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盘古是中国古代传说中开天辟地的神。
在天地还没有开辟以前，宇宙就像是一个大鸡蛋一样混沌一团。
有个叫做盘古的巨人在这个“大鸡蛋”中一直酣睡了约18000年后醒来，盘古凭借着自己的神力把天地开辟出来了。
他的左眼变成了太阳，右眼变成了月亮；头发和胡须变成了夜空的星星；他的身体变成了东、西、南、北四极和雄伟的三山五岳；血液变成了江河；牙齿、骨骼和骨髓变成了地下矿藏；皮肤和汗毛变成了大地上的草木；汗水变成了雨露。
盘古的精灵魂魄也在他死后变成了人类。
所以，都说人类是世上的万物之灵。
中国上古神话中的创世女神。
传说共工怒撞不周山，在自然界发生了一场特大灾害，天塌地陷，猛禽恶兽都出来残害百姓，女娲熔炼五色石来修补苍天，又杀死恶兽猛禽。
还有传说女娲用黄土仿照自己造成了人，创造了人类社会。
又称女阴、女娲娘娘，风姓，生于成纪（今甘肃秦安县），一说她的名字为风里希（或为凤里牺）。
是中国历史神话传说中的一位女神。
是中华民族伟大的母亲，她慈祥地创造了我们，又勇敢地照顾我们免受天灾。
是被民间广泛而又长久崇拜的创世神和始祖神。
她神通广大化生万物，每天至少能创造出七十样东西。
伏羲(生卒年不详)，又称宓羲、庖牺、包牺、牺皇、皇羲、太昊等，《史记》中写作伏牺，为华胥氏之子，少典之父，炎(帝)黄(帝)之祖。
华夏太古三皇之一，与女娲同被尊为人类始祖，在中国神话传说中，与女娲一样，龙身人首或蛇身人首。
他为人民作了许多有意义的事情，如带领人们用兽皮缝制衣服，抵御寒冷，结网打鱼，投矛狩猎，而狩猎活动的展开又使得动物类食物日益增加，另外发明了瑟，创作了《驾辨》曲子，他的活动，很大程度上增强了当时的人们适应自然环境的能力，标志着中华文明的起始。
炎帝(，华夏始祖之一，与黄帝并称为中华始祖,中国远古时期部落首领。
又称赤帝、烈山氏，距今6000年至5500年左右生于姜水之岸（今宝鸡市境内）。
炎帝制耒耜，种五谷。
立市廛，首辟市场。
治麻为布，民着衣裳。
作五弦琴，以乐百姓。
第4节图像编码简介一．图像压缩的基本概念与数字音频类似，数字图像的数据量是非常大的，存贮时会占用大量空间，在数据传输时数码率非常高，这对通信信道及网络都造成很大压力。
因此，图像处理的重要内容之一就是图像的压缩编码。
图像数据的压缩基于两点：1．原始图像信息存在着很大的冗余度，数据之间存在着相关性，如相邻像素之间颜色的相关性等。
2．其次是因为在多媒体系统的应用领域中，人眼是图像信息的接收端。
因此，可利用人的视觉对于边缘急剧变化不敏感（视觉掩盖效应），以及人眼对图像的亮度信息敏感、对颜色分辨率弱的特点实现高压缩比，而解压缩后的图像信号仍有着满意的主观质量。
由于人眼对颜色细节的分辨能力远比对亮度细节的分辨能力低，若把人眼刚能分辨的黑白相间的条纹换成不同颜色的彩色条纹，那么眼睛就不再能分辨出条纹来。
如图06-04-1所示，等宽的蓝红相间的彩条，蓝绿相间的彩条和黑白相间的条纹比较。
使眼睛逐渐远离屏幕，当你分辨不出彩条时，黑白条还能分辨出来。
图06-04-1亮度和颜色分辨率根据这个原理，利用不同的颜色空间也能压缩图像数据。
保持亮度分量的分辨率而把彩色分量的分辨率降低，这样并不会明显降低图像的质量。
实际中可以把几个相邻像素的颜色值当作相同的颜色值来处理，也即用“大面积着色原理”，从而减少所需的存贮容量。
实际应用中的示例如采用RGB和YUV颜色空间来记录真彩色图像。
RGB空间的图像深度为R：G：B＝8：8：8，而YUV空间的图像深度可为Y：U：V＝8：4：4或者是Y：U：V＝8：2：2。
后者具体的做法是对亮度信号Y，每个像素都数字化为8bit（256级亮度），而U，V色差信号每四个像素用一个8 bit数据表示，即粒度变大，相当于每个像素只用了2 bit数据。
这样，将一个像素用24bit表示压缩为用12bit表示，存储空间压缩一倍，压缩比为1：2，而人的眼睛却基本感觉不出来。
电视信号的传送就是根据这一原理。
由此发展出数据压缩的两类基本方法：一种是将相同的或相似的数据或数据特征归类，使用较少的数据量描述原始数据，达到减少数据量的目的。
图像处理技术简介图像处理技术是关于图像处理的一系列技术的总称，其包含了许多不同的研究方向。
目前，其主要的相关研究内容可分为如下一些领域：1．图像增强：目的使图像中不突出，或不清楚的部分被增强，对灰度图是调整其部分的亮度；对彩色图是调整其相应分量的颜色。
如：对比度增强、灰度拉伸、直方图修正、图像平滑、图像锐化、图像滤波、同态滤波(f(x,y)-ln-fft-H(u,v)-fft-1-exp-g(x,y))；γ校正、彩色增强（伪彩色处理、假彩色处理）等。
