图像处理基本知识概要

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图像的处理原理

图像的处理原理图像处理的原理是指通过一系列的算法和技术对图像进行分析、增强、编码、压缩等操作，以提取图像信息，改善图像质量，实现对图像的特定处理和应用。

图像处理的基本原理可以概括为以下几个方面：1. 图像获取图像的获取是图像处理的第一步，常见的图像获取方式包括数码相机、摄像机、扫描仪等设备。

通过这些设备，可以将现实世界中的光学信息转换为数字化的图像信息，形成数字图像。

2. 图像采样和量化图像采样是指将连续的图像信号离散化为离散的像素点阵，采集图像在空间上的信息。

采样的方式包括点采样、区域采样等。

图像量化是指将图像的每个像素点的灰度值等离散化为有限的取值范围，常见的灰度值量化范围为0~255。

3. 图像增强图像增强是指利用各种技术和方法，改善图像的质量、增强图像的可视性和可识别性。

图像增强技术主要包括直方图均衡化、模糊与锐化、滤波器应用等。

图像增强的目标是提高图像的对比度、亮度、清晰度等视觉效果。

4. 图像复原与去噪图像复原是指通过恢复或近似原始图像的原始信息，以减少图像模糊、失真等质量损失。

图像复原常用的方法有逆滤波、最小二乘法等。

图像去噪是指消除图像中的噪声干扰，提高图像质量。

图像去噪方法有中值滤波、小波去噪等。

5. 图像分割图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有一定的特征或相似性质。

图像分割的目的是将图像中感兴趣的目标从背景中提取出来，常用的图像分割算法包括阈值法、区域生长法、边缘检测等。

6. 特征提取与识别特征提取是指从图像中提取出包含有用信息的特征，用于下一步的目标识别、分类等应用。

常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征、颜色特征等。

特征提取后，可以利用机器学习、模式识别等方法进行目标识别。

7. 压缩与编码图像压缩是指通过去除冗余信息，将图像数据从原始表示转换为更紧凑的表示形式，以减少存储空间和传输带宽。

图像压缩方法有无损压缩和有损压缩两种。

图像编码是压缩的一种手段，将图像数据编码为比特流，以实现对图像的存储和传输。

医学图像处理复习重点

医学图像处理复习重点1、图像：事物的一种表示、写真或临摹，…..，一个生动的或图形化的描述，是对事物的一种表示。

2、图像的分类：（1）数学函数产生的图像（2）可见的图像（3）不可见的物理图像3、图像表示：常见图像是连续的，用f（x,y）表示一幅图像，其中x,y表示空间坐标点的位置，f 表示图像在点（x,y）的某种性质的数值，如亮度等。

f ,x,y可以是任意实数。

4、数字图像处理的定义（两方面）：对一个物体的数字表示施加一系列的操作以达到某种预期的结果，它包括以下两方面内容：（1）将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，是图像到图像的过程。

（2）将一幅图像转化为一种非图像的表示，如一个决策等。

5、数字图象处理系统的基本组成结构：（1）图象数字化设备：扫描仪、数码相机、摄象机与图象采集卡等。

（2）图象处理计算机：PC、工作站等，它可以实现通信（通信模块通过局域网等实现网络传输图像数据）、存储（存储模块采用磁盘、光盘）和图像的处理与分析（主要是运算，用算法的形式描述，用软件实现）。

（3）图象输出设备：打印机等。

6、研究的内容：（1）图像增强技术（2）图像配准技术（3）图像分割技术（4）图像三维显示技术（5）医学图像数据库7、黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为2值图像。

2值图像的像素值为0、1。

8、灰度图像：每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度。

以上两种为非彩色图像。

9、彩色图像：彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。

通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。

10、像素的性质：图像是由一些极小尺寸的矩形小块组合而成的。

组成图像的这种最小基本元素称作象素（Pixel）。

PhotoShop复习要点

PhotoShop 复习要点一、图像处理基础知识1、图像的几个基本概念（1)像素在PhotoShop 中,像素是图像的基本单位。

图像是由许多个小方块组成的，每一个小方块就是一个像素，每一个像素只显示一种颜色.文件包含的像素越多，文件量就越大,图像的品质就越好。

（2）位图和矢量图● 位图是由许多不同颜色的小方块组成的,每一个小方块称为像素,每一个像素有一个明确的颜色。

位图采取了点阵方式保存图像，所以位图也叫点阵图。

图像的色彩越丰富，图像的像素就越多,文件也就越大。

注意：此处的位图是彩色图。

优点:图像画面细腻。

缺点：文件尺寸大，且和分辨率有关,因此，将点阵图的尺寸放大以一定程度后，图像将变得模糊. ● 矢量图是指用点、线绘制的各种图形,其中每个对象都是独立的个体,在存储时保存的是其形状和填充属性。

