数字图像处理发展1
数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的1)
1.1 图像与图像处理的概念图像(Image)：使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。
包括：·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面；·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。
数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。
图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。
数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。
也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。
1.2 图像处理科学的意义1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。
在这些信息中，视觉信息占70％。
·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。
·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。
2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段非可见光成像。
如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。
利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。
3.图像处理技术对国计民生有重大意义图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。
它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。
1.3 数字图像处理的特点1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。
数字图像处理实验报告 实验一 图像增强实验
实验一图像增强实验一、实验目标：掌握图像增强的算法。
二、实验目的：1. 了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法2. 掌握直方图灰度变换方法3. 掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法三、实验内容：（1）图像的点操作、邻域操作算法。
（2）图像的直方图处理算法。
四、实验设备：1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5；五、实验步骤：（1）读入图像：用matlab函数实现图像读入（可读入Matlab中的标准测试图像）(原始图像)（2）实现图像点操作运算（如gamma校正，对数校正等）（3）实现图像的邻域处理（实现均值滤波，拉普拉斯滤波）（4）实现直方图均衡处理matlab 源程序clear all;clc;f=imread('girl_noise.jpg');figure,imshow(f),title('原始图像');[m,n]=size(f);f0= im2double(f); % 整型转换为double 类f1=f0;std_i=zeros(1,m-2);%灰线处理for i=2:m-1%灰线处理std_i(i-1)=std(f0(i,:));if(std_i(i-1)<0.1)for j=1:mf0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2;endendendfigure,imshow(f0),title('滤除灰线后的图像');fz=f0-f1;[r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置f2=f0;change=0;count=0;for i=3:m-2%白线处理for j=1:mif(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))>0.2&&abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))>0.2) count=count+1;endif(count>n*0.8)count=0;change=1;break;endendif(change==1)for k=1:mf0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2;endchange=0;count=0;endendfigure,imshow(f0),title('滤除白线后的图像');fz1=f2-f0;[r1,c1]=find(fz1~=0); %寻找白线噪声的位置fn = medfilt2(f0); %反射对称填充figure, imshow(fn),title('中值滤波后的图像');f0 = im2double(fn); % 整型转换为double 类g =2*f0- imfilter(f0,w4, 'replicate'); % 增强后的图像figure, imshow(g),title('高提升滤波图像(A=2)');图像处理结果六、结果分析从上面结果可以看出，带状噪声处理部分，已经基本将带状噪声去除。
2021数字图像处理技术的功能、特点及应用前景范文1
2021数字图像处理技术的功能、特点及应用前景范文 数字图像处理技术是对图像信息进行加工修改的过程，从诞生以来，其处理算法不断优化，处理速度不断加快，应用也日渐广泛。
本文主要针对数字图像处理技术的内容、应用以及前景进行了浅显的分析，以期为这项技术的发展提供有益参考。
一、数字图像处理技术的内涵 数字图像处理就是采用电子计算机或其他数字设备对图像信息进行转换，使之变为电信号，并对信息进行增强、提取、复原、去噪等处理的方法与技术。
该技术包括图像增强、图像恢复、重建和图像分割等；可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算，一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。
我国常用的数字图像处理技术主要有两种，一种是光学处理法，一种是数字（电子）处理法。
当前，数字图像处理技术已经逐步完善。
数字图像处理技术与人们的生活紧密相关，如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像，即数字图像处理技术的成果。
目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科，成为了信息处理的一个重要的学科分支，并与相关学科相互联系、相互交叉。
如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关，所以，它们之间各有侧重而又相互补充，并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展。
二、数字图像处理技术的功能及特点 数字图像处理技术日臻完善，其处理精度高，对图像的再现性能好，通用性、灵活性好，能够实现多种功能的高度复杂的运算。
由于数字图像处理技术具备以上特点，其在短短的发展历程中就被广泛应用。
数字图像处理技术的功能主要包括以下几个方面：一是增强图像的视觉效果。
比如，在航空、航天拍摄的图片通过信号传回地球接收器的过程中，或图像扫描等的过程中，由于传输介质、大气层、声光污染等多种原因会造成图像模糊。
这就需要利用数字图像处理技术改善图像的效果。
二是模式识别功能。
即借助计算机设备对人类的视觉、听觉等进行自动模拟。
数字图像处理第1章 绪论
1.4 人类的视觉
视觉研究可分为视觉生理,视觉特性,视觉模型3个方面.
