The Electromagnetic Spectrum
在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电磁辐射成像。
电磁波谱频率从高到低（波长从短到长）分别为伽马射线、X射线、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波。可见光只是电磁波谱中一个很小的部分。
不同的电磁辐射波有各自的成像方式，其应用领域也不尽相同。
Non-Electro-Magnetic Imaging Modalities（modality[m?u?d?liti] 模式）非电磁成像模式
Acoustic imaging [??ku:stik i?m?d?i?]声波成像
A Simple Image Formation Model （简单的）图像形成模型
静止的、单色的、平面的图像可定义为一个二维函数)
(y
x是空间坐
f，其中，)
,
,
(y
x
标，而在坐标)
x处的幅值f称为图像在该点处的强度或灰度。
(y
,
x
y
i
r
f
x
x
y
,
)
(
(y
,
)
(
,
)
f可以看成由两个分量组成：
x
,
(y
)
（1）照射分量)
i：所见场景的入射光量，大于零且为有限值，由光源确定。
x
(y
,
（2）反射分量)
x
r：场景中物体反射光量的能力，即反射率，在0（全吸收）和
(y
,
1（全反射）之间，由场景中物体的特性确定。
We denote images by two-dimensional functions of the form )
(y
,
x
f is nonzero
x
,
(y
f. )
and finite.
The function )
f may be characterized by two components:
x
(y
,
(1)illumination component )
,
x
i: The amount of source illumination incident on the
(y
scene being viewed. The nature of )
i is determined by the illumination source.
x
,
(y
(2)reflectance component )
x
r: the amount of illumination reflected by the objects in
(y
,
the scene. )
x
r is determined by the characteristics of the imaged objects.
(y
,
reflectance is bounded by 0 (absorption) and 1 (total reflectance)
Image Sampling and Quantization
数字图像的质量在很大程度上取决于采样和量化中所用的采样数和灰度级。
空间分辨率是图像中可辨别的最小细节，采样数是决定一幅图像空间分辨率的主要参数。
灰度分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，由量化的等级决定，灰度级通常是2的整数次幂。
The output of most sensors is a continuous voltage waveform. To create a digital image, we need to convert the continuous sensed data into digital form. This involves two processes: sampling and quantization.
The quality of a digital image is determined to a large degree by the number of samples and discrete gray levels used in sampling and quantization.
Spatial resolution is the smallest discernible [d??s?:n?b?l]detail in an image.
Gray-level resolution refers to the smallest discernible change in gray level.
保持图像的灰度级不变（256），逐渐降低图像的空间分辨率（512×512至16×16，从(a)到(f)采样数减少）。（注：为便于比较，所有的小图像都放大到了原图像的大小）图(b)与图(a)基本相似；图(c)中，帽檐处出现锯齿状，且头发有变粗的感觉；图(d)中，棋盘效应非常明显；图(e)已几乎不能分辨出人脸；图(f)单独观看完全不知其中为何物。
总结：空间分辨率高的图像包含的像素多，图像清晰；空间分辨率低的图像，图像质量差，严重时产生频率混叠，画面出现棋盘效应（checker board effect）。
对于同样的采样数，非均匀采样将比均匀采样能更好地表示原连续图像。一般来说，在图像内灰度变化比较剧烈的区域（细节较多的区域），应该采用细采样；在图像内灰度变化比较平缓的区域（细节较少的区域），应该采用粗采样。
In this example, we keep the number of gray levels constant and reduce the number of samples.
保持图像的空间分辨率不变（512×512），逐渐降低图像的灰度分辨率（从(a)到(f)，灰度级数从256逐渐减小至2）。
图(b)与图(a)基本相似；从图(c)开始，可看到一些虚假轮廓，到后面越来越明显。
（这种效果是由于在图像的灰度平滑区使用的灰度级数不够造成的，通常称为伪轮廓。）
（由于人眼对于急剧的灰度级变化比较容易辨认，因此没有必要进行过细的分层；而对于那些灰度级变化比较平缓的部分，进行较细微的分层就十分必要了，否则，不仅无法辨认灰度的细微变化，还可能形成虚假的细节。）
总结：灰度分辨率高的图像可以拥有丰富的亮暗变化信息，图像层次丰富，图像质量好；灰度分辨率低的图像，图像层次欠丰富，图像质量差，会出现伪轮廓现象（false contouring）。
在充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化（256级灰度）。
In this example, we keep the number of samples constant and reduce the number of gray levels.
Representing Digital Images
左图为数字图像的坐标表示，数字图像的原点位于左上角，其中正x轴向下延伸，正y 轴向右延伸。数字图像在原点的值就是)0,0(f，第一行下一个坐标处的值是)1,0(f，)1,0(
表示第一行的第二个样本，它并不意味着是对图像采样时的物理坐标值。
右图为数字图像的矩阵表示，矩阵中的每一个元素具有一个特定的位置)
x和幅值
,
(y
),(y x f ，这些元素称为像素（pixel ）
。 The result of sampling and quantization is a matrix of real numbers. We will use two
principal ways to represent digital images.
Each element of this matrix array is called a pixel.
Graysacle Image
灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度级来描述的图像，它不包含彩色信息。通常灰度值的范围在0到255之间，0表示黑、255表示白，其它值表示处于黑白之间的灰度。 图(a)是一幅灰度图像，从图中取出局部的一小块进行放大，得到图(b)，对应于这个局部子块的数值矩阵如图(c)所示。
Binary Image
二值图像是灰度图像的一个特例，它是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，其像素值为0或1。
Color Image
彩色图像是指每个像素由R 、G 、B 三基色构成，其中R 、G 、B 是由不同的灰度级来描述的，灰度级在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，255表示相应的基色在该像素中取得最大值。
Neighbors of a Pixel
位于坐标),(j i 处的像素p 有4个水平和垂直的相邻像素，其坐标为：见ppt 这组像素称为p 的4邻域，用)(4p N 表示。每个像素距),(j i 一个单位距离。
p 的4个对角相邻像素用)(p N D 表示，)(p N D 和)(4p N 合起来称为p 的8邻域，用
)(8p N 表示。
如果p 位于图像的边界上，则p 的某些相邻像素位于图像的外部。这个问题将在后续学习中讨论。
A pixel p at coordinates ),(j i has four horizontal and vertical neighbors whose coordinates are given by 见ppt
This set of pixels, called the 4-neighbors of p , is denoted by )(4p N . Each pixel is a unit distance from ),(j i .
