图像处理的基本知识
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。
图像处理基础
图像处理基础图像处理是计算机科学中一个重要的领域，它涉及到对数字图像进行各种操作和处理，以提取有用的信息或改善图像质量。
本文将介绍图像处理的基础知识，包括图像的表示与存储、常见的图像处理技术以及一些实际应用案例。
一、图像的表示与存储在进行图像处理之前，我们首先需要了解如何表示和存储图像。
图像可以由像素构成，每个像素代表图像中的一个最小单位。
常见的图像表示方法包括灰度图和彩色图。
1. 灰度图：灰度图由黑白像素组成，每个像素的取值范围在0到255之间，表示不同的灰度级别。
在计算机中，我们可以使用一个矩阵来表示灰度图，矩阵的每个元素代表一个像素的灰度值。
2. 彩色图：彩色图由红、绿、蓝三个颜色通道组成，每个颜色通道都可以取0到255之间的值，表示不同的颜色强度。
在计算机中，我们可以使用三个矩阵来表示彩色图，分别表示红、绿、蓝三个颜色通道的像素值。
图像的存储可以采用多种文件格式，如JPEG、PNG、BMP等。
这些格式使用不同的压缩算法和存储结构，以实现图像的高效存储和传输。
二、常见的图像处理技术图像处理领域有许多常见的技术和算法，下面介绍几种常见的图像处理技术。
1. 图像滤波：图像滤波是一种基本的图像处理操作，其目的是通过修改图像的像素值，达到去噪、平滑或增强图像的效果。
常见的滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器。
2. 图像增强：图像增强旨在改善图像的质量，使其更易于人眼观察或提取特定信息。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、灰度拉伸和对比度增强。
3. 图像变换：图像变换是一种将图像从一个域转换到另一个域的操作，以获得更好的显示效果或便于特征提取。
常见的图像变换包括傅里叶变换、小波变换和颜色空间转换。
4. 目标检测与分割：目标检测与分割是图像处理中重要的任务，其目的是从图像中找到感兴趣的目标并将其分割出来。
常见的目标检测与分割算法包括边缘检测、区域生长和基于机器学习的方法。
三、实际应用案例图像处理在许多领域都有广泛的应用，下面介绍几个实际应用案例。
图像处理的基础知识
图像处理的基础知识1．图像的类型在计算机中，图像是以数字方式来记录、处理和保存的。
所以，图像也可以说是数字化图像。
图像大致可以分为两类：位图图像和矢量图像。
这两种类型的图像各有特色，也各有优缺点。
因此，往往需要混合使用，才能取长补短，使作品更加完美。
（1）位图：也叫点阵图、像素图，是由许许多多的像素点组合而成的。
启动photoshop，这是一张位图，放大人眼区域，当放大到足够倍数时，我们看到图像是由一个个不同颜色的方块排列而成，这就是俗称的马赛克现象，也叫锯齿现象，每个颜色方块分别代表一个像素，大小相同、颜色单一，像素是构成点阵图的基本单位。
这种由像素组成的画面，叫做图像。
（2）矢量图：使用直线和曲线来描述图形，图形的元素是一些点、线、圆、弧线等等。
他们都是通过数学公式计算得到的。
例如摩托车，摩托车实际上是由线段构成的外框轮廓，由外框的颜色以及外框所封闭的颜色决定它的颜色。
由于矢量图形是用光滑、流畅的线条表现的，而这些线条是通过公式计算获得的，所以最大的优点是无论放大、缩小还是旋转等不会失真；最大的缺点是难于表现色彩丰富的逼真图像效果。
而位图却不同了，位图是由不同颜色的像素点构成的，可逼真表现自然界各类景物。
狮子头图案，一个是位图，一个是矢量图，位图放大后失真、模糊，而矢量图却没有。
2．图像的颜色模式（1）RGB模式R、G、B这三个字母分别代表三种颜色，R(red)、G(green)、B(blue)。
红绿蓝称为三原色光，屏幕上的所有颜色，都是由这红绿蓝三种色光按照不同的强弱合成的。
实际上图像上每一个像素点都是由红绿蓝三束光打出来的，由于三束光强弱的不同，才形成了各种不同的颜色，这和显示器的显示原理是完全吻合的，显示器也是由红绿蓝三束电子枪击打出来来激发像素发光，所以RGB模式是显示器的物理色彩模式。
显示屏上任何一种颜色都可以由一组RGB值来记录和表达。
三束光的强度实际上就是它的亮度，在计算机中亮度使用整数来表示。
图像处理 01 基础知识
HSB模式
LAB模式
RGB模式
图5-2 PhotoShop中的四种颜色模式图示
CMYK模式
计算机中的颜色模式- RGB
所谓RGB颜色模式，就是用红（R）、绿（G）、蓝（B）三种基本颜色 来表示任意彩色光。
计算机中的颜色模式- HSB
HSB颜色模式实际上是依据人眼的视觉特征，用颜色的三要素亮度、色 相、饱和度来描述颜色的基本特征，如图5-3。
1）索引模式 索引模式最多使用256种颜色，当图像被转换为索引模式时，通常会构建一 个调色板存放并索引图像中的颜色。 2）灰度模式 灰度模式最多使用256级灰度来表现图像，图像中的每个像素有一个0（黑 色）到255（白色）之间的亮度值，如图5-5上半部所示。灰度值也可以用黑色 油墨覆盖的百分比来表示（0%表示白色，100%表示黑色）。
