计算机图像处理的基本概念-完整版
计算机图像处理与分析
计算机图像处理与分析计算机图像处理与分析是指利用计算机技术对图像进行处理、分析和理解的过程。
它涉及到数字图像处理、计算机视觉、图像识别等多个领域，是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向。
以下是计算机图像处理与分析的一些基本知识点：1.数字图像处理：将模拟图像转换为数字图像，并进行各种处理，如图像增强、滤波、边缘检测、图像分割、图像配准等。
2.图像分析：对图像进行量化、描述和解释，包括特征提取、目标检测、形状分析、纹理分析等。
3.计算机视觉：通过模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释图像和视频。
包括图像识别、场景重建、视觉伺服等。
4.图像识别：识别图像中的对象、场景和个体，是计算机视觉的一个重要任务。
包括监督学习、非监督学习、深度学习等方法。
5.图像编码和压缩：为了节省存储空间和带宽，需要对图像进行编码和压缩。
包括JPEG、PNG、H.264等编码标准。
6.图像重建：从多个图像中重建三维模型或场景，应用于医学、工业等领域。
7.图像处理与分析的应用：包括图像处理软件、计算机辅助设计、机器人视觉、遥感图像处理、医学图像分析等。
8.数学基础：包括线性代数、概率论和数理统计、微积分等，这些数学工具在图像处理与分析中起到重要作用。
9.编程语言和工具：熟悉常用的编程语言，如Python、MATLAB、C++等，以及图像处理库，如OpenCV、MATLAB的Image Processing Toolbox等。
10.硬件设备：图像处理与分析需要高性能的计算机和专业的图像采集设备，如摄像头、扫描仪等。
计算机图像处理与分析是一门综合性的学科，需要掌握多个领域的知识和技能。
通过学习和实践，可以更好地理解和应用图像处理与分析的技术。
习题及方法：1.习题：图像增强的目的是什么？解题方法：回顾图像增强的定义和目的，增强图像的视觉效果，提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行图像分析和识别。
答案：图像增强的目的是提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行图像分析和识别。
计算机图像处理学习报告
主要学习内容1.数字图像处理（ Digital Image Processing ）又称为计算机图像处理, 它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的预期结果。
例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。
与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。
但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。
由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。
几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。
另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。
在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。
尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。
低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。
2.图像增强技术图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息, 同时, 削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。