The four diagonal neighbors of p have coordinates 见ppt
and are denoted by )(p N D . These points, together with the 4-neighbors, are called the 8-neighbors of p , denoted by )(8p N .
Image Interpolation
（1）对),(n m X 和)1,(+n m X 进行一次线性插值，得
)1,(),()1(++-n m aX n m X a
对),1(n m X +和)1,1(++n m X 进行一次线性插值，得
)1,1(),1()1(++++-n m aX n m X a
（2）最后进行一次线性插值，得
)]1,1(),1()1[()]1,(),()1)[(1(++++-+++--n m aX n m X a b n m aX n m X a b
最近邻插值（nearest neighbor interpolation ）：明显的锯齿边缘和马赛克现象。 双线性插值（Bilinear interpolation ）：其平滑作用使图像边缘和细节变得较为模糊，而且仍然会有一部分锯齿现象。
Scale （缩放变换）
缩放变换：某一点),(y x 经过缩放变换后，其位置变为),(y x ''，两者之间有如下关系
???='='by
y ax
x 以矩阵的形式表示为
??
??????????=??????''y x b a
y x 0
0 a 、b 分别是x 方向和y 方向的缩放率。
如果b a =，即在x 轴方向和y 轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放；如果b a ≠，图像的比例缩放会改变原始图像像素间的相对位置，产生几何畸变。
假设输入图像的像素p 对应于输出图像的p '，输入图像上p 点的邻点q 以及再下一个邻点r 分别对应于输出图像上的q '和r '。
缩小2/1时，q 点所对应的q '点位置不在像素位置，在输出图像上将自动被取消，从而p '和r '成为邻点。
放大2倍时，p '和q '，q '和r '都是相隔一个像素排列的。无对应点在原图像中找不到
相应的像素点，必须进行插值处理。
Rotation （旋转变换）
通常的做法是，以图像的中心为圆心旋转，将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。但旋转后，图像的大小一般会改变。可以把转出显示区域的图像截去，也可以扩大图像范围以显示所有的图像。
图像旋转之后，出现了两个问题：
（1）因为相邻像素之间只能有8个方向，而旋转方向却是任意的，使得像素的排列不是完全按照原有的相邻关系。
（2）会出现许多空洞点，我们来看一个旋转图像的画面效果。对这些空洞点可以采用插值方法填充。
Piecewise-Linear T ransformation
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
为了突出感兴趣目标所在的灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换。
通过调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行扩展或压缩。
图中对灰度区间]
,0[a和]
,
a进行了扩展，对灰度区间]
[b
b进行了压缩，这种变换适
,
[L
用于在黑色或白色附近有噪声干扰的情况。
例如图中的照片，在女孩的帽沿上有一条白色的划痕，在女孩后面的镜框上有一条黑色的划痕，对原图进行分段线性变换后，在]
,0[a和]
,
b之间的灰度受到压缩，因而使划痕
[L
得到减弱。
Log T ransformation
对数变换（非线性变换）：低灰度区扩展，高灰度区压缩。
Expand the values of dark pixels in an image while compressing the high-level values.
对数变换不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。
如图(a)中，中间较暗的部分对比度较低。通过对数变换可以增强低亮度像素的对比度，但是高亮度部分的对比度较低，反映在右上部分的边缘。
Histogram
灰度直方图反映了一幅图像中的灰度级与出现该灰度级的概率之间的关系，所以直方图提供了一幅图像的灰度分布特性。
灰度直方图的性质：
（1） 灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置，即丢失了像素的位置信息。
（2） 一幅图像对应唯一的灰度直方图，但不同的图像可对应相同的直方图。
Histogram equalization
直方图均衡化的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。
表中第一列表示归一化后的灰度级， 由变换函数式计算s k
∑
==
=k
i i r k k r p r T s 0
)()(
变换函数是原图像灰度r 的累积分布函数。
把计算的s k 就近安排到8个灰度级中，重新命名s k ，归并相同灰度级的像素数。 因为r 0=0，经变换得s 0=1/7，所以有790个像素取s 0这个灰度值。同样，r 1=1/7映射到s 1=3/7，所以有1023个像素取s 1这一灰度值。r 2=2/7映射到s 2=5/7，所以有850个像素取s 2这一灰度值。又因为r 3和r 4均映射到s 3=6/7，所以有656+329=985个像素取s 3这一灰度值。同样，因为r 5、r 6和r 7均映射到s 4=1，所以有245+122+81=448个像素取s 4这一灰度值。
最后用n = 4096来除上述这些n sk 值，便可得到新的直方图。
变换后的灰度级减少了。原直方图上频率较小的某些灰度级被合并到一个或几个灰度级中，即频率小的部分被压缩，频率大的部分被增强，这也是直方图均衡化的实质 —— 减少图像的灰度级以换取对比度的加大。
直方图均衡化效果实例
图(a)和(b)分别为一幅灰度图像和它的直方图。原图像较暗，大部分像素灰度集中在低灰度值一边。
图(c)和(d)分别是经均衡化得到的图像及其直方图。图像的对比度增强，许多细节更加清晰。
Salt and Pepper Noise
受噪声干扰的图像像素以50％的相同概率等于图像灰度的最大（表现为使相应的像素点变白）或最小（表现为使相应的像素点变黑）值。
Median Filtering
中值滤波（非线性平滑滤波器）的设计思想：因为噪声的出现，使该点像素比周围的像素亮（暗）许多。如果在某个模板中，对像素进行由小到大的重新排列，那么最亮或者最暗的点一定被排在两侧。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的灰度
值，就可以达到滤除噪声的目的。
中值滤波可有效滤除椒盐噪声。
Mean Filtering
被椒盐噪声污染的图像中有干净点也有污染点，中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值，所以处理效果较好。