位图与矢量图
1. 位图图像
位图是用矩阵形式表示的一种数字图像，矩阵中的元素称为像素，每一个 像素对应图像中的一个点，像素的值对应该点的灰度等级或颜色，所有像素的 矩阵排列构成了整幅图像。
位图与矢量图
1. 位图图像
图像文件保存的是组成位图的各像素点的颜色信息，颜色的种类越多，图 像文件越大。在将图像文件放大、缩小和旋转时，会产生失真。
4）扫描分辨率：是指每英寸扫描所得到的点，单位也是dpi。它表示一台扫 描仪输入图像的细微程度，数值越大，表示被扫描的图像转化为数字化图像越 逼真，扫描仪质量也越好。
图像的主要参数
2、颜色深度 位图图像中各像素的颜色信息是用二进制数据来描述的，二进制的位数就
是位图图像的颜色深度。颜色深度决定了图像中可以出现的颜色的最大个数。 目前，颜色深度有1、4、8、16、24和32几种。当图像的颜色深度≥24时， 则称这种表示为真彩色。 3、颜色模式
多媒体技术图像处理知识点汇总
多媒体技术图像处理知识点汇总一、图像的基本概念图像是多媒体技术中非常重要的组成部分，它是对现实世界中物体或场景的视觉表达。
首先，我们要了解图像的分类。
图像可以分为位图和矢量图。
位图也叫点阵图，是由像素组成的，每个像素都有自己的颜色和亮度信息。
优点是能表现出丰富的色彩和细节，缺点是放大后会出现锯齿和失真。
矢量图则是用数学公式来描述图像，由线条和曲线组成。
其优点是无论放大缩小都不会失真，文件体积通常较小，缺点是难以表现复杂的色彩和细节。
图像的颜色模式也有多种，常见的如 RGB 模式，通过红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种颜色的不同比例混合来表示各种颜色；CMYK 模式，用于印刷行业，由青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）、黑（Black）四种颜色组成；灰度模式，只有黑白灰的颜色层次。
图像的分辨率决定了图像的清晰度，单位通常是像素/英寸（dpi）或像素/厘米。
分辨率越高，图像越清晰，但文件体积也越大。
二、图像处理的基本操作在多媒体技术中，对图像进行处理是常见的操作。
图像的获取方式多种多样，比如使用数码相机拍摄、扫描仪扫描、从网络下载等。
获取到图像后，可能需要进行裁剪，以去除不需要的部分，突出主体。
裁剪操作可以通过选择图像中的特定区域，并删除其余部分来实现。
调整图像的大小也是常用的操作之一。
可以按照指定的尺寸或者比例来缩放图像。
在缩放时，要注意保持图像的比例，以免出现变形。
图像的旋转可以将图像按照一定的角度进行转动，比如 90 度、180 度等。
图像的翻转包括水平翻转和垂直翻转，能够产生独特的视觉效果。
三、图像的色彩调整色彩调整是图像处理中的关键环节，它可以让图像的颜色更符合我们的需求。
亮度和对比度的调整能够改变图像的明暗程度和颜色的差异。
增加亮度会使图像变亮，减少亮度则会使图像变暗。
增加对比度会让图像的颜色更加鲜明，减少对比度则会让颜色变得更加柔和。
色彩平衡的调整可以改变图像中不同颜色的比例，比如增加红色的比例，或者减少蓝色的比例，从而改变图像的整体色调。
图像处理基础知识总结
图像处理基础知识总结在当今数字化的时代，图像处理已经成为了一项至关重要的技术。
从我们日常使用的手机拍照，到医疗诊断中的影像分析，再到电影特效的制作，图像处理无处不在。
那么，什么是图像处理？它又包含哪些基础知识呢？接下来，就让我们一起走进图像处理的世界。
一、图像的基本概念图像，简单来说，就是对客观世界的一种视觉表达。
它可以是一张照片、一幅绘画，或者是通过计算机生成的图形。
图像可以分为两类：位图和矢量图。
位图，也称为点阵图，是由一个个像素点组成的。
每个像素点都有自己的颜色和亮度信息。
位图的优点是能够表现出丰富的色彩和细节，但缺点是在放大时会出现锯齿和模糊的现象。
矢量图则是通过数学公式来描述图像的。
它由线条、曲线和几何形状组成。
矢量图的优点是无论放大或缩小多少倍，图像都能保持清晰和锐利，但它在表现复杂的色彩和细节方面相对较弱。
二、图像的颜色模式颜色是图像中非常重要的一个元素。
常见的颜色模式有RGB 模式、CMYK 模式和灰度模式等。
RGB 模式是我们在电子设备中最常见的颜色模式。
它通过红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种颜色的不同比例混合来产生各种颜色。
在 RGB 模式中，每种颜色的取值范围是 0 到 255，当三种颜色都为 0 时，得到黑色；当三种颜色都为 255 时，得到白色。
CMYK 模式主要用于印刷行业。
它由青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）和黑（Black）四种颜色组成。
通过这四种颜色的不同比例混合，可以印刷出各种颜色的图像。