它可以在空间域或频率域中进行。
此处介绍空间域的几种平滑方法。
（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。
它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。
邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
其作用相当于用这样的模板同图像卷积。
图像处理的基本概念(完整)
图像处理的基本概念图像处理的基本概念作者：姜伟杰教学科研来源：本站原创点击数：295更新时间：2009-11-16本章将向您介绍有关图像色彩模式、图像格式以及图像大小、分辨率的知识。
3．1 图像的色彩模式利用Photoshop对图像进行各种编辑与处理之前，应该先了解有关图像色彩模式、图像格式以及图像大小、分辨率的知识。
掌握了这些图像处理的基本概念，才能很好地将处理润色好的图像打印出来，不至于失真或达不到自己预想的效果。
计算机定义了许多色彩模式来表现色彩，在Photoshop中，颜色模式决定用来显示和打印Photoshop文档的色彩模型。
常见的颜色模式包括HSB模式、RGB模式、CMYK模式、Lab模式以及一些为特别颜色输出的模式，比如索引颜色和双色调。
不同的颜色模式定义的颜色范围也不同。
颜色模式除确定图像中能显示的颜色数之外，还影响图像的通道数和文件大小。
在正式介绍各种颜色模式之前，先介绍几个概念。
（1）关于色相、饱和度和明度人眼看到的各种色彩都具有色相、饱和度和明度三种属性。
我们可以把这三种属性称为色彩的三要素。
在色彩缤纷的世界里，我们可以区分红、橙、黄、绿不同特征的色彩，人们用不同的词语给这些不同特征的色彩命名，如红色、洋红色、浅蓝色等等。
当我们称呼某种颜色时就会联想到这种颜色的相貌来。
所以，色相就是颜色，即红、橙、黄、绿、青、蓝、紫。
饱和度（或称纯度）就是指一种颜色的鲜艳程度或浓淡程度。
同一种色相，有的看上去很鲜艳，有的看上去暗淡无光，这是因为它们的饱和度不同。
颜色越浓，饱和度就越大；颜色越淡，饱和度就越小。
明度就是指色彩的明亮程度。
一种物体表面光反射率越大，对视觉刺激的程度就越大，看上去就越亮，颜色的明度就越高。
因此，明度表示的是颜色的明暗程度。
鲜艳明亮的色彩能够与人的心灵相互映照，是最有激情的情感语言。
下面的图可以帮助你对色相、饱和度和明度的理解。
A.绿色B.黄色C.红色D.洋红E.蓝色A.饱和度B.色相C.亮度D.全部色相F.青色左图（称为色轮图）告诉我们，处于相对位臵的两种颜色为一对互补色。
图像处理的基本概念
第一章 图像处理的基本概念1.1 位图与矢量图1、 位图位图图像也成为栅格图像，他是由无数的彩色网格组成的，每个网格称为一个像素，每个像素都具有特定的位置和颜色值。
由于一般位图图像的像素都非常多而且小，因此图像看起来比较细腻，但是如果将位图图像放到到一定的比例，无论图像的具体内容是什么，看起来都将是像马赛克一样的一个个像素。
图1-1 位图方大效果2、 矢量图形矢量图形是由数学公式所定义的直线和曲线所组成的。
数学公式根据图像的集合特性来描绘图像。
例如，可以用半径这样一个数学参数来准确定义一个圆，或用长宽值来准确定义一个矩形。
相对于位图图像而言，矢量图形的优势在于不会因为显示比例等因素的改变而降低图形的品质。
如图1-2所示，左图是正常比例显示的一幅矢量图，右图为发放后的效果，可以清楚的看到放大后的图片依然很精细，并没有因为显示比例的改变而变得粗糙。
1.2 分辨率常用的分辨率有图像分辨率、显示分辨率、输出分辨率和位分辨率4种。
1、 图像分辨率图像分辨率是指图像中每单位长度所包含的像素（即点）的数目。
常以像素/英寸（pixel percent inch ）为单位。
一般来说，图像分辨率越高，图像越清晰，越能表现出更丰富的细节，但更大的文件也需要耗用更多的计算机资源，更多的ＲＡＭ，更大的硬盘空间等。
