图像的数字化表示
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图像数字化是计算机图像处理之前的基本步骤,目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的存储格式。
数字化过程分为采样与量化处理两个步骤,采样的实质就是要用多少点来描述一张图像,比如,一幅640×480的图像,就表示这幅图像是由307200个点所组成。
量化是指要使用多大范围的数值,来表示图像采样之后的每一个点。
这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数,例如,以4个bits存储一个点,就表示图像只能有16种颜色,数值范围越大,表示图像可以拥有越多的颜色,自然可以产生更为细致的图像效果。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。
两者的基本问题都是视觉效果与存储空间的取舍问题。
一个图像是如何数字化的呢?不妨从一张玩具鸭子图片说起。
首先要把图片打格子分成若干小块,每块用一个数字来表示一种颜色。
如果图像是纯黑白两色的,那每块只用1或0表示即可。
若图像是16色的,每块用4位二进数表示,因为2^4=16,即4位二进制有16种组合,每种组合表示一种颜色就行了。
真彩色位图的每个小块,都是由不同等级的红绿蓝三种色彩组合的,如图所示,每种颜色有2^8个等级,所以共有2^24种颜色,因此每小块需要24位二进制数来表示。
可见,数字图像越艳丽,则需要记录的二进制数就越多越长。
除此之外,打的格子越密,则一副图的总数据量就越大,此例中鸭子图片分成了11×14=154块,按真彩色位图来计算,则总数据量为154×24=3696比特。
这些小格子显然是太大了,不能表现图片的细节,实际中的格子要密得多,例如1024×768,这是大家都熟悉的显示分辩率。
看这张滑雪图,人体的色彩变化比较大,而天空和雪的色彩却非常单调,可以想象,代表每个小格颜色的数值也应该非常接近,图右下的原始数据是8个相邻格子的色彩数据,由于两个相邻格子的数据差异很小,所以可以用第一个格式数据当作第二个格子数据的预测值,经实际测量后,把真实值与预测值的差值求出来,并用这个差值来表示第二个格子的色彩。
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)×r(x,y),照度分量0< i(x,y)〈∞ ,反射分量0 <r(x,y)<1。
7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式-—数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样.采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式:有缝、无缝和重叠.9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化.10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或灰度)。
11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像.12.采样间隔对图像质量的影响:一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。
13.量化等级对图像质量的影响: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;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.但在极少数情况下对固定图像大小时,减少灰度级能改善质量,产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度.例如对细节比较丰富的图像数字化。
14.数字化器组成:1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构:使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
图形图像数字化表示与存储南阳中学肖子恒一、教材、课题分析1、教材地位和作用本课题《图形图像数字化表示与存储》是中国地图出版社《多媒体技术应用》选修模块第一单元(认识多媒体)第二节(多媒体技术)的图形图像的数字化表示与存储的内容。
图形图像数字化表示与存储的知识在整本教材中有着举足轻重的作用。
学生在学习信息技术的时候,数字化可以说是一个过渡性很强的知识,引领学生从现实模拟世界的认识过渡到数字化世界的认识。
