(参考资料)数字图像的基本概念
数字图像基础知识
数字图像的描述
1. 黑白图像 是指图像的每个像素只能是黑 或者白，没有中间的过渡，故又称 为２值图像。2值图像的像素值为0、 1。
1 0 0 I 0 0 1 1 1 0
数字图像的描述
2．灰度图像
255 240 240 R 255 0 80 0 255 0
0 160 80 G 255 255 160 0 255 0
80 160 0 B 0 0 240 255 255 255
图像数字化—— 光学图象变为数字图象
像元
灰度直方图的概念
表示灰度值出现频率的图形，横坐标是灰 度值，纵坐标是像元的个数或者像元的百 分比。反映灰度的总体结构，灰度级的等 级分布，不反映空间的分布。
直方图的概念（续1）
低 反 射 率 图 象
高 反 射 率 图 象
直方图的概念（续2）
低 反 射 率 图 象
直方图的概念（续2）
高 反 射 率 图 象
式中，M代表行数； N代表列数 M,N为正整数，矩阵中的每一元素代表图像中的一个像 元(像素），其面积大小相当于原光学图像分割取样的 最小单元。
数字图像就是一个数据矩阵
SPOT- HRV 图像
数值指示接收的能量 35
波段 XS1
42
XS2 XS3 125
Y
X
空间方位
数字图像中的像元值可以是整型、实 型和字节型。为了节省存储空间，字节型 常用，即每个像元记录为一个字节 （byte），8位。量化后，灰度值从0到 255，共有256级灰阶。0代表黑，255代 表白，其他其中渐变。 因此，遥感数字图像需要较大的空间。
什么是数字图像
什么是数字图像随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。
利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。
一、获得图像的方法许多带有图像的文件都使用模拟图像如35mm幻灯片、透射片或反射片。
要获得一个数字图像必须将图像中的像素转换成数字信息，以便在计算机上进行处理和加工。
将模拟图像转换成数字图像的工作，通常可由扫描仪来完成。
扫描仪测量从图片发出或反射的光，依次记录光点的数值并产生一个彩色或黑白的数字拷贝。
这个图像被翻译成一系列的数字后存储在计算机的硬盘上或者其他的电子介质上，如可移动式硬盘，图形CD或记录磁带等。
一旦图像被转换成数字文件，它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上。
需了解的术语模拟图像——一个以连续形式存储的数据。
如在海边用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。
数字图像——用二进制数字处理的数据（如通和断），如用数码相机拍摄的数字照片。
扫描仪——一个数字化的输入设备，产生比特图的拷贝，用以电子化地加工处理。
二、设计规划数字化的方法一个应用范围广泛的软件可以支持数字化的图像处理，如产生数字图形，修改数字图片，进行一些诸如页面设计之类的技术加工，并将一些图素组合在一个图像中。
通过应用这些软件所产生的图像被分成为两大类，即矢量图形和位图图像。
矢量图形经常用于线段绘图，标识语句作图和任何需要平滑过渡边缘清晰的图像。
矢量图形的一个优点就是它们能够被任意放大、缩小而不损失细节和清晰度，也不会扭曲。
位图图像通常是图片或照片一类的图像，如用扫描仪得到的图像。
位图图像利用扫描仪中的软件将图片的信息“映射”到虚拟的图形栅格中对应的空间，彩色像素填充每一个小格中，由此组成整个图像。
与矢量图形不同的是，如果没有非常好的图像质量，位图图像是不能被任意放大的。
数字与图像处理-形考3-国开(成都)-参考资料
数字与图像处理-形考3-国开(成都)-参考资料数字与图像处理数字与图像处理是一门涉及数字信号处理、图像处理和计算机视觉的学科，它在现代科技中起到了重要的作用。
本文将介绍数字与图像处理的基本概念、应用领域以及相关技术的发展情况。
一、基本概念数字与图像处理是将图像数据进行采集、处理、分析和显示的一门技术。
