图像处理的基本概念
图像处理与计算机视觉
图像处理与计算机视觉图像处理和计算机视觉是计算机科学领域中重要的分支，它们涉及到对图像和视频的理解、分析和处理。
通过利用图像处理和计算机视觉的技术，我们可以实现自动识别、目标跟踪、图像增强等众多应用。
本文将介绍图像处理和计算机视觉的基本概念，并探讨相关应用的发展和挑战。
一、图像处理的基本概念图像处理是指对数字图像进行变换、增强和分析的过程。
它主要包括图像的获取、预处理、特征提取和图像重建等步骤。
图像的获取可以通过摄像机或扫描仪等设备实现，预处理则是对图像进行去噪、增强和几何校正等操作。
在特征提取阶段，图像处理算法将对图像中的特征进行提取和描述，如边缘、纹理、颜色等。
最后，通过图像重建技术来恢复出经过处理后的图像。
二、计算机视觉的基本概念计算机视觉是指计算机使用数字图像处理和模式识别技术来模拟人类视觉的过程。
它主要涉及到图像识别、目标跟踪、场景理解等任务。
在图像识别中，计算机视觉算法可以识别出图像中的物体、人脸等内容。
目标跟踪则是通过连续图像序列来追踪目标的位置和运动。
场景理解则是对图像中的场景和语义进行理解，例如识别出室内或室外场景、人类活动等。
三、图像处理与计算机视觉的应用图像处理和计算机视觉的应用非常广泛，几乎涉及到了各个领域。
在医学领域，它可以用于医学图像的分析和诊断，如肿瘤检测、疾病跟踪等。
在安防领域，图像处理和计算机视觉可以用于视频监控和目标识别，提高安全性能。
在交通领域，它可以用于交通监控和智能交通系统，提高交通效率和安全性。
此外，图像处理和计算机视觉还可以应用于娱乐、农业、机器人等领域，为人们的生活带来便利和乐趣。
四、图像处理与计算机视觉的发展与挑战随着计算机技术的不断发展，图像处理和计算机视觉领域也取得了巨大的进展。
深度学习和神经网络等技术的引入，极大地提高了图像处理和计算机视觉算法的准确性和性能。
然而，图像处理和计算机视觉仍然面临一些挑战。
其中之一是大规模图像和视频数据的处理与存储。
图像处理1
多媒体技术与网页制作——第二讲1、图像种类•位图图像：♦基本思想：以带有颜色的象素点描述图像；♦分辨率：宽度×高度×象素颜色数宽度和高度一般以象素为单位♦特点：适合处理拍摄的图像；无限放大会出现锯齿效应，•矢量图像：♦基本思想：以带有颜色的有向线段描述图像；♦特点：适合处理绘制的图像；无限放大不会出现锯齿效应。
2、象素和颜色深度3、图像大小与分辨率4、颜色模式RGB模式：根据R G B三基色叠加原理描述象素的色彩；CMYK模式：是一种印刷业常用的打印分色模式，是一种减色原理。
它认为图像象素色彩由青色、洋红、黄色和黑色相减而成。
1、启动Photoshop（示例演示）2、认识工具栏（示例演示）注意同类工具的叠放。
认识每个工具，了解工具的基本作用。
3、认识菜单栏解菜单栏中菜单项，掌握菜单项的基本位置。
（示例演示）4、认识面板掌握颜色面板、图层面板、通道面板、历史记录、动作面板等面板的显示与隐藏，了解各面板的用途。
（示例演示）5、图形显示图形在屏幕上的显示比例（可通过左下脚的百分比数字调整）（示例演示）6、文件的保存文件打开后的保存：注意文件类型转换和文件大小的改变，了解各种文件类型的特点。
重点了解以下几种图像格式：•bmp图像，•jpg图像，•Gif图像,•png图像，•PSD图像三、调整图像1、调整色彩平衡（图像—调整—色彩平衡）（示例演示）2、调整色彩和饱和度（图像—调整—色相和饱和度）（示例演示）3、设置替换颜色（图像—调整—替换颜色）（示例演示）三、调整图像4、设置亮度和对比度（图像—调整—亮度和对比度）（示例演示）5、调整图像大小、画布大小（图像—图像大小）（示例演示）6、颜色变化（图像—调整—变化）（示例演示）7、图像模式（图像——模式——选择特定的模式）（示例演示）四、Photoshop工具与绘图1、工具箱概述（示例演示）2、工具简介绘图工具：画笔、铅笔、形状绘制工具修复工具：修复画笔、颜色替换、修补工具、图章工具（橡皮图章、图案图章）擦除工具：橡皮工具填充工具：油漆桶和渐变填充工具处理工具：模糊、锐化、淡化、加深、减淡、海绵工具（示例演示）。