因此，在设置分辨率时，应考虑所制作图像的用途。
Photoshop默认图像分辨率为72ppi。
2、显示器分辨率（屏幕分辨率）显示器分辨率是指显示器中每单位长度显示的像素的数目。
通常以点/英寸（dpi）表示。
常用的显示器分辨率有：1024×768（长度上分布了1024个像素，宽度上分布了768个像素）、800×600、640×480。
在Photoshop中图像像素直接转换为显示器像素，当图像分辨率高于显示分辨率时，图像在屏幕上的显示比实际尺寸大。
3、输出分辨率输出分辨率是指照排机或激光打印机等输出设备在输出图像时每英寸所产生的油墨点数。
计算机的图像知识点总结
计算机的图像知识点总结引言图像是现代计算机科学中的一个重要领域，它涉及图像的处理、分析和理解，以及图像在计算机程序中的应用。
图像在日常生活中也无处不在，比如数字相机、视频监控、医学影像等，都使用到了图像技术。
因此，掌握图像知识对于计算机科学的学习和应用都非常重要。
本文将总结计算机图像的基本概念、图像处理技术、图像分析方法以及图像应用等知识点。
一、图像的定义与基本概念1. 图像的定义图像可以被定义为二维的视觉表达，是由像素点组成的矩阵。
每个像素点都包含了特定的颜色和亮度信息，通过像素点的排列组合，可以呈现出各种视觉效果。
2. 像素像素是图像的基本单元，它是由数字或者颜色值表示的点。
在数字图像中，像素通常由RGB（红、绿、蓝）值或者灰度值来表示。
RGB值可以表示彩色图像，而灰度值则表示黑白图像。
3. 分辨率图像的分辨率是指图像在水平和垂直方向上的像素数量，通常用来描述图像的清晰度。
分辨率越高，图像越清晰，但是也会占据更多的存储空间。
4. 图像格式图像可以保存为不同的格式，比如JPEG、PNG、BMP等。
每种图像格式有其特定的压缩算法和特性，适用于不同的应用场景。
二、图像处理技术1. 图像获取图像可以通过扫描、摄影、摄像等方式来进行获取，不同的获取方式会影响图像的质量和分辨率。
2. 图像预处理图像预处理是对原始图像进行去噪、增强、几何校正等处理，以提高图像的质量和适应后续处理的需求。
3. 图像压缩图像压缩是将图像数据进行编码和压缩，以减小图像文件的大小，提高存储和传输效率。
常见的压缩算法包括JPEG、PNG、GIF等。
4. 图像增强图像增强是通过调整对比度、亮度、色彩等参数，改善图像的视觉效果，使图像更加清晰和易于观察。
5. 图像分割图像分割是将图像分解成多个区域或者物体的过程，通常用于目标检测、物体识别等应用。
6. 图像配准图像配准是将多幅图像进行对齐和匹配，以实现图像融合和变换，常用于医学影像、地图测绘等领域。
图像处理与计算机视觉教程
图像处理与计算机视觉教程图像处理与计算机视觉是在计算机科学和工程领域中备受关注的研究领域。
本文将从基本概念理解、常见技术和应用领域等方面进行详细介绍和分析，旨在帮助读者对图像处理与计算机视觉有更全面的了解。
1. 概念理解- 图像处理是通过计算机对图像进行修改、增强和还原的过程。
它可以包括去噪、图像重建、图像增强等操作。
- 计算机视觉是指由计算机处理和理解图像的能力。
它可以包括图像识别、物体检测和场景分析等任务。
2. 常见技术- 图像滤波：通过对图像进行滤波操作来实现去噪、增强和边缘检测等功能。
常用滤波器包括均值滤波和高斯滤波。
- 特征提取：通过识别图像中的关键特征来实现目标检测和分类。
常见的特征提取方法包括边缘检测和角点检测。
- 图像分割：将图像分割成不同的部分，以便进行后续的处理和分析。
常见的图像分割方法包括阈值分割和边缘分割。
- 目标识别：通过对输入图像进行模式匹配和特征比对，来实现对特定目标的识别和跟踪。
常用的目标识别算法包括模板匹配和神经网络。
3. 应用领域- 医学影像：图像处理和计算机视觉在医学影像领域中广泛应用。
例如，通过对CT和MRI图像进行分析，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
- 机器人视觉：图像处理和计算机视觉是机器人视觉系统中必不可少的组成部分。
