视觉与图像
计算机视觉与图像处理
计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理是计算机科学中不可缺少的研究领域之一，用于分析、处理和理解数字图像和视频。
这两个领域有着广泛的应用领域，如医学图像处理、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
一、计算机视觉计算机视觉是指计算机通过处理数字图像和视频来模拟人类视觉系统对视觉信息的分析、理解和理解过程。
计算机视觉主要包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测、图像识别等步骤。
其中，特征提取和目标检测是计算机视觉的重点研究方向。
特征提取是指从数字图像中提取出对目标描述精确、具有可区分性的特征。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
目标检测是指在数字图像中查找所有感兴趣目标的位置，并将其与其他的非目标信息区分开来。
常用的目标检测算法包括Haar 级联检测器、HOG算法、YOLO算法等。
二、图像处理图像处理是指对数字图像进行各种处理和操作，以提高图像质量、改进图像特征、增加图像信息等。
图像处理主要包括图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等方面。
图像增强是通过增强图像亮度、对比度、对图像进行滤波等处理方法，使图像信息显得更加清晰准确。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、非线性滤波、小波变换等。
图像复原是指通过图像处理来修复原始图像中含有噪声或变形的部分。
常用的图像复原方法包括带阻滤波、空间域滤波、频域滤波等。
图像分割是指将图像分成不同的区域，以便进行分析和操作。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
图像压缩是指将图像的数据编码压缩，以减少存储空间的占用。
常用的图像压缩方法包括JPEG压缩、PNG压缩等。
三、计算机视觉与图像处理的结合应用计算机视觉与图像处理的结合应用具有广泛的应用领域，如医学诊断、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
在医学诊断领域中，计算机视觉与图像处理可以用于肺结节检测、肝脏病变检测、乳腺癌早期检测等方面。
在自动驾驶领域中，计算机视觉与图像处理可以用于车道线检测、交通标志识别、障碍物检测等方面。
计算机视觉与图像识别
计算机视觉与图像识别是近年来备受关注的技术领域，它将计算机科学与图像处理相结合，通过算法模型和数据分析，实现对图像、视频等视觉信息的处理和分析，从而进一步实现图像识别和分析的目的。
本文将从计算机视觉和图像识别的定义入手，分别介绍其发展历程、相关技术、实际应用以及未来发展趋势。
一、计算机视觉和图像识别的定义计算机视觉是指借助计算机处理技术，分析和识别数字图像、视频或其他视觉信息的技术手段。
该技术领域的研究重点在于通过算法、模型和数据分析方法，让计算机模拟人类视觉，实现对视觉信息的自动化处理和分析。
计算机视觉技术可以应用于图像处理、计算机图形学、机器人技术、自主导航、人工智能等众多领域，是当今科学技术领域研究的热点之一。
图像识别是一种基于计算机视觉技术开发的应用技术，它能够进行自动图像分类和识别。
通过分析图像特征、颜色、纹理、形状等信息，将图像分类到相应的类别中。
图像识别广泛应用于市场营销、智能家居、数字地图、安防监控等领域，为人们的生活带来了诸多便利。
二、计算机视觉和图像识别的发展历程计算机视觉技术的发展可追溯至上世纪60年代，那个时候，科学家们试图通过计算机处理技术来解决模式识别和数字图像处理等难题。
随着计算机技术和图像采集设备不断进步，计算机视觉技术研究进入了一个快速发展的时期。
1999年，美国斯坦福大学的吴恩达和他的研究团队首次提出了深度学习的概念，该理论为计算机视觉和图像处理领域的研究提供了新的思路和方法。
2009年，加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton和他的学生Alex Krizhevsky开发出了一款名为AlexNet的卷积神经网络模型，它在当时的ImageNet图像识别竞赛中获得了冠军，为深度学习在图像识别领域的应用奠定了基础。
