数字图像技术基础
数字图像处理(第二版)章 (2)
第2章 数字图像处理基础
2.2 数字图像类型
第2章 数字图像处理基础
为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。非均匀量 化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量 化误差最小的原则来进行量化。具体做法是对图像中像素灰度 值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像 素灰度值的概率分布密度函数因图像不同而异，所 以不可能找到一个适用于各种不同图像的最佳非等间隔量化方 案，因此，实用上一般多采用等间隔量化。
第2章 数字图像处理基础
3. 索引颜色图像 在介绍索引颜色图像之前，首先来了解PC机是如何处理颜 色的。大多数扫描仪都是以24位模式对图像进行采样的，即可 以从图像中采样出1670万种不同的颜色。用这种方式获得的颜 色通常称为RGB颜色。颜色深度为24位每像素的数字图像是目前 所能获取、浏览和保存的颜色信息最丰富的彩色图像，由于它 所表达的颜色远远超出了人眼所能辨别的范围，故将其称为 “真彩色”。在早期，由于技术上和价格上的原因，计算机在 处理时并没有达到24位每像素的真彩色水平，为此人们创造了 索引颜色。索引颜色通常也称为映射颜色。在这种模式下，颜 色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限。索引 颜色的图像最多只能显示256种颜色。索引颜色通常称为调色板。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成 该图像具体颜色的索引值就被读入程序，然后根据索引值在调 色板中找到对应的颜色。
b=M×N×Q (b)
数字图像基础
标准测试图像：
单色图
灰度图
16色图
真彩色图
Lenna
IS&T's(Imaging Science and Technology)
Lenna Soderberg (Sjööblom) and Jeff Seideman
第2节 BMP、GIF图像文件格式
BMP文件
位图文件(Bitmap-File，BMP)格式是Windows采用的图像文件存储格 式，由4个部分组成：位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头 (bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字 节阵列。
第七讲、数字图像基础
YANGZHOUDAXUE
物理科学与技术学院
第1节 图像的基本属性
图像的数字化： • 图像数字化过程就是对连续图像f(x,y)进行空间和幅度离散化的 过程。 • 采样过程 –X,Y方向分别采样 –满足采样定理 • 量化（对灰度或者颜色样本的离散化） –黑白灰度图像 –彩色（与颜色空间相关）
24
47 99 99 99 99
26
66 99 99 99 99
56
99 99 99 99 99
99
99 99 99 99 99
99
99 99 99 99 99
99
999 99 99 99
99
99 99 99 99 99
109 103 77
24
49 72
35
64 92
图像数字化设备 • 光源 • 光传感器（光电转换） • 扫描系统 –扫描仪 –CCD（电荷耦合器件）阵列
图像的RGB颜色模型
显示器通过红、绿和 蓝荧光粉发射光线产生彩 色。 彩色图像的颜色需要 RGB或它们的颜色空间变 换结果（三个数值）来表 示。 RGB相加混色模型
数字图像处理(冈萨雷斯)2数字图像处理基础PPT课件
亮 暗 适应慢 暗 亮 适应快
55
（1）视觉适应性
2.1.3亮度适应和鉴别
✓亮度适应范围:1010量级（10-6mL（夜视域）～104mL（强闪光））；
✓与整个适应范围相比，人眼在某一时刻能鉴别的亮度级别范围很 小（以该环境的平均亮度为中心的一个小的亮度范围）；
✓亮度适应级（视觉系统当前的灵敏度级别）：
Bit数为:
b=M×N×k
(2.4-4)
因此，存储一幅512×512 ，有256个灰度级（k=8）的图像
需要512×512×8=2097152(Bit) 或
512×512=256K(Byte)
32 32
2.4.3 空间和灰度分辨率
空间分辨率（spatial resolution）
图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定
0<r(x,y)<1 平均反射系数（reflectance） r ( x ,y ) 0 — — 全 吸 收 r ( x ,y ) 1 — — 全 反 射
单色图像在任何坐标(x0,y0)处的强度为图像在该处的灰度 级 l＝f(x0,y0),显然有 Lmin，l可L以ma规x 定灰度级范围为 [0,L-1]
2.1.3亮度适应和鉴别
✓当背景光保持恒定时,改变其他光源亮度,从不能察觉到可以
察觉间变化,一般观察者可以辨别12到24级不同强度的变化.
