第3章图像处理技术与应用20129
多媒体技术与应用第3章 图形图像信息处理技术
3.1
图形图像基础知识
3.2
Photoshop CS基本操作
3.3
选择图像
3.4
编辑图像
3.5
图层的使用
3.6
通道的使用
3.7
路径的使用
3.8
滤镜特效
3.1 图形图像基础知识
图形与图像是多媒体技术的重要组成 部分。
3.1.1 色彩的基本概念
人们对颜色感觉的形成有四个要素， 即光源、物体、眼睛和大脑。这四个要素 也是人能正确判断色彩的条件。 色彩是视觉系统对可见光的感知结果。
3.4 编辑图像
3.4.1 几个常用的处理图像方
法
1．用色阶（Levels）命令调整图 像 2．色调（Hue）
3．饱和度（Saturation） 4．对比度（Contrast） 5．亮度（Brightness）
3.4.3 使用图像修补工具 3.4.4 使
1．图形
图形是利用绘图软件绘制出来的。 图形使用矢量格式，图形文件中记录 的是绘制对象的几何形状、线条粗细和色 彩等，因此，文件存储容量很小。
2．图像
图像是通过扫描仪、数码像机、摄像 机等输入设备导入到计算机的。
点阵图文件在被保存时需记录每个像 素的色彩，占用的存储空间非常大，而且 在缩放或旋转时会出现失真。
图3.3
图3.5
3.2.2 新建、打开图像文件 3.2.3 保存、关闭图像文件 3.2.4 设置前景色、背景色及 选择颜色 3.2.5 绘制图像
3.3 选择图像
3.3.1 3.3.2 3.3.3 3.3.4
使用选择框工具选取 使用套索工具选取 使用魔棒工具选取 使用路径工具选取
3.3.5 使用【选择】 →【色彩 范围】命令选取 3.3.6 使用【滤镜】→【抽出】 命令选取
图像处理技术的研究与应用
图像处理技术的研究与应用图像处理技术是一种数字信号处理技术，主要是利用计算机和数字信号处理器对所采集的图像进行处理，提取出它们的信息和特征。
随着计算机技术的发展，图像处理技术在医学诊断、航空航天、军事检测等领域得到了广泛应用。
一、图像处理技术的基础知识数字图像处理技术是指将连续的光学图像转换成离散的数字图像，然后采用一系列的数字信号处理技术将图像进行处理。
数字图像处理的第一步是图像的采集，一般采用数码相机、扫描仪等设备获得图像数据。
然后将这些图像数据输入计算机，通过算法进行图像处理。
图像处理技术主要包括图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩和图像识别等方面。
二、图像处理技术在医学领域的应用在医学领域，图像处理技术的应用广泛，包括医学图像诊断、病灶分析和病人监测等方面。
其中，医学图像诊断是最重要的应用之一。
医学影像学图像处理技术主要是对医学超声、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）、PET（正电子发射断层扫描）等图像进行处理。
利用在体内探测到的成像设备采集到的信息，将其转化为图像，然后运用图像处理技术进行图像分析，提取出其中的重要信息，以便准确地诊断病情。
三、图像处理技术在遥感领域的应用遥感图像处理技术是指利用遥感数据提取和分析地理空间信息的技术。
遥感技术可以采集地球表面上几乎所有空间尺度的信息，包括高分辨率、中分辨率和低分辨率的图像。
遥感技术可以为城市规划、土地利用、资源调查和环境监测等领域提供必要的信息支持。
在遥感图像处理中，主要涉及图像分类、图像分割和图像融合等技术。
四、图像处理技术在安防领域的应用安防领域是图像处理技术的重要应用领域之一。
这里的图像处理技术主要是指视频图像处理技术。
视频图像处理技术广泛应用于智能安防监控、自动识别和追踪、安防预警等领域。
例如，视频监控系统可以将大量的监控图像转化为数字信号，通过图像处理算法对这些数字信号进行处理，提取出可能存在的危险因素，实现实时监控和预警。
图像处理技术及其应用
图像处理技术及其应用图像处理技术及其应用姓名：（班级：学号：）【摘要】图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。
本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。
【关键字】图像处理；发展；技术应用1 引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。
图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。
随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。
无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。
2 图像处理技术发展现况进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。
随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。
人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。
