图像的基本概念

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图像的基本概念与类型

数字图像是连续图像的一种近似表示，通常用由３位图．Ｂ（ｉｐＦｌ图形文件是ＷｉｄｗＭＰＢｔ — ｉ１ｍａｅｎｏｓ采用的图采样点的值所组成的矩阵来表示【２】：形文件格式．在Ｗｉｄｗ环境下运行的所有图像处理ｎｏｓｆＯ０（，）ｆｏ） … 一ｆ０Ｘ —）（，１（，１软件都支持ＢＭＰ图像文件格式。Ｗｉｄｗ系统内部各ｎｏｓｆ１）（，０ｆ（１１） …一ｆ１一），（，１Ｘ
实训效果四个子系统构成的一个标准化整体。可采用作负担。也培养了学生学习兴趣．锻炼了学生动手能在频数统计法、专家经验建立实训项目评价指标的标准力．提高学生素质方面起到了不可估量的积极作用．
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（）１图像颜色表中的红，，绿蓝颜色分量不全相等。ｆ１能表示２６中彩色，要８位空间，２只５需图像颜色

函数与图像的基本概念与性质

函数与图像的基本概念与性质一、函数的概念与性质1.函数的定义：函数是两个非空数集A、B之间的对应关系，记作f：A→B。

2.函数的性质：（1）一一对应：对于集合A中的任意一个元素，在集合B中都有唯一的元素与之对应。

（2）自变量与因变量：在函数f中，集合A称为函数的定义域，集合B称为函数的值域。

对于定义域中的任意一个元素x，在值域中都有唯一的元素y与之对应，称为函数值。

（3）函数的单调性：若对于定义域中的任意两个元素x1、x2，当x1<x2时，都有f(x1)<f(x2)，则称函数f在定义域上为增函数；若对于定义域中的任意两个元素x1、x2，当x1<x2时，都有f(x1)>f(x2)，则称函数f在定义域上为减函数。

