数字图像的基础知识及素材的获取
基础篇第二讲：数字图像基础
二 、像素、颜色深度与分辨率
图像分辨率：是指组成一幅图像的像素密度的度量方法。 对同样大小的一幅图，如果组成该图的图像像素数目越多， 则说明图像的分辨率越高，看起来就越逼真。反之，图像 显得越粗糙。 在用扫描仪扫描彩色图像时，通常要指定图像的分辨率， 用每英寸多少像素（ppi，即pixel per inch）表示。如果 用300ppi来扫描一幅8×10英寸的彩色图像，就得到一幅24 00×3000个像素的图像。分辨率越高，像素就越多，图像 的质量相对也就越高。 例如，一张72ppi分辨率1×1英寸的图像（包含的像素数为 分辨率为72 ppi（左图）和300 ppi（右图）的图像示例 72×72=5184）和一张尺寸同为1×1英寸但分辨率为300 pp i的图像（包含的像素数为300×300=90000），在同样放大 （此外，还有打印机分辨率、扫描仪分辨率等。 ） 200%时，可以看到分辨率为300 ppi的明显比72 ppi的清晰， 如图所示：
PCX：PCX格式是ZSOFT公司在开发图像处理软件Paintbrush时开发 的一种格式，存储格式从1位到24位，它是过压缩的格式，占用磁 盘空间较少。由于该格式出现的时间较长，并且具有压缩及全彩 色的能力，所以PCX格式现在仍然流行。 SVG：一种开放标准的矢量图形语言，可设计高分辨率的Web图形 页面。SVG被开发的目的是为Web提供非栅格的图像标准。 EPS：矢量图格式，专业印刷通用格式，所以其内部色彩是用CMYK 格式，在输出成EPS的过程中，一些超出CMYK色域的色彩会被转换； EPS格式能保存图案中的位图和矢量图对象。 EPS格式在Mac和PC环境下的图形和版面设计中广泛使用，用在Pos tScript输出设备上打印。几乎每个绘程序及大多数页面布局程序 都允许保存EPS文档。
第二讲 数字图像基础
3、度量距离 对于像素p、q和z，分别具有坐标(x,y)，(s,t)和(u,v)，如果 (1) D ( p , q) ≥ 0 (D ( p , q)=0，当且仅当p =q), (2) D (p , q) = D (q , p) (3) D (p , z) ≤ D ( p , q) + D ( q , z) 则称D是距离函数或度量。 1）像素p ( x , y) q ( s , t) 1 p y)和q t)间的欧式距离定义如下： 具有与( x , y)距离小于等于某个值r的像素是：包含在以(x,y) 为圆心，以r为半径的圆平面。 欧式距离定义
4邻接
8邻接
m邻接
非m邻接
2、通路的定义 一条从具有坐标(x,y)的像素p,到具有坐标(s,t)的像素q的 通路，是具有坐标(x0,y0),(x1,y1),...,(xn,yn)的不同像素的序 列。其中，(x0,y0) = (x,y)，(xn,yn) = (s,t)，(xi,yi) 和(xi-1,yi-1) 是邻接的，1 ≤ i ≤ n，n是路径的长度。如果(x0,y0) = (xn,yn) , 则该通路是闭合通路。 令S代表一幅图像的像素子集，若S中全部像素之间存 在一个通路，则说两个像素p和q 在S中是连通的。对于S 中的任何像素p，S中连通到该像素的像素集称为S的连通 分量。若S仅有一个连通分量，则说S是连通集。 若R是S图像中的像素子集，若R是连通的，则称R为 一个区域。
v( x,y ) = ax + by + cxy + d
四、像素间的基本关系
1、相邻像素： 4邻域 D邻域 8邻域
2、邻接性 4邻接 8邻接 m邻接
3、距离度量
1
相邻关系
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。
数字图像资源的获取、处理与应用
数字图像资源的获取、处理与应用数字图像在多媒体课件和教学网站中应用十分广泛，从界面、插图到背景，都会使用到数字图像。
数字图像的色彩丰富，生动形象，可以真实地重现生活情境，承载的信息量丰富，可以提供高质量的感知材料。
数字图像是帮助学生分析理解教材、概念或现象最常用的媒体形式之一。
本次实验中，我们将学习数字图像资源的获取、加工处理以及在多媒体课件和主题学习网站制作中应用数字图像资源的方法。
【实验目的】1.了解数字图像资源的常用格式2.学会数字图像资源获取的一般方法3.能够对数字图像资源进行简单的加工处理4.学会在多媒体课件、主题学习网站制作中应用数字图像的方法【实验类型】基础型实验【实验任务】运用本实验中学习的数字图像获取与处理技术，制作一个自己所学专业相关课程教学课件的主界面，并运用于课件或网站中。
