数字图像处理基本概念
数字图像处理与分析
数字图像处理与分析数字图像处理与分析（Image Processing and Analysis）是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的技术学科。
它广泛应用于各个领域，例如医学图像处理、计算机视觉、模式识别等。
本文旨在介绍数字图像处理与分析的基本原理和常见应用。
首先，我们来了解一下数字图像的基本概念。
数字图像是由一系列的像素（Pixel）组成的，每个像素都具有一定的亮度和颜色信息。
图像处理的目标就是对这些像素进行一系列的操作，从而实现图像的增强、恢复、压缩等目的。
数字图像处理的基本原理涵盖了多个方面。
首先是图像增强（Image Enhancement），它通过调整图像的亮度、对比度、颜色饱和度等参数，使得图像更加清晰和易于观察。
其次是图像恢复（Image Restoration），它用于修复因噪声、模糊等原因导致的图像损坏。
常见的图像恢复方法包括去噪、去模糊等。
此外，还有图像压缩（Image Compression），用于减小图像的存储空间和传输带宽，提高图像的传输效率。
数字图像处理还涉及到一些高级的技术和方法。
例如，图像分割（Image Segmentation）用于将图像划分为若干个具有相似特征的区域，从而实现对图像中目标的提取。
图像配准（Image Registration）用于将多幅图像进行对齐，使得它们具有一致的空间参考。
目标检测与识别（Object Detection and Recognition）则用于在图像中寻找并识别出特定的目标。
数字图像处理与分析在许多领域的应用十分广泛。
在医学领域，它被用于医学图像的分析和诊断，例如CT扫描、MRI等。
在农业领域，数字图像处理被用于植物图像的分析，例如检测病虫害、测量农作物生长情况等。
在安防领域，数字图像处理被用于视频监控和行人检测，以提高监控系统的效率和准确性。
总结起来，数字图像处理与分析是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的学科。
它涉及到图像增强、图像恢复、图像压缩等基础原理，以及图像分割、图像配准、目标检测与识别等高级技术。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
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。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理复习
数字图像处理复习第一章概述1. 图像的概念及数字图像的概念。
图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。
数字图像是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。
2. 数字图像处理的概念。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
精度高、再现性好、通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造P14 图2.1人眼横截面简图2. 亮度的适应和鉴别人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3.光强度与主观亮度曲线。
P15 图2.4光强度与主观亮度的关系曲线4. 图像的数字化及表达。
（采样和量化的概念）图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。
采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作 量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
采样间隔、采样孔径6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系量化等级越多，所得图像层次越丰富，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，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小.7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
设为位于坐标处的一个像素（x+1,y ），（x-1,y ），（x,y+1），（x,y-1） 组成的4邻域，用)(4p N 表示。
（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1） 像素集用)p (N D 表示)(4p N 和)p (N D 合起来称为p 的8邻域，用)(8p N 表示。
8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离） p 和q 之间的欧式距离定义为： 22)()(),(t y s x q p D e -+-=p 和q 之间的4D 距离（也叫城市街区距离）定义为： t y s x q p D -+-=),(4p 和q 之间的8D 距离（也叫棋盘距离）定义为： ),max(),(8t y s x q p D --=第三章 图像的基本运算（书后练习3.2，3.9 ） 1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k ，b ）。
数字图像处理基础图像的基本概念图像的常见格式载入图像
ImadgerOabswervIemr obasgervee(r)Image img, int x, int y, ImageObserver observer)
绘制指定图像中当前可用的图像。 JEPG图像文件格式
url参数必须指绘定绝制对 指定图像中当前可用的图像。图像的左上角位于该图形
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在Applet中加载和显示图像
使用Image类对象加载图像
getCodeBase public URL getCodeBase()
获得URL。这是包含此applet的目录的URL。 返回： 包含此 applet 的目录的URL 。
getImage()方法可以为： public Image getImage(getCodeBase(),String name)
BMP图像文件格式 GIF图像文件格式 JEPG图像文件格式
图像的常见格式
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在Applet中加载和显示图像
使用Image类对象加载图像
getImage
public Image getImage(URL url, String name)
返回能被绘制到屏幕上的Image对象。url参数必须指定绝对
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5.1 图像的基本概念
象素是数字图像中的基本单位。一副m*n大小的图像，是由 m*n个明暗不同的象素组成的。
在数字图像中各个象素所具有的明暗程度是有一个称为灰度 值的数字来标识的。
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数字图像处理的基本概念(2)2022优秀文档
LOGO
1.1 什么是数字图像
一幅照片、一张海报、一幅画都是图像，然而这些都是传统的模 拟图像，这些图像的载体是“原子〞。
随着数字技术的不断开展和运用，现实生活中的许多信息都可以 用数字方式的数据进展处置和存储，也就是说，以“比特〞的方式进 展存储，数字图像就是这种以数字方式进展存储和处置的图像。数字 图像的载体是计算机的硬盘、光盘、U盘等数字存储器。
LOGO
1.2 获得数字图像的方法
1.2.1 数字是如何表示图像的 如表1.1，是一个矩形数字点阵，其中每个数字都在0和255之间
，计算机运用0-255之间的数表示黑白图像的浓度，称为灰度级。0表 示纯黑色，255表示纯白色.
