DTV图像清晰度与图像格式变换_同心度和重显率的关系

超声科图像质量评价详细介绍

超声科图像质量评价评分标准细则 附表(一) 1.图像清晰度（10分）(一副图像显示不清晰扣1分） 2.图像均匀性（10分）（一副图像不均匀扣1分） 3.超声切面标准性（10分）（一副图像不标准扣1分，漏一个常规切面扣2分） 4.伪相识别（10分）（缺伪像图像相关图像扣5分） 5.彩色血流显示情况（10分）（缺规定血流图像一副扣2分）6．图像于超声报告相关性（10分）（缺报告相关性常规切面图像一副扣1分） 7.图像有无斑点、雪花细粒、网纹（10分）（一副图像有斑点、雪花细粒、网纹扣1分） 8.图像与临床疾病相关性（10分）（报告所选图像与疾病相关性无关扣5分） 9.探测深度（要占1/2以上）（10分）（一副图像未达到1/2扣1分） 10.工作频率与脏器相关性（10分）（一副图像工作频率与脏器相关性不符扣1分）

超声科图像质量评价评分标准 1.图像清晰度10分 2.图像均匀性10分 3.超声切面标准性10分 4.伪相识别10分 5.图像与报告相关性10分 6.彩色血流显示情况10分 7.图像有无斑点、雪花细粒、网文10分 8.图像与临床疾病相关性10分 9.探测深度（要占1/2以上）10分 10.工作频率与脏器相关性10分

超声科图像质量评价细则 附表（二） 按照超声科常规切面操作规范规定细则如下： 1.肝脏：正常肝脏6个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉 血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像）。 异常肝脏8个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像，异常部位二维及彩色） 2.胆囊：正常1个切面（显示胆囊颈部，胆囊底部） 异常2个切面（显示胆囊颈部+胆囊底部，异常部位图像） 3.胰腺：正常2个切面（胰腺的二维+彩色血流图像，显示胰头， 胰体，胰尾，） 4.异常3个切面（胰头，胰体，胰尾，胰腺彩色血流图像） 5.脾脏：正常2个切面（脾脏全长及脾门彩色血流图像） 异常3个切面（脾脏全长切面，异常二维及彩色血流图像） 5.泌尿系统：正常双肾2个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像）异常双肾4个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像，异常部位二维及彩色） 6.膀胱：正常2个切面（膀胱三角，膀胱底部） 异常4个切面（膀胱三角，膀胱底部，异常部位二维及彩色）7.前列腺：正常3个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，前列腺彩

图像大小和分辨率解析

图像大小和分辨率 与数码照片有关的工作中一个比较复杂的话题，就是对图像大小与分辨率之间的关系的理解。作为照片处理者，你随时都会遇见ppi值（每英寸像素的数量）、像素大小以及输出大小。要想获得精确的图像效果，尤其是打印后的图像效果，把这两个概念整理清楚是非常必要的。 图像大小 图像文件的两个重要特征是它的图像大小（不要与图像文件的大小混淆了）以及它的分辨率。图像大小涉及的是图像中点的数量。以像素乘以像素来说明，第二个像素值指的是垂直方向的像素数量。例如一个图像的大小可以是4368×2912像素，也就是共有12719616或者取整为1200万个图像点，也就是1200万像素。图像文件大小则与它所需的存储空间有关，以字节为单位。 一个图像的像素越大，所含的图像信息就越多，被清楚还原的尺寸也就越大。在输出大小相同的情况下，像素越大，单个细节就显示得越清楚，就越会形成清晰的视觉效果。但这里的视觉图像大小只是一个非实体的、虚拟的值，单独这个值既不能以厘米计算纸上的图片大小，也不能说明显示器上的图像大小。为了对图像上的大小进行确切的描述，还需要另外一个值，那就是分辨率，因为只有通过介质的显示，数字的像素信息才能有一个实际的载体。 分辨率 分辨率是用来表示一定长度的线段上的图像点数量的参数，用每英寸像素（ppi）来表示。它描述的是一个特定的输出介质在一个区域内所能显示的像素数量，同时也表明了在这个介质上正确展示一张照片的最低要求。每个输出介质的分辨率都是不同的。

你可以把一个图像想象成一个大的马赛克，每个像素中都含有关于各个马赛克“小石子儿”所应有的色彩信息。输出介质决定着单颗小石子儿的大小——显示器上的单颗小石子儿较大，而打印照片时相纸上的单颗小石子儿较小。因此在平铺面积相同的情况下，相纸所能容纳的小石子儿要比显示器容纳的多。也可以说，显示器在相同面积中所需要的小石子儿较少。相应的，在小石子儿数量相同的情况下，在显示器上所铺出来的面积就更大。但是在这两种显示介质前，在与这两个马赛克保持相应距离时，你会看到同样的图像。 此外，比较难以理解的是，分辨率这个概念也被应用于其他与摄影相关的情况，但是不同情况下的所指少有不同。 ——镜头分辨率描述的是这个镜头将黑白相间的细线条分辨开来成像的能力，即解像能力 ——相机的感光元件用分辨率来描述垂直方向和水平方向上的测量像素的数量，也就是可以成像的测量像素的总量（通常用“百万像素”表示） ——与相机的感光元件非常相似的是，显示器把垂直方向和水平方向上所可能显示的像素的总量也口语化地叫做分辨率，虽然这更多地是在描述显示器的大小（在这个意义上，更接近“图像大小”的概念） 但是一张照片的分辨率并没有说出这个图像文件中真正的像素数量。在一个特定的输出介质上，一张大图和一张小图的显示分辨率是完全相同的，但是大图要比小图显得大得多。为了理解这其中的关联，请你在后面的叙述中想象一下两个不同的图片文件，它们展示的是同一个主题：照片1的图像大小是6048×4032像素，照片2只有300×200像素。这两张照片将在显示器上和相纸上被展示出来。