其中，数字信号处理是指将连续的图像信号转换为离散的数字信号，通过数学方法对其进行处理和分析。
图像处理则是在数字信号的基础上，对图像进行处理和增强，以便更好地理解和分析图像。
二、应用领域数字与图像处理在众多领域中得到了广泛的应用。
其中，医学图像处理是其中的一个重要领域。
通过对医学影像的数字化处理，可以更清晰地观察和分析图像，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
另外，数字与图像处理还被广泛应用于安防领域，通过对监控摄像头采集的图像进行处理和分析，可以实现人脸识别、物体检测等功能。
此外，数字与图像处理还在工业、军事、交通等领域中得到了广泛的应用。
三、相关技术数字与图像处理依赖于一系列相关的技术。
其中，图像采集技术是数字与图像处理的基础。
通过摄像头或其他图像采集设备，将现实世界中的图像转换为数字信号。
图像处理技术则包括了一系列对图像进行增强、滤波、分割、特征提取等操作的算法和技术。
此外，计算机视觉技术也是数字与图像处理的关键技术之一。
它通过模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释图像，实现自动识别、检测、分类等功能。
四、发展情况随着计算机技术和图像处理算法的不断发展，数字与图像处理在各个领域中得到了越来越广泛的应用。
近年来，深度学习和神经网络等人工智能技术的兴起，进一步推动了数字与图像处理的发展。
通过利用大量的图像数据进行训练，深度学习可以自动学习和提取图像中的特征，进而实现更精准的图像处理和分析。
总结起来，数字与图像处理是一门重要的学科，它在医学、安防、工业等领域中发挥着重要的作用。
通过不断的技术发展，数字与图像处理的应用前景将会更加广阔，为我们的生活和工作带来更多的便利和可能性。
数字图像及处理的基础知识
数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
数字图像基础
数字图像基础数字图像定义：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。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，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，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
什么是数字图像？
什么是数字图像？数字图像从诞生以来，一直为我们提供了无止境的创意和思维空间，给人们更多可能性。
那么，什么是数字图像呢？本文将详细解释：1、数字图像是指由电脑程序捕捉到的，用0和1等计算机可理解的指令代码来创建的图片。
它采用计算机程序来存储和捕捉图像的元数据，这种图像可以被重新用于数字媒体，诸如数字照片，绘画，图库等等，这是一种更为形象的表示方式。
2、数字图像的优势（1）可以有效控制图像的曝光度，使图像变得更清晰，明亮，逼真。
（2）可以增强图像的色彩，从而提升图像效果。
（3）可以进行图像处理，比如裁剪和抠图等，从而达到您想要的效果。
（4）可以随时保存电脑中的图像，可以无限次重复使用。
（5）可以实时显示图像，更适合电脑上的编辑、分析、浏览等操作。
3、数字图像的应用（1）在印刷行业中，可以使用以数字图像格式存储的图像，进行印刷图像的编辑、设计和制作。
（2）在摄影领域，数字图像可以被用于照片处理、拍摄照片、拍摄视频及后期制作等。
（3）在视觉造型艺术领域，数字图像可以用于设计图形、动画制作等。
（4）在场景中，数字图像可以使用于特效的制作，也可以拍摄、编辑虚拟世界的影像，表现出各种艺术性的场景。
（5）在社交媒体和网站上，数字图像可以被用来展示社交媒体活动和图片，以提升网站和社交媒体平台的表现力。
以上就是有关数字图像的介绍，总的来说，数字图像可以把原本模糊不清的图像还原成精确、逼真的形态，也可以进行各种复杂和有趣的实验。
它的许多特性和优势都体现出了它所能实现的强大功能，从而给摄影师和设计者们提供了无限的想象空间，让他们更进一步发挥想象力去创造出令人惊叹的艺术作品。