从此之后，计算机视觉和图像识别技术发展进入了快速的时期。
2012年至2015年，深度学习在计算机视觉、图像识别、语音识别等领域的广泛应用，使得计算机视觉和图像识别技术的水平快速提升。
计算机视觉与图像理解
计算机视觉与图像理解摘要精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。
虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。
但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。
我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。
我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。
UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。
并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。
1．简介在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。
特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。
重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。
[1]在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。
它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。
特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。
[3]Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。
如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。
在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。
不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。
如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。
在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。
但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。
在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。
视觉感知与图像图形识别研究
视觉感知与图像图形识别研究一、视觉感知视觉感知是指人类视觉系统接收到外部信号后，通过感觉和认知对其进行处理的过程。
人类的视觉感知能力具有高度的智能化，长期以来一直是人工智能领域研究的热点问题。
1. 传统视觉感知传统的视觉感知方法通常通过提取图像中的低阶特征（例如边缘、直线、角点等）来进行图像识别和分类。
这些特征可以通过一系列的图像处理方法（例如滤波、变换等）进行提取，然后使用机器学习算法（例如SVM、决策树等）进行识别分类。
传统方法具有一定的优势，但其需要大量的人工提取特征和训练数据，所以对于复杂环境和大规模数据的处理能力较弱。
2. 深度学习随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的视觉感知方法逐渐得到了更广泛的应用。
深度学习的核心思想是通过多个神经网络层次的特征提取和组合来实现对输入数据的高层次理解和分类。
在图像识别领域中，深度卷积神经网络（CNN）是应用最广泛的深度学习模型之一。
与传统的视觉感知方法相比，基于深度学习的方法不需要大量的人工特征提取和标注数据，可以有效地提高模型的自动化和泛化性能。
二、图像图形识别图像图形识别是指在给定一张图像后，利用计算机技术实现对其中特定目标的检测和识别。
例如，在一张城市街景的图像中检测红绿灯并进行信号灯的识别。