高斯噪声是以随机大小的幅值污染所有的点，所以中值滤波选不到合适的干净点。
均值滤波（邻域平均法）：线性滤波，用像素邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值。
为保证模板内都能套住原图像的像素点，图像的边界保留，即不做处理。
邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
Mask Operation
模板操作的步骤：
（1）将模板在图像中按从左到右，从上到下的顺序移动，将模板中心与每个像素依次重合；
（2）将模板中的各个系数与其对应的像素一一相乘，并将所有结果相加。
（3）将（2）中的结果赋给图像中对应模板中心位置的像素，就是该像素平滑后的灰度。
基于模板的滤波处理，相当于模板与原图像的卷积。
Low-pass filtering in frequency domain
图像中，边缘和噪声对应于高频，而图像缓变部分则对应于低频。因此，我们可以利用频域的低通滤波法来达到滤除噪声的目的。但同时也会损失边缘信息，使图像变模糊。
图中给出了频域低通滤波法的处理过程。设)
(v
u
G分别代表含噪图像和滤
,
(v
F和)
,
u
波结果的频域表示，)
H为低通滤波器。频域低通滤波法的关键是设计和选定低通滤波
u
(v
,
器)
H。
u
,
(v
在图像的频谱图中，左上、右上、左下、右下四个角的周围对应于低频成分，中央部位对应于高频成分。
由于图像中的大部分能量集中在低频分量，因此频谱图中四角部分的幅值较大，然而，在实际的图像频谱分析过程中，由于低频分量区域较小，并且分散在四周，因此不利于对其进行分析。
利用二维DFT的平移性质可将低频分量集中在频谱图的中心，同时高频分量分散在四周，大大加强了图像频谱的可读性。
用y x +-)1(乘以),(y x f 可将),(y x f 经傅里叶变换后的原点移到频域窗口的中心显示。
Ideal lowpass filtering
一个理想低通滤波器的传递函数定义为：
见PPT
式中，0D 表示理想低通滤波器的截止频率，),(v u D 表示频率平面上点),(v u 到频率原点的距离，即
2
2
)2/()2/(),(N v M u v u D -+-=
理想低通滤波器的特性曲线如图所示：
见PPT
其滤波特性为：以0D 为半径的圆内的所有频率分量无失真地通过，而圆外的所有频率分量完全被滤除。
图(b)和图(c)中有明显的振铃现象出现，而且图像变模糊，0D 越小，这种现象就越严重。
0D 越小，滤除噪声越彻底，高频分量损失越严重。
Butterworth lowpass filtering
n 阶Butterworth 低通滤波器的传递函数为： 见PPT
当D(u,v)=D 0时，H(u,v) 降为最大值的1/2。
Butterworth 低通滤波器的特性曲线如图所示：
见PPT
与理想低通滤波器不同的是，它的通带与阻带之间没有明显的不连续性，过渡比较光滑。
一阶BLPF 没有振铃，二阶BLPF 显示出轻微的振铃，但远没有ILPF 那么明显。随着阶数的增高，振铃现象越来越明显，20阶BLPF 呈现出了与ILPF 类似的特性（在极限情况下，两个滤波器相同）。
由于BLPF 的尾部保留了较多的高频分量，所以对噪声的平滑效果不如ILPF 。
二阶的BLPF 是在有效的低通滤波和可接受的振铃特性之间的好的折中。
图中给出了二阶Butterworth 低通滤波结果。
Gauss lowpass filtering
Gauss 低通滤波器的传递函数为：
见PPT
式中，σ表示高斯曲线扩展的程度。令0D =σ，可以使用其他滤波器的表示法来表示该滤波器。
Gauss 低通滤波器的特性曲线如图所示：
见PPT 当D(u,v)=D 0时，H(u,v) 降为最大值的0.667。
对于相同的截止频率，GLPF 与二阶BLPF 相比，导致的平滑效果要稍差一些。但是GLPF 没有振铃。
Image Sharpening
图像锐化——使图像目标物轮廓和细节更突出的方法。
First order derivative
最常用的微分方法是梯度法。对于图像 f(x,y) ，在 (x,y) 处的梯度定义为：
见PPT
梯度的幅值为：
见PPT
在数字图像处理中，常用到梯度的幅值，因此把梯度的幅值习惯称为“梯度”。
该算法运算较费时，为更适合计算机实现，采用绝对差分算法。
Roberts operator 、Prewitt Operator 、Sobel Operator
为了在锐化边缘的同时减少噪声的影响，Prewitt 算子从加大模板出发，由 2×2 扩大到 3×3 来计算差分。
在Prewitt 算子的基础上，对4邻域采用加权的方法计算差分。同Prewitt 算子相比，Sobel 算子对于像素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Laplacian operator
Laplacian 算子是一个二阶微分算子，采用二阶微分能够获得更丰富的景物细节。
The difference between image restoration and image enhancement
与图像增强相似，图像复原的目的也是改善图像质量。
图像增强与图像复原的区别：
见ppt
可见，图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是一个客观过程。图像增强提供给用户喜欢接收的图像，而图像复原追求恢复原始图像的最优估值。
图像复原是根据退化原因，建立相应的数学模型，沿着使图像退化的逆过程恢复图像的本来面貌。（退化过程的逆向估计问题）
由于大气湍流、成像系统的散焦、成像设备与物体的相对运动、噪声干扰等，使得图像质量降低，称之为“图像退化”（image degradation ）。
图像退化的典型表现为图像模糊、有噪声等。
Linear degradation Model
如果退化系统H 是一个线性、空间位移不变的过程，退化图像可以表示为
),(),(*),(),(n m w n m h n m x n m y +=
式中，),(n m x 表示未退化的真实图像，),(n m h 表示退化函数的空间描述（可看作是综合了成像系统的所有退化因素），),(n m w 表示加性高斯噪声，),(n m y 表示退化图像。
位移不变：图像中任一点通过系统H 的响应，只取决于该点的输入值，而与该点的位置无关。
在图像复原处理中，尽管非线性和空间变化的系统模型更接近复杂的退化环境，但它给实际处理工作带来了很大的困难，常常找不到解或者很难用计算机来处理。因此，往往用线性和空间不变系统模型来加以近似。
Inverse Filtering
在),(21w w H 很小或为零时，噪声被放大。
这意味着退化图像中小噪声的干扰在),(21w w H 较小时，会对逆滤波恢复的图像产生很大的影响，很可能使恢复的图像和原图像相差很大，甚至面目全非。
BSNR 模糊信噪比：表示由模糊和叠加噪声引起的降质程度。
Pseudo-inverse Filtering
Pseudo-inverse Filter 伪逆滤波
[?su:d??]
