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图像处理基础知识调研报告

科研调查报告

研究题目：实验室科研调查

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一、视频图像特点 4

二、如何从视频图像中检测出运动目标？ 5

2.1 图像增强及其锐化 5

2.1.1 梯度图像直接输出 6

2.1.2加阈值的梯度输出 6

2.1.3轮廓灰度规定化输出 6

2.1.4背景灰度规定化输出7

2.1.5二值化图像输出7 2.2差分检查7 2.3阈值分割及形态学滤波8

2.4 运动目标检测实验结果8

三、计算机视觉信息处理9

3.1目的和意义9 3.2方法与技术10

3.3应用方向11

四、《面向自动识别的文档图像处理技术》调研14

4.1课题研究的背景14 4.2国内外研究现状与水平16 4.3研究目的与意义16 4.4总体研究思路16

4.4.1图像校正17

4.4.2版面分析20

4.4.3类型识别21

4.4.4污损检测和复原23

五、课题相关文献24

5.1《基于投影的文档图像倾斜校正方法》24 5.2《表格文档预处理方法的研究》26 5.3《文本图像几何畸变自动检测与分类的实现》28 5.4《OCR binarization and image pre-processing for searching historical documents.》31 5.5《optical character recognition》32 5.6《Geometric rectification of camera-captured document images》33

一、视频图像的特点

视频图像用数字任意描述像素点、强度和颜色。描述信息文件存储量较大，所描述对象在缩放过程中会损失细节或产生锯齿。在显示方面它是将对象以一定的分辨率分辨以后将每个点的色彩信息以数字化方式呈现，可直接快速在屏幕上显示。分辨率和灰度是影响显示的主要参数。图像适用于表现含有大量细节（如明暗变化、场景复杂、轮廓色彩丰富）的对象，如：照片、绘图等，通过图像软件可进行复杂图像的处理以得到更清晰的图像或产生特殊效果。

计算机中的图像从处理方式上可以分为位图和矢量图，从中得到的视频图像。

视频图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。从通常意义

上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

二、如何从视频图像中检测出运动目标？

在数字视频处理和计算机视觉领域的各种应用中,目标的检测和跟踪是一个重要的,也是最基本的任务. 运动目标检测与跟踪算法性能直接影响运动目标跟踪系统的精确度和稳定性，因此，研究一种鲁棒性好、精确、高性能的运动目标检测与跟踪算法是提高监控系统性能的关键。本文从视频图像的获取、预处理及目标检测与跟踪方法进行研究，并对采用不同方法得到的实验结果进行了对比分析。

运动目标检测是在一段序列图像的每帧图像中找到感兴趣的运动目标所在的位臵，其难点在于如何快速而可靠地从一帧图像中匹配目标。在本系统中，由于摄像头固定，采集到的图像背景基本不变，故选取基于运动的帧间差分法。图像采集采用CCD 摄像头。为减少处理运算量，将采集到的彩色图像转换为灰度图像，再进行预处及目标检测。真彩图像到灰度图像的变换为Y=0.299R+0.587G+0.114B，其中Y 为灰度图像的灰度值，R、G、B 为红、绿、蓝三通道颜色值。

2.1 图像增强及其锐化

图像增强采用了中值滤波和灰度均衡化技术。由于滤波后的图像

边界、轮廓往往会变模糊，需要利用图像锐化技术使图像的边缘变清晰。对一幅图像f(x，y)，它的梯度是一个矢量，梯度值的大小与相邻像素的灰度差值成正比。计算出图像f(x，y)的梯度值后，可以采用不同形式突出图像的轮廓，现采用下列方法进行了研究。

2.1.1、梯度图像直接输出

设输出图像为g (x，y)，梯度图像直接输出的表达式为：g(x，y)=|G[f(x，y)]|。原图像所有灰度变化平缓的区域，在输出图像g(x，y)上均变成了暗区，只有图像的轮廓部分在g (x，y) 上才表现为亮区（点、线或区）。由于图像上相邻像素的灰度值相关性一般很高，故输出图像g(x，y)总体上讲显得非常暗淡。