人眼构造和视觉现象Βιβλιοθήκη 1.4.1 人眼构造和视觉现象
上图为人眼的横截面的简单示意图.前部为一圆球,其平均直径 约为20mm左右,由3层薄膜包着,即角膜和巩膜外壳,脉络膜和 视网膜. 角膜是一种硬而透明的组织,盖着眼睛的前表面; 角膜 巩膜与角膜连在一起,是一层包围着眼球剩余部分的不透明膜. 巩膜 脉络膜位于巩膜的里边,这层膜包含有血管网,它是 眼睛的重要 脉络膜 滋养源,脉络膜外壳着色很重,因此有助于减少进入眼内的外来 光和眼球内的回射.
图像信号的数字化
图像信号的数字化
设采样之后的离散图像 fs(x,y) 的灰度值即为 f(x,y) 的幅度,且灰 度值取在 [r0,rk] 范围内,并设该幅图像的所有像素的取值均匀 分布在各量化层,即其概率 p(r)=p .在这种条件下采用均匀量 化效果最佳,即总量化误差最小. 把整个取值范围[r0,rk]分为 k 个子区间[ri,ri-1], i=0,1,2,…, k-1.计算机图像处理中 k常取2^n,如64,128,256,….每 个子区间赋予唯一确定的 qi 值,每个qi值在计算机内用1个码字 表示.每个f(x,y) 离散值相应赋予1个qi值,其中 i=0,1,2,…,k-1. 对应关系是,当 r=f(x,y)∈[ri,ri-1]时,f(x,y)=qi
一幅 m×n 的数字图像可用矩阵表示为
f (0,1) f (0,0) f (1,0) f (1,1) F = ... ... f (m1,0) f (m1,1)
f (0, n 1) ... f (1, n 1) ... ... ... f (m1, n 1) ...
数字图像中的每个像素都对应于矩阵中相应的元素. 把数字图像表示成矩阵的优点在于,能应用矩阵理论对图 像进行分析处理.
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章
第1章 概论
5. 图像分析（Image Analysis 图像处理应用的目标几乎均涉及图像分析， 即对图像中 的不同对象进行分割、 特征提取和表示， 从而有利于计算机 对图像进行分类、 识别和理解。 在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中， 图像分析是 把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。 在医学图像处理中， 不仅要检测出异变（如肿瘤）的存在， 而且还要检查其尺寸大小。
第1章 概论 图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。 人类视 觉系统能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物 体。 但对计算机来说， 却是一个非常困难的问题。 由于解 决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键 一步， 因此， 将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理 的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
第1章 概论 4. 图像分割（Image Segmentation 把图像分成区域的过程即图像分割。 图像中通常包含多 个对象， 例如， 一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各 种器官和组织。 为达到识别和理解的目的， 必须按照一定的 规则将图像分割成区域， 每个区域代表被成像的一个物体 （或部分）。
第1章 概论
（4） 图像数据量庞大。 图像中包含有丰富的信息， 可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用信息。 但是， 数字图像的数据量巨大。 一幅数字图像是由图像矩阵中的像 素（Pixel ）组成的， 通常每个像素用红、 绿、 蓝三种颜 色表示， 每种颜色用8bit表示灰度级。 那么一幅1024×768 不经压缩的真彩色图像， 数据量达2.25 MB (1024×768×8×3/8)， 一幅遥感图像的数据量达3240× 2340×4＝30Mb 。 如此庞大的数据量给存储、 传输和处理 都带来巨大的困难。 如果再提高颜色位数及分辨率， 数据量 将大幅度增加。
数字图像处理技术的应用与发展
数字图像处理技术的应用与发展随着科技的不断发展，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
数字图像处理技术可以对图像进行一系列的操作和处理，从而满足各种不同的需求。
本文将介绍数字图像处理技术的应用、发展历程以及对社会、经济和科学研究的影响，并展望未来的发展趋势。
数字图像处理技术在许多领域都有广泛的应用，以下是其中的几个例子：医学领域：数字图像处理技术在医学领域的应用已经非常成熟。
通过对医学影像进行处理和分析，可以协助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT、MRI等医学影像进行的三维重建，可以更加直观地观察到病变位置和范围，从而提高诊断的准确性和效率。
军事领域：数字图像处理技术在军事领域的应用也十分广泛。
例如，通过对面部、指纹等生物特征进行识别，可以实现对人员的精准管理。
数字图像处理技术还可以应用于地图测绘、目标跟踪等领域。
交通领域：数字图像处理技术在交通领域的应用也日益广泛。
例如，通过对面部识别技术和交通监控视频进行处理，可以实现对交通违法行为的自动识别和抓拍。
数字图像处理技术还可以应用于车辆检测、交通流量统计等领域。
数字图像处理技术自20世纪60年代出现以来，已经经历了漫长的发展历程。
随着科技的进步，数字图像处理技术也在不断发展和创新。
未来的数字图像处理技术将朝着以下几个方向发展：机器学习：机器学习是当前最为热门的技术之一，其在数字图像处理领域的应用也日益广泛。
