓉 shrgong@
概要
1.相关概念 2.数字图像处理与应用 3.图像分析与理解 4.计算机视觉与机器视觉 5.数字视频处理
• 第一部分：相关概念
1.基本概念
（1） 图像：对客观对象的一种相似的、生动的描 述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示。 图像分类：
几种常见生物特征识别技术
主要参考资料
• 龚声蓉，数字图像处理与分析，清华大学出版社，2006 • Yao Wang,Ya-Qin Zhang，视频处理与通信，电子工业出 版社，2003 • 黎洪松，数字视频处理，北京邮电大学出版社，2006 • 高隽，图像理解理论与方法，科学出版社，2009 • R.C.冈萨雷斯，阮秋琦译，数字图像处理（第二版），电 子工业出版社，2009 • 王永明，图像局部不变性特征与描述，国防工业出版社， 2010
图像处理基础知识总结
图像处理基础知识总结在当今数字化的时代，图像处理已经成为了一项至关重要的技术。
从我们日常使用的手机拍照，到医疗诊断中的影像分析，再到电影特效的制作，图像处理无处不在。
那么，什么是图像处理？它又包含哪些基础知识呢？接下来，就让我们一起走进图像处理的世界。
一、图像的基本概念图像，简单来说，就是对客观世界的一种视觉表达。
它可以是一张照片、一幅绘画，或者是通过计算机生成的图形。
图像可以分为两类：位图和矢量图。
位图，也称为点阵图，是由一个个像素点组成的。
每个像素点都有自己的颜色和亮度信息。
位图的优点是能够表现出丰富的色彩和细节，但缺点是在放大时会出现锯齿和模糊的现象。
矢量图则是通过数学公式来描述图像的。
它由线条、曲线和几何形状组成。
矢量图的优点是无论放大或缩小多少倍，图像都能保持清晰和锐利，但它在表现复杂的色彩和细节方面相对较弱。
二、图像的颜色模式颜色是图像中非常重要的一个元素。
常见的颜色模式有RGB 模式、CMYK 模式和灰度模式等。
RGB 模式是我们在电子设备中最常见的颜色模式。
它通过红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种颜色的不同比例混合来产生各种颜色。
在 RGB 模式中，每种颜色的取值范围是 0 到 255，当三种颜色都为 0 时，得到黑色；当三种颜色都为 255 时，得到白色。
CMYK 模式主要用于印刷行业。
它由青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）和黑（Black）四种颜色组成。
通过这四种颜色的不同比例混合，可以印刷出各种颜色的图像。
灰度模式则只有黑白灰三种颜色，每个像素点用一个 8 位的数值来表示其亮度，0 表示黑色，255 表示白色，中间的数值表示不同程度的灰色。
三、图像的分辨率分辨率是衡量图像清晰度的一个重要指标。
它通常表示为每英寸的像素点数（PPI）。
分辨率越高，图像越清晰，细节越丰富，但同时文件也会越大。
例如，我们常见的 72PPI 适用于在屏幕上显示的图像，而 300PPI 及以上则适用于高质量的打印图像。
图像处理 知识点总结
图像处理知识点总结图像处理是一门涉及到数字图像和计算机图像的处理与分析技术的学科，它在工程、科学、医学、艺术和其他领域中都有着广泛的应用。
图像处理技术在计算机视觉、模式识别、图像合成、图像压缩、图像分割、图像识别等领域起着至关重要的作用。
本文将从基础概念、图像获取、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等方面对图像处理的相关知识点进行总结。
一、基础概念1.1 图像的定义图像是一种用于表示事物或场景的视觉信息，通常以数字形式存在，是由大量的像素点组成的。
每个像素点记录了图像中某个点的亮度和颜色信息。
1.2 图像的表示图像可以使用灰度图或彩色图来表示。
灰度图是由单一颜色通道来表示图像的，通常用于黑白图像或需要简化处理的图像。
而彩色图需要使用多个颜色通道来表示图像的色彩信息。
1.3 像素像素是图像的最小单元，每个像素点都有自己的坐标和像素值。
在灰度图中，像素值代表了该点的亮度，而在彩色图中，像素值则包含了红、绿、蓝三个通道的信息。
1.4 图像尺寸图像的尺寸是指图像的长和宽，通常用像素来表示。
图像的尺寸决定了图像的清晰度和细节。
1.5 图像的坐标系图像的坐标系通常以左上角为原点，x轴向右递增，y轴向下递增。
在一些图像处理库中，图像的坐标系以左下角为原点，x轴向右递增，y轴向上递增。
1.6 数字图像数字图像是指使用数字方式表示的图像，它可以使用0和1的二进制来表示黑白图像，或者使用多个颜色通道的数值来表示彩色图像。
数字图像可以在计算机上进行处理和存储。
