图像处理的基本知识
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。
3.3.1图像处理基本知识18页PPT
图像的获取
• （1）从光盘中获取 • （2）从网上获取 • （3）利用扫描仪获取 • （4）用数字相机获取 • （5）从屏幕上截取
学生练习
• 1、打开“纸牌”游戏画面 • 2、利用“PrtScr”键截取屏幕 • 3、打开photoshop软件，新
静态图像的两种表现形式
• 位图 • 矢量图
位图
• 它可以人工绘制或用某一种技术方法获取后输入 到计算机中。在计算机中的一幅位图图像我们可 以理解为一个矩阵，该矩阵由若干个排列成行、 列的点构成，
• 这些点被称为像素。像素是构 • 成位图图像的最小单位，它记 • 录了图像中每一点上颜色、亮 • 度等参数信息。 • 编辑软件：Adobe Photoshop 图3-2 位图的放大效果
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3.3.1图像处理基本知识
基本概念
• 图形与图像 • 位图与矢量图 • 分辨率 • 颜色
这张图是不是图像？
这张图是不是图像？
图形
图像
它们的区别在哪里？
图形与图像
• 图形：一般指用计算机绘制的由简单的点、直 线、曲线、圆、方框等基本元素组成。其灰度 与色彩描述相对地说比较简单。
图形与图像
• 图像：利用数码相机、 扫描仪等输入设备获 取的实际景物的映像。 通常具有丰富的灰度 和色彩层次。
适合表现层次和色彩比较丰富的图像，它所需的磁盘存储空间较大
矢量图
• 是一组指令的集合，通过这些指令的描述， 可以构成一幅图的所有点、直线、曲线、 矩形和椭圆等的位置、大小、形状、和颜 色。矢量图与显示和打印的分辨率无关， 如果对矢量图进行放大、缩小、旋转、拉 伸，并不会影响图形的清晰度和光滑度。
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 )
图像处理 01 基础知识
HSB模式
LAB模式
RGB模式
图5-2 PhotoShop中的四种颜色模式图示
CMYK模式
计算机中的颜色模式- RGB
所谓RGB颜色模式，就是用红（R）、绿（G）、蓝（B）三种基本颜色 来表示任意彩色光。
计算机中的颜色模式- HSB
HSB颜色模式实际上是依据人眼的视觉特征，用颜色的三要素亮度、色 相、饱和度来描述颜色的基本特征，如图5-3。
1）索引模式 索引模式最多使用256种颜色，当图像被转换为索引模式时，通常会构建一 个调色板存放并索引图像中的颜色。 2）灰度模式 灰度模式最多使用256级灰度来表现图像，图像中的每个像素有一个0（黑 色）到255（白色）之间的亮度值，如图5-5上半部所示。灰度值也可以用黑色 油墨覆盖的百分比来表示（0%表示白色，100%表示黑色）。
位图与矢量图
1. 位图图像
位图是用矩阵形式表示的一种数字图像，矩阵中的元素称为像素，每一个 像素对应图像中的一个点，像素的值对应该点的灰度等级或颜色，所有像素的 矩阵排列构成了整幅图像。
位图与矢量图
1. 位图图像
图像文件保存的是组成位图的各像素点的颜色信息，颜色的种类越多，图 像文件越大。在将图像文件放大、缩小和旋转时，会产生失真。
4）扫描分辨率：是指每英寸扫描所得到的点，单位也是dpi。它表示一台扫 描仪输入图像的细微程度，数值越大，表示被扫描的图像转化为数字化图像越 逼真，扫描仪质量也越好。
图像的主要参数
2、颜色深度 位图图像中各像素的颜色信息是用二进制数据来描述的，二进制的位数就
是位图图像的颜色深度。颜色深度决定了图像中可以出现的颜色的最大个数。 目前，颜色深度有1、4、8、16、24和32几种。当图像的颜色深度≥24时， 则称这种表示为真彩色。 3、颜色模式
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。
图形图像处理基础知识与实践
图形图像处理基础知识与实践一、概述图形图像处理图形图像处理是一项涉及数字图像的技术，通过使用计算机算法对图像进行处理和改变的过程。
这项技术广泛应用于计算机视觉、数字艺术、医学影像、遥感图像和图像和视频压缩等领域。
本文将介绍图形图像处理的基础知识和实践应用。
