《图形图像学基础》课件.pptVIP

**********************图形图像学基础探索图形和图像在现代数字世界中的重要作用。从基本的数学原理到高级的渲染技术,全面了解图形图像学的核心概念和应用。图像学概述图像生成图像学研究如何生成和表示各种类型的图像,从相机拍摄到电子显示。图像处理图像学探讨如何对数字图像进行各种变换和处理,如增强、分割和压缩。图像分析图像学研究如何从图像中提取有用的信息,如对象检测和模式识别。图形学图像学涉及如何在计算机上生成和渲染2D和3D图形。图像基本定义数字化表示图像通过一系列数字像素来数字化表示,每个像素都有自己的颜色和亮度值。二维阵列数字图像可以看做是一个二维像素阵列,行代表图像的宽度,列代表图像的高度。图像属性图像的主要属性包括宽度、高度、像素深度和色彩模式等,这些定义了图像的基本特征。像素和数字图像像素概念数字图像由一个个小方格像素组成,每个像素都有自己独特的颜色值。像素是图像的最小单位,决定了图像的分辨率和清晰度。数字图像特点数字图像可以存储在计算机中并进行编辑、处理和传输。与传统照片相比,数字图像具有更高的灵活性和便捷性。像素深度像素深度决定了每个像素可表示的颜色数量。常见的像素深度有8位、16位和24位,分别可以表示256、65536和1677万种颜色。分辨率数字图像的分辨率表示图像中包含的像素数量,通常用像素宽度x像素高度来表示。分辨率越高,图像越清晰细腻。光栅图像和矢量图像光栅图像光栅图像由网格状的像素组成,每个像素都有自己的颜色信息。这种图像格式可以很好地表现图像的细节和色彩,但文件大小较大。矢量图像矢量图像由几何形状、线条和曲线组成,不是由固定的像素网格构成。这种格式体积较小,可以无限放大而不失真,但对于复杂图像的表现力较弱。两种格式的比较光栅图像和矢量图像各有优缺点,适用于不同的场景。在设计中需要根据实际需求选择合适的图像格式。图像格式位图格式像素点阵表示的图像格式，包括BMP、JPEG、PNG等常见文件类型。清晰度高但文件较大。矢量格式以几何图形表示的图像格式，如SVG、EPS等。可无限缩放而不失真，但文件较小。压缩格式为减小文件大小而采用的压缩算法，如无损的PNG和有损的JPEG。在清晰度和文件大小之间权衡。透明格式支持透明通道的图像格式，如PNG，可用于背景透明的图像设计。颜色模型RGB模型RGB颜色模型使用红、绿、蓝三种基本色彩的组合来表示颜色。广泛应用于电子设备显示。CMYK模型CMYK模型使用青、品红、黄、黑四种颜料的组合来再现颜色。更适合用于印刷。HSV/HSL模型HSV和HSL模型使用色调、饱和度和亮度或明度来表示颜色。更符合人类的颜色感知。颜色编码RGB色彩模型RGB色彩模型是最常用的颜色表示方式,它通过三种基本色光(红、绿、蓝)的加法混合来表示各种颜色。这种模型能够表示大多数人类可见的颜色。CMYK色彩模型CMYK色彩模型是一种用于印刷的减法色彩模型。它通过四种基色(青色、品红、黄色和黑色)的组合来表示颜色。这种模型更适合印刷行业。HSV色彩模型HSV色彩模型是一种直观的颜色表示方式,它使用色相(H)、饱和度(S)和明度(V)三个参数来描述颜色。这种模型对颜色的调整和操作更加方便。图像采样和量化1采样采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。采样率越高，信号的质量越好。2量化量化是将采样后的数字信号转换为有限的离散值的过程。量化级数越多，图像的色深越丰富。3图像分辨率图像分辨率由图像的水平和垂直像素数决定。分辨率越高,图像质量越好,但文件大小也越大。图像变换1坐标变换调整图像的位置和方向2几何变换缩放、旋转、平移等改变图像形状3色彩变换调整图像的色彩、亮度和对比度图像变换是图像处理的基础,通过不同的变换操作可以实现图像的位置调整、形状改变和色彩优化等功能,为后续的图像分析和应用提供基础。频域理论频域分析将图像数据转换到频域可以更好地观察和分析图像的频率特性。频域滤波在频域上进行图像滤波可以实现更精细和高效的图像处理。傅里叶变换傅里叶变换是频域理论的核心,可以将图像数据由空间域转换到频域。傅里叶变换1频域分析傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,使图像的频率成分得以分析和处理。2谐波分解任何复杂信号都可以分解为正弦波的叠加,这是傅里叶分析的基础。3滤波应用在频域进行滤波可以有效地去除噪声,增强边缘和细节。4压缩编码傅里叶变换为图像压缩提供了理论基础,如JPEG标准。图像增强目标图像增强是通过各种数学运算和滤波技术来改善图像的