图2.5 亮度辨 别特性的基本 实验
图2.6 作为强
韦伯定理说明：
度函数
的典型
✓人眼视觉系统对亮度的对比度 敏感而非对亮度本身敏感；
韦伯比
✓低照度，韦伯比高，亮度辨别能力差；高照度，韦伯比低， 亮度辨别能力强；
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。
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。
数字图像处理基础2
数字图像处理基础2第二章数字图像处理基础2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换简单的图像成像模型一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。
由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有：0<f(x,y)</f(x,y)图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。
所以，f(x,y)可由两个分量来表征：一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量。
设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中：0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像)，f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ，且：l=f(x,y)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。
显然：L min ≤l ≤L mxa区间[L min ，L max ]称为灰度的取值范围。
在实际中，一般取L min 的值为0，L max =L-1。
这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]。
当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。
图像的数字化包括采样和量化两个过程。
连续图像空间离散数字图像幅度离散采样量化采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
即：空间坐标的离散化。
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
数字图像技术基础
2.1 2.2 2.3 2.4122.5
《医学影像实用技术教程》
（3）单二值击图此形 处编辑母版标题样式
二值图形是黑白图像的一种特殊情况。每个 像素只有二个灰度值1或0，即每个像素仅用一位 二进制数表示即可。一切文字和工程线条图均可 经数字化后用二值图像的形式来表示，例如医学 心电图中的线条图形就是典型的二值图形。
《医学影像实用技术教程》
单击第此2章处编数辑字图母像版技标术题基样础 式
教学目标： 1. 了解对数字图像及处理技术与数字图像处理
系统基本概念及相关术语； 2. 熟悉图像分析、图像重建等数字图像处理技
术； 3. 掌握图像质量改善、图像数据压缩等数字图
像处理技术。
China Medical University Computer Center 2007.8
4. 分辨率与颜色数
像素表达位数与对应的颜色数
分辨率表示图像垂直与水平 方向的像素点的数量。 颜色数是指一幅图像最多能 表达的颜色数目。
位数 1 2 4 8 12 16 24
颜色数 2 4 16 256
4096 65536 16777216
China Medical University Computer Center 2007.8
2.1 2.2 2.3 2.4 82.5
《医学影像实用技术教程》
2单.1.击2 此数处字编图辑像母的版分标类题及样表式示
（3）彩色图像 彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色
构成的彩色图像。
255 240 240
0 160 80
0 80 160
R= 255 0 80 G= 255 160 160 B= 0 0 240
2.1 2.2 2.3 2.4 22.5
数字化摄影基础知识
系
大、缩小和剪裁；变化影像旳色彩、色调、亮度和对比度；