二、图形图像处理的基本原理1. 图像的表示和存储：图像通常使用像素矩阵来表示，每个像素包含图像中的一个点的颜色和亮度信息。
图像可以以不同的格式存储，如位图、矢量图和压缩图像。
2. 空间域和频域处理：图形图像处理可以通过在空间域（像素级别）或频域（频率级别）上进行操作来改变图像。
空间域处理通常包括图像增强、滤波和几何变换等方法，而频域处理则涉及傅里叶变换和频谱分析等技术。
三、图像增强和滤波1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过重新分配图像像素的亮度来改变图像的对比度和亮度分布。
2. 图像平滑：图像平滑可以通过应用低通滤波器来减少图像中的噪声和细节。
常用的平滑滤波器包括均值滤波和中值滤波。
3. 锐化和边缘检测：为了增强图像的细节和边缘特征，可以使用锐化和边缘检测算法。
常用的算法包括拉普拉斯锐化和Sobel算子。
四、几何变换和图像配准1. 缩放和旋转：通过缩放和旋转操作，可以改变图像的大小和方向。
这些操作对于图像的对比度增强、目标检测和图像配准非常重要。
2. 平移和投影变换：平移和投影变换用于对图像进行空间位移和透视变换。
这些变换可以用于纠正图像畸变、视角校正和图像合成等应用。
3. 图像配准：图像配准是将多个图像对齐以进行进一步的分析和处理。
常用的图像配准方法包括特征匹配、互信息和形状匹配等。
五、数字图像处理与计算机视觉1. 特征提取和描述：图像的特征提取和描述对于图像识别和目标检测非常重要。
常用的特征包括边缘、角点和纹理等。
2. 目标检测和识别：图像处理可以应用于目标检测和识别，如人脸识别、车牌识别和物体识别等。
常用的方法包括模板匹配、级联分类器和卷积神经网络等。
从零开始学习图像处理掌握算法与实践技巧
从零开始学习图像处理掌握算法与实践技巧图像处理是计算机科学领域一个重要的研究领域，涉及到对数字图像进行获取、处理、分析和解释等一系列操作，已经在各个领域中得到了广泛的应用。
无论是在图像传感器、图像处理器还是图像识别领域，掌握图像处理的基本算法与实践技巧是至关重要的。
本文将从零开始，介绍图像处理的基础知识，重点讲解算法与实践技巧，帮助读者建立起图像处理的知识体系，提高自己的图像处理能力。
一、图像处理基础知识1.1 数字图像的基本概念数字图像是由离散的像素点组成的二维阵列，每个像素点表示图像中的一个小区域。
了解数字图像的基本概念是进行图像处理的基础。
1.2 图像获取与表示图像可以通过传感器获取，然后经过采样和量化处理后，得到数字化的图像。
图像采样和量化的过程会影响图像质量，因此需要注意合理选择采样率和量化位数。
1.3 图像灰度变换通常情况下，图像的灰度是由0至255之间的整数表示的。
图像灰度变换可以通过伽马变换、直方图均衡化等方法来增强图像的对比度和亮度，使得图像更易于分析和处理。
二、图像处理算法2.1 图像滤波算法图像滤波是一种常用的图像处理算法，可以通过线性滤波、非线性滤波等方法进行。
常见的线性滤波算法有均值滤波、高斯滤波等；而非线性滤波算法有中值滤波、双边滤波等。
2.2 图像边缘检测算法图像边缘检测是指通过对图像进行一系列运算，来突出物体边缘的过程。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测可以有效地提取图像中的边缘信息，用于后续的图像分析和识别。
2.3 图像分割算法图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域的过程。
常用的图像分割算法有基于阈值的分割、区域生长等。
图像分割可以帮助我们将图像中的目标物体提取出来，有助于对图像进行进一步的分析和识别。
三、图像处理实践技巧3.1 图像库的使用在进行图像处理实践时，可以利用各种图像处理库来简化开发过程，常见的图像处理库有OpenCV、PIL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。
图像处理基础知识
2.“画布大小”对话框 如果需要在不改变
图像效果的情况下改变 画布尺寸，可以执行 “图像”→“画布大小” 命令，打开“画布大小” 对话框进行设置。
“画布大小”对话框
6
1.3 分辨率
