《图形图像学基础》课件

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质量,使其更加清晰、生动、突出主体。应用场景广泛应用于医疗诊断、天气预报、天文观测、工业检测等领域,提高图像分析和理解的准确性。主要方法包括直方图均衡化、空间滤波、频域滤波等,可以增强边缘、减少噪声、提高对比度等。未来发展随着人工智能技术的进步,图像增强也将结合深度学习等方法,提供更智能、更精准的增强效果。图像平滑降噪图像平滑通过使用滤波器来减少噪点,提高图像质量,去除一些不必要的细节。边缘保护平滑算法要注重在保留图像边缘信息的同时实现整体降噪的目标。空间域平滑利用邻域像素的平均值或加权平均值来替代当前像素,从而实现平滑化的效果。频域平滑通过傅里叶变换将图像转换到频域,然后使用低通滤波器去除高频噪声成分。图像锐化检测边缘图像锐化可以强化图像中的边缘,突出图像的细节,提高整体清晰度。增强对比度通过提高像素之间的亮度差异,可以增强图像中的细节与轮廓,凸显主要元素。高通滤波高通滤波可以保留和放大图像中的高频信息,突出细节和边缘。图像分割目的图像分割是将数字图像划分为多个有意义的区域或对象的过程。其目标是简化图像的表示,使其更容易分析和理解。应用图像分割在医学成像、自动驾驶、生物识别等领域有广泛应用,可以帮助定位和分析感兴趣的目标。技术常用的分割技术包括阈值分割、边缘检测、区域生长、聚类分析等,选择合适的方法取决于具体应用场景。挑战图像分割面临的主要挑战包括复杂背景、遮挡物、噪声干扰等,需要结合先验知识和机器学习方法来提高分割精度。边缘检测1识别物体边界边缘检测是通过寻找图像中像素亮度或颜色发生急剧变化的区域来识别物体边界的一种重要技术。2常用算法常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等，每种算法都有自己的特点和适用场景。3图像分割准确地检测出边缘对于后续的图像分割、物体识别和场景理解等任务至关重要。4应用场景边缘检测广泛应用于图像处理、计算机视觉、医学影像诊断等领域。纹理分析纹理分析算法纹理分析算法通过检测图像中的重复模式和结构特征来识别不同类型的表面材质。这些算法可用于各种应用,如图像分割、目标识别和表面检测。纹理特征提取纹理特征提取技术可以从图像中捕获诸如粗糙度、光滑度、规则性等视觉特征,为后续的图像分析和理解提供依据。多尺度纹理分析多尺度纹理分析能够在不同的空间分辨率下捕捉纹理特征,为复杂图像的全面理解提供支持。这对于分析混合材质和层次结构的图像很有帮助。彩色图像处理颜色模型理解色彩的关键在于掌握不同的颜色模型,如RGB、CMYK和HSV等,这些模型描述了颜色的构成和特性。图像通道彩色图像由三个通道组成,分别是红、绿、蓝通道。通过处理这些通道,可以实现对图像的各种颜色调整和效果。颜色校正为了获得优质的彩色图像效果,需要进行色彩校正,包括白平衡调整、色彩增强和色彩分离等操作。色彩搭配掌握色彩搭配理论,可以设计出更加和谐、突出主题的彩色图像,提升作品的视觉吸引力。图像压缩无损压缩无损压缩技术能够缩小图像文件大小而不会损失任何图像质量。这种压缩方式适合于重要的图像数据,如医疗影像和法律文件。有损压缩有损压缩通过丢弃一些不重要的图像数据来大幅减小文件大小。这种方式适合于照片和网页图像,视觉质量仍保持较高。JPEG压缩JPEG是一种广泛应用的有损压缩算法,可以在保持图像质量的前提下大幅减小文件大小,非常适合于数码照片。GIF压缩GIF是一种无损或有限色彩有损压缩算法,适用于颜色较少的图像,如图标、徽标和动画。无损压缩1保持原始质量无损压缩算法能保留图像的原始细节和质量,不会导致任何损失或失真。