它可以帮助机器人感知环境、识别物体和规划路径等任务。
- 智能交通：图像处理和计算机视觉在智能交通系统中起着重要作用。
通过对交通场景中的图像进行处理和分析，可以实现自动驾驶、交通监控和交通流量管理等功能。
- 安防监控：图像处理和计算机视觉在安防监控系统中被广泛应用。
它可以帮助对图像进行实时监测、行为识别和异常事件检测等。
4. 发展趋势- 深度学习：深度学习在图像处理和计算机视觉领域中起着重要作用。
通过构建深度神经网络，可以实现更准确和高效的图像识别和目标检测等任务。
- 增强现实：增强现实技术结合图像处理和计算机视觉，可以在真实世界中叠加虚拟信息。
计算机图形图像处理ppt课件(完整版)
1.3 前景色与背景色的设置
1）使用颜色拾色器
设置缺省颜色： 前景色黑色， 背景色白色
单击打开拾色 器，设置前景 色
切换前景色 和背景色
1.3 前景色与背景色的设置 2）使用颜色面板
•设置前景色：单击前景色块，输入R、G、B文本框中的值，或者拖动滑块。 •将光标放在面板下方的四色曲线图上，单击取样。
1.4 图层的基本操作
1）认识图层
Photoshop中的图层就如同堆叠在一起的透明纸，可 以透过图层的透明区域看到下面图层。对于包含多个图 层的文件来说，通过改变图层的不透明度可以使内容部 分透明，也可以通过移动图层来定位图层上的内容。
2）图层面板
1.4 图层的基本操作
1.4 图层的基本操作
从标尺处向外拖动
移动、删除、 锁定
1.2 Photoshop基本操作 ③ 网格
查看或跟踪图像扭曲的情况，对于对称的 布置图像很有用。网格的线条无法打印出来。
快捷键Ctrl+’
编辑网格
1.2 Photoshop基本操作
1.2 Photoshop基本操作
3）控制文档显示模式
在Photoshop中，可以以多种方式显示文档，如：标准屏幕模式、带有菜单栏的全屏模式和全屏模式 等。
② 画布大小
设置画布增加的 部分向哪扩展
1.2 Photoshop基本操作
5）还原、重做与恢复
① “历史记录”面板 面板中默认保留最近20步操作，如需后退到某一操作，
则直接在历史记录面板中单击。如想再次恢复操作，则 直接在呈灰色显示的某一步骤上单击，就可再次恢复。
恢复到某一步， 该步骤以下的 操作变为灰色
技能
1. 化妆品包装的设计制作。 2. 礼品盒的设计制作。 3. 果酒概念包装的设计制 作。
计算机图形图像的基本概念
计算机图形图像的基本概念计算机图形主要指可用于计算机处理的，以数字的形式记录的数字化图形，数字图形与数字图像是数字媒体中常用的两个基本概念。
计算机产生的图像是数字化的图像，简单地说数字图像是用数字或数学公式来描述的图像。
它与传统图像有很大的不同，传统图像是用色彩来描述的，而色彩本身没有任何数字概念。
传统电视屏幕上所见的图像，是模拟图像，它是用电频来描述的。
电脑显示屏上的图像，是数字图像，它是…种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的图形。
它不仅包含着诸如形、色、明暗等外在的信息显示属性，而且从产生、处理、传输、显水的过程看，还包含着诸如颜色模型、分辨牢像素深度、文件大小、真／伪彩色等计算机技术的内在属性。
在数字媒体中，图形与图像主要是指静态的数字媒体形式，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，静态数字图像可以分为矢量图(形)和点阵图(像)两种类型。
认识它们的特色和差异，有助于创建、输入、输出、编辑和应用数字图像。
1．图形曙光云计算图形通常指由外部轮廓线条构成的矢量图，它用一系列指令集合来描述图形的内容，如点、直线、曲线、圆、矩形等。
一幅矢量因由线框形成的外框轮廓、外框轮廓的颜色以及外框所封闭的颜色所决定。
矢量图通常用Drsw程序编辑，可对矢量图形及图元独立进行移动、缩放、旋转和扭曲等变换操作。