统
将影像重叠、衔接、柔化和重新聚焦，还能完毕闪光、透明、
叠字、变形、局部更换等特技效果。这些功能和效果，比老
式旳暗房技术要快捷和简便。
第
二
二、后期处理系统
节
数
字
数字化图像旳后期处理系统除了计算机以外，主要旳工具就是
化 摄
图像处理软件，此类软件诸多，例如Photoshop、PhotoPaint、
本
文件大小与图像辨别率旳平方成正比。假如图像尺寸不变，将图像辨别
概
念
率提升一倍，其文件大小增大四倍。大旳文件也需要耗用更多旳计算机
资源，更多旳内存，更大旳硬盘空间等等。能够根据图像最终旳用途决
定选择辨别率。
第
三
二、图像辨别率
节
数
字
化
一般，“辨别率”被表达成每一种方向上旳像素数量，例如
摄
影
640X480等。而在某些情况下，它也能够同步表达成“每英寸像素”
一
3、以便地进行后期处理和创作：
节
数
字
数字化照片以计算机文件旳方式储存，便于使用软
化 摄
件进行调整、修改、合成。还能够进行艺术创作。
影
旳
优
点
第
一
4、以便旳传递和保存
节
数
数字化照片能够以便地经过网络传播到世界各个地方，
字
化
同步，经过电子邮件还能够同步向多人传播。另外，数字
摄
化照片还能够刻到光盘上长久保存。
影
系
费用较低，适合于一般爱好者使用，目前旳彩色喷墨打印机有旳甚
统
至有智能化辨认、处理等功能。
图像处理技术及其应用
图像处理技术及其应用随着科技的不断发展，图像处理技术已经成为了当今时代不可或缺的重要科技应用之一。
图像处理技术的应用已经逐渐深入到了各个行业中，比如医疗、交通、安防等。
本文将就图像处理技术的基础、应用和未来进行探讨。
一、图像处理技术的基础1. 数字图像的基础数字图像是现代图像处理技术的基础。
数码图像是通过数字化的方式对图像进行编码、传输和储存的一种形式。
数码图像是由许多像素组成的，每个像素代表着一小块区域。
每个像素都拥有一个用来描述其特性的数值，比如颜色或亮度等。
将这些像素点一个个组合就可以得到一张完整的数字图像。
2. 图像处理技术的分类图像处理技术可以大致分为两类，即基于频域的技术和基于时域的技术。
频域技术主要是基于傅里叶变换进行的，时域技术主要是在时间序列上对图像进行处理，比如运动检测等。
3. 图像处理技术的过程图像处理技术的过程可以概括为三个步骤，即采集、处理和输出。
采集是获取图像的过程，一般通过照相机、摄像机等设备来完成。
处理是将采集到的图像进行处理，处理的目的是为了得到更加清晰的图像。
输出则是将经过处理后的图像进行输出，输出的方式可以是打印、显示等。
二、图像处理技术的应用1. 医疗行业在医疗行业中，图像处理技术主要被应用于医学图像的处理和分析，比如X光片、CT、MRI等。
通过对这些医学图像的处理和分析，可以更加精确地诊断疾病，提高医疗效率和精度。
2. 交通行业在交通行业中，图像处理技术主要被应用于智能交通系统和交通管理。
通过对道路上的车辆和行人的图像进行处理和分析，可以识别交通信号灯的状态、车辆的型号和颜色等信息，提高交通安全和路况监管的效率。
3. 安防行业在安防行业中，图像处理技术主要被应用于视频监控和图像识别。
通过对视频图像进行处理和分析，可以识别出人脸、车辆等信息，从而提高安防监控的效率和准确度。
三、图像处理技术的未来随着人工智能技术的不断发展，图像处理技术也将会得到更广泛的应用。
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-位图基础知识
第一章位图的基础知识现代计算机和其他电子设备进行和完成的一系列工作为图像采集、获取、编码、存储、和传输，图像的合成和产生、图像的显示、绘制、和输出，图像变换、增强、恢复和重建，特征的提取和测量，目标的检测、表达和描述，序列图像的校正，图像数据库的建立、索引、查询和抽取，图像的分类、表示和识别，3D景物的重建复原，图像模型的建立，图像知识的利用和匹配，图像场景的解释和理解，以及基于它们的推理、判断、决策和行为规划。
图像增强图像增强是用以改善供人观看的图像的主观质量，而不一定追究图像降质的原因。
图像复原找出图像降质的原因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。
常用的恢复有纠正几何失真、从已知图像信号和噪声信号的统计入手，用Wiener滤波等方法来改善信噪比。
图像变换图像处理的方法可以分为两大类空域法和频域法。
常用的图像变换有傅里叶变换、DCT变换、小波变换等。