数字图像.ppt
• 7．空间分辩力（spatial resolution） 是指图像能分辨相 邻两点的能力，常用能分辨两个点间的最小距离来表示。 又称几何分辨力。
• 8．密度分辩力（density resolution） 图像中可辨认低密 度差别的最小极限，即对细微密度差别的分辨能力（数字 图像灰度精度的范围）。又称为图像的灰度分辨力（或对 比度分辨力）。
• 9．时间分辩力（temporal resolution） 成像系统对被检 体组织运动部位的瞬间成像能力。
三、数字图像的形成
• 1．图像数据采集 是通过各种接收器件（如 成像板、探测器、CCD 摄像管、检测器、探 头等），将曝光或扫描等形式收集到的模拟 信号转换成数字信号。数字图像的数据采集 大都经过三个步骤：
• （1）分割：是将图像分割成若干个小单元 的空间取样处理（下图a）。
• （2）采样：对一幅图像采样时该图像中像 素的每一个亮点被采样，亮点的光强度通过 光电倍增管转换成电信号（模拟信号）（下
• 4．图像分割 图像分割是按照某种原则将图像分成若干个有意义的部 分，使得每一部分都符合某种一致性要求。
• 5．三维重建 三维图像重建是指利用获得的连续二维断层图像信息， 按照体绘制、面绘制等运算方法，重建出反映组织三维信息的三维影 像。面绘制适于重建单个脏器组织，重在显示组织外观形态和空间结 构，但不描述组织内部信息，信息利用率较小。临床常用的面绘制有 表面阴影显示（SSD）（下图a）。体绘制适于多个脏器组织的重建， 尤其对于相互包含的多重组织显示效果较好，其算法充分利用图像数 据，反映的诊断信息更多。临床常用的体绘制有最大密度投影（MIP） （下图b）、容积再现（VR）等。
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数字图像的基本概念：
分辨率：
指单位区域内包含的像素数目。
常见的分辨率:
1.图像分辨率
2.显示分辨率
3.输出分辨率
4.位分辨率
分辨率单位：
1.像素/英寸(通用),简写为 ppi
2.像素/厘米
常接触到的分辨率：
网页图像分辨率：72 ppi 96 ppi
报纸图像分辨率：120 ppi 150 ppi
打印图像分辨率：150 ppi
彩板印刷分辨率：300 ppi
常用的显示器分辨率：
1024*768 (水平方向上1024个像素，垂直方向上分布了768个像素) 800*600，640*480
常用打印机分辨率：
24针针式打印机180 ppi
喷墨打印机：300ppi
激光打印机：600ppi
色彩学基础知识：
图形的动态显示：
指在显视器上的图像图形以不同位置，不同大小，不同灰度的动态显示，多幅不同的图形图像序列的连续显示。
色彩的产生
可见光的种类：
（1）直射光：发光物体产生的光（照明光，日光，）
（2）透射光：直射光到透明或半透明物体上，通过物体投射的光
（3）反射光：直射光射到别的物体上产生的光
色彩属性：
(1) 色相：红，橙，黄，绿，靛，蓝，紫（色彩成分）
(2) 亮度：色彩的纯度（彩色光越大，亮度越大）
(3) 彩度：色彩的饱和度（饱和度越高，颜色越深）
色光三原色（色光三原色，三基色）：红，绿，蓝
色料三原色：黄，品红，青
颜色模式
Rgb模式：红，绿，蓝，组成，显示器采用
Cmyk模式：青，洋红，黄，黑组成，彩色印刷利用
Hsb模式：色相，饱和度，亮度组成
索引颜色模式：像素8位，256颜色
位图模式：黑白组成
Lab模式：ps标准模式，
双色调模式：八位的灰度模式
彩色与位数
彩色及其基本参数：
（1）亮度：彩色光引起的视觉强度（明暗程度）
（2）色相：光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现（颜色类别）
（3）饱和度：同色的饱和度越高，颜色越深（颜色深浅）彩色显示器分类：
(1)crt显示器 (2)液晶显示器
彩色的位数
色彩深度：一幅图像的颜色数量
常用色彩深度：1位(2种颜色)，8位（256种颜色）16位（65536种颜色）还有24位和32位。