2.1.2、加阈值的梯度输出

2.1.3、轮廓灰度规定化输出

来实现。

2.1.4、背景灰度规定化输出

当背景的灰度变化造成图像轮廓不明显突出时，若只想突出轮廓而允许非轮廓像素的灰度层次，可把背景（非轮廓像素）规定成一个灰度级LB，其表达式为g(x，y)=|G[f(x，y)]||G[f(x，y)]|≥TLB |G[f(x，y)]|＜＜T（3）按这种方式输出的图像，认定为非轮廓的像素均变为LB，而认定是轮廓的像素的灰度值以其梯度值来代替。

2.1.5、二值图像输出

若只关心每个像素是轮廓像素还是非轮廓像素，这时可以采用二值化的图像输出方式，其表达式为g(x，y)=LG |G[f(x，y)]|≥TLB |G[f(x，y)]|＜≥T（4）按这种方式输出的图像，结果是整幅图像上所有像素只有两种可能的灰度值。这5 种不同的锐化方法各有优点，在完成帧间差分及阈值分割后将会对这5 种方法进行比较，找出最优方法。

2.2 差分检测

预处理之后的图像成为适合于计算机分析处理的图像，然后进行运动目标的检测。帧间差分法是基于运动图像序列中相邻两帧图像间具有强相关性而提出的检测方法。在摄像头固定的情况下，对连续的图像序列中的相邻两帧图像采用基于像素的时间差分来提取图像中的运动区域，设在t1时刻和t2时刻采集到同一背景下的两幅运动图像为f1(x，y)和f2(x，y)，则差分图像的定义为：fd(x，y)=f1(x，y)-f2(x，y)。对上式的差分结果进行阈值处理，就可以提取出运动的物体。

2.3 阈值分割及形态学滤波

图像分割是图像分析、理解和计算机视觉中的难点。在图像分割的诸多方法中，阈值化技术是一种简单有效的方法，最大类间方差（Otsu）是广泛使用的阈值分割方法之一[3]。其基本思想是利用图像的灰度直方图，以目标和背景的方差最大来动态地确定图像的分割阈值。二值化后的图像往往会含有许多孤立的点、小区域以及小空隙和孔洞，为了解决阈值分割后的差分图像可能会存在的一些目标空洞和少量的孤立噪声的问题，这些均会对今后目标位臵的判断存在干扰，导致接下来跟踪丢失或者跟踪错误。因此，本文使用了数学形态学图像处理，适当地选取形态运算子和滤波窗口可以很好地排除杂点，消除物体内部的细小空隙。主要方法为膨胀和腐蚀。本系统分别使用3 阶和5 阶窗口进行形态学滤波操作。

2.4 运动目标检测实验结果

首先将采集到的图像序列（见图1 （a）、（b））转变为灰度图像，然后进行中值滤波和灰度均衡。采用(一) 中的5 种图像锐化方法分别对两幅滤波后的图像进行处理，然后利用5 种锐化后的图像进行帧间差分以及阈值分割，最终得到含有运动目标的二值图像。效果如图1 所示。

由实验结果可知，锐化效果最好的是第5 种方法，即二值图像输出方法。这种方法基本上可以准确地检测出运动物体；虽然还存在一些细小空洞，但在对其进行形态学滤波之后便可以完全消除，如图1 中(g) 所示。

(a) 原始序列第5帧(b)原始序列第6帧

(e) 轮廓灰度规定化输出差分效果(f) 背景灰度规定化输出差分效果

(g) 二值图像输出差分效果

图1 运动目标检测效果图

三、计算机视觉信息处理

3.1目的和意义

计算机视觉是一门研究如何使机器?看?的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个?决定?的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中?感知?的科学。

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。

3.2方法与技术

计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终

目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，目前还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，目前人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域