由于矢量因可以通过公式计算获得，所以矢量图文件体积一般较小，不会因图形尺寸大而占据较大的存储空间；同时，矢量图与分辨牢无关，进行放大、缩小或旋转操作时部图形不会失真，图形的大小和分辨率都不会影响打印清晰度。
因此，矢量图形尤其适用于描述轮廓不很复杂，色彩不是很丰富的对象，如：文字、几何图形、T程图纸、微标、图案等。
2．图像计算机图像通常指由像素构成的点阵图，也称位阁或栅格图。
点阵因与矢量图不同，它是内扫描仪、数码相机等输入设备捕捉实际的画面或由图像处理软件绘制的数字图像。
图像处理基本概念
图像的分辨率、颜色深度
图像在计算机中的度量单位为“像素” ，而实际的打印输出中，图像的度量单位往往是 长度单位，如厘米(cm)、英寸(inch)等等，它们之间的关系是通过“分辨率”来描述的。分
材料科学与工程学院
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辨率=像素数/图像线性长度。通常用“每英寸中的像素数”(Pixels Per Inch--ppi)来表示。显 示器的分辨率一般为 72dpi， 打印机的分辨率一般用 “每英寸中的墨点数” (Dots Per Inch--dpi) 来表示。 图像文件的大小用计算机存储的基本单位字节(Byte) 来度量。一个字节(Byte) 由八个二 进制位(Bit)组成，共可表示 256(0～255)个数。不同色彩模式的图像中每一像素所需的字节 数不同，每一像素所用的二进制位的个数就叫做颜色深度。如 Grayscale 和 Indexed Color 模 式只需一个字节八个二进制位；RGB 模式的图像每一像素需 3 个字节 24 个二进制位。
图像的色彩模式
为了在 PhotoShop 中成功地选择正确的颜色，必须首先懂得色彩模式。色彩模式是用来 提供一种将颜色翻译成数字数据的方法， 从而使颜色能在多种媒体中得到连续的描述。 例如 我们说的“蓝绿”色，应当说我们并不能很确切地描绘出什么是“蓝绿”色，而在一种颜色 模式中我们可以为它定义一个很确切的值，如在 CMYK 模式中“蓝绿”色表示为 100%的 青色、3%的品红、30%的黄色和 15%的黑色。 PhotoShop 提供了几种不同的颜色模式：RGB 模式、 CMYK 模式、 HSB 模式、Lab 模 式、Indexed Color 模式、Grayscale 模式、Bitmap 模式、Duotone 模式、MultiChannel 模式。 RGB 模式 RGB 模式又叫做加色模式，它是通过对红、绿、蓝三个基本颜色进行组合来改变像素 的颜色。这种模式大约可反映出 1.67 千万（256×256×256）中色彩。
计算机图像处理
▪ 从计算机的显示器屏幕上获取图像也是一种
常用的抓帧技术。
图像的获取
获取图像的方法主要是扫描和抓帧：
▪ 扫描是用一台扫描仪获取照片或平面图像并
变换为数字化图像。扫描的主要缺点是扫描 过程太慢。
▪ 抓帧（Grasping Frame）是用数字摄像机或
其他捕捉设备获取视频画面并进行数字化。
彩色的、三维的视频图像。 二维亮度函数 对于平面上静止的单色图像函数简 化为：I＝f(x,y)。整个阵列称为图像（Image）。
数字图像 （3）数字图像
数字图像就是经过采样和量化后的由 于原始图像是可以用亮度函数f (x, y) 表示 的二维函数，所以，数字图像就是被采样和 量化后的二维函数。一幅图像由许许多多的 像素点构成，每个像素点包含着反映图像在 该点的明暗和颜色变化等信息，这种图像叫 做位图图像（Bitmap）。描述数字图像的基 本参数有：图像分辨率、图像深度和图像数 据容量。
图像深度愈深，能够表现的颜色的数量愈多 ，图像的色彩也就愈真实。
图像数据量
图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每 个像素点所需字节数的乘积。
图像分辨率、图像深度与图像数据量的关系
1.3图（1像）图处像处理理系系统统的的常用硬的件输入设设备备
摄像机和照相机、飞点扫描器、鼓型扫描器 、 干板扫描仪
（2）图像处理系统的输出设备