要求做到：1. 根据课件教学主题的要求，设计好课件主界面的大小、主色调、图案及所需要的图像和文字素材等。
2. 采取多种图像素材获取方法获取图像素材，并利用Photoshop软件对获取的素材进行合成与处理，达到图像合成自然，主题突出，色彩和谐的视觉效果，并符合所选课程主题要求。
3. 运用于PowerPoint或Dreamweaver制作的课件或网站中。
【实验环境】1．能够连接Internet互联网的多媒体计算机；2．每机需配置数码照相机、扫描仪各一台；3．PhotoShop、Snagit、Microsoft PowerPoint、Macromedia DreamWeaver等软件以及扫描仪、数码相机驱动程序。
【实验指导】一、常用数字图像文件的格式不同文件格式的数字图像，其压缩方式、存储容量及色彩表现不同，在多媒体教学课件中的使用也有所差异，因而，我们首先必须了解一些常用数字图像文件的格式。
1. BMP文件格式BMP（bitmap-file）文件格式，又称为位图文件格式，是Windows中的标准图像文件格式，在 Windows环境下运行的所有图像处理软件都支持这种格式。
图片素材的获取与加工
PrintScreen
Alt+PrintScreen
抓图技巧
• 单独使用”PrintScreen”键可以抓取 整个屏幕 • 使用”Alt+ PrintScreen”组合键只能 抓取当前活动窗口 • （1）先抓取图像 • （2）粘贴（画图，Word,演示文稿） •，将当前屏幕上的全部 图像抓取下来，以“屏幕.bmp”为文件名保存在自 己的文件夹中。 2.打开自己感兴趣的应用程序的窗口，只抓取该程 序窗口的图像，并以“我的作品”为文件名保存 到自己的文件夹中。
第三单元 图像素材的获取与加工
数字图像的基础知识 数字图像素材的获取
加工图像素材
数字图像的基础知识
数字图像是以0或1表示的二进制数据，其优点 是易于修改、保存和复制，数字图像分为矢量 图和位图。 矢量图:用指令来描述，所占存储空间 小，任意缩放不会失真 文件格式：.dwg， .wmf， .cdr， .svg，.dxf等 位图：由像素表现，所占存储空间较大， 缩放时会失真 优点：色彩自然、柔和、逼真。 文件格式：.bmp, .jpg, .gif ,.tif,.dwc 等
小结
本节课首先让同学们了解了一下数字图像的 基础知识以及我们平时获取图像的方法， 重点是利用键盘上的PrintScreen键抓取屏 幕上的图像，并根据目标的不同灵活使用 PrintScreen键。
数字图像素材的获取
• • • • 从网络上下载 用数码相机拍摄 利用扫描仪获取 用图像处理软件加工制作 （ACDSee,photoshop) • 利用绘图工具进行绘制 抓图软件 HyperSnap • 屏幕拷贝
键盘上的专用键 PrintScreen
屏幕抓图
• 观察下面两幅图像，看看有什么相同和不同？
数字图像处理课件第二章数字图像基础(ppt)
▪ 人眼的视觉系统能适应的光的
亮度等级从可以看见的昏暗到 眩目相差能达到1010等级。但 是人眼并不能同时在这么大的 范围内看清物体，而只能在同 一时间内适应一个小的亮度变 化范围（106等级）。
Basic experimental setup used to characterize brightness discrimination
▪ 视觉过程
人的视觉过程的流图
视觉原理
光接收细胞：
▪ 视锥细胞（也称中央凹）：600～700万，既能感光、
又能感色、对颜色敏感。可以充分识别图像细节，每个细 胞接一个神经末端，又叫适亮视觉（photopic vision）、 白昼视觉。
l视杆细胞（杆状细胞）：7500～15000万，只能感光、
不能感色。几个杆状细胞联到同一个神经末梢，分辨率低， 提供视野的整体视象，不感受颜色，对低照度敏感。 夜视 觉。
▪ 视网膜 (retina)：如同底片。 ▪ 视网膜是视觉接收器的所在，
它本身也是一个复杂的神经 中心。
▪ 眼睛的感觉为网膜中的视杆
细胞和视锥细胞所致。视杆 细胞能够感受弱光的刺激， 但不能分辨颜色，视锥细胞 在强光下反应灵敏，具有辩 别颜色的本领。某些动物 （如鸡）因视杆细胞较少， 所以在微光下，它们的视觉 很差，成为夜盲。也有些动 物（如猫和猫头鹰）因视杆 细胞很多，所以能在夜间活 动。
▪ 在一定条件下，一个视觉系统当前的敏感
度叫做亮度适应级。这个敏感度是用实验
Hale Waihona Puke 来验证的。在实验中，逐渐增加光照射的
