图像信息的获取与处理

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使用计算机视觉技术进行图像分析的步骤

使用计算机视觉技术进行图像分析的步骤

使用计算机视觉技术进行图像分析的步骤图像分析是利用计算机视觉技术对图像进行解析、提取信息和获取有用知识的过程。

通过图像分析,我们可以理解图像中的内容、结构、特征,并为后续的处理和决策提供参考。

图像分析的步骤可以分为以下几个方面:1. 图像获取和预处理在进行图像分析之前,首先需要获取图像数据。

图像可以通过不同的传感器设备或者采集系统获得,比如数字相机、摄像机、扫描仪等。

获取到的图像数据可能会受到噪声、光照和畸变等因素的干扰,因此要进行预处理,包括去除噪声、颜色校正、几何校正等,以便得到质量更好的图像数据。

2. 特征提取和表示特征提取是图像分析中的核心步骤之一。

通过特征提取,可以从图像中提取出表达图像特点的数学描述,用于后续的分析和处理。

常见的特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。

特征提取可以采用传统的算法,如高斯滤波、边缘检测、纹理分析等;也可以使用深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)进行端到端的特征提取。

3. 图像分割图像分割是将图像划分成不同的区域或对象的过程。

图像分割可以通过基于像素的方法,如阈值分割、边缘分割等,或者基于特征的方法,如基于区域生长、区域分裂合并等。

图像分割可以提取出感兴趣的区域,并为后续的目标检测、识别等任务提供准确的输入。

4. 目标检测与识别目标检测与识别是图像分析的重要应用之一。

通过目标检测与识别,可以自动地识别图像中的目标物体,并进行分类、定位和跟踪等操作。

目标检测与识别可以使用传统的机器学习方法,如支持向量机(SVM)、决策树等;也可以使用深度学习方法,如卷积神经网络、循环神经网络等。

目标检测与识别可以应用于人脸识别、车辆检测、物体识别等多个领域。

5. 图像理解和分析图像理解和分析是对图像中语义信息的理解和提取。

通过图像理解和分析,可以从图像中获取更高级别的信息,如场景理解、情感分析等。

图像理解和分析可以使用传统的图像处理方法,如特征匹配、图像拼接等;也可以使用深度学习方法,如图像标注、图像生成等。

图像处理与分析

图像处理与分析

图像处理与分析图像处理与分析图像处理和分析是数字图像处理领域中非常重要的一个分支,它涵盖了数学、计算机科学和工程学等多个学科,其主要目标是将人类所观察的物理场景转化为数字信号和图像。

这些数字信号和图像可以被计算机算法和人类视觉系统进一步加工和理解。

图像处理和分析的应用十分广泛,包括医学,安防,机器视觉,计算机图形学等领域。

图像处理与分析的方式图像处理和分析的方式有很多,其中一些主要的方式包括:1.数字滤波器:数字滤波器是一种常用的图像处理技术。

其可以对图像进行平滑、边缘检测等各种滤波处理,从而提取图像中不同的特征。

2.图像分割:图像分割是将图像分割成不同区域的过程。

图像分割技术可以使得图像处理变得更加简单,例如可以将背景和目标分开,从而对目标进行更加有效的处理。

3.特征提取:特征提取是从原始图像中提取出特定的信息或特征。

这些特征在后续的处理中起着非常重要的作用,例如可以用于图像分类和识别。

4.匹配和跟踪:匹配和跟踪是基于已知数据中的模型来自动识别和跟踪现实世界中的对象,例如在自动驾驶中,车辆可以通过匹配和跟踪特征来辨认出前方的行人和车辆。

图像处理与分析技术的优势相对于传统的图像分析方法,图像处理和分析技术具有许多优势:1.自动化:技术的自动化可有效减少人工干预的误差和延迟,提高识别和测量的精度和效率。

2.客观性:相比于手动分析,技术的客观性以及对大数据的可处理性显而易见,这有助于从大规模数据中发现潜在的隐含规律和内在依赖性。

3.标准化:各种分析技术提供了更好的方法和标准化流程,这可以帮助采集更优质的数据、更可靠的结果以及更加可控的过程。

应用领域图像处理和分析技术被广泛应用于各个领域。

以下是一些典型的应用:1.医学影像:图像处理和分析技术可以通过提取不同区域的特征来辅助医生做出精准的诊断,例如将X射线图像中的器官标记出来,从而帮助医生进行手术规划。

2.安防:视频监控技术使用了图像处理和分析技术,可以检测出异常事件和外来威胁,例如闯入者和火灾。

图像的处理原理

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。

图像信息的获取与处理

图像信息的获取与处理

第3章图像信息的获取与处理学习目标:1. 图像,图像的技术参数,图形与图像。

2. 图像数字化及其过程,常见的图像文件格式。

3. 图像获取方法,图像处理的常用软件。

4. 图像的编辑软件——Photoshop。

视觉媒体是人类能直接感知的最丰富的媒体信息,图像是视觉媒体中一种非常重要的表现形式。

在人类能够直接感知的众多媒体信息中,视觉媒体是人类最丰富的信息来源。

统计表明,人类在感知外界信息的过程中,视觉获取的信息高达65%,其次是听觉,约占20%。

人们通过视觉而感知的信息,我们称为视觉媒体。

视觉媒体所包含的内容十分广泛,如图形、图像、文字、动画、景观、物体、人的各种肢体动作等,这些都居于视觉媒体。

事实上,计算机对视觉媒体中的不同对象的表示、处理、显示、存储等方法也是不同的,在多媒体技术的研究与应用中,常常将视觉媒体中的不同对象看做不同的媒体形式,如图像信息、视频信息等,而且通常将这些不向的媒体形式作为多媒体技术的只体研究对象:本章主要讨论的就是图像信息的获取、处理与制作等。