二、图像获取2.1 图像采集图像的获取通常是通过摄像机、扫描仪、卫星遥感等设备进行采集。
在图像采集过程中，需要注意光照、环境等因素对图像质量的影响。
2.2 数字化数字化是将模拟信号转换成数字信号的过程，通常将模拟图像通过采样、量化和编码等步骤转换成数字图像。
2.3 图像格式图像格式是指存储图像数据的方式。
常见的图像格式有JPEG、PNG、BMP、GIF等。
不同的格式对图像数据的存储方式、压缩方式、颜色深度等均有不同。
第3章 图像处理基础
第3章 图像处理技术 章 1. 栅格图像 栅格图像使用像素点来表现图像，每个像素都有特定 的位置、颜色值，像素自左而右、自上而下排列成一 个方阵。 栅格图像会存储整个点阵每个亮点的各种属性，描述 大量细节，因此数据存储量相当庞大，但可以直接显 示输出。 栅格图像的绘制需要从存储数据中读出每位数逐个绘 制到图像中。栅格图像画质细腻、层次感强、细节存 储较多，表现力很强。
第3章 图像处理技术 章 3. 矢量图像 矢量图用一系列计算机指令来表示一幅图，如画点、 画线、画曲线、画圆、画矩形等。这种方法实际上是 以数学方法来描述一幅图，然后变成许许多多的数学 表达式，再经过编程后，用语言来表达。在计算显示 图时，往往能看到画图的过程。
图3-4
第3章 图像处理技术 章 4. 栅格图像和矢量图像的对比 (1) 图像缩放
第3章 图像处理技术 章
第3章 图像处理技术 章
3.1 概述 3.2 图像文件格式 3.3 图像的获取与处理
第3章 图像处理技术 章
3.1 概述
3.1.1 灰度图与彩色图 1. 色彩的三要素 彩色光作用于人眼，使之产生彩色视觉。为了能确切 地表示某一彩色光的度量，可以用亮度、色调和色饱和度 等三个物理量来描述，并称之为色彩三要素。 1) 亮度 亮度是描述光刺激人眼时引起视觉的明暗程度。一般 说来，彩色光辐射的功率越大，亮度越高；反之，亮度越 低。对于不发光的物体，其亮度取决于反射光功率的大小。
第3章 图像处理技术 章 2. 栅格图像的重要参数 (1) 分辨率 屏幕分辨率：指计算机屏幕上最大显示区域水平和垂 直方向上的像素点数。如800×600表示屏幕可以显示 800行，600列，即480000个像素。 图像分辨率：指图像数字化时在水平、垂直方向上的 像素个数，它与屏幕分辨率未必相同。若图像尺寸为 200×100，则它在分辨率为800×600的屏幕上显示只占 屏幕的1/24。 像素分辨率：指一个像素点的长和宽的比例。像素点 尽可能长宽相等，使之成为正方形，否则图像就会变 形。在像素分辨率不同的机器间传输图像时会产生图 像变形。
图像算法工程师面试题
图像算法工程师面试题一、图像处理基础图像处理是一门应用广泛的学科，旨在利用计算机技术对图像进行分析、处理和改变以实现特定的目标。
作为一名图像算法工程师，对于基本的图像处理概念和算法要有清晰的了解。
1. 图像的表示方法：常见的图像表示方法有位图（Bitmap）和矢量图（Vector）。
位图利用像素阵列来描述图像，每个像素的颜色值可用RGB、CMYK等表示。
矢量图则是基于图形图像的几何描述，以数学公式的形式存储。
2. 图像滤波：滤波是图像处理中常用的一种操作，用于去除图像中的噪声或者增强图像的特定部分。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
3. 图像变换：图像变换是将图像从一个域转换到另一个域的过程，常见的方式有傅里叶变换、小波变换和哈尔变换等。
这些变换可以用于频域分析、图像压缩和图像增强等应用。
4. 图像分割：图像分割是将一幅图像划分成若干个子区域的过程，目标是使得每个区域内的像素具有相似的特征。
常用的图像分割算法有阈值法、区域生长法和边缘检测法等。
5. 人工智能在图像处理中的应用：近年来，深度学习和人工智能技术的发展使图像处理领域取得了突破性进展。
利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类和目标检测已成为图像处理的热门应用。
二、算法设计和优化作为一名图像算法工程师，你需要具备设计和优化图像算法的能力，以提高图像处理的效率和质量。
1. 图像去噪算法设计：噪声是干扰图像质量的常见因素，图像去噪算法旨在从受损图像中恢复出清晰的原始图像。
常见的图像去噪算法有基于小波变换的软硬阈值法和基于总变差的去噪方法。
2. 图像超分辨率算法设计：超分辨率是指通过图像处理技术将低分辨率图像提升为高分辨率图像。
图像超分辨率算法需要在保持图像细节的同时增加图像的分辨率，常见的算法有插值法、生成对抗网络（GAN）和边缘保持算法等。
3. 图像配准算法设计：图像配准旨在将多幅图像对齐，以实现图像的拼接、匹配和其他应用。
常见的图像配准算法有特征点匹配法、互信息法和变形模型法等。