从图像变换方面来讲，目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用；而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等，目前主要在指纹图像增强处理技术，医学影像学方面有显著的成果。
这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高，而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。
研究生 数字图像处理 要求课后及答案2012 09
2012-09-13 数字图像处理 7
书面作业：
习题 第 5 章 第 6 章 第 7 章 第 8 章 第 11 章
第14 章补充题： 按照课本图14-31和14-32所举的二维小波正反变换的实例，画出该二维小波正变换和反 变换的框图，并在图中注明各个等级信号的名称，如f1,1，f4,3，g1,1，g4,3等。
2012-09-13 数字图像处理 4
课程计划：
（1）要求学习全书， （2）10个章节为重点讲述和学习 + 少量补充内容 第一部分：5、6、7、8 章 第二部分：11、12、14 章 第三部分：16、18、21 章 （3）其它章节（共12章）自行学习 （非考试范围） 。
课时安排：
共计32学时（11个课程单元，3学时/每单元） 主讲主要章节课程：10次（包括讨论）。
2012-09-13
数字图像处理
6
成绩计算：
1. 期末开卷考试，书面答卷，占70％； 2. 书面作业，占10％； 3. 论文阅读报告及讨论，占10％； 4. 计算机图像处理程序，占10％； 5. 给出一个带有创造（创新）性的设想、实验、算法或应用， 酌情可奖励 1～10分（但总分不超过100）。
考试要求：
2012-09-13
数字图像处理
11
10个小课题：
（1）傅立叶变换： 将两幅M×N 的灰度图像进行二维傅立叶变换，分别得到各自的幅度谱图像和 相位谱图像，显示这4幅图像。将两幅图像的相位谱交换，进行反傅立叶变 换，显示这两幅重建图像。对重建图像进行说明。 （2）图像放大： 将一幅2M×2N的原始灰度图像，采用3×3的平均窗口对它作滤波运算（原图 像外围的像素的灰度值视为128）；对滤波后图像隔行、隔列丢弃一半像素形 成一幅M×N 的小图像；对此小图像分别采用最邻近内插、双线性内插的方法 将它放大为2M×2N 的大图像。对照原图像，计算两种放大图像各自的PSNR。 鼓励尝试其它放大方法。
图像的增强 图象处理及应用 教学课件
i M 1 j N 1
f (x, y) 1
2
2
f (x i, y i)
MN I M 1 j N 1
2
2
图象处理及应用
如果图象中的噪声是随机不相关的加性噪声，窗口内各点 的噪声是独立等分布的，则经过上面的平滑后，信噪比可 提高倍。图象的平滑这种做法实现的是一种简单的低通滤 波器（low pass filter）。它可以有效地减弱或去除傅里叶 空间的高频分量，保留低频的有效信号。使图象中灰度值 突变的边缘得以平滑，图象将变得柔和一些（也模糊一 些）。 使用滤波器对图象进行处理中最有意义的操作是利用模板 对图象进行卷积处理，所谓的模板就是形如下式所示线性 距阵：
图象处理及应用
中值滤波：
中值滤波也是一种典型的低通滤波器，它的目的是在保护 图象边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波，就是指把以某 点(x,y)为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的 顺序排列，将中间值作为(x,y)处的灰度值(若窗口中有偶数 个象素，则取两个中间值的平均)。这种平滑方法对脉冲 干扰和椒盐噪声效果较好。 中值滤波与邻域平均法就处理效果相比较而言，应用邻域 平滑模板，图象平滑了，但是也使边界模糊了。而中值滤 波不仅能很容易去除孤立点、线等形式的噪声和去除二值 噪声并且可以很好地保持原有的图象边缘；Gauss模板对 付高斯噪声非常有效，而中值滤波对于高斯噪声则无能为 力。但要注意的是，当窗口内噪声点的个数大于窗口宽度 的一半时，中值滤波的效果不好。这是很显然的。
LPBITMAPINFO lpbmi;
lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB;
LPBITMAPINFOHEADER pbi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpbmi;
图像处理技术原理与应用介绍
图像处理技术原理与应用介绍第一章：图像处理技术概述图像处理技术是计算机视觉领域中的一个重要分支，通过数字化处理来改善或者增强图像的质量、提取有用的信息。
这些信息可以用于医学图像诊断、安防监控、自动驾驶等领域。
图像处理技术的原理是将图像数据转换为数字信号，并应用各种算法和方法进行处理。
第二章：图像获取与采集技术图像的获取与采集是图像处理的第一步，包括摄影、扫描、摄像、雷达等方式。