通过机器学习算法，可以对图像进行自动分类、识别、分割等操作，从而提高数字图像处理的准确性和效率。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，其通过对神经网络的研究和应用，可以实现更加复杂的图像处理任务。
例如，通过对面部特征进行分析，可以实现对面部表情的识别和分类，从而应用于情感分析、人机交互等领域。
数字图像处理技术的应用对社会、经济和科学研究都产生了深远的影响。
以下是其中的几个方面：提高生产效率：数字图像处理技术可以应用于工业生产中，通过对生产线的监控和自动化控制，可以提高生产效率、降低成本。
数字图像处理基本流程第一步
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遥感数字图像处理一
STEP2
STEP3
STEP4
图像校正：包括辐射校正、几何校正。
增强处理：增强图像中的有用信息，利于识别分析。 包括彩色增强、直方图增强、图像运算、邻域增强、频率域增强、信息融合等。
图像变换：消除干扰和滤掉噪声，提高图像质量。
信息提取：图像分类（监督分类、非监督分类、神经网络分类、模糊分类）、空间信息提取、光谱信息提取。
方法：黑白扫描/彩色扫描
扫描时需注意： 扫描的空间分辨率
一般300dpi（像片）/ 600dpi（负片）可满足要求 灰度级：0-255（黑白）/ RGB（彩色）
航空像片的数字化
如何设置分辨率
过程: （1）空间采样 （2）属性量化
分辨率设置
例：将一张1:50000的航空图像扫描成分辨率是2米的数字化图(1pix=2m) 。 50000 lcm=500m 1cm内要有250个pix pix边长=1cm/250pix=0.004cm=0.001575inch (1cm=0.3937inch) 635pix/inch
辅助数据：数字图像尺寸等各种参数
多波段数字图像存储与分发的常用数据格式：
遥感数字图像的表示方法
BSQ(Band sequential)数据格式：按波段顺序依次排列， 1个文件，文件内划分1-K段，第n段数据为第n波段的图像数据[M行][N列]。 多式（Band interleaved by pixel），1个文件，[M行][N列]格式，每个单元顺序记录K个波段的相应数据。 多波段数字图像存储与分发的常用数据格式（2）
BIL数据格式（Band interleaved by line）， 1个文件，逐行按波段次序排列。第1波段的第1行、第2波段的第1行、…、第K波段的第1行；第1波段的第2行、第2波段的第2行、…、第K波段的第2行；…… 多波段数字图像存储与分发的常用数据格式（3）
数字图像处理课程设计(1)
1.课程设计目的1.通过Matlab仿真软件，针对课程教学中的相关内容开展仿真分析与研究，以加深对教学内容的理解，培养学生的方针分析能力。
2.加深对贴标签的基本理论知识的理解，培养独立开展科研的能力和编程能力，掌握MATLAB对图形处理的基本语句，学会使用MATLAB。
3.鼓励学生就自己感兴趣的内容进行实际制作测试，以丰富学生课余电子制作内容及培养自我创作能力。
2.课程设计要求1.掌握课程设计的相关知识、概念清晰。
2.程序设计合理、能够正确运行。
3．掌握课程设计的相关知识、概念清晰，程序设计合理、能够正确运行，独立完成。
.3相关知识3.1 数字图象处理数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。
20世纪60年代末,数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展,理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。
在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求,促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来,随着计算机和其它各有关领域的迅速发展,例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展,数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
数字图像处理技术(1)
● 8位图像 ● 16位图像 ● 24位图像
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⑴图像分辨率
● 分辨率的单位
dpi (display pixels / inch)
每英寸显示的线数 ● dpi的数值越大，图像越清晰
清晰度
绝对清晰度
视觉效果
dpi
300 dpi
96 dpi
21 dpi 15
像点组成图像示意
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例3-1 计算图像的像素数
• 光波是一种具有一定频率范围的电磁波
– 颜色的实质是一种光波 – 物体表面的光滑程度或物质成分不同，对于光反射、
折射、散射和吸收的情况也有所不同，因而所呈现的 颜色就有不同 – 纯颜色通常使用光的波长来定义，用波长定义的颜色 叫做光谱色 – 用不同波长的光进行组合可以产生相同的颜色感觉
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• 每个网格上只能用一个确定的亮度值表示。每一个采样的小方块内的灰度值 相同。把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为有限个特定数的过程，称 之为量化，即样点亮度的离散化。
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图像数字化实例
原图
量化
00000000000012244222...0000000000
..........