优点：占用的空间小，且放大后不会失真（也意味着与分辨率无关）。

缺点：色彩比较单调。

（3）图像分辨率分辨率是指单位长度内像素的个数.单位:像素/英寸(ppi ）。

分辨率高低决定了图像容量的大小，分辨率越高，信息量越大,文件越大。

例如用户的图像分辨率是72ppi ，则表示一平方英寸的图像中有5184个像素(72×72）. (4）屏幕分辨率是显示器上每单位长度显示的像素或点的数目。

屏幕分辨率取决于显示器大小加上其像素设置。

PC 显示器的分辨率一般约为96ppi 。

（5)输出分辨率又称打印机分辨率，是指在打印输出时横向和纵向两个方向上每英寸最多能够打印的点数，单位：点/英寸（dpi )表示。

例如：通过选择菜单“图像/图像大小"，打开“图像大小”对话框如下：2、Photoshop 图像的色彩模式● 位图(Bitmap ）:黑白模式.图像占用的存储空间较小.适合于那些只由黑白两色构成而且没有灰色阴影的图像.注意，此处的位图只有黑白两种模式。

用于设定图像在屏幕上的实际像素显示尺寸（显示比例100%）。

医学图像处理重点知识概要

第三章图象增强技术
1. 灰度直方图
定义：图象中象素灰度分布的概率密度函数；是灰度级的函数，描述的是图像中各灰度级的像素个数,即横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数；
性质:①反映图像灰度分布情况，丢失了像素的位置信息,不包含图象灰度分布的空间信息，因此无法解决目标形状问题；②具有不唯一性，不同图象可能对应相同的直方图；③具有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和；
(u,
v)
=
1 1+[D(u, v)
/
D10
]2n
n 为滤波器的阶次，D0 为截止频率
3）巴特沃斯高通滤波器：H (u , v ) = 1 + [ D0 / D (u , v )] 2n 通过高频分量，削弱低频分量
4）同态滤波：图像 f(x,y)是由光源产生的照度场 i(x,y)和目标的反射系数场 r(x,y)的共
1 I×J
I i =1
J
[x(i, j) − x(i, j)]2 归一化后： NMSE
j =1
=
i =1
[x(i, j) − x(i,
j =1
IJ
x2 (i, j)
j )] 2
i =1 j =1
∑ ∑ 绝对误差： MAE = 1
IJ
x(i, j) − x(i, j)
I × J i=1 j=1
1
∑ ∑ 峰值信噪比： PSNR = 10lg
1
x2 max
IJ
[x(i, j) − x(i, j)]2
I ⋅ J i=1 j=1
第二章图像文件的格式
BMP 文件，不压缩形式(WORD 类型 2 个字节，DWOR、DLONG 4 个字节)

数字图像处理基本知识

数字图像处理基本知识数字图像处理基木知识图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

数字图像处理常用方法：1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。

因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

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。

2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3）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。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

数字图像处理知识点

数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。

数字图像处理的基本内容：1、图像获取。

举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。

2、图像增强。

显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。

3、图像复原。

以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。

4、图像压缩。

减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。

5、图像分割。

将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。

6、图像的表达与描述。

图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。

7、目标识别。

把目标进行分类的过程。

8、彩色图像处理。

9、形态学处理。

10、图像的重建。

第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。

1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。

其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。

2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。

内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。

三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。

狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。

图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。

图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。

图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。

图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。

包括：采样和量化。

2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。

（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。

一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。

二值图像是灰度级只有两级的。

（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。

采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。

2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。

量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。

2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。

2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。

（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。

2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。

（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。

（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。

2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段)，按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字）。

3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。

4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解.5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析.第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f（x，y)＝i（x，y）×r（x，y)，照度分量0< i（x，y)〈∞ ，反射分量0 <r(x,y）<1。

7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式-—数字图像的过程。

它包括采样和量化两个过程。

像素的位置和灰度就是像素的属性。

8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样.采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。

采样方式：有缝、无缝和重叠.9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化.10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或灰度）。

11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像.12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;采样间隔越小，所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好，但数据量大。

13.量化等级对图像质量的影响:量化等级越多,所得图像层次越丰富，灰度分辨率高,图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差,但数据量小.但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量,产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度.例如对细节比较丰富的图像数字化。