3.3应用方向

计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓?计算机视觉问题?始终没有得到正式定义，很自然地，?计算机视觉问题?应当被如何解决也没有成型的公式。

尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。

对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造中的质量控制与测量）。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来?泛用型?的电脑视觉应用或许可以成真。

人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备?计划?和?决策能力?？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习（这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系），也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。

物理是与计算机视觉有着重要联系的另一领域。

计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。同时，物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决，例如流体运动。也由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。

另一个具有重要意义的领域是神经生物学，尤其是其中生物视觉系统的部分。

在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究，这些研究得出了一些有关?天然的?视觉系统如何运作的描述（尽管仍略嫌粗略），这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统，使之在不同的复杂程度上模拟生物的视觉运作。同时计算机视觉领域中，一些基于机器学习的方法也有参考部分生物机制。

计算机视觉的另一个相关领域是信号处理。很多有关单元变量信号的处理方法，尤其对是时变信号的处理，都可以很自然的被扩展为计算机视觉中对二元变量信号或者多元变量信号的处理方法。但由于图像数据的特有属性，很多计算机视觉中发展起来的方法，在单元信号的处理方法中却找不到对应版本。这类方法的一个主要特征，便是他们的非线性以及图像信息的多维性，以上二点作为计算机视觉的一部分，在信号处理学中形成了一个特殊的研究方向。

除了上面提到的领域，很多研究课题同样可被当作纯粹的数学问题。例如，计算机视觉中的很多问题，其理论基础便是统计学，最优化理论以及几何学。

如何使既有方法通过各种软硬件实现，或说如何对这些方法加以修改，而使之获得合理的执行速度而又不损失足够精度，是现今电脑视觉领域的主要课题。

计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手

段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，目前还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，目前人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。

四、课题研究《面向自动识别的文档图像处理技术》——方小敏

4.1课题研究的背景

信息技术的发展促使了电子文档的产生,电子文档在存储、传输、处理等方面具有纸质文档不可比拟的优越性,而纸质文档也因其耐用

性和安全性弥补了电子文档的部分缺陷.两者各有其特点、优势和存储方法,形成了共同发展、相互补充的共存态势.

有人说，电子文档将最终代替纸质文档，但纸质文档本身具备电子文档不具备的传统优势。我们日常生活与各种纸质文档打交道最多，比如说身份证，火车票，餐票，发票，名片，校园卡等等，他们在我们的生活中扮演者十分重要的作用。同时，我们也可以发现，纸质文档的认可度十分高。我们各种各样的活动，证明，合同等等都需要纸质文档，才能得到他人，各种政府部门，企业等权威机构的承认。同时，纸质文档涉足到我们生活的各种领域，是我们生活学习工作的最具认可度的文件，因为纸质文档他的修改度，时效度等都是有限的，所以它的真实度也是很高，毕竟和我们接触最为接近的文件。

但随着计算机科学技术的飞速发展与社会的发展，电子文档开始逐渐走进我们的生活中，并且日益普及。电子文档是指人们在社会活动中形成的，以计算机盘片、磁盘和光盘等化学磁性材料为载体电子文档的文字材料。依赖计算机系统存取并可在通信网络上传输。它主要包括电子文书、电子信件、电子报表、电子图纸等等。

电子文档具备以下特点。电子文档区别于印刷品文档主要有以下四个特点：容易修改、容易删除、容易复制、容易损坏。但这些优点似乎又成为了电子文档的缺点。正是由于电子文档容易修改，删除，损坏的特点，如果不能很好的保护，就可能受到非法的修改，不管这种修改是有意还是无意的，都会给文档所有者带来一定程度的损失，这个时候它又变成一个缺点。总的来说都有其优缺点。

我们如果能利用纸质文档与电子文档各自的优势，将他们二者相结合，将会得到意想不到的效果，意义重大。将纸质文档电子化，这将是我们本次课题的目的，这是一个艰巨的任务，但所带来的巨大优势将给我们学习生活工作上都带来方便，更有利于社会的进步，管理的优化，生活的美好。