3.1 图像概述3.1.1 基本概念1.什么是图像所谓图,就是指用描绘或摄影等方法获得的外在景物的相似物;所谓像,就是指直接或间接得到的人或物的视觉印象。

一般地讲,图像就是指人类视觉系统所感知的信息形式,或者是人们心目中的有形想象。

在计算机中图像是由扫描仪、摄像机等输人设备捕捉实际的画面产生的数字图像,是由像素点阵构成的仿图。

在计算机对图像进行表示、获取、编辑、显示和存储的多种方式中,点阵图是其中最基本、最常用的一种表现形式。

2.点阵图和矢量图计算机绘图分为点阵图(又称位图或栅格图像)和矢量图形两大类,认识它们的特色和差异,有助于创建、输入、输出、编辑和应用数字图像。

位图图像和矢量图形没有好坏之分,只是用途不同而已。

因此,整合点阵图图像和矢量图形的优点,才是处理数字图像的最佳方式。

点阵图的好处是,色彩变化丰富。

在编辑上,可以改变任何形状区域的色彩显示效果,相应的要实现的效果越复杂,需要的像素数越多,图像文件的大小(长宽)和体积(存储空间)越大。

图形图像素材的获取与处理

图形图像素材的获取与处理

图形图像素材的获取与处理1.图形、图像素材的获取数字图形、图像能够提供大量丰富的教学信息,而且形象直观、生动易懂。

要获取和教学主题相关的数字图形、图像素材,能够采用多种途径,如从网络上下载,利用数码相机拍摄,或者利用图像处理软件加工制作,或者利用扫描仪将现有的普通图片转化为数字图像。

如何快速完成一幅图像的采集和编辑操作,能够采用三个简单的方法。

一是利用Windows操作系统提供的屏幕拷贝快捷键PrintScreen,缩写形式为PrtSc。

二是利用HyperSnap抓图软件截取计算机屏幕上的画面。

三是利用QQ聊天中的抓图到对话框中,然后使用右键点击图片,选择另存为即可。

2.用画图软件实行图像处理获取的数字图像,绝大部分并不理想,比如图像的尺寸、格式或色彩并不符合要求,或许还希望给这幅图像添加文字注释,这时就需要图像编辑软件一显身手了。

常用的图像编辑软件除Photoshop外,还有几款实用的小软件,这些软件简单易用,能够对图像实行简单、方便的编辑处理。

①图片无损放大软件BenVista PhotoZoom Pro:BenVista PhotoZoom Pro是一款新颖的、使用革命性技术对数码图片无损放大的工具。

通常的软件在放大图片时,总会降低图片的品质,而PhotoZoom Pro使用了S-Spline Max 技术,这是一种拥有自动调节、高级插值算法的专利技术,能够尽可能地提升放大图片的品质。

PhotoZoom Pro的最大特色是能够对图片实行放大而没有锯齿、较少失真。

②智能全自动图像去水印软件Teorex Inpaint:Inpaint 是一款能够从图像上去除不必要的物体,让您轻松摆脱照片上的水印,划痕,污渍,标识等瑕疵的工具,同时npaint 会根据附近图像区域重建擦除的区域, 智能生成的纹理,使图像看起来完美无暇,没有痕迹。

③方便强大的全能图像软件ACDSee(奥视迪):ACDSee是世界上排名第一的数字图象处理软件,它能广泛应用于图片的获取、管理、浏览、优化!使用ACDSee最享盛名的图片浏览器,您可以从数码相机和扫描仪高效获取图片,并进行便捷的查找、组织和预览。