LOGO
1.2 获得数字图像的方法
1中的每个点“翻译〞成图1. 假设允许R、G、B分量不一样，图像就会呈现出彩色信息，构成彩色图像。 计算机图像处置中常用的颜色模型是RGB模型，这里R表示红色，G表示绿色，B表示蓝色。 1中的每个点“翻译〞成图1. 指该图像在空间域上的采样数。 在U盘、硬盘、光盘等数字存储器中，数字图像是以表1. 4 图像处置的主要入门概念 获得数字图像的过程是上述“翻译〞过程的逆过程。 3 数字图像的优势 2 获得数字图像的方法 在加工、处置、印刷方面，数字图像的优势更为明显 。 每个像素都是介于黑和白之间的一个灰度颜色，没有彩色信息，这样的图像称之为灰度图像。 思索图像分辨率和图像文件大小的关系，并举例阐明。
模拟图像中的图像信号是以延续的方式存在于图像介质中。
1，是一个矩个形数像字点素阵点，其都中每很个小数字，都在看0和起25来5之就间，成计算为机一运用个0-2延55之续间的的数图表示像黑白。图假像的设浓度我，们称为将灰度这级样。 的
数字图像处理复习资料课件
1.谢谢聆 听
03
均值滤波
通过将每个像素的值设置 为邻近像素值的平均值， 减少图像的噪声和细节， 提高图像的平滑度。
中值滤波
将每个像素的值设置为邻 近像素值的中值，有效去 除椒盐噪声，保护图像边 缘。
高斯滤波
通过使用高斯函数对图像 进行平滑处理，减少噪声 和细节，提高图像的平滑 度。
图像边缘检测算法
Sobel算子
多尺度图像处理
02
多尺度图像处理技术可以更好地描述图像的局部特征和纹理信
息，近年来得到了广泛的应用和研究。
稀疏表示和压缩感知
03
稀疏表示和压缩感知理论在图像去噪、压缩和重构等方面具有
很大的优势，成为数字图像处理领域的重要研究方向。
深度学习在图像处理中的应用
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习在图像处理中最常用的模型之一，具有平移不变性和强大的特征表达能 力，广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务。
场景。
K均值聚类分割
通过将像素分为K个聚类，根据聚 类中心表示像素的颜色信息，实现 图像分割。
基于区域的分割
根据像素的颜色和空间信息，将图 像分割成若干个区域，实现图像分 割。
数字图像处理的实际应用
04
医学图像分析
医学影像诊断
利用CT、MRI等医学影像 ，通过图像处理技术辅助 医生进行疾病诊断。
总结词
理解边缘检测原理，掌握常见算法实现 。
VS
详细描述
边缘检测是数字图像处理中的重要环节之 一，其目的是检测图像中的边缘和轮廓。 常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt 、Roberts等。在实验中，需要理解各种 算法的原理和实现方法，并针对具体应用 场景选择合适的算法进行实验。
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本章重点:理解位图与矢量图的概念、特点及应用理解图像分辨率的概念能够根据后端输出的需要正确地设置图像分辨率了解Photoshop中常用的图像存储格式1.1 图像概念"图像”一词主要来自西方艺术史译著，通常指image、icon、picture和它们的衍生词，也指人对视觉感知的物质再现。
图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。
图像可以记录与保存在纸质媒介、胶片等对光信号敏感的介质上。
随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。
因而，有些情况下，“图像”一词实际上是指数字图像，本书中主要探讨的也是数字图像的处理。
数字图像（或称数码图像）是指以数字方式存储的图像。
将图像在空间上离散，量化存储每一个离散位置的信息，这样就可以得到最简单的数字图像。
这种数字图像一般数据量很大，需要采用图像压缩技术以便能更有效地存储在数字介质上。
所谓“数字图像艺术”是指艺术与高科技结合，以数字化方式和概念所创作出的图像艺术。
它可分为两种类型：一种是运用计算机技术及科技概念进行设计创作，以表达属于数字时代价值观的图像艺术；另一种则是将传统形式的图像艺术作品以数字化的手法或工具表现出来。
Photoshop软件出现之后，数字图像艺术所特有的视觉表现语言逐步形成。