14.数字化器组成:1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。

2)图像扫描机构:使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。

Photoshop CS6图像处理基本知识

1.5 选择合适地图像文件存储格式
选择合适地图像文件存储格式：用于印刷：TIFF,EPS; 出版物：PDF; Inter图像：GIF,JPEG,PNG; 用于Photoshop CS6工作：PSD,PDD,TIFF
原始效果放大后地效果
1.1.2 矢量图
矢量图也叫向量图,它是一种基于图形地几何特性来描述地图像。矢量图中地各种图形元素称为对象。每一个对象都是独立地个体,都具有大小,颜色,形状,轮廓等属性。
原始效果放大后地效果
1.2 分辨率
u 图像分辨率 u 屏幕分辨率 u 输出分辨率
1.4.6 EPS格式
EPS格式是Illustrator CS6与Photoshop CS6之间可交换地文件格式。 Illustrator软件制作出来地流动曲线,简单图形与专业图像一般都存储为EPS格式。Photoshop可以获取这种格式地文件。在 Photoshop CS6中,也可以把其它图形文件存储为EPS格式,在排版类地PageMaker与绘图类地Illustrator等其它软件中使用。
1.2.1 图像分辨率
在Photoshop CS6中,图像中每单位长度上地像素数目,称为图像地分辨率,其单位为像素/英寸或像素/厘米。
在相同尺寸地两幅图像中,高分辨率地图像包含地像素比低分辨率地图像包含地像素多。
72像素
10像素
1.2.2 屏幕分辨率
屏幕分辨率是显示器上每单位长度显示地像素数目。屏幕分辨率取决于显示器大小与其像素设置。当图像分辨率高于显示器分辨率时,屏幕中显示地图像比实际尺寸大。
CMYK颜色控制面板
1.3.2 RGB模式
RGB模式是一种加色模式,它通过红,绿,蓝3种色光相叠加而形成更多地颜色。 RGB是色光地彩色模式 ,一幅 24bit地 RGB图像有 3个色彩信息地通道：红色（ R） ,绿色（ G）与蓝色（B）。

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。

图像基础知识

图像处理基础知识主要内容：一．位图图像和矢量图形二．图像处理的基本概念三．图像文件的基本格式四．色彩的基本概念五．Photoshop 中的色彩模式一．位图图像和矢量图形1.位图图像（点阵图）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，您所编辑的是像素，而不是对象或形状。

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。

（优点）有时需要占用大量的存储空间（缺点）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。

2.矢量图形矢量图形（有时称作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。

您可以任意移动或修改矢量图形，而不会丢失细节或影响清晰度，因为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。

（优点）对于将在各种输出媒体中按照不同大小使用的图稿（如徽标），矢量图形是最佳选择。

色彩表现力相对较差（缺点）二．图像处理的基本概念1.像素Photoshop，像素是组成图像的最基本单元2.像素尺寸位图图像高度和宽度上的像素数目3.图像分辨率每单位长度上像素数目像素/英寸ppi例：1*1 英寸的图像，30ppi, 像素总数9001*1 英寸的图像，100ppi, 像素总数10000尺寸相同情况下，分辨率越高，像素数目越多，像素点更小，图像品质更高。

注意：1.一般网页图像72或962.报纸杂志通常120－1503.较高品质的彩色印刷图像3004.大型灯箱广告一般不低于304.屏幕显示大小图像在屏幕上显示的大小取决于图像的像素尺寸、显示器尺寸以及显示器分辨率设置等组合因素。

数字图像处理基本知识

数字图像处理基本知识1、数字图像：数字图像，⼜称为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。

数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以⽤数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

2、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。

3、数字图像处理系统包括部分：输⼊（采集）；存储；输出（显⽰）；通信；图像处理与分析。

4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显⽰。

5、数字图像1600x1200什么意思？灰度⼀般取值范围0~255，其含义是什么？数字图像1600x1200表⽰空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指⽰图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰⾊来来表⽰图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。

6、图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越⾼，还原的图像越真实。

量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，⼀幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越⼤，图像越是清晰。

7、数字化图像的数据量与哪些因素有关？图像分辨率；采样率；采样值8、什么是灰度直⽅图？它有哪些应⽤？从灰度直⽅图中你可可以获得哪些信息？灰度直⽅图反映的是⼀幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系它可以⽤于：判断图像量化是否恰当；确定图像⼆值化的阈值；计算图像中物体的⾯积；计算图像信息量。

从灰度直⽅图中你可可以获得：暗图像对应的直⽅图组成成分⼏种在灰度值较⼩的左边⼀侧明亮的图像的直⽅图则倾向于灰度值较⼤的右边⼀侧对⽐度较低的图像对应的直⽅图窄⽽集中于灰度级的中部对⽐度⾼的图像对应的直⽅图分布范围很宽⽽且分布均匀9、什么是点处理？你所学算法中哪些属于点处理？在局部处理中，输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。