3.函数的分类：（1）线性函数：形如f(x)=ax+b（a、b为常数，a≠0）的函数。

（2）二次函数：形如f(x)=ax²+bx+c（a、b、c为常数，a≠0）的函数。

（3）分段函数：形如f(x)={g1(x), x∈D1}{g2(x), x∈D2}的函数，其中D1、D2为定义域的子集，且D1∩D2=∅。

二、图像的概念与性质1.函数图像的定义：函数图像是指在平面直角坐标系中，根据函数的定义，将函数的定义域内的每一个点（x, f(x)）连接起来形成的图形。

2.函数图像的性质：（1）单调性：增函数的图像呈上升趋势，减函数的图像呈下降趋势。

（2）奇偶性：若函数f(-x)=-f(x)，则称函数f为奇函数；若函数f(-x)=f(x)，则称函数f为偶函数。

奇函数的图像关于原点对称，偶函数的图像关于y轴对称。

（3）周期性：若函数f(x+T)=f(x)，则称函数f为周期函数，T为函数的周期。

周期函数的图像具有周期性。

（4）拐点：函数图像在拐点处，曲线的斜率发生改变。

三、函数与图像的关系1.函数与图像的相互转化：通过函数的解析式，可以在平面直角坐标系中绘制出函数的图像；同时，根据函数图像的形状，可以反推出函数的解析式。

图像的基本知识

6. 饱和度饱和度表明色彩的纯度，它决定于物体反射或透射的特性。 .饱和度用与色调成一定比例的灰度数量来表示，取值范围通常是0%（饱和度最底）～100%（饱和度最高）。 .可见光中单色光是最饱和的色彩。饱和度为最大时每一色相显示最纯的色光。对于同一色调的彩色光，其饱和度越高，则其颜色就越深，如深红比浅红的饱和度高。 .高饱和度的彩色光在加入白色后会被冲淡，变成低饱和度的彩色光。
图像分辨率、显示器分辨率及输出分辨率等是图像设计与处理中的重要参数。 (1)输入或扫描分辨率是指在每英寸或每厘米原始图像上，一台扫描设备可捕获的信息量，它受扫描设备所具有的最高光学分辨率或内插分辨率的限制。
(2)光学分辨率指扫描仪或无胶片照相机的光学系统采样的最大信息量或最高信息密度，对于扫描仪是指水平的每一英寸或厘米的信息量，对于数字照相机一般表示为一个固定的量。 (3)内插分辨率适用于输入和输出阶段。在输入情况下，内插分辨率是指扫描仪通过硬件或软件算法可以模拟的最高信息密度。 (4)显示器分辨率指计算机屏幕一次可显示的总信息量（如1024768像素），或指显示器在水平方向每一英寸的点数（如72dpi）。显示器分辨率影响使用者对图像进行处理工作时的方便性及视觉效果，但不会影响图像数据的输出质量。
第2章图像的基本知识
.图像都是以模拟图像的形式存在，它们是由连续的有不同色彩及亮度等属性的颜色点组成的。 .要利用数字计算机处理模拟图像，就必须将模拟图像转换为用数字方式表示的数字图像文件，即所谓的数字图像。 .将模拟图像转换成数字图像的过程称为图像数字化过程。 .根据计算机系统处理图像的特点，本章将从图像文件的分类、属性、色彩通道、色彩模式、层次及文件格式等方面介绍有关图像的一些基本知识。

图像的基本概念

学习了数字图象的表示与运算，请思考：

要进行数字图象处理，通常要经过哪几个步骤？
滤波
边缘提取
图象分割
轮廓表示
物体识别
图像的滤波处理
图象常被强度随机信号（也成为噪声）所污染。一些常见的噪声有脉冲噪声、高斯噪声等。对随机噪声的抑制，是图象预处理中的重要方面，下面介绍几种抑制噪声的时域滤波器。脉冲噪声：含有随机的白强度值（正脉冲）或黑强度值（负脉冲）；高斯噪声：含有亮度服从高斯或正态分布的噪声，是许多传感器噪声的很好的模型
g ( x, y) e ( x, y) I ( x, y)
1
图象的点运算
直方图模型化
直方图模型化技术是指修正图象的直方图，使重新组织后的具有一种期望的直方图的形状。这对于展开具有偏的或者是窄的直方图来说是非常有用的。
图A
图B 图 B
图C
图象的点运算
直方图模型化
一、直方图均衡化直方图均衡是指将一个已知灰度分布的图像经过一种变换，使之变成一幅具有均匀灰度分布的新图像。
图象的代数运算

代数运算是指对两幅输入图象进行点对点的加、减、乘或除运算而得到输出图象的运算。对于相加和相乘的情形，可能不止有两幅图像参加运算。在一般情况下，输入图象之一可能为常数。然而，加、减、乘、除一常数可按线性的点运算来对待；当两幅输入图像完全相同时，也如此。
图象代数运算的数学表达式
灰度直方图
２边界阈值选取假设某图象的灰度直方图具有二峰性，则表明这个图象的较量的区域和较暗的区域可以较好地分离，去这一点为阈值点，可以得到好的２值处理的效果。
利用灰度直方图进行单阈值分割
图象的点运算

图形学知识点总结

图形学知识点总结一、基本概念1. 图像：图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素代表了图像中的一个点的位置和颜色信息。