图像编码根据香农的率失真真理，在传输和存储时，都可对数字图像进行一定方式编码，删除其中冗余信息，实现不失真压缩，或在容许失真限度内的进行有失真压缩，以换取更大的压缩率。
图像配准可以近似的看成匹配的过程，简单地说就是根据图像的某系区域或者特征，在另一幅图中找到对应的区域或者特征。
图像配准在图像识别、图像拼接、三维图像的重建等方面有着重要的应用。
图像分析和特征提取图像分析的内容分为特征提取、符号描述、目标检测、今晚匹配和识别等几个部分。
图像特征和指图像场中可用作标志的属性，其中有些是视觉直接感受到自然特征，如区域的亮度、彩色、纹理、或轮廓等有些事需要通过变换或测量才可得到的人为特征，如各种变换频谱、直方图、矩等。
图像特征提取就是从图像中提取出某些可能涉及到高层语义信息的图像特征。
目标和运动检测自动目标检测和交互目标检测。
图像分割人能方便地佛纳甘一副图像中找出感性趣的物体和区域，而要让计算机做到这一点需要他客观的测度，使之能按照灰度、颜色或几何特征性质等把一些物体或区域加以分离。
数字图像处理中的数学基础
数字图像处理中的数学基础数字图像处理是一门涉及数学基础的学科，它使用数学方法和算法来处理和分析图像。
在数字图像处理中，数学基础是至关重要的，它为我们理解和应用各种图像处理技术提供了理论基础。
本文将介绍数字图像处理中的数学基础，并探讨其在图像处理中的应用。
一、离散信号和连续信号在数字图像处理中，我们处理的是离散信号，而不是连续信号。
离散信号是在时间和空间上都是离散的，而连续信号是在时间和空间上都是连续的。
离散信号可以用数学中的序列来表示，而连续信号可以用函数来表示。
在数字图像处理中，我们常常使用采样来将连续信号转换为离散信号。
采样是指在一定时间或空间间隔内对连续信号进行取样，得到一系列的离散信号点。
二、数字图像的表示在数字图像处理中，我们使用像素来表示图像。
像素是图像中最小的单位，它具有特定的位置和灰度值。
对于灰度图像，每个像素的灰度值表示图像在该位置上的亮度。
对于彩色图像，每个像素的灰度值表示图像在该位置上的颜色。
图像可以用矩阵来表示，其中每个元素表示一个像素的灰度值。
例如，一个灰度图像可以表示为一个二维矩阵，矩阵的行和列分别对应于图像的行和列，矩阵中的元素对应于每个像素的灰度值。
三、图像的变换与滤波在数字图像处理中，我们经常需要对图像进行变换和滤波来实现不同的目标。
数学基础中的线性代数和傅里叶分析等理论为我们提供了强大的工具和方法。
线性代数在图像处理中扮演着重要的角色。
例如，我们可以使用线性变换来调整图像的亮度和对比度，以及进行图像的旋转、缩放和平移等操作。
此外，线性代数还可以用于图像的压缩和编码等方面。
傅里叶分析是图像处理中常用的数学工具之一。
傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，将图像表示为一系列的频谱分量。
通过对频谱分量的处理，我们可以实现图像的滤波、去噪和增强等操作。
四、图像的恢复与重建在数字图像处理中，我们有时需要对受损或失真的图像进行恢复和重建。
数学基础中的统计学和概率论等理论为我们提供了恢复和重建图像的方法。
数字图像处理 数字图像基础
数字图像处理数字图像基础数字图像处理是将数字图像进行分析、处理和理解的过程，它的目标是提高数字图像的质量、抽取图像的特征、提取图像的信息和实现图像的应用。
数字图像处理技术已经渗透到几乎所有领域，如医学、电影、远程通讯、安全监控等。
数字图像处理基础知识包括采集、压缩、存储、预处理、增强、分割、特征提取、分类和应用。
图像采集采集是数字图像处理中最基础的环节，它将物理光学信号转化为数字信号。
常见的图像采集设备包括CCD、CMOS和磁介质等。
图像压缩图像压缩是将图像文件从原始大小减小，并通过各种手段来减少文件大小和传输时间的过程。
图像压缩通常有两种方式，一种是有损压缩，一种是无损压缩。
图像存储图像存储是将数字图像保存在计算机或外部储存设备中。
常用的图像存储格式包括BMP、PNG、JPEG和GIF。
图像预处理图像预处理是在进行其他数字图像处理操作之前，对原始图像进行预处理以去除噪声、平滑、增强、锐化等。
常见的预处理方法包括空间域滤波、频率域滤波、直方图均衡化、形态学操作等。
图像增强图像增强是为了改善图像的质量、提高图像的视觉效果和增强图像的细节而进行的操作。
常见的图像增强方法包括灰度拉伸、对数变换、伽马变换、直方图规定化等。
图像分割图像分割是将数字图像分成不同的区域并对这些区域进行分析和理解的过程。
图像分割可以有多种方法，包括阈值分割、区域分割、边缘分割等。
特征提取图像特征提取是从原始图像中提取一些相关的特征以便于后续的分类和识别。