图像处理中的图像特征提取方法与技巧

图像处理中的图像特征提取方法与技巧

图像处理中的图像特征提取方法与技巧图像处理是一门研究数字图像的领域,其目标是通过一系列的处理步骤来改善图像的质量或提取出其中的有用信息。

其中,图像特征提取是图像处理中的重要环节之一。

本文将介绍一些常用的图像特征提取方法和技巧。

1. 灰度特征提取灰度特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一。

通过将彩色图像转换为灰度图像,可以提取出图像的亮度信息。

常用的灰度特征包括图像的平均灰度值、灰度直方图、对比度等。

这些特征可以反映出图像的整体明暗程度和灰度分布情况,对于一些亮度信息相关的任务,如人脸识别、目标检测等,具有重要意义。

2. 形态学特征提取形态学特征提取通过对图像进行形态学运算,如腐蚀、膨胀、开闭运算等,来提取出图像的形态信息。

比如,利用腐蚀和膨胀运算可以提取出图像的边缘信息,通过开闭运算可以获取到图像的拐点信息和孤立点信息。

形态学特征提取在图像的边缘检测、形状分析等领域中得到广泛应用。

3. 纹理特征提取纹理特征提取是指从图像中提取出具有纹理信息的特征。

图像的纹理是指图像中像素之间的空间关系,比如纹理的平滑度、粗糙度、方向等。

常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差值矩阵(GLDM)等。

这些方法通过统计邻近像素之间的灰度差异来描述图像的纹理特征,对于物体识别、纹理分类等任务非常有用。

4. 频域特征提取频域特征提取是指通过对图像进行傅里叶变换或小波变换,从频域角度分析图像的特征。

对于傅里叶变换,可以得到图像的频谱图,从中提取出一些频域特征,如频谱能量、频谱密度等。

而小波变换则可以提取出图像的频率和幅度信息。

频域特征提取在图像压缩、图像识别等领域具有广泛应用。

5. 尺度空间特征提取尺度空间特征提取是指通过在不同的尺度下分析图像的特征,提取出图像的空间尺度信息。

常用的尺度空间特征提取方法包括拉普拉斯金字塔、高斯金字塔等。

这些方法可以从图像的多个尺度下提取出不同的特征,对于物体的尺度不变性分析、尺度空间关系分析等任务非常有用。

计算机图像处理的基本原理和方法

计算机图像处理的基本原理和方法

计算机图像处理的基本原理和方法计算机图像处理是通过数字图像处理技术对图像进行获取、处理、分析和干预的过程。

它是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。

本文将详细介绍计算机图像处理的基本原理和方法。

一、图像获取图像获取是指使用数字相机、扫描仪等设备将现实中的图像转化为数字形式。

常见的图像获取方式包括光学传感器原理、电子转换和光电转换。

具体的步骤包括:1. 设置相机或扫描仪的参数,如曝光时间、ISO感光度等。

2. 对被摄物体进行定位和对焦。

3. 采集图像数据,并将其存储在计算机内存中。

二、图像预处理图像预处理是为了增强图像的质量和消除噪声,以便更好地进行后续处理和分析。

常见的图像预处理方法包括:1. 灰度化:将图像从彩色转变为灰度图像,简化计算过程。

2. 平滑滤波:通过消除图像中的高频噪声,使图像更加清晰。

3. 锐化增强:通过增强图像的边缘和细节,提高图像的观感。

三、图像增强图像增强是改善图像的视觉效果和提取图像信息的过程。

常见的图像增强方法包括:1. 空域增强:对图像的每个像素进行操作,如直方图均衡化、灰度拉伸等。

2. 频域增强:利用频域滤波器对图像进行增强,如傅里叶变换、小波变换等。

3. 借助机器学习技术进行图像增强,如深度学习和卷积神经网络等。

四、图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域的过程。

图像分割可以提取出感兴趣的目标,为后续处理和分析提供基础。

常见的图像分割方法包括:1. 基于阈值的分割:通过设定阈值来将图像分成不同的区域。

2. 区域生长法:从种子点开始,根据像素邻域的相似性递归合并区域。

3. 基于边缘的分割:提取图像的边缘信息,将边缘作为分割的依据。

五、目标识别与分类目标识别与分类是将图像中的目标对象识别和分类的过程。

常见的目标识别与分类方法包括:1. 特征提取:通过提取目标对象的特征信息,如形状、纹理、颜色等,作为分类的依据。

2. 机器学习算法:使用分类算法,如支持向量机、决策树和随机森林等,对目标对象进行分类。

无人机图像获取及处理技术研究

无人机图像获取及处理技术研究

无人机图像获取及处理技术研究随着科技的不断发展和进步,无人机的应用越来越广泛,其中无人机图像获取及处理技术已经成为无人机应用的关键技术之一。

本文将探讨无人机图像获取及处理技术的研究现状和发展趋势。

一、无人机图像获取技术无人机图像获取技术,是指通过装配在无人机上的高清晰度相机或红外相机,对目标区域进行图像拍摄采集。

这项技术的具体实现,离不开无人机导航与遥控系统、图像采集与传输系统以及数据处理和分析系统,三个方面的技术协同作用。

1.无人机导航与遥控系统无人机导航与遥控系统是实现无人机定向飞行和人机协调的关键技术。

它的主要功能是定位、导航和某些特殊方案的调整,确保无人机能够稳定地飞行和完成预期任务。

2.图像采集与传输系统无人机图像采集与传输系统主要包括相机、图像处理芯片、数据存储芯片、传输系统等。

主要起到采集航拍图像,压缩、编码和传输图像数据的作用,保证数据及时地传输。

3.数据处理和分析系统数据处理和分析系统是将无人机采集的图像数据进行图像增强、目标识别和跟踪、变化检测、特征提取等操作,以更好地解决无人机图像采集难题的关键技术。

二、无人机图像处理技术对于无人机采集到的图像数据,如果直接呈现给用户,则会造成信息过载。

因此,需要对图像数据进行处理,这样可以使得图像信息更加直观和直观,为用户提供更多的帮助。

1.图像增强技术图像增强技术是调整和改善图像的质量和肉眼感官特征的技术,是一种最基础的图像处理技术。

主要应用在图像去噪、增强对比度和色彩等方面,使得图像的信息可视化。

2.目标识别与跟踪技术目标识别和跟踪技术是将图像中的目标自动识别出来,并进行目标的跟踪和定位,使得图像处理后的数据更有用。

这项技术主要应用在无人机监测、环境观察、物资调配等方面。

3.变化检测技术变化检测技术是通过比较图像数据之间的差异,找出目标场景的变化情况,并进行分析和建模。

这项技术多用于大规模区域的环境变化分析,比如森林火灾、地质灾害等。

无人机巡查图像处理与信息提取

无人机巡查图像处理与信息提取

无人机巡查图像处理与信息提取无人机(Unmanned Aerial Vehicle,简称无人机)是一种通过遥控或自主飞行的飞行器,可用于各种领域的巡查和监测任务。

在无人机巡查过程中,获取的图像数据需要经过处理和信息提取才能得到有用的信息。

本文将探讨无人机巡查图像处理的方法和信息提取的技术。

一、图像处理方法1. 图像预处理在无人机巡查时,由于拍摄环境的复杂性和动态变化,图像中常常存在噪声、模糊和光照不均等问题。

因此,首先需要对获取的图像进行预处理。

图像预处理包括图像去噪、图像增强和图像校正等步骤。

常用的去噪方法有中值滤波和高斯滤波;图像增强可以通过直方图均衡化、对比度增强和锐化等方法来实现;图像校正可以通过校正变换矩阵对图像进行纠正,保证图像几何形状的正确性。

2. 特征提取无人机巡查图像中包含了各种目标物体和地理信息。

为了从图像中提取有用的信息,需要进行特征提取。

常见的特征提取方法包括颜色特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。

颜色特征提取可以通过颜色直方图、HSV颜色空间和颜色矩等方法来实现;纹理特征提取可以通过灰度共生矩阵和小波变换等方法来实现;形状特征提取可以通过边缘检测和形状匹配等方法来实现。

二、信息提取技术通过无人机巡查获取的图像中可能包含各种目标物体,如建筑物、道路和车辆等。

目标检测与识别技术可以帮助将图像中的目标物体区分出来,并进行分类识别。

常见的目标检测与识别方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。

基于特征的方法可以通过提取目标物体的特征进行分类;基于模型的方法可以通过构建目标物体的模型进行识别;基于深度学习的方法可以通过训练深度神经网络来实现目标的检测与识别。

