-第2章 图像处理基础.pptxVIP

图像处理基础探索数字图像处理的核心概念和技术,掌握基础的图像采集、增强、分析和压缩等技能,为后续专业应用奠定良好的基础。SabySadeeqaalMirza

2.1图像的定义和特征图像的定义图像是用视觉方式表示的对象或场景,通常由像素组成。图像可以是静态的,如照片,也可以是动态的,如视频。图像是人类获取信息的主要方式之一。图像的特征图像具有空间性、信息丰富、感性直观等特点。图像可以直观地反映事物的形状、颜色、纹理等特征,为人类认知世界提供重要的视觉信息。图像的应用图像广泛应用于日常生活、科学研究、艺术创作等各个领域,是重要的信息传递和交流媒介。图像处理技术也不断发展,为人类生活带来更多便利。

2.1.1图像的定义图像(image)是通过光、电子或物理化学过程所捕捉和记录的物体、事物或现象的视觉表达。它可以是静态的(例如照片)或动态的(例如视频)。图像是人类感知和理解世界的重要方式之一,也是许多科学和技术领域的基础。

2.1.2图像的特征图像具有空间维度特性,即图像由二维像素阵列组成。图像具有亮度维度特性,即每个像素有不同的亮度或灰度值。数字图像可以表示为二维矩阵,每个元素对应一个像素点的亮度或色彩信息。

2.2图像的数字化表示数字图像是由一个个小的正方形区域(像素)组成的。每个像素都有自己的灰度值或RGB颜色值,用于描述该区域的明暗程度或色彩信息。图像的分辨率取决于像素的数量,分辨率越高,图像越清晰细腻。常见的色彩模型包括RGB、CMYK和HSV等,每种模型都有其特点和应用场景。

2.2.1像素图像由无数的小方块或称为像素组成。每个像素都有自己的位置坐标和颜色值，共同构成整个图像。像素是数字图像的基本元素，其颜色深浅和分布决定了图像的表现效果。通过控制每个像素的属性，可以对图像进行精细的处理和调整。

灰度灰度是一种单通道图像表示方式,用一个单一的数值代表像素的亮度。灰度图像只有黑白两种颜色,没有彩色。灰度值的范围通常从0到255,0代表纯黑,255代表纯白,中间的值代表不同的灰度级。灰度图像在许多图像处理应用中非常有用,比如边缘检测、图像分割等。

2.2.3色彩模型图像的色彩模型是用来描述颜色的数学模型。常见的色彩模型包括:RGB色彩模型：使用红(R)、绿(G)、蓝(B)三种颜色通道来描述任意颜色。这是最常见的色彩模型，广泛应用于显示设备、图像处理等领域。CMYK色彩模型：使用青(C)、品红(M)、黄(Y)、黑(K)四种颜色通道。CMYK模型通常用于打印和印刷行业。HSV色彩模型：使用色相(H)、饱和度(S)和明度(V)三个分量。HSV模型更接近人眼的颜色感知,在图像处理中有广泛应用。不同的色彩模型各有优势,在不同的应用场景中都有各自的用途。掌握这些模型的特点很重要,可以更好地理解和操作图像数据。

2.3图像的基本操作图像读取和显示：通过编程接口读取图像文件,并在窗口或控制台上展示图像数据。可以读取多种图像格式,例如JPEG、PNG、BMP等。图像裁剪和缩放：可以选择图像的一部分进行裁剪,也可以对图像大小进行缩放,改变图像的分辨率和尺寸。图像旋转和翻转：可以将图像按照指定角度进行旋转,也可以水平或垂直方向进行翻转。这些操作可以用于调整图像的方向和布局。

2.3.1图像读取和显示图像读取是指将图像文件加载到内存中,使之可以进行后续的图像处理操作。图像显示则是将处理后的图像以可视形式呈现给用户。常见的图像格式包括JPEG、PNG和BMP等,不同格式之间存在着一些差异。图像读取和显示是图像处理的基础,为后续的各种图像操作奠定了基础。合适的图像读取和显示方法可以大大提高处理效率和用户体验。

图像裁剪和缩放图像裁剪是选择图像中的一部分进行保留,其余部分被删除。这可以突出图像重点、去除无关内容,或者调整图像尺寸。图像缩放则是通过数字化算法改变图像的尺寸大小,可用于调整分辨率、适应不同显示设备。图像裁剪可以选择手动或自动裁剪模式,根据所需目标尺寸或感兴趣区域进行裁剪。图像缩放可用于放大或缩小图像,如放大以突出细节,缩小以适应网页、移动设备等。缩放算法包括最邻近插值、双线性插值、双三次插值等,可调整图像质量和处理效率。

图像旋转和翻转图像旋转操作可以将图像以任意角度进行顺时针或逆时针旋转。这可用于调整图像的方向,如将垂直拍摄的照片调整为水平显示。图像翻转操作可以将图像上下或左右镜像翻转。这在处理自拍照或其他需要翻转的图像时很有用。这些基本的图像变换操作在图像处理和编辑中广泛应用,可以帮助调整图像的布局和展示效果。

2.4图像的直方图直方图是一种用于直观展示图像像素灰度分布的图形表示。通过直方图可以了解图像中不同灰度值的出现频率,有助于分析图像的整体亮度和对比度。直方图可为后续的图像处理,如自动曝光、白平衡等提供有价值的参考信息