1.2数字图像 （1）图像信息 图像信息大致可以分为三类：符号（Symbol） 信息、景物信息和情感（Feeling）信息。
（2）亮度函数 I f (x, y, z, ,t)
图像被看成是空间各个坐标点上彩色强度的 集合。这些“点”称为图像元素或像素点（Pixel）。
数字图像处理的概念
数字图象处理的概念数字图象处理是指利用计算机对数字图象进行各种操作和处理的技术。
数字图象处理广泛应用于医学影像、遥感图象、工业检测、安防监控、图象识别等领域。
本文将详细介绍数字图象处理的概念、原理、方法和应用。
一、概念数字图象处理是指对数字图象进行各种算法和技术处理的过程。
数字图象是由离散的像素点组成的，每一个像素点都有自己的亮度值或者颜色值。
数字图象处理通过对这些像素点进行操作，改变图象的亮度、对照度、颜色、清晰度等特征，从而达到图象增强、图象复原、图象分割、图象压缩等目的。
二、原理数字图象处理的原理基于图象的数字化表示和计算机的处理能力。
首先，将摹拟图象通过采样和量化的方式转换为数字图象。
然后，利用计算机的算法和技术对数字图象进行处理。
常用的处理方法包括滤波、变换、编码、分割、识别等。
最后，将处理后的数字图象重新转换为摹拟图象，以便显示和输出。
三、方法1. 图象增强图象增强是指通过调整图象的亮度、对照度、清晰度等特征，使图象更加清晰、鲜明和易于观察。
常用的图象增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波、锐化等。
2. 图象复原图象复原是指通过消除图象受到的噪声和失真，恢复图象的原始信息。
常用的图象复原方法有空域滤波、频域滤波、最小二乘法、反卷积等。
3. 图象分割图象分割是将图象分成若干个区域，每一个区域具有相似的特征。
常用的图象分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 图象压缩图象压缩是通过减少图象的数据量，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。
常用的图象压缩方法有无损压缩和有损压缩。
5. 图象识别图象识别是指通过计算机对图象中的目标进行自动识别和分类。
常用的图象识别方法有模板匹配、特征提取、机器学习等。
四、应用数字图象处理在各个领域都有广泛的应用。
1. 医学影像数字图象处理在医学影像领域中起到了重要的作用。
它可以匡助医生对病人进行诊断和治疗，如CT扫描、MRI、X光等。
2. 遥感图象数字图象处理在遥感图象领域中用于地理信息系统、农业、林业、环境保护等方面。
第一章 计算机图像处理基础知识
(1)图像(image):
是指从现实世界中通过数字化设备获取的图像，称为取样 图像(sampled image)
或 点阵图像(dot matrix image)
或 位图图像(bitmap image)
简称－图像(image)。 (2)图形(graphics)： 是指使用计算机合成的图像(synthetic image)，称为矢量 图形（vector graphics），简称图形。
测量每个取样点的 每个分量的亮度值
数字图像获取设备
(1)数字图像获取设备
是指从现实世界获得数字图像过程中所使用的设备
(2)设备的功能
将现实的景物输入到计算机内并以图像的形式表示
(3)设备的分类
• 2D图像获取设备：只能对图片或景物的2D投影进行数字化。
如扫描仪、数码相机等
• 3D图像获取设备：能获取包括深度信息在内的3D景物的信
计算机图形应用的发展历史
计算机在图形方面的应用，比起计算机在数学计算方 面的应用要晚得多，由于图形设计要求有较高的色彩还原 度，真彩色的显示方式，高质量、方便而廉价的输出设备， 因此对计算机的要求相对较高。真正满足数字图像处理应 用的环境，至今不过才几年时间。所以，计算机在图像方 面的应用普及时间并不长，我们可以将计算机在图形方面 的应用分为五个阶段：
图像的获取
图像的数字化
(1)图像的获取 ：是对静止图像的表示
从现实世界中获得数字图像的过程，实质上是模
拟信号的数字化过程。