强度I，改变量为I，达到多个观察者能感
图2.5用于描述亮度辨 别特性的基本实验
知的程度， 当有一半的人感知增加时， I/I成为Weber ratio,作为视觉系统当前的 敏感度。在很强的光下，需要改变较强的
【最新课件】4.1数字图像基础(共31张PPT)
第十一页，共三十一页。
2．三基色(jīsè)（RGB）原理
自然界常见的各种颜色光，都可由红（R）、绿（G）、
蓝（B）三种(sān zhǒnɡ)颜色按不同的比例相配而成，这就是 色度学中最基本的原理——三基色原理。
在多媒体系统中常涉及到用几种不同的色彩空间表示图形
和图像的颜色(yánsè)，如计算机显示时采用RGB彩色空间或 色彩模型；在彩色全电视数字化时使用YUV色彩模型；彩 色印刷时采用CMYK模式等。不同的彩色空间对应不同的应 用场合，在图像的生成、存储、处理及显示时对应不同的 彩色空间，需要做不同的处理和转换。
第九页，共三十一页。
1．亮度(liàngdù)、色调和饱和度
饱和度是颜色强度的度量。对于同一色调的彩色光，饱和度
越深颜色越鲜明或者越纯。例如红色和粉红色的区别，虽然 这两种颜色有相同的主波长，但一种也许是混合了更多的白 色在里面，因此显得不太饱和。
饱和度还与亮度有关，因为若在饱和的彩色光中增加(zēngjiā)白
颜色的基本概念
1．亮度、色调和饱和度 彩色可用亮度、色调和饱和度来描述，人眼看到任意彩色
光都是这三个特性的综合效果。
亮度是发射光或物体反射光明亮度程度的量度 色调是由于某种波长的颜色光使观察者产生的颜色感觉，
每个波长代表不同的色调 。它反映颜色的种类(zhǒnglèi)，决 定颜色的基本特性，例如红色、棕色等都是指色调。某一 物体的色调，是指该物体在日光照射下所反射的各光谱成 分作用于人眼的综合效果，对于透射物体则是透过该物体 的光谱综合作用的结果。
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。
第一章 数字图形基础知识
第一章数字图形基础知识计算机产生的图形是数字化的图形，它与传统图形的最大区别是构成它的元素不同。
当代最重要的未来学家尼葛洛庞帝在他20世纪末的巨著《数字化生存》第一部“比特的时代”中写道：“要了解‘数字化生存’价值和影响，最好的办法就是思考‘比特’和‘原子’的差异 [1]”。
他把“比特”（bit）称作“信息的DNA”，认为它正在迅速取代原子而成为人类生活中的基本交换物。
传统视觉图形与数字图形的存在方式，也完全适用这样的划分：传统图形是原子的，它用物理的线条和色彩描述；数字图形是比特（bit）的，它用虚拟的线条和色彩描述。
图形的存在方式造就了它的个性，也构成了不同图形之间的差异和特点。
根据计算机对图像的处理原理以及应用的软件和使用环境的不同，数字图形可以分为矢量图形和点阵图形两大类型。
1.1 以矢量图存在的数字图形矢量图也叫向量图，也称“面向对向图形”，矢量图形是用数字方程描述的图，它由矢量定义的直线、曲线和色彩组成，根据轮廓的几何特性进行描述。
基于矢量绘图的程序如CorelDRAW，Adobe I11ustrator，Freehand等。
1.1.1 物件（图元）“图元”（Primitives）是矢量图中可用来构成更复杂物体的基本元素或部件。
最常见的矢量图图元有直线、折线、曲线、螺旋线、矩形、圆形、多边形、不规则形等。
一张复杂的矢量图是由很多个不同大小和形状的“图元”构成的。
矢量图的数量越多、图形就越复杂、图形文件就越大。
图1-1 矢量图－图元1.1.2 矢量图的组成矢量图是数字图形两大类别中的一类。
它本身没有构成图形的“像素”，只是当图形在计算机的显示器或打印机上输出时，矢量图才被硬件赋予虚拟点的方式呈现出来。
矢量图的组成方式与点阵图不同，它不是由像素矩阵式排列，而是计算机按矢量的数字模式描述的结果。
因此，它不受像素的制约，可以放大很多级数，很适合表现无标度的分形图形的层层勘套和无穷的细部。
1.1.3 矢量图的优、缺点（一）优点由于矢量图的结构特点，它没有构成图形的最小单位：像素，而是一种矢量描述的图形。
数字图像常用知识综述
数字图像常用知识综述1 数字图像概述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规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。