在数字相机中，光经过镜头进入感光元件，通过光电转换将光信号转换为电信号。
扫描技术通过移动的感光元件逐行采集图像，如CCD和CMOS传感器。
雷达技术利用电磁波回波来获得图像信息，适用于远程目标探测等场景。
第三章：图像预处理技术图像预处理是图像处理流程中的重要环节，旨在提取和增强图像中有用信息，去除噪声和不必要的细节。
常用的预处理技术包括灰度变换、图像平滑、图像增强和边缘检测等。
灰度变换在图像中引入了灰度级别的变化，用于增强图像对比度和亮度。
图像平滑通过低通滤波器来去除图像中的高频噪声。
图像增强技术则用于增强图像的细节和边缘。
边缘检测技术可以检测出图像中物体之间的边界。
第四章：图像分割与特征提取图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象，常用的算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割通过设定一个阈值，将图像中灰度值高于或低于该阈值的像素归为同一类。
区域生长是一种通过像素之间的相似性将相邻像素合并的方法。
边缘检测通过检测图像中的灰度级别变化来找到物体之间的边界。
特征提取是在图像分割的基础上，提取出图像中的有用属性，如纹理、形状、颜色等，用于后续的图像识别和分类。
第五章：图像压缩与编码图像压缩是通过减少图像中的冗余信息来减小图像的存储空间和传输带宽。
常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩通过对图像数据进行编码和解码来保证图像的完整性，如Huffman编码和LZW编码。
有损压缩则通过舍弃一部分信息来减小图像的大小，如JPEG和JPEG2000。
图像处理技术的原理和应用
图像处理技术的原理和应用图像处理技术是现代信息技术的重要组成部分，它可以对图像进行分析、处理和改变，使之更符合人类的认知和需要。
这项技术的应用范围非常广泛，从日常生活到医学、工业以及军事领域，都有广泛的应用。
本文将介绍图像处理技术的原理和应用，从整体上掌握这一重要技术。
图像处理技术的原理图像处理技术的原理主要有以下几个方面。
1. 数字图像处理基础数字图像是由离散的像素点组成的，像素是图像处理的基础单位。
数字图像处理是指对离散的像素点进行分析、处理、解释和改变，它是图像处理技术的基础。
数字图像处理包括数字化、信号处理和计算机图形学三个部分。
数字化将模拟信号转换为数字信号，信号处理对数字信号进行分析和处理，计算机图形学则是利用计算机来实现图像处理操作。
2. 图像处理算法图像处理算法是指对数字信号进行图像处理操作的方法和技术。
常用的处理算法包括图像增强、图像复原、图像分割和图像识别等。
图像增强是对图像进行明暗、色彩、对比度等方面的调整。
图像复原则是针对图像的退化和损伤情况进行处理，使之重现原貌。
图像分割则是将图像分成若干部分以便进一步的分析和处理。
图像识别则是通过对图像的分析和特征提取来识别物体、人脸等。
3. 图像处理软件图像处理软件是指一些专门用来进行数字图像处理的软件。
通常包括图像编辑、图像处理、图像分析和图像识别等功能。
常见的图像处理软件包括Adobe Photoshop、GIMP、ImageJ等。
图像处理技术的应用图像处理技术的应用非常广泛，下面将介绍其中的几个方面。
1. 医学图像处理医学图像处理是将医学图像数字化，并应用图像增强、分割、姿态测量等算法，对医学图像进行分析和处理。
这项技术在医学诊断、手术操作和病情监测等方面有广泛的应用。
例如，在放射科医学中，医疗人员可以对X光、CT、MRI等图像进行观察和分析，以便准确诊断病情。
2. 工业图像处理工业图像处理是对工业产品及设备进行检测和分析的技术。
《图像处理与应用》PPT课件
红色分量 147 153 158 162 156 168 180 188
168 175 175 174 177 182 187 183
225 225 219 217 216 218 223 227
225 224 221 220 214 215 222 225
图像分辨率：8 * 8 颜色空间： RGB 18图0 像177的1颜87 色19深0 度190：22240 225 231 18最2 大184颜1色79 数18：8 212942 217 239 233
219 215 218 198 198 205 220 237
绿色分量 174 175 178 184 181 189 217 224
208 203 208 196 193 197 216 225
211 214 218 202 192 195 212 234 212 210 215 202 192 196 207 218
Red分量
Green分量
Blue分量
第4章 4
(2)图像的表示
① 图像的分辨率(图像大小)
非指图像的几何尺寸； 是指图像水平方向上与垂直方向上所包含的像素个数；如 320*240；与显示器分辨率可能不一致。
② 彩色空间
指彩色图像所使用的彩色描述方法； 也叫颜色模型；如RGB颜色模型。
③ 最大颜色(灰度)数和图像颜色深度
