图形图像学基础13：图像基础

计算机图像学基础——图形图像图素象素位图的概念一、计算机图形学（Computer Graphics）1、什么是计算机图形学？计算机图形学是研究怎样利用计算机来显示、生成和处理图形的原理、方法和技术的一门学科。

IEEE定义：Computer graphics is the art or science of producing graphical images with the aid of computer.2、计算机图形学的研究内容计算机图形学的研究内容非常广泛，如图形硬件、图形标准、图形交互技术、光栅图形生成算法、曲线曲面造型、实体造型、真实感图形计算与显示算法、非真实感绘制，以及科学计算可视化、计算机动画、自然景物仿真、虚拟现实等。

简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。

图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。

从处理技术上来看，图形主要分为两类，一类是基于线条信息表示的，如工程图、等高线地图、曲面的线框图等，另一类是明暗图，也就是通常所说的真实感图形。

计算机图形学主要目的就是要利用计算机表达的真实感图形。

为此，必须建立图形描述的场景的几何表示，运用某种光照模型，计算出假想的光源、纹理、材质属性下的光照明效果。

所以计算机图形学与计算机辅助几何设计有着密切的关系。

图形学也把可以表示几何场景的曲线曲面造型技术和实体造型技术作为其主要的研究内容。

同时，真实感图形计算的结果是以数字图象的方式提供的，计算机图形学和图形图象处理有着密切的联系3、计算机图形学的主要应用领域1）.计算机辅助设计与制造（Computer Aided Design / Computer Aided Manufacture）机械结构、零部件、土木建筑工程、集成电路等的设计等，利用计算机图形学不仅可提高设计效率、缩短设计周期、改善设计质量、降低设计成本，而且可以为后续的计算机辅助制造建立起数据库，CAD/CAM一体化，生产的自动化奠定基础。