(见教材)2．图像变换：包括空间域变换(如：对数极坐标变换、randon变换、hough变换)、频域变换、彩色变换(RGB-HSV-CMY-NTSC-YCbCr-HSI)，主要是频域变换：常用的正交变换有DFT,DCT,DWT,KLT(PCA),DHT(Walsh变换),斜变换等。
目的使图像在通常情况下难以显示的特征变得突出。
(见教材)A=imread('');[ca,ch,cv,cd]=dwt2(double(A), 'sym4');subplot(221),imshow(ca,[]),ti tle('低频分量')subplot(222),imshow(ch,[]),ti tle('水平分量')subplot(223),imshow(cv,[]),ti tle('垂直分量')subplot(224),imshow(cd,[]),ti tle('对角线分量')3．图像分割：依据图像特征将其具有不同含义的区域区分开来：主要分：①利用灰度统计信息的分割（直方图阈值、分水岭、基于云模型）、②利用区域或光谱信息的分割（区域分裂合并-四叉树方法）、纹理分割法、多光谱分割法、形态学法等。
③利用边缘检测方法：微分边缘检测(edgedemo)，snake模型边缘检测，曲面拟合边缘检测，据统计现有百余种边缘检测方法。
速度的坐标图像分析法v-图像ts-图像和t路程--时间图像的建立教学过程中，让学生经历知识被发现和利用的过程。
教学过程中，不仅教会学生“是什么”，更教会了学生“为什么”。
路程--时间图像的理解及应用教学过程中，通过计算平均速度，比较物体运动的快慢，分析、解读图像等环节，让学生真正学懂路程--时间图像的好处，给解决问题带来的方便。
通过图像分析还可以解决追击和相遇等问题。
物体运动过程中，由于参照物的选取不同，物体的运动状态也不同，在考试中是难点，通过图像分析、讲解突破难点。
文中，初步介绍速度--时间图像，目的是想让学生从路程--时间图像迁移到速度--时间图像上来，实现思想的飞跃--培养学生的抽象思维。
强化阅读训练，增强学生理解能力；调动学生积极参与，促进学生主动学习！课后，精选A、B两类习题，强化基础知识，提高能力，挑战自我。
课堂教学与设计实施分层教学，分层要求，体现素质教学理念。
速度的坐标图像分析法精选习题A 类1、如图所示，一木块在水平面上运动时，在相等时间内连续拍摄4次“频闪”照片，频闪的时间间隔为0.02 s ．从频闪照片可判断，该木块做 直线运动．将位置1作为路程、时间起点，绘制出木块的路程--时间图像.--掌握图像的建立过程。
2、如图所示，在“研究充水玻璃管中气泡的运动规律”的实验中．气泡上升过程中，气泡在管内运动的速度越来越慢，请初略绘制气泡运动的路程--时间图像。
--掌握图像的建立过程。
3、汽车在平直的公路上匀速行驶，通过的路程s 和时间t 的关系图像是( )--认识理解图像。
4、甲同学从家中出发到游乐场，其中一半路程步行，一半路程骑共享单车.全程的路程与时间图像如图所示.--利用图像计算速度、路程。
计算：甲同学骑共享单车时的速度是 ；从家到游乐场全程的平均速度是 ；甲同学步行20 s 所通过的路程为 .5、甲、乙两车在公路上，分别从P 、Q 两点同时同向运动，它们的t s 图像如图所示，经过4 s,甲、乙相遇.甲、乙的速度分别为甲v 、乙v ，P 、Q 间的距离为s ，则( )--利用图像计算速度，比较运动快慢。
立体图象简介什么是立体图象？通俗的讲立体图象就是利用人们两眼视觉差别和光学折射原理在一个平面内使人们可直接看到一幅三维立体图。
1、折射现象则起源于波在不同介质内不同的行进速率，从而造成观看的物体有所改变，例如水中的筷子弯曲的现象。
2、视差立体法：大家都知道，我们人眼看到的都是立体物体。
人有两只眼，两只眼有一定距离，这就造成物体的影象在两眼中有一些差异。
而立体光栅材料来做立体画， 就是原自于视差立体法，即利用人的双眼视差和会聚所构成的深度感实现人意识中的立体感。
因此理论上讲，只有从两个以上略为不同的观点取得景物的一组图像方可合成出立体图片。
注意：柱镜光栅是利用折射原理，但是狭缝光栅则不是，狭缝光栅由黑和白线来组成，黑的用来遮挡画，白的则露出画。
它不存在聚焦不准的问题，立体感强。
需要灯光来配合。
一、立体成像技术简介立体成像原理及技术：人们的两只眼睛相距6-7厘米，左右两只眼睛看物体时是从不同角度看到的两个稍有差别的图像，大脑将这两个具有视差的图像合成后形成立体的感觉，但我们平常见到的平面图，由于进入眼睛的是一幅角度完全相同的图像，所以视觉和大脑无法提取画面上物体真实意义上的空间立体感,不能体现其三维关系。
基于以上成像原理，要想制作出一幅完美的立体图，最初的立体制图方法是：用多镜头相机或单镜头相机加滑轨一次拍照出近似的多幅图像，再进行图像合成冲印和光栅处理，冲印装裱即成。