初中信息技术图像处理总结

初中信息技术图像处理总结图像处理是信息技术领域中一个非常重要且被广泛应用的技术。

它涉及到对图像进行获取、处理、分析、存储和传输等多个方面的操作。

本文将对初中信息技术的图像处理进行总结。

首先，了解什么是图像处理。

图像处理是指对图像进行数字化处理，包括图像的获取、增强、变换、压缩、复原和分割等一系列算法和技术。

具体来说，图像处理可以用于改善图像的质量、提取图像的特征、识别图像中的目标以及实现图像的压缩等。

在初中信息技术的学习中，我们了解了一些常见的图像处理技术。

其中最基础的是图像的获取，也就是通过摄像头、扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字图像。

在获取图像的过程中，要注意调整光线、对焦等因素，以获得清晰、准确的图像。

接下来是图像的增强。

图像的增强是指通过一系列处理方法使得图像在视觉上更加清晰、易于理解。

常见的图像增强方法包括调整图像的亮度、对比度、色彩饱和度等，以及去除图像中的噪声。

通过这些处理，可以使得图像的细节更加明显，视觉效果更好。

除了增强图像的质量，我们也可以对图像进行一些变换操作。

其中最常见的是图像的旋转、缩放、翻转等。

在进行这些操作时，要注意保持图像的比例和形状不变，以免造成图像的畸变。

同时，还可以对图像进行裁剪，即去除图像中不需要的部分，以便更好地突出图像中的目标。

图像的压缩也是图像处理中的一个重要环节。

图像压缩是指通过一系列编码算法将图像的数据表示方式从冗长而紧凑的过程。

图像压缩可以减少图像数据的存储空间，并能提高图像的传输效率。

在压缩图像时，要权衡图像的质量损失和压缩比率，以找到一个合适的平衡点。

在图像处理中，还需要了解图像分割的技术。

图像分割是将图像中的目标从背景中分离出来的过程。

图像分割广泛应用于计算机视觉、医学影像处理等领域。

常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。

通过图像分割，可以实现对图像中的目标进行定位、识别和跟踪等。

除了以上提到的图像处理技术，还有很多其他的高级图像处理方法，如图像融合、图像修复、图像检索等。

图像处理的基本原理与方法

图像处理的基本原理与方法图像处理是指使用计算机对图像进行编辑和修饰的过程。

其中，PhotoShop软件作为一款功能强大的图像处理工具，被广泛应用于各个领域。

了解图像处理的基本原理和方法，可以帮助我们更好地使用PhotoShop软件进行图像编辑和修饰。

一、图像处理的基本原理1. 像素：图像由一个个像素组成，每个像素表示一个图像的单元。

每个像素包含RGB（红、绿、蓝）三种颜色通道的数值，通过这些数值的组合可以表示出不同的颜色。

2. 分辨率：图像的分辨率表示单位长度内的像素数量。

分辨率越高，图像越清晰。

在PhotoShop软件中，可以通过调整图像大小来改变分辨率。

3. 色彩空间：不同的设备对颜色的表示方式不同，而色彩空间用于描述颜色的范围和变化。

在PhotoShop软件中，常用的色彩空间包括RGB、CMYK等。

4. 图像滤波：图像滤波是图像处理的重要手段之一。

通过应用不同的滤波器，可以实现图像的平滑、锐化等效果。

在PhotoShop软件中，可以使用滤镜来实现各种滤波效果。

二、图像处理的基本方法1. 调整亮度和对比度：在PhotoShop软件中，可以通过调整曲线和级别来改变图像的亮度和对比度。

曲线调整允许用户自定义调整图像中不同亮度级别的像素，而级别调整则可以通过调整输入和输出范围来控制亮度和对比度的变化。

2. 色彩平衡：色彩平衡用于调整图像中不同颜色通道的平衡程度，以达到需要的颜色效果。

在PhotoShop软件中，可以通过色阶调节来实现对图像的色彩平衡调整。

3. 图像修复：PhotoShop软件提供了各种修复工具，用于去除图像中的噪点、划痕、污渍等不良因素。

其中，修复画笔工具、克隆图章工具和修补工具是常用的图像修复工具。

4. 选择和剪裁：选择和剪裁是图像处理中常用的操作之一。

在PhotoShop软件中，可以使用各种选择工具选择图像中需要处理的区域，然后使用剪裁工具进行裁剪。

此外，还可以使用磁性工具和快速选择工具等辅助工具进行更精确的选择。

图像处理与计算机视觉入门教程

图像处理与计算机视觉入门教程第一章：图像处理基础图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术。

在计算机视觉领域中，图像处理是非常重要的基础知识。

本章节将介绍一些基础的图像处理概念和操作。

1.1 像素与图像图像是由许多像素组成的，像素是图像中最小的可见元素。