图像处理的基本知识
2.3 色料三原色
色料三原色由黄色、品色、青色组成。从白色光中去掉色光三原色(RGB)中 的任何一种就会得到一种色料三原色。任两种RGB颜色相重叠部分的颜色即为色料三 原色的组成原色,即色料三原色中的任何一种颜色都是由任意两种色光三原色相加而 成的。由于缺少了色光三原色中的一种基色,因此习惯上又称色料三原色为减色三原 色。
H色度, 取值范围0°-360°； S饱和度, 取值范围0-1/100； I亮度, 取值范围0-1/100；
色相环, 0°-红, 120°-绿, 240°-蓝
图中的色相环描述了色相和饱和度两个参数。色相由角度表示, 它反
映了该彩色最接近什么样的光谱波长。一般假定0°表示的颜色为红色, 120°
的为绿色, 240°的为蓝色。0°到240°的色相覆盖了所有可见光谱的彩色,
第三章 图像处理的基本概念
1 人眼的视觉原理 2 颜色基础 3 图像模型 4 图像数字化 5 灰度直方图 6 图像处理算法形式 7 图像的数据结构及特征
1 人眼的视觉原理
1.1 人眼的构造 1.2 图像的形成 1.3 视觉范围和分辨力 1.4 视觉适应性和对比灵敏度 1.5 亮度感觉 1.6 马赫带效应 1.7
相当准确地预测许多彩色现象，也能满足色度学的基本定律。
2 颜色基础
2.1 色彩的产生 2.2 色光三原色 2.3 色料三原色 2.4
2.1 பைடு நூலகம்彩的产生
一般人眼感受到的光有三种: 直射光、反射光和投射光 直射光: 发光物体产生的光直接刺激人眼产生光感。如日光、照明光、显象管荧 光屏发出的光等。 投射光: 发光物体产生的光照射到透明或半透明物体上，通过物体投射过来的光。 例如，玻璃是透明体，滤色片、电影胶片是半透明体。 反射光: 发光物体所产生的光照射到其他物体上,被其他物体反射而发出的光称为 反射光。 物体之所以呈现出不同的颜色,就是由于物体反射(或透射)了可见光谱中的不同成 分,同时又吸收了其余的成分,从而使人眼产生了不同的彩色感觉。 一般来说,某一物体的颜色是该物体在特定光源照射下所反射(或透射)的
PhotoShop教程 第一讲 图像处理基础
Photoshop软件介绍
一、PS简介及应用领域： PS的专长用于图像处理，而不是图形创作。图像处理是对已有 的位图图像进行编辑加工处理以及运用一些特殊效果，其重点在于 对图像的处理加工；图形创作软件是按照自己的构思创意 图形图像处理软件一般可分为两种类型： 绘制矢量图形的软件：CorelDRAW、Illustrator。 编辑点阵位图的图像软件：Photoshop、Fireworks、Windows 自带的画板工具 Photoshop是Adobe公司开发目前最流行的图像处理软件，可以 绘制和处理像素点阵位图和路径矢量图形，主要应用领域有: 平面设计（广告设计、企业形象设计、包装设计、书籍设计、 字体设计、标志设计） 数码照片处理 建筑效果图的后期修饰 界面设计 网页制作
从彩色到灰度的方法： 一是直接转换，使用“图像>模式>灰度”命令； 二是模式转换，通过转换到Lab模式，并删除a和 b通道，得到灰度图（保证图像的亮度）； 三是复制所需单色通道，并删除其它单色通道， 得到灰度图（删除通道后，图像模式自动转换到 多通道）； 四是使用通道混合器，使用调整图层“通道混合 器”并勾选“单色”得到灰度图；五是使用“图 像>调整>去色”命令，得到灰度效果，但不是灰 度图；