图像图形识别能够广泛应用于智能交通、安防监控等领域，具有重要的实际意义。
1. 目标检测目标检测是指在给定图像中，对其中特定目标的位置和大小进行准确判断的过程。
传统的目标检测方法通常基于图像中的低阶特征提取和机器学习算法，包括hog、SIFT、SURF等图像特征方法，以及SVM、Adaboost等算法进行检测和分类。
这些方法在较简单的场景下能够取得不错的检测效果，但是对于较复杂的环境下，效果有限。
2. 深度学习深度学习在目标检测领域中也取得了显著的进展。
其中最流行的方法是基于深度卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，例如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
计算机视觉与图像处理
计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理是现代科技领域中两个重要的研究方向。
它们在各个领域中起着关键性的作用，从医学诊断到智能交通，从安防系统到娱乐产业，计算机视觉和图像处理都为我们的生活带来了极大的便利和发展机遇。
在本文中，我们将详细介绍计算机视觉和图像处理的概念、应用领域和技术原理。
一、计算机视觉的概念和应用领域- 计算机视觉是研究如何使计算机“看得懂”图像或视频的一门学科，其目标是使计算机能够从图像或视频中感知、理解并做出相应的决策。
计算机视觉的最基本任务包括目标识别、图像分割、图像重建等。
- 计算机视觉在医学领域中被广泛应用，例如医学影像诊断、病人监测等。
通过计算机视觉技术，可以从医学图像中自动检测和分析病变，提供辅助诊断的参考。
- 在智能交通领域，计算机视觉可以用于车辆识别、交通流量检测和事故预警等。
利用计算机视觉技术，可以实现智能交通系统的自动化和智能化。
- 安防系统也是计算机视觉的重要应用领域。
通过图像处理和分析，可以实现对视频监控图像的实时检测和识别，提高安防系统的准确性和效率。
- 在娱乐产业中，计算机视觉技术被广泛应用于游戏设计、虚拟现实和增强现实等领域。
通过计算机视觉，可以实现真实感的游戏体验和沉浸式的虚拟现实。
二、图像处理的概念和技术原理- 图像处理是对图像进行数字化处理以改善图像质量、提取图像特征或实现特定目标的一系列技术和方法。
图像处理技术包括图像增强、图像滤波、图像融合等。
- 图像增强是指通过各种图像处理算法和技术，对图像进行亮度、对比度、锐化等方面的改善，以提高图像的可视性和质量。
- 图像滤波是指通过滤波器对图像进行滤波操作，以去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特定细节。
- 图像融合是将多个图像融合为一个图像，以提取出多个图像中的有用信息并形成一个更具信息量的图像。
- 图像处理技术在图像识别、图像恢复、图像分割等领域中得到广泛应用。
例如，通过图像处理技术可以实现对图像中目标的自动检测和识别，实现图像的无损压缩和恢复，实现图像的分割和特征提取等。
计算机视觉与图像处理教案
计算机视觉与图像处理教案计算机视觉与图像处理教案一、教学目标1.让学生了解计算机视觉与图像处理的基本概念和原理。
2.掌握图像处理的基本操作和方法，包括图像增强、滤波、变换等。
3.掌握计算机视觉的基本算法和应用，包括图像分割、目标检测、特征提取等。
4.培养学生分析和解决问题的能力，能够应用所学知识解决实际问题。
二、教学内容1.计算机视觉概述2.图像处理基础3.图像增强技术4.图像滤波技术5.图像变换技术6.计算机视觉算法及应用7.图像分割算法及应用8.目标检测算法及应用9.特征提取算法及应用10.实践项目：人脸识别系统实现三、教学步骤1.导入新课，介绍计算机视觉与图像处理的基本概念和发展趋势。
2.讲解图像处理基础，包括图像的表示、图像的色彩空间、图像的分辨率等。
3.讲解图像增强技术，包括对比度增强、亮度增强、色彩平衡等。
4.讲解图像滤波技术，包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测等。
5.讲解图像变换技术，包括傅里叶变换、小波变换、直方图均衡化等。
6.讲解计算机视觉算法及应用，包括图像分割、目标检测、特征提取等。
7.实践项目：人脸识别系统实现。
学生分组进行项目实践，每组进行讲解和展示。
8.课堂讨论和答疑，解决学生在实践中遇到的问题。
9.课堂小结，回顾本节课的主要内容和重点难点。