.......
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– 对于那些在扫描时采用低分辨率得到的图像，不能通过提高分辨率的方 法来提高图像的质量，因为这种方法仅仅是将一个像素的信息扩展成了 几个像素的信息，并没有从根本上增加像素的数量。
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什么是图像 图像与图形的区别
● 图像是自然界中多姿多彩的景物和生物 通过视觉感官在大脑中留下的印记。
● 数字图像：直接量化的原始信号 ●图形：运算形成的抽象化产物
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《数字图像处理》课件1上海交大 (全)
• 应用举例：
1. 公共安全：视频监控，人脸识别与跟踪，指纹识别 2. 交通/导航：汽车牌照识别，车型识别，船型识别，电子警察等 3. 宇宙探测：神舟飞船，月球照片等 4. 遥感：气象云图，农作物产量估计，矿产探测 5. 国防：无人机，自主行走车，巡航导弹
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 概念
上海交通大学
数字图像处理（Digital Image Processing）就是用（ 数字电子）计算机对各种图像进行处理，以得到某些预期 的效果或从图像中提取有用信息。
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 数字图像处理系统构成
上海交通大学
2010年度春季
2010年度春季
上海交通大学
数字图像处理 （Digital Image Processing）
课件下载与联系方式
上海交通大学
Байду номын сангаас
Ftp: user name: zhang_rui Password: public Directory: download
Email：zhang_rui@ Tel: 34205231 (EIEE 5-317)
上海交通大学
6. 生物医学：CT，B超，血球计数仪 7. 应力分析：光弹性数据采集与分析 8. 无损探伤：增强（用12位表示） 9. 提花织物&印染CAD系统 10. 其他：
手机，数码相机，DV，DVD，VOD，MSN，…
图像压缩编码（用于图像传输/存储）是最成功的应用之一
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
数字图像处理实验(1)
3）存储该图像（文件名用同学们的本名）； 4）、制作标准像的硬拷贝；打印两张，一张
上交（附在实验报告中），一张自己保留；
五、撰写实验报告 1）、实验目的叙述； 2）、实验环境描述； 3）、实验项目及内容； 4）、操作步骤详细描述；包括：系统的激 活方法，菜单的运用等；
5）、记录实验结果。 6）、基本原理介绍； 7）、实验现象描述； 8）、实验结果分析；
谢谢
软件： 操作系统：WINDOWS XP 应用软件： 数字图像处理演示软件。
三、实验内容：
1）、图像信息获取； 2）、图像存储； 3）、观察直方图均衡化处理的效果； 4）、观察图像边缘增强处理效果； 5）、拍摄自己的标准像。
四、实验步骤： 1、图像信息的获取： 1）、激活软件； 2）、调整摄像机的光圈和聚焦，
数字图像处理实验
(一)
一、实验目的
1）、了解“数字图像处理系统”的基本组 成结构；
2）、掌握微型数字图像处理系统的基本 操作方法；
3）、体验主要数字图像处理内容的效果。
二、实验的软、硬件平台：
硬件： 微型图像处理系统， 包括：主机， PC机； 摄像机：Logitech 130万像素, 分辨率:640×480 最高分辨率:1280×960 手动聚焦调整.