式中，δ为小于1的常数，且δ选得较小为好。
Why Can We Compress ？
图像之所以可以进行压缩，是由于图像中包含一定的冗余信息，去掉这些冗余信息后 可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。
数据冗余的类型：
（1） 像素间冗余（空间冗余） （2） 视觉心理冗余
（3）编码冗余（信息熵冗余）
Interpixel redundancy 像素间冗余（空间冗余）
Psychovisual redundancy 视觉心理冗余
Coding redundancy 编码冗余（信息熵冗余）
图像编码的方法很多，可以以多种方式对其进行分类。
Approaches (1)
根据编码过程中是否存在信息损耗分为无损压缩和有损压缩：
（1）无损压缩：无信息损失，解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像，压缩比不大。
（2）有损压缩：不能精确重建原始图像，存在一定程度的失真，压缩比大。
Approaches (2)
根据编码原理分类：
（1）熵编码（Entropy Encoding）：常用的熵编码方法有行程编码（Run Length Encoding）、霍夫曼编码（Huffman Encoding）和算术编码（Arithmetic Encoding）。
（2）预测编码（Predictive Encoding）：常用的预测编码有差分脉冲编码调制（Differential Pulse Code Modulation）。
（3）变换编码（Transform Encoding）：
（4）混合编码：是指综合了熵编码、变换编码或预测编码的编码方法，如JPEG标准。
A T our of JPEG Coding Algorithm
Joint Photographic Experts Group（简称JPEG）：静止图像压缩算法的国际标准。
为了提高压缩效率，考虑到局部子块中图像相关性强的事实，通常采用的方法是，将图像分成8×8的子块。
对每个子块独立地进行DCT变换。（DCT比DFT具有更强的信息集中能力；离散傅里叶变换要求复数运算，运算量大，难于满足实时图像处理的要求，而DCT是一种实数域的变换，运算量比DFT少。）
图像变换本身并没有实现数据压缩的功能，但变换去除了图像像素间的相关性。
DCT系数的分布规律：低频系数分布在DCT系数矩阵的左上角，高频系数分布在右下角。沿左上到右下的方向DCT系数（绝对值）是依次递减的。（一般，低频系数包含了图像的大部分能量）
左上角系数为直流分量（DC系数），而其它系数为交流分量（AC系数）。
经过DCT变换后，还需进行量化处理。
量化的具体方法是用DCT系数除以量化表，所得的值用四舍五入取整数。量化表中，左上方的量化步长小，右下方的量化步长大。图像的量化系数集中在左上方，右下方量化系
数多为零。
量化的目的是对DCT系数进行压缩，实际上是用降低DCT系数精度的方法消去不必要的DCT系数，而这种压缩基本上不会降低图像质量的主观评价，属于有损编码范畴。
用之字形扫描，把二维量化系数转换为一维数据序列，以便后续编码。（低频在前，高频在后）
熵编码部分实现了数据的进一步压缩。
Edge Detection
边缘的一阶导数在图像由暗变亮的突变位置有一个正的峰值，在图像由亮变暗的位置有一个负的峰值，而在其它位置处都为0。
因此，我们可以用一阶导数的幅度值来检测边缘的存在，幅度峰值对应边缘位置，峰值的正或负表示边缘处是由暗变亮还是由亮变暗。
同样，可用二阶导数的过零点检测边缘位置。
首先计算梯度图像，然后选取适当的阈值th，对梯度图像进行二值化，这样，就形成了一幅边缘图像。
二阶导数在边缘点处出现过零交叉，即边缘点两旁的二阶导数取异号，据此可以通过二阶导数来检测边缘点。
Laplacian of Gaussian
任何包含有二阶导数的算子比只包含一阶导数的算子更易受噪声的影响。
Canny Edge Detector
（1）用高斯滤波器平滑图像
可以去除图像中的噪声
（2）用一阶差分计算梯度的幅值和方向（辐角）
（3）对梯度幅值进行非极大值抑制；
将求得的辐角划分到四个方向：水平、垂直、正对角线、负对角线。也就是说，看求出的辐角与上面哪个方向最接近。
依次检测每一个像素点，看它在“辐角最接近的方向上”是否是极大值。如果是，记录该梯度幅值。如果不是，把梯度幅值置零，这个过程称为“非极大值抑制”。
（4）用双阈值算法检测和连接边缘。
使用较高的阈值，得到高阈值边缘图，这将标识出比较确信的真实边缘。使用较低的阈值，得到低阈值边缘图。
以高阈值边缘图为基础，以低阈值边缘图为补充，填补高阈值边缘图中边缘的缺失部分。
Canny算子提取的边缘十分完整，而且边缘的连续性很好，效果优于其它算子。
图像处理基础知识点 1、Ps的作用：调色、修复图片、艺术创作等等 2、Ps的启动：开始>>所有程序>>ps 3、Ps的退出：关闭按钮、文件>>退出、ctrl+q 4、图像间的显示关系：窗口>>排列（层叠、水平平铺、垂直平铺、排列图标） 5、Ps：标题栏、菜单栏、属性栏、工具条（左侧可移、过去单列工具条，现在ps3单双列）、图像编辑窗口、面板组合窗口（右侧可移）、状态栏 6、1）位图图像：图像由一个一个带有颜色值的小点组成的。称这些小点为像素。图像由像素组成横向*纵向 2）矢量图像：不是由像素点组成的，例如：flash等等 7、新建文件： 1）快捷键——ctrl+n>>名称（保存的默认名称）、预设（可以将设置保存为日后使用：存储预设）、宽度（单位：像素（图像最小单位）、高度、分辨率（单位面积上像素的多少，像素越多图像越精细）、颜色模式、背景内容（背景颜色：白色、背景色、透明））>>确定2）文件>>新建 3）Ctrl并在空白处双击 8、打开文件： （资源管理器：我的电脑右键资源管理器寻找素材）1）将图像往PS中拖（可以拖动多张）2）文件>>打开 3）在空白位置双击4）ctrl+o 9、存储：文件>>存储ctrl+s 文件>>另存储为ctrl+shit+s 10、关闭图像文件：文件>>关闭Ctrl+w或ctrl+F4 窗口右上角的关闭按钮 窗口>>文档>>关闭全部：可关闭全部打开的图像 11、工具箱按Tab可以打开和关闭（右下角有黑三角证明为一个工具组）：第一组：选择、移动、裁切等第二组：修复、绘画、模糊、加深、减淡等第三组：路径的设置、文字的操作等第四组：附注工具等 12、Alt+delete:用前景色填充Ctrl+delete：用背景色填充 13、Ctrl+d:取消选区选择>>取消选区右键>>取消选区
MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图； X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图，用户需要提供一个Colormap； [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引； [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引，map可由gray(n)产生。灰度图n默认64，二值图默认2； X=graylice(I,n)灰度图到索引图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v； BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图； BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图； I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图； RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB； I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur，pcx,xwd和tif。 读取（imread）： [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明：filename是图像文件名，如果不在搜索路径下应是图像的全路径，fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB)；第二个读入索引图，map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入（imwrite）： [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明：针对第四个，该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth，Comment:Empty or not，Mode:lossy or lossless，Quality等。 2.2 图像的显示 方法1：使用Image Viewer(图像浏览器)，即运用imview函数。 同时显示多帧图像的所有帧，可用到montage函数。