将彩色图像取样 点的颜色分解成 R，G，B三个 基色
取样 取样 取样
量化
数
字
量化
图
量化
像
测量每个取样点 的每个分量（基 色）的亮度值
对取样点每个分 量的亮度值进行 A/D转换，使用
数第字4整章型量表示3
2. 图像的表示与压缩编码
图像处理及其应用
图像处理及其应用随着科技的不断发展，图像处理技术被广泛应用于许多领域。
它可以用于改进图像的质量、提高图像的清晰度，甚至可以实现自动识别、分析和分类。
本文将探讨图像处理技术及其应用。
一、概述图像处理是指对图像进行数字化处理的过程，也被称为数字图像处理。
图像处理可以分为两个主要方向：图像增强和图像分析。
图像增强，如去噪、增加对比度等处理，可以使图像更鲜明、更清晰。
在图像分析方面，图像处理可以实现自动识别和分类、量化分析、模式识别等。
图像处理的应用非常广泛，如医学、工程、地质、交通和环境等领域。
在医学领域，图像处理技术可以用于医学影像的处理和分析，如CT扫描、X光摄影等。
在工程领域，图像处理技术可以用于检测机器零件、工件质量等。
二、常用技术1.图像滤波图像滤波是一种广泛使用的技术，可以增强图像的对比度和降低噪声。
常用的滤波方法有中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
2.边缘检测边缘检测是一种将图像中目标的轮廓检测出来的技术。
边缘检测可以分为Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。
3.阈值分割阈值分割是一种将图像中的目标与背景分开的技术。
将图像转换为灰度图像后，根据像素值将图像分成两个部分，其中一部分为目标，另一部分为背景。
常见的阈值分割方法有Otsu算法和基于区域的阈值分割。
三、应用案例1.智能交通智能交通通过图像处理技术，可以实现自动识别和跟踪车辆，分析道路交通流量，减缓交通拥堵等。
目前，自动驾驶技术和智能交通技术有着密切的联系。
2.医学影像医学影像是一种图像处理领域的应用之一。
通过对医学影像的处理，医生可以更加准确地判断病情，做出决策。
常见的医学影像包括CT扫描、MRI等。
3.虚拟现实虚拟现实是一种利用计算机图像处理技术，生成或模拟人类感官系统的三维图像和声音的交互系统。
虚拟现实技术已被广泛应用于电影、游戏、建筑等领域。
四、结论随着科技的进步，图像处理技术将会越来越广泛地应用于各个领域。
对于图像处理技术的研究和创新，将会为人们的生活带来更多的便利和创新。
图像处理技术研究与应用
图像处理技术研究与应用第一章概述图像处理技术是指对数字图像进行各种操作、处理和分析的一系列方法和技术。
图像处理技术在医疗、工业、军事、安防等领域都有着广泛的应用。
本文将从图像处理技术的基本原理和应用案例两个方面进行论述。
第二章基本原理图像处理技术的基本原理包括数字图像的获取、数字信号的处理和数字图像的表示。
数字图像的获取是指采集图像的过程。
传统的摄像机获取图像的方式是使用针孔摄像机进行物理上的像素转换，而现代数字相机则是使用CMOS和CCD等光学传感器进行像素转换。
数字信号的处理是指对数字信号进行滤波、调整和增强等操作，以达到对图像的各种要求，例如去噪、增强对比度等。
数字图像的表示是指将图像转换为数字矩阵，并用计算机编程语言进行存储和处理。
第三章图像处理技术的应用案例1.医疗领域医学图像处理技术已经被广泛应用于医疗领域。
医生可以利用电子显微镜或磁共振成像等设备获取患者的图像，并进行诊断和治疗。
这些设备的出现，使得医生可以更加准确地诊断病情和选择治疗方案。
例如，使用医学图像处理技术，可以准确地检测出肿瘤位置和大小，从而为治疗提供重要参考。
2. 工业领域在工业生产中，图像处理技术可以自动化地完成许多生产过程，例如自动化检测、精确测量、质量控制等。
这些技术可以大大提高产品的制造效率和质量。
同时，图像处理技术还可以用于机器人视觉系统和自动驾驶汽车等领域。
3. 军事领域图像处理技术在军事领域中，可以用于无人机飞行控制、目标图像识别和情报获取等。
这些技术能够大大提高军队的战斗力和军事情报获取能力。
4. 安防领域图像处理技术在安防领域中的应用非常广泛。
例如，使用视频监控技术可以对各种场所进行安全监管。
当然，也可以应用深度学习算法和面部识别技术来有效识别可能存在的罪犯。
第四章结论图像处理技术在多个领域中得到了广泛的应用，并为我们生产和生活带来了诸多便利。
然而，这些技术本质上是技术手段，其应用和实践需要不断地完善和升级。
多媒体技术及应用第3章 图像处理技术
应用实例
绘制水墨图“梅花” 制作相框
34
3.3 选区、蒙版与通道
选区 蒙版与通道 实训案例
35
3.3.1 选区与选区操作
选区与选择区域
选区就是绘画中的轮廓 选择区域就是被“轮廓包围”的区域、可以编 辑的区域。 选区可以通过菜单栏的“选择”|“变换选区” 等命令进行放大、缩小、旋转等变换编辑，也 可以通过“修改”命令将选区羽化，还可以对 选区进行存储。 消除选区的快捷键Ctrl+D。
多媒体技术及应用
多媒体概论 多媒体音频处理技术 图像处理技术 计算机动画技术 多媒体视频技术
第3章 图像处理基础