这种方法制作工艺复杂，制作的图片价格昂贵，因此不易推广。
目前，人们利用先进的数码合成技术制作立体图像，只需选择清晰的照片或底片将其扫描到电脑里，直接在电脑里利用专业的立体制图软件进行配图和数字处理，用高精度彩喷机打印出来，再用冷裱机装裱即可。
立体图像的特点：一幅完美的立体图是由两个或多个图层组成，视觉上层次分明色彩鲜艳，具有很强的视觉冲击力，让观看的人驻景时间长，留下深刻的印象。
立体图给人以真实、栩栩如生，人物呼之欲出，有身临其境的感觉，有很高的艺术欣赏价值。
数字图像处理中的基本图像类型(2011-09-05 13:32:10)
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像争为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。
目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。
(1) 二值图像：
一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。
由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。
二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。
(2) 灰度图像：
灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。
因此其数据类型一般为8位无符号整数的（int8），这就是人们经常提到的256灰度图像。
“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。
在某些软件中，灰度图像也可以用双精度数据类型（double）表示，像素的值域为[0，1]，0代表黑色，1代表白色，0到1之间的小数表示不同的灰度等级。
二值图像可以看成是灰度图像的一个特例。
(3) 索引图像：
索引图像的文件结构比较复杂，除了存放图像的二维矩阵外，还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。
MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定，如矩阵元素值域为[0，255]，则MAP矩阵的大小为256ⅹ3，用MAP=[RGB]表示。
MAP 中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值，MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值，如某一像素的灰度值为64，则该像素就与MAP 中的第64行建立了映射关系，该像素在屏幕上的实际颜色由第64行的[RGB]组合决定。
也就是说，图像在屏幕上显示时，每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。
索引图像的数据类型一般为8位无符号整形（int8），相应索引矩阵MAP的大小为256ⅹ3，因此一般索引图像只能同时显示256种颜色，但通过改变索引矩阵，颜色的类型可以调整。
索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型（double）。
索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像，如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放，如果图像的色彩比较复杂，就要用到RGB真彩色图像。
(4) RGB彩色图像：
RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。
与索引图像一样，它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组合来表示每个像素的颜色。
但与索引图像不同的是，RGB图像每一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示，M、N分别表示图像的行列数，三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。
RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形，通常用于表示和存放真彩色图像，当然也可以存放灰度图像。