图像可以是静态的，也可以是动态的。

静态图像通常是以位图或矢量图的形式存在，而动态图像则是由一系列静态图像组成的连续流。

2. 图形：图形通常是通过数学模型和算法来描述和生成的。

它不仅包括了图像，还包括了各种形状、几何对象和运动效果等。

3. 图形学：图形学是研究如何合成、生成、处理和显示图像和图形的学科。

它涉及到计算机图形学、计算机视觉、图像处理、模式识别和机器学习等多个领域。

4. 渲染：渲染是指通过光线追踪或光栅化等技术将三维场景转换为二维图像的过程。

它是图形学中最重要的技术之一，用于模拟真实光线的传播、遮挡和反射等物理效果。

5. 建模：建模是指通过数学模型或几何描述来表示和描述物体、场景和几何对象的过程。

它包括了三维建模和曲面建模等技术。

6. 可视化：可视化是指通过图像和图形来呈现和展示数据、信息和模型的过程。

它包括了科学可视化、信息可视化和虚拟现实等技术。

二、图形学原理1. 光栅化：光栅化是一种将连续的几何模型和图像转换为离散的像素和像素面片的过程。

它是实现图形显示和渲染的核心技术之一。

光栅化算法主要包括了扫描线填充算法、多边形填充算法和三角形光栅化算法等。

2. 光线追踪：光线追踪是一种通过模拟光线的传播、遮挡和反射等物理效果来生成真实感图像的技术。

它是实现高质量渲染的主要方法之一。

光线追踪算法主要包括了蒙特卡罗光线追踪、路径追踪和光线追踪加速算法等。

3. 几何变换：几何变换是一种通过矩阵变换来实现图形和几何模型的平移、旋转、缩放和变形等操作的技术。

它是实现图形编辑和模型建模的基本方法之一。

几何变换算法主要包括了仿射变换、欧拉角变换和四元数变换等。

4. 图像处理：图像处理是一种通过数字信号处理来实现图像的增强、分析、识别和理解等操作的技术。

它是实现图像编辑和计算机视觉的关键技术之一。

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。

多媒体技术02_图像

图像的技术参数
不同的分辨率扫描同一张照片
A:200dpi
B:50dpi
图像B放大四倍图像放大四倍
图像的技术参数
图像分辨率
照片 5寸（5*3.5） 5*3.5） 6寸 (6*4) 7寸 (7*5) 10寸 10寸(10*8) 300dpi
一张5寸的照片, 一张5寸的照片, 扫描, 扫描, 然后数码冲印成10 10寸印成10寸, 如何达到较好的效果? 到较好的效果?
图像的色彩——HSB模式图像的色彩——HSB模式
饱和度(Saturation) 色光的纯度色光的纯度颜色的纯粹程度或颜色的深浅程度与标准色彩中掺杂的其它颜色有关
不完全饱和
完全饱和
不完全饱和
不同亮度和饱和度的同一张图片
图像的色彩——HSB模式图像的色彩——HSB模式
亮度/明度(Brightness) 亮度/明度(Brightness) 光波的幅度光波的幅度指彩色所引起的人眼对明暗程度的感觉，感觉，即色彩明暗深浅的程度
图像的色彩——RGB模式图像的色彩——RGB模式
RGB色彩模式 RGB色彩模式三基色原理计算机对色彩的表示
R255
R255 R255 B255 R255 G255 B255 G255 G255 B255 B255 G255
图像的色彩——RGB模式图像的色彩——RGB模式
RGB色彩模式 RGB色彩模式适合于彩色显示器
图像的技术参数
图像深度指位图中用于记录每个像素点数据颜色）所占的位数 bit）位数（（颜色）所占的位数（bit）它决定了彩色图像中可出现的最多颜它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或者灰度图像中的最大灰度等色数，或者灰度图像中的最大灰度等级数。级数。

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。

数字图像处理基础图像的基本概念图像的常见格式载入图像

图像:具有视觉效果的画面都可以称之为图像。 x - x 坐标。
ImadgerOabswervIemr obasgervee(r)Image img, int x, int y, ImageObserver observer)
绘制指定图像中当前可用的图像。 JEPG图像文件格式
url参数必须指绘定绝制对指定图像中当前可用的图像。图像的左上角位于该图形
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在Applet中加载和显示图像
使用Image类对象加载图像
getCodeBase public URL getCodeBase()
获得URL。这是包含此applet的目录的URL。返回：包含此 applet 的目录的URL 。
getImage()方法可以为： public Image getImage(getCodeBase(),String name)
BMP图像文件格式 GIF图像文件格式 JEPG图像文件格式
图像的常见格式
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在Applet中加载和显示图像
使用Image类对象加载图像
getImage
public Image getImage(URL url, String name)
返回能被绘制到屏幕上的Image对象。url参数必须指定绝对
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5.1 图像的基本概念
象素是数字图像中的基本单位。一副m*n大小的图像，是由 m*n个明暗不同的象素组成的。
在数字图像中各个象素所具有的明暗程度是有一个称为灰度值的数字来标识的。
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图像的基本概念