2. 地理信息提取无人机巡查图像不仅可以提供目标物体的信息,还可以提取地理信息。

地理信息包括地貌、水系和植被等方面的信息。

通过无人机图像的处理和分析,可以提取出高程信息、水体边界和植被覆盖等地理信息。

常用的地理信息提取方法包括数字表面模型(Digital Surface Model,简称DSM)提取、水体提取和植被指数计算等。

图像的获取与制作

图像的获取与制作
第一章 图像信息加工 第一节
图像旳获取与Biblioteka 作说一说数字图像与老式图像相比有哪些优点
存储介质和方式不同
老式相机是经过胶卷纪录旳,它不具有完全可复制性, 而数码相机是把图片旳信息取样后转化成数字纪录下 来旳。
数字图像旳优点是轻易传播,不易犯错,通用范围广
一、获取数字图像旳途径
主要旳途径有几种:获取数字图像旳最便 捷旳途径是使用数字成像设备,例如:数 码摄影机、数码摄像机、扫描仪等。
(2)辨别率 辨别率是指单位长度所包括旳像素数量。
辨别率越高,意味着单位长度内所包括旳像素 越多,图像旳颜色过渡就越平滑,显示效果就 越好。
二、数字图像旳类型
(3)数字图像旳类型
①、位图:“位图”保存旳是图像中每个点旳位 置和颜色,这些点叫做“像素”,单个像素组合 起来形成图像。
经过数码摄影机、数码摄像机和扫描仪获取旳 图像都属于位图。
②、矢量图:“矢量图”用数学旳矢量措施统 计图像信息,以线条和色块为主。
位图
矢量图
三、制作数字图像
专业旳图形处理软件有Photoshop、 Firworks等,用于制作位图图像。
CorelDraw、Freehand、AutoCAD等是基 于矢量图旳处理软件,让学生先说此前所学软件 工作界面中一样旳构成部分,再识新知。
三、制作数字图像
实践:在画图工具中绘制图像,体验“铅笔”, “用颜色填充”、“文字”、“选定”等工具 旳使用措施。
知识拓展:
“PrintScreen”键与“Alt+PrintScreen”组合键旳 使用
一、获取数字图像旳途径
数码摄像机
数码摄影机
一、获取数字图像旳途径
扫 描 仪
实践

图像处理技术

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。

图像处理的名词解释

图像处理的名词解释

图像处理的名词解释图像处理是指利用计算机技术对图像进行获取、处理和分析的过程。

随着科学技术的发展和计算机图像处理技术的日益成熟,图像处理已经被广泛应用于各个领域,包括医学影像、视频处理、图像识别等。

本文将从图像获取、图像处理和图像分析三个方面,对图像处理进行相关名词解释。

一、图像获取图像获取是指通过各种图像采集设备,如数码相机、扫描仪等,将现实世界中的光信号转换为数字信号的过程。

在图像获取过程中,需要考虑到图像的分辨率、噪声和动态范围等因素。

分辨率是指图像中可以分辨出的最小细节的能力。

它与图像的尺寸以及图像采集设备的成像质量有关。

较高的分辨率能够提供更多的细节信息,但也需要更大的存储空间。

噪声是指图像中不希望存在的随机、干扰性信号。

它来源于图像的采集过程,包括传感器噪声、电磁辐射干扰等。

降低噪声可以提高图像质量和可信度。

动态范围是指图像中可以表示的亮度级别的范围。

较宽的动态范围可以提供更多的灰度级别,使得图像更加真实、细腻。

在某些特殊场景下,需要通过多次曝光等技术手段来扩展图像的动态范围。

二、图像处理图像处理是指对获取到的图像进行各种操作,以改善图像质量、增强图像信息、实现特定功能的过程。

常见的图像处理操作包括增强、滤波、变换等。

增强操作是指通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等,使图像更加清晰、真实。

常见的增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、未锐化掩蔽等。

滤波操作是指对图像进行空间域或频域上的滤波,以去除噪声、平滑图像或者提取特定的图像特征。

常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

变换操作是指将图像在数学上进行变换,以获得新的图像表示或者提取感兴趣的图像特征。

常见的变换方法有傅里叶变换、小波变换、边缘检测等。

三、图像分析图像分析是指对处理后的图像进行解释、理解和认知的过程。

通过图像分析,可以从图像中提取出有用的信息,进行目标检测、目标跟踪、图像识别等。

目标检测是指在图像中自动或半自动地检测和定位感兴趣的目标。

图像处理技术原理与应用介绍

图像处理技术原理与应用介绍

图像处理技术原理与应用介绍第一章:图像处理技术概述图像处理技术是计算机视觉领域中的一个重要分支,通过数字化处理来改善或者增强图像的质量、提取有用的信息。

这些信息可以用于医学图像诊断、安防监控、自动驾驶等领域。

图像处理技术的原理是将图像数据转换为数字信号,并应用各种算法和方法进行处理。

第二章:图像获取与采集技术图像的获取与采集是图像处理的第一步,包括摄影、扫描、摄像、雷达等方式。

在数字相机中,光经过镜头进入感光元件,通过光电转换将光信号转换为电信号。

扫描技术通过移动的感光元件逐行采集图像,如CCD和CMOS传感器。

雷达技术利用电磁波回波来获得图像信息,适用于远程目标探测等场景。

第三章:图像预处理技术图像预处理是图像处理流程中的重要环节,旨在提取和增强图像中有用信息,去除噪声和不必要的细节。

常用的预处理技术包括灰度变换、图像平滑、图像增强和边缘检测等。

灰度变换在图像中引入了灰度级别的变化,用于增强图像对比度和亮度。

图像平滑通过低通滤波器来去除图像中的高频噪声。

图像增强技术则用于增强图像的细节和边缘。

边缘检测技术可以检测出图像中物体之间的边界。

第四章:图像分割与特征提取图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象,常用的算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。

阈值分割通过设定一个阈值,将图像中灰度值高于或低于该阈值的像素归为同一类。

区域生长是一种通过像素之间的相似性将相邻像素合并的方法。

边缘检测通过检测图像中的灰度级别变化来找到物体之间的边界。

特征提取是在图像分割的基础上,提取出图像中的有用属性,如纹理、形状、颜色等,用于后续的图像识别和分类。

第五章:图像压缩与编码图像压缩是通过减少图像中的冗余信息来减小图像的存储空间和传输带宽。

常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。

无损压缩通过对图像数据进行编码和解码来保证图像的完整性,如Huffman编码和LZW编码。

有损压缩则通过舍弃一部分信息来减小图像的大小,如JPEG和JPEG2000。

计算机视觉技术的基本原理

计算机视觉技术的基本原理

计算机视觉技术的基本原理计算机视觉技术是计算机科学和计算机图形学的交叉领域,是指将数字图像或视频的信息转换成计算机可读的数据并进行处理,以达到人类视觉所能达到的同等甚至更高级的能力。