图像处理技术：基础知识和实践方法
图像处理技术：基础知识和实践方法一、图像处理基本概念1.1 图像的定义图像是指反映物体或场景在人眼或电视摄像机等光学器件上所形成的视觉信息的呈现方式。
图像可以是数字形式的，也可以是模拟形式的。
1.2 图像处理的定义图像处理是利用计算机和其他相关设备对图像进行数字化、处理、分析和显示的过程。
该过程通常包括图像的获取、预处理、特征提取和图像恢复等多个步骤。
1.3 图像处理的主要应用领域图像处理技术被广泛应用于很多领域，如医学图像分析、自动驾驶、智能安防、机器人视觉等。
当然，最广泛的是娱乐业，例如电影、游戏和虚拟现实等。
二、图像处理的基础知识2.1 数字图像的表示方法数字图像是一些离散的像素点组成的，每个像素点都有一个亮度值来表示其对应位置的颜色和灰度等信息。
这些像素点按照一定的方式排列起来，形成了一个二维的数字矩阵。
在计算机中，图像以数字的形式表示为一个二维矩阵，它的元素是像素的亮度值。
2.2 图像处理的基本过程图像处理通常可以分为四个基本过程：图像获取、图像预处理、特征提取和图像恢复等。
图像获取可以通过图像传感器或图像采集卡等设备来进行。
不同的图像采集设备有不同的工作原理和特点。
2.3 常见的图像处理算法图像处理算法是指对数字图片进行数字处理的过程，如图像增强、特征提取、图像分割和图像压缩等。
常见的图像处理算法包括：平滑滤波、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理等算法。
2.4 图像处理的评价标准图像处理的效果可通过诸如清晰度、对比度、颜色等指标进行评价。
常用的评价标准包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）和标准偏差等指标。
三、图像处理的实践方法3.1 图像预处理图像预处理是图像处理的必要步骤，它可以更好地准备图像以进行后续处理。
图像预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度、均衡化和去除背景等。
3.2 图像增强图像增强的目的是改善图像的质量，加强对图像细节的观察和分析。
常见的图像增强技术包括：直方图均衡化、灰度变换、滤波等。
[工学]第一章 PS图像处理基础
![[工学]第一章 PS图像处理基础](https://img.taocdn.com/s3/m/f020311683c4bb4cf7ecd1b1.png)
二、图像色彩模式
HSB模式 RGB模式 CMYK模式 Lab模式
二、 图像色彩模式
色彩模式决定了一幅数码图像以什么样的方式在电 脑中显示或打印输出。不同的色彩模式在Photoshop中 所定义的颜色范围也不同。除了影响图像色彩的显示， 色彩模式还影响图像的通道数和文件的大小。
常见的色彩模式包括：
模拟信号 采样 量化 编码 数字信号
0111000111000 模拟信号 采样 量化 编码成数字信号
采样 每隔一定时间间隔对模拟
振幅
T 频率 1/T 采样点 T
波形上取一个幅度值。
量化 将每个采样点得到的幅度值 以数字存储。 编码 将采样和量化后的数字数据
振幅
以一定的格式记录下来
1/T
3.数字音频的技术指标 采样频率、量化位数和声道数
数据压缩技术
数字化了的视频和音频信号的数量之大是非常惊人的。 带来的问题 占用存储容量 降低通信干线的信道传输率 影响计算机的处理速度和播放效果 问题的解决：数据压缩
数据压缩：一般可以分为有损压缩和无损压缩两种。
数据压缩技术
1. 无损压缩（解压缩后信息不失真，可逆）
这类算法主要特点是压缩比较低，为2:1～5:1，一般用来压缩文 本数据或计算机绘制的图像（色彩不丰富）。 典型的编码：
纸 胶片 照片 缩微胶片 幻灯片 录象带 磁盘 光盘 电影
一、模拟图像的数字化(A/D转换)
1、连续图象 照片、电视、录象、电影。 数学表达式： f ( x, y, t ) 是一个二维分布函数，t是时间变量。
2、数字图像 连续图象
离散化
数字图象
目的：便于计算机处理。 离散化： 空间采样： 512X512 象素 Pixel 分辨率 Resolution 幅值量化：256级, 28级, 8bit, 灰度级 Grey level
图像处理基础与算法应用
图像处理基础与算法应用一、引言图像处理是近年来发展迅猛的领域，它涉及到数字信号处理、计算机视觉和模式识别等多个学科。
图像处理技术旨在通过数字算法对图像进行处理和分析，以获得更清晰、更准确的图像信息。
本文将介绍图像处理的基础知识和一些常用的算法应用。
二、图像处理基础1. 数字图像数字图像是通过数值化手段将连续的图像转换为离散的像素表示。
每个像素包含了图像的亮度和色彩信息。