灰度模式则只有黑白灰三种颜色，每个像素点用一个 8 位的数值来表示其亮度，0 表示黑色，255 表示白色，中间的数值表示不同程度的灰色。
三、图像的分辨率分辨率是衡量图像清晰度的一个重要指标。
它通常表示为每英寸的像素点数（PPI）。
分辨率越高，图像越清晰，细节越丰富，但同时文件也会越大。
例如，我们常见的 72PPI 适用于在屏幕上显示的图像，而 300PPI 及以上则适用于高质量的打印图像。
图像处理 知识点总结
图像处理知识点总结图像处理是一门涉及到数字图像和计算机图像的处理与分析技术的学科，它在工程、科学、医学、艺术和其他领域中都有着广泛的应用。
图像处理技术在计算机视觉、模式识别、图像合成、图像压缩、图像分割、图像识别等领域起着至关重要的作用。
本文将从基础概念、图像获取、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等方面对图像处理的相关知识点进行总结。
一、基础概念1.1 图像的定义图像是一种用于表示事物或场景的视觉信息，通常以数字形式存在，是由大量的像素点组成的。
每个像素点记录了图像中某个点的亮度和颜色信息。
1.2 图像的表示图像可以使用灰度图或彩色图来表示。
灰度图是由单一颜色通道来表示图像的，通常用于黑白图像或需要简化处理的图像。
而彩色图需要使用多个颜色通道来表示图像的色彩信息。
1.3 像素像素是图像的最小单元，每个像素点都有自己的坐标和像素值。
在灰度图中，像素值代表了该点的亮度，而在彩色图中，像素值则包含了红、绿、蓝三个通道的信息。
1.4 图像尺寸图像的尺寸是指图像的长和宽，通常用像素来表示。
图像的尺寸决定了图像的清晰度和细节。
1.5 图像的坐标系图像的坐标系通常以左上角为原点，x轴向右递增，y轴向下递增。
在一些图像处理库中，图像的坐标系以左下角为原点，x轴向右递增，y轴向上递增。
1.6 数字图像数字图像是指使用数字方式表示的图像，它可以使用0和1的二进制来表示黑白图像，或者使用多个颜色通道的数值来表示彩色图像。
数字图像可以在计算机上进行处理和存储。
二、图像获取2.1 图像采集图像的获取通常是通过摄像机、扫描仪、卫星遥感等设备进行采集。
在图像采集过程中，需要注意光照、环境等因素对图像质量的影响。
2.2 数字化数字化是将模拟信号转换成数字信号的过程，通常将模拟图像通过采样、量化和编码等步骤转换成数字图像。
2.3 图像格式图像格式是指存储图像数据的方式。
常见的图像格式有JPEG、PNG、BMP、GIF等。
不同的格式对图像数据的存储方式、压缩方式、颜色深度等均有不同。
图形图像处理基础知识与实践
图形图像处理基础知识与实践一、概述图形图像处理图形图像处理是一项涉及数字图像的技术，通过使用计算机算法对图像进行处理和改变的过程。
这项技术广泛应用于计算机视觉、数字艺术、医学影像、遥感图像和图像和视频压缩等领域。
本文将介绍图形图像处理的基础知识和实践应用。
二、图形图像处理的基本原理1. 图像的表示和存储：图像通常使用像素矩阵来表示，每个像素包含图像中的一个点的颜色和亮度信息。
图像可以以不同的格式存储，如位图、矢量图和压缩图像。
2. 空间域和频域处理：图形图像处理可以通过在空间域（像素级别）或频域（频率级别）上进行操作来改变图像。
空间域处理通常包括图像增强、滤波和几何变换等方法，而频域处理则涉及傅里叶变换和频谱分析等技术。
三、图像增强和滤波1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过重新分配图像像素的亮度来改变图像的对比度和亮度分布。
2. 图像平滑：图像平滑可以通过应用低通滤波器来减少图像中的噪声和细节。
常用的平滑滤波器包括均值滤波和中值滤波。
3. 锐化和边缘检测：为了增强图像的细节和边缘特征，可以使用锐化和边缘检测算法。
常用的算法包括拉普拉斯锐化和Sobel算子。
四、几何变换和图像配准1. 缩放和旋转：通过缩放和旋转操作，可以改变图像的大小和方向。
这些操作对于图像的对比度增强、目标检测和图像配准非常重要。
2. 平移和投影变换：平移和投影变换用于对图像进行空间位移和透视变换。
这些变换可以用于纠正图像畸变、视角校正和图像合成等应用。
3. 图像配准：图像配准是将多个图像对齐以进行进一步的分析和处理。
常用的图像配准方法包括特征匹配、互信息和形状匹配等。
五、数字图像处理与计算机视觉1. 特征提取和描述：图像的特征提取和描述对于图像识别和目标检测非常重要。
常用的特征包括边缘、角点和纹理等。
2. 目标检测和识别：图像处理可以应用于目标检测和识别，如人脸识别、车牌识别和物体识别等。
常用的方法包括模板匹配、级联分类器和卷积神经网络等。
图像处理技术
图像处理技术随着数字技术的飞速发展和普及，图像处理技术成为了一个越来越重要的领域。
在各种应用领域，从计算机视觉到医学图像，从影视制作到地球观测，从游戏开发到图像搜索，图像处理技术都有着广泛的应用和重要的作用。
本文将介绍图像处理技术的基础知识、应用领域、发展趋势和未来展望。
一、图像处理技术的基础知识图像处理技术是指对图像进行数字化处理的技术。
