03 计算机图形、图像技术

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计算机专业的图形学与图像处理技术

计算机专业的图形学与图像处理技术

计算机专业的图形学与图像处理技术计算机专业的图形学与图像处理技术在如今的数字时代中扮演着重要角色。

图形学和图像处理技术涉及将数字图像应用于计算机生成图像、图像分析和处理、计算机视觉以及许多其他领域。

它已经成为计算机科学和工程中的一个重要分支,为各种应用提供了强大的工具和技术。

一、图形学技术1. 三维建模与渲染技术三维建模技术是图形学中的关键技术之一,它涉及通过在虚拟三维空间中创建、编辑和操纵几何图形来生成三维模型。

三维模型可以用于游戏开发、电影制作、虚拟现实等应用领域。

渲染技术是将三维模型转化为具有真实感观和光照效果的图像的过程。

通过光线跟踪、阴影计算和材质贴图等技术,渲染引擎可以产生逼真的三维图像。

2. 计算机动画技术计算机动画技术是指使用计算机生成的图像来模拟和创建动态效果的技术。

通过建模、渲染和动画化三个阶段,可以创建出栩栩如生的动画场景。

计算机动画广泛应用于电影、电视、电子游戏和虚拟现实等领域。

3. 虚拟现实技术虚拟现实技术是通过计算机生成的图像和声音来模拟真实世界的感觉和体验的技术。

它利用图形学和图像处理技术来创建沉浸式的虚拟环境,让用户可以与虚拟世界进行交互。

虚拟现实技术在游戏、培训、医学和军事等领域得到广泛应用。

二、图像处理技术1. 图像获取与处理图像获取是指将现实世界中的视觉信息转换为数字图像的过程。

图像处理是对数字图像进行分析和处理的过程。

这些技术包括图像去噪、图像增强、图像压缩和图像恢复等,可以提高图像的质量并从中提取有用的信息。

2. 图像分析与识别图像分析和识别技术是对数字图像进行自动分析和识别的过程。

通过使用计算机算法和模式识别技术,可以实现图像的自动分类、目标检测和图像内容分析等功能。

图像分析和识别广泛应用于人脸识别、车牌识别和医学影像分析等领域。

3. 计算机视觉技术计算机视觉技术是指通过计算机处理和解释数字图像来模拟人类视觉系统的功能。

它包括图像恢复、立体视觉、运动分析和场景理解等技术。

计算机图形图像技术

计算机图形图像技术
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最常用旳图形输入设备是键盘和鼠标。人们 一般经过某些图形软件由键盘和鼠标直接在屏幕 上定位和输入图形,如CAD系统就是用鼠标和键盘 命令制作多种工程图旳。另外还有跟踪球、空间 球、数据手套、光笔、触摸屏等输入设备。跟踪 球和空间球是根据球在不同方向受到旳推或拉旳 压力来实现定位和选择。数据手套则是经过传感 器和天线来发送手指旳位置和方向旳信息。这几 种输入设备在虚拟现实场景旳构造和漫游中尤其 有用。光笔是一种检测光旳装置,它直接在屏幕 上操作,拾取位置。
可用于美术创做旳软件诸多,如二维平面旳 绘图程序CorelDraw, photoshop, paintshop, 三 维动画建模和渲染软件3D MAX, Maya等
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❖ 7.3 图形与图像旳区别与联络 图形和图像有着较大不同。因而计算机图形学和
数字图像处理目前仍被作为两门不同课程。 计算机图形学是指将点、线、面、曲面等实体生
计算机图形学一种主要旳目旳就是利用计算 机产生令人赏心悦目旳真实感图形。为此,必须 建立图形所描述旳场景旳几何表达,再用某种光 照模型计算在假想旳光源、纹理、材质属性下旳 光照明效果,所以,计算机图形学与计算机辅助 设计有着亲密联络。
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❖ 7.1.2 计算机图形处理旳基本概念 计算机图形处理是指把由概念或数学描述
目前正在研究下一代顾客界面,开发面对主流 应用旳自然、高效多通道旳顾客界面。研究多通道 语义模型、多通道整合算法及其软件构造和界面范 式是目前顾客界面和接口方面研究旳主流方向,而 图形学在其中起主导作用。
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➢ 地形地貌和自然资源图 国土基础信息是国家经济系统旳一种构成部
分。利用这些存储旳信息可绘制平面图、生成三 维地形地貌图,为高层次旳国土整改进行预测和 提供决策,为综合治理和资源开发研究提供科学 根据,在军事方面也有主要价值。