发布一个Web网页或者制作多媒体产品时，图像信息的合理利用总能带来文字所不能比拟的效果；而数码影像的采集和输出更是每时每刻都离不开数字图像处理，所以我们必须对种类繁多的图形图像文件有正确的认识，对于所涉及的各方面知识有清晰的理解。
现在，我就对数字图像及其所涉及的各方面知识作一些分析总结，以便于更好的应用。
1.1 图像的数字化人眼能识别的自然景象或图像原是一种模拟信号，为了使计算机能够记录和处理图像，必须首先使图像数字化，数字化后的图像称为数字图像。
图像数字化是电脑图像处理之前必做的基本步骤，一般分为采样与量化处理两个步骤。
采样实际上就是要用多少点来描述一张图像，要使图像更清晰，就需要使用更多的点来表示图像，也就是使这幅图像具有更高的分辨率；量化则是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点，这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数；采样与量化后，就得到了数字化的图像。
1.2 数字图像类型数字化图像按照记录方式可以分为两大类：位图和矢量图。
位图图像和矢量图形没有好坏之分，只是用途不同而已。
认识他们的特色和差异，有助于创建、输入、编辑输出和应用数字图像。
因此，整合位图图像和矢量图形的优点，才是处理数字图像的最佳方式。
⑴位图图像（Raster Image）位图图像也叫作光栅图，它是使用通常被我们称为像素的一格一格的小点来描述图像，而计算机的屏幕其实就是一张包含大量像点的网格，每个像素都被分配一个特定位置和颜色值。
Photoshop以及其他的绘图软件一般都使用位图图像。
由于位图图像由像素组成，在处理位图图像时，您编辑的是像素而不是对象或形状，也就是说，编辑的是每一个点。
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？
数字图像处理课件素材
要点二
灰度图像的直方图均衡化
解释如何使用直方图均衡化技术增强灰度图像的对比度。
进阶实验：彩色图像增强
色彩空间的转换
介绍如何将RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，以及这 种转换在图像处理中的意义。
色彩校正与调整
阐述如何通过调整图像的色相、饱和度和亮度，改善图 像的视觉效果。
遥感影像变化检测
利用数字图像处理技术，可以对 不同时相的遥感影像进行变化检 测，发现地物变化信息，为城市 规划、环境保护等领域提供决策 依据。
CHAPTER 04
数字图像处理工具与软件
Adobe Photoshop
总结词
专业的图像处理软件，功能强大，广泛应用于创意设计和广告行业。
详细描述
Adobe Photoshop 是一款功能强大的图像处理软件，提供了广泛的工具和功能，包括裁剪、调整色彩、滤镜、 图层编辑等。它还支持插件扩展，用户可以根据需求安装各种插件来增强其功能。
深度学习在图像增强中的应用
通过训练深度神经网络，实现对图像的超分辨率重建、去噪、去模糊等处理，提高图像质 量。
深度学习在图像生成中的应用
利用生成对抗网络（GAN）等技术，生成具有高度真实感的图像，为虚拟现实、游戏设 计等领域提供有力支持。
高动态范围图像处理
01
高动态范围成像技术
通过多曝光、合成等技术，实现高动态范围成像，捕捉更丰富的色彩和
图像的存储格式
常见的数字图像存储格式包括JPEG、 PNG、BMP等，每种格式有其特点和 适用场景。
图像的色彩空间与模式
色彩空间
色彩空间描述了颜色的组织和表示方式，常见的色彩空间有RGB、CMYK和 HSV等。
关于数字图像图像处理基础课件
第2章 数字图像处理基础
视觉感知要素 光和电磁波谱 图像的感知和获取 图像的采样和量化 像素间的一些基本关系 线性和非线性操作
2.1 视觉感知要素
眼睛的构造: (人眼包含有三层膜)
眼角膜与巩膜外壳 脉络膜 (前面睫状体 虹膜 晶状体) 视网膜 (视网膜表面的分离光
把照射量变为数字 图像的传感器装 置
2.3 图像感知和获取
用单个传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用带状传感器获取图像
2.3 图像感知和获取
用传感器阵列获取图像
图像的表示
数字图像的基本要素
像数值—对单个像素 灰度值进行数字化采 样
4 bits/pixel 6 bits/pixel 8 bits/pixel 12 bits/pixel 16 bits/pixel :
图像的质量评价
图像质量的评价
图像质量评价研究已成为图像信息工程的基 础技术之一
当前对图像质量的评估方法主要分成两类