图像是指由像素组成的二维数字信号。
每个像素包含一个灰度或彩色值。
图像处理技术的主要目的是提取、改善和分析图像信息。
图像处理技术主要包括以下几个方面：1. 图像获取：图像获取是指从现实世界获取图像的过程。
常见的图像获取方式包括摄影、扫描、摄像等。
2. 图像增强：图像增强是指通过一系列数学处理算法，使图像更加清晰、明亮、对比度更强，以提高图像的可视化效果。
3. 图像压缩：图像压缩是指通过一定的压缩算法，将图像数据压缩到更小的空间，以便于传输和存储。
4. 特征提取：特征提取是指从图像中提取出有用的信息或特征，这些特征可以用于图像分类、识别等应用。
5. 分割：图像分割是指将图像划分为若干个连续的区域或物体，以便进行进一步的处理和分析。
二、图像处理技术的应用领域图像处理技术在各种领域都有广泛的应用，包括以下几个方面：1. 计算机视觉：计算机视觉是指利用计算机算法和设备，实现对现实中图像和视频的自动识别、分析、理解和把握。
图像处理技术在计算机视觉领域的应用包括人脸识别、目标检测、行人跟踪等。
2. 医学图像：医学图像是指用于诊断、治疗和研究医疗领域的图像。
图像处理技术在医学图像中的应用包括影像重建、图像分割、病灶识别等。
3. 影视制作：影视制作是指使用数字技术进行电影、电视节目或广告制作的过程。
图像处理技术在影视制作中的应用包括特效合成、颜色分级、场景修复等。
4. 地球观测：地球观测是指通过人造卫星等手段对地球进行监测和观测。
图像处理技术在地球观测中的应用包括遥感图像解译和地形测量等。
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。
医学图像处理知识点总结
医学图像处理知识点总结医学图像处理是一门研究如何获取、存储、传输、显示和分析医学影像的学科。
它主要应用于医学影像的获取和分析，包括X射线、CT、MRI、超声等图像。
医学图像处理的发展不仅对医学影像的质量有较大的提升，也对临床诊断和治疗产生了深远的影响。
以下是医学图像处理的一些主要知识点总结。
1. 医学图像获取医学图像的获取包括医学影像的图像采集与数据获取。
不同的医学影像设备，如X射线机、CT机、MRI机、超声机等，对应的图像获取方式、图像分辨率、图像类型等都可能存在差异。
在图像的获取过程中，需要注意保护患者隐私，并保证图像的质量和准确性。
2. 医学图像存储医学图像的存储是指将采集的医学影像数据进行数字化存储，并进行有效的管理和检索。
医学图像存储需要采用符合医学行业标准的数据格式，建立安全可靠的存储系统，确保影像数据的完整性和可访问性。
3. 医学图像传输医学图像传输指的是在医学影像数据之间进行网络传输，包括各种传输协议和网络安全等内容。
医学图像传输需要保证数据传输的稳定性和安全性，防止数据泄露和损坏。
4. 医学图像显示医学影像的显示对诊断和治疗非常重要。
医学影像显示系统需能够对各种类型的医学影像进行准确、清晰地显示，医生能够通过显示系统对影像进行观察和分析，并作出准确的诊断。
医学图像显示系统也需要支持多种功能，如3D重建、图像增强、图像测量等。
5. 医学图像分析医学图像分析是对医学影像进行量化和定量分析的过程。
医学图像分析技术包括图像分割、特征提取、分类和识别等，旨在提取影像中的信息并辅助医生做出诊断和治疗决策。
6. 医学图像处理算法医学图像处理算法是指针对医学影像数据开发的专用的算法。
常见的医学图像处理算法包括图像增强算法、图像分割算法、图像配准算法、图像重建算法等。
通过这些算法的应用，可以对医学图像进行精确地处理，并获得更准确的信息。
7. 医学图像质量评估医学影像质量评估是指对医学影像数据质量进行定量化和评估的过程。
图像处理知识点
图像处理知识点第⼀章绪论1. 图像(Image)：没有严谨的定义，⼀般有2个层次在可见光段有光束的反射，经反射到视觉系统，在视觉系统中感受到的物或物群的影像。
具有⼀定物理意义的在空间按⼀定顺序排列的2D/3D的数据。
2. 图像的类别可见光成像和不可见光成像彩⾊与⾮彩⾊图像动态图像与静⽌图像模拟图像与数字图像3.数字图像处理系统概述数字图像处理系统由硬件和软件组成。
采集：获取数字图像的设备即采集装置。
显⽰存储主机：以微机或⼯作站为主，配以图像卡和外设构成微型图像处理系统通信：图像通信就是把图像传送到远⽅终端。
图像处理软件：由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成。
4. 颜⾊模型—各种表⽰颜⾊的⽅法模型：⾯向机器（显⽰器、摄像机、打印机等）在三维直⾓坐标系中，⽤相互垂直的三个坐标轴代表R、G、B三个分量。
颜⾊空间：R、G、B限定在[0，1]的单位正⽅体HIS模型：⾯向颜⾊处理、⼈眼视觉利⽤颜⾊的三个属性:H(hue)-⾊调I(intensity)-亮度S(saturation)-饱和度组成表⽰颜⾊的圆柱体5. 数字图像I=f（x, y, z, λ, t）运动、彩⾊或多光谱的⽴体图像静⽌图像：I=f（x, y, z, λ）灰度图像：I=f（x, y, z, t）平⾯图像：I=f（x, y, λ, t）平⾯的静⽌灰度图像：I=f（x, y）第⼆章图像采集1. ⼈眼视觉感知特性●主观亮度：S 主观亮度，B 实际亮度●对⽐度（会计算）马赫带效应（Mach Band）：不同灰度的条带，各条带内部亮度是常数。