图形图像基础知识什么是图形图像图形图像是一种可视化的表达方式，通过使用线条、形状、颜色和纹理来呈现出视觉信息。

它广泛应用于各个领域，包括计算机图形学、计算机视觉、游戏开发、动画制作等。

图形图像可以通过计算机生成、处理和显示，也可以通过摄影和扫描等手段获取和存储。

图形图像的主要元素图形图像由不同的元素组成，这些元素共同构成了图像的形状、颜色和纹理等特征。

1. 点点是图形图像的基本元素，它没有大小和形状，只有位置坐标。

点可以用来表示图像中的一个像素，像素是图像的最小单位。

2. 线线由一系列连接的点组成，它具有长度、方向和位置。

直线是最简单的线段，它由两个端点确定。

曲线是由多个点连接而成的线段，它可以是直线段或弯曲线段。

3. 形状形状是由一系列连接的线段或曲线组成的封闭图形。

常见的形状包括矩形、圆形、椭圆形等。

形状可以有填充颜色和边框颜色。

4. 颜色颜色是图形图像的一个重要特征，它可以通过RGB值或颜色模型来表示。

常见的颜色模型包括RGB模型、CMYK模型以及灰度模型。

颜色可以用来填充形状、添加纹理以及绘制渐变效果。

5. 纹理纹理是图形图像的一种特殊效果，它可以为形状或图像添加表面细节。

纹理可以是有规律的图案，也可以是随机的像素集合。

纹理可以用来模拟实物的质感，增加图像的真实感。

图形图像的生成和处理1. 图像生成图像可以通过计算机生成，具体方法包括绘制基本图元、生成几何形状、应用纹理等。

计算机生成的图像可以基于数学模型，也可以基于图像处理算法。

2. 图像处理图像处理是一种对图像进行操作和改变的方法，常见的图像处理操作包括缩放、旋转、裁剪、滤镜等。

图像处理可以改变图像的大小、形状、颜色和纹理等特征。

3. 图像显示图像显示是将图像在屏幕上或其他输出设备上显示的过程。

图像显示可以通过色彩空间转换、色彩映射、混合和渲染等技术来实现。

图像显示技术的发展使得图形图像在多媒体、游戏和虚拟现实等领域得到了广泛应用。

图形图像的应用领域图形图像广泛应用于各个领域，以下是一些主要的应用领域：1. 计算机图形学计算机图形学研究如何使用计算机生成、处理和显示图像。

图形图像处理基础入门指南第一章：图形图像处理概述图形图像处理是一门应用广泛的技术，其目的是改善、增强或提取图像的特定特征。

本章将介绍图形图像处理的基本概念，包括图像的表示方式、像素及其属性等。

1. 图像的表示方式图像可表示为数字矩阵或二进制流的形式。

数字矩阵表示是将图像划分为像素，每个像素表示图像上一个点的颜色或亮度信息。

二进制流表示则是将图像编码为一串连续的比特流。

2. 像素及其属性像素是图像处理中最基本的单元，是对图像进行编码的最小单位。

每个像素可以包含多个属性，如亮度、颜色、透明度等。

这些属性会影响到后续的图像处理操作。

第二章：图形图像处理算法及工具本章将介绍图形图像处理常用的算法和工具，包括滤波、变换、分割等。

1. 滤波滤波是一种常用的图像处理方法，通过去除或增强图像的某些频率成分来实现图像的改善。

常见的滤波算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

2. 变换变换是将图像从一个域映射到另一个域的过程。

常见的图像变换包括傅里叶变换、小波变换等，可以用于图像压缩、频域分析等应用。

3. 分割图像分割是将图像分成若干个子区域，使得每个区域具有一定的特征或属性。

常用的分割算法有阈值分割、边缘检测、聚类分割等。

第三章：图形图像处理应用领域本章将介绍图形图像处理在各个领域的应用，包括医学影像处理、卫星图像处理、数字艺术等。

1. 医学影像处理医学影像处理是图形图像处理的重要应用领域之一。

通过对医学影像的处理，可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。

常见的医学影像处理任务有图像增强、边缘检测、肿瘤分割等。

2. 卫星图像处理卫星图像处理是利用遥感技术对航天器观测到的地球表面图像进行处理和分析。

通过卫星图像处理，可以监测自然资源、环境变化，应用于气象预测、城市规划等领域。

3. 数字艺术图形图像处理技术在数字艺术中有着广泛的应用，如图像合成、特效处理、图像修复等。

这些技术不仅可以用于电影、电视剧的特效制作，也可以用于游戏、动画等数字娱乐产业。

计算机图形学基础知识重点整理1.计算机图形学是研究和开发用于创建、处理和显示图像的计算机技术领域。

它涵盖了图像生成、图像处理、图像显示等方面的知识。

本文将重点整理计算机图形学的基础知识，包括基本概念、图形编程、图像处理等内容。

2. 基本概念2.1 图形学基本概念•点：图形学中最基本的元素，用于构建图形对象。

•线段：由两个点连接而成，是构建更复杂图形的基础。

•多边形：由多个线段连接而成，可以构建更为复杂的图形。

•直线方程与曲线方程：描述线段和曲线的数学表达式。

•三角形：最简单的多边形，广泛应用于计算机图形学中。

•二维坐标系：用于描述图形位置的平面坐标系。

•三维坐标系：用于描述图形位置的立体坐标系。

2.2 图形学算法与技术•光栅化：将连续曲线或曲面转化为离散像素的过程。

•扫描线算法：用于处理复杂图形填充的算法。

•边缘检测：用于检测图像中的边缘信息。

•图像变换：包括平移、旋转、缩放等操作，用于对图形进行变换和处理。