常见的图像格式有位图（Bitmap）、JPEG和PNG等。
了解数字图像的基本原理对深入理解图像处理有很大帮助。
2. 图像增强图像增强是通过改善图像的质量和细节来提高图像的视觉效果。
常用的图像增强技术包括灰度拉伸、直方图均衡化和滤波等。
这些技术可以帮助我们从模糊或低对比度的图像中提取更多的信息。
3. 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的技术之一，它通过去除图像中的噪声和平滑图像来提高图像质量。
常见的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
不同的滤波算法适用于不同类型的噪声和图像。
三、图像处理算法应用1. 图像识别图像识别是一种通过图像来判断和识别物体或场景的技术。
图像识别常用的方法包括特征提取和分类器训练等。
例如，人脸识别技术可以通过识别人脸的特征点来判断一个人的身份。
2. 图像分割图像分割是将图像分成若干个区域的过程。
它可以帮助我们理解图像的结构和内容，并提供更复杂的图像处理任务的基础。
图像分割常用的算法有基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于聚类的分割等。
3. 图像压缩图像压缩是将图像数据尽可能地减少，同时保持一定的视觉质量的过程。
图像压缩可以减少存储空间的占用和传输时间的消耗。
常见的图像压缩算法有JPEG和PNG等。
4. 图像复原图像复原是通过数学方法来恢复损坏或模糊的图像。
它可以帮助我们提取出被噪声或失真破坏的图像信息。
图像复原常用的方法包括退化模型和逆滤波等。
四、总结图像处理技术在现代社会的各个领域中发挥着越来越重要的作用。
图像处理技术的基础知识
图像处理技术的基础知识随着计算机技术的不断进步，图像处理技术也得到了飞速发展。
图像处理技术可以将数字图像进行分析、处理和改进，从而实现更加生动、清晰的图像展现。
图像处理技术的应用场景非常广泛，包括电影、游戏、医学、机器人等领域。
学习图像处理技术的基础知识，将帮助我们更好地理解这一领域。
图像的基本概念在学习图像处理技术之前，我们需要了解图像的一些基本概念。
图像是由像素点组成的，每个像素点有其特定的颜色值。
这些颜色值形成了图像的整个外观。
通常情况下，图像是由红、绿、蓝三种颜色组成的，这种颜色模式被称为RGB模式。
此外，图像还可以使用灰度模式进行表示，即每个像素点只有一个颜色值，表示图像的亮度。
在图像处理中，我们通常使用的是RGB模式。
图像的处理方法图像处理可以分为有损和无损处理。
有损处理指的是在对图像进行一定处理的同时，丢失一些图像的信息，从而降低图像的质量。
例如，压缩图像、降低图像的分辨率等都是有损处理。
而无损处理则是在处理图像的同时，不丢失任何信息。
例如，对图像进行旋转、缩放等操作，都属于无损处理。
图像处理基础算法1、图像的旋转图像旋转算法是图像处理的基础操作之一。
旋转算法可以将一个图像按照一定的角度旋转，得到一个新的图像。
旋转算法根据旋转的角度不同，可以分为正常旋转和镜像旋转。
正常旋转表示将图像按照逆时针方向旋转一定角度，而镜像旋转则表示将图像沿着某一轴进行翻转。
2、图像的缩放图像缩放算法也是图像处理中的一项基础操作。
图像的缩放主要是为了使图像适应不同大小的屏幕。
缩放算法可以按照一定比例对图像进行放大或缩小。
缩放算法中最常用的是双立方插值算法和双线性插值算法。
3、图像的滤波图像滤波算法可以对图像进行降噪处理，使图像更加清晰。
图像滤波算法的基本原理是在图像的每个像素点上，使用一个滤波器对周围的像素点进行计算，从而得到一个新的像素值。
常用的滤波算法有高斯滤波、中值滤波和均值滤波。
4、图像的分割图像分割算法可以将图像按照不同区域进行分割，得到不同的图像部分。
图像处理与计算机视觉入门教程
图像处理与计算机视觉入门教程第一章：图像处理基础图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术。
在计算机视觉领域中，图像处理是非常重要的基础知识。
本章节将介绍一些基础的图像处理概念和操作。
1.1 像素与图像图像是由许多像素组成的，像素是图像中最小的可见元素。
每个像素包含了图像的信息，通常用数字表示灰度或颜色。
了解像素和图像的基本概念是进行图像处理的前提。
1.2 图像增强图像增强是提高图像质量或使图像更易于观察和分析的过程。
常见的图像增强技术包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
这些技术可以改善图像的对比度、亮度和清晰度。
1.3 图像滤波图像滤波是通过对图像进行卷积操作来改变图像的特性。