BMP图像格式详解

BMP格式图像文件详析 首先请注意所有的数值在存储上都是按“高位放高位、低位放低位的原则”，如12345678h放在存储器中就是7856 3412）。下图是导出来的开机动画的第一张图加上文件头后的16进制数据，以此为例进行分析。T408中的图像有点怪，图像是在电脑上看是垂直翻转的。在分析中为了简化叙述，以一个字（两个字节为单位，如424D就是一个字）为序号单位进行，“h”表示是16进制数。 424D 4690 0000 0000 0000 4600 0000 2800 0000 8000 0000 9000 0000 0100*1000 0300 0000 0090 0000 A00F 0000 A00F 0000 0000 0000 0000 0000*00F8 0000 E007 0000 1F00 0000 0000 0000*02F1 84F1 04F1 84F1 84F1 06F2 84F1 06F2 04F2 86F2 06F2 86F2 86F2 ．．．．．． BMP文件可分为四个部分：位图文件头、位图信息头、彩色板、图像数据阵列，在上图中已用*分隔。 一、图像文件头 1）1：图像文件头。424Dh=’BM’，表示是Windows支持的BMP 格式。

2）2-3：整个文件大小。4690 0000，为00009046h=36934。 3）4-5：保留，必须设置为0。 4）6-7：从文件开始到位图数据之间的偏移量。4600 0000，为00000046h=70，上面的文件头就是35字=70字节。 5）8-9：位图图信息头长度。 6）10-11：位图宽度，以像素为单位。8000 0000，为00000080h=128。 7）12-13：位图高度，以像素为单位。9000 0000，为00000090h=144。 8）14：位图的位面数，该值总是1。0100，为0001h=1。 二、位图信息头 9）15：每个像素的位数。有1（单色），4（16色），8（256色），16（64K色，高彩色），24（16M色，真彩色），32（4096M色，增强

如何提高照片像素 [数码拍摄提高照片像素的方法]

如何提高照片像素[数码拍摄提高照片像素的方法] 初玩摄影的朋友，是否为照片的像素不高而烦恼?以下是小编为你精心整理的数码拍摄提高照片像素的方法，希望你喜欢。 数码拍摄提高照片像素的方法 1. 尽量使用三脚架 很多情况下，照片图像模糊、不清晰的原因，是拍摄者在按动快门时产生“手振”或相机反光板抬升产生“机振”所造成的。如果使用了三脚架，无论快门速度设定到如何的“慢”，甚至长时间的曝光，即可防止图像由于“抖动”而产生的图像模糊。但要注意，使用三脚架时，要尽可能地使用快门线，忽视这一点，仍有可能在手指接触快门时产生的震动而影响清晰度。 2. 尽可能地使用高速快门 在手持照相机拍照的情况下，尽可能采用高速快门来拍摄。没有经验的拍摄者，快门速度设定在1/30s以下时，照片拍虚的概率较大。即使专业摄影工作者，也不能保证在低速快门拍摄时有百分之百的把握。提高快门速度，会相应提高照片清晰度的概率。当然，在手持照相机提高快门速度的情况下，势必开大光圈，因而会失去“大景深”，但为保证照片的清晰度，放弃景深是不得已的办法。 3. 尽可能使用“最佳光圈” 任何镜头都存在不同程度的成像误差，这些成像误差将使镜头的成像质量受到不同程度的影响。由于镜头球面的曲率不同，光线经过透镜中心和边缘时因折射率不同而不能聚焦于同一焦点，从而导致清晰度下降。如使用镜头的最大光圈拍摄，将导致该镜头像差缺陷的最大暴露，导致图像清晰度下降，而使用镜头的最小光圈拍摄，会产生光的衍射，也会导致图像清晰度下降。为改善像差而引起的清晰度下降问题，通常采用缩小光圈的办法来提高成像的质量。一般来说镜头的最佳光圈为该镜头最大光圈缩小2~3档左右，拍摄者可对某个镜头的最佳光圈进行比较。 4. 尽可能采用手动对焦 目前大多数相机具有自动对焦功能。然而，在景深特别小的情况下，自动对焦往往会聚焦不准确，特别是在向主体近距离对焦，使用长焦距镜头，采用大光圈拍摄人像特写的情况下，要特别小心。如果此时采用自动对焦，“靶子”非要对在人物的眼睛上，如果没有十分的把握，宁可放弃自动对焦，而采用手动对焦。人们不希望照片上人物的耳朵或鼻子是清晰的，而传神的眼睛是模糊的。 5. 尽量使用遮光罩 遮光罩的使用，很多人并不在意。在用正面光、前侧光或侧光时，遮光罩的作用并不明显。但是在逆光或侧逆光拍摄时，必须使用遮光罩，有时即便使用了遮光罩，阳光仍会直射到镜头上，造成画面“冲光”，产生雾翳，影响被摄体的色彩饱和度和清晰度。这时，应调整镜头角度，避开直射到镜头上的光线。此外，遮光罩还有助于防止镜头镜面损伤，同时避免手指接触到镜面。 6. 合理利用景深 景深的大小是根据拍摄者拍摄的目的来决定。如果是拍摄风光摄影，景深就要求大，目的是为让照片上景物的清晰范围从近至远都表现得很清楚。如果是拍摄特写，景深就要求小，目的是让照片上主体的背景虚化，突出被摄主体。用小景深来表现风光题材，或用大景深去表现被摄体特写，从摄影表现手法上来说适得其反。如何合理运用景深呢?请记住：采用小光圈、短焦距镜头、远距离对焦拍摄三种方法，景深就大。采用大光圈、长焦距镜头、近距离对焦拍摄三种方法，景深就小。采用其中一种或两种拍摄方法也行，但效果没有三

