图像获取与表示课件

图像获取与表示本课程将深入探讨图像获取和表示的原理与技术。我们将学习图像形成、数字化、压缩和重建等关键概念，并探索各种图像处理方法。绪论图像获取与表示概述图像获取与表示是计算机视觉和图像处理的基础，涉及图像的采集、处理和理解。应用领域广泛从医学影像到卫星遥感，从安防监控到人脸识别，图像获取与表示技术应用于各个领域。1.1图像简介视觉信息载体图像承载着丰富的视觉信息，例如颜色、形状、纹理和空间关系。世界模型图像提供了一种对真实世界的数字化表示，可以帮助我们理解和分析周围的环境。广泛应用图像在各个领域得到广泛应用，包括医疗、工程、艺术和娱乐等。1.2图像获取和表示的重要性图像采集图像获取是计算机视觉的基础，它将现实世界的信息转化为计算机可处理的数字形式。图像表示是图像处理、分析和理解的关键。不同的表示方法可以突出图像的特定特征，便于计算机进行更深入的分析和应用。图像获取与表示在许多领域发挥重要作用，例如医学影像、遥感、机器视觉、图像识别等。1.3课程大纲数字图像的定义与特点介绍数字图像的基本概念、特点和表示方法。数字图像的采集深入探讨图像采集原理、设备和技术。光栅图像的表示学习图像矩阵、颜色模型和像素存储等内容。图像的存储与压缩介绍常见的图像文件格式、压缩技术和标准。2.数字图像的定义与特点数字图像是由计算机处理的图像，它由一系列离散的数字值表示。空间离散化图像被分割成一个个像素，每个像素对应图像空间中的一个点。灰度离散化每个像素的亮度值被量化为有限个灰度级，用数字表示。颜色离散化彩色图像中的每个像素被量化为有限个颜色值，用数字表示。2.1空间离散化1像素图像的基本单元2采样将连续空间转换为离散点3分辨率像素的密度2.2灰度离散化1量化级别将连续的灰度值量化为有限个离散的灰度级。2量化误差量化过程中会引入误差，称为量化误差。3灰度级数量灰度级数量决定了图像的灰度层次。2.3颜色离散化量化级别将连续的颜色值划分为有限个离散的级别，例如，将256个灰度级减少到8个级别。色深每个像素用多少位表示颜色，例如，8位表示256个颜色，16位表示65536个颜色。颜色空间将颜色表示为不同的三维空间，例如，RGB、CMYK等。3.数字图像的采集将现实世界中的图像转换成数字图像的过程。光学成像系统将光线聚焦到传感器上，形成图像。图像传感器将光信号转换成电信号，并将其数字化。3.1光学成像系统1光学镜头收集光线并将其聚焦在图像传感器上。2光圈控制进入镜头的光量。3快门控制光线照射传感器的时间。3.2图像传感器光电转换图像传感器将光信号转换为电信号，并将其转换为数字数据。感光元件感光元件是图像传感器的核心，负责捕捉光线并将其转换为电信号。像素感光元件由许多微小的光电二极管组成，每个二极管对应一个像素。3.3常见的图像采集设备1数码相机数码相机是一种广泛使用的图像采集设备，能够捕捉静态图像和视频。2手机摄像头智能手机摄像头已经成为现代人生活中不可或缺的一部分，用于拍照、视频通话和扫描二维码等。3扫描仪扫描仪用于将纸质文档或照片数字化，以便于存储、编辑和共享。4医疗成像设备医疗成像设备，例如X射线机、CT扫描仪和MRI，用于诊断和治疗疾病。光栅图像的表示光栅图像，也称为位图图像，使用像素网格来表示图像。每个像素都存储了图像在该位置的颜色信息。4.1图像矩阵像素图像矩阵中的每个元素代表一个像素，它是图像的基本组成单元。灰度值每个像素都有一个灰度值，表示该像素的亮度或颜色强度。矩阵维度图像矩阵的维度由图像的宽度和高度决定，表示图像中像素的排列方式。4.2RGB颜色模型红色表示红色通道的亮度。绿色表示绿色通道的亮度。蓝色表示蓝色通道的亮度。其他颜色模型CMYK颜色模型用于印刷和出版行业的颜色模型，基于青色(Cyan)、品红(Magenta)、黄色(Yellow)和黑色(Key)四种颜色。HSV颜色模型用于描述人类感知颜色的模型，基于色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)三个属性。图像的存储与压缩图像数据量庞大，直接存储和传输会占用大量资源。图像压缩技术可以减少存储空间和传输带宽，提高效率。图像文件格式常见的图像文件格式包括JPEG、PNG、GIF、BMP等，它们采用不同的压缩算法和编码方式。无损压缩无损压缩算法可以完全恢复原始图像数据，适用于需要保持图像质量的场景，例如医学影像。有损压缩有损压缩算法会丢失部分图像数据，但可以大幅压缩文件大小，适用于对图像质量要求不高的场景，例如网页图片。5.1图像文件格式常见格式常见的图像文件格式包括JPEG、PNG、GIF和TIFF。存储方式不同的格式使用不同的压缩和存储方法，影响图像质量和文件大小。应用场景选择合适的格式取决于图像的用途，如网页设计、印刷或科学研究。5.2无损压缩数据完整性无损压缩算法在压缩过程中不丢失任何原始数据。可逆性压缩后的数据可以通过解压缩还原为原始数据。应用场景适用于需要保留原始数据完整性的场合，例如医学影像、财务报表等。5.3有损压缩1不可逆压缩过程中不可避免地会损失一部分信息。解码后的图像与原始图像存在差异，但人眼通常无法察觉。2压缩率高有损压缩可以实现更高的压缩率，从而减小图像文件的大小。3广泛应用JPEG、MP3等常用的图像和音频格式都采用了有损压缩技术。图像处理的基本操作1几何变换旋转，缩放，平移等。2灰度变换调整图像亮度，对比度等。3滤波处理去除噪声，增强图像细节等。6.1几何变换1平移移动图像到新位置。2旋转绕某个点旋转图像。3缩放改变图像的大小。4剪切倾斜图像。6.2灰度变换1线性变换调整图像整体亮度和对比度。2非线性变换增强图像细节或特定区域。3直方图均衡化改善图像对比度，使灰度分布更均匀。6.3滤波处理1平滑滤波消除图像噪声，使图像更加平滑。2锐化滤波增强图像边缘和细节，使图像更加清晰。3边缘检测提取图像边缘信息，用于目标识别和图像分割。结语图像获取与表示是计算机视觉与图像处理的基础，掌握图像获取、表示和处理的关键技术，将为我们进一步深入学习和应用图像处理技术奠定坚实的基础。思考题本课程结束后，你将能够：