2有效减小文件大小通过去除冗余数据,无损压缩可以大幅减小文件的存储空间和传输带宽。3广泛应用领域无损压缩广泛应用于图像、音频、视频等数字媒体以及一般数据文件的存储和传输。4常见算法Huffman编码、算术编码、LZW等是常见的无损压缩算法。有损压缩有损压缩原理有损压缩通过丢弃一些原始信息来减小数据大小。这种方法利用了人类视觉系统的特点,删除一些无关紧要的细节而不影响整体感受。JPEG压缩标准JPEG是最常见的有损压缩格式,使用离散余弦变换和量化等技术来去除图像中不太重要的细节,从而大幅压缩文件体积。视频编码中的有损压缩在视频压缩中,有损压缩技术通过舍弃一些时间和空间上的细节信息,来大幅减小视频文件的大小。JPEG压缩标准损失压缩JPEG是一种有损压缩标准,通过去除一些人类无法感知的细节来大幅降低图像的文件大小。质量控制JPEG允许用户控制压缩质量,可在文件大小和图像质量之间进行权衡。广泛应用JPEG标准被广泛应用于互联网、数码相机和手机等领域,成为最常见的图像格式之一。图像渲染1渲染管线图像渲染包括几何构建、光照计算、像素着色等多个步骤，通过渲染管线将这些过程有序地执行。2实时渲染实时渲染系统需要在有限时间内完成每一帧的高效处理，以达到流畅的显示效果。3硬件加速现代图形处理器(GPU)可以并行执行渲染任务，大大提高了图像渲染的性能。4着色模型不同的着色模型和技术可用于模拟光照效果,如漫反射、高光等,以实现逼真的渲染效果。2D图形基础2D图形绘制2D图形的绘制通常利用点、线、面等基本元素,通过坐标系统进行定位和描述。这种方式具有简单直观的优点,适用于平面布局、UI设计等领域。2D图形算法描述2D图形的常见算法包括直线绘制算法、多边形填充算法、曲线绘制算法等,这些算法在图形学中广泛应用。2D图形变换2D图形可以进行平移、缩放、旋转等变换操作,这些变换在界面设计、游戏开发中扮演重要角色,能够实现图形的动态展示。3D图形基础三维坐标系3D图形使用三维坐标系来描述物体的位置和方向,x、y和z轴定义了三维空间。几何建模3D模型通过各种几何体和网格来创建复杂的三维物体,并可以进行变换和编辑。渲染技术光照、着色、材质和纹理等渲染技术可以赋予3D模型真实感和视觉美感。动画制作关键帧、骨骼动画、物理模拟等技术可以为3D模型添加生动的动画效果。光照模型光源光照模型需要描述不同类型光源的属性,如色温、强度和方向。材质特性不同材质表面的反射、吸收和散射特性将影响最终渲染效果。照明算法光照模型需要定义光线交互的物理规律,如朗伯定律和菲涅耳方程。几何建模实体建模实体建模是通过定义几何形状和属性来创建3D物体的过程。这包括建立基本形状并应用特征操作如挤压、切割和旋转等。曲面建模曲面建模通过定义精细的网格或NURBS曲面来描述光滑的三维形状。这适用于建模复杂的有机形状和物体表面。参数化建模参数化建模使用可控制的参数来定义几何形状。这提供了更大的灵活性和创造力,能快速生成各种变体。特性建模特性建模通过链接和编辑特定的几何特征来创建复杂的3D模型。这种方法提高了建模效率和灵活性。视图变换1世界坐标系定义对象在空间中的位置2观察坐标系定义观察者的位置和视线3屏幕坐标系将3D场景投影到2D屏幕上视图变换是将3D物体从世界坐标系转换到观察坐标系的过程。观察坐标系定义了观察者的位置和视线方向。接下来进行投影变换,将3D场景投影到2D屏幕坐标系上。这一系列变换确保物体在最终的2D显示上位置正确。透视投影定义透视投影是一种将三维空间中的物体映射到二维平面上的几何技术。它模拟了人眼观察物体时的视觉效果。基本原理透视投影利用视线构建一个金字塔形的投影空间,顶点为观察者的位