计算机图形图像绘制技术

计算机图形图像绘制技术

05
计算机图形图像特效制 作
特效制作概述与分类
特效制作概述
计算机图形图像特效制作是指利用计算机技术和软件工具, 创建出具有视觉冲击力、艺术感染力和逼真感的图形图像效 果。这些效果可以增强观众的视觉体验,提升作品的艺术价 值。
特效分类
根据制作方法和表现形式,计算机图形图像特效可分为光影 特效、动态模糊特效、粒子特效、变形特效、环境特效等多 种类型。
三维图形
具有深度信息的三维模型, 如游戏中的角色和场景等。
计算机图形图像应用领域
影视特效
电影、电视中的特效、场景、 角色等都需要用到计算机图形 图像技术。
建筑设计
建筑设计师使用CAD软件进行 设计,需要用到计算机图形技 术。
计算机游戏
游戏中的场景、角色、特效等 都需要用到计算机图形图像技 术。
广告设计
息,实现隐藏面消除。
A缓冲算法
02
改进深度缓冲算法,处理透明物体和半透明物体的消隐问题。
区域排序算法
03
根据物体距离观察者的远近进行排序,从远到近依次绘制物体,
实现消隐。
光照模型与明暗处理
01
Phong光照模型
根据光源、物体表面法向量和观察方向计算物体表面的光照强度,实现
明暗处理。
02
Blinn-Phong光照模型
• 游戏《守望先锋》中的动态模糊特效:该游戏通过实现高速运动下的动态模糊 效果,增强了玩家的沉浸感和游戏体验。例如,在角色快速移动或射击时,画 面会出现相应的模糊效果,使得游戏画面更加逼真和流畅。
• 广告中的粒子特效:许多广告作品利用粒子系统制作出炫丽的烟雾、火焰等效 果,以吸引观众的注意力。这些粒子特效不仅增加了广告的视觉冲击力,还使 得广告内容更加生动有趣。

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术计算机图形图像处理是指使用计算机来对图形和图像进行处理和改变的技术。

它可以涉及到多种技术和算法,以下是其中的一些关键技术。

1. 图像采集与获取:图像处理的第一步是获取图像数据。

这可以通过摄像头、扫描仪等设备进行实时采集,也可以通过文件加载已经存在的图像数据。

2. 图像预处理:在进行进一步的处理之前,需要对图像进行一些预处理操作,以减少噪声、增强图像质量等。

可以进行去噪、锐化、调整亮度和对比度等操作。

3. 图像分割与边缘检测:图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。

边缘检测是找出图像中明显的边界线,边界线可以用于物体识别和分割等任务。

4. 形态学处理:形态学处理是一种基于形状和结构的图像处理技术。

它可以用于图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作,以改变图像的形状和结构。

5. 图像特征提取与描述:图像特征是指图像中具有一定语义信息的可测量量。

图像特征提取是将原始图像数据转化为可以用于分析和识别的特征向量的过程。

常见的特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。

6. 图像识别与分类:图像识别是指从图像中提取出物体或场景的类别信息的过程。

图像分类是将图像按照一定的标准进行分类的过程。

常见的图像识别和分类方法包括模式匹配、机器学习和深度学习等。

7. 图像压缩与编码:图像压缩是指通过减少图像数据的存储空间和传输带宽来实现图像数据的紧凑表示的过程。

图像编码是将图像数据转化为具有一定规则和结构的编码序列的过程。

8. 图像重建与增强:图像重建是通过对已损坏或不完整的图像数据进行处理,以恢复原始的图像信息。

图像增强是通过一系列的处理操作,改善图像的可视化效果,使其更易于理解和分析。

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术计算机图形图像处理是指利用计算机技术对图形和图像进行处理、分析和修改的一种技术。

