计算机图像处理的基本概念-完整版

计算机图像处理与分析计算机图像处理与分析是指利用计算机技术对图像进行处理、分析和理解的过程。

它涉及到数字图像处理、计算机视觉、图像识别等多个领域，是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向。

以下是计算机图像处理与分析的一些基本知识点：1.数字图像处理：将模拟图像转换为数字图像，并进行各种处理，如图像增强、滤波、边缘检测、图像分割、图像配准等。

2.图像分析：对图像进行量化、描述和解释，包括特征提取、目标检测、形状分析、纹理分析等。

3.计算机视觉：通过模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释图像和视频。

包括图像识别、场景重建、视觉伺服等。

4.图像识别：识别图像中的对象、场景和个体，是计算机视觉的一个重要任务。

包括监督学习、非监督学习、深度学习等方法。

5.图像编码和压缩：为了节省存储空间和带宽，需要对图像进行编码和压缩。

包括JPEG、PNG、H.264等编码标准。

6.图像重建：从多个图像中重建三维模型或场景，应用于医学、工业等领域。

7.图像处理与分析的应用：包括图像处理软件、计算机辅助设计、机器人视觉、遥感图像处理、医学图像分析等。

8.数学基础：包括线性代数、概率论和数理统计、微积分等，这些数学工具在图像处理与分析中起到重要作用。

9.编程语言和工具：熟悉常用的编程语言，如Python、MATLAB、C++等，以及图像处理库，如OpenCV、MATLAB的Image Processing Toolbox等。

10.硬件设备：图像处理与分析需要高性能的计算机和专业的图像采集设备，如摄像头、扫描仪等。

计算机图像处理与分析是一门综合性的学科，需要掌握多个领域的知识和技能。

通过学习和实践，可以更好地理解和应用图像处理与分析的技术。

习题及方法：1.习题：图像增强的目的是什么？解题方法：回顾图像增强的定义和目的，增强图像的视觉效果，提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行图像分析和识别。

答案：图像增强的目的是提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行图像分析和识别。

主要学习内容1.数字图像处理（ Digital Image Processing ）又称为计算机图像处理, 它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的预期结果。

例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。

与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。

但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。

由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。

几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。

另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。

在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。

尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。

低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。

2.图像增强技术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。

其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。

空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。

它可以在空间域或频率域中进行。

此处介绍空间域的几种平滑方法。

（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。

它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。

邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。

其作用相当于用这样的模板同图像卷积。

图像处理的基本概念图像处理的基本概念作者：姜伟杰教学科研来源：本站原创点击数：295更新时间：2009-11-16本章将向您介绍有关图像色彩模式、图像格式以及图像大小、分辨率的知识。

3．1 图像的色彩模式利用Photoshop对图像进行各种编辑与处理之前，应该先了解有关图像色彩模式、图像格式以及图像大小、分辨率的知识。

掌握了这些图像处理的基本概念，才能很好地将处理润色好的图像打印出来，不至于失真或达不到自己预想的效果。

计算机定义了许多色彩模式来表现色彩，在Photoshop中，颜色模式决定用来显示和打印Photoshop文档的色彩模型。

常见的颜色模式包括HSB模式、RGB模式、CMYK模式、Lab模式以及一些为特别颜色输出的模式，比如索引颜色和双色调。

不同的颜色模式定义的颜色范围也不同。

颜色模式除确定图像中能显示的颜色数之外，还影响图像的通道数和文件大小。

在正式介绍各种颜色模式之前，先介绍几个概念。

（1）关于色相、饱和度和明度人眼看到的各种色彩都具有色相、饱和度和明度三种属性。

我们可以把这三种属性称为色彩的三要素。

在色彩缤纷的世界里，我们可以区分红、橙、黄、绿不同特征的色彩，人们用不同的词语给这些不同特征的色彩命名，如红色、洋红色、浅蓝色等等。

当我们称呼某种颜色时就会联想到这种颜色的相貌来。

所以，色相就是颜色，即红、橙、黄、绿、青、蓝、紫。

饱和度（或称纯度）就是指一种颜色的鲜艳程度或浓淡程度。

同一种色相，有的看上去很鲜艳，有的看上去暗淡无光，这是因为它们的饱和度不同。

颜色越浓，饱和度就越大；颜色越淡，饱和度就越小。

明度就是指色彩的明亮程度。

一种物体表面光反射率越大，对视觉刺激的程度就越大，看上去就越亮，颜色的明度就越高。

因此，明度表示的是颜色的明暗程度。

鲜艳明亮的色彩能够与人的心灵相互映照，是最有激情的情感语言。

下面的图可以帮助你对色相、饱和度和明度的理解。

A.绿色B.黄色C.红色D.洋红E.蓝色A.饱和度B.色相C.亮度D.全部色相F.青色左图（称为色轮图）告诉我们，处于相对位臵的两种颜色为一对互补色。

第一章 图像处理的基本概念1.1 位图与矢量图1、 位图位图图像也成为栅格图像，他是由无数的彩色网格组成的，每个网格称为一个像素，每个像素都具有特定的位置和颜色值。