特征提取的常见方法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
图像分类图像分类是将数字图像按照其特征划分为不同的类别。
常见的图像分类算法有SVM、KNN、神经网络等。
应用数字图像处理在很多领域都有广泛的应用，如医学影像处理、智能交通、虚拟现实等。
最近，随着深度学习的兴起，数字图像处理技术也被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
以上是数字图像处理的基础知识，数字图像处理应用广泛，研究数字图像处理可以掌握现代图像处理的基本技能，有利于提高计算机视觉，图像识别和其他领域的研究水平。
精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式； 其二是图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或 缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改 善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式；
2.4 图像文件格式 数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件公司开 发所支持。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录， 它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同 颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱 和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就 会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
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）。
数字艺术基础知识
数字艺术基础知识数字艺术是一种利用电子媒体和计算机技术来创作艺术作品的形式。
随着数字技术的不断发展和应用，数字艺术在艺术领域的影响越来越大。
本文将介绍数字艺术的基础知识，包括数字图像、数字音频和数字动画等方面的内容。
一、数字图像数字图像是由像素组成的图像。
像素是图像的最小单元，它们组合在一起形成图像。
每个像素可以用数字表示，这些数字代表了像素的颜色值。
常见的图像文件格式有JPEG、PNG和GIF等。
数字图像的分辨率决定了图像的清晰度和细节。
分辨率是指图像水平和垂直方向上像素的数量。
常见的分辨率有高清（1920×1080像素）和超高清（3840×2160像素）等。
数字图像可以通过图像处理软件进行编辑和修改。
这些软件可以调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，还可以进行裁剪、旋转和修复等操作。
二、数字音频数字音频是用数字表示的声音信号。
在数字化的过程中，声音信号被转换成数字形式，通过数字编码进行存储和处理。
常见的音频文件格式有MP3、WAV和FLAC等。
数字音频的质量受到采样率和量化精度的影响。
采样率是指每秒钟采集的样本数量，它决定了音频的频率范围。
量化精度是指用于描述每个样本的位数，它决定了音频的动态范围。
数字音频可以通过音频编辑软件进行编辑和处理。
这些软件可以调整音频的音量、均衡器和混响等效果，还可以进行剪切、合并和混音等操作。
三、数字动画数字动画是利用计算机技术创作的动画作品。
它是通过将一系列图像（帧）快速播放来营造出连续运动的效果。
数字动画可以使用2D或3D技术来制作。
2D数字动画使用平面图像来展现动画效果。
常见的2D动画软件有Adobe Flash和Toon Boom等。
这些软件提供了丰富的绘图和动画功能，可以创建各种各样的动画效果。
3D数字动画使用虚拟三维模型来展现动画效果。
常见的3D动画软件有Maya和3ds Max等。
这些软件提供了建模、材质、动画和渲染等功能，可以制作逼真的动画作品。
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电压波动的影响，均匀度差。另外易受环境因素
（如温度、线圈绕组的位置或尺寸）的影响.