图像分辨率 图像分辨率常以宽乘以高的形式来表示，分辨率的大小 直接影响图像的品质。
显示分辨率 显示器上单位长度所显示的像素或点的数目，通常用每 英寸的点数来衡量。
JPEG格式支持RGB、CMYK 和灰度模式，但不支持Alpha 通道。JPEG格式的图像压缩 级别直接影响图像品质。
9
1.6 位图与矢量图
位图、矢量图
1.位图：位图能够制作 出颜色和色调变化丰富 的图像，可以逼真的表 现自然界景观。位图是 由像素点组成。如果将 图像放大，其相应的像 素点也会放大，图像就 会变得不清晰或失真。
PSD
GIF格式是采 用LZW压缩 的图像格式， 文件体积小。
格式
GIF JPEG
BMP
PNG
是作为GIF的替代品开发 的，用于无损压缩和Web 上显示的图像。
TIFF
支持具有Alpha通道的CMYK、 RGB、Lab、索引颜色和灰度图像 以及无Alpha通道的位图模式图像。
是标准的Windows图像格式， 支持RGB、索引颜色、灰度 和位图模式，不支持Alpha通 道。
“存储为”对话框
3
3.打开图像文件 执行“文
件”→“打开”命 令或者按快捷键 Ctrl+O，都可以打 开 “打开”对话框。
“打开”对话框
4
1.2 改变图像画布尺寸
1.裁剪工具 使用裁剪工具，在
图像中拖动鼠标得到矩 形区域，该矩形区域的 内部代表裁剪后图像保 留的部分，矩形区域外 部是将被裁剪的区域。
医学图像处理知识点总结
医学图像处理知识点总结医学图像处理是一门研究如何获取、存储、传输、显示和分析医学影像的学科。
它主要应用于医学影像的获取和分析，包括X射线、CT、MRI、超声等图像。
医学图像处理的发展不仅对医学影像的质量有较大的提升，也对临床诊断和治疗产生了深远的影响。
以下是医学图像处理的一些主要知识点总结。
1. 医学图像获取医学图像的获取包括医学影像的图像采集与数据获取。
不同的医学影像设备，如X射线机、CT机、MRI机、超声机等，对应的图像获取方式、图像分辨率、图像类型等都可能存在差异。
在图像的获取过程中，需要注意保护患者隐私，并保证图像的质量和准确性。
2. 医学图像存储医学图像的存储是指将采集的医学影像数据进行数字化存储，并进行有效的管理和检索。
医学图像存储需要采用符合医学行业标准的数据格式，建立安全可靠的存储系统，确保影像数据的完整性和可访问性。
3. 医学图像传输医学图像传输指的是在医学影像数据之间进行网络传输，包括各种传输协议和网络安全等内容。
医学图像传输需要保证数据传输的稳定性和安全性，防止数据泄露和损坏。
4. 医学图像显示医学影像的显示对诊断和治疗非常重要。
医学影像显示系统需能够对各种类型的医学影像进行准确、清晰地显示，医生能够通过显示系统对影像进行观察和分析，并作出准确的诊断。
医学图像显示系统也需要支持多种功能，如3D重建、图像增强、图像测量等。
5. 医学图像分析医学图像分析是对医学影像进行量化和定量分析的过程。
医学图像分析技术包括图像分割、特征提取、分类和识别等，旨在提取影像中的信息并辅助医生做出诊断和治疗决策。
6. 医学图像处理算法医学图像处理算法是指针对医学影像数据开发的专用的算法。
常见的医学图像处理算法包括图像增强算法、图像分割算法、图像配准算法、图像重建算法等。
通过这些算法的应用，可以对医学图像进行精确地处理，并获得更准确的信息。
7. 医学图像质量评估医学影像质量评估是指对医学影像数据质量进行定量化和评估的过程。
图像处理知识点
图像处理知识点第⼀章绪论1. 图像(Image)：没有严谨的定义，⼀般有2个层次在可见光段有光束的反射，经反射到视觉系统，在视觉系统中感受到的物或物群的影像。
具有⼀定物理意义的在空间按⼀定顺序排列的2D/3D的数据。
2. 图像的类别可见光成像和不可见光成像彩⾊与⾮彩⾊图像动态图像与静⽌图像模拟图像与数字图像3.数字图像处理系统概述数字图像处理系统由硬件和软件组成。
采集：获取数字图像的设备即采集装置。
显⽰存储主机：以微机或⼯作站为主，配以图像卡和外设构成微型图像处理系统通信：图像通信就是把图像传送到远⽅终端。
图像处理软件：由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成。