在《信息技术基础》必修模块的学习中,学生对信息数字化过程有了初步的认识,但只停留在表面,作为对《多媒体技术应用》的学习,该课题的作用及重要性是显而易见,通过本课题的学习,让学生真正体会到计算机是如何具体地表示图形图像的,这对于学生学习其它形式媒体的数字化有实现一定的迁移作用。
2、课时安排:1个课时(45分钟)二、学情分析学生通过对《信息技术基础》必修模块的学习,对计算机系统和常见工具的操作有了一定的认识和尝试,也知道了初步认识到计算机是用二进制进行表示信息的,但对计算机内部具体怎么样存储和表示信息的认识很肤浅,甚至根本不认识,这样的基础促进了学生对本节课形成可贵的求知欲和浓厚的兴趣,同时这节课对学生来说难度也摊出来了,所以这节课的学习适当渗透了背景知识的学习,如模拟图像、数字图像、数据量单位换算、二进制编码数等知识。
三、学法分析基于本节课的教学内容、教学目标与学生基础的特点、学生的学习习惯,安排学生可以采用自主探索和小组合作学习方法来完成《图形图像数字化表示与存储》课题的学习。
自主探索、小组合作性学习:根据建构主义学习理论所强调的:以学生为主体,学生由知识的灌输对象转变为提高信息素养的主体。
在本节课中,我始终引导学生带着浓厚的兴趣与求知欲望进行分析和思考问题,通过自主探索和小组讨论解决问题。
以自主和小组合作性学习展开,实现知识的传递、迁移和融合,发展能力,训练思维。
同时也增强了学生的协作和团队精神,培养了学生良好的信息素养。
《图像信息的数字化表示和存储》说课稿教材分析。
木节课选自《多媒体技术应用》选修教材第一单元第二节“多媒体技术”,内容是介绍媒体信息数字化表示利存储的原理,阐释多媒体技术的基础和内涵。
使学生进一步认识多媒体技术的实质一一数字化。
从原理上对其有一个理性的认知,为后续单元的学习奠定基础。
其中,图像信息的数字化表示与存储是重点内容。
学生分析。
高一年级下学期的学生,在《信息技术基础》必修课学过相关内容,知道信息数字化的基本原理,是用0和1来表示信息。
但对各种媒体信息数字化的具体原理不清楚,对数字化表示的核心——舟二进制进行编码的思想不了解。
他们缺乏有关二进制的专业知识,对深奥抽象的原理不是特别感兴趣。
所以,如何以一种生动直观的方式,深入浅出地讲解专业的技术和原理这是本课成功与否的关键。
教学目标了解数据冗余和压缩的简单原理;掌握常用图像文件格式。
理解图像信息数字化表示和存储的原理和二进制编码的思想,能计算图像的存储容量。
学习从方法论的方向和角度思考问题,建立科学的原理认知观。
说重点难点图像信息的数字化表示和存储和二进制编码的思想说教法与学法分组教学法、游戏教学法自主实践说教学策略教学中可能遇到的问题解决问题的策略学生对纯理论的内容不感兴趣避免平铺直叙地讲解,将深奥、抽象的知识溶解在贯穿课堂的实践活动中,以课堂游戏“数字拼图”让学生从理论和实践的相互交融中深切感受知识的魅力。
一幅完整的图像包含众多像素,研究起来比较麻烦截取图像的一小部分作为研究对象,并制作模型图作为教具。
使复杂抽象的问题简单化、具体化。
学生缺乏二进制的专业知识,难以理解用二进制编码的思想通过讲解颜色编码引入二进制说教学过程我将整个教学内容分成四个相对独立的环节。
并以循序渐进的方式为主线,分别向学生创设了4个连续的情境。
“黑白图像的数字化-二进制编码-彩色图像的数字化-图像的存储容量”这条主线的环节既独立,又是4个层层递进的问题,从而沿着“图像信息数字化和存储”这个主题,探究、思考、讨论。
数字图像处理课后习题答案数字图像处理课后习题答案数字图像处理是计算机科学与技术领域的重要分支,它研究如何对图像进行数字化处理,以获取更好的图像质量和更多的信息。
在学习数字图像处理的过程中,课后习题是巩固知识、提高技能的重要环节。
本文将为大家提供一些常见的数字图像处理课后习题答案,希望能对大家的学习有所帮助。
一、图像的数字化表示1. 什么是数字图像?数字图像是由离散的像素点组成的,每个像素点都有一定的灰度值或颜色值。
它可以用矩阵或数组表示。
2. 数字图像的灰度级是什么?数字图像的灰度级是指每个像素点的灰度值的取值范围。
例如,8位灰度图像的灰度级为0-255。
3. 如何将彩色图像转换为灰度图像?可以使用灰度化公式将彩色图像转换为灰度图像:Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B。
二、图像的基本处理操作1. 什么是图像的平滑处理?图像的平滑处理是指通过去除图像中的噪声和细节,使图像变得更加模糊和平滑。
常见的平滑处理方法有均值滤波、中值滤波等。
2. 什么是图像的锐化处理?图像的锐化处理是指通过增强图像的边缘和细节,使图像变得更加清晰和锐利。
常见的锐化处理方法有拉普拉斯算子、Sobel算子等。