由于一般位图图像的像素都非常多而且小，因此图像看起来比较细腻，但是如果将位图图像放到到一定的比例，无论图像的具体内容是什么，看起来都将是像马赛克一样的一个个像素。

图1-1 位图方大效果2、 矢量图形矢量图形是由数学公式所定义的直线和曲线所组成的。

数学公式根据图像的集合特性来描绘图像。

例如，可以用半径这样一个数学参数来准确定义一个圆，或用长宽值来准确定义一个矩形。

相对于位图图像而言，矢量图形的优势在于不会因为显示比例等因素的改变而降低图形的品质。

如图1-2所示，左图是正常比例显示的一幅矢量图，右图为发放后的效果，可以清楚的看到放大后的图片依然很精细，并没有因为显示比例的改变而变得粗糙。

1.2 分辨率常用的分辨率有图像分辨率、显示分辨率、输出分辨率和位分辨率4种。

1、 图像分辨率图像分辨率是指图像中每单位长度所包含的像素（即点）的数目。

常以像素/英寸（pixel percent inch ）为单位。

一般来说，图像分辨率越高，图像越清晰，越能表现出更丰富的细节，但更大的文件也需要耗用更多的计算机资源，更多的ＲＡＭ，更大的硬盘空间等。

因此，在设置分辨率时，应考虑所制作图像的用途。

Photoshop默认图像分辨率为72ppi。

2、显示器分辨率（屏幕分辨率）显示器分辨率是指显示器中每单位长度显示的像素的数目。

通常以点/英寸（dpi）表示。

常用的显示器分辨率有：1024×768（长度上分布了1024个像素，宽度上分布了768个像素）、800×600、640×480。

在Photoshop中图像像素直接转换为显示器像素，当图像分辨率高于显示分辨率时，图像在屏幕上的显示比实际尺寸大。

3、输出分辨率输出分辨率是指照排机或激光打印机等输出设备在输出图像时每英寸所产生的油墨点数。

计算机的图像知识点总结引言图像是现代计算机科学中的一个重要领域，它涉及图像的处理、分析和理解，以及图像在计算机程序中的应用。

图像在日常生活中也无处不在，比如数字相机、视频监控、医学影像等，都使用到了图像技术。

因此，掌握图像知识对于计算机科学的学习和应用都非常重要。

本文将总结计算机图像的基本概念、图像处理技术、图像分析方法以及图像应用等知识点。

一、图像的定义与基本概念1. 图像的定义图像可以被定义为二维的视觉表达，是由像素点组成的矩阵。

每个像素点都包含了特定的颜色和亮度信息，通过像素点的排列组合，可以呈现出各种视觉效果。

2. 像素像素是图像的基本单元，它是由数字或者颜色值表示的点。

在数字图像中，像素通常由RGB（红、绿、蓝）值或者灰度值来表示。

RGB值可以表示彩色图像，而灰度值则表示黑白图像。

3. 分辨率图像的分辨率是指图像在水平和垂直方向上的像素数量，通常用来描述图像的清晰度。

分辨率越高，图像越清晰，但是也会占据更多的存储空间。

4. 图像格式图像可以保存为不同的格式，比如JPEG、PNG、BMP等。

每种图像格式有其特定的压缩算法和特性，适用于不同的应用场景。

二、图像处理技术1. 图像获取图像可以通过扫描、摄影、摄像等方式来进行获取，不同的获取方式会影响图像的质量和分辨率。

2. 图像预处理图像预处理是对原始图像进行去噪、增强、几何校正等处理，以提高图像的质量和适应后续处理的需求。

3. 图像压缩图像压缩是将图像数据进行编码和压缩，以减小图像文件的大小，提高存储和传输效率。

常见的压缩算法包括JPEG、PNG、GIF等。

4. 图像增强图像增强是通过调整对比度、亮度、色彩等参数，改善图像的视觉效果，使图像更加清晰和易于观察。

5. 图像分割图像分割是将图像分解成多个区域或者物体的过程，通常用于目标检测、物体识别等应用。

6. 图像配准图像配准是将多幅图像进行对齐和匹配，以实现图像融合和变换，常用于医学影像、地图测绘等领域。

图像处理与计算机视觉教程图像处理与计算机视觉是在计算机科学和工程领域中备受关注的研究领域。

本文将从基本概念理解、常见技术和应用领域等方面进行详细介绍和分析，旨在帮助读者对图像处理与计算机视觉有更全面的了解。