4. 颜⾊模型—各种表⽰颜⾊的⽅法模型：⾯向机器（显⽰器、摄像机、打印机等）在三维直⾓坐标系中，⽤相互垂直的三个坐标轴代表R、G、B三个分量。
颜⾊空间：R、G、B限定在[0，1]的单位正⽅体HIS模型：⾯向颜⾊处理、⼈眼视觉利⽤颜⾊的三个属性:H(hue)-⾊调I(intensity)-亮度S(saturation)-饱和度组成表⽰颜⾊的圆柱体5. 数字图像I=f（x, y, z, λ, t）运动、彩⾊或多光谱的⽴体图像静⽌图像：I=f（x, y, z, λ）灰度图像：I=f（x, y, z, t）平⾯图像：I=f（x, y, λ, t）平⾯的静⽌灰度图像：I=f（x, y）第⼆章图像采集1. ⼈眼视觉感知特性●主观亮度：S 主观亮度，B 实际亮度●对⽐度（会计算）马赫带效应（Mach Band）：不同灰度的条带，各条带内部亮度是常数。
但实际观察到带有强烈的边缘效应。
原因：⼈眼对于图像中不同空间频率具有不同的灵敏度，⽽在空间频率突变处出现了“⽋调”或“过调”。
2. 采样和量化的过程就是图像数字化的过程。
采样(sampling)：空间坐标的离散化称为空间采样。
确定图像的空间分辨率。
采样间隔越⼤→图像像素数越少，空间分辨率越低，图像质量越差，严重时出现像素呈块状效应；采样间隔越⼩→所得图像像素数越多，空间分辨率⾼，图像质量越好，但数据量⼤。
图像化处理知识点总结
图像化处理知识点总结1. 图像的基本概念图像是由像素组成的二维网格，每个像素包含一个或多个颜色通道的数值。
常见的颜色通道包括红色、绿色和蓝色，这些颜色通道的数值可以表示任意颜色。
图像的分辨率是指每个维度上的像素数，例如，一张可以为1024x768是以像素为单位来描述分辨率大小的图像。
图像可以是黑白的，也可以是彩色的。
在黑白图像中，每个像素只有一个数值来表示其亮度，而在彩色图像中，每个像素通常有三个数值来表示其红、绿、蓝各通道的亮度。
2. 图像的采集图像的采集是指使用摄像机或扫描仪等设备将现实世界中的图像转换为数字形式。
在数字摄像机中，光线通过镜头进入传感器，传感器将光线转换为电信号，并将其转换为数字形式的像素值。
扫描仪则是使用传感器来扫描纸质图像，并将其转换为数字形式的像素值。
图像采集的质量取决于设备的分辨率和像素深度。
3. 图像的增强图像增强是指通过算法和技术来改进图像的质量和清晰度。
常见的图像增强技术包括对比度增强，亮度调整，色调饱和度调整和锐化处理。
对比度增强可以使图像中的黑白颜色更加清晰，亮度调整可以调整图像的明暗程度，色调饱和度调整可以使图像中的颜色更加饱满，锐化处理可以使图像中的边缘更加清晰。
图像增强通常用于图像编辑软件和相机中。
4. 图像的滤波图像滤波是指通过应用滤波器来对图像进行模糊、平滑、降噪或边缘检测。
常见的图像滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器和Sobel滤波器。
均值滤波器可以使图像模糊，高斯滤波器可以平滑图像并降低噪音，中值滤波器可以去除图像中的噪点，Sobel 滤波器可以检测图像中的边缘。
图像滤波通常用于图像处理和计算机视觉任务中。
5. 图像的分割图像分割是指将图像分割成具有相似特征的区域的过程。
常见的图像分割技术包括阈值分割，区域生长，边缘检测和分水岭算法。
阈值分割可以根据像素的灰度值将图像分成不同的区域，区域生长可以将相邻的像素分成具有相似特征的区域，边缘检测可以检测图像中的边缘，分水岭算法可以将图像分割成具有不同高度的区域。
多媒体技术图像处理知识点梳理
多媒体技术图像处理知识点梳理在当今数字化的时代，多媒体技术中的图像处理扮演着至关重要的角色。
从我们日常使用的手机拍照、修图软件，到专业的影视特效制作、医学影像诊断等领域，图像处理都有着广泛的应用。
接下来，让我们一起梳理一下图像处理中的重要知识点。
一、图像的基本概念图像可以被看作是对真实世界的一种数字化表示。
它由像素组成，每个像素都有特定的颜色和亮度值。
图像的类型主要包括位图和矢量图。
位图是由像素点构成的图像，常见的格式有 JPEG、PNG 等。
位图图像在放大时会出现锯齿状的边缘，因为像素点的数量是固定的。
矢量图则是通过数学公式来描述图像，常见的格式有 SVG 等。
矢量图无论放大或缩小，都能保持清晰的线条和形状。