10.布置作业，加强学生对课堂知识的理解和掌握。
四、教学评价1.学生完成实践项目的情况进行评价，包括人脸识别系统的实现效果、代码规范性、团队协作能力等。
2.学生课堂表现进行评价，包括听讲情况、提问和回答问题的积极性等。
3.课后作业的完成情况进行评价，包括作业的正确性和完成度等。
4.期末考试成绩进行评价，包括理论知识和实践操作能力等。
图像处理与计算机视觉的联系与区别
图像处理与计算机视觉的联系与区别图像处理与计算机视觉是数字图像处理领域中两个重要的子领域。
虽然它们在处理图像数据和应用领域上有一定的联系，但是它们又有一些重要的区别。
本文将介绍图像处理和计算机视觉的联系与区别，并分别阐述它们在实际应用中的重要性。
首先，图像处理主要是指对数字图像进行一系列的算法处理和操作，以改善图像的质量或实现特定的目标。
这些操作可以包括增强图像的对比度、去除噪声、调整亮度和色彩平衡等。
图像处理的目标主要是改善图像的视觉质量和美观度，使图像更适合人类的观察和感知。
例如，在数码相机中，图像处理可以用于自动调整曝光、对焦和去除红眼效果，以改善拍摄的图像质量。
与此相反，计算机视觉是指利用计算机和相关算法来模拟人类视觉系统的过程和功能。
计算机视觉旨在使计算机能够理解和解释图像或视频中的视觉信息，从而实现更复杂的任务。
举例来说，计算机视觉可以用于目标检测、物体识别、图像分类和人脸识别等任务。
计算机视觉的关键挑战之一是从复杂和噪声干扰的图像数据中提取有用的特征，并进行准确和可靠的分析和推理。
尽管图像处理和计算机视觉有着不同的目标和方法，但是它们之间也有着紧密的联系。
首先，图像处理技术是计算机视觉的基础。
在许多计算机视觉任务中，首先需要对原始图像进行预处理和增强，以消除噪声、增强特征等。
因此，图像处理提供了计算机视觉算法的前提和基础。
其次，图像处理和计算机视觉都使用了相似的底层技术和算法。
例如，边缘检测、图像分割和特征提取等技术在两个领域中都得到了广泛的应用。
这些共享的技术和算法使得图像处理和计算机视觉之间的交流和合作更加紧密。
然而，图像处理和计算机视觉在应用领域上有所不同。
图像处理主要应用于图像和视频的后期处理和改善，例如在摄影、电影和广告行业中。
而计算机视觉主要应用于机器视觉、自动驾驶、医学成像和安全监控等领域，要求对图像和视频进行实时分析和决策。
此外，两者在处理的数据类型上也有所不同。
图像处理主要处理的是二维的静态图像数据，而计算机视觉则更注重对动态视频数据的处理。
机器视觉与图像处理技术
机器视觉与图像处理技术随着科技的不断发展，计算机的处理能力不断增强，机器视觉技术和图像处理技术也得到了快速发展。
机器视觉技术是一种通过利用摄像机等设备获取图像信息，然后通过信息处理，完成图像识别和提取等功能的技术。
而图像处理技术则是对图像进行一定的转换和处理，从而获得更有用的信息。
一、机器视觉技术的应用机器视觉技术的应用范围很广，它可以用于工业制造、医疗、汽车驾驶辅助、安防等领域。
其中，工业制造是机器视觉技术的最大应用领域之一，它可以用于产品外观的检测、质量控制、自动化生产等方面。
比如，对于某些高精度零件，使用机器视觉技术可以检测微小的缺陷，从而提高产品的质量。
另外，机器视觉技术还可以用于医疗领域。
例如，医疗影像中往往需要对X光片、MRI图像等进行分析和处理，这就需要借助机器视觉技术。
利用这项技术，可以有效地诊断各种疾病和损伤，提高医疗质量和效率。
二、图像处理技术的发展随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也在不断地演进和完善。
最初的图像处理技术主要包括数字图像增强、图像滤波、图像分割等基础方法。
随着人工智能技术的发展，图像处理技术不断得到改进和突破，例如深度学习等技术的发展，使得图像识别和分析能力不断提高。
三、机器视觉与图像处理技术的结合机器视觉技术和图像处理技术在一定程度上是相通的，它们之间的区别可能更多在于应用领域和目的。
但是，随着两者的不断发展，它们之间也逐渐开始了深入的结合。
例如，利用深度神经网络模型，可以对医疗影像中的肿瘤进行自动检测和分类。
同时，机器视觉技术可以通过自动识别某些特定物品的位置和方向等信息，并对其进行识别和分析，进而实现自动化控制和智能化管理等功能。
四、机器视觉与图像处理技术的挑战虽然机器视觉技术和图像处理技术得到了快速发展，但是它们所面临的挑战也极其严峻。