CMYK颜色: CMYK颜色: 颜色 打印PS生成的作品，CMYK是专用的打印模式，又称为 四色印刷。与RGB色彩模式相对立，是一种减色模式， C（cyan）青色、M（magenta）品红、Y（yellow）黄、 K（black）黑色。值分别为0~100，都为0时，为白色； 都为100时，为黑色。 最亮（高光）颜色分配较低的印刷油墨颜色百分比值， 较暗（暗调）颜色分配较高的百分比值。 开始就在 CMYK模式下处理图像的优点是颜色不会变化。 色域警告（溢色）：指所选颜色超过CMYK颜色范围之 外，不能被打印。 使用“Ctrl+Shift+Y”显示溢色。在PS中用灰色来指 示那些在RGB模式图像转换到CMYK模式时，可能会发 生改变的颜色。 色域——是颜色系统可以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。
图像处理与人工智能技术教程
图像处理与人工智能技术教程第一章：图像处理简介图像处理是一门涉及数字图像的科学与技术，旨在改善图像质量、提取有用信息并实现图像的理解和识别。
图像处理广泛应用于医学影像、社交媒体、自动驾驶等领域，成为现代科技的重要组成部分。
本章节将介绍图像处理的基本概念与原理。
首先，图像的组成与表示方式，包括灰度图像和彩色图像的像素表示方法和存储格式。
其次，图像处理中常用的基础操作，如图像平滑、增强、变换以及几何变换等。
最后，简要介绍图像压缩和图像复原的基本原理。
第二章：图像特征提取图像特征提取是图像处理中的重要任务，它能够将图像中的信息提取出来并表示为一组特征向量，用于图像分类、目标识别等应用。
本章节将重点介绍常用的图像特征提取算法。
首先，介绍基于局部特征的方法，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
这些算法通过在图像的不同位置和尺度上提取局部特征，并使用特征描述子进行匹配和识别。
其次，介绍基于全局特征的方法，如颜色直方图和纹理特征等。
这些方法利用整个图像的颜色分布和纹理信息作为特征，适用于颜色和纹理是图像主要特征的场景。
最后，介绍基于深度学习的图像特征提取方法。
深度学习通过神经网络学习图像中的抽象特征表示，具有良好的泛化能力和鲁棒性，已在图像处理中取得了重大突破。
第三章：图像分类与对象检测图像分类是指将图像分成相应的类别，而对象检测则是在图像中定位和识别特定目标。
本章节将介绍图像分类与对象检测的关键技术与方法。
首先，介绍传统的图像分类方法，如支持向量机和决策树等。
这些方法通过对图像特征进行训练和分类，具有较好的准确性和可解释性。
其次，介绍基于深度学习的图像分类与对象检测方法，如卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN）等。
这些方法通过训练深度神经网络来自动学习图像特征和对象的位置信息。
最后，介绍目标检测中常用的数据集和评价指标，如PASCAL VOC和COCO等。
这些数据集提供了大量的标注图像和标签，用于训练和评估对象检测算法。
图像处理基本概念计算公式
1亮度处理—图像整体变亮或变暗实现方法：加大或减小每个像素的三基色值计算式：V=V'*(1+d)V —调整后颜色值V'—原颜色值d —亮度调整系数，-1<=d<=12. 对比度处理—图像亮处更亮暗处更暗实现方法：以亮度的中间值为基准，加大较大的颜色值，减小较小的颜色值中间值的取法：ⅰ固定取127；ⅱ取所有像素点各基色的平均值计算公式：V=127+(V'-127)*(1+d)V —调整后颜色值V'—原颜色值d —对比度调整系数，-1<=d<=13. 色阶处理将给定的输入范围映射到给定的输出范围，输出范围一般默认为[0,255] 公式：121'255)(d d d V V -⨯-= d 1——输入范围的下界值d 2——输入范围的上界值4. 图像平滑目的：消除图像中的噪声噪声即叠加在图像上的正负随机亮度值均值平滑：取本身及周围9个像素点的颜色平均值中值平滑：取本身及周围9个像素点的颜色中间值5. 水平一阶微分法求各像素点与左侧像素点颜色值的绝对值得到边缘强度值，以各点的边缘强度值为灰度形成一幅边缘检测结果灰度图像。