遥感 第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。 （1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。
MATＬAＢ数字图像处理 1 概述 ＢW=ｄitheｒ(I)灰度转成二值图； Ｘ=ｄitｈer（RＧB,ｍap)RＧB转成灰度图，用户需要提供一个Cｏlorｍap; ［X，maｐ]＝grａy2inｄ(Ｉ,n)灰度到索引; [X,mａp]=grａy２ｉnd（BＷ,n)二值图到索引，ｍap可由grａｙ(n）产生。灰度图n 默认64，二值图默认２; X=grａylｉce（I,n）灰度图到索引图，门限１/n,2/ｎ,…,(n-1）／n,X=graｙlｉｃe(I，ｖ)给定门限向量v； BW=im２bw(I,levｅl)灰度图I到二值图； BW=im2bw(Ｘ,map,levｅl)索引图X到二值图；ｌevel是阈值门限，超过像素为1,其余置0,lｅvｅl在[0,1]之间。 ＢW=im2ｂｗ(RGＢ,leｖｅl)ＲＧＢ到二值图; I=iｎd2gray（Ｘ,mａp)索引图到灰度图; RＧＢ=ind2rｇb(Ｘ,maｐ）索引图到ＲGB; I＝ｒgb２gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.１图像的读写 MATLAＢ支持的图像格式有bｍp，gif,ico,jｐｇ，png，cur，ｐcx,xwd和tｉf。 读取(imread): [1］Ａ=imreaｄ(fｉlenaｍe,fmt) ［2] [Ｘ,ｍaｐ］=imrｅad（ｆiｌｅｎame,fｍt） ［3] ［…]＝iｍｒead（ｆiｌｅnamｅ) ［4] […]=imread(UＲL,…) 说明:filenａme是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmｔ是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGＢ);第二个读入索引图，map 为索引图对应的Ｃolormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则ｍap为空。URＬ表示引自Ｉntｅrnet ＵRL中的图像。 写入(iｍｗrite): [1] R=imwrite(A,fileｎaｍe，fｍｔ)； [2] Ｒ=imwriｔe(X,map,fiｌename,ｆmt); [３] R＝ｉｍwritｅ(…,filenaｍｅ); [4] R=iｍｗrite(…，Param1,Val1,Pａraｍ2,Vａl2) 说明:针对第四个,该语句用于指定ＨDF,JPEＧ,PBＭ,PGM,PNG,PPM,ＴIＦＦ等类型输出文件的不同参数。例如ＨDF的Qualｉtｙ,Compreｓｓioｎ,ＷｒｉｔeMode;JPEＧ的BiｔＤｅpｔh，Cｏmｍent：Ｅmｐtｙor not，Mode:ｌossy oｒｌossless，Quality等。 ２．2 图像的显示 方法1：使用Imaｇe Viｅwer(图像浏览器），即运用imｖiｅw函数。
1、点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？ 点运算是一种像素的逐点运算，它与相邻的像素之间没有运算关系，点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系。 2、对图像灰度的拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？ 非线性拉伸不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 3.图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。 4.图像获取设备由5个部分组成：采样孔，扫描机构，光传感器，量化器和输出存储体。 5.采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应 6.采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大 7.量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大 8.量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小. 9.三种灰度插值方法—最近邻法、双线性插值法和三次内插法 10.图像增强的目的： 采用某种技术手段，改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 11.空间域平滑滤波器方法分类： 1）局部平滑法 2) 超限像素平滑法 3) 灰度最相近的K个邻点平均法 4) 空间低通滤波法 12.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。 13.图像恢复和图像增强一样，都是为了改善图像视觉效果，以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断，而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因，进行模型化处理 14. (1)成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真； (2)由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真； (3)运动模糊，成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊；
《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域： 无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要 红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，一般又称为二值图像 （黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像） 灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。 彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特 b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小； 随着空间分辨率的降低，图像大小尺寸不变，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差；随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。由于伪轮
PS知识点整理 第一章初识Photoshop CS2 1.1 Photoshop的应用领域 平面设计，绘画，数码照片处理 1.2图像处理基础知识 1.矢量图与位图的区别 位图被称为图像，矢量图被称为图形。位图放大到一定比例会失真，而矢量图不会失真。 2.像素与分辨率 Ps工作基础：像素 像素：位图图像是由一个个点组成的，每一个点就是一个像素。 分辨率：是单位长度内含有像素的多少。 单位：点/英寸（dpi），像素/英寸（ppi），1英寸=2.54cm 图像仅用于显示，分辨率设置为72ppi或96ppi；图像用于印刷，分辨率设置为300ppi 3.图像颜色模式 （1）RGB颜色模式 RGB颜色模式是Photoshop软件默认的颜色模式。在该模式下，图像的颜色由红（R）,绿（G），蓝（B）3原色混合而成。当图像中某个像素的RGB值相等时，像素颜色为灰色；RGB值都为0时，像素颜色为黑色；RGB值都为255时，像素颜色为白色。 （2）CMYK颜色模式