常用的滤波器包括平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。
滤波可以去除图像中的噪声、增强图像的边缘特征。
第二章：计算机视觉基础计算机视觉是一门涉及如何让计算机“看”的学科。
本章节将介绍一些计算机视觉的基础概念和常用算法。
2.1 特征提取特征提取是计算机视觉中常用的技术，用于从图像中提取出有意义的信息。
常见的特征包括边缘、角点和纹理等。
特征提取对于物体识别、目标跟踪等任务非常重要。
2.2 物体检测与识别物体检测与识别是计算机视觉中的核心问题之一。
常用的物体检测算法包括基于特征的方法和深度学习方法。
物体识别则是根据提取出的特征对物体进行分类。
2.3 图像分割图像分割是将图像划分为一系列互不重叠的区域的过程。
图像分割在计算机视觉中有着广泛的应用，如目标定位、图像编辑等。
常见的图像分割算法包括阈值分割和基于边缘的方法。
第三章：图像处理与计算机视觉的应用图像处理和计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用。
本章节将介绍一些主要领域中的应用。
3.1 医学图像处理医学图像处理是图像处理与计算机视觉的重要应用之一。
它在医学诊断、疾病预测和治疗规划等方面起到了关键作用。
常见的应用包括医学图像分割、肿瘤检测和脑部影像分析等。
3.2 自动驾驶技术自动驾驶技术是计算机视觉在交通领域的重要应用。
图像处理的基础知识
医学影像分割
利用图像分割技术，将医学图像中的 感兴趣区域与背景或其他组织进行分 离，为后续分析和诊断提供基础。
遥感影像处理案例分析
遥感影像预处理
对遥感影像进行辐射定标、 大气校正等预处理，消除 成像过程中的误差和干扰。
遥感影像分类
利用分类算法对遥感影像 中的地物进行分类和识别， 提取感兴趣的地物信息。
图像压缩编码标准简介（JPEG、MPEG等）
JPEG标准
采用DCT变换和哈夫曼编码等技术，适用于静态图像的压缩编码。
MPEG标准
针对动态图像压缩编码的标准，采用运动补偿、DCT变换和变长 编码等技术。
其他标准
如H.264、AV1等，采用更先进的压缩编码技术，提高压缩效率 和图像质量。
无损压缩与有损压缩比较
常见频率域滤波方法
低通滤波、高通滤波、带通滤 波等。
应用场景
适用于图像去噪、边缘增强、 特征提取等任务。
对比度拉伸与压缩技术
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对比度拉伸原理
通过扩展图像中感兴趣区域的 灰度级范围来增强图像对比度
。
对比度压缩原理
通过减小图像中灰度级的范围 来压缩图像对比度。
实现方法
线性拉伸与压缩、分段线性拉 伸与压缩、非线性拉伸与压缩
空间域滤波方法介绍
80%
空间域滤波原理
直接在图像空间进行像素操作， 通过模板卷积实现图像滤波。
100%
常见空间域滤波方法
均值滤波、中值滤波、高斯滤波 等。
80%
应用场景
适用于去除噪声、平滑图像等任 务。
频率域滤波方法探讨
频率域滤波原理
将图像从空间域转换到频率域 ，在频率域进行滤波操作后再 转换回空间域。
图像处理基本概念
3.颜色模式间的转换
灰度模式是位图/双色调模式和其他模式相互转换的中介模式。
只有灰度模式和RGB模式的图像可以转换为索引颜色模式。
Lab模式色域最宽，包括RGB和CMYK色域中所有颜色。Photoshop是以Lab模式作为内部转换模式。
多通道模式可通过转换颜色模式和删除原有图像的颜色通道得到。
显示分辨率:像素/英寸(ppi)
设备分辨率:打印点数/英寸 (dpi)
新建文件时:
基于WEB: 单位 像素 文件存为GIF或JPG格式
分辨率 ≤72PPI
色彩模式 RGB模式
基于桌面出版:单位 mm/cm
分辨率≥300PPI 文件存为TIF格式
色彩模式 CMYK模式
⑻ 多通道模式:若图像只使用了1~3种颜色时，使用该模式可减少印刷成本并保证图像颜色的正确输出。
⑼8位/通道和16/通道模式: 8位/通道中包含256个灰阶， 16/通道包含65535个灰阶。在灰度、RGB或CMYK模式下可用16/通道代替8位/通道。 16/通道模式的图像不能被打印，且有的滤镜不能用。
蓝+绿=青,蓝+红=洋红，红+绿=黄，蓝+红+绿=白光
CMYK模型:以打印在纸上的油墨的光线吸收特性为基础。
印刷品上的颜色是通过油墨显现的，不同颜色的油墨混合产生不同的颜色效果。油墨本身并不发光，它是通过吸收(减去)一些色光，而把其他色光反射到人们的眼睛里产生的颜色效果。又称为“减色模型”。
(四)Photoshop常用文件格式
1.PSD和PDD格式
是Photoshop软件的专用文件格式。能保存图层、通道、路径等信息，便于以后修改。缺点是保存文件较大。