数字图像基础 Photoshop工作界面与基本操作 选区、蒙版与通道 图像色彩调整与修饰 文字与滤镜
3.1 数字图像基础
颜色 颜色模式及变换 图像的数字化及属性 图像的种类 数字图像处理及常见数字图像文件格式
36
创建选区
按住Shift可创建正方形、正圆选区 单行、单列选框工具： 套索工具： 多边形套索： 磁性套索： 快速选择工具： 魔棒工具
37
创建羽化选区
羽化：对选择区的边缘做软化处理，其对 图像的编辑在选区的边界产生过渡。
38
创建路径选区
路径选区目的就是创建较为精确的图形选 区。 操作原理：创建“钢笔工具”路径，将路 径转换为操作选区，具体操作步骤如下。 选择工具面板 钢笔工具，选 路径，沿物体 边缘创建工作路径，建立工作路径后，将 鼠标光标放置工作区点击鼠标右键建立工 作选区，为得到较好的选区效果一般设置 选区羽化值为1～2。
多媒体技术与应用多媒体图形图像信息处理技术
图像分辨率是指数字图像地实际尺寸,是指黑色图像在每英寸上所包含地像素数量。
第 3章 图形图像信息处理技术
15
（三）像素分辨率 像素分辨率是指一个像素地宽与长之比,在像素分辨率不同地机器间传输图像时会产生图像
第 3章 图形图像信息处理技术
8
任何一种新颜色与红,绿,蓝三种基本颜色地关系可以用下式描述: C=R（红色地百分比）+G（绿色地百分比）+B（蓝色地百分比）
三 种原色相互叠加会产生青色,品红,黄色,白色,当 三 种基本颜色等量相加时,就会得到白色。 其,又常将品红色称为绿色地补色,青色称为红色地补色,黄色称为蓝色地补色,如图 三.二 所示。
第 3章 图形图像信息处理技术
23
二．工具箱 工具箱是 Photoshop 提供画图,编辑,颜色选择,屏幕视图等操作地好帮手。 图 三.四 列出了各种工具地快捷键,牢记这些快捷键是提高操作速度地一个重要途径。
图 三.四
第 3章 图形图像信息处理技术
24
三．面板 在默认状态下,Photoshop CS六 有 四 个面板组提供编辑,查询操作,每组都包含有 二 ～ 四个
图 三.二
第 3章 图形图像信息处理技术
9
们对颜色地感知通常用 三 个量来度量,即色调,饱与度,亮度,它们同决定了视觉地总效果。 色调: 由可见光光谱各分量成分地波长来确定,是彩色光地基本特。 饱与度: 反映色彩地浓淡程度。 亮度: 指彩色光对眼地光刺激程度,显然它与光地能量有关。
第 3章 图形图像信息处理技术
第 3章 图形图像信息处理技术
5
三.一.一 声音媒体 们对颜色感觉地形成有 四 个要素,即光源,物体,眼睛,大脑。这 四 个要素也是能正确判断色彩地条
图像处理算法与应用指南
图像处理算法与应用指南第一章：图像处理算法的基本概念与原理图像处理算法是指对图像进行数字化处理、分析和解释的方法和技术。
它涉及到图像的获取、预处理、特征提取、目标识别等多个方面。
本章将介绍图像处理算法的基本概念和原理。
1.1 图像处理算法的定义图像处理算法是一种将输入图像映射为输出图像的计算方法。
它根据图像的特征和要求，通过一系列的数学操作和计算，对图像进行处理和分析，从而提取出所需要的信息。
1.2 图像处理算法的流程图像处理算法的流程一般包括图像获取、图像预处理、特征提取、目标识别等步骤。
首先需要获取待处理的原始图像，然后对图像进行去噪、增强、滤波等预处理操作，接着提取图像的特征，通过特征匹配、边缘检测等方法实现目标的识别和分析。
1.3 常见的图像处理算法常见的图像处理算法包括二值化算法、灰度变换算法、直方图均衡化算法、边缘检测算法、形态学运算算法等。
二值化算法将图像转换为黑白两色，灰度变换算法用于调整图像的亮度和对比度，直方图均衡化算法用于优化图像的亮度分布，边缘检测算法用于提取图像中的轮廓和边缘特征，形态学运算算法用于图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作。
第二章：图像处理算法在图像增强中的应用图像增强是图像处理的一个重要领域，通过改善图像的质量和视觉效果，提高图像在后续处理和分析中的可用性。
本章将介绍图像处理算法在图像增强中的应用。
2.1 图像去噪算法图像去噪算法旨在消除图像中的噪声，提高图像的清晰度和细节保留能力。
常见的图像去噪算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
均值滤波算法通过计算像素周围区域的均值来平滑图像，中值滤波算法通过计算像素周围区域像素的中值来去除孤立的噪点，高斯滤波算法则通过卷积运算来模拟图像的模糊效果。
2.2 图像增强算法图像增强算法旨在提高图像的对比度、亮度和细节等方面的视觉效果。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化算法、对比度拉伸算法、小波变换算法等。
直方图均衡化算法通过调整图像的像素值分布来增强图像的对比度，对比度拉伸算法通过调整图像的像素值范围来增强图像的亮度和对比度，小波变换算法将图像分解为多个频带进行增强。
计算机图像处理技术的原理与应用
计算机图像处理技术的原理与应用计算机图像处理技术是指利用计算机来处理和分析图像的一种技术。