是一种印刷模式，图像颜色由青，洋红，黄，黑4种色彩混合而成。该模式图像文件占用的存储空间较大，而且Photoshop提供的很多滤镜都无法使用。 （3）位图模式 也叫黑白图像或一位图像，只包括黑白两种颜色。 （4）灰度模式 包含纯白，纯黑及一系列从黑到白的灰色，它不包含任何色彩信息。（5）双色调模式 双色调模式与灰度模式类似，但他可以通过混合多种颜色（1-4种）来增加灰度图像的色调范围，从而使灰度图像呈现某种颜色倾向。（6）索引颜色模式 该图像最多包含256种颜色。可减少图像文件的尺寸，同时基本保持视觉上的品质不变。 （7）Lab颜色模式 是Photoshop内部的颜色模式，该模式是目前所有颜色模式中那个包含色彩最广的颜色模式，能毫无偏差地在不同系统和平台之间进行交换。该颜色模式是Photoshop在不同颜色模式转换时使用的中间颜色模式。 （8）多通道模式 使用多个256级灰度通道表示颜色。 4.图像文件格式 PSD格式（.psd）:是Photoshop本身专用的文件格式。
数字图像去噪典型算法及matlab实现 希望得到大家的指点和帮助 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响 到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度 的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊， 可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 l=imread（'C:\Documents and 桌面\1.gif'）;% 读取图像
J=imnoise(l,'gaussian',0,0.005);% 加入均值为0 ,方差为 0.005 的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(l); title(' 原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); ti tle('加入高斯噪声之后的图像’)； %采用MATLAB 中的函数filter2 对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; % 模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5 K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; % 模板尺寸为7 K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; % 模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1); ti tle(' 改进后的图像1'); subplot(2,3,4); imshow(K2); title(' 改进后的图像2'); subplot(2,3,5);imshow(K3); title(' 改进后的图像3'); subplot(2,3,6);imshow(K4); title(' 改进后的图像4');
完整的知识网络构建，让复习备考变得轻松简单！ （注意：全篇带★需要牢记！） 高 中 物 理 重 要 知 识 点 总 结 （史上最全）
高中物理知识点总结 （注意：全篇带★需要牢记！） 一、力物体的平衡 1.力是物体对物体的作用，是物体发生形变和改变物体的运动状态（即产生加速度）的原因. 力是矢量。 2.重力（1）重力是由于地球对物体的吸引而产生的. ［注意］重力是由于地球的吸引而产生，但不能说重力就是地球的吸引力，重力是万有引力的一个分力. 但在地球表面附近，可以认为重力近似等于万有引力 （2）重力的大小:地球表面G=mg，离地面高h处G/=mg/，其中g/=[R/（R+h）]2g （3）重力的方向:竖直向下（不一定指向地心）。 （4）重心:物体的各部分所受重力合力的作用点，物体的重心不一定在物体上. 3.弹力（1）产生原因:由于发生弹性形变的物体有恢复形变的趋势而产生的. （2）产生条件:①直接接触;②有弹性形变. （3）弹力的方向:与物体形变的方向相反，弹力的受力物体是引起形变的物体，施力物体是发生形变的物体.在点面接触的情况下，垂直于面; 在两个曲面接触（相当于点接触）的情况下，垂直于过接触点的公切面. ①绳的拉力方向总是沿着绳且指向绳收缩的方向，且一根轻绳上的张力大小处处相等. ②轻杆既可产生压力，又可产生拉力，且方向不一定沿杆. （4）弹力的大小:一般情况下应根据物体的运动状态，利用平衡条件或牛顿定律来求解.弹簧弹力可由胡克定律来求解. ★胡克定律:在弹性限度内，弹簧弹力的大小和弹簧的形变量成正比，即F=kx.k为弹簧的劲度系数，它只与弹簧本身因素有关，单位是N/m. 4.摩擦力 （1）产生的条件:①相互接触的物体间存在压力;③接触面不光滑;③接触的物体之间有相对运动（滑动摩擦力）或相对运动的趋势（静摩擦力），这三点缺一不可. （2）摩擦力的方向:沿接触面切线方向，与物体相对运动或相对运动趋势的方向相反，与物体运动的方向可以相同也可以相反. （3）判断静摩擦力方向的方法: ①假设法:首先假设两物体接触面光滑，这时若两物体不发生相对运动，则说明它们原来
网络域名及其管理 【教材分析】 本节课是浙江教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》第三章第三节的内容。教材内容分图像的几个基本概念和图像的编辑加工两部分。基本概念有：像素、分辨率、位图和矢量图、颜色、图形与图像、文件格式。其中“像素和分辨率”旨在让学生了解描述数字图像的基本概念；“位图和矢量图，图形和图像”重在要求学生分清这两组概念；“颜色”阐述了用计算机三原色描述和存储数字图像颜色的原理，学生应该学会计算一幅图像的存储空间。“文件格式和图像的编辑加工”旨在让学生了解常见的图像文件格式及简单的图像编辑加工。因此不作为教学的重点。由此可见，本节课内容重在概念原理和技术深层思想的探析，为学生今后进一步学习图像的编辑加工奠定了基础。同时，这部分知识也是对第一章“信息的编码”学习的一个承接，在内容上强化了多媒体信息的编码与二进制编码的对应关系。当然，在这些概念的学习中都体现了“由简单到复杂”这一人类认识事物的基本规律和“逐步细化”这一信息技术解决问题的基本思路，都体现了问题解决与“技术更好地为人服务”的基本思想。 【学情分析】 本节课的学习对象为高一学生。通过第一章的学习，他们已经能够掌握信息的编码及二进制的相关知识。但调查发现，对于具体的图像在计算机市如何表示的，学生还只是有一个大概的了解，知道是用二进制表示的。作为必修课的学习，学生对于信息技术不仅要“知其然”，更重要的是“知其所以然”，也即要理解相关技术原理，技术思想以及研究问题的方法。而理解的目的则是为了更好联系日常生活，更好的的应用。基于上述分析，引领他们探究数字图像的基础知识、训练解决信息技术问题的方法。 【课时安排】一课时 【教学目标】 （一）知识与技能 1.了解像素掌握图像分辨率的概念。 2.掌握数字图像颜色的表示方法及存储空间的大小。 3. 了解位图和矢量图，图像和图形的不同。 4. 了解图像文件的文件格式。 5. 在操作体验的基础上理解像素及颜色的表示。 （二）过程与方法 通过教师讲解、自主探究、讨论交流和操作实践，掌握像素、分辨率、数字图像的颜色的表示方式，进而能够运用这些知识分析、解决现实生活中碰到的实际问题。 （三）情感态度与价值观 结合ps图像的讲解训练，培养灌输学生的法制观念提高学生的网络道德水平。 【教学重点】 分辨率的定义及现实生活中的分辨率的使用；。 【教学难点】 数字图像颜色的表示及存储方法 【教学策略】