主观评价——通过人眼主观视觉效果进行判断 客观评价——通过客观的测量给出量化指标
主观评价的方法与标准已相对完善 而客观评价则处于热点研究中
主观评价
将待评价的图像序列播放给评论者观看，并记录他们的打分， 然后对所有评论者的打分进行统计，得出平均分作为评价结 果
1、电磁辐射波
◆ 在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电 磁辐射成像。
◆ 电磁辐射波包括无线电波、微波、红外线、可见光、 紫外线、X射线、γ射线。
◆ 电磁辐射波的波谱范围很广，波长最长的是无线电 波为3×102m，其波长是可见光波长的几十亿倍； 波长最短的是γ射线，波长为3×10-17m，其波长 比可见光小几百万倍。
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）。
数字图像原理
数字图像原理数字图像原理是数字图像处理领域的基础知识，它涉及到数字图像的获取、表示、存储、传输和处理等方面。
数字图像是用数字方式表示的图像，它由像素组成，每个像素都有自己的亮度和颜色信息。
数字图像原理的学习对于理解数字图像处理算法和技术具有重要意义，下面将从数字图像的获取、表示、存储、传输和处理等方面进行介绍。
首先，数字图像的获取是指通过摄像机、扫描仪等设备，将现实世界中的图像转换为数字形式。
在数字图像的获取过程中，需要考虑到图像的分辨率、色彩深度、采样率等参数。
分辨率决定了图像的清晰度，色彩深度决定了图像的色彩表现能力，采样率决定了图像的细节表现能力。
数字图像的表示是指将图像转换为数字矩阵的形式，其中每个元素表示一个像素的亮度和颜色信息。
常见的表示方式包括灰度图像和彩色图像，灰度图像中每个像素只有亮度信息，而彩色图像中每个像素包含红、绿、蓝三个颜色通道的信息。
其次，数字图像的存储是指将数字图像保存在计算机或其他存储设备中，以便后续的访问和处理。
在数字图像的存储过程中，需要考虑到图像的压缩和格式选择。
图像压缩可以减小图像的存储空间，常见的压缩算法包括JPEG、PNG等。
格式选择则决定了图像在计算机中的存储方式，常见的格式包括BMP、JPG、PNG等。
数字图像的传输是指将数字图像从一个地方传输到另一个地方，常见的传输方式包括网络传输、存储介质传输等。
在数字图像的传输过程中，需要考虑到图像的压缩和传输速率等因素，以保证图像的传输质量和速度。
最后，数字图像的处理是指对数字图像进行各种算法和技术的操作，以实现图像的增强、分割、识别等功能。
数字图像处理涉及到很多领域，如图像滤波、边缘检测、图像分割、目标识别等。
这些技术可以帮助我们改善图像质量、提取图像特征、识别图像内容等。
数字图像处理技术在医学影像、遥感图像、安防监控等领域有着广泛的应用。
综上所述，数字图像原理涉及到数字图像的获取、表示、存储、传输和处理等方面，对于理解数字图像处理算法和技术具有重要意义。
(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。
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教学设计
课题：《数字图像的基础知识及获取》
课时：2课时
一、教学目标
1．知识与技能:
（1）了解计算机获取图像文件的方法；
（2）了解计算机图像文件的常见格式和分类；
（2）知道分辨率、颜色的含义并理解它与图像质量密切相关
（4）能区别矢量图和位图
2．过程与方法:
（1）培养学生根据实际选择合适图像文件的能力。
（2）培养学生利用身边现有的条件了解计算机获取图像文件的过程；
3.情感态度价值观
（1）激发和保持对图形图像知识的探索欲望；
（2）通过网络搜索，自主探究，完成任务的方式培养学生积极主动的学习态度。
三、教材分析
1.本节的作用和地位:
本课是电子工业出版社八年级下册第二章第一课《数字图像的基础知识》，本节课是承前启后的一节课。
它即将学生以前对“图像”这一概念的认识由感性到理性化，是对本章下节课ACDSee处理图像文的学习做了很好的铺垫，因此，本节课具有十分重要的地位，在知识结构方面是一节不可或缺的一课。
对本节课的讲解是从现实生活出发，在实际中让学生了解获取图像文件的途径并感知和初步理解计算机图像文件的原理和相关概念。
2．本节主要内容:计算机获取图像文件的方法及常见格式和分类；
3.重点难点分析:
教学重点：
（1）数字图像文件的常见格式及获取方法：
（2）矢量图和位图的异同；
教学难点：矢量图和位图的异同。