其中，机器视觉技术涉及到的大量图像数据的处理和分析，需要更加高效的算法和硬件支持，同时也需要更加成熟的云计算等技术，才能满足业界的需求和发展。
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视频
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数字电视
数字电视的定义： 数字电视（DTV），是指从电视节目采集、录 制、播出到发射、接收全部采用数字编码与数 字传输技术的新一代电视技术。它可以划分为 3大部分：信源部分（发送端）、信道部分 （传输/存储过程）和信宿部分（接收端）。
数字电视
数字电视分类 数字电视系统业务可以按照其活动的图像比特 率的大小，粗略划分为标准清晰度数字电 视 （SDTV）和高清晰度数字电视（HDTV）。 SDTV和HDTV的数字电视业务都可以应用于 不同的 领域和场合，以满足广大消费者多层次 的需要。它们两者将长期共存。
• 单位时间内电子束扫描屏幕的行数。
扫描方式
• 逐行扫描
带宽：显示器频率响应范围
• 带宽＝(分辨率X场频)/过扫描系数(约0.7)
质量认证
• TCO：瑞典制订，高品质 TCO92,95,99 • CE：欧盟安全认证 • CCEE：中国电工产品 安全认证
影响分辨率因素
点距
• 阴罩板上的孔越多组成画面的点越多，画面越清晰
彩色电视制式
倒相正交平衡调幅制PAL制式电视信号的特性： (1) 625行(扫描线)/帧，25帧/秒(40 ms/帧) (2) 每场中有25行作为场回扫，所以每帧中只有 575行是有效行。 (3) 高宽比(aspect ratio)：4:3 (4) 隔行扫描，2场/帧，312.5行/场 (5) 颜色模型：YUV (6) 西欧、中国和朝鲜等国家采用这种制式。
6 6 6 2
6
6 3
1
3
6
4 6
6
图像灰度分布直方图
灰度值Βιβλιοθήκη 灰度值0——黑色 、灰度值255——白色 多个峰值对应不同的灰度分布： 图像中较暗区域，对应灰度直方图中灰度级低的部分 图像中较亮区域，对应灰度直方图灰度级高的部分 在低灰度级别和高灰度级别处出现明显的两个峰值说明图像 明暗分明
阴 罩 板 孔
屏 幕 像 素 点
1600X1200
1280X1024 800X600
彩色电视制式
NTSC彩色电视制的主要特性是： (1) 525行/帧, 30帧/秒 (2) 高宽比：电视画面的长宽比为4:3 (3) 隔行扫描，一帧分成2场(field)，262.5线/场 (4) 在每场的开始部分保留20扫描线作为控制信 息，因此只有485条线的可视数据。 (5) 每行63.5微秒，水平回扫时间10微秒(包含5 微秒的水平同步脉冲)，所以显示时间是53.5微 秒 (6) 颜色模型：YIQ (7)美国、加拿大等大部分西半球国家，及日本、 韩国、菲律宾和中国的台湾采用这种制式。
所以，在处理
图像之前，可
以根据灰度直
图像偏暗 方图来选取处 理手段
图像偏亮
图像对比度的动态范围小
图像对比度的动态范围适中
相关的主要技术参数
分辨率：
显示屏分辨率：指显示屏上能够显示出的像素个数。 若在单位面积的显示屏上能够显示出的像素越多，说明 该显示屏的分辨率就越高，显示的图像质量也就越高。 （如：640×480，1024 × 768） 图像分辨率：指组成一副图像的像素密度，一般用单位 长度上包含像素的个数来衡量。常用单位为DPI（dots per inch），即每英寸长度上包含多少个像素。 像素分辨率：一个像素的长、宽比。即像素的大小。
与显示器尺寸有关
• 显示器最大最佳像素点＝有效尺寸/(点距X0.87) • 17英寸显示器，点距0.28mm
– 水平有效尺寸320mm/(0.28X0.87)=1314点 – 垂直有效尺寸240mm/(0.28X0.87)=985点 – 最佳分辨率1280X1024，太高并不好
• 分辨率增大，图像、文字变小，增加眼睛负担
像素深度：指存储每个像素所用的二进制位数。 单位：bpp(bits per pixel)
1bpp：黑、白——二值图像 16bpp：增强色，R,G,B各取5bpp 24bpp：真彩色，R,G,B各取8bpp
图像的数据量：存储图像时所需的字节数
计算公式：B=(h×w ×c)/8
h：垂直像素数 w：水平像素数 c：像素深度
例：一幅图像的像素个数为：640 ×480 ，每个像素的深 度为：24bpp，则该图像存储时的数据量为 921600 Byte.