图像的颜色模式也有多种，如 RGB（红、绿、蓝）模式，这是电子设备显示图像常用的模式；CMYK（青、品红、黄、黑）模式，主要用于印刷领域。
二、图像获取图像的获取方式多种多样。
常见的有使用数码相机、扫描仪等设备直接获取实物的图像；也可以通过软件生成图像，如使用图形设计软件创建图形。
在获取图像时，需要考虑图像的分辨率、色彩深度等参数。
分辨率决定了图像的清晰度，色彩深度则影响图像能够表现的颜色数量。
三、图像增强图像增强的目的是改善图像的质量，使其更便于观察和分析。
常见的方法包括灰度变换、直方图均衡化等。
灰度变换通过调整像素的灰度值来改变图像的对比度和亮度。
例如，线性灰度变换可以增强图像的整体对比度。
直方图均衡化则是通过重新分布图像的灰度值，使图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的对比度。
四、图像复原图像在获取、传输或处理过程中可能会出现失真。
图像复原就是试图恢复原始的、未失真的图像。
常见的图像复原方法有基于逆滤波的方法和维纳滤波方法。
逆滤波适用于对噪声较小的图像进行复原，而维纳滤波则在考虑噪声的情况下，能得到更准确的复原结果。
五、图像压缩随着图像数据量的不断增加，图像压缩变得尤为重要。
图像压缩可以减少存储空间和传输带宽的需求。
图像处理知识点总结
图像处理知识点总结一、图像采集1. 数字图像数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素由灰度值或者颜色值来描述。
数字图像的采集通过光学图像传感器来实现，图像传感器可以将光信号转换成电信号，然后通过数模转换器转换成数字信号。
常见的图像传感器包括CCD和CMOS。
2. 分辨率图像的分辨率指的是图像中包含的像素数量，分辨率越高，图像越清晰。
分辨率可以用像素数来描述，常见的分辨率有1024×768、1920×1080等。
分辨率与图像的清晰度成正比，但是高分辨率也会增加图像文件的大小。
3. 颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型，常见的颜色空间包括RGB、CMYK、YUV等。
RGB颜色空间是由红、绿、蓝三原色构成，它是最常用的颜色空间。
CMYK颜色空间用于打印颜色，它是由青、品红、黄、黑四原色构成。
二、图像处理1. 空域处理空域处理是指在图像的像素级别上进行处理，包括图像增强、滤波、锐化等操作。
图像增强可以提高图像的对比度和亮度，滤波可以去除图像中的噪声，锐化可以增强图像的边缘和细节。
2. 频域处理频域处理是指在图像的频域上进行处理，包括傅里叶变换、频谱分析、频率滤波等操作。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，频谱分析可以分析图像中的频率成分，频率滤波可以去除图像中的某些频率成分。
3. 形态学处理形态学处理是指利用形态学运算对图像进行处理，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。
膨胀可以增强图像中的物体，腐蚀可以减弱图像中的物体，开运算可以去除图像中的小孔洞，闭运算可以填充图像中的小孔洞。
三、图像分析1. 图像特征图像特征是用来描述图像的一些重要信息，包括颜色、纹理、形状等。
颜色特征可以用来区分不同物体，纹理特征可以用来区分不同材质，形状特征可以用来区分不同形状。
2. 物体检测物体检测是指在图像中检测出特定物体的位置和数量，常见的物体检测算法包括边缘检测、Hough变换、Haar特征检测等。
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
01
02
03
04
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。
计算机图像处理技术的基础知识与应用
计算机图像处理技术的基础知识与应用计算机图像处理技术，作为计算机科学和工程领域中的一个重要分支，涉及了图像获取、表示、传输、处理和分析等方面的知识与技术。
本文将介绍计算机图像处理技术的基础知识，并探讨其在各个领域中的应用。
一、图像获取图像是由像素组成的二维阵列，每个像素表示图像的一个点的颜色和亮度信息。
图像的获取可以通过各种方式进行，包括数字相机、扫描仪、立体摄像机等。