摄取一张明暗合适的图像；
ห้องสมุดไป่ตู้
3）、存储图像；
4）、调出该图像，验证是否成功存储了该 图像。
2、观察图像均衡化处理效果 1）、激活图像处理软件； 2）、调整摄像机光圈，摄取一张偏暗的图像 并存储该图像；
3）、调用演示程序中的直方图统计功 能，观察直方图形状；
4）、调用直方图均衡化处理功能，观察 处理结果，同时调用直方图统计功 能，观察直方图形状；
数字图像处理1-关于灰度,比特深度,彩色图像等名词的理解
灰度图像灰度图像是区别于普通rgb编码图像的一种特别的图像编码。
它将一张黑白照片的每个像素设置了256个灰度档，每个像素根据自身反应的图像上点的明亮程度来展示对应的灰度。
同时使用rgb的编码一样可以得到黑白照片，但是二者各有优缺点。
灰度图像的黑白照片，由于每个像素只需要8bit的存储量，占用空间更小。
而rgb模式下的黑白照片虽说占用了3倍的空间，相对应的阴影细节却能更好的体现出来。
比特深度比特深度也就是通常买显示器会说到的“色域”。
8bit的深度就是说一个像素点对应的颜色，其rgb值中的每一个都分为256档。
当然除了8bit还有11bit，16bit之类的更宽的色域，相对应的图片的颜色会更丰富，更有层次感。
图像分辨率图像分辨率是一个用来描述图像质量，图像清晰程度的一个量。
其基本概念是指每一平方英寸中有多少个像素点，单位就是人们经常提到的dpi。
而整个图像的像素个数就是由图像本身的宽、高以及图像分辨率来共同确定的。
图像直方图图像直方图是对图像曝光程度以及颜色的一种特别的表现方式。
在灰度图像中，其横坐标就是256个灰度档，而其纵坐标就是整个图像中某一灰度档对应的相对像素数量。
在rgb图像中也同理，只不过每个单独的原色会有其单独的直方图。
如果图像直方图中某一位置出现峰值，就说明这个强度的像素点最多。
如果在横轴最左端或最右端出现峰值，则说明画面过曝或过暗，损坏无法修复。
Bayer Filter的工作原理Bayer Filter通常翻译为拜耳过滤器或拜耳滤色器，现在的数字图像采集设备基本上都是用的这种原理。
由于要同时采集rgb信息，平面上均匀分布着3种采集单元，分别对应着rgb三原色。
每个单元由一片或红或绿或蓝的玻璃和可以感受光强的传感器构成，光线通过彩色玻璃，对应颜色的光线就会照射到传感器上，待曝光结束后，对传感器的读数进行计算，就可以还原某一像素上对应的rgb值构成其采集到的颜色，所有单元同理。
此外，由于两个单元之间有微小的缝隙，会有部分光无法直接被传感器利用。
第7讲—第四章 数字图像处理技术(1)
● 注意：图像文件的扩展名不要轻易修改，否则不能使用 注意：图像文件的扩展名不要轻易修改，
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● 图像文件的体积 图像文件的体积是指图像文件的数据量， 图像文件的体积是指图像文件的数据量，其计量单位是字节 Byte）。存储位图图像所需的空间可用下列的公式计算： ）。存储位图图像所需的空间可用下列的公式计算 （Byte）。存储位图图像所需的空间可用下列的公式计算： 文件的字节数= 位图高度*位图宽度*位图颜色深度） 文件的字节数=（位图高度*位图宽度*位图颜色深度）/8
1) 二值图像：仅由两种颜色组成。 二值图像：仅由两种颜色组成。 2) 彩色与灰度图像：图像的颜色 彩色与灰度图像： 数量多，表现力较强，色彩丰富。 数量多，表现力较强，色彩丰富。 图像的种类
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● 颜色模型 使用颜色模型的目的是尽可能多、尽可能有效地描述各种颜色， 使用颜色模型的目的是尽可能多、尽可能有效地描述各种颜色， 以便在需要时能方便地加以选择。根据需要的不同，各个领域一般使 以便在需要时能方便地加以选择。根据需要的不同， 用不同的颜色模型。如电视工业、计算机工业、 用不同的颜色模型。如电视工业、计算机工业、印刷业和专业摄影界 都使用自己的颜色模型和标准。 都使用自己的颜色模型和标准。 在多媒体应用中经常涉及的几种通用颜色模型主要有以下几种： 在多媒体应用中经常涉及的几种通用颜色模型主要有以下几种： 使用红色（Red）、绿色（Green）、 ）、绿色 ）、蓝 Blue） ● RGB 使用红色（Red）、绿色（Green）、蓝（Blue）三种基 色相加来生成所有其他颜色，因此也称为加法色彩模型。 色相加来生成所有其他颜色，因此也称为加法色彩模型。 使用Cyan Cyan（ ）、Magenta 品红）、Yellow（黄色） Magenta（ ）、Yellow ● CMYK 使用Cyan（蓝）、Magenta（品红）、Yellow（黄色）分 别为Red Green、Blue的补色 Red、 的补色。 模型采用减法合成色彩。 别为Red、Green、Blue的补色。此模型采用减法合成色彩。 HLS模型则模拟了人眼感知颜色的方式 模型则模拟了人眼感知颜色的方式， ● HLS HLS模型则模拟了人眼感知颜色的方式，使用三个数值 色相H 亮度L 饱和度S 来描述一个像素的颜色。 （色相H、亮度L、饱和度S）来描述一个像素的颜色。