随着计算机和数字图像技术的发展，计算机图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
本文将从原理和应用两个方面对计算机图像处理技术进行详细介绍。
一、计算机图像处理技术的原理1. 数字图像的表示和处理- 数字图像的表示：将连续的图像信号转化为离散的像素数组，存储在计算机中。
- 数字图像的处理：对存储在计算机中的离散像素数组进行数字信号处理。
2. 图像的获取和预处理- 图像的获取：通过图像采集设备获取现实世界中的光学信号，并将其转化为数字图像。
- 图像的预处理：对图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3. 图像的增强和恢复- 图像的增强：通过调整图像的亮度、对比度等参数，改善图像的质量和观感。
- 图像的恢复：使用图像恢复算法，对受损或失真的图像进行修复。
4. 图像的压缩和编码- 图像的压缩：通过减少图像数据的冗余信息，实现图像文件的压缩，以减小存储和传输的成本。
- 图像的编码：将图像数据进行编码，以便于在计算机中存储和处理。
5. 图像的分割和识别- 图像的分割：将图像分割成若干个区域，用于目标检测、图像分析等应用。
- 图像的识别：利用机器学习、模式识别等算法，对图像中的目标进行自动识别和分类。
二、计算机图像处理技术的应用1. 医学图像处理- 医学影像的获取与处理：对CT、MRI等影像数据进行处理和分析，辅助医生进行诊断。
- 医学影像的增强与恢复：改善医学影像的质量，提高医生对病情的判断和诊断精度。
2. 视频监控与图像识别- 视频监控技术：通过图像处理技术，实现对监控视频的实时分析和事件检测。
- 图像识别技术：利用计算机视觉和模式识别算法，对图像中的人脸、车牌等目标进行识别。
3. 图像合成与虚拟现实- 图像合成技术：将多个图像进行融合和合成，生成新的合成图像。
- 虚拟现实技术：通过计算机图像处理技术，创造和模拟虚拟的三维空间和场景。
第3章图像处理技术与应用20129
这种产生色彩的方式称为相减混色。
C（Cyan）
代表青色
M（Magenta） 代表洋红色
Y（Yellow） 代表黄色
K（Black） 代表黑色
用0 ～100% 来表示颜色的浓淡
C(0)+M(0)+Y(0)=白色
C(100%)+M(100%)+Y(100%)=黑色（不是纯黑，所以印刷技术上引入了黑色（K）
文字工具组(T) 形状工具组(U) 相机旋转工具组(N) 缩放工具(Z)
交换前景/背景色
设置背景色 以快速蒙版模式编辑
2021/6/7
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1．图像的选取
规则选区：矩形选框工具、椭圆选框工具 + Shift 正方形 或 圆 + Alt 从中心开始
不规则选区：套索工具、魔棒工具、快速选择工具
魔棒工具：选择颜色相同或相近的区域，由容差值来控制颜色范围
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4．修补工具组
用于修补图像中有瑕疵的部分，比较适合修补人物的脸部，将自动与原图 像进行混合
5．图章工具组
用于修复图像、复制图像或填充图案等，适合修补图像中的无关对象
2021/修6/补7 前
修补后
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6．画笔工具组
当前前景色
用于绘画以及局部修饰图像
混合模式
背后：作用在图层的像素背后，覆盖透明，不影响当前图 像，适合给有图像区域（周围为透明）进行描边处理
不同设备可能具有不同的色彩空间。每个色彩空间 虽然RGB值相同，但颜色的显示效果不同。
2021/6/7
RGB与CMYK色彩空间的比较 8
① RGB模型
任何一种颜色都可用红绿蓝按不同的比例混合得到。组合红绿蓝三种光波以产生特 定颜色的方法称为相加混色，是编辑图像的最佳颜色模型。
图像处理的原理与应用
图像处理的原理与应用1. 什么是图像处理图像处理是指对图像进行数字化处理和分析的过程。
通过图像处理，我们能够改变图像的特征、提取图像中的信息、增强图像的质量，甚至是重构图像。
图像处理通常涉及图像获取、预处理、特征提取、特征选择和分类等步骤。
2. 图像处理的原理图像处理的原理主要涉及以下几个方面：2.1 数字图像表示数字图像是由一系列像素点组成的矩阵，每个像素点代表图像中的一个点。
常见的数字图像表示方式有灰度图像和彩色图像。
灰度图像是指每个像素点只有一个亮度值，而彩色图像则包含红、绿、蓝三个通道的亮度值。
2.2 图像增强图像增强是指对图像进行亮度和对比度的调整，以提高图像的质量和可视性。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
2.3 图像滤波图像滤波是指通过应用一系列滤波器来改变图像的特征。
滤波器可以实现平滑、锐化、边缘检测等功能。
常见的图像滤波器有高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等。
2.4 图像分割图像分割是指将图像分割成若干个区域，每个区域具有相似的特征。