它包括图形和图像的获取、存储、传输、处理和显示等一系列过程,并且涵盖了图形学、图像处理、计算机视觉和人机交互等多个学科。

计算机图形图像处理的关键技术有许多,下面将重点介绍几项代表性的技术:1. 图像获取:图像获取是指通过摄影、扫描、传感器等方式将现实世界中的图像转换为数字形式。

在图像获取过程中,关键技术包括光学设计、成像传感器、图像采集卡等。

2. 图像增强:图像增强是指通过一系列的算法和处理手段,提高图像的质量、增强图像的细节和对比度等。

常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化、去噪等。

3. 图像压缩:图像压缩是指将图像的数据表示方式从原始形式转换为较小的表示形式,以便存储、传输和显示。

常见的图像压缩技术有无损压缩和有损压缩,其中有损压缩可以在一定程度上降低图像质量以减少文件大小。

4. 特征提取:特征提取是指从图像中提取有用的特征信息,用于图像分类、目标检测、图像识别等任务。

常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。

5. 图像分割:图像分割是将图像分成若干个区域或目标的过程,以便进一步分析和处理。

常用的图像分割技术有阈值分割、区域生长、边缘检测等。

6. 三维重建:三维重建是指从二维图像中恢复出三维场景的形状和结构信息。

常见的三维重建方法包括立体视觉、结构光、时序影像等。

7. 虚拟现实:虚拟现实是一种基于计算机图形图像处理技术的交互式仿真技术,使用户可以在虚拟的环境中进行实时交互。

虚拟现实技术包括虚拟环境建模、虚拟现实交互设备、虚拟场景渲染等。

计算机图形图像处理的关键技术涉及到图像获取、图像增强、图像压缩、特征提取、图像分割、三维重建和虚拟现实等多个方面,这些技术的不断发展和创新,使得计算机图形图像处理在多个领域具有广泛的应用前景。

第2章计算机图形和图像基础

第2章计算机图形和图像基础

第2章 计算机图形和图像基础
3.JPEG格式
JPEG(Joint Photographic Expert Group)是一种图像压缩格式。 JPEG是一种有损失压缩,其压缩率较高,一般达到1/20~1/100, 并且压缩后的图像品质较好,非专业人士一般无法用肉眼分辨 出原图与压缩图的区别。因此,JPEG被广泛应用于Internet,它 可以存储RGB或CMYK模式的图像,虽然它不能存储Alpha通道, 也不支持透明,但可以嵌入路径。经过JPEG压缩的文件在打开 时会自动解压缩。
决定了线段是曲线还是直线。在一段曲线段中,至少有一个点是 贝赛尔(Bezier)控制点才能进行曲线段的调整,而在直线段中没 有贝赛尔控制点。在基于矢量图的软件中创建的图形形状是由直 线段和曲线段定义的。
图2-3 直线段和曲线段
第2章 计算机图形和图像基础 2.贝赛尔控制柄 贝赛尔控制柄是通过贝赛尔控制点(Bezier Control Points,
Photoshop中,可通过存储为(Save as)命令将Bitmap、 Grayscale、Index Color模式的图像存储为GIF格式。
第2章 计算机图形和图像基础
5.PSD格式
PSD是Photoshop的专用图像文件格式,它能保存图像数据 的每一个细节,可以存储成RGB或CMYK等色彩模式的文件, 也能自定义颜色数目进行存储。它还可以保存图像中各图层中 的效果和相互关系,各层之间相互独立,便于对单独的图层进 行修改和制作各种特效。正是由于这个原因,其存储的图像文 件比较大。
图2-7 开放路径的填充
图2-8 闭合路径的填充
第2章 计算机图形和图像基础
2.2.3 矢量图的性质
(1) 可任意编辑对象。在基于矢量图的软件中创建的对象可 进行任意的修改,就像在文字处理软件中处理文本一样,印刷 之前可随时改变。

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术计算机图形图像处理是指利用计算机技术对图像进行处理和编辑的过程。

它涉及到许多关键技术,这些技术不仅包括基本的图像处理技术,还包括在计算机图形图像处理领域的创新和进步。

图像获取技术是计算机图形图像处理的基本环节。

图像可以通过照相机、扫描仪或其他传感器等设备进行获取。

基于这些获取的原始图像,我们可以进行后续的图像处理。

图像压缩技术是计算机图形图像处理中的关键技术之一。

图像压缩可以将图像的大小压缩到更小的尺寸,节省存储空间并加快传输速度。

常见的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩,其中无损压缩可以确保图像质量不受损失,而有损压缩会对图像进行一定程度的数据丢失。