但实际观察到带有强烈的边缘效应。
原因：⼈眼对于图像中不同空间频率具有不同的灵敏度，⽽在空间频率突变处出现了“⽋调”或“过调”。
2. 采样和量化的过程就是图像数字化的过程。
采样(sampling)：空间坐标的离散化称为空间采样。
确定图像的空间分辨率。
采样间隔越⼤→图像像素数越少，空间分辨率越低，图像质量越差，严重时出现像素呈块状效应；采样间隔越⼩→所得图像像素数越多，空间分辨率⾼，图像质量越好，但数据量⼤。
图像化处理知识点总结
图像化处理知识点总结1. 图像的基本概念图像是由像素组成的二维网格，每个像素包含一个或多个颜色通道的数值。
常见的颜色通道包括红色、绿色和蓝色，这些颜色通道的数值可以表示任意颜色。
图像的分辨率是指每个维度上的像素数，例如，一张可以为1024x768是以像素为单位来描述分辨率大小的图像。
图像可以是黑白的，也可以是彩色的。
在黑白图像中，每个像素只有一个数值来表示其亮度，而在彩色图像中，每个像素通常有三个数值来表示其红、绿、蓝各通道的亮度。
2. 图像的采集图像的采集是指使用摄像机或扫描仪等设备将现实世界中的图像转换为数字形式。
在数字摄像机中，光线通过镜头进入传感器，传感器将光线转换为电信号，并将其转换为数字形式的像素值。
扫描仪则是使用传感器来扫描纸质图像，并将其转换为数字形式的像素值。
图像采集的质量取决于设备的分辨率和像素深度。
3. 图像的增强图像增强是指通过算法和技术来改进图像的质量和清晰度。
常见的图像增强技术包括对比度增强，亮度调整，色调饱和度调整和锐化处理。
对比度增强可以使图像中的黑白颜色更加清晰，亮度调整可以调整图像的明暗程度，色调饱和度调整可以使图像中的颜色更加饱满，锐化处理可以使图像中的边缘更加清晰。
图像增强通常用于图像编辑软件和相机中。
4. 图像的滤波图像滤波是指通过应用滤波器来对图像进行模糊、平滑、降噪或边缘检测。
常见的图像滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器和Sobel滤波器。
均值滤波器可以使图像模糊，高斯滤波器可以平滑图像并降低噪音，中值滤波器可以去除图像中的噪点，Sobel 滤波器可以检测图像中的边缘。
图像滤波通常用于图像处理和计算机视觉任务中。
5. 图像的分割图像分割是指将图像分割成具有相似特征的区域的过程。
常见的图像分割技术包括阈值分割，区域生长，边缘检测和分水岭算法。
阈值分割可以根据像素的灰度值将图像分成不同的区域，区域生长可以将相邻的像素分成具有相似特征的区域，边缘检测可以检测图像中的边缘，分水岭算法可以将图像分割成具有不同高度的区域。
多媒体技术图像处理知识点梳理
多媒体技术图像处理知识点梳理在当今数字化的时代，多媒体技术中的图像处理扮演着至关重要的角色。
从我们日常使用的手机拍照、修图软件，到专业的影视特效制作、医学影像诊断等领域，图像处理都有着广泛的应用。
接下来，让我们一起梳理一下图像处理中的重要知识点。
一、图像的基本概念图像可以被看作是对真实世界的一种数字化表示。
它由像素组成，每个像素都有特定的颜色和亮度值。
图像的类型主要包括位图和矢量图。
位图是由像素点构成的图像，常见的格式有 JPEG、PNG 等。
位图图像在放大时会出现锯齿状的边缘，因为像素点的数量是固定的。
矢量图则是通过数学公式来描述图像，常见的格式有 SVG 等。
矢量图无论放大或缩小，都能保持清晰的线条和形状。
图像的颜色模式也有多种，如 RGB（红、绿、蓝）模式，这是电子设备显示图像常用的模式；CMYK（青、品红、黄、黑）模式，主要用于印刷领域。
二、图像获取图像的获取方式多种多样。
常见的有使用数码相机、扫描仪等设备直接获取实物的图像；也可以通过软件生成图像，如使用图形设计软件创建图形。
在获取图像时，需要考虑图像的分辨率、色彩深度等参数。
分辨率决定了图像的清晰度，色彩深度则影响图像能够表现的颜色数量。
三、图像增强图像增强的目的是改善图像的质量，使其更便于观察和分析。
常见的方法包括灰度变换、直方图均衡化等。
灰度变换通过调整像素的灰度值来改变图像的对比度和亮度。
例如，线性灰度变换可以增强图像的整体对比度。
直方图均衡化则是通过重新分布图像的灰度值，使图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的对比度。
四、图像复原图像在获取、传输或处理过程中可能会出现失真。
图像复原就是试图恢复原始的、未失真的图像。
常见的图像复原方法有基于逆滤波的方法和维纳滤波方法。
逆滤波适用于对噪声较小的图像进行复原，而维纳滤波则在考虑噪声的情况下，能得到更准确的复原结果。
五、图像压缩随着图像数据量的不断增加，图像压缩变得尤为重要。
图像压缩可以减少存储空间和传输带宽的需求。