解读电视的分辨率和清晰度

解读电视的分辨率和清晰度 2005-1-23 16:31:48 来源：家庭影院技术作者：不详 家庭影院的图像显示设备的种类、性能和功能永远是一个新鲜话题，但其有关的基础知识，或更确切的说是有关电视、电视机和其它视频播放设备的基础知识的话题，却是一个古老而有趣的话题，也是许多家庭影院爱好者一致关心和感兴趣的话题。由于对电视、电视机和其它视频播放设备的基础知识并非每个家庭影院爱好者都明白，对现在正在蓬勃发展着的新技术、新设备的特点也不能正确地理解。不但如此，即使就是现在自己正在使用着的设备，也不懂得如何去将它的性能充分发挥出来，不懂得如何去将它的功能充分利用起来。笔者作为一个普通家庭影院爱好者，在这里希望能从探讨的角度出发，和大家一起来解读有关家庭影院图像技术和显示设备的一系列常用的、实用的和重要的基本知识，其中还包括设备的使用和调整等方面的知识。在目前五彩纷呈的显示技术和显示设备中，我们拟从电视说起，在电视中，又打算从大家都最关心的分辨率和清晰度问题说起。 一、分辨率和清晰度还用得着讨论吗？ 说起电视的分辨率和清晰度，似乎是尽人皆知、谁人都懂的问题，好像没有什么值得可谈的，更没有必要作专文加以讨论。 在与清晰度有关的用语中，除了清晰度一词以外，我们经常还可以见到分辨力、分辨率、解析力、解析度、解像力、解像度这些词语。对于这些词语分别的含义和所指的具体内容是什么，怎样使用才合适，目前流行的看法是很不统一的，归纳起来主要有3种不见的看法。 第一种：分辨率就是清晰度 这是一种最普遍的看法。这种看法认为，这些词语的意义是一样的或者说是一致的，有的人习惯于用分辨力（率）、分解力、解析力（度）和解像力（度）这一类词，而另一些人习惯于用清晰度这一个词。或者说，这些词的意义是一样的，但在习惯上对不同的对象使用不同的词汇，如习惯于将清晰度一词用于电视机，将分辨率一词用于计算机之类的显示器。 第二种：分辨率和清晰度是两回事 这种意见认为清晰度与分辨率（还包括分辨力、解析度、解像度等几个词语）有着本质的区别，它们所指的具体内容本来就不一样。具体说来，清晰度是指人眼宏观看到的图像的清晰程度，是由系统和设备的客观性能的综合结果造成的人们对最终图像的主

Photoshop提高照片清晰度方法

Photoshop提高照片清晰度方法 Photoshop 2008-09-16 16:49:52 阅读497 评论0 字号：大中小订阅 这幅照片的表情抓拍得非常到位。体现了作者熟练的抓拍技术和瞬间的把握。 作为摄影，还应当从摄影技术角度进一步提高，以达到精益求精。这幅照片不足之处是焦点没有集中在人物面部而集中在了胸部和左手，多少有些影响了主题充分展现。能不能把人物面部的清晰度进一步加强呢？ 我们可以利用Photoshop技术轻松地增加面部的清晰度或模糊不需要清晰的地方，当然偶介绍的这种加强清晰度的方法不是那种一一般情况下的直接锐化，整个制作过程相对复杂一些，但效果显著，并加强动态感，把这幅优秀的照片做得更好。 第一步：用Phostshop打开原图; 图1 原图 第二步：打开"图层"→"新建"→"通过拷贝的图层"，复制一个新的"背景副本";

图2 复制一个新的背景副本 第三步：通过"图像"→"调整"→"去色"，使"背景副本"图层变成黑白；

图3 使背景副本图层变成黑白 第四步：将两个图层混合模式设为"叠加"，这时可以看到图像仅仅拉大了反差，并没有增加清晰度。仍需要继续哦

图4 将两个图层混合模式设为叠加 第五步：这是最关键的一步。打开"滤镜"→"其他"→"高反差保留"面板，拉动滑标至半径1。0-2。0，从灰色图中可以看到图像的反差边缘呈现出来，彩色图像也开始变得清晰起来。

图5 把图像的反差边缘呈现出来 特别提醒：控制在1.0-2.0之间即可！只要能稍看到反差痕迹即可，不然将适得其反。

图6 滑标千万不要拉得过大 第六步：继续加强清晰度。将图层1用鼠标直接拖至下边的"创建新图层"图标上，即可生成一叠加新的效果图层，如果不满意，还可以继续用同样方法拖拉当前图层，直到清晰度满意为止。但不要太过份。