在数字相机中，光线通过透镜成像在光敏元件上，根据光敏元件的响应产生电信号，再经过模数转换器转换为数字信号，就得到了数字图像。
二、图像表示图像的表示是指将图像的像素值以适当的方式进行编码以便在计算机中储存和处理。
常用的图像表示方法有位图、矢量图和图像压缩编码等。
位图使用像素阵列来表示图像，每个像素使用多个二进制位表示。
矢量图则通过存储图像的几何结构和相关属性来表示。
图像压缩编码则是针对图像数据进行压缩存储，以减小图像文件的大小。
三、图像传输图像传输是指在不同设备或网络间进行图像数据的传递和交换。
图像传输可以通过有线或无线方式进行，有线方式包括以太网、USB、HDMI等，无线方式包括WLAN、蓝牙、移动通信等。
在图像传输过程中，需要考虑图像数据的压缩、传输速率和传输延迟等问题，以保证图像的质量和实时性。
四、图像处理图像处理是指对图像进行各种操作和改变，以提取有用信息或改善图像质量。
图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强用于改善图像的亮度、对比度和清晰度等，图像恢复用于修复受损的图像，图像压缩用于减小图像文件的大小，图像分割则是将图像分成若干个子图像。
五、图像分析图像分析是指对图像中的目标进行识别、分析和理解，以获取更丰富的信息。
图像分析的任务包括目标检测、目标跟踪、图像分类和图像识别等。
通过图像分析，可以实现人脸识别、物体检测、医学图像分析等应用。
六、图像处理技术的应用计算机图像处理技术在各个领域中都有广泛的应用。
图像处理基础知识
图像处理基础知识注：这学期开了⼀门Photoshop的课程，第⼀节课讲了图像处理的相关知识，特将内容整理如下，⽅便⽇后学习和查阅。
软件环境：PhotoshopCS6⼀、位图与⽮量图1、位图位图也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。
当许多不同颜⾊的点组合在⼀起后，便构成了⼀副完整的图像。
位图可以记录每⼀个点的数据信息，从⽽精确地制作⾊彩和⾊调变化丰富的图像。
但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图像像素数⽬是⼀定的，若将图像放⼤到⼀定程度后，图像就会失真，边缘出现锯齿。
2、⽮量图⽮量图也称向量式图形，它使⽤数学的⽮量⽅式来记录图像内容，以线条和⾊块为主。
⽮量图像最⼤的优点是⽆论放⼤、缩⼩或旋转都不会失真，最⼤的缺点是难以表现⾊彩层次丰富且逼真的图像效果。
另外，⽮量图占⽤的存储空间要⽐位图⼩很多，但它不能创建过于复杂的图形，也⽆法像位图那样表现丰富的颜⾊变化和细腻的⾊彩过渡。
⼆、图像的⾊彩模式图像的⾊彩模式决定了显⽰和打印图像颜⾊的⽅式，常⽤的⾊彩模式有RGB模式、CMYK模式、灰度模式、位图模式、索引模式等。
1、RGB模式RGB颜⾊被称为“真彩⾊”，是Photoshop中默认使⽤的颜⾊，也是最常⽤的⼀种颜⾊模式。
RGB模式的图像由3个颜⾊通道组成，分别为红⾊通道（Red）、绿⾊通道（Green）和蓝⾊通道（Blue）。
每个通道均使⽤8位颜⾊信息，每种颜⾊的取值范围是0~255，这三个通道组合可以产⽣1670万余种不同的颜⾊。
在RGB模式中，⽤户可以使⽤Photoshop中所有的命令和滤镜，⽽且RGB模式的图像⽂件⽐CMYK模式的图像⽂件要⼩的多。
不管是扫描输⼊的图像，还是绘制图像，⼀般都采⽤RGB模式存储。
2、CMYK模式CMYK模式是⼀种印刷模式，由分⾊印刷的四种颜⾊组成。
CMYK四个字母分别代表“青⾊（Cyan）”、“洋红⾊（Magenta）”、“黄⾊（Yellow）”和“⿊⾊（Black）”，每种颜⾊的取值范围是0%~100%。
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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。
红(R,Red)、绿(G,Green)、蓝(B,Blue)三种基色等量相加得到的。白色以外
的任何一种颜色都可以由这三种基色以不同比例叠加模拟出来,模拟出来的 彩色与原色所引起的人的彩色视觉是相同的,因此,称红、绿、蓝这三种颜
