第3章数字图像处理技术

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位图图像
● 具有位映射关系的图叫作“位图”
● “位图”特指图
像
● 二进制位与图像之间
存在严格的“位映射”关 系
图像像点
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矢量图和位图局部放大对比
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位图放大 矢量图放 效果示意 大示意
● 像点由若干个二进制位进行描述 ● 二进制位代表图像颜色的数量 ● 二进制位与图像之间
存在严格的“位映射”关
系
图像像点
8bit ( 28 = 256色 ) 16bit ( 216 = 65536色 ) 24bit ( 224 = 16M色 )
● 8位图像 ● 16位图像 ● 24位图像
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普通：300dpi 高精度：600 dpi
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(3)图像深度（Image Depth）
也称图像的位深，是指描述图像中每个像素
的数据所占的二进制位数。
图像的每一个像素对应的数据通常可以是1位
（bit）或多位，用于存放该像素的颜色、亮 度等信息，数据位数越多，可以表达的颜色 数目就越多。
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颜色数量与颜色深度
● 颜色数量——用于表示图像色彩的有限位二进制数。 ● 颜色深度——表示一个像素的二进制位数，以bit为单位。
颜色深度(bit) 数值 1 4 8 16 24 32 36 21 24 28 216 224 232 236
颜色数量 2 16 256 65536 16777216 4294967296 68719476736
彩色图像(Color image)可以按照颜色的数目来划 分，如256色图表示该图像中颜色的总数目不超过 256种。
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单色图和灰度图对比
单色图
灰度图
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不同位深度的图像对比
黑白色 16色
256色
24位色
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灰度图和彩色图
从色彩方面来讲，又可分为灰度图和彩色图。 灰度图(Grayscale image)按照灰度等级的数目来
划分。只有黑白色的图像称为单色图像 （monochrome image），图中每个像素值用1 位存储。如果每个像素的像素值用一个字节表示， 灰度等级数为256，每个像素可以是0～255之间 的任何一个值。
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（2）显示分辨率
显示分辨率是确定显
示图像的区域大小。 如果显示屏的分辨率 为640×480，那么一 幅320×240的图像只 占显示屏的1／4；相 反，2400×3000的图 像在这个显示屏上就 不能显示一个完整的 画面。
图片分辨率 98×130
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颜色评价 二值(单色)图像 简单色图像 基本色图像 增强色图像 真彩色图像 真彩色图像 真彩色图像
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例3-2 计算图像的位深
一幅图像的每个像素用R、 G、B（ 红、绿、蓝） 三个分量表示，若每个分量使用 8 位，则一个像 素需要24位来表示，此图像深度为24位。 该图像可表达的颜色数目是多少？
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1 颜色的描述与度量
颜色是人的视觉系统对可见光的感知结果，感知到
的颜色由光波的频率决定 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
显示分辨率 400×300
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●
常见分辨率
● 平板扫描仪：1200 dpi
● 显示器：96 dpi ● 显示用图片：96 dpi ● 动画、视频：96 dpi ● 底片扫描仪
4800 dpi
● 激光打印机：600~1200 dpi
● 印刷图片
● 喷墨打印机：720～2880 dpi
通过视觉感官在大脑中留下的印记。
●图形：运算形成的抽象化产物
● 数字图像：直接量化的原始信号
● 图形由具有方向和长度的 ● 图像的最小单位是像点 ● 用于表现自然影像
矢量表示 ● 用于分析运算结果，简单 图形表示
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●
图像组成
● 图像由基本显示单元“像点”构
成
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3.2 数字图像的基本概念
1. 图像的基本属性
图像的像素数目（Pixel
dimensions），是指位图图像 的宽度和高度方向上含有的像素数目。 一幅图像在显示器上的显示效果由像素数目和显示器的 设定共同决定。 (1)图像分辨率（Image resolution）指组成一幅图像的像 素密度的度量方法，通常使用单位打印长度上的图像像 素的数目多少，即用每英寸多少点(dot per inch，dpi)表 示。对同样大小的一幅图，如果组成该图的图像像素数 目越多，则说明图像的分辨率越高，看起来就越逼真。 相反，图像显得越粗糙。在同样大小的面积上，图像的 分辨率越高，则组成图像的像素点越多，像素点越小， 图像的清晰度越高。(图象清晰度、图象分解力) 11
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位图图像，亦称为点阵图像或绘制图像，是由称作
像素的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列 和染色以构成图样。
当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个