3. 如何进行图像的直方图均衡化?图像的直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法,通过对图像的灰度直方图进行变换,使得图像的灰度分布更加均匀。
可以使用以下步骤进行直方图均衡化:(1)计算图像的灰度直方图;(2)计算累积直方图;(3)根据累积直方图进行像素值映射。
三、图像的特征提取与分析1. 什么是图像的边缘检测?图像的边缘检测是指通过识别图像中颜色或灰度值变化剧烈的区域,来提取图像的边缘信息。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
2. 什么是图像的特征提取?图像的特征提取是指通过对图像进行分析和处理,提取出具有代表性的特征,用于图像的分类、识别等任务。
常见的特征提取方法有颜色特征、纹理特征、形状特征等。
数字图像定义:数字图像可以定义为与之相对应的物体的数字表示。
通常用一个二维数组表示一幅图像,也可以认为一幅图像就是一个二维矩阵。
二维矩阵的每个位置对应于图像上的每个像素点,而二维矩阵每个位置上存储的数值对应于图像上每个像素点所具有的信息,比如:灰度等等。
既然数字图像可以用二维矩阵来表示,那么数字图像的处理就可以认为是对对二维矩阵的操作。
图像的数字化:将一幅图像进行数字化的过程就是在计算机上创建生成一个二维矩阵的过程。
数字化过程包括三个步骤:扫描、采样、量化。
扫描:就是按照一定的先后顺序(如:行优先)对图像进行遍历的过程。
像素是遍历过程中寻址的最小单位,对应于数组寻址的单位。
采样:即遍历过程中在在图像的每个最小寻址单位即像素位置上测量灰度值,采样的结果是得到每一像素的灰度值。
量化:就是将采样得到的像素灰度值经过模数转换等器件转化为离散的整数值。
数字图像处理中的基本图像类型: 二值图像:二值图像的矩阵仅有两个值构成即“0”和“1”。
0 表示黑色,1表示白色。
因此二值图像在计算机中的数据类型为一个二进制位。
灰度图像:灰度图像的二维矩阵每个元素的值可能都不一样,它有一个范围【0~255】,其中0表示纯黑色,255表示纯白色,中间数字表示由黑到白的过度。
其数据类型一般为8位无符号数。
索引图像:索引图像可以表示彩色图像,其结构比较复杂,除了存储图像数据的二维矩阵以外,还有一个存储RGB 颜色的二维矩阵,称为颜色索引矩阵(COLORMAP )。
存储数据的二维矩阵里面存储的仍然是图像各个像素的灰度值,而颜色索引矩阵是一个【256】【3】形式的二维矩阵,256对应于0~255个灰度值,而每行的三个分量表示对应于每个灰度值的像素点,它的RGB 分量的值。
例如:COLORMAP[38][0~2]表示灰度值为38的像素点的RGB 各分量值。
由于每个像素只有256个灰度值,而每个灰度值决定了一种颜色,所以索引图像最多有256种颜色。
可编辑修改精选全文完整版XXXX 学院2020-2021学年学期期末考试卷课程《数字图像处理》考试时间: 120 分钟班级姓名学号一.填空题(每空1分,共20分)1.________是指由外部轮廓线条构成的矢量图,即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等。
2. 图像根据色彩分为:彩色图像、___________和___________。
3. 对一幅连续图像f(x,y)在二维空间上的离散化过程称为___________,离散化后的采样点称为___________。
4. 图像分辨率包括___________和___________两部分,它们分别由采样点数和灰度级来控制。
5.普通彩色图像中,一个像素需要24比特构成,R、G、B各占______个比特,可能的颜色数有______种。
6. RGB模型,也叫______、______、______模型,广泛用于彩色显示器,高质量彩色摄像机中。
7. 在HSI空间中,彩色图像包含色调、___________和___________三个分量。
8. ______________是一种线性的积分变换,常在将信号在时域(或空域)和频域之间变换时使用,在物理学和工程学中有许多应用。
9. 灰度变换是数字图像增强技术的一个重要的手段,目的是使图像的__________动态范围扩大,图像的__________扩大,图像更加清晰,特征越发明显。
10. 图像的退化由系统特性和__________两部分引起。
11. _____________是利用图像数据的冗余进行压缩,可完全恢复原始数据而不引起任何失真,压缩率受冗余度的理论限制。
12. _____________的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析。
二.选择题(每题2分,共20分)(请将答案填入下面表格中)1.________目的是改善图像质量,使图像更加符合人类的视觉效果,从而提高图像判读和识别效果的处理方法。