4.2国内外研究现状与水平

文档图像的电子化一般采用OCR技术。OCR的研究始于60、70年代，90年代至今，包括清华大学，中科院等一批高等院校都进行了OCR的相关研究。

在应用领域，目前OCR软件公司有?汉王?、尚书?、?清华紫光?等,国外公司比如IBM、Motorola、HP和Microsoft等也有自己的产品。

这些软件对文档质量均有较高要求。提高文档质量的文档图像处理技术方面的研究空间大。

4.3研究目的与意义

1、将纸质文档电子化，充分发挥纸质文档中的各种优势。

2、更好地对各种容易出现破损遗失的纸质文档进行保存。

3、加强对各种文档进行合理化的管理。

4、文档作为信息的载体，在社会生活中占有着十分重要的地位。通常，我们可以把存储在计算机中或纸上的一切具有阅读意义的信息称为文档。文档可以通过扫描仪/、数码相机或文档处理系统进入计算机，转化为文档图像或者电子文档，从而使人们能够方便有效地对其进行存储、管理、传输。

4.4总体研究思路

主要技术OCR技术

OCR （Optical Character Recognition光学字符识别）技术，是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何辅助信息提高识别正确率，是OCR 最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

4.4.1图像校正

（1）图像倾斜校正

文档处理系统要求的处理对象是工整的文档图像，或者倾斜角度已知，否则许多对图像的操作，例如投影分析，图像分割等就无法进行。显然，扫描进计算机的文档图像无法保证一定是正的，因此需要利用倾斜检测和校正的方法对其进行处理。经常采用的倾斜角度检测的方法有：基于文本行的检测方法，投影轮廓分析方法，和Hough 变换方法等。基于文本行的检测可以用于已知文本行方向（水平或竖直）的文档图像，它利用了对图像中连通体的分析。我们知道，连通体是一个灰度值相同的像素的集合，这个集合中任意两个像素之间都是8-近邻关系。可以用包含连通体内像素的最小矩形来表示连通体，它描述了连通体的大小和位臵信息。如果已知文本行方向，我们就可以将连通体合并成文本行，并用直线逼近。该直线的倾斜角即为文本行的倾斜角。对整幅图像的文本行作同样分析，选出出现频率最高的角度，即可作为图像的倾斜角。

投影操作也是一种基本的图像处理方法。将图像按一定方向作投影，可以得到在该方向坐标轴上分布的波形，它描述了图像沿该方向上的黑像素分布情况。如果图像文本行是水平的，那么沿水平方向的投影波形将具有明显的波峰和波谷。

Hough变换方法是在倾斜检测中最常使用的方法，它抗噪声干扰的能力强，并且不受图像间隙干扰。它的原理是将直线从图像空间映射到参数空间。这样就将原图像中的直线映射到参数空间的一点，而原图像中的一点则对应着参数空间的一条正弦曲线。图像空间中任意两点所对应的正弦曲线在参数空间将相交于一点，进而，通过的直

线上的所有点所对应的正弦曲线在参数空间都将相交于这一点。基于这一点，我们将直线检测问题转化为参数空间寻找局部最大值的问题。以上是标准Hough变换的基本思想。该方法适于文本行方向预先未知的情况。

(a) 源图像(b) 倾斜校正后的图像

（2）弯曲畸变校正

（3）图像去色及二值化

存储在纸上的文档，若要输入计算机中，首先要通过扫描仪扫描成为数字图像。它可以是彩色图像，也可以是灰度图像，或者是二值图像，取决于扫描的具体过程。但一般文档处理系统要处理的是灰度图像，而且很多成熟的图像处理算法和工具包也是针对灰度图像的。在进入识别阶段时，识别引擎一般是针对二值图像的。因

此，我们必须对输入的图像进行处理，将其二值化。

图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设臵为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

将256亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位。首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。