(2)获取的步骤：
将取样点的颜色分 成三基色(R、G、B) 模 拟 图 像
对每个取样点的亮 度值用数字量表示
R 量 化
扫描
分色
取样
G 量 化 B 量 化
计算机图形与图像处理
计算机图形与图像处理计算机图形与图像处理是一门涉及视觉内容的学科，在当今数字时代已经成为了一项非常重要的技术。
作为一种针对数字图形进行处理的技术，它已经广泛应用于很多领域，例如计算机视觉、计算机图形学、数字娱乐和动画制作等。
计算机图形处理是指将现实生活中的图像和视频信息转化为电子信号，并利用计算机进行处理来进行存储、显示和传输。
计算机图形处理技术主要涉及到图像压缩、图像增强、图像识别、图像分割等领域。
在图像压缩领域，计算机图形处理技术可以将高清晰度的图像和视频与较小的存储容量结合起来，实现更加经济和简便的储存和传输。
在图像增强领域，计算机图形处理技术可以通过处理来提高图像的质量，如减少噪声和增强细节等。
在图像识别和分割方面，计算机图形处理技术可以用于辨认图像中的物体和边界，以便清晰地理解图像的构成。
图像处理和图像缩放技术得到了不少业界公司的青睐，如谷歌、苹果公司等都强烈关注并投入人力进行研究，带头创新、开拓市场。
其应用领域广泛，如加强对犯罪现场图像分析与鉴定、基于影像识别技术的人脸识别和解密系统、行车记录仪等等，图像处理技术已经在许多现代应用中成为了基础。
计算机图形处理技术的发展速度是惊人的，与此同时，人们也在不断研究新的技术方法和应用领域。
例如，有些研究人员正在探讨如何利用计算机图形处理技术来处理3D图像和虚拟现实，以创建更加逼真和沉浸式的虚拟环境。
总的来说，计算机图形与图像处理技术在当今数字时代已经成为了一项非常重要的技术。
通过对数字图形的处理和分析，它可以在各种领域帮助人们完成各种有趣有用的任务。
随着技术的不断进步和应用领域的扩大，计算机图形处理技术在未来肯定还会发挥越来越重要的作用。
初中信息技术图像处理知识点梳理
初中信息技术图像处理知识点梳理图像处理是信息技术领域的一个重要分支，它通过对图像进行数字化处理，改变图像的特征和质量，以实现对图像信息的增强、分析和应用。
在初中阶段，学生需要了解图像处理的基本知识点，为进一步学习和应用打下坚实的基础。
本文将对初中信息技术图像处理的知识点进行梳理。
首先，图像处理包括图像采集和图像处理两个基本环节。
图像采集是指使用各种图像获取设备将实际场景中的光信号转换为数字信号，并存储在计算机中。
常见的图像获取设备有数码相机、摄像机等。
图像处理是指对采集到的图像进行数字化处理，通过各种算法和技术对图像进行增强、重建和分析等操作。
其次，图像的表示方式有两种常见的形式：位图和矢量图。
位图是由像素组成的图像，每个像素都有自己的颜色值。
矢量图是由线段和曲线组成的图像，通过数学公式来描述图像。
位图适合表示复杂的图像，而矢量图适合表示简单的几何图形。
然后，了解图像的色彩模型对于图像处理也非常重要。
常见的色彩模型有RGB色彩模型、CMYK色彩模型和灰度色彩模型。
RGB色彩模型是由红、绿、蓝三个颜色通道组成，通过调整三个通道的颜色强度来达到不同的颜色效果。
CMYK色彩模型是由青、品红、黄、黑四个颜色通道组成，用于印刷领域，通过调整四个通道的颜色强度来生成不同的颜色。
灰度色彩模型是将彩色图像转化为灰度图像，只保留图像的明暗信息。
接下来，了解图像的基本操作和处理方法是图像处理的核心知识点。
常见的图像操作包括调整图像的大小、旋转、翻转、剪裁等。
调整图像大小是改变图像的尺寸，可以放大或缩小图像以适应不同的显示需求。
旋转和翻转可以改变图像的方向和角度，用于纠正图像的摆放或创造不同的视觉效果。
剪裁是指裁剪掉图像的一部分，以去除不需要的区域或突出感兴趣的目标。
此外，图像处理还包括各种滤波和增强技术。
滤波是通过一系列的数学运算对图像进行平滑或锐化处理。
平滑滤波可以去除图像中的噪声，使图像变得更清晰。
锐化滤波可以增强图像的边缘和细节。
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。