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单击此处编辑母版标题样式 （3）超导磁体
荷兰科学家昂尼斯（Kamerlingh Onnes） 在1911
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第6章
医学磁共振成像（MRI）设备与应用
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教学目标：
1. 熟悉MRI主要的部件以及其作用与功能 ；
2. 掌握MRI图像的特点与优缺点以及在全身各系统疾
优点是：造价低，场强可以达到0.3T，能产生优 质图像，需要功率极小，维护费用低，可装在一 个相对小的房间里。 缺点是：磁场强度较低，磁场的均匀度和强度欠 稳定，易受外界因素的影响（尤其是温度），不 能满足临床波谱研究的需要。
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6.1.1单击此处编辑母版标题样式 MRI影像设备发展概况
磁共振成像技术是在磁共振波谱学的基础上发展起来的。 磁共振成像自出现以来曾被称为：核磁共振成像、自旋体 层成像、核磁共振体层成像、核磁共振CT等 。 1945年由美国加州斯坦福大学的布洛克（Bloch）和麻省 哈佛大学的普塞尔（Purcell）教授同时发现了磁共振的物 理现象，即处在某一静磁场中的原子核受到相应频率的电
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1977年磁共振成像技术进入体层摄影实验阶段。
几十年期间，有关磁共振的研究曾在三个领域（物理、化学、生 理学或医学）内获得了六次诺贝尔奖。
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6.1.2 MRI影像设备功能
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单击此处编辑母版标题样式 （2）常导磁体
常导磁体是根据电流产生磁场的原理设计的。
当电流通过圆形线圈时，在导线的周围会产生磁场。 常导磁体的线圈是由高导电性的金属导线或薄片绕 制而成。它的结构主要由各种线圈组成。 优点是：造价较低，不用时可以停电，在0.2T以
下可以获得较好的临床图像。
年首先发现某些物质的电阻在超低温下急剧下降为 零的超导性质，电阻的突然消失意味着物质已转变 为某种新的状态，这些物质称为超导体。科学家昂 尼斯获得了1913年诺贝尔物理学奖。
优点是：场强高，稳定性和均匀度好，因此可开发
更多的临床应用功能。 缺点是：技术复杂和成本高。
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病检查和诊断中的应用价值与选择原则 ；
3. 了解主要的MRI新技术进展与应用 。
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单击此处编辑母版标题样式 本章目录：
6.1 MRI成像系统简介 6.2 MRI检查的临床应用
6.3 MRI成像检查的优缺点
6.4 MRI影像设备新技术进展
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6.1 MRI成像系统简介
6.1.1 MRI影像设备发展概况 6.1.2 MRI影像设备功能 6.1.3 MRI影像设备主要性是磁共振成像系统最重要、成本最高的部件，是磁 共振系统中最强大的磁场，平时我们评论磁共振设备的大小就 是指静磁场的场强数值，单位用特斯拉（Tesla，简称T）或高 斯（Gauss）表示，1T=1万高斯。
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临床上磁共振成像要求磁场强度在0.05～3T范围内。一般将 ≤0.3T称为低场，0.3T～1.0T称为中场，＞1.0T称为高场。磁 场强度越高，信噪比越高，图像质量越好。但磁场强度过高也 带来一些不利的因素。
杂志上发表了题为“核磁共振（NMR）信号可检测疾病”和 “癌组织中氢的T1时间延长”等论文， 1973年曼斯菲德(Mansfields)研制出脉冲梯度法选择成像断层。 1974年英国科学家研制成功组织内磁共振光谱仪。 1975年恩斯托（Ernst）研制出相位编码成像方法。 1976年，得到了第一张人体MR图像（活体手指）。
为了获得不同场强的磁体，生产厂商制造出了不同类型的磁 体，常见的磁体有永久磁体、常导磁体和超导磁体。
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单击此处编辑母版标题样式 （1）永久磁体
永久磁体是由永久磁铁（如铁氧体或铷铁）的磁 砖拼砌而成。它的结构主要有两种，即环型和轭 型。
磁波作用时，在它们的核能级之间发生共振跃迁现象。因 此两位教授共同获得1952年诺贝尔物理学奖。
磁共振的物理现象被发现以后，很快形成一门新兴的医学
影像学科—磁共振波谱学 。
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1971年纽约州立大学的达曼迪恩（Damadian）教授在《科学》
现代磁共振成像系统大体结构都很相似，基本上由四个系统组成：即磁 体系统、梯度磁场系统、射频系统和计算机系统。
磁体 梯度线圈
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梯度 驱动
梯度 控制
射频 线圈
发射 通道
接受 通道
脉冲程序
显示器
计算机
存储器
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