在学习应用Photoshop软件创建种种超越现实的、不可思议的新概念空间与视觉效果之前，必须先掌握Photoshop图像处理必备的一些基础概念。
在计算机中，图像是以数字方式来记录、处理和保存的，所以图像也可以称为数字化图像。
计算机图像分为位图（又称点阵图或栅格图像）和矢量图两大类，数字化图像类型分为向量式图像与点阵式图像。
1 .位图一般来说，经过扫描输入和图像软件处理的图像文件都属于位图，与矢量图形相比,位图的图像更容易模拟照片的真实效果。
位图的工作是基于方形像素点的，这些像素点像是“马赛克”，如果将这类图像放大到一定的程度时，就会看见构成整个图像的无数单个方块（图1-1）,这些小方块就是图形中最小的构成元素一一像素点，因此，位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少。
基于位图的软件有Photoshop、Painter等。
1.2 位图与矢量图第丄早数字图像处理图1-1 位图(1 )位图图像的特点■■能够记录每一个点的数据信息， 因而可以精确地记录丰富的亮度变化，表现出色彩和层次变化非常丰富的图像，图像清晰细腻，具有生动的细节和极其逼真的 效果。
■■可以直接存储为标准的图像文件格式，所以很容易在不同的软件之间进行文件 交换。
■■改变图像尺寸时，像素点的总数并没有发生改变， 而只是像素点之间的距离增大 了，也就是说，位图涉及重新取样并重新计算整幅画面各个像素的复杂过程，这 样导致尺寸增大后的图像清晰度降低，色彩饱和度也有所损失。
■■由于位图在保存文件时， 需要记录下每一个像素的位置和色彩，这样就造成文件所占空间大，处理速度慢，并且图像在缩放和旋转时会产生失真现象。
(2)位图图像主要应用的领域"扫描照片，包括与摄影有关的图片和通过扫描仪得到的图片。
Photoshop CS4"依赖自然光的高亮区、中亮区和阴影区来表现的具有真实感的图画。
"印象派作品和其他按照纯个人风格或美学意义创作的图画。
"具有柔和边缘、反光或细小阴影的显示图像。
"利用绘图软件较难实现的、需要使用滤镜等特技效果的图像。
2 .矢量图 矢量图也称为面向对象的图像或绘图图像，是用数学方式的曲线及曲线围成的色块 制作的图形，它们在计算机内部表示成一系列的数值而不是像素点，图像各个部分是由 对应的一组数学公式所描述的。
矢量文件中的图形元素称为对象。
每个对象都是一个自 成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕位置等属性。
既然每个对象都是 一个自成一体的实体，就可以在维持它原有清晰度和弯曲度的同时，多次移动和改变它 的属性，而不会影响图例中的其他对象。
这些特征使基于矢量的程序特别适用于图例和 三维建模，因为它们通常要求能创建和操作单个对象。
像Adobe 川ustrator 、CorelDRAW 、CAD 等软件都是以矢量图形为基础进行创作的。
(1)矢量图的特点"由于图像各个部分是由对应的数学公式所描述，因此只须改变参数就能调整所对 应的图像内容，丝毫不会 影响图像品质，精确度较 高。
换句话说，用矢量图 方式绘画的图形无论输 出时放大多少倍，对画面 清晰度、层次及颜色饱和创新图像设计实践教程度等因素都丝毫无损，放大的矢量图边缘与原图一样光滑 （而位图放缩后会变虚或出现锯齿），如图1-2所示。
因此，矢量图形是文字（尤其是小字）和线条图 形（比如徽标）的最佳选择。
"矢量图的内容主要以线条和色块为主，因此文件所占的容量相对较小。
"通过软件，矢量图可以轻松地转化为点阵图， 而点阵图转化为矢量图就需要经过复杂而庞大的数据处理，而且生成的矢量图的质量绝对不能和原来的图形比拟。
（2 ）矢量图主要应用的领域"广告艺术和其他对比鲜明、外观质量要求高、真实感强的图形。
"建筑设计图、产品设计或其他精密线条绘图。
"商业图形、图表和反映数据、演示工作方式的信息图。
''传统的、需要非常平滑边缘的标志和文字效果，尤其适用于美术字体的创作。
''小册子、小传单和其他包含插图、标志和标准大小文字的单页文档。
"网页设计上用到的图形以及网页动画的基本素材。
下面选取了两张例图，它们都不是摄影作品，而是分别由 Photoshop 和川ustrator 软件绘制的写实作品。
计算机图形图像软件常用来探索一种类似写实的观念，计算机极力 用自己的语言来仿造“真实”，它在创造的是一种虚拟的真实。