每个像素包含了图像的信息，通常用数字表示灰度或颜色。

了解像素和图像的基本概念是进行图像处理的前提。

1.2 图像增强图像增强是提高图像质量或使图像更易于观察和分析的过程。

常见的图像增强技术包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。

这些技术可以改善图像的对比度、亮度和清晰度。

1.3 图像滤波图像滤波是通过对图像进行卷积操作来改变图像的特性。

常用的滤波器包括平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。

滤波可以去除图像中的噪声、增强图像的边缘特征。

第二章：计算机视觉基础计算机视觉是一门涉及如何让计算机“看”的学科。

本章节将介绍一些计算机视觉的基础概念和常用算法。

2.1 特征提取特征提取是计算机视觉中常用的技术，用于从图像中提取出有意义的信息。

常见的特征包括边缘、角点和纹理等。

特征提取对于物体识别、目标跟踪等任务非常重要。

2.2 物体检测与识别物体检测与识别是计算机视觉中的核心问题之一。

常用的物体检测算法包括基于特征的方法和深度学习方法。

物体识别则是根据提取出的特征对物体进行分类。

2.3 图像分割图像分割是将图像划分为一系列互不重叠的区域的过程。

图像分割在计算机视觉中有着广泛的应用，如目标定位、图像编辑等。

常见的图像分割算法包括阈值分割和基于边缘的方法。

第三章：图像处理与计算机视觉的应用图像处理和计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用。

本章节将介绍一些主要领域中的应用。

3.1 医学图像处理医学图像处理是图像处理与计算机视觉的重要应用之一。

它在医学诊断、疾病预测和治疗规划等方面起到了关键作用。

常见的应用包括医学图像分割、肿瘤检测和脑部影像分析等。

3.2 自动驾驶技术自动驾驶技术是计算机视觉在交通领域的重要应用。

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
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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。

图像视频处理基础知识总结

图像视频处理基础知识总结彩色图像基础知识普及篇⑴图像采集的原理数码相机，摄像机等都是通过传感器来获取图像的，传感器阵列是由横竖两个方向密集排列的感光元件（CCD或CMOS）组成的一个二维矩阵，它收集入射能量并把它聚焦到一个图像平面上，与焦点面相重合的传感器阵列产生与每一个传感器接收光总量成正比的输出。

数字或模拟电路扫描这些输出，并把它们转换为信号，由成像系统的其他部分数字化。

⑵BAYER矩阵传感器阵列的排列方式可以有很多种，现在最常用的是Bayer矩阵模式的排列方式，即每个CCD就对应一个像素。

其中R感应红光、G感应绿光、B感应蓝光，而在Bayer模式中G是R和B的两倍（因为我们的眼睛对绿色更敏感）。

以下是Bayer阵列的一种排列方式：RGRGRGRGRGGBGBGBGBGBRGRGRGRGRG以中心绿色的G为例，此像素只有G，缺少R与B，R就等于上下两个R的平均值，B就等于左右两个B的平均值。

其他的R与B都是一样的，每个像素补齐RGB三色就可以。

此种插值算法是最简单最高效的，当然在一些图像的边界之处其影像效果最会有一些折扣。

⑶伽马校正数码相机拍摄出的彩色图像，以及我们把一幅图像在显示器上显示出来都要进行相应的伽马校正。

数码RAW格式的拍摄是采用线性的gamma (即gamma 1.0)，可是人的眼睛对光的感应曲线却是一“非线性”的曲线。

所以RAW Converter会在转换时都会应用一条Gamma曲线到Raw数据上（简单的理解，就是相当于对原始数据进行一个f(x)的变换，并且注意，f(x)并不是一次的线性函数），来产生更加接近人眼感应的色调。

同理，显示器的强度(Intensity)并非与输入讯号成正比(非线性关系),这种非线性特性称为Gamma特性。

各参数简述如下：①Image_gamma：为输入影像的γ值，一般订为γNTSC=2.2，γPAL=2.8，γRGB=1，γMAC=1.8；②Display_gamma：因制造技术的关系，每一制造厂生产出来的显示器γ值都会不一样，所以制造厂需提供显示器γ值,一般订为γCRT=2.5,γLCD=1.6;③Viewing_gamma：为最后我们用眼睛去看的结果，理想状况为1，即为看到的影像为原始影像，一般会因外在环境的影响，γ值从1至1.5变化。