计算机视觉技术在现代社会中的应用非常广泛,从医疗、工业到安防、智能家居、人机交互等各个领域都有着重要的应用。

本文将介绍计算机视觉技术的基本原理。

一、图像获取与预处理图像获取是计算机视觉技术的第一步,主要包括采集、去噪和增强三个环节。

采集可以通过相机、传感器等设备将物体的外部信息转换成数字信号,其中相机通常是最常用的设备。

去噪是指在获取的图像中去除由于采集设备或其他原因引入的噪声,包括随机噪声和周期性噪声。

增强则是对图像的亮度、对比度、色彩等进行调整,使其更容易被计算机处理。

二、图像分割图像分割是计算机视觉的核心技术之一,它可以将一个图像分成若干个子图像,每个子图像代表着一个独特的物体以及与周围环境的交界处。

图像分割的主要方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。

三、特征提取特征提取是计算机视觉的另一个核心技术,它主要是为了将图像中的信息转换成有意义的数字值,以便计算机能够处理和分析。

传统的特征提取方法包括边缘、纹理、颜色等,而现在也出现了一些基于深度学习和卷积神经网络(CNN)的特征提取方法,例如卷积层、池化层等。

四、图像识别与分类图像识别与分类是计算机视觉的重要方向之一,它通过在训练数据集中学习图像的特征,来识别和分类新的图像。

常用的图像识别和分类算法有K最近邻、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器、随机森林等。

此外,CNN也成为了近年来最常用的图像识别和分类方法之一。

五、目标检测与跟踪目标检测和跟踪是计算机视觉中非常重要的技术,它可以对视频帧或图像序列中特定对象的位置和运动进行估计和追踪。

在目标检测中,常用的算法有Haar-cascade、HOG+SVM、YOLO、SSD等,而在目标跟踪中,常用的算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、深度回归等。

图像信息的采集与加工

图像信息的采集与加工

图像信息的采集与加工图像信息的采集与加工是图像处理技术中的重要环节,它涉及到如何获取图像数据以及对图像数据进行处理和分析。

本文将从图像的采集方式、图像采集设备、图像信息的加工方法等方面详细介绍图像信息的采集与加工。

一、图像信息的采集方式图像信息的采集方式可以分为直接采集和间接采集两种方式。

1. 直接采集:直接采集是指通过图像传感器等设备直接获取物体的光学信息,并将其转化为数字信号。

这种方式适用于实时采集、实时处理的应用场景。

常见的直接采集设备有摄像机、扫描仪等。

摄像机可以通过透镜来聚焦光线,然后通过光敏元件将光信号转化为电信号,再通过模数转换器转化为数字信号。

扫描仪则是通过使用光源和感光器来扫描物体表面,并将扫描结果转化为数字信号。

2. 间接采集:间接采集是指通过对已有的图像进行扫描、拍摄等方式获取图像信息。

这种方式适用于需要对已有图像进行处理和分析的应用场景。

二、图像采集设备1. 摄像机:摄像机是最常见的图像采集设备之一,它可以实时采集物体的图像信息,并输出为视频信号。

摄像机通常由透镜、感光器、电路等组成,其中透镜负责光线的聚焦,感光器负责将光信号转化为电信号,电路负责信号处理和输出。

三、图像信息的加工方法1. 图像预处理:图像预处理是指在进行图像处理前对图像进行预处理的过程,它包括图像去噪、图像增强、图像平滑等操作。

常见的图像预处理方法有中值滤波、高斯滤波、直方图均衡化等。

2. 特征提取:特征提取是指从图像中提取出具有代表性和可区分性的特征,以便于后续对图像进行分类、识别等操作。

常见的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。

3. 图像分割:图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的区域,以便于对图像的局部进行分析和处理。

常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。

4. 目标检测与识别:目标检测与识别是指在图像中检测和识别出特定的目标,这在图像处理技术中是一个很重要的应用。

常见的目标检测与识别方法有模板匹配、特征匹配、神经网络等。

计算机图像处理和识别技术

计算机图像处理和识别技术

计算机图像处理和识别技术在现代社会中,计算机图像处理和识别技术已经得到了广泛的应用。

无论是在医学、娱乐、安全监控还是其他领域,图像处理和识别技术都起到了重要的作用。

本文将分析计算机图像处理和识别技术的步骤以及其应用。

一、图像处理的步骤:1. 图像获取:在图像处理过程中,首先需要获取图像。

图像可以通过数字相机、扫描仪等设备进行获取。

2. 图像预处理:在获取到图像后,需要对图像进行一系列的预处理操作。

这些操作包括图像去噪、图像增强、图像缩放、图像旋转等。

预处理的目的是提高图像的质量和准确性。

3. 特征提取:特征提取是图像处理中的重要步骤。

通过特征提取可以从图像中提取出图像的特征,如颜色、纹理、形状等。

特征提取可以使用一些经典的算法,如边缘检测、角点检测等。

4. 特征选择和降维:在特征提取后,通常会得到大量的特征。

为了降低计算量和提高分类准确率,需要对特征进行选择和降维。

特征选择的方法有相似性度量、信息增益等;而降维可以使用主成分分析、线性判别分析等方法。

5. 分类与识别:在特征选择和降维后,可以使用分类器对图像进行分类与识别。

常用的分类器有支持向量机、最近邻分类、决策树等。

分类与识别的目标是将图像分到相应的类别中,并把图像与数据库中的图像进行匹配。

6. 结果评估与优化:在分类与识别后,需要对结果进行评估与优化。

评估方法有准确率、召回率、精确度等指标。

如果结果不理想,可以进行参数调整、算法改进等操作。

二、图像处理和识别技术的应用:1. 医学影像处理和识别:在医学领域中,图像处理和识别技术被广泛应用于疾病的诊断和治疗。

例如,医生可以通过对CT、MRI等图像的处理和识别,帮助他们发现疾病的存在和进一步的发展。

2. 安全监控和人脸识别:在安全监控领域,图像处理和识别技术可以用于人脸识别、车牌识别等。

通过对监控摄像头拍摄到的图像进行处理和识别,可以实现对特定人员或交通工具的追踪和识别,提高安全监控的效果。

3. 视频游戏和虚拟现实:图像处理和识别技术在视频游戏和虚拟现实中有着重要的应用。

数字图像处理实验(1)