多媒体常见五种图像格式详解

多媒体常见五种图像格式详解 【摘要】：自此互联网以及PC的飞速发展，我们的日常生活已经高度的信息化了，多媒体应用技术也不断地深入到我们的生活中。图像、视频这些最直观的信息无时无刻的充斥着我们的眼球。这时我们需要在繁多的图像种类中辨别以及选择我们所要用到的图像种类来准确完整地传达信息。本文通过对多媒体常见的五种图像格式的详细介绍从而可以深刻的了解图像的格式特点及其应用。 【关键词】：多媒体互联网常见图像格式 一．引言 现在的互联网和多媒体技术的高速发展，多媒体的图形图像以其蕴含的信息量优美直观地显现于人们的视网膜中，给人们以绚丽丰富的视觉效果。但是多媒体图像又因其种类繁多而不能被人们所一一了解，甚至是最常见的图像格式也只是对其格式名略有耳闻。那么，本文将对多媒体常见的图像格式做一番简述，介绍它们的特性和不同点以及其实用性。 二．五种图像格式详解 1、BMP图像 BMP图像，即通常所说的位图（Bitmap），是最早应用于Windows操作系统，也是Windows操作系统中的标准图像文件格式，在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。因而这种格式的图像是最常见最简单的，像我们常用的桌面壁纸一般都是BMP格式图像。 BMP图像文件的文件结构一般认为包括了三部分：表头、调色板和图像像素数据，再细分的话，表头部分有分文件头和位图信息头。表头长度为54个字节，内容包括了BMP文件的类型、文件的大小、位图文件的保留字、位图数据距文件头的偏移量以及位图的尺寸等信息。调色板中有若干个表项相对应地定义一种颜色，从而说明位图中的颜色。只有全彩色BMP图像文件内没有调色板数据，其余不超过256种颜色的图像文件都必须设定调色板信息（电视节目制作中的图形图像格式）。图像像素数据每一个点代表一个像素值，它有着比较独特的记录方式：位图中的像素值是以在扫描行内从左到右、扫描行之间从下到上这样的顺序记录的。 BMP图像文件有下列3个特点：

如何利用PS增强人物照片的清晰度

如何利用PS增强人物照片的清晰度 最近经常发现网友发的自拍作品有点对焦不清的感觉，照片有少量的重影。总体感觉不是很清晰。如果要让照片清晰，单纯用锐化是不行的，个人总结了以下两种方法，供大家参考。 第一种方法针对灰度较大的照片调清晰，主要用调色工具和蒙版来控制需要清晰的部分，方法非常简单实用。 以这种图片为例吧 先看看经过ps后的效果

1、打开图片，观察直方图：图中红圈出，说明亮部和暗部匀无细节。 2、创建色阶调整层（此处也可用自动色阶，自动色阶对好多图片会起到很好的作用）．方法如图所示：按住红圈中的滑块向箭头方向移动。

3、创建色彩平衡调整层：对阴影高光分别进行调整。 4、用曲线来提亮皮肤，添加蒙板后察出不需提亮部分。 5、盖印图层，进行适当的磨皮修饰，再创建色相/饱和度调整图层参数设置如下图，确定后完成最终效果。

如果要让照片清晰，单纯按照上面的方法还是是不行的，个人认为需要慢慢把五官的轮廓找出来，慢慢修正，这样照片的效果会好很多。 以这种图片为例，看起来比较随意比较模糊的一种自拍照 先看看经过ps后的效果

1、首先磨皮，打开原图，按Ctrl + J把背景图层复制一层，执行：滤镜 > 模糊 > 高斯模糊，数值为4，确定后按住Alt键加上图层蒙版，然后用白色画笔在人物脸部有杂点的部位涂抹。 新建一个图层，按Ctrl + Alt + Shift + E盖印图层，然后把图层混合模式改为“滤色”，图层不透明度改为：30%。 3、新建一个图层，盖印图层，下面开始处理五官之一眼睛，先用钢笔工具把眼睛主体部分抠出来，转为选区，选择加深工具曝光度为：10%左右，贴着边缘线把边缘部分稍微加深一点。 4、双眼皮部分的处理，用钢笔工具勾出双眼皮的区域，转为选区如图4，选择减淡工具，曝光度为：10%，涂抹下图箭头位置，稍微涂白一点，制作出下眼皮的高光部分，涂好后不要取消选区。 5、按Ctrl + Shift + I反选，选择加深工具涂抹，下图箭头所示位置，稍微加深一点即可，加深的时候要贴住边缘线，用力摇均匀。