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数字图像处理发展1、数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
2、数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，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。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI 公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。
与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。
人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。
很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。
其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展。
3、20世纪80年代，可以处理2－D和3－D图像，90年代后图像成立占信息处理的主要地位。
1996年提出图像工程这一新学科。
4、当前，图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。
需要进一步研究的问题的如下五个方面：1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。
如，在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度仍然是主要矛盾之一。
2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。
3）加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展。
如，人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，将对图像处理技术的发展起到极大的促进作用。
4）加强理论研究，逐步形成图像处理科学自身的理论体系。
5）图像处理领域的标准化。
图像的信息量大、数据量大，因而图像信息的建库、检索和交流是一个重要的问题。
就现有的情况看，软件、硬件种类繁多，交流和使用极为不便，成为资源共享的严重障碍。
应建立图像信息库，统一存放格式，建立标准子程序，统一检索方法。
图像处理技术未来发展大致可归纳为：1）图像处理的发展将围绕HDTV（高清晰度电视）的研制，开展实时图像处理的理论及技术研究，向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
2）图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
3）硬件芯片研究。
把图像处理的众多功能固化在芯片上，使之更便于应用。
4）新理论与新算法研究。
在图像处理领域，近几年来，引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如小波分析（Wavelet）、分形几何（Fractal）、形态学（Morphology）、遗传算法（GA，Genetic Algorithms）、人工神经网络等（Artificial neural networks）。
这些理论及建立在其上的算法，将会成为今后图像处理理论与技术的研究热点。
4、数字图像处理经过初创期、发展期、普及期及广泛应用几个阶段，如今已是各个学科竞相研究并在各个领域广泛应用的一门科学。
随着科学技术的进步以及人类需求的不断增长，图像处理科学无论是在理论上还是实践上，均会取得更大的发展。
计算机图形学开放分类：计算机计算机图形学(Computer Graphics，简称CG)是一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科学。
简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。
图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。
从处理技术上来看，图形主要分为两类，一类是基于线条信息表示的，如工程图、等高线地图、曲面的线框图等，另一类是明暗图，也就是通常所说的真实感图形。
计算机图形学一个主要的目的就是要利用计算机产生令人赏心悦目的真实感图形。
为此，必须建立图形所描述的场景的几何表示，再用某种光照模型，计算在假想的光源、纹理、材质属性下的光照明效果。