6. 垂直一阶微分法像素点与上边像素点颜色差值的绝对值7. 双向一阶微分法水平、垂直分别求边缘值，取最大者8. 锐化-即加大边缘处的颜色差异9. 双向一阶微分锐化对每个像素点的每种基色值，分别求与左侧和上侧点的差值，将两者均值叠加到当前值上。
10. 镜像（垂直翻转、水平翻转）围绕图像中心点，像素进行左右置换或上下置换。
垂直翻转可逐行进行，水平翻转函数要逐行逐点进行处理。
11. 缩小缩小：图像画面面积减小，像素减少，图像等比例缩小裁剪：图像画面面积减小，像素减少，但图像不变，只是局部处于画面中，多出部分丢弃 宽度与高度方向的缩小比例可以不同实现方法：抽点发—采样法12. 放大图像放大：图像画面增大，像素增多，图像等比例放大画布放大：图像画面增大，图像不变，图像周围为空白画面实现方法：插值法—线性插值、二次插值、三次插值采样法放大采样法的处理程序与缩小采样法程序完全相同双向线性插值方法例子：设dw=biWidth/dWidth=0.7，dh=0.7则新图像中的点（6，8）对应于原图像中的位置为（4.2，5.6）当采用采样法时，将取离该位置最近的点（4，6）填入新图像的（6，8）点。
图像处理技术：基础知识和实践方法
图像处理技术：基础知识和实践方法一、图像处理基本概念1.1 图像的定义图像是指反映物体或场景在人眼或电视摄像机等光学器件上所形成的视觉信息的呈现方式。
图像可以是数字形式的，也可以是模拟形式的。
1.2 图像处理的定义图像处理是利用计算机和其他相关设备对图像进行数字化、处理、分析和显示的过程。
该过程通常包括图像的获取、预处理、特征提取和图像恢复等多个步骤。
1.3 图像处理的主要应用领域图像处理技术被广泛应用于很多领域，如医学图像分析、自动驾驶、智能安防、机器人视觉等。
当然，最广泛的是娱乐业，例如电影、游戏和虚拟现实等。
二、图像处理的基础知识2.1 数字图像的表示方法数字图像是一些离散的像素点组成的，每个像素点都有一个亮度值来表示其对应位置的颜色和灰度等信息。
这些像素点按照一定的方式排列起来，形成了一个二维的数字矩阵。
在计算机中，图像以数字的形式表示为一个二维矩阵，它的元素是像素的亮度值。
2.2 图像处理的基本过程图像处理通常可以分为四个基本过程：图像获取、图像预处理、特征提取和图像恢复等。
图像获取可以通过图像传感器或图像采集卡等设备来进行。
不同的图像采集设备有不同的工作原理和特点。
2.3 常见的图像处理算法图像处理算法是指对数字图片进行数字处理的过程，如图像增强、特征提取、图像分割和图像压缩等。
常见的图像处理算法包括：平滑滤波、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理等算法。
2.4 图像处理的评价标准图像处理的效果可通过诸如清晰度、对比度、颜色等指标进行评价。
常用的评价标准包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）和标准偏差等指标。
三、图像处理的实践方法3.1 图像预处理图像预处理是图像处理的必要步骤，它可以更好地准备图像以进行后续处理。
图像预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度、均衡化和去除背景等。
3.2 图像增强图像增强的目的是改善图像的质量，加强对图像细节的观察和分析。
常见的图像增强技术包括：直方图均衡化、灰度变换、滤波等。
图像处理基本概念
图像的分辨率、颜色深度
图像在计算机中的度量单位为“像素” ，而实际的打印输出中，图像的度量单位往往是 长度单位，如厘米(cm)、英寸(inch)等等，它们之间的关系是通过“分辨率”来描述的。分