方块。扩大位图尺寸的方法是增多单个像素，从而使线 条和形状显得参差不齐。 由于每一个像素都是单独染色的，可以通过以每次一个 像素的频率操作选择区域而产生近似相片的逼真效果。 缩小位图尺寸也会使原图变形，因为它是通过减少像素 使整个图像变小的。 不能单独操作（如移动）局部位图。
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图像处理时应考虑的问题
设定图像的分辨率时，应该考虑所制作的图像 的最终发布媒体。 若图像是用于网络的在线媒体，只要使用图像
的分辨率和典型的显示器分辨率相匹配即可；
若制作的是打印图像，采用过低的分辨率会使 图像显得粗糙，而采用过高的分辨率导致文件 的增大和打印时间的延长。 而且，对于分辨率过高的图像，打印设备未必 能够正常工作。
⑴图像分辨率
● 分辨率的单位
清晰度
绝对清晰度
视觉效果
dpi (display pixels / inch)
每英寸显示的线数
● dpi的数值越大，图像越清晰
dpi
300 dpi
96 dpi
21 dpi
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像点组成图像示意
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图形语言的特点是什么 图形、图像在计算机中如何描述
色彩如何表达
处理图像常用哪些工具
我也想处理图像……
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Digital Image Representation
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3.1图像的数字化
离散化图像
1 .图像数字化
解：可以表达的颜色数为： 224=16,777,216（16M）
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⑷真彩色（True Color）
指在组成一幅彩色图像的每个像素值中，有R，G，
B三个基色分量，每个基色分量直接决定显示设备 的基色强度，这样产生的彩色称为真彩色。 例如，用R、G、B各8位表示的彩色图像。 而人的眼睛是很 难分辨出这么多 种颜色的。 因此在许多场合 将这样的图像称 为真彩色图像， 也称为全彩色图 像。
例3-1 计算图像的像素数
计算72dpi的1×1英寸图像的像素数；
在使用扫描仪扫描彩色图像时，如果用 300dpi来扫描一幅8inch×10inch的彩色 图像，得到图像的像素数目是多少？
解1：对于72dpi 1×1英寸的图像 总像素数=72×1×72×1=5184 解2：对于300dpi的8inch×10inch的彩色图像 总像素数=8×300×10×300 = 2400×3000
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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
普通高等教育“十一五”国家级规划教材
多媒体技术及应用
赵英良 冯博琴 崔舒宁
第3章 数字图像处理技术
清华大学出版社 2009
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第3章 数字图像处理技术
图像是指绘制、摄制或印制的形
象。图像处理是将已有的图像改 变成一幅新的，更好的图像.
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提出问题
如何用图形来表达意愿、思想、美好……
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计算数字化图像文件的大小
例3-3：计算上图占用的存储空间。
解：
上图使用了一个57×55的矩阵存储图像，假设矩阵 中每个元素使用一个字节来存储，则存储空间为：
57*55*1=3135 Byte 如果是彩色图像，需要分别存储R、G、B 3个分量， 则存储空间为： 3135*3=9405 Byte
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图像数字化实例
原图
量化 00000000000012244222...0000000000 .......... ....... 002022446677666676665...666666666
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矢量图和位图的局部放大
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3.3 图像色彩与色彩空间
生气勃勃的大自然色彩向人们展示着物质、
生命、存在和运动状态。视觉是人们认识世 界的窗口，客观世界作用于人的视觉器官， 通过视觉器官形成信息，从而使人产生感觉 和认识
采样
57*55/3位
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补充说明：
矩阵中的每一个值代表该点图像的光强度，而光是
能量的一种形式，故矩阵中的每一个值必须大于零， 且为有限值。 例子中的数字化采样是按正方形点阵取样的，除此 之外还有三角形点阵，正六角形点阵取样。 以上是用一幅灰度图做的例子，如果是一幅彩色图 像，各点的数值还应当反映出色彩的变化。 数字化后的矩阵对各像素允许的最大灰度级数都要 作出决定，一般来说，取为2的整次幂
采样，把一幅连续图像在空间上分割成M×N个
网格，每个网格用一亮度值来表示。由于结果是 一个样点值阵列，故又叫点阵采样。 采样使连续图像在空间上离散化，但采样点上图 像的亮度值还是某个幅度区间内的连续分布
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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。
2 图像的种类
矢量图像，也称为面向对象的图像或绘图图像。在
数学上定义为一系列由线连接的点。
矢量图主要用于工程图、白描图、卡通漫画、图例和三
维建模等。 矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自 成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕 位置等属性。在维持它原有清晰度和弯曲度的同时，多 次移动和改变它的属性，而不会影响图例中的其它对象。 例如：一个圆可以表示成圆心在(x1,y1)，半径为r的图形； 一个矩形可以通过指定左上角坐标(x1,y1)和右下角坐标 (x2,y2)的四边形来表示。 基于矢量的绘图同分辨率无关。存盘后文件的大小与图 形中元素的个数和每个元素的复杂程度成正比 28