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;

1图像的获取与处理

1图像的获取与处理

第8章图像的获取与处理本章要点:图像的处理包括图像的获取和输入、图像的编辑处理和图像的输出。

获得数字图像后,一般要经过再处理后才能符合设计需要或令人满意,所以使用图像处理软件是很重要的一个环节。

本章首先介绍怎样使用扫描仪获取图像,然后是数码相机的使用,最后介绍图像处理软件Photoshop的应用和文字识别OCR 软件的使用。

学完本章后你应该掌握以下内容:★数字图像的几种获取方式★扫描仪的三种类型和主要技术指标★扫描仪的工作流程★扫描仪的基本维护和使用★数码相机的工作原理★数码相机的简单拍摄★数码相机的基本维护和保养★使用Photoshop简单处理数字图像★使用OCR软件获取文本信息第8章图像的获取与处理 (1)8.1 数字图象的获取方式 (3)8.1.1 数字图像库的利用 (3)8.1.2 用绘图软件创建数字图像 (3)8.1.3 用数字化设备摄入数字图像 (3)8.1.4 用数字转换设备采集数字图像 (3)8.2 使用扫描仪获取图像 (4)8.2.1 扫描仪的分类 (4)8.2.2 扫描仪的技术指标 (4)8.2.3 扫描软件的使用 (5)8.2.4 扫描仪的维护和使用技巧 (6)8.3 使用数码相机获取图像 (8)8.3.1 数码相机的工作原理 (8)8.3.2 数码相机的拍摄 (10)8.3.3 数码相机的维护和保养 (12)8.4 图像处理软件Photoshop的应用 (13)8.4.1 主窗口与工具箱 (13)8.4.2 基本图像变换与操作 (14)8.4.3 图层的概念与编辑 (14)8.4.4 Photoshop 的特殊功能 (15)8.5 文字识别OCR软件的使用 (19)8.5.1 扫描操作及注意点 (19)8.5.2 识别前所需注意事项 (21)8.5.3 文稿校对 (23)本章习题 (23)本章实验 (24)8.1 数字图象的获取方式8.1.1数字图像库的利用目前存储在CD-ROM光盘上和Internet网络上的数字图像越来越多,这些图像内容很丰富,图像尺寸和图像深度可选的范围也较广。

现代教育技术:图像素材的获取与处理

现代教育技术:图像素材的获取与处理

图像素材的获取与处理教学目标:熟悉图形图像的制作过程和常用软件教学建议与反思:本次课以教师示范,学生练习为主,重在讲解图片的处理技巧。

以Adobe Photoshop专业处理图片软件为例,介绍图片水印的去除、图片中元素的抠图、图片背景透明化处理,使用一至两种工具,方便学生们选择。

教学过程:一、直接导入上堂课中,我们提到“媒体”、“多媒体”的概念,它们是传递信息的载体,包括文本、图片、声音、视频等,是构成多媒体课件必不可少的要素。

今天我们学习多媒体中图片的获取加工方式。

这节课,我们主要学习图像素材的获取方式,以及学习如何使用Photoshop工具处理图片。

二、图形图像的采集与处理1图形图像的类型矢量图和位图是图片的两种类型,它们的区别在于矢量图由数学方式描述的线条和色块组成,具有存储量小,缩放后边缘平滑、不失真的优点,如Flash。

而位图是由像素组成的,将此类图像放大到一定程度就会发现其是由很多小方形组成的,这些小方形就是像素。

2 图形图像的采集(1)从因特网上获取图像网上有无穷无尽的图像资源,可以供我们借鉴或使用,从网上下载图像的操作十分简单。

当我们在网上浏览找到所需的图像时,可以在图像上右击,这时会跳出快捷菜单,在快捷菜单中,选“图片另存为……”,然后在跳出的对话框中,确定文件名和存储位置(其文件扩展名一般是.jpg),即可将图像保存下来。

(2)用扫描仪获取图像图像素材的采集大多通过扫描完成。

扫描仪是静止图像输入的主要设备,它可用于扫描照片、图表,一般的照片可以选择300dpi 扫描精度,对于印刷的图片选择去网纹方式扫描,高精度方式扫描时应先通过预览准确定位扫描区,以免扫描图像数据量太大,耗费处理时间。

(3)用数码相机获取图像用数码相机获取图像是一种非常方便、灵活的方式,用户可以随时随地拍摄需要的画面,然后将其输入计算机,具体操作可参考设备使用说明。

(4)利用已有光盘中的静止图像素材光盘中的图片可用ACDSee软件迅速查看,并根据需要对图像素材编辑加工后再使用。

论文中图像处理的步骤与技巧

论文中图像处理的步骤与技巧

论文中图像处理的步骤与技巧图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向,它涉及到对图像进行获取、预处理、分析和识别等一系列操作。