所以计算机图形学与另一门学科计算机辅助几何设计有着密切的关系。
事实上，图形学也把可以表示几何场景的曲线曲面造型技术和实体造型技术作为其主要的研究内容。
同时，真实感图形计算的结果是以数字图像的方式提供的，计算机图形学也就和图像处理有着密切的关系。
图形与图像两个概念间的区别越来越模糊，但还是有区别的：图像纯指计算机内以位图形式存在的灰度信息，而图形含有几何属性，或者说更强调场景的几何表示，是由场景的几何模型和景物的物理属性共同组成的。
计算机图形学的研究内容非常广泛，如图形硬件、图形标准、图形交互技术、光栅图形生成算法、曲线曲面造型、实体造型、真实感图形计算与显示算法、非真实感绘制，以及科学计算可视化、计算机动画、自然景物仿真、虚拟现实等。
计算机图形学的发展1963年，伊凡•苏泽兰(Ivan Sutherland)在麻省理工学院发表了名为《画板》的博士论文，它标志着计算机图形学的正式诞生。
至今已有三十多年的历史。
此前的计算机主要是符号处理系统，自从有了计算机图形学，计算机可以部分地表现人的右脑功能了，所以计算机图形学的建立具有重要的意义。
近年来，计算机图形学在如下几方面有了长足的进展：1、智能CADCAD 的发展也显现出智能化的趋势，就目前流行的大多数CAD 软件来看，主要功能是支持产品的后续阶段一一工程图的绘制和输出，产品设计功能相对薄弱，利用AutoCAD 最常用的功能还是交互式绘图，如果要想进行产品设计，最基本的是要其中的AutoLisp语言编写程序，有时还要用其他高级语言协助编写，很不方便。
而新一代的智能CAD 系统可以实现从概念设计到结构设计的全过程。
例如，德国西门子公司开发的Sigraph Design软件可以实现如下功能：①从一开始就可以用计算机设计草图，不必耗时费力的输入精确的坐标点，能随心所欲的修改，一旦结构确定，给出正确的尺寸即得到满意的图纸；②这个软件中具有关系数据结构，当你改变图纸的局部，相关部分自动变化，在一个视图上的修改，其他视图自动修改，甚至改变一个零件图，相关的其它零件图以及装配图的相关部分自动修改：③在各个专业领域中，有一些常用件和标准件，因此，希望有一个参数化图库。
而Sigraph不用编程只需画一遍图就能建成自己的图库；④Sigraph还可以实现产品设计的动态模拟用于观察设计的装置在实际运行中是否合理等等。
智能CAD的另一个领域是工程图纸的自动输入与智能识别，随着CAD技术的迅速推广应用，各个工厂、设计院都需将成千上万张长期积累下来的设计图纸快速而准确输入计算机，作为新产品开发的技术资料。
多年来，CAD 中普遍采用的图形输入方法是图形数字化仪交互输入和鼠标加键盘的交互输入方法．很难适应工程界大量图纸输入的迫切需要。
因此，基于光电扫描仪的图纸自动输入方法已成为国内外CAD工作者的努力探索的新课题。
但由于工程图的智能识别涉及到计算机的硬件、计算机图形学、模式识别及人工智能等高新技术内容，使得研究工作的难点较大。
工程图的自动输入与智能识别是两个密不可分的过程，用扫描仪将手绘图纸输入到计算机后，形成的是点阵图象．CAD 中只能对矢量图形进行编辑，这就要求将点阵图象转化成矢量图形．而这些工作都让计算机自动完成．这就带来了许多的问题．如①图象的智能识别；②字符的提取与识别；③图形拓扑结构的建立与图形的理解；④实用化的后处理方法等等。
国家自然科学基金会和863计划基金都在支持这方面的研究，国内外已有一些这方面的软件付诸实用，如美国的RVmaster，德国的VPmax，以及清华大学，东北大学的产品等。
但效果都不很理想．还未能达到人们企盼的效果。
2 计算机美术与设计2．1 计算机美术的发展1952年．美国的Ben ．Laposke用模拟计算机做的波型图《电子抽象画》预示着电脑美术的开始(比计算机图形学的正式确立还要早)。
计算机美术的发展可分为三个阶段：(1)早期探索阶段(1952 1968年)主创人员大部分为科学家和工程师，作品以平面几何图形为主。
1963年美国《计算机与自动化》杂志开始举办年度“计算机美术比赛”。
代表作品：1960年Wiuiam Ferrter为波音公司制作的人体工程学实验动态模拟．模拟飞行员在飞机中各种情况；1963年Kenneth Know Iton的打印机作品《裸体》。
1967年日本GTG小组的《回到方块》。
(2)中期应用阶段(1968年～1983年)以1968年伦敦第一次世界计算机美术大展一“控制论珍宝(Cybernehic Serendipity1为标志，进入世界性研究与应用阶段；计算机与计算机图形技术逐步成熟，一些大学开始设置相关课题，出现了一些CAD应用系统和成果，三维造型系统产生并逐渐完善。
代表作品：1983年美国IBM 研究所Richerd Voss设计出分形山(可到网站“分形频道hrtp：ttfracta1．126．tom 中查找有关“分形”的知识)(3)应用与普及阶段(1984年～现在)以微机和工作站为平台的个人计算机图形系统逐渐走向成熟，大批商业性美术(设计)软件面市；以苹果公司的MAC 机和图形化系统软件为代表的桌面创意系统被广泛接受，CAD成为美术设计领域的重要组成部分。