图像的基本概念1 、图像的种类：计算机的图像分为两大类，即位图图像和矢量图形。

2、位图：采用点阵方式构成图像，可以表现丰富的图像色彩，但是文件占用存储空间较大。

3 、矢量图：以数学矢量方式记录图像，适合表示色彩较少的图像，但是可以表现和保持清晰的图像曲线，缩小、放大不会失真，文件占用存储空间较小。

5、像素：位图图像是由许多个离散的点组成，它们是组成图像的基本单元，被称为像素。

6、色彩深度：指图像中可用的颜色数量，用来度量图像中有多少颜色信息可以用来显示或打印。

（在计算机中，是以位作为基本单位来存储图像数据的，所以色彩深度以“位”定义每个像素的颜色。

）7、像素尺寸：位图图像的高度与宽度的像素数目。

8、图像分辨率：指图像中单位打印长度所显示的像素数目，通常用像素/英寸（ppi）表示.9、图像在屏幕上的显示大小：取决于图像的像素尺寸、显示缩放比例、显示器尺寸、显示器分辩率设置等因素。

10、显示器/打印机分辨率：每单位显示/打印的像素点的数目，单位是：点每英寸（dpi）。

11、图像文件的大小：与像素尺寸、图像分辨率、色彩深度成正比。

12、图像的色彩模式：色彩深度给出了存储色彩的空间，如何利用存储空间的“0、1”代码的不同组合来表示色彩即色彩模式。

它是我们表示色彩的算法。

思考：在进行平面设计和处理图像时，“分辨率”的设置是越高越好吗？常见的色彩模式1、RGB模式：1-1、以色光三原色红、绿、蓝为基础建立的色彩模式。

1-2、该模式的图像以24位色彩深度来表示图像，R、G、B每种颜色的量的多少都用8位来表示；R、G、B的变化范围都是0到255，其中0表示亮度最小，255表示亮度最大；当不等量的三种色光进行叠加混合时，即可以产生自然界的各种色彩，其总量为1680万（224）种。

1-3、当三原色的值相等时，则会形成一系列的灰色，当R=G=B=0时，产生黑色；当R=G=B=255时，产生纯白色；由于颜色的形成是由3种色光混合形成的，这种呈色方式称为色光加色法。