在论文撰写过程中,图像处理的步骤和技巧是不可忽视的,它们能够帮助研究者更好地展示实验结果和研究成果。

本文将介绍一些常用的图像处理步骤和技巧,希望能对读者在论文写作中的图像处理工作有所帮助。

一、图像获取与预处理图像获取是图像处理的第一步,它决定了后续处理的质量。

在实验过程中,我们常常使用相机或者传感器来采集图像。

为了获得清晰、准确的图像,研究者需要注意以下几个方面的技巧。

首先,合理选择相机的参数。

相机的曝光时间、ISO感光度、白平衡等参数会直接影响图像的质量。

在实验前,研究者应根据实际需求调整相机参数,以获得最佳的图像效果。

其次,注意光照条件。

光照是影响图像质量的重要因素之一。

在实验过程中,研究者需要根据实际情况调整光源的位置和亮度,避免图像过暗或过亮。

最后,进行图像预处理。

图像预处理是为了去除噪声、增强图像特征等目的。

常见的图像预处理技术包括滤波、直方图均衡化、边缘检测等。

在论文中,研究者应明确图像预处理的方法和参数,并解释其作用和效果。

二、图像分析与特征提取图像分析是图像处理的核心环节,它通过对图像进行分析和特征提取,从而得到图像的信息。

在图像分析过程中,研究者需要注意以下几个方面的技巧。

首先,选择合适的特征提取方法。

特征是图像中的关键信息,它能够反映图像的某种属性或结构。

在实验中,研究者需要根据研究目的选择合适的特征提取方法,如颜色特征、纹理特征、形状特征等。

其次,进行特征选择和降维。

在实际应用中,图像的维度往往很高,这会给后续的处理和分析带来困难。

因此,研究者需要进行特征选择和降维,选取最具代表性的特征进行后续处理。

最后,进行图像分类和识别。

图像分类和识别是图像处理的重要应用之一。

在实验中,研究者需要选择合适的分类器和识别算法,并进行实验验证。

同时,研究者还需要对分类和识别结果进行评估和分析,以验证算法的有效性和性能。

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第3章图像信息的获取与处理学习目标:1. 图像,图像的技术参数,图形与图像。

2. 图像数字化及其过程,常见的图像文件格式。

3. 图像获取方法,图像处理的常用软件。

4. 图像的编辑软件——Photoshop。

视觉媒体是人类能直接感知的最丰富的媒体信息,图像是视觉媒体中一种非常重要的表现形式。

在人类能够直接感知的众多媒体信息中,视觉媒体是人类最丰富的信息来源。

统计表明,人类在感知外界信息的过程中,视觉获取的信息高达65%,其次是听觉,约占20%。

人们通过视觉而感知的信息,我们称为视觉媒体。

视觉媒体所包含的内容十分广泛,如图形、图像、文字、动画、景观、物体、人的各种肢体动作等,这些都居于视觉媒体。

事实上,计算机对视觉媒体中的不同对象的表示、处理、显示、存储等方法也是不同的,在多媒体技术的研究与应用中,常常将视觉媒体中的不同对象看做不同的媒体形式,如图像信息、视频信息等,而且通常将这些不向的媒体形式作为多媒体技术的只体研究对象:本章主要讨论的就是图像信息的获取、处理与制作等。

3.1 图像概述3.1.1 基本概念1.什么是图像所谓图,就是指用描绘或摄影等方法获得的外在景物的相似物;所谓像,就是指直接或间接得到的人或物的视觉印象。

一般地讲,图像就是指人类视觉系统所感知的信息形式,或者是人们心目中的有形想象。

在计算机中图像是由扫描仪、摄像机等输人设备捕捉实际的画面产生的数字图像,是由像素点阵构成的仿图。

在计算机对图像进行表示、获取、编辑、显示和存储的多种方式中,点阵图是其中最基本、最常用的一种表现形式。

2.点阵图和矢量图计算机绘图分为点阵图(又称位图或栅格图像)和矢量图形两大类,认识它们的特色和差异,有助于创建、输入、输出、编辑和应用数字图像。

位图图像和矢量图形没有好坏之分,只是用途不同而已。

因此,整合点阵图图像和矢量图形的优点,才是处理数字图像的最佳方式。

点阵图的好处是,色彩变化丰富。

在编辑上,可以改变任何形状区域的色彩显示效果,相应的要实现的效果越复杂,需要的像素数越多,图像文件的大小(长宽)和体积(存储空间)越大。

矢量图的好处是,轮廓的形状更容易修改和控制,但是对于单独的对象,色彩上变化的实现不如位图来的方便直接。

另外,支持矢量格式的应用程序也远远没有支持点阵图的多,很多矢量图形都需要专门设计的程序才能打开、浏览和编辑。

点阵图(位图)与矢量图对比见图3-1。

图3-1 位图(点阵图)与矢量图对比3.点阵图和矢量图的区别(1)点阵图(Bitmap)点阵图又叫位图或像素图,计算机屏幕上的图你是由屏幕上的发光点(即像素)构成的,每个点用二进制数据来描述其颜色与亮度等信息,这些点是离散的,类似于点阵。

多个像素的色彩组合就形成了图像,称之为点阵图。

由于点阵图是以排列的像素集合体形式创建的,所以不能单独操作(如移动)局部点阵图。

点阵图以高倍率放大产生锯齿使影像失真的情况如图3-2。

图3-2 点阵图以高倍率放大产生锯齿失真点阵图图像的主要优点在于表现力强、细腻、层次多、细节多,可以十分容易的模拟出像照片一样的真实效果。

由于是对图像中的像素进行编辑,所以在对图像进行拉伸、放大或缩小等到处理时,其清晰度和光滑度会受到影响。

它可以通过数字相机、扫描或PhotoCD获得,也可以通过其他设计软件生成。

第3章 图像信息的获取与处理(2)点阵图的文件格式点阵图的文件类型很多,如*.bmp 、*.pcx 、*.gif 、*.jpg 、*.tif 、photoshop 的*.psd 、kodak photo CD 的*.pcd 、corel photo paint 的*.cpt 等。

同样的图形,存盘成以上几种文件时文件的字节数会有一些差别,尤其是jpg 格式,它的大小只有同样的bmp 格式的1/20到1/35,这是因为它们的点矩阵经过了复杂的压缩算法的缘故。

编辑这样的图形的软件也叫点阵图形编辑器。

如:PhotoShop 、PhotoStyle 、画笔等等。

(3)矢量图(vector ) 矢量图又叫向量图,是用一系列计算机指令来描述和记录一幅图,一幅图可以解为一系列由点、线、面等到组成的子图,它所记录的是对象的几何形状、线条粗细和色彩等。

生成的矢量图文件存储量很小,特别适用于文字设计、图案设计、版式设计、标志设计、计算机辅助设计(CAD )、工艺美术设计、插图等。

矢量图可任意缩放大小,仍保持影像清晰如图3-3。

图3-3 矢量图可任意缩放大小(4)矢量图的文件格式矢量图形格式也很多,如Adobe Illustrator 的*.AI 、*.EPS 和SVG 、AutoCAD 的*.dwg 和dxf 、Corel DRAW 的*.cdr 、windows 标准图元文件*.wmf 和增强型图元文件*.emf 等等。