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
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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。
计算机图像处理技术的基础知识与应用
计算机图像处理技术的基础知识与应用计算机图像处理技术，作为计算机科学和工程领域中的一个重要分支，涉及了图像获取、表示、传输、处理和分析等方面的知识与技术。
本文将介绍计算机图像处理技术的基础知识，并探讨其在各个领域中的应用。
一、图像获取图像是由像素组成的二维阵列，每个像素表示图像的一个点的颜色和亮度信息。
图像的获取可以通过各种方式进行，包括数字相机、扫描仪、立体摄像机等。
在数字相机中，光线通过透镜成像在光敏元件上，根据光敏元件的响应产生电信号，再经过模数转换器转换为数字信号，就得到了数字图像。
二、图像表示图像的表示是指将图像的像素值以适当的方式进行编码以便在计算机中储存和处理。
常用的图像表示方法有位图、矢量图和图像压缩编码等。
位图使用像素阵列来表示图像，每个像素使用多个二进制位表示。
矢量图则通过存储图像的几何结构和相关属性来表示。
图像压缩编码则是针对图像数据进行压缩存储，以减小图像文件的大小。
三、图像传输图像传输是指在不同设备或网络间进行图像数据的传递和交换。
图像传输可以通过有线或无线方式进行，有线方式包括以太网、USB、HDMI等，无线方式包括WLAN、蓝牙、移动通信等。
在图像传输过程中，需要考虑图像数据的压缩、传输速率和传输延迟等问题，以保证图像的质量和实时性。
四、图像处理图像处理是指对图像进行各种操作和改变，以提取有用信息或改善图像质量。
图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强用于改善图像的亮度、对比度和清晰度等，图像恢复用于修复受损的图像，图像压缩用于减小图像文件的大小，图像分割则是将图像分成若干个子图像。
五、图像分析图像分析是指对图像中的目标进行识别、分析和理解，以获取更丰富的信息。
图像分析的任务包括目标检测、目标跟踪、图像分类和图像识别等。
通过图像分析，可以实现人脸识别、物体检测、医学图像分析等应用。
六、图像处理技术的应用计算机图像处理技术在各个领域中都有广泛的应用。
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第三章 图像处理的基本概念 彩色视觉模型
如前所述,视网膜中有三种视锥细胞,具有不同的光谱特性,峰值吸 收分别在光谱的红,绿,蓝区域, 由此得到下图彩色视觉模型:
绿色视谱感受器e2 LOG
+
∑
d2
H2(ωx,ωy)
g2
神 经 信 号
-
黄绿色视谱感受器e1 LOG
d1
H1(ωx,ωy)
g1
黄色视谱感受器e3 LOG
第三章 图像处理的基本概念
2 颜色基础
2.1 色彩的产生 2.2 色光三原色 2.3 色料三原色 2.4 常见的色彩模型 常见的色彩模型
第三章 图像处理的基本概念 2.1 色彩的产生
一般人眼感受到的光有三种:直射光,反射光和投射光 直射光:发光物体产生的光直接刺激人眼产生光感.如日光,照明光,显 象管荧光屏发出的光等. 投射光:发光物体产生的光照射到透明或半透明物体上,通过物体投射过 来的光.例如,玻璃是透明体,滤色片,电影胶片是半透明体. 反射光:发光物体所产生的光照射到其他物体上,被其他物体反射而发出 的光称为反射光. 物体之所以呈现出不同的颜色,就是由于物体反射(或透射)了可见光谱中的 不同成分,同时又吸收了其余的成分,从而使人眼产生了不同的彩色感觉. 一般来说,某一物体的颜色是该物体在特定光源照射下所反射(或透射)的
第三章 图像处理的基本概念 1.7 视觉模型
黑白视觉模型
大量实验和理论研究表明,眼睛对光强度的非线性响应呈对数型, 并且发生在视觉系统的开始附近(亦就是视觉信号在锥状及杆状细胞空 间上发生相互作用之前).由此得出人眼黑白视觉的简单对数模型如下 图:
神经信号
光接收器
对数
线性系统
人眼黑白视觉简单对数模型
C
相对对比度
1
=
B max B min
Cr =
B max B min B min
第三章 图像处理的基本概念 1.5 亮度感觉
人眼对亮度差别的感觉取决于相对亮度的变化. 令S为亮度感觉的变 化 , B为亮度变化 ,则:
S = K ′
积分后得亮度感觉为:
B B
S = K ′InB + K 0
上式表明亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系 亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系. 亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系 下图表示了主观感觉同亮度 的关系曲线.实线表示人眼能感觉的亮度范围.