知识点总结归纳图像

知识点总结归纳图像一、图像的基本概念1. 图像的定义：图像是由图形和色彩组成的视觉表示，通常用于表达某种信息或概念。

它可以是静态的，也可以是动态的。

2. 图像的特点：图像具有许多特点，包括高度的可视性、信息密度高、易于理解等。

3. 图像的分类：根据不同的表现形式，图像可以分为静态图像和动态图像；根据不同的内容，图像可以分为自然图像和人工图像等。

二、图像的表示与处理1. 图像的表示：图像可以通过像素矩阵来表示，其中每个像素对应着图像中的一个点，包含了该点的颜色和位置信息。

2. 图像的处理：图像处理是指对图像进行各种操作，包括增强、去噪、分割、压缩等。

图像处理技术可以改善图像的质量，提取出所需的信息。

3. 图像的采集与生成：图像的采集是指通过各种设备，如相机、扫描仪等，将现实中的场景转换为数字形式的图像；图像的生成是指通过计算机程序生成虚拟的图像。

4. 图像的压缩与解压缩：图像压缩是指通过某种算法减小图像的存储空间，而不损失太多的信息；解压缩则是还原被压缩的图像。

三、图像的分析与识别1. 图像的特征提取：图像的特征提取是指通过某种算法从图像中提取出具有代表性的特征，以便进一步的分析和识别。

2. 图像的模式识别：图像的模式识别是指通过机器学习和计算机视觉技术，识别图像中的各种模式和对象，如人脸、车辆等。

3. 图像的目标检测：图像的目标检测是指自动识别图像中的目标，并给出其位置和大小信息。

它在自动驾驶、安防监控等领域有着广泛的应用。

四、图像的应用领域1. 艺术与设计：图像在艺术创作和设计领域中有着广泛的应用，如绘画、平面设计、影视制作等。

2. 科学与技术：图像在科学研究和工程领域中有着重要的作用，如医学影像、遥感图像、工业检测等。

3. 教育与传媒：图像在教育教学和传媒传播中扮演着重要角色，如教学辅助图像、广告宣传图像等。

4. 商业与社交：图像在商业和社交领域中有着丰富的应用，如电子商务、社交媒体等。

通过以上对图像相关知识点的总结和归纳，我们可以看到图像在当今社会中扮演着重要的角色，并在各个领域产生着深远的影响。

《图形与图像》课件

《图形与图像》PPT课件
目录
• 图形与图像的基本概念 • 图形的基本操作 • 图像的基本操作 • 图形与图像的合成 • 图形与图像的特效处理 • 图形与图像的优化与压缩
01
图形与图像的基本概念
定义与分类
01
总结词
02
详细描述
介绍图形与图像的基本定义，以及它们之间的主要区别和分类。
图形通常指的是由几何形状组成的二维图像，而图像则是指包含像素的二维或三维数据。图形通常分为矢量图和位图两种类型，而图像则可以根据颜色、深度和格式等进行分类。
01
总结词
通过将一个图像叠加到另一个图像上，可以创建出新的视觉效果和信息
。
02 03
详细描述
叠加操作通常涉及将两个或多个图像层叠在一起，以产生一种视觉上的融合效果。在图形与图像合成中，叠加技术常用于增强图像的细节、创建纹理效果或实现特定的视觉效果。
示例
在Photoshop等图像处理软件中，可以使用图层功能来实现图像的叠加。通过调整图层的透明度和混合T中插入一张图片，然后给它添加一个黄色的发光效果，使它更加醒目和突出。
透明效果
总结词
透明效果可以使图形或图像与背景更好地融合在一起，营造出更加自然和协调的视觉效果。
详细描述
在PPT中，您可以使用“格式” 菜单下的“透明度”选项来给图形或图像设置透明度。您可以通过调整透明度滑块来控制透明度的程度，也可以选择不同的透明度模式。
选择适当的图像格式，如JPEG、PNG等，以满足不同的展示需求和文件大小限制。
压缩图像文件大小
01
02
03
图片压缩
通过软件或在线工具对图像进行压缩，以减小文件大小，便于传输和存储。

一年级下册图像知识点总结

一年级下册图像知识点总结一、认识图像1. 什么是图像图像是由光线反射或发射出来的事物本身或事物的投射到白色物质上的影子。

图像包括静物图像和动态图像。

静物图像是一个静态的物体从事物原来所在的位置，而动态图像是一个物体或物体的形状相对一定的改变。

2. 图像的种类图像分为写实图像和抽象图像。

写实图像是符合实际物体形状颜色的图像，抽象图像是艺术家根据自己的需求，故意对实在事物进行再组合，再加工后所制成的图像。

3. 图像的来源图像的来源有很多，包括自然界的物体、建筑、人物、动物等，也可以是人们创造或想象的形象。

4. 图像的特点图像有形象性、美感性、艺术性、再现性、虚实性等特点。

二、认识图像的意义1. 图像在生活中的应用图像在生活中有广泛的应用，比如平面广告、书籍装帧、家庭装饰等方面。

人们可以通过图像了解到不同的事物，增加了生活的兴趣和情趣。

2. 色彩对图像的作用色彩是图像中至关重要的构成部分，可以增加图像的美感，也可以让人们方便快捷地了解一些信息。

三、学习图像的基本技能1. 制作图像通过绘画、拼贴、雕刻等方式，学生可以制作自己的图像，从而培养学生的观察力、创造力以及动手能力。

2. 审美能力的培养教师可以通过讲解名家名作，展示经典图像，帮助学生建立良好的审美观，培养学生对图像的理解能力和欣赏能力。

3. 图像表现学生可以通过观察，理解和表达的方式，将自己对物体的认识、理解和感受，通过绘画、摄影、雕塑等方式表现出来。

四、图像的表现形式1. 平面图像平面图像是二维的图像，具有长度和宽度两个方向。

2. 立体图像立体图像是三维的图像，具有长度、宽度和高度三个方向，可以以多种角度、多个面展现事物的全貌。

3. 影像影像是通过物体向一个方向发射出的光线，然后在另一面被接收的过程，形成了物体的投射，也就是影像。

五、图像的表现手法1. 素描素描是描述物体或景物的轮廓、形状的画法。

学生可以通过提高笔触的变化、线条的粗细、重叠和交错来描绘出物体的形象。

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。