基于Matlab的图像清晰度评价方法研究

飘泊·绿茶彩您好！因上找到下载的修复工具带的特别多，请使下面的方法修复。开始运行输入回车，在命令提示符下输入下面命令回车。完后，在输入下面的回车。如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打粘贴‖回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止。重启电脑。在检查运行进入表在_下，应该只有一个正常的键值将的删除。如果还有一个默认不管它，一般它为空。内存操作系统系统故障电脑络硬件系统软件内存不能为修复工具显示这个内存不能为修复工具修复需要多长时间内存不能为修复工具怎么这个对话框每次开机都出现一次，我了内存不能为修复工具内存不能为修复工具软件绿版怎么使查看同主题内存修复修复工具修复工具绿版修复工具内存修复工具内存使率决内存不能为下面集几个例子给大家分析例一浏览器出现指令引的内存，或者指令引的内存。该内存不能为。要终止程序，请单击确定的息框，单击确定后，又出现发生内部错误，您正在使的其中一个窗口即将关闭的息框，关闭该提示息后，浏览器也被关闭。决方法开始运行窗口，输入回车，着会出现一个息对话框‖确定。再依次运行以下命令。这个方法有说没必要，但重新一下那些对系统也没有坏处，反正多方下手，能决就行。修复或升浏览器，同时打上系统补叮看过其中一个修复方法是，把系统还原到系统初始的状态下〃议将升到了。例二有些应程序错误指令参考的内存。该内存不能为。决方法的预读缺技术这种最佳化技术也被到了应程序上，系统对每一个应程序的前几次启动况进行分析，然后新增一个描述套需求的虚拟内存映像‖并把这些息储存到文件夹。一旦建立了映像，应软件的装入速度大大提高。的预读取数据储存了最近次系统启动或应软件启动的息〃议将虚拟内存撤换，删除目录下所有文件，让重新收集程序的物理地址。例三在下双击光盘里面的文件，显示指令引的内存。该内存不能为‖要终止程序，请单击确定‖而在里运行却正常。决方法这可能是系统的兼容，的系统，右键文件，属，兼容，把兼容模式运行这个程序选择上，并选择。如果打了的补丁后，只要开始，运行，输入。右键，属，也会出现兼容的眩例四关闭时出现错误，以前一直使正常，最近却在每次关闭时出现指令引的内存。该内 云之我买了两个小乌龟。是放在水里好还是不放水好。一天吃多少东西。还他们的生活习惯，生存环境等等我都想了一下。谢了。住的地方拿个容器弄点沙石在一边垒个陆地装点水就可以了至于吃的头两天回家最好不要急着喂食观察两天也让龟龟有机会熟悉环境一般来说龟龟吃新鲜的小鱼小虾瘦肉也行如果你的龟龟很小那爵刀剪剪小如果比较大那小型的活鱼也可以的当然一些红线虫啊面包虫啊也可以就是看着恶心点还有龟龟是可以吃狗饲料的哦甚至是苹果啊香蕉拌在肉类里维生素最主要是从小养习惯只有食物新鲜干净是不会轻易拉肚子的一般拉肚子其实是由于温差过大比如一会把他放在空间里一会又拿出去晒太阳平时勤换水多晒太阳很重要晒太阳最好时机是早上和下午点后每天要记得晒晒这样幼龟最好在头两年里不要让他们冬眠。因为冬眠很容易染上疾的还会消耗它很多的力对于不让它们冬眠的龟，可以在冬季降温时采取加温饲养的措施，小红耳的话，可以在水里放上恒温棒一般观赏鱼市臣有。我认为水温尽量在度左右为佳；关于加热棒的水深，通常加热棒都是要全浸在水中才能操作安全的，依说明书办吧。很要紧的是在水中放个温度计日常留水温的变化与及是否近所较的温度。恩。。。懂了这些一般的都可以应了谢谢大家了。那两只嘘放生了我觉得这是对它们最好的。小乌龟要怎么养？手掌大的小乌龟要怎么养？喂的东西是放在水里面吗？冬天小乌龟要怎么养啊有一只得了白眼快一个月了一直反反复复不小乌龟要怎样养才能一直活着啊？小乌龟要怎么养啊？？查看同主题小乌龟小乌龟养殖小乌龟眼睛小乌龟作文小乌龟歌词做个傻子简单活少食多餐勤换水，龟要更是要必备。养龟不要放太多的水，不要没过龟的下面的壳只没过脚就行，要不龟就该淹死了。跟养金鱼一样养，给它喂新鲜的小鱼小虾。水不要高过它的头，而且还要放点能让它爬上去的东西，夏天早上或晚上让它晒晒太阳。乌龟不喜欢吵，把它放在安静的地方。鱼虾猪肉它们都吃，不过最爱鱼了没小鱼也可以在大鱼上切一块喂。多换水，在水缸里小石子给它搭出块陆地，

JPEG图像格式详解

JPEG图像格式详解 JPEG压缩简介 ------------- 1.色彩模型 JPEG的图片使用的是YCrCb颜色模型,而不是计算机上最常用的RGB.关于色彩模型,这里不多阐述.只是说明,YCrCb模型更适合图形压缩.因为人眼对图片上的亮度Y的变化远比色度C的变化敏感.我们完全可以每个点保存一个8bit的亮度值,每2x2个点保存一个Cr Cb值,而图象在肉眼中的感觉不会起太大的变化.所以,原来用RGB模型,4个点需要4x3=12字节.而现在仅需要4+2=6字节;平均每个点占12bit.当然JPEG格式里允许每个点的C值都记录下来;不过MPEG里都是按12bit一个点来存放的,我们简写为YUV12. [R G B]->[Y Cb Cr]转换 ------------------------- (R,G,B都是8bit unsigned) |Y||0.2990.5870.114||R||0| |Cb|=|-0.1687-0.33130.5|*|G|+|128| |Cr||0.5-0.4187-0.0813||B||128| Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B(亮度) Cb=-0.1687*R-0.3313*G+0.5*B+128 Cr=0.5*R-0.4187*G-0.0813*B+128 [Y,Cb,Cr]->[R,G,B]转换 ------------------------- R=Y+ 1.402*(Cr-128) G=Y-0.34414*(Cb-128)-0.71414*(Cr-128) B=Y+ 1.772*(Cb-128) 一般,C值(包括Cb Cr)应该是一个有符号的数字,但这里被处理过了,方法是加上了128.JPEG里的数据都是无符号8bit的. 2.DCT(离散余弦变换) JPEG里,要对数据压缩,先要做一次DCT变换.DCT变换的原理,涉及到数学知识,这里我们不必深究.反正和傅立叶变换(学过高数的都知道)是差不多了.经过

matlab图像数据类型转换

uint 8:无符号的8位（8bit）整型数据（unit 都是存储型） int ：整型数据 1、在MATLAB中，数值一般都采用double型（64位）存储和运算. 2、为了节省存储空间，MATLAB为图像提供了特殊的数据类型uint8（8位无符号整数），以此方式存储的图像称为8位型像。 3、函数image能够直接显示8位图像，但8位型数据和double型数据在image中意义不一样， 4、对于索引图像，数据矩阵中的值指定该像素的颜色种类在色图矩阵中的行数。当数据矩阵中的值为0时，表示用色图矩阵中第一行表示的颜色绘制；当数据矩阵中的值为1时，表示用色图矩阵中的第二行表示的颜色绘制该像素，数据与色图矩阵中的行数总是相差1。所以，索引图像double型和uint8型在显示方法上没有什么不同，只是8位数据矩阵的值和颜色种类之间有一个偏差1。调用格式均为image(x); colormap(map); 5、对于灰度图像，uint8表示范围[0，255]，double型表示范围[0，1]。可见，double型和uint8型灰度图像不一样，二者转换格式为： I8=uint8 (round (I64*255)); ！！double转换成uint 8 I64=double (I8)/255; ！！！uint转换成double 反之，imread根据文件中的图像种类作不同的处理。当文件中的图像为灰度图像时，imread 把图像存入一个8位矩阵中，把色图矩阵转换为双精度矩阵，矩阵中每个元素值在[0，1]内；当为RGB图像时，imread把数据存入到一个8位RGB矩阵中。！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double 因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型； 如果不转换，在对uint8进行加减时会产生溢出 图像数据类型转换函数 默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 默认情况下，matlab将图像中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 但是，问题的真正的解释其实应该是这样的。首先是在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所有其他值乘以255。 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精