•隐式曲线：用一种隐含的方式表达的曲线或曲面。

•着色模型：用于给图形上色的模型，如灰度模型、RGB模型等。

3. 图形编程3.1 图形编程环境•OpenGL：跨平台的图形编程接口，支持高性能图形渲染。

•DirectX：微软开发的多媒体编程接口，专注于游戏图形渲染。

•WebGL：基于Web标准的图形编程接口，用于在浏览器中渲染图形。

3.2 图形渲染流程•顶点处理：对图形中的顶点进行变换和处理。

•图元装配：将顶点组装成基本图元，如线段、三角形等。

•光栅化：将基本图元转化为像素点。

•片元处理：对每个像素点进行颜色计算。

3.3 图形效果实现•光照模型：用于模拟光照效果的算法。

•材质：描述图形的表面特性，如光滑、粗糙等。

•纹理映射：将二维纹理贴到三维图形表面的过程。

•反射与折射：模拟物体表面的反射和折射效果。

4. 图像处理4.1 基本图像处理操作•图像读取与保存：从文件中读取图像数据并保存处理结果。

•图像分辨率调整：改变图像的大小和分辨率。

图像全部知识点1. 图像的基本概念图像是由像素组成的二维数组或矩阵，每个像素表示图像中的一个点的亮度或颜色。

图像可以是灰度图像（每个像素表示一个灰度值），也可以是彩色图像（每个像素表示红、绿、蓝三个颜色通道的值）。

2. 图像的采集与表示图像的采集可以通过摄像头、扫描仪等设备进行，采集到的图像可以用数字方式表示。

数字图像通常使用灰度级或色彩深度来表示像素的亮度或颜色范围。

常用的灰度级有8位灰度（256级灰度）和24位真彩色（每个通道8位）。

3. 图像的处理与增强图像处理是指对图像进行一系列的操作，以获得更好的视觉效果或提取图像中的有用信息。

常见的图像处理操作包括滤波、锐化、边缘检测、图像增强等。

这些操作可以改变图像的亮度、对比度、清晰度等特性。

4. 图像的特征提取与描述图像特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，用于图像识别、分类或检索等任务。

常用的图像特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。

特征描述是将提取到的特征进行表示和编码，以便进行比较和匹配。

5. 图像的分割与边界检测图像分割是将图像划分为若干个子区域，每个子区域具有一定的连续性和一致性。

图像分割可以用于目标检测、图像分析等领域。

边界检测是在图像中检测出目标的边界或轮廓，常用的边界检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

6. 图像的压缩与编码图像压缩是对图像进行编码和压缩，以减少存储空间和传输带宽。

常用的图像压缩算法包括JPEG、PNG等。

图像编码是将图像转换为二进制数据的过程，常用的图像编码算法有无损编码和有损编码。

7. 图像的识别与分类图像识别是指将图像中的目标或物体识别出来，常用的图像识别方法包括模板匹配、特征匹配、深度学习等。

图像分类是将图像按照类别进行分类，常用的图像分类算法有支持向量机、卷积神经网络等。

8. 图像的重建与复原图像重建是指从损坏或不完整的图像中恢复出原始图像。

图像复原是指对受到噪声或失真影响的图像进行恢复和修复，常用的图像复原方法有滤波、去噪等。

图形图像处理》教学大纲课程名称：（图形图像处理/GraphicsandImagesProcessing）开课专业：计算机应用技术（专业方向：计算机应用技术）一、课程性质、目的和培养目标本课程是计算机类专业的专业基础课程。

计算机图形图像处理技术运用数字技术进行图形图像的处理，是现代数字技术中的一个重要分支。

本课程通过对目前广泛流行的图形图像软件的学习使用，掌握计算机图形图像处理的基本技术，为平面设计、多媒体制作、动画制作等课程奠定基础。

本课程的教学目标：一是通过讲授计算机图形图像处理的基本概念，使学生掌握数字图像的基础知识，了解计算机对图形图像的处理方法与传统方法的异同；二是通过讲授具体的图形图像处理软件的使用方法，培养学生使用计算机进行图形图像处理的能力。

二、预修课程计算机应用基础三、课程内容、要求和建议学时分配绪论（14课时）主要介绍photoshop概论。

第1章图形图像处理基本知识（2课时）要点：掌握数字图像的基本概念和分类，了解常用的图像文件格式。

主要内容：第一节数字图像数字图像的基本概念；数字图像的分类。

第二节常用的图像文件格式矢量图和点阵图的区别；象素和图形分辨率的含义；色彩模式和工作环境优化。

第2章色彩理论（2课时）要点：掌握色彩的基本概念和色光三原色，了解数字图像的色彩模式。

主要内容：第一节色彩的产生颜色的基本概念；颜色的描述。

第二节色光三原色三基色。

2课时）4课时） 适用于视频和电影制 6课时） 第三节色料三原色RGB 颜色模式。

第四节数字图像的色彩模式RGB 模式与CMYK 模式；lab 模式；HSB 模式；灰度模式；位图模式。

第3章图形图像输入输出设备 要点：掌握常见图形图像的输入设备的类型。

主要内容： 第一节监视器显示系统；分辨率；像素；点距。

第二节图形显示卡颜色位数；显示存储器；显示分辩率。

第三节扫描仪扫描仪的分类；扫描仪解析度。

第四节打印机打印机的分类。

第4章PhotoshopCS 简介 要点：掌握PhotoshopCS 工作界面的构成和文档的基本操作。