材料科学与工程学院
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辨率=像素数/图像线性长度。通常用“每英寸中的像素数”(Pixels Per Inch--ppi)来表示。显 示器的分辨率一般为 72dpi， 打印机的分辨率一般用 “每英寸中的墨点数” (Dots Per Inch--dpi) 来表示。 图像文件的大小用计算机存储的基本单位字节(Byte) 来度量。一个字节(Byte) 由八个二 进制位(Bit)组成，共可表示 256(0～255)个数。不同色彩模式的图像中每一像素所需的字节 数不同，每一像素所用的二进制位的个数就叫做颜色深度。如 Grayscale 和 Indexed Color 模 式只需一个字节八个二进制位；RGB 模式的图像每一像素需 3 个字节 24 个二进制位。
图像的色彩模式
为了在 PhotoShop 中成功地选择正确的颜色，必须首先懂得色彩模式。色彩模式是用来 提供一种将颜色翻译成数字数据的方法， 从而使颜色能在多种媒体中得到连续的描述。 例如 我们说的“蓝绿”色，应当说我们并不能很确切地描绘出什么是“蓝绿”色，而在一种颜色 模式中我们可以为它定义一个很确切的值，如在 CMYK 模式中“蓝绿”色表示为 100%的 青色、3%的品红、30%的黄色和 15%的黑色。 PhotoShop 提供了几种不同的颜色模式：RGB 模式、 CMYK 模式、 HSB 模式、Lab 模 式、Indexed Color 模式、Grayscale 模式、Bitmap 模式、Duotone 模式、MultiChannel 模式。 RGB 模式 RGB 模式又叫做加色模式，它是通过对红、绿、蓝三个基本颜色进行组合来改变像素 的颜色。这种模式大约可反映出 1.67 千万（256×256×256）中色彩。
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1.图像分辨率： 每英寸图像所含的像素点数，是评价图像质量的一个主要指标，分辨率越高图像 质量越好，相同尺寸的图像，分辨率越大占用的存储空间就越大，计算机处理的 速度就越慢。 单位：像素每英 寸（DPI），或像素每厘米 合理设置图像分辨率：依据图像的输出方式来定 若图像只用于屏幕显示，分辨率可以低些：一般为72---120DPI 若图像用于印刷输出，分辨率就要高些： 一般设为300DPI 1.5~2 × 网屏分辨率（加网线数）× 放大倍数 注：放大倍数=输出图像的长边/原始图像的长边 尺寸较大的户外广告：距离越远、尺寸越大的图像分辨率可相对设 置越低一些，可依据尺寸和视者的距离来设定， 一般在30~90DPI 。 2.网屏分辨率： 网幕分辨率，又称加网线数，或专业印刷分辨率，是打印灰度级图像 或分色所用的网屏上每英寸包含的网点数，它用每英寸上有多少行来 表示。单位是：线每英寸（LPI）。网屏分辨率主要取决于印刷纸张。 一般：新闻纸 80---100LPI 胶版纸 100—150LPI 铜版率：
是指在扫描图像时所设定的分辨率，它将影响所生成的图像文件的质量。 扫描图像的分辨率取决于图像的输出方式:，一般扫描分辨率应不低于原 稿的分辨率。 若图像只用于屏幕显示，分辨率可以低些：一般为72---120DPI 若图像用于印刷输出，分辨率就要高些： 1.5~2 × 网屏分辨率（加网线数）× 放大倍数 注：放大倍数=输出图像的长边/原始图像的长边
4.设备分辨率
指各类输入或输出设备每英寸上可产生的像素或机器点数。如打印 机、扫描仪、照排机等。设备分辨率是设备所固有的性能指标，分 辨率越高，设备性能越好。
5.位分辨率：
位深，指计算机中存储每个像素信息时用的位元数。它决定了在每个 像素中存放多少颜色信息。