JPEG图像格式详解

JPEG图像格式详解 JPEG 压缩简介 ------------- 1. 色彩模型 JPEG 的图片使用的是 YCrCb 颜色模型, 而不是计算机上最常用的 RGB. 关于色彩模型, 这里不多阐述. 只是说明, YCrCb 模型更适合图形压缩. 因为人眼对图片上的亮度 Y 的变化远比色度 C 的变化敏感. 我们完全可以每个点保存一个 8bit 的亮度值, 每 2x2 个点保存一个 Cr Cb 值, 而图象在肉眼中的感觉不会起太大的变化. 所以, 原来用 RGB 模型, 4 个点需要 4x3=12 字节. 而现在仅需要 4+2=6 字节; 平均每个点占 12bit. 当然 JPEG 格式里允许每个点的 C 值都记录下来; 不过 MPEG 里都是按 12bit 一个点来存放的, 我们简写为 YUV12. [R G B] -> [Y Cb Cr] 转换 ------------------------- (R,G,B 都是 8bit unsigned) | Y | | 0.299 0.587 0.114 | | R | | 0 | | Cb | = |- 0.1687 - 0.3313 0.5 | * | G | + |128| | Cr | | 0.5 - 0.4187 - 0.0813| | B | |128| Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B (亮度) Cb = - 0.1687*R - 0.3313*G + 0.5 *B + 128 Cr = 0.5 *R - 0.4187*G - 0.0813*B + 128 [Y,Cb,Cr] -> [R,G,B] 转换 ------------------------- R = Y + 1.402 *(Cr-128) G = Y - 0.34414*(Cb-128) - 0.71414*(Cr-128) B = Y + 1.772 *(Cb-128) 一般, C 值 (包括 Cb Cr) 应该是一个有符号的数字, 但这里被处理过了, 方法是加上了 128. JPEG 里的数据都是无符号 8bit 的. 2. DCT (离散余弦变换) JPEG 里, 要对数据压缩, 先要做一次 DCT 变换. DCT 变换的原理, 涉及到数学知识, 这里我们不必深究. 反正和傅立叶变换(学过高数的都知道) 是差不多了. 经过这个变换, 就把图片里点和点间的规律呈现出来了, 更方便压缩.JPEG 里是对每 8x8

一分钟教会你图片文件怎么保持清晰度压缩的方法

一分钟教会你图片文件怎么保持清晰度压缩的方法图片怎么保持清晰度压缩呢？在很多的时候，我们想要将图片进行保持清晰度压缩，但是找不到好的方法，图片保持清晰度压缩的方法很简单，下面教给大家保持清晰度的图片压缩的方法。 操作选用工具：迅捷压缩软件 迅捷压缩软件：https://https://www.wendangku.net/doc/285093579.html,/compress 具体操作步骤如下： 1：先在浏览器搜索图片压缩，找到在线压缩图片的网站，进入到网站的首页。 2：在网站的首页可以找到文档处理，鼠标移动到文档处理，就会看到图片压缩，点击图片压缩进入到压缩的页面。

3：在压缩的页面找到选择文件，点击选择文件选择需要进行压缩的图片文件，最多可以选择四张。 4：添加文件后，在下面会看到压缩的选项，将选项调整到清晰度优先的格式，点击开始压缩，你需要进行压缩的文件就会在压缩的过程中。

在线网站进行压缩图片可以添加的图片少，可以使用下面方法进行多张图片压缩 1：找到一款压缩软件，将压缩软件下载到指定的电脑位置中。打开软件，找到图片压缩，进入到压缩的页面。 2：在压缩的页面可以看到添加文件以及添加文件夹，将需要压

缩的图片文件添加到压缩的页面中。 3：在下面会看到压缩的选项以及输出的格式，将压缩选项调整到清晰度优先即可。 4：在底部可以看到保存至，设置好自己文件需要保存的路径，