图1-3所示的图像为Photoshop 绘制的位图作品，其工作方式就像是用画笔在画布上作画一样， 放大显示后可 看出它的位图特征； 而图1-4所示的图像为 川ustrator 软件绘制的写实作品， 左侧显示的 是未上色时的线框图，可以看出，无论多么写实与逼真的矢量图形，其绘图原理都是简 单的点、线、形状的拼接、数学公式的运算以及纯粹再造的想象能力。
5第1章数字图像处理基本概念 5图1-3 放大位图作品1.3 分辨率处理位图时，输出图像的质量取决于处理过程开始时设置的分辨率高低。
分辨率是Photoshop C 一个笼统的术语，这里主要讲解图像分辨率的概念。
图像分辨率指每英寸图像内含有多 创 新 少个像素点，分辨率单位为"像素 /英寸”（简称ppi ），400ppi 意味着该图像每英寸含有 图 图 400个像素点，即每平方英寸含有400X 400个像素，在Photoshop 中还可以采用“像素/计 厘米”为分辨率的单位。
实 在数字化的图像中，图像分辨率的大小直接影响图像的品质，所以在对图像进行处 践 教 理时，应根据不同的用途而设置不同的分辨率，最经济有效地进行工作。
程图像分辨率设置为多大最合理？■ “图像仅用于屏幕显示时，可将分辨率设置为72像素/英寸或96像素/英寸（与显示器分辨率相同）。
■“图像用于印刷输出时，分辨率必须与印刷的挂网目数相对应。
挂网目数是指每英寸的挂网线数（所谓网线是指由网点组成的线），挂网目数的单位是Ipi ，例如150lpi 指每英寸上有150条网线。
挂网目数越大，网线越多，网点越密集，层次 体现力就越丰富。
挂网目数主要与印刷纸张有关，纸张质量越好，挂网目数就应该定得越高。
80〜100lpi :全张宣传画、招贴画、海报、报纸（新闻纸、招贴纸） 。
100〜133lpi :对开年画、教育挂图（胶版纸）。
150〜175lpi :日历、明信片、画册、书刊封面（铜版纸、画报纸） 。
175〜200lpi :精细画册（高级铜版纸）。
许多对分辨率概念不明晰或对印刷一无所知的人往往随心所欲地设置分辨率，实际 上最合理的图像分辨率大小与印刷网目数之间科学的比率算法为 1.5 : 1或2 : 1，高于2多余，而低于1.5往往印刷品质不好。
举例来说，对于一个印刷在铜版纸上的普通杂志 广告来说，印刷网目数为 150目，图像分辨率设置为300dpi 左右为最合适，如果高于图1-4 矢量图形的写实作品----------- •300dpi则徒然增加图像信息量而没有更多的益处，而要是低于225dpi则效果会受到影响。
如果在Photoshop里面改变了（比如缩小）图像分辨率，图片的信息量和清晰度却没有变化，可能的原因是在【图像大小】对话框中改变分辨率时，禁用了【重定图像像素】复选框。
1.4 常用文件存储格式文件格式（File Formats）是一种将文件以不同方式进行保存的方式。
在Photoshop 中，它主要包括固有格式（PSD）、应用软件交换格式（EPS、DCS、Filmstrip ）、专有格式（GIF、BMP、Amiga IFF、PCX、PDF、PICT、PNG、Scitex CT、TGA）、主流格式（JPEG、TIFF）、其他格式（Photo CD YCC、FlashPix），下面选择一些在Photoshop 中常用的重要格式进行讲解。
1 •固有格式Photoshop的固有格式PSD体现了Photoshop独特的功能和对功能的优化，例如PSD格式可以比其他格式更快速地打开和保存图像，很好地保存图层、蒙版，压缩方案不会导致数据丢失等。
但是，只有少数其他软件支持PSD，大多数软件不能够支持Photoshop 的这种固有格式。
2 •交换格式"EPS格式EPS （Encapsulated PostScript）绝对是保存任何种类图像的最好的文件格式，它在Mac 和PC环境下的图形和版面设计中被广泛使用，几乎每个绘画程序及大多数页面布局程序都允许保存EPS文档。
EPS格式的文件由一个PostScript文本文件和一个低分辨率的由PICT或TIFF格式描述的代表像组成，因此它可以包含图像和文本信息，在图像、图形与排版软件间方便地实现互换，而且还可以进行编辑与修改。
EPS采用矢量方式描述，但它亦可容纳点阵图像，而且它并非将点阵图像转换为矢量描述，而只是将所有像素数据整体经原描述保存，因此文件的信息量较大，如果仅仅是保存图像，建议不要使用EPS格式。
"DCS格式DCS 是Quark 开发的一个EPS 格式的变种，称为Desk Color Separation （DCS ）。
在支持这种格式的QuarkXPress、PageMaker和其他应用软件上工作，DCS便于分色打印。