图像分割通常通过阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等方法实现。
2.5 特征提取特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征。
常见的特征包括边缘、纹理、颜色等。
特征提取可以通过梯度算子、边缘检测算法、纹理特征提取算法等实现。
2.6 图像分类图像分类是指将图像分为不同的类别。
图像分类通常使用机器学习算法，如支持向量机、卷积神经网络等。
对于图像分类，特征选择是非常重要的步骤。
3. 图像处理的应用图像处理在很多领域都有广泛的应用。
以下是图像处理在一些常见领域的应用场景：3.1 医学图像处理在医学领域，图像处理可以用于医学图像的分析和诊断。
例如，医生可以利用图像处理技术来检测和分析X光片、CT扫描等医学图像，以帮助诊断各种疾病。
3.2 视觉导航图像处理可以实现视觉导航，例如自动驾驶、机器人导航等。
通过图像处理，车辆或机器人可以感知周围环境的特征，从而进行自主导航。
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饱和度增加
亮 度 增 加
色相
3.1.2 图像的数字化
1．采样:就是把图像在空间上分割成一个M*N的网格， 每一个网格代表一个采样点。 采样的点数越多，描述的图像细节就越丰富，图像 也就越细腻而逼真，但所需存储空间也会越大 。
2．量化：把每一个采样点用数值来表示，量化的位数 决定了每一个像素点所能表示的颜色数。 量化位数为1：黑白图 量化位数为8：256个灰度等级的灰度图 量化位数为8：256种颜色的彩色图 量化位数为24：真彩色图
3．色彩与颜色模型
（1）色彩的产生：物体本身都是无色的，光使物体呈现出了各种颜色。
发光物体的颜色：由其发出的光波来决定。 不发光物体的颜色：由该物体吸收或者反射的光波来决定。 例如：在3ds Max的场景中放置了一个茶壶和一盏泛光灯，不同灯光颜色下茶壶 所呈现的颜色。
关闭场景中的灯光， 茶壶为黑色
不规则选区：套索工具、魔棒工具、快速选择工具
魔棒工具：选择颜色相同或相近的区域，由容差值来控制颜色范围
（新选区） （添加到选区） （从选区减去） （与选区交叉）
建立一个新选区，如果已有一个选区则将其替换。 把新选择的区域添加到已有的选区中。 从已有的选区中减去新选中的区域。 新选区域与已有选区相交的部分作为选中的结果。
不同设备可能具有不同的色彩空间。每个色彩空间 虽然RGB值相同，但颜色的显示效果不同。
RGB与CMYK色彩空间的比较
① RGB模型
任何一种颜色都可用红绿蓝按不同的比例混合得到。组合红绿蓝三种光波以产生特 定颜色的方法称为相加混色，是编辑图像的最佳颜色模型。
颜色＝R＋G＋B
RGB等量相加得到灰色； R(255)+G(255)+B(255)=白色 R(0)+G(0)+B(0)=黑色 R(128)+G(128)+B(128)=中灰色
饱和度增加
亮 度 增 加
色相
饱 和 度
亮度
色相
（3）三原色 光色三原色：红绿蓝（RGB）
① 颜色 = 红 + 绿 + 蓝 ② 红绿蓝是白光分解后得到的主要色光，符合人眼的视觉生理
效应。 ③ 红绿蓝相互独立，其中任意一种色光不能由另外两种色光混
合而成。
印刷三原色：青色、品红色、黄色（CMY） 色料三原色：红、黄、蓝
（2）图像的剪切、复制与粘贴
拷贝：默认只复制当前图层中选定的图像 合并拷贝：将所有图层中的图像合并拷贝 粘贴：默认粘贴到一个新图层的中央位置 粘贴入：粘贴到选区内，自动添加一图层蒙版
（3） 图像的变换
顺时针旋转画布
变换确认
选区的自由变换（ Ctrl + T ）
编辑|变换|扭曲
编辑|变换|透视
缩小一倍
位图（图像）:由像素点组成，每个像素点用若干二 进制位表示其颜色、亮度和饱和度等属性。
优点：适合表现自然界真实的景象 缺点：所需存储空间比较大
放大五倍
用VC编写程序生成的矢量图，注意线条粗细和颜色的随机变化
2．图像的基本属性
（1）像素：组成图像的基本单位，图像数字化过程中的最小采样点。 （2）显示分辨率：显示屏上能够显示出的像素数目。
L：亮度通道 A：颜色通道，从深绿色到灰色再到亮粉红色 B：颜色通道，从亮蓝色到灰色再到黄色
特点： Lab模型所定义的色彩最多，且与光线和设备无关，处理速度快，
所以打印时最佳避免色彩损失的方法是：先将用RGB模型编辑的图像转换成 Lab模型，然后再转换为CMYK模型打印输出。
三种色彩模式表达的色彩范围大小比较
例如：在纸面上涂上等量的黄色和品红颜料，人眼将看到红色。因为黄色颜料
会吸收蓝色光，品红颜料会吸收绿色光，所以只反射出红色光。
红色光 = 白色光 – 蓝色光 – 绿色光
③ Lab模型
由国际照明委员会（CIE）于1976年公布的一种颜色模型，理论上包括 了人眼可以看见的所有色彩，而且这种颜色模型“不依赖于设备”，在任 何显示器和打印机上其颜色值的表示都是一样的。
3.1.3 图像文件格式
3.3 图像处理软件Photoshop CS
菜单栏 工具选项栏
工具窗口
控
制
面
图像窗口
板
状态栏
本节知识点