最好是可以随时找到的文件夹。 5：点击开始压缩，需要进行压缩的图片文件就会在压缩的过程中，请耐心等待。压缩完成的文件会直接保存带指定的文件夹中。

希望以上的操作对您有所帮助。按照上面的方法操作会比较简单。

自动人脸识别中的图像质量评价

一种基于倒谱的人脸图像清晰度评价方法 杨飞苏剑波 1 引言 人脸识别由于其非接触式、基本无须配合和操作隐蔽性强等优势，被认为是一种可广泛使用的生物特征识别技术，长期以来一直受到学术界和产业界的广泛关注[1-4]。然而，也正因为追求“无须配合”的实施效果，导致了人脸图像采集的随意性，图像之间差异较大、图像质量参差不齐的情况。采用低质量的人脸图像进行人脸识别，必然会导致识别准确率的下降[2, 4]。而长期以来，人脸识别的研究大都是基于预先准备好的图像质量一般较高的人脸库的，这与现实应用情况有很大的不同。因此尽管实验测试中的人脸识别准确率已经相当之高，然而在实际应用中的表现却并不尽如人意。为此，近年来有不少研究者开始着手于研究对各种不同质量人脸图像足够鲁棒的人脸识别技术，目前虽已取得了很大的进展，但离实用仍有一些差距。一方面，由于处理低质量图像而被引入的额外手段往往十分复杂，会大大增加人脸识别系统的复杂度，使得人脸识别耗费时间更长――这对于多数实际应用是不可接受的；另一方面，不受图像样本因素影响的人脸识别算法是难以获得的。因此，我们必须研究新的解决方法。 在基于视频流的自动人脸识别应用中，获得的人脸图像数量通常较多，如果对人脸图像样本进行质量评价，筛选较为合适的样本用于识别，这无疑会提高自动人脸识别系统的准确率；即使样本数目有限，也可以依据质量评价结果来选用相应的图像预处理方法来提高识别率。另外，根据人脸图像的质量情况来调整分类器的阈值或其它参数能有效地降低错误拒绝率(FRR)或错误接受率(FAR)，亦可提高人脸识别的实用性能。可见，在自动人脸识别系统中引入人脸图像质量评价环节是一条推动人脸识别实用化的重要途径。因此，近几年来人脸图像的质量评价逐渐引起了人们的关注，关于图像质量评价的评价框架和相关指标的研究工作也已有一些公开报道[2-4]，但关于人脸图像质量评价方法的研究目前还并不充分，人们往往是直接借用传统的图像质量评价方法。本文的研究表明，现有方法并不一定适用于自动人脸识别这个特别领域中的人脸图像质量评价，其评价结果与实际情况可能存在一定差距。本文接下来将以清晰度这一重要的人脸图像质量评价指标为例进行详细说明，并提出一种比传统评价方法更适合于自动人脸识别的清晰度评价方法。最后，通过对同一组人脸图像进行清晰度评价实验，将其与传统清晰度评价方法进行对比，以验证本文方法的准确性要高于传统方法。另外，还在真实环境下通过人脸识别实验来验证本文提出的清晰度评价方法在自动人脸识别中的作用及其适用性。 2自动人脸识别中的清晰度评价 在基于视频流的自动人脸识别应用中，自动检测采集到的人脸图像不清晰的情况时有发生。不清晰的人脸图像不但会影响人脸识别的准确率，而且还会影响对譬如人脸姿态等其它图像质量指标的评价[2,4]，故本文将清晰度选作研究对象。影响人脸图像清晰度的原因主要有图像模糊和采集噪声干扰。忽略采集噪声，摄像机对焦失准或拍摄瞬间人脸沿摄像机光轴方向快速运动会造成离焦模糊，拍摄瞬间人脸垂直于摄像机光轴方向快速运动会造成运动模糊，实际上这两种模糊经常是并存的。传统的图像质量评价往往是考察经过计算压缩、传输、增强或其他处理变换后的图像与原始图像质量上的差别，在评价时通常有“标准图像”可供参照[5]。因此，无论是具有计算简单优点而被广泛使用的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)方法，还是更符合人眼视觉系统(HVS)特性的结构相似度(SSIM)方法[6]或基于自然场景统计(NSS)的视觉信息逼真度(VIF)方法[7]，由于必须得通过将变换后的图像与标准图像进行比较来做出质量评价，故皆不适合作为自动人脸识别中的人脸图像清晰度评价方法。另一方面，无需参考图像的图像质量评价方法相对较少，且主要用于图像盲恢复参数的辨识（如对点扩散函数PSF的估计等），其中的特征提取过程较为复杂，计算耗时长，故难以满足自动人脸识别系统的时间要求。于是，研究者们提出了

(整理)MATLAB图像显示与格式转换.

第五讲M A T L A B可视化(三) 图像显示 M a t l a b进行图像处理的步骤如下： ↓ ↓ ↓↓ 【目录】 一、图像文件格式 (2) 1、调色板 (2) 2、图像类型 (2) 3、图像文件格式 (3) 二、读图像和图像信息 (3) 1、读取图像 (3) 2、读取图像信息 (4) 三、图像类别与数据格式 (6) 四、图像显示 (8) 1、i m s h o w(I,n) (8) 2、i m s h o w(I,[l o w,h i g h]) (9) 3、i m s h o w(B W) (10) 4、i m s h o w(X,M A P) (14) 5、i m s h o w(R G B) (15) 6、i m s h o w f i l e n a m e (16)

7、s u b i m a g e (17) 五、保存图像 (18) 1、i m w r i t e函数 (18) 六、图像数据格式转换 (18) 1、索引图像 (19) 2、灰度图像 (19) 3、真彩色图像 (19) 4、二值图像 (20) 【正文】 一、图像文件格式 1、调色板 调色板是包含不同颜色的颜色表，每种颜色以红、绿、蓝三种颜色的组合来表示，图像的每一个像素对应一个数字，而该数字对应调色板中的一种颜色。 调色板的单元个数是与图像的颜色数相对应的，256色图像的调色板就有256个单元。 真彩图像的每个像素直接用R、G、B三个字节来表示颜色，因此不需要调色板。 2、图像类型