当需要打开这种图形文件时,程序根据每个元素的代数式计算出这个元素的图形,并显示出来。

就好象我们写出一个函数式,通过计算也能得出函数图形一样。

编辑这样的图形的软件也叫矢量图形编辑器。

如:AutoCAD 、CorelDraw 、Illustrator 、Freehand 等。

(5)点阵图和矢量图特点比较(见表3-1)表3-1点阵图和矢量图特点比较点阵图矢量图 有效地表达自然直观图,适合表现比较细致、层次和色彩丰富,包含大量细节的图像。

主要用于线型的图形,美术字和工程制图等。

描述图像需逐点记录像素的亮度及颜色值,占用存储空间大。

用命令或函数来描述图像,所用存储空间小。

图像缩放产生失真。

图像缩放不失真;可任意修改矢量图的各个组成部分而不影响图中其他部分。

4.模拟图像和数字图像模拟图像——以连续形式存储的数据,如用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。

数字图像——用二进制数字处理的数据,如用数码相机拍摄的数字照片。

图像数字化——就是将图像L每个点的信息按某种规律(模拟/数字转换)编成一系列二进制数码,即用数码来表示图像信息。

这种用数码来表示的图像信息可以存储在磁盘、光盘等存储设备里,也可以不失真地进行通信传输,更可以有利于计算机进行分析处理。

将模拟图像转化成数字图像可以分别从处理速度、灵活性、表现精度、传输和再现性等方面去讨论、比较:◆就处理速度来讲,模拟图像相对较快,比如拍照、录像、投影等,可在一个闭合的系统内很快形成;而数字图像的处理就相对较慢,尤其是在机器性能不是很高时。

◆就灵活性来讲,模拟图像相对较差,能采用的处理方式很少,往往只能进行放大、缩小等;而数字图像的处理就相对较灵活。

由于数字图像的结构本身就是一些相对独立的数字,修改它们可以非常精确、灵活多样、以非常简单的方式进行。

◆就表现精度来讲,如果单从表面上看,数字图像由于有采样的环节,其精度可能亚于模拟图像。

但如果把分辨率(dpi)提高到每英寸80个像素以上,那么这样的数字图像的表现精度与模拟图像就相差无几了。

◆就传输来讲,由于数字图像以电子数字信息为载体,模拟图像多以实物为载体,显然数字图像的传输优于模拟图像。

◆从再现性角度看,模拟图像加相片的保存性较差,无论是胶片还是印制好的正片,其有机成分都将随时间和环境的改变而改变,所以我们认为模拟图像的再现性较差。

而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。

3.1.2 图像的技术参数1.分辨率分辨率是影响图像质量的最基本的参数之一。

一般情况下,主要从两个方面来考虑分辨率。

(1)显示分辨率显示分辨率是指在一定显示方式下,显示设备上用于显示图像的最大区域的范围,一般以水平像素点×垂直像素点来表示。

例如1024*768,表示显示器屏幕的水平方向是1024个像素,垂直方向有768个像素。

需要说明的是,显示分辨率有最大显示分辨率和当前显示分辨率之分。

最大显示分辨率由显示设备的物理参数所限制,一般是由显示器和显卡决定的。

而当前显示分辨率是由用户选择的参数来决定的。

如一个最大显示分辨率是1024×768的显示设备,可以选择的当前显示分辨率通常有640×480、800×600和l024×768三种。

(2)图像分辨率图像分辨率是指组成一幅图像的像素数目,一般也是以水平像素点×垂直像素点来表示,即每英寸所表达的像素数目(Pixel per Inch,PPI);图像分辨率的另一种度量方法是用每英寸多少点(Dot per Inch,DPI)来表示的,即通过一幅图像的像素密度来度量图第3章图像信息的获取与处理像的分辨率。

一般情况下,DPI表示方法在图像的扫描中使用得比较多。

当然,这两种度量方法都是度量值越大,图像的质量越高。

另外,图像分辨率与显示分辨率是两个不同的概念。

比如,当显示分辨率为800×600时,如果一幅图像的图像分辨率为1024×768,那么显示器的屏幕就不能将这幅图像显示完全。

而如果图像的分辨率是400×300,那么这幅图像在显示器的屏幕上就可以完全显示,且在水平与垂直方向上各占据了一半的空间。

另外,图像分辨率越高,意味着每英寸所包含的像素点越高,图像就有越多的细节.颜色过渡就越平滑;图像分辨率越高,所包含的像素点越多,也就是图像的信息量越人,因而文件就越大。

实际上,除了这两种主要的分辨率之外,还有其他一些分辨率:像素分辨率:指一个像素点的宽与长之比。

不同的像素长宽比会使图像的显示效果不一样。

当显示分辨率发生变化时,系统都会自动对像素分辨率进行调整。

扫描分辨率:表示扫描仪输入图像的细微程度,单位dpi数值越大,表示被扫描的图像转化为数字化图像越逼真,扫描仪的质量就越好。

决定扫描仪性能的主要因素有三个:扫描分辨率、最大扫描页面、颜色位数。

扫描分辨率是一种输入分辨率,而显示分辨率和打印分辨率都是输出分辨率。

我们在使用扫描仪扫描图形时可以根据需要调节扫描的精度,不像显示分辨率和打印分辨率是固定的或只有几种可选。

打印分辨率:打印分辨率直接关系到打印机输出图像或文字的质量好坏。

在这里我们只考虑喷墨打印机和激光打印机的打印分辨率。

打印分辨率用dpi(dot per inch)来表示,即指每英寸打印多少个点。

喷墨和激光打印的水平分辨率和垂直分辨率通常是相同的。

例如:在打印分辨率为600dpi是指打印机在一平方英寸的区域内垂直打印600个点,水平打印600个点,总共可打360000个点。

但是,720dpi的喷墨打印机不一定比600dpi的激光打印机产生更好的打印质量。

这是因为喷墨打印机打印的每一个墨点只是近似相等,每个墨点在干燥之前还会向四周扩散,没有激光打印机产生的点那样均匀。

2.图像深度在描述一幅图像时,图像中每个像素的值都是由若干位二进制数表示的。

这个二进制数的位数越多,表示这个像素或这幅图像所能显示的颜色数就越多,因此,这个位数就被称为图像深度。

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