色为加色三原色,又称为色光三原色，在电子学中称为三基色。 计算机显示器显示色彩缤纷的图像是通过彩色图形适配器将图像的
物柱往比较敏感，所以，夜晚所观察到的景物只有黑白、浓淡之分， 而看不清它们的颜色差别。由于夜晚的视觉过程主要由杆状细胞完成，
所以杆状视觉又称夜视觉。
第三章 图像处理的基本概念 1.2 图像的形成
人眼在观察景物时，光线通过角膜、前室水状液、水晶体、后室 玻璃体，成像在视网膜的黄斑区周围。视网膜上的光敏细胞感受到强弱不 同的光刺激，产生强度不同的电脉冲，并经神经纤维传送到视神经中枢， 由于不同位置的光敏细胞产生了和该处光的强弱成比例的电脉冲，所以， 大脑中便形成了一幅景物的感觉。
1.5 亮度感觉
1.6 马赫带效应 1.7 视觉模型
第三章 图像处理的基本概念 1.1 人眼的构造 •外层
由角膜和巩膜组成。角膜是光线的 入口。巩膜保护整个眼球。
•中间层
虹膜和脉络膜组成。虹膜中的瞳 孔用来控制进入眼睛的光通量大小。 人种不同，其颜色也各异。瞳孔后 面的水晶体如同一个变焦距透镜， 使景像始终聚焦于黄斑区。
•内层
视网膜。其表面有大量的感光细胞。 这些感光细胞按照形状分为可以两 类：锥状细胞和杆状细胞。
第三章 图像处理的基本概念 •锥状细胞
每只眼睛中大约有600万到700万个锥状细胞，集中分布在视轴和视 网膜相交点附近的黄斑区内。每个锥状细胞都连接一个神经末梢，因此， 黄斑区对光有较高的分辨力，能充分识别图像的细节。锥状细胞既可以 分辨光的强弱，也可以辨别色彩。白天视觉过程主要靠锥状细胞来完成， 所以锥状机觉又称白昼视觉。 按感光化学特性，锥状细胞有三种，它们分别对红、绿、蓝颜色敏 感，因此红绿蓝称为人类视觉的三基色。 三种锥状细胞的光谱敏感曲线如下：
z 蓝(Blu e) 品红(Mag en ta)
青(Cy an) O 红(Red )
x
绿(Green) 黄(Yellow) y
RGB模型单位立方体
第三章 图像处理的基本概念
•CMY(K)模型
RGB模式是显示器上的颜色模式,而在图像印刷中却是用CMYK 4色印
刷模式来确定颜色的。是指通过混合青(Cyan)、品红(Magenta)、黄(Yellow)
如前所述，视网膜中有三种视锥细胞，具有不同的光谱特性，峰值吸 收分别在光谱的红、绿、蓝区域， 由此得到下图彩色视觉模型：
绿色ω x,ω y)
g2
神 经 信 号
－
黄绿色视谱感受器e1 LOG
d1
H1(ω x,ω y)
g1
黄色视谱感受器e3 LOG
－
Σ
d3
H3(ω x,ω y)
•黑白视觉模型
大量实验和理论研究表明，眼睛对光强度的非线性响应呈对数型， 并且发生在视觉系统的开始附近（亦就是视觉信号在锥状及杆状细胞空 间上发生相互作用之前）。由此得出人眼黑白视觉的简单对数模型如下 图：
神经信号
光接收器
对数
线性系统
人眼黑白视觉简单对数模型
第三章 图像处理的基本概念 •彩色视觉模型
第三章 图像处理的基本概念 1.4 视觉适应性和对比灵敏度
•暗适应性 从亮环境进入暗环境的适应能力，约为30s。人眼之所以有暗适应性，原 因有二：一是暗环境中瞳孔放大,进入眼睛的光通量增加；二是杆状细胞 代替了锥状细胞工作，杆状细胞对低照度景物更为敏感。 •亮适应性 只有几秒钟。原因在于锥状细胞的恢复时间远少于杆状细胞。 •人眼的亮度适应性是人眼通过改变其整个灵敏度来实现的。 •图像对比度C1：图像中最大亮度Bmax与最小亮度Bmin之比：
和度（S））分开。
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
第三章 图像处理的基本概念
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
第三章 图像处理的基本概念 2.4 常见的色彩模型
常见的色彩模型有RGB模型、CMYK模型、HSV模型、YIQ模型等。每
种模型都有它自己的特点和适用范围,它们可以根据需要相互转换。
•RGB模型
这是最常见的色彩模型，由R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量组成，三维空 间中的三个轴分别与红、绿、蓝三基色相对应.原点对应于黑色，离原点最远