图像处理基础
保留RGB图像中的所有颜色信息，但通过有选择地
扔掉数据来压缩文件大小
21
17
五、常用文件格式 1、PSD；PDD
是PhotoShop的文件格式，是新建图像的默认文件格式，而且 是唯一支持所有可用图像模式、参考线、Alpha通道、专色通
道和图层的格式
PSD格式保留所有原图像的数据信息，因而修改起来方便， 但也因此比其它格式的文件要大得多。 在编辑过程中最好使用PSD格式存储文件，但大多数排版软 件不支持PSD格式，所以图像处理完毕后，要转换成其它占
支持格式，用于显示超文本标记语言(HTML)文档中
的索引颜色图形和图像
保留索引颜色图像中的透明度，但不支持Alpha通道
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4、JPEG
联合图片专家组格式 是在World Wide Web及其它联机服务上常用的一种 支持格式，用于显示超文本标记语言(HTML)文档中 的照片和其它连续色调图像 支持CMYK、RGB和灰度颜色信息，但不支持Alpha 通道
第一章 图像处理基础
1
掌握像素的概念 了解位图图像与矢量图形的概念 掌握图像大小分辨率的概念 掌握图像的色彩模式的概念 掌握图像常用文件格式
2
一、像 素
像素是图像的基本单位，是一个个有颜色的小方块。 是整个图像中不可分割的单元或元素。
图 像 放 大 为 显 示 效 果
图 像 显 示 效 果
状
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，因为它们可以表现阴影和颜色的细微层次。 位图图像与分辨率有关，即：它们包含固定数量的像素，如 以低于创建时的分辨率打印会丢失细节。
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2、矢量图形
也称为向量图形，由被称为矢量的数学对象定义的
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图像处理基础概念2.2 图像基本概念2.2.1 像素与灰度像素和分辨率在计算机中，有两个大家都熟悉的概念：像素（pixel）和分辨率（resolution）。
我们将图像进行采样的单位称为像素，像素是是组成图像的最基本元素，是数字图像显示的基本单位。
像素是一个逻辑尺寸单位，比如一台计算机，其屏幕大小为17英寸，可以用800行*1280列个像素（格子）来显示桌面的图像，也可以用768行*1024列来显示桌面图像，不过显示的图像的清晰度会有差别。
在计算机编程中，由像素组成的图像也通常叫“位图”或“光栅图像”。
而分辨率狭义的是指显示器所能显示的像素的多少，当用户设置桌面分辨率为1280*800时，表示的意思就是在这个屏幕大小的物理尺寸上，显示器所显示的图像由800行*1280列个像素组成；可以看出，在同样大小的物理尺寸上，分辨率越高的图像，其像素所表示的物理尺寸越小，画面也就越精细，整个图像看起来也就越清晰。
广义的分辨率是指对一个物体成像数字时化时进行采样的物理尺寸的大小，比如我们嫦娥一号卫星拍摄的月亮的照片，其分辨率是个很大的数（通常称分辨率很低），如几千平方公里，意思是说，在拍摄的月球的照片上，一个像素点相当于月球上几千公里见方。
2.2.2 采样量化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。
当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。
关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。
经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
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）。
一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用G表示。
灰度级数就代表一幅数字图像的层次。
图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。
一般来说，G=2g，g就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。
若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，灰度取值范围一般是0~255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8 bit 量化。