数字图像处理知识点总结 第一章导论 1. 图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2. 图像分类：按可见性 (可见图像、不可见图像) ，按波段数(单波段、多波段、超波段)，按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字) 。 3. 图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4. 图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5. 图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6. 模拟图像的表示：f(x , y) = i(x , y) x r(x , y)，照度分量0 图像处理教学工作总结 百度《图像处理教学工作总结》，感觉很有用处， 篇一：教学工作总结级商务班《图形图像处理》项目教学工作总结一学期很快就要过去，回顾本学期的教学工作，感到很辛苦，同时也感到很欣慰。 因为我的学生在结束本学期课程后，基本都达到了教学大纲的要求，部分优秀的学生甚至能开始独立完成优秀的作品。 现把本学期的教学工作从以下几方面作以总结：。 一、教学模式的总结与探究——学生由被动变主动课程是从一年级第一学期开始学习，所以这个学期主要学的都是基础内容。 由于学生层次参差不齐，我主要采取的教学模式是教师展示效果——教师操作示范——学生练习——教师辅导——小结。 这种模式的优点主要体现在学生能够较快学会操作，而且基本都能根据老师及书本的提示完成操作，并基本掌握知识。 但它的弊端也非常致命，学生完全处于被动状态，只是跟着老师及书本的步骤走，他们没有机会表达自己的感想，也得不到很强的成就感，更谈不上发掘创作思维，并且较容易忘记已学内容。 我们教学的目标就是要让学生认真学习，上课积极发言、课堂参与度高，师生关系要融洽，课堂气氛要好。 上面所述模式基本也能达成这种目标，但偶尔效果也会非常不好。 如何才能更好的达成我们所要的目标呢?在跟众多前辈的交谈学 习中，我觉得有一种模式非常值得一试：给素材和设计要求——学生先设计——相互看——解说自己的作品——评出好的作品（学生相互评/教练指导）——与优秀作品比较（哪个好？最全面的范文写作网站好在哪？为什么？）——教师给予解读分析——学生修改——与修改前对比——理解、领悟、提高、运用，整体能够做到知、悟、做、得，这种模式让学生由被动转向完全主动，教学效果会非常好，而且能持久。 新模式是一种非常好的经验，但任何真理都需要结合实际需要才能发挥到最好。 认真分析我们学校教学安排及学生特点后，我个人认为，在大部分学生毫无基础的情况下，刚开始应主要以第一种模式进行教学，待学生有一定基础时，要适时尽快进入第二种教学模式，缩短学生被动型基础教学实践，延长学生主动型创意教学模式。 当然肯定还有更好的模式可以取代第一种基础教学模式，这还需要在工作中继续探索和总结。 二、学生的培养目标与方向——以企业需求为标准，紧抓基本功结束了这个学期的课程后，我开始明白明确学生的培养方向对我们的教学是非常重要的。 学校要培养什么样的学生？专业要培养什么样的学生？课程要培养什么样的学生？不管是哪个问题，教学最终就是要培养某种类型的学生，如果没有这个作为引导，那何为教学？所以要让课程有意思、有意义，就必须要清楚我们的课程到底要培养什么样的学生。 第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing） 利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势） （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果； （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 （3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 （1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 （2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声 （3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT） （6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信 操作题相关知识点 知识条目： 知识点整理: 知识点一：图像数字化 1.图像数字化的概念 图像数字化是将模拟图像信号转换为数字图像信号的过程。图像数字化的基本思想：像素化和色彩化。 像素化即把一张图像看成是由许许多多彩色或各种级别灰度的点组成的，这些点按纵横排列起来构成一幅画，这些点称为像素，像素越多，排列越紧密，图像越清晰。 色彩化是指每个像素的颜色都被数字化成一定的数值，在量化每个像素点的色彩值时，采用二进制位数为量化字长，一般可用8位、16位、24位或更高的量化字长来表示图像的颜色。量化字长越长，则越能真实地反映原有的图像的颜色，但得到的数字图像的容量也越大。 2.图像存储量的计算 影响位图图像存储容量的因素只有像素数、颜色数，跟图像中内容的多少无关。 未经压缩的图像存储容量的计算方法为： 存储量（单位：字节B）＝水平像素*垂直像素*每个像素色彩所需 位数/8 下面表格以分辨率800×600的位图图像为例，计算各种类别位图图像的存储空间。 单击相应图层最前面的小方 块 ， 知识点三、图像基本属性设置 一、调整图像大小 二、颜色模式设置应用 在中，颜色模式有位图模式、灰度模式、索引颜色模式、颜色模式、颜色模式、颜色模式等。 1.位图模式：只有使用黑白两种颜色中的一种表示图像中的像素。 位图模式的图像也叫做黑白图像。 2.灰度模式：用单一色调表现图像，可表现256阶的灰色调（含黑 和白），也就是256种明度的灰色，是一种从黑→灰→白的过渡，如同黑白照片。 3.索引颜色模式：该模式最多使用256种颜色。 4.颜色模式：是通过对红（）、绿（）、蓝（）三个颜色通道的变化 以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。这个标准几乎 包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广泛的颜色 系统之一。 5.颜色模式：一般用打印、印刷输出的颜色模式。 6.颜色模式：由照度L和有关色彩的a、b三个要素组成。它描述 的是颜色的显示方式，与设备无关。 三、填充指定区域的颜色 “选框”工 图像处理基础 教学目标 1.知识目标： →掌握图像信息的采样、量化、编码的基本原理。 →知道屏幕分辨率、显示器分辨率及图像分辨率的概念。 →掌握图形和图像的概念与特点。 2.能力目标： →学会查看显示器分辨率。 →学会调整屏幕分辨率。 →学会分辨数字图像的类型（矢量图或是位图）。 3.情感目标： 通过理论联系实际的教学方式，引导学生从现实生活的经历与体验出发，激发学生对计算机图像处理的兴趣，形成主动学习的情感态度。 教学重点 →图像信息数字化原理 →分辨率的概念 →图形、图像的概念及应用特性 教学难点 →对图像数字化过程的理解 →图像存储容量的计算 教学内容 1.图像信息数字化 1.1采样 空间上连续的图像用许多等距的水平线与竖直线分割开来，转换成离散点的过程。 1.2量化 量化：将采样点(像素)的灰度(亮度)离散化，使之由连续量转换为离散的整数值即灰度值、灰度级(gray level)的过程。 量化位数：表示量化后各像素的色彩值所需要占用的二进制位数。 灰度图像：可以用8位，256个级数来表示从白到黑的灰度变化。 彩色图像：数据不仅包含亮度信息，还要包含颜色信息。彩色的表示方法是多样化的。可由红、绿、蓝三基色图像叠加而成。 1.3存储容量的计算 图像存储容量=图像水平方向的像素数×竖直方向的像素数×每个像素占用的色彩位数2.分辨率 2.1现实器分辨率 显示器分辨率：计算机显示器本身的物理特性。 2.2屏幕分辨率 屏幕分辨率：实际显示图像时计算机所采用的分辨率。 2.3图像分辨率 图像分辨率：在计算机中保存和显示一幅数字图像所具有的分辨率。 如：一张640*480像素的图片，分辨率为640*480=307200像素。 3.图形和图像 3.1图形（矢量图） 图形也称矢量图，它用计算机绘图工具绘制的画面，图形是以数学方法描述的，通过计算机指令来表示的图形。 3.2图像（位图） 图像也称位图，它是由扫描仪、数码相机等图像采集设备扑捉的实际画面而转化而来的数字图像。 3.3矢量图与位图的对比 一总介 使用机器视觉系统五个主要原因： 1.精确性（无人眼限制） 2.重复性（相同方法检测无疲惫） 3.速度（更快检测） 4.客观性（无情绪主观性） 5.成本（一台机器可承担好几人工作） 机器视觉系统构成： 光学：1.相机与镜头；2.光源； 过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）； 电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。 