图像分割技术也是计算机图形图像处理的重要技术之一。

图像分割可以将图像中的对象分离出来,使得对象的边界清晰,从而为后续的图像分析和识别提供基础。

目前,图像分割技术已经在医学影像分析、遥感图像分析等领域得到广泛应用。

图像特征提取是计算机图形图像处理的另一个关键技术。

在图像处理中,我们通常需要从图像中提取出一些重要的特征,以便进行后续的分析和识别。

常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等,这些特征对于图像的识别和分类至关重要。

图像识别技术是计算机图形图像处理的另一个热门领域。

随着深度学习和神经网络技术的发展,图像识别技术已经取得了巨大的进步。

通过训练神经网络,我们可以实现对图像中物体的自动识别和分类,这对于人脸识别、智能监控、自动驾驶等领域来说具有重要意义。

计算机图形图像处理涉及到许多关键技术,这些技术在不同领域都发挥着重要作用。

随着科技的不断发展,图像处理技术也在不断创新和进步。

我们相信,在不久的将来,图像处理技术将会为人类带来更多的便利和惊喜。

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术

计算机图形图像处理的关键技术计算机图形图像处理是在计算机上对图像进行数字化处理的技术,包括图像获取、增强、压缩和分析等处理方法。

以下是计算机图形图像处理的关键技术。

1.图像采集图像采集是获取图像的第一步。

目前常用的图像采集方式有数字相机、扫描仪和摄像机等。

在采集过程中,需要确定采集参数,如图像分辨率、色彩模式、曝光时间等。

正确选择这些参数可以保证图像的质量和精度。

2.图像预处理图像预处理是对原始图像进行初步处理的过程。

其中包括噪声去除、平滑、锐化和增强等处理方法。

在图像采集过程中,可能会受到噪声干扰,因此需要对图像进行噪声去除处理。

同时,为了增强图像的可视性和识别度,可以进行图像平滑、锐化和增强等处理。

3.图像压缩图像压缩是将图像数据压缩至较小的存储空间的过程,以节省存储空间和传输带宽。

常用的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。

无损压缩可以确保压缩后的图像质量不变,但压缩率较低,一般用于存储要求较高的图像。

而有损压缩可以大幅降低图像的文件大小,但会损失一定的图像质量,一般用于需要传输的图像。

4.图像分割图像分割是将图像按照一定规则分成若干互不重叠的区域的过程。

分割的结果可以作为图像分析和识别的基础。

常用的图像分割方法包括基于阈值的分割、区域生长和边缘检测等。

5.特征提取与识别特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征的过程,以达到对实际物体的识别和分类等目的。