从视觉效果来看，采用大于或等于6比特位量化的灰度图像，视觉上就能令人满意。
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）。
图2.4 分辨率与图像清晰度图2.5 量化等级与图像清晰度一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大，如图2.4所示，图像越来越模糊。
同样，量化等级越多，所得图像层次越丰富，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，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。
如图2.5所示，图像的质量越来越差，左上角的图像质量最好，但数据量也越大。
但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化。
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。
彩色图像、灰度图像与二值图像按所能呈现的色彩和灰度等级我们可以将任何图像（物理的和数字的）图像分为彩色图像、灰度图像和二值图像。
彩色图像是指图像中含有色彩信息的图像，在数字图像中，每一个像素都有相应的数值来表示该像素的信息，彩色图像的信息就是颜色信息。
根据三基色原理，任何颜色都可以表示为三个基本颜色红、绿、蓝（RGB）按不同比例合成产生。
通常所说的24位（bit）位图（windows 画图器程序中有相应的保存选项）就是每个像素由24位信息来表示颜色的位图，R、G、B每种颜色通道信息各8位，因此有224（16777216）种不同的颜色（人眼对色彩的分辨能力大致是一千万色），这些颜色足以表达出人眼能够辨别的所有信息，因此也叫做真彩色图像。
而灰度图像是指只有亮度差别，而没有颜色差别的图像，例如黑白的老照片。
由于人眼能够辩出的亮度等级是有限的，因此数字图像中也可以用有限的等级来描述一副图像。
例如，每个像素采用一个字节来表示其亮度信息，就有256级的亮度（28），等级越多的图像效果越好。
当灰度图像的灰度只有两个等级的时候，这种图像就叫做二值图像（黑白图像）。
可以只用“全黑”和“全白”两种方式对图像进行描述和记录。
二值图像所含的信息较少，占用的存储空间也相应较少，但二值图像也有不少的应用，如指纹图像以及文字的识别等，都需要获得二值图像。
（a）黑白图像的像素值（b）灰度图像的像素值（c）彩色图像的像素值图2.6 图像与像素值黑白图像图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。
二值图像的像素值为0或1。
如图2.6（a）所示灰度图像灰度图像是指灰度级数大于2的图像。
但它不包含彩色信息。
如图2.6（b）所示彩色图像彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述（后面我们知道，还有其他的颜色空间来描述彩色图像）。
每个分量的值如图2.6（c）所示。
2.2.3 三基色原理相加混色与RGB 在中学的物理课中我们可能做过棱镜的试验，白光通过棱镜后被分解成多种颜色逐渐过渡的色谱，颜色依次为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫，这就是可见光谱。
其中人眼对红、绿、蓝最为敏感，人的眼睛就像一个三色接收器的体系，大多数的颜色可以通过红、绿、蓝三色按照不同的比例合成产生，同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光。
这是色度学的最基本原理，即三基色原理（如图2.7所示）。
三种基色是相互独立的，任何一种基色都不能由其它两种颜色合成。
红绿蓝是三基色，这三种颜色合成的颜色范围最为广泛。
红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。
其中一些混色的规律有：红色+绿色=黄色；绿色+蓝色=青色；红色+蓝色=品红；红色+绿色+蓝色=白色；另外：红色+青色=白色；绿色+品红=白色；蓝色+黄色=白色。
图2.7 三基色原理当两种光按照适当比例混合得到白光时，称这两种光为互补光。
所以，按照上述的混色规律我们可以得到，青色、黄色、品红分别是红色、蓝色、绿色的补色。
由于每个人的眼睛对于相同的单色感受不同，所以，如果用相同强度的三基色混合时，假设得到白光的强度为100%，这时，人的主观感受是，绿光最亮，红光次之，蓝光最弱。
如果用Y表示景物的亮度，则通常有：Y=0.299R+0.587G+0.114B因为红、绿、蓝三基色能够合成自然界所有的色彩，因此在电子设备和软件中，经常使用红绿蓝三基色合成五颜六色的图像。