机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。 机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应围；3.连续性；4.成本较低； 5.机器视觉易于实现信息集成； 6.精度高； 7.灵活性。 机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用 科学研究主要对运动和变化的规律作分析； 工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。 二机器视觉系统的构成 相机的主要特性参数： 分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。 最大帧率：相机采集传输图像的速率。 曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？ 像素深度：每一个像素数据的位数。 固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。 动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别： 1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。 3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。 4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。 5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的 放大器），噪点高。 数字图像处理知识点 课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。 数字图像处理的基本内容： 1、图像获取。举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。 2、图像增强。显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。 3、图像复原。以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。 4、图像压缩。减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。 5、图像分割。将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。 6、图像的表达与描述。图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。 7、目标识别。把目标进行分类的过程。 8、彩色图像处理。 9、形态学处理。 10、图像的重建。 第一章导论 图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。 1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。 2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述 图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。 ?狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。 ?图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。 ?图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动; ?图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。 图像处理的三个层次： 低级图像处理 内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。 特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。 中级图像处理 内容：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。 特点：输入是图像，输出是数据。 高级图像处理 内容：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对像识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。 特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据，输出是理解”。 一个图像处理和分析系统包括采集、显示、存储、通信、处理和分析五个模块。 数字图像处理特点：精度，再现性，通用性，灵活性。 （一）Photoshop图像处理基础知识 1)位图与矢量图 根据存储方式的不同，电脑中的图像通常被分为位图图像和矢量图形。了解和掌握两类图形间的差异，对于创建、编辑和导入图片都有很大的帮助。 ●什么是位图？ 位图图像又叫栅格图像（像素图）。它是由很多色块（像素、点）组成的图像，一个像素点是图像中最小的图像元素。位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少（单位面积）。对于位图图像来说，组成图像的色块越少，图像就会越模糊；组成图像的色块越多，图像越清晰，但存储文件时所需要的存储空间也会比较大。 一般用Photoshop制作的图像都是位图图像，比较适合制作细腻、轻柔飘渺的特殊效果，更容易模拟照片的真实效果，就像是用画笔在画布上作画一样。（Painter） ●什么是矢量图？ 矢量图又称为向量图形（面向对象绘图），是用数学方式描述的线条和色块组成的图像，它们在计算机内部表示成一系列的数值而不是像素点。 这种保存图形信息的方法与分辨率无关，当对矢量图进行缩放时，图形仍能保持原有的清晰度，且色彩不失真。矢量图形的大小与图形的复杂程度有关，即简单的图形所占用的存储空间较小，复杂的图形所占用的存储空间较大。如Corel DRAW、Illustrator绘图软件创建的图形都是矢量图,适用于编辑色彩较为单纯的色块或文字，如标志设计、图案设计、文字设计、版式设计等。 ●位图与矢量图的区别与联系 基于位图处理的软件也不是说它就只能处理位图，同样基于矢量图处理的软件也不是只能处理矢量图。 基于矢量图的软件原创性比较强，主要长处在于原始创作；而基于位图的处理软件，后期处理比较强，主要长处在于图片的处理。 2）分辨率（主要以图像分辨率为主） 分辨率是用来描述图像文件信息的术语，表述为单位长度内点的数量，通常用“像素/英寸”（ppi）来表示。分辨率的高低直接影响图像的效果，使用太低的分辨率会导致图像粗糙，而使用较高的分辨率则会增加文件的大小。 图像分辨率设置原则 在Photoshop新建文件时，默认的分辨率为72像素/英寸，满足普通显示器显示图像的分辨率要求。（图像仅用于屏幕显示时与显示器分辨率相同，96像素/英寸）在广告设计中，不同用途的广告对分辨率的要求也不同，例如，印刷彩色图像（高档彩色印刷）时分辨率一般为300像素/英寸（300像素/英寸以上的图像可以满足任何输出要求）；设计报纸广告（报纸插图）时分辨率一般为150像素/英寸；大型灯箱喷绘图像一般不低于30像素/英寸。 3）图像的色彩模式及特点 色彩模式是指同一属性下不同颜色的集合，它使用户在使用不同颜色进行显示、印刷或打印时，不必重新调配颜色而直接进行转换和应用（图像/模式）。电脑软件为用户提供的色彩模式主要有：位图模式、灰度模式、RGB模式、CMYK模式、索引颜色模式、Lab模式、双色调模式和多通道模式等。每一种模式都有自己的优缺点，都有自己的适用范围。 ①位图模式：该模式下的图像是由黑白两种颜色组成的，图形不能使用编辑工具编辑(例如，“图层”、“滤镜”)。只有在图像文件的颜色模式为灰度模式时，才能转换成位图模式。 ②灰度模式：该模式下的图像文件中只存在颜色的明（白色）暗（黑色）度，而没有色相、饱和度等色彩信息（颜色三要素）。它的应用十分广泛，在成本相对低廉的黑白印刷中图像处理教学工作总结
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