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
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，在240°到300°之间为人眼可见的非光谱色（紫 色）。 饱和度是指一个颜色的鲜明程度，饱和度越高，颜色越深， 如深红，深绿。饱和度参数是色环的原点（圆心）到彩色点的半径的长 度。由色相环可以看出，环的边界上纯的或饱和的颜色， 其饱和度值 为1。在中心是中性（灰色）阴影， 饱和度为0。
C1
•相对对比度
Bmax Bmin
Cr
Bmax Bmin Bmin
第三章 图像处理的基本概念 1.5 亮度感觉
•人眼对亮度差别的感觉取决于相对亮度的变化。 令ΔS为亮度感觉的变
化 ， ΔB为亮度变化 ，则：
S K
积分后得亮度感觉为：
B B
S K InB K 0
上式表明亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系。
红、绿、蓝三个基色光分别转换为三个相应的电信号,再经过适当的处理
传送到相应的电子枪上,通过CRT转换成按比例相加的彩色光,从而使计算
机显示器上显示出与原景物颜色一样的彩色图像。如果用放大镜仔细观 察会看到计算机显示器上有很多红、绿、蓝的荧光点,所以,显示器显示彩
色图像是通过色光三原色原理实现的。
第三章 图像处理的基本概念 2.3 色料三原色
①重现图像的亮度不必等于实际图像的亮度，只要保持两者的对比度
不变，就能给人以真实的感觉； ②人眼不能感觉出来的亮度差别在重现图像时不必精确地复制出来。
第三章 图像处理的基本概念 1.6 马赫带（Mach ）效应
对于一幅亮度阶跃变化的竖条灰度梯度图像，其每一竖条宽度内光强均
匀分布，且相邻竖条之间的强度差为常数。然而，人眼看起来每一竖条内右
很宽，所以总的视觉范围很宽。
第三章 图像处理的基本概念 •分辨力
人眼的分辨力是指人眼在一定距离上能区分开相邻两点的能力，可以用能 区分开的最小视角θ的倒数来描述，如下图所示： d l
上图中，d表示能区分的两点间的最小距离，l为眼睛和这两点 连线的垂直距离。 人眼分辨力和环境照度、被观察对象的相对对比度等因素有关。
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 常见的色彩模型
第三章 图像处理的基本概念 2.1 色彩的产生
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
下图表示了主观感觉同亮度 的关系曲线。实线表示人眼能感觉的亮度范围。
第三章 图像处理的基本概念
第三章 图像处理的基本概念
•人眼黑白亮度感觉的相对性： 人眼在适应某一平均亮度后，黑、白感觉对应的亮度范围较小；随着平 均亮度的降低，黑白感觉的亮度范围变窄。 • 黑白亮度感觉相对性在图像传输与重现方面的意义：
d1 loge1
d 2 log
e2 e1
d3 log
e3 e1
最后，信号d1、d2、d3分别经线性系统H1、H2、H3输出g1、g2、g3， 提供给大脑感受彩色。 信号d2和d3与彩色光的色度有关，而d1则正比于它的亮度。这个模 型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。
第三章 图像处理的基本概念
第三章 图像处理的基本概念 1.3 视觉范围和分辨力 •视觉范围
人眼所能感觉到的亮度范围，从10-4cd/m2 到104cd/m2。 注：cd—坎德拉，光通量。 人眼并不能同时感受这样宽的亮度范 围。事实上，在人眼适应了某一平均的亮 度环境以后，它所能感受的亮度范围要小 得多。当平均亮度适中时，能分辨的亮度 上、下限之比为1000：1。而当平均亮度 较低时，该比值只有10:1。即使是客观上 相同的亮度，当平均亮度不同时，主观感 觉的亮度也不相同。人眼的明暗感觉是相 对的，但由于人眼能适应的平均亮度范围
g3
+
彩色视觉模型
第三章 图像处理的基本概念
该模型中，e1、e2、e3代表视网膜中三个具有s1(λ)、 s2(λ)、 s3(λ) 谱灵敏度的感受器，其输出分别为：
e1 c( )s1 ( )d e2 c( )s2 ( )d
e3 c( )s3 ( )d