基本操作
➢ 文件操作、图像大小、编辑、变换
工具的使用
➢ 选取与移动工具、修补与修饰工具、钢笔与形状工具 辅助工具、前景色/背景色、编辑模式切换
图像的调整与修饰
➢ 色阶与曲线、色相/饱和度、亮度/对比度、高光/阴影
1）更改背景色，扩展画布 2）魔棒选取外围白边，转化为路径 3）描边路径
前景设为白色 画笔直径：20px 画笔间距：120% 4）复制背景，滤镜|纹理（画布） 混合：强光 5）输入文字 6）合并图层
13. 文字工具
输入文字自动产生文字图层，文字蒙版工具用于制作文字选区。
注意：文字图层栅格化以后就不允许对文字进行字体、大小和形状等的改变
第3章 图像处理技术与应用
3.1 图像基础知识
本节要点
图形与图像 图像的基本属性 色彩与颜色模型 图像的数字化 图像文件的格式
1．图形与图像
矢量图（图形）:用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。
优点:任意缩放不变形 缺点:不适合描述复杂图形及真实世界的照片
原图
颜色：用于给灰度图片进行着色
7．历史记录画笔工具组
用于把历史记录中的某个编辑状态的图像重新绘制出来，做出一些特殊的图像 效果，利用“历史记录艺术画笔”还可以作印象派的艺术画。
设置历史记录画笔的源
8．擦除工具组
用来擦除图像
当前背景为白色
背景色橡皮擦工具
魔术橡皮擦工具
9．填充工具组
用来对选择区域或图层进行颜色的填充
图像分辨率（图像大小）：构成图像的横向和纵向的像素点的数目。 例如：显示分辨率为：640×480
图像分辨率为：320×240，图像只占显示屏的1/4 。 图像分辨率为：1024×768，图像不能完整地显示在一屏上。 （3）像素深度：每个像素点所用二进制的位数。 决定了彩色图像的每个像素点可能有的颜色数，或者确定灰度图像中每 个像素点可能有的灰度等级数。 例如：一幅彩色图像的每个像素点用R，G，B三个分量表示，且每个分量用 8位，那么一个像素点共用24位表示，像素深度就是24。 每个像素点可以有 224（约1600多万）种颜色中的一种。
渐变填充：填充渐变色 颜料桶：填充单色
10．修饰工具组
用于对图像中的颜色进行修饰
涂抹效果
11．色调编辑工具组
用于调整图像中曝光不好的图像区域
12. 钢笔与形状工具
（1）钢笔工具组
用于绘制选区路径或制作特殊的形状，注意形状图层、路径和填充像素的区别
（2）形状工具组
用于制作特殊的形状
路径描边应用举例：邮票的制作
这种产生色彩的方式称为相减混色。
C（Cyan）
代表青色
M（Magenta） 代表洋红色
Y（Yellow） 代表黄色
K（Black） 代表黑色
用0 ～100% 来表示颜色的浓淡
C(0)+M(0)+Y(0)=白色
C(100%)+M(100%)+Y(100%)=黑色（不是纯黑，所以印刷技术上引入了黑色（K）
RG 等量相加得到黄色； RB 等量相加得到品红色； GB 等量相加得到青色；
互补色：彼此最不一样的颜色。
黄色的互补色是蓝色 绿色的互补色是品红色 红色的互补色是青色
② CMYK模型
CMYK代表印刷上用的四种颜色，是最佳的色彩打印模式。
颜色来自于光线照射到颜料上以后未被颜料吸收的部分光线，
Lab模式 > RGB模式 > CMYK模式
④ HSB模型和HSL模型
H（Hue）：色相 S（Saturation）：饱和度 B（Brightness）：亮度
对应色彩的三要素，基于人类 感觉颜色的方式， 可以将自然 界的颜色直观地翻译为计算机创 建的颜色。
H（Hue）：色相或色调 S（Saturation）：饱和度 L（Lightness）：亮度
设置前景色 设置默认前景/背景色
移动工具(V) 魔棒工具(W) 吸管工具组(I) 画笔工具组(B) 历史记录画笔工具组(Y) 填充工具组(G) 减淡工具组(O)
文字工具组(T) 形状工具组(U) 相机旋转工具组(N) 缩放工具(Z)
交换前景/背景色
设置背景色 以快速蒙版模式编辑
1．图像的选取
规则选区：矩形选框工具、椭圆选框工具 + Shift 正方形 或 圆 + Alt 从中心开始
羽化是通过降低所选区域周围像素的不透明度来实现
逐渐虚化的效果 ，可以实现给阴影部分着色。
羽化效果图
2．移动工具
注意： 自动选择图层 图层对齐方式：必须先选择多个图层然后才能对齐
3．裁切与切片工具
裁切： 用于裁剪图像 切片：将一幅图像切成多块并应用 于Web 最好先建立参考线，选择基于参考 线的切片可以准确切成多块，如3d里给 魔方贴图就必须先将每张图片切成9块
Байду номын сангаас
2．图像的编辑
（1）调整图像大小
像素大小：2816*2112*3/（1024*1024）= 17.02MB 文档大小：决定打印出来的照片尺寸
注意：分辨率与文档大小的关系
（2）调整画布大小
例： 1）扩大画布大小 2）背景图层改为普通图层 3）添加图层样式中的“斜面与浮雕” 4）添加图层样式中的“描边”
打开场景中的白色灯 光，茶壶默认为灰色
将灯光颜色改为红 色，茶壶呈现红色
将灯光颜色改为绿 色，茶壶呈现绿色
灯光颜色仍为绿色， 将茶壶的漫反射颜色 设置为红色，则茶壶 呈现黑色