调色板：颜色查找表
24bpp，16M种颜色覆盖人眼能区分的色彩 24bpp图像空间大 人眼不能同时区分16M种颜色 降低颜色深度，8bpp,16bpp，但不够表示16M种颜色 建立颜色查找表，每种颜色一个序号，调色板
视觉、图像与显示 1. 视觉的特性
视觉是人类最丰富的信息来源
可见光的波长范围为380nm～780nm，大多 数自然光都是由不同波长的光组合而成。红 橙 黄 绿 青 蓝 紫，波长减小。 三基色原理(RGB)
视觉系统对颜色的感知
可见光的波长范围为380nm～780nm，大多 数自然光都是由不同波长的光组合而成。 人的视网膜有对红、绿、蓝颜色敏感程度不 同的三种锥体细胞，另外还有一种在光功率 极端低的条件下才起作用的杆状体细胞，因 此颜色只存在于眼睛和大脑中。颜色是视觉 系统对可见光的感知结果。 红、绿和蓝三种锥体细胞对不同频率的光的 感知程度不同，对不同亮度的感知程度也不 同，因此不同组成成分的可见光就呈现出不 同的颜色。
视觉系统对颜色的感知
视觉系统对颜色和亮度的响应特性曲线 （各个波长的光的强度相等）
视觉系统对颜色的感知
上面的颜色响应曲线表明，人类眼睛对 蓝光的灵敏度远远低于对红光和绿光的 灵敏度。 亮度响应曲线表明人眼对波长为550nm 左右的黄绿色最为敏感。
视觉特性
颜色的三要素： 色调：反映颜色的类别 饱和度：反映颜色的深浅或纯度，越深越鲜艳。 亮度：是光作用于人眼时引起的明亮程度的 感觉，红光最暗，黄绿光最亮。 人眼对亮度比对颜色敏感。 大量试验表明，人的眼睛能分辨128种不同的色调 ，10－30种不同的饱和度，而对亮度非常敏感。 人眼大约可以分辨35万种颜色。
不同灰度级的图象质量
256级灰度图像
不同像素个数的图象质量
图像的像素越多，相同大小的图像的分辨率也 就越高，即图像越清晰。
彩色图象RGB（red-green-blue）形式
图象的对比度
指一幅图象中灰度反差的大小。对比度越大，图像 明暗越分明，图像就越清晰。
对比度＝图像中的最大亮度/最小亮度
TIFF格式（Tagged Image Format File）
是一种独立于操作系统和文件系统的格式 被所有绘画、图象编辑和页面排版程序所支持 几乎所有桌面扫描仪都可以生成 TIFF 图象
视觉媒体常见文件格式
图形图像
图像：GIF,BMP,JPG/JPEG 图形：3DS,DXF,PNG
0.28 mm 点距示意图
0.24 水平点距
0.14
阴罩板
荧光屏
电子枪
电子枪的扫描方式
逐行扫描 (non-interlaced scanning)
隔行扫描 (interlaced scanning)
行频、场频、帧频
显示器的主要技术指标
点距 分辨率：水平方向和垂直方向像素个数的乘积 场频：垂直扫描频率，单位时间刷新屏幕的次数 行频：水平扫描频率
宽度：271 高度：300 颜色：真彩色 大小：238.2 KB
显示
CRT显示器的工作原理——阴极射线管显示器
组成：显像管、电路板、机壳 显像管：电子枪、阴罩板（阴栅板）、荧光粉
阴罩式显像管——SONY
• 荧光屏：涂满了按一定方式紧密排列的红、绿、蓝三 原色荧光粉点，相邻的呈三角形排列的三原色荧光粉 点组成一组，形成一个彩色像素。由于点之间距离太 小人眼分辨不出单个地点，看成一个点——像素。 • 阴罩：荧光屏与电子枪之间的薄板，上有上百万个小 圆孔—阴罩孔，每个小孔对应荧光屏上一个彩色像素。 • 电子枪：产生三束电子束，每条电子束受显卡的RGB 视频信号的电压控制，三条电子束通过同一阴罩孔轰 击对应的一个彩色像素中红、绿、蓝三原色荧光粉点。 • 点距：将距离最近的三原色荧光点用直线链接起来， 得到一个正三角形，其边长为点距。
2.图像及其主要技术参数
图像及点阵图像 人类视觉系统感知的信息形式——图像 点阵图像：
灰度
像素：点阵图像中的每个点。像素越多，图像越清晰。 灰度：每个像素的明亮程度。一般用一个整数值来表示， 其值越大表示该像素越亮。 灰度级：将灰度由暗到明分成不同的等级。灰度等级越 多，图像越逼真。