内层
视网膜.其表面有大量的感光细胞. 视网膜 这些感光细胞按照形状分为可以两 类:锥状细胞和杆状细胞.
第三章 图像处理的基本概念 锥状细胞
每只眼睛中大约有600万到700万个锥状细胞,集中分布在视轴和视 网膜相交点附近的黄斑区内.每个锥状细胞都连接一个神经末梢,因此, 黄斑区对光有较高的分辨力,能充分识别图像的细节.锥状细胞既可以 分辨光的强弱,也可以辨别色彩.白天视觉过程主要靠锥状细胞来完成, 所以锥状机觉又称白昼视觉. 按感光化学特性,锥状细胞有三种,它们分别对红,绿,蓝颜色敏 感,因此红绿蓝称为人类视觉的三基色. 三种锥状细胞的光谱敏感曲线如下:
第三章 图像处理的基本概念
一定可见光谱成分作用于人眼而引起的视觉效果.白色物体对不同波 长的光具有相同的反射特性.白色物体在白光的照射下,将白光中所 有色光都反射出来,从而呈现白色.既不反射光也不透射光,而能完全 吸收入射光的物体,就呈现黑色.
第三章 图像处理的基本概念 2.2 色光三原色
根据色彩学光谱分析理论,白色是由 红(R,Red),绿(G,Green),蓝(B,Blue)三种基色等量相加得到的.白色以外 的任何一种颜色都可以由这三种基色以不同比例叠加模拟出来,模拟出来的 彩色与原色所引起的人的彩色视觉是相同的,因此,称红,绿,蓝这三种颜 红 色为加色三原色,又称为色光三原色 色为加色三原色 又称为色光三原色,在电子学中称为三基色. 又称为色光三原色 计算机显示器显示色彩缤纷的图像是通过彩色图形适配器将图像的 红,绿,蓝三个基色光分别转换为三个相应的电信号,再经过适当的处理 传送到相应的电子枪上,通过CRT转换成按比例相加的彩色光,从而使计算 机显示器上显示出与原景物颜色一样的彩色图像.如果用放大镜仔细观 察会看到计算机显示器上有很多红,绿,蓝的荧光点,所以,显示器显示彩 色图像是通过色光三原色原理实现的.
第三章 图像处理的基本概念 杆状细胞
每只眼睛大约有7600万个到15000万个杆状细胞.它广泛分布在 整个视网膜表面上,并且有若干个杆状细胞同时连接在一根神经上, 因此,这条神经只能感受多个杆状细胞的平均光刺激,使得在这些区 域的视觉分辨力显著下降,无法辨别图像中的细微差别,而只能感知 视野中景物的总的形象.杆状细胞不能感觉彩色 杆状细胞不能感觉彩色,但对低照明度的景 杆状细胞不能感觉彩色 物柱往比较敏感,所以,夜晚所观察到的景物只有黑白,浓淡之分, 而看不清它们的颜色差别.由于夜晚的视觉过程主要由杆状细胞完成, 所以杆状视觉又称夜视觉.
第三章 图像处理的基本概念 2.3 色料三原色
色料三原色由黄色,品色,青色组成 色料三原色由黄色,品色,青色组成.从白色光中去掉色光三原色(RGB) 中的任何一种就会得到一种色料三原色.任两种RGB颜色相重叠部分的颜色 即为色料三原色的组成原色,即色料三原色中的任何一种颜色都是由任意两种 色光三原色相加而成的.由于缺少了色光三原色中的一种基色,因此习惯上又 称色料三原色为减色三原色.