1. 概念理解- 图像处理是通过计算机对图像进行修改、增强和还原的过程。

它可以包括去噪、图像重建、图像增强等操作。

- 计算机视觉是指由计算机处理和理解图像的能力。

它可以包括图像识别、物体检测和场景分析等任务。

2. 常见技术- 图像滤波：通过对图像进行滤波操作来实现去噪、增强和边缘检测等功能。

常用滤波器包括均值滤波和高斯滤波。

- 特征提取：通过识别图像中的关键特征来实现目标检测和分类。

常见的特征提取方法包括边缘检测和角点检测。

- 图像分割：将图像分割成不同的部分，以便进行后续的处理和分析。

常见的图像分割方法包括阈值分割和边缘分割。

- 目标识别：通过对输入图像进行模式匹配和特征比对，来实现对特定目标的识别和跟踪。

常用的目标识别算法包括模板匹配和神经网络。

3. 应用领域- 医学影像：图像处理和计算机视觉在医学影像领域中广泛应用。

例如，通过对CT和MRI图像进行分析，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

- 机器人视觉：图像处理和计算机视觉是机器人视觉系统中必不可少的组成部分。

它可以帮助机器人感知环境、识别物体和规划路径等任务。

- 智能交通：图像处理和计算机视觉在智能交通系统中起着重要作用。

通过对交通场景中的图像进行处理和分析，可以实现自动驾驶、交通监控和交通流量管理等功能。

- 安防监控：图像处理和计算机视觉在安防监控系统中被广泛应用。

它可以帮助对图像进行实时监测、行为识别和异常事件检测等。

4. 发展趋势- 深度学习：深度学习在图像处理和计算机视觉领域中起着重要作用。

通过构建深度神经网络，可以实现更准确和高效的图像识别和目标检测等任务。

- 增强现实：增强现实技术结合图像处理和计算机视觉，可以在真实世界中叠加虚拟信息。

计算机图形图像的基本概念计算机图形主要指可用于计算机处理的，以数字的形式记录的数字化图形，数字图形与数字图像是数字媒体中常用的两个基本概念。

计算机产生的图像是数字化的图像，简单地说数字图像是用数字或数学公式来描述的图像。

它与传统图像有很大的不同，传统图像是用色彩来描述的，而色彩本身没有任何数字概念。

传统电视屏幕上所见的图像，是模拟图像，它是用电频来描述的。

电脑显示屏上的图像，是数字图像，它是…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图形。

它不仅包含着诸如形、色、明暗等外在的信息显示属性，而且从产生、处理、传输、显水的过程看，还包含着诸如颜色模型、分辨牢像素深度、文件大小、真／伪彩色等计算机技术的内在属性。

在数字媒体中，图形与图像主要是指静态的数字媒体形式，根据计算机对图像的处理原理以及应用的软件和使用环境的不同，静态数字图像可以分为矢量图(形)和点阵图(像)两种类型。

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。

1．图形曙光云计算图形通常指由外部轮廓线条构成的矢量图，它用一系列指令集合来描述图形的内容，如点、直线、曲线、圆、矩形等。

一幅矢量因由线框形成的外框轮廓、外框轮廓的颜色以及外框所封闭的颜色所决定。

矢量图通常用Drsw程序编辑，可对矢量图形及图元独立进行移动、缩放、旋转和扭曲等变换操作。

由于矢量因可以通过公式计算获得，所以矢量图文件体积一般较小，不会因图形尺寸大而占据较大的存储空间；同时，矢量图与分辨牢无关，进行放大、缩小或旋转操作时部图形不会失真，图形的大小和分辨率都不会影响打印清晰度。

因此，矢量图形尤其适用于描述轮廓不很复杂，色彩不是很丰富的对象，如：文字、几何图形、T程图纸、微标、图案等。

2．图像计算机图像通常指由像素构成的点阵图，也称位阁或栅格图。

点阵因与矢量图不同，它是内扫描仪、数码相机等输入设备捕捉实际的画面或由图像处理软件绘制的数字图像。