用以上的相加混色所表示的颜色模式成为RGB模式。
相减混色与CMY（CMYK）大家知道，显示器采用RGB模式，就是因为显示器是电子光束轰击荧光屏上的荧光材料发出亮光从而产生颜色。
当没有光的时候为黑色，光线加到最大时为白色。
而打印机呢？它的油墨不会自己发出光线。
因而只有采用吸收特定光波而反射其它光的颜色，所以需要用减色法来解决。
CMYK颜色模式是一种印刷模式。
其中四个字母分别指青（Cyan）、洋红（Magenta）、黄（Yellow）、黑（Black），在印刷中代表四种颜色的油墨。
CMYK模式在本质上与RGB模式没有什么区别，只是产生色彩的原理不同，在RGB模式中由光源发出的色光混合生成颜色，而在CMYK模式中由光线照到有不同比例C、M、Y、K油墨的纸上，部分光谱被吸收后，反射到人眼的光产生颜色。
由于C、M、Y、K在混合成色时，随着C、M、Y、K四种成分的增多，反射到人眼的光会越来越少，光线的亮度会越来越低，所有CMYK模式产生颜色的方法又被称为色光减色法。
在白光照射下，青色颜料能吸收红色而反射青色，黄色颜料吸收蓝色而反射黄色，品红颜料吸收绿色而反射品红。
也就是：白色-红色=青色；白色-绿色=品红；白色-蓝色=黄色如果把青色和黄色两种颜料混合，在白光照射下，由于颜料吸收了红色和蓝色，而反射了绿色，对于颜料的混合我们表示如下：颜料(黄色+青色)=白色-红色-蓝色=绿色；颜料(品红+青色)=白色-红色-绿色=蓝色；颜料(黄色+品红)=白色-绿色-蓝色=红色以上的都是相减混色,相减混色就是以吸收三基色比例不同而形成不同的颜色的。
所以有把青色、品红、黄色称为颜料三基色。
CMYK模式是一种颜料模式,所以它属于印刷模式,但本质上与RGB模式没有区别,只是产生颜色的方式不同。
2.2.4 彩色模型（RGB、YUV、YCbCr、HSV、HLS）正如几何上用坐标空间来描述坐标集合, 色彩空间用数学方式来描述颜色集合。
常见的3 个基本色彩模型是RGB , CMYK和YUV。
RGB RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。
RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。
例如：纯红色R值为255，G值为0，B值为0；灰色的R、G、B三个值相等（除了0和255）；白色的R、G、B都为255；黑色的R、G、B都为0。
RGB图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上重现16777216（224）种颜色。
YUV 在现代彩色电视中，通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD摄像机，它把得到的彩色图像信号，经分色、分别放大校正得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R-Y、B-Y，最后发送端将三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。
这就是我们常用的YUV颜色空间。
YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL），是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。
其中的Y，U，V几个字母不是英文单词的组合词，Y代表亮度，U，V代表色差，U和V是构成彩色的两个分量。
采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。
如果只有Y信号分量而没有U、V信号分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。
彩色电视采用YUV 空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的相容问题，使黑白电视机也能接收彩色电视信号。
YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视。
与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽（RGB要求三个独立的视频信号同时传输）。
其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值；而“U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。