第三章 图像处理的基本概念 1.3 视觉范围和分辨力 视觉范围
人眼所能感觉到的亮度范围,从10-4cd/m2 到104cd/m2. 注:cd—坎德拉,光通量. 人眼并不能同时感受这样宽的亮度范 围.事实上,在人眼适应了某一平均的亮 度环境以后,它所能感受的亮度范围要小 得多.当平均亮度适中时,能分辨的亮度 上,下限之比为1000:1.而当平均亮度 较低时,该比值只有10:1.即使是客观上 相同的亮度,当平均亮度不同时,主观感 觉的亮度也不相同.人眼的明暗感觉是相 对的,但由于人眼能适应的平均亮度范围 很宽,所以总的视觉范围很宽.
第三章 图像处理的基本概念 1.2 图像的形成
人眼在观察景物时,光线通过角膜,前室水状液,水晶体,后室 玻璃体,成像在视网膜的黄斑区周围.视网膜上的光敏细胞感受到强弱不 同的光刺激,产生强度不同的电脉冲,并经神经纤维传送到视神经中枢, 由于不同位置的光敏细胞产生了和该处光的强弱成比例的电脉冲,所以, 大脑中便形成了一幅景物的感觉.
的顶点对应于白色.从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上, 该线称为 灰色线. 其他颜色则落在三维空间中由红,绿,蓝三基色组成的彩色立方体
中.通常情况下以RGB色彩模型为基础描述其它色彩模型,将其它色彩模型 描述为RGB三色的线性或者非线性函数. RGB模型在视频和显示器中广泛使用.
第三章 图像处理的基本概念
第三章 图像处理的基本概念 1.1 人眼的构造 人眼的构造 外层
由角膜 巩膜 角膜和巩膜 角膜 巩膜组成.角膜是光线的 入口.巩膜保护整个眼球.
中间层
虹膜和脉络膜 虹膜 脉络膜组成.虹膜中的瞳 脉络膜 孔用来控制进入眼睛的光通量大小. 人种不同,其颜色也各异.瞳孔后 面的水晶体如同一个变焦距透镜, 使景像始终聚焦于黄斑区.
z
蓝(Blue) 品品(Magenta)
青(Cyan)
O
品(Red) 绿(Green) 黄(Yellow)
y
x
RGB模型单位立方体
第三章 图像处理的基本概念
CMY(K)模型
RGB模式是显示器上的颜色模式,而在图像印刷中却是用CMYK 4色印 刷模式来确定颜色的.是指通过混合青(Cyan),品红(Magenta),黄(Yellow) 与黑(Black)色来产生全彩色阶调的颜色,这就是CMYK模式.其中Black以 "K"表示(为了避免与Blue混淆).这就是平常所说的减色模式,因为青,品红, 黄分别是光谱色中的红,绿,蓝的补色,从而模拟出白光被物体吸收了一部 分色光后的反射光. CMYK模式中的颜色种类远不及RGB模式,但它却是打印的标准模式,是 印刷业所使用的颜色模式.
第三章 图像处理的基本概念
第三章 图像处理的基本概念
1 人眼的视觉原理 2 3 4 5 6 7 颜色基础 图像模型 图像数字化 灰度直方图 图像处理算法形式 图像的数据结构及特征
第三章 图像处理的基本概念
1 人眼的视觉原理
1.1 人眼的构造 1.2 图像的形成 1.3 视觉范围和分辨力 1.4 视觉适应性和对比灵敏度 1.5 亮度感觉 1.6 马赫带效应 1.7 视觉模型 视觉模型
暗适应性 从亮环境进入暗环境的适应能力,约为30s.人眼之所以有暗适应性,原 因有二:一是暗环境中瞳孔放大,进入眼睛的光通量增加;二是杆状细胞 代替了锥状细胞工作,杆状细胞对低照度景物更为敏感. 亮适应性 只有几秒钟.原因在于锥状细胞的恢复时间远少于杆状细胞. 人眼的亮度适应性是人眼通过改变其整个灵敏度来实现的. 图像对比度C1:图像中最大亮度Bmax与最小亮度Bmin之比:
第三章 图像处理的基本概念 分辨力
人眼的分辨力是指人眼在一定距离上能区分开相邻两点的能力,可以用能 区分开的最小视角θ的倒数来描述,如下图所示: d θ = l
上图中,d表示能区分的两点间的最小距离,l为眼睛和这两点 连线的垂直距离. 人眼分辨力和环境照度,被观察对象的相对对比度等因素有关.
第三章 图像处理的基本概念 1.4 视觉适应性和对比灵敏度
第三章 图像处理的基本概念
第三章 图像处理的基本概念
人眼黑白亮度感觉的相对性: 人眼在适应某一平均亮度后,黑,白感觉对应的亮度范围较小;随着平 均亮度的降低,黑白感觉的亮度范围变窄. 黑白亮度感觉相对性在图像传输与重现方面的意义: ①重现图像的亮度不必等于实际图像的亮度,只要保持两者的对比度 不变,就能给人以真实的感觉; ②人眼不能感觉出来的亮度差别在重现图像时不必精确地复制出来.