3、图像文件格式 二、读图像和图像信息 1、读取图像

函数i m r e a d可以从任何M a t l a b支持的图像文件格式中，以任意位深度读取一幅图像。格式为： [X,M A P]=i m r e a d(F I L E N A M E,'F M T')，其中： F I L E N A M E－为需要读入的图像文件名称，F M T－为图像格式。 【例】图像读取演示 [X1,M A P1]=i m r e a d('演示图像－1位黑白.t i f'); [X2,M A P2]=i m r e a d('演示图像－8位灰度.t i f'); [X3,M A P3]=i m r e a d('演示图像－256色.t i f'); [X4,M A P4]=i m r e a d('演示图像－16位灰度.t i f'); [X5,M A P5]=i m r e a d('演示图像－24位色.t i f'); [X6,M A P6]=i m r e a d('演示图像－48位色.t i f'); w h o s N a m e S i z e B y t e s C l a s s M A P10x00d o u b l e a r r a y M A P20x00d o u b l e a r r a y M A P3256x36144d o u b l e a r r a y M A P40x00d o u b l e a r r a y M A P50x00d o u b l e a r r a y M A P60x00d o u b l e a r r a y X1427x427182329l o g i c a l a r r a y X2427x427182329u i n t8a r r a y X3427x427182329u i n t8a r r a y X4427x427364658u i n t16a r r a y X5427x427x3546987u i n t8a r r a y X6427x427x31093974u i n t16a r r a y G r a n d t o t a l i s1824058e l e m e n t s u s i n g2558750b y t e s 2、读取图像信息

图像格式详细解析

YUV格式详解 1.什么是RGB？ RGB是红绿蓝三原色的意思，R=Red、G=Green、B=Blue。 2.什么是YUV/YCbCr/YPbPr？ 亮度信号经常被称作Y，色度信号是由两个互相独立的信号组成。视颜色系统和格式不同，两种色度信号经常被称作U和V或Pb和Pr或Cb和Cr。这些都是由不同的编码格式所产生的，但是实际上，他们的概念基本相同。在DVD中，色度信号被存储成Cb和Cr （C代表颜色，b代表蓝色，r代表红色）。 3.什么是4:4:4、4:2:2、4:2:0？ 在最近十年中，视频工程师发现人眼对色度的敏感程度要低于对亮度的敏感程度。在生理学中，有一条规律，那就是人类视网膜上的视网膜杆细胞要多于视网膜锥细胞，说得通俗一些，视网膜杆细胞的作用就是识别亮度，而视网膜锥细胞的作用就是识别色度。所以，你的眼睛对于亮和暗的分辨要比对颜色的分辨精细一些。正是因为这个，在我们的视频存储中，没有必要存储全部颜色信号。既然眼睛看不见，那为什么要浪费存储空间（或者说是金钱）来存储它们呢？ 像Beta或VHS之类的消费用录像带就得益于将录像带上的更多带宽留给黑—白信号（被称作“亮度”），将稍少的带宽留给彩色信号（被称作“色度”）。 在MPEG2（也就是DVD使用的压缩格式）当中，Y、Cb、Cr信号是分开储存的（这就是为什么分量视频传输需要三条电缆）。其中Y信号是黑白信号，是以全分辨率存储的。但是，由于人眼对于彩色信息的敏感度较低，色度信号并不是用全分辨率存储的。 色度信号分辨率最高的格式是4:4:4，也就是说，每4点Y采样，就有相对应的4点Cb和4点Cr。换句话说，在这种格式中，色度信号的分辨率和亮度信号的分辨率是相同的。这种格式主要应用在视频处理设备内部，避免画面质量在处理过程中降低。当图像被存储到Master Tape，比如D1或者D5，的时候，颜色信号通常被削减为4:2:2。

实时视频图像的清晰度检测算法研究教案

实时视频图像的清晰度检测算法研究 2010-12-18 17:11:42 来源:微型机与应用 关键字：实时视频图像背景提取Sobel算子清晰度检测 实时视频图像的质量分析已成为众多应用领域性能好坏的关键因素之一，因此实时视频图像的清晰度检测变得尤为重要。目前针对实时视频图像清晰度检测的研究较少，图像清晰度检测算法的研究对象主要针对静止的图像。现有的图像清晰度检测算法大致分为空域和频域两类。在空域中多采用基于梯度的算法，如拉普拉斯(Laplace)算法、差分平方和(SPSMD)算法、Sobel算子等。此类算法计算简洁、快速、抗噪性能好、可靠性较高。在频域中多采用图像的FFT变换(或其他变换)，如功率谱(Power-spectra)算法等[1-2]。此类算法的检测效果好，但计算复杂度高、计算时间长，不适合应用在基于软件实现的实时检测系统中。 当前对实时视频图像的一种重要应用是对运动目标的检测，常用的目标检测方法有帧差法、背景减法、光流法及运动能量法[3]，其中最简单而又快捷的方法是背景差法。其基本思想是通过对输入图像与背景图像进行比较来分割运动目标，关键环节是背景图像的提取。目前常用的背景提取方法有多帧图像平均法、灰度统计法、中值滤波法、基于帧差的选择方法、单高斯建模等。参考文献[4]中对以上算法做了充分的研究。 本文是针对实时视频图像的清晰度检测，基于实时视频图像背景基本保持不变的环境。通过比较上述算法，针对实时视频图像的特点，提出一种基于背景提取与Sobel算子相结合的实时视频图像的清晰度检测算法。 1 实时视频图像的清晰度检测算法原理 当视频播放画面超过24帧/s时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别每幅单独的静态画面，看上去是平滑连续的视觉效果。视频中的事物通常分为静止和运动两类，连续多帧画面中保持静止的物体可视为静止的背景，连续多帧画面中位置变化的物体可视为运动的前景。因此，实时视频图像中的每帧图像都可以划分为静止的背景和运动的前景两类区域。由于视频序列图像中运动的前景区域随机变化，引起图像像素点梯度值的随机改变，使得实时视频图像的清晰度检测较难实现。因此，本文的算法是利用实时视频图像中静止的背景区域检测视频序列图像的清晰度，即由背景提取和清晰度检测两部分组成。 1.1 实时视频图像的背景提取