常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式、方向梯度直方图等。

特征提取后,可以使用分类器进行识别。

常用的分类器包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。

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图像的Lab颜色模型
Lab模式既不依赖光线,也不依赖于颜料,它是CIE组织确定 的一个理论上包括了人眼可以看见的所有色彩的色彩模式。Lab 模式弥补了RGB和CMYK两种色彩模式的不足。 Lab模式所定义的色彩最多,且与光线及设备无关并且处理速 度与RGB模式同样快,比CMYK模式快很多。因此,可以放心大胆 的在图象编辑中使用Lab模 式。而且,Lab模式在转换成CMYK模 式时色彩没有丢失或被替换。因此,最佳避免色彩损失的方法 是:应用Lab模式编辑图象,再转换为CMYK模式打印 输出。
用32位表示一个像素时,R,G,B分别用8位表示,剩下的8位常 称为α 通道(alpha channel) 位,或称为复盖(overlay) 位、中断 位、属性位。它的用法可用一个预乘α 通道(premultiplied alpha) 的例子说明。假如一个像素(A,R,G,B)的四个分量都用规一化 的数值表示,(A,R,G,B)为(1,1,0,0)时显示红色。当像素 为(0.5,1,0,0)时,预乘的结果就变成(0.5,0.5,0,0),这表示原来该 像素显示的红色的强度为1 ,而现在显示的红色的强度降了一半。
计算机图形、图像技术
计算机图形、图像技术
计算机图形分为两大类──位图图像和矢量图形
矢量图形,是由叫作矢量的数学对象所定义的 直线和曲线组成的。矢量根据图形的几何特性 来对其进行描述,矢量图形与分辨率无关。
位图图象,也叫作栅格图象。位图图象是用小 方形网格(位图或栅格),即人所共知的象素 来代表图象,每个象素都被分配一个特定位置 和颜色值。位图图象与分辨率有关,换句话 说,它包含固定数量的象素,代表图象数据。
从RGB模型转换到HIS模型
I ( R G B ) / 3; 3 S 1 min(R, G , B ); I 1 [(R G ) ( R B )] 2 cos1[ ], 2 ( R G ) ( R B )(G B ) , G B; H 2 , G B.
彩色空间RGB-YCrCb
数字域中的彩色空间变换与模拟域的彩色 空间变换不同。它们的分量使用Y、Cr和 Cb来表示,与RGB空间的转换关系如下: Y = 0.299R+0.578G+0.114B Cr=(0.500R-0.4187G-0.0813B)+128 Cb=(- 0.1687R-0.3313G+0.500B)+128
在用二进制数表示彩色图像的像素时, 除R,G,B分量用固定位数表示外,往 往还增加1位或几位作为属性(Attribute) 位。例如,RGB 5:5:5表示一个像素时, 用2个字节共16位表示,其中R,G,B各 占5位,剩下一位作为属性位。在这种情 况下,像素深度为16位,而图像深度为 15位
图像的三个基本属性—像素深度
图像的种类
只有黑白两中颜色的图像称为 单色图像 (monochrome image) ,它的每个像素的像素 值用1位存储,它的值只有“0”或者“1”,一幅 640×480 的单色图像需要占据37.5KB 的存储 空间。 如果每个像素的像素值用一个字节表示,灰度 值级数就等于256级,每个像素可以是0-255之 间的任何一个值,一幅640×480的灰度图像就 需要占据300KB的存储空间。
I R (1 S ), B 3I R B; 3 I S cos(H 240 ) 240 H 360 , B 1 , cos(300 H ) 3

G
I (1 S ), R 3I R B 3
图像的Lab颜色模型
Lab模式是根据Commission Internationale Eclairage(CIE)在1931年所制定的一种测定颜色的 国际标准建立的。于1976年被改进,并且命名的一种 色彩模式。 Lab颜色模型是有国际照明委员会(CIE)于1976 年公布的一种颜色模型,Lab颜色模型弥补了RGB和 CMYK两种色彩模式的不足。Lab颜色模型由三个要素组 成,一个要素是亮度(L),a 和b是两个颜色通道。a 包括的颜色是从深绿色(低亮度值)到灰色(中亮度 值)再到亮粉红色(高亮度值);b是从亮蓝色(底亮 度值)到灰色(中亮度值)再到黄色(高亮度值)。 因此,这种颜色混合后将产生具有明亮效果的色彩。
因为所有打印油墨都会包含一些杂质, 这三种油墨实际上产生一种土灰色,必 须与黑色 (K) 油墨混合才能产生真正的 黑色。将这些油墨混合产生颜色叫作四 色印刷。
图像的CMYK颜色模型
相加色与相减色关系
相加混色RGB 000 001 010 011 100 101 相减混色CMY 111 110 101 100 011 010 生成的颜色 黑 蓝 绿 青 红 品红
图像的RGB颜色模型
图像的CMYK颜色模型
CMYK模型以打印在纸张上油墨的光线吸 收特性为基础,白光照射到半透明油墨 上时,部分光谱被吸收,部分被反射回 眼睛。 理论上,青色(C)、品红(M)和黄色(Y)色 素能合成吸收所有颜色并产生黑色。由 于这个原因,这些颜色叫作减色。
图像的CMYK颜色模型
图像的种类
图像的种类
彩色图像(color image)可按照颜色的数目来划分,例如 256色图像和真彩色(24bit颜色)等。彩色图像的每个像 素的R、G和B值用一个字节来 表 示 , 一 幅 640×480 的 8 位 彩 色 图 像 需 要307.2KB的存储空间。一幅 640×480的真彩色图像需要921.6 KB的存储空间。
关于“溢色”
在表达色彩范围上,处于第一位的是Lab模式,第 二位的是RGB模式,第三位是CMYK模式。
关于“溢色”
在表达色彩范围上,处于第一位的是Lab模式,第 二位的是RGB模式,第三位是CMYK模式。
颜色模型的色域
色域是一个色系能够显示或打印的颜色范围。 人眼看到的色谱比任何颜色模型中的色域都 宽。 在颜色模型中,L*a*b具有最宽的色域,它包 括RGB和CMYK色域中的所有颜色。通常RGB色域 包含能在计算机显示器或电视屏幕(发出红、 绿和蓝光)上所有能显示的颜色。因而一些诸 如纯青或纯黄等颜色不能在显示器上精确显 示。
色度图
1.0
Y
520 0.8 510
530
0.6
C:白色 Q:橙色 P:66%
0.2 0.4
500
540 550 绿 560 570 黄 580 Q p 590 600 C 紫 400 0.4 0.6 0.8 1.0 620 红 700~770 530 X
490 480 470 460 蓝 0.2
颜色模型的色域
CMYK色域较窄,仅包含使用印刷色油墨 能够打印的颜色。当不能被打印的颜色 在屏幕上显示时,它们称为溢色──即 超出CMYK色域之外。
彩色空间的线性变换标准
为了使用人的视角特性以降低数据 量,通常把RGB空间表示的彩色图像 变换到其他彩色空间。彩色空间变 换有三种:
YIQ适用于NTSC彩色电视制式 YUV适用于PAL彩色电视制式 YCrCb适用于计算机用的显示器
色度学 色度图 坐标轴 中心点和边界点 任一颜色的表示
颜色模型
RGB模型
HIS模型
色度学
三基色 红(R)绿(G)蓝(B) 三补色 品红(M,magenta,红加蓝)
青 (C,cyan,绿加蓝)
黄 (Y,yellow,红加绿)
图像的RGB颜色模型
绝大部分可见光谱可用红、绿和蓝 (RGB) 三色光按不同比例和强度的混合来表示。 在颜色重叠的位置,产生青色、品红和黄 色。 因为 RGB 颜色合成产生白色,它们也叫作 加色。将所有颜色加在一起产生白色── 就是说,所有光被反射回眼睛。加色用于 光照、视频和显示器。例如,显示器通过 红、绿和蓝荧光粉发射光线产生彩色。
0.6
500
0.4
540 550 绿 560 570 黄 580 590 600 C 紫 400 0.4 0.6 0.8 1.0 620 红 700~770 530 X
490 480 470 460 蓝 0.2
0.2
0.0
色度图 1,在色度图中每点都对应一种颜色 2,在色度图中边界上的点代表纯颜色 中心点处纯度为零 3,在色度图中连接任意两端点的直线上 的各点表示将这两端点所代表的颜色相加 可组成的颜色。
颜色模型转换
从HIS模型转换到RGB模型
I S cos(H ) 0 H 120 , R 1 cos(60 H ) , 3

B
I (1 S ), G 3I R B; 3
I S cos( H 120 ) 120 H 240 , G 1 , cos(180 H ) 3
图像的三个基本属性—像素深度
像素深度是指存储每个像素所用的位 数,它也是用来度量图像的分辨率 例如,一幅彩色图像的每个像素用 R,G,B三个分量表示,若每个分量 用8位,那么一个像素共用24位表 示,就说像素的深度为24,每个像素 可以是224=16777216种颜色中的一 种。
图像的三个基本属性—像素深度
彩色空间的线性变换标准
YUV与YIQ模型 在彩色电视制式中,使用YUV和YIQ模型来表示 彩色图像。在PAL彩色电视制式中使用YUV模 型,Y表示亮度,UV用来表示色差,U、V是构 成彩色的两个分量;在NTSC彩色电视制式中使 用YIQ模型,其中的Y表示亮度,I、Q是两个彩 色分量。 YUV/YIQ特点 亮度信号(Y)和色度信号(U、V)是相互独立
110
111Βιβλιοθήκη 001000黄

颜色模型的空间表示
颜色模型关系示意
颜色的三个基本特征量 亮度:与发射率有关 色调:与波长有关 饱和度:与光谱纯度有关
色度图
色度图
y
绿 0.8 NTSC 520nm
PAL 红 紫 0.2 色度图 700-770nm
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