在我们所研究的文档图像处理这一特定领域中，图像的二值化一般是指将灰度图像转化为只包含黑、白两个灰度的二值图像。文档图像可以看作是由文字、背景、图片三类对象组成，而我们最关心的是文字区域二值化后的结果。

图像的这种转换必然会引起信息丢失，因此采用什么样的算法能够最大限度地保留识别时必需的信息（如字符的连通性），去掉不必要的背景信息和噪声，并且执行时间在实际可接受的范围内，是人们一直以来努力研究的问题

4.4.2、版面分析

文档图像几何结构的理解也称为版面拆解，它是文档图像分析中的一个重要问题。版面拆解的目的是生成一个描述文档图像的层次结构：几何结构。它将图像分割成为具有相同特性的区域，为下一步的区域识别和文字识别做好准备。版面拆解的方法一般有如下三

图形图像基础知识

第1章图形图像基础知识 1.1 Photoshop功能简介 Photoshop是一款强大的平面设计软件，在网页设计、建筑效果图设计、平面广告设计、特效文字设计、界面设计和影像创意设计等设计领域都有广泛的应用。 1．平面设计的概念平面设计是设计者借助一定的工具材料，将所要表达的形象及创意在二维空间中塑造出的视觉艺术。其广泛应用于广告、招贴、包装、海报、插图及网页制作等，因此，平面设计就是视觉传达设计。 2．平面设计的应用（1）广告设计在现实生活中，广告已和人类社会的经济以及人们的文化生活紧密交织在一起。在平面广告设计中一般包含有文字和图形。常见的表现手法有名人与名牌、夸张与准确、幽默与悬念、劝导与引诱恐吓等。广告作品一般由主题、创意、文字、形象和衬托等组成。广告创作就是将这些要素有机地结合起来，成为一则完整的广告作品，如图1-1所示。图1-1 广告设计（2）商标设计标志是表明事物特征的记号。商标、店标、厂标等专用标志对于发展经济、创造经济效益、维护企业和消费者权益等具有巨大的实用价值和法律保障作用。各种国内外重大活动、会议、运动会以及邮政运输、金融财贸、机关、团体乃至个人（图章、签名）等几乎都有表明自己特征的标志，如图1-2所示。

（3）包装设计包装是商品生产的延续，是商品的有机组成部分，商品经过包装和生产过程才算完成。随着商品经济的发展，商品的包装设计越来越受到重视，如图1-3所示。图1-2 商标设计图1-3 鲜奶包装设计（4）网页设计在因特网上，有很多设计独特、美观、新颖的网站，这些网站的网页使用了许多平面设计的技巧，如图1-4所示。图1-4 网页设计 1.2图像的基本概念 1.2.1像素和分辨率要学习计算机平面设计，必须掌握图像的像素数据是如何被测量与显示的基本知识，

图像处理基础知识点

图像处理基础知识点 1、Ps的作用：调色、修复图片、艺术创作等等 2、Ps的启动：开始>>所有程序>>ps 3、Ps的退出：关闭按钮、文件>>退出、ctrl+q 4、图像间的显示关系：窗口>>排列（层叠、水平平铺、垂直平铺、排列图标） 5、Ps：标题栏、菜单栏、属性栏、工具条（左侧可移、过去单列工具条，现在ps3单双列）、图像编辑窗口、面板组合窗口（右侧可移）、状态栏 6、1）位图图像：图像由一个一个带有颜色值的小点组成的。称这些小点为像素。图像由像素组成横向*纵向 2）矢量图像：不是由像素点组成的，例如：flash等等 7、新建文件： 1）快捷键——ctrl+n>>名称（保存的默认名称）、预设（可以将设置保存为日后使用：存储预设）、宽度（单位：像素（图像最小单位）、高度、分辨率（单位面积上像素的多少，像素越多图像越精细）、颜色模式、背景内容（背景颜色：白色、背景色、透明））>>确定2）文件>>新建 3）Ctrl并在空白处双击 8、打开文件：（资源管理器：我的电脑右键资源管理器寻找素材）1）将图像往PS中拖（可以拖动多张）2）文件>>打开 3）在空白位置双击4）ctrl+o 9、存储：文件>>存储ctrl+s 文件>>另存储为ctrl+shit+s 10、关闭图像文件：文件>>关闭Ctrl+w或ctrl+F4 窗口右上角的关闭按钮窗口>>文档>>关闭全部：可关闭全部打开的图像 11、工具箱按Tab可以打开和关闭（右下角有黑三角证明为一个工具组）：第一组：选择、移动、裁切等第二组：修复、绘画、模糊、加深、减淡等第三组：路径的设置、文字的操作等第四组：附注工具等 12、Alt+delete:用前景色填充Ctrl+delete：用背景色填充 13、Ctrl+d:取消选区选择>>取消选区右键>>取消选区

遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。（1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。（2）可见图像和不可见图像单波段和多波段，超波段数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。（1）摄影，扫描属于被动遥感雷达属于主动遥感（2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）；（1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。（2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义）（1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。

数字图像处理知识点

1、点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？点运算是一种像素的逐点运算，它与相邻的像素之间没有运算关系，点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系。 2、对图像灰度的拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？非线性拉伸不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 3.图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。 4.图像获取设备由5个部分组成：采样孔，扫描机构，光传感器，量化器和输出存储体。 5.采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应 6.采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大 7.量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大 8.量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小. 9.三种灰度插值方法—最近邻法、双线性插值法和三次内插法 10.图像增强的目的：采用某种技术手段，改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 11.空间域平滑滤波器方法分类： 1）局部平滑法 2) 超限像素平滑法 3) 灰度最相近的K个邻点平均法 4) 空间低通滤波法 12.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。 13.图像恢复和图像增强一样，都是为了改善图像视觉效果，以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断，而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因，进行模型化处理 14. (1)成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真； (2)由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真； (3)运动模糊，成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊；

图像处理基础知识

网络域名及其管理【教材分析】本节课是浙江教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》第三章第三节的内容。教材内容分图像的几个基本概念和图像的编辑加工两部分。基本概念有：像素、分辨率、位图和矢量图、颜色、图形与图像、文件格式。其中“像素和分辨率”旨在让学生了解描述数字图像的基本概念；“位图和矢量图，图形和图像”重在要求学生分清这两组概念；“颜色”阐述了用计算机三原色描述和存储数字图像颜色的原理，学生应该学会计算一幅图像的存储空间。“文件格式和图像的编辑加工”旨在让学生了解常见的图像文件格式及简单的图像编辑加工。因此不作为教学的重点。由此可见，本节课内容重在概念原理和技术深层思想的探析，为学生今后进一步学习图像的编辑加工奠定了基础。同时，这部分知识也是对第一章“信息的编码”学习的一个承接，在内容上强化了多媒体信息的编码与二进制编码的对应关系。当然，在这些概念的学习中都体现了“由简单到复杂”这一人类认识事物的基本规律和“逐步细化”这一信息技术解决问题的基本思路，都体现了问题解决与“技术更好地为人服务”的基本思想。【学情分析】本节课的学习对象为高一学生。通过第一章的学习，他们已经能够掌握信息的编码及二进制的相关知识。但调查发现，对于具体的图像在计算机市如何表示的，学生还只是有一个大概的了解，知道是用二进制表示的。作为必修课的学习，学生对于信息技术不仅要“知其然”，更重要的是“知其所以然”，也即要理解相关技术原理，技术思想以及研究问题的方法。而理解的目的则是为了更好联系日常生活，更好的的应用。基于上述分析，引领他们探究数字图像的基础知识、训练解决信息技术问题的方法。【课时安排】一课时【教学目标】（一）知识与技能 1.了解像素掌握图像分辨率的概念。 2.掌握数字图像颜色的表示方法及存储空间的大小。 3. 了解位图和矢量图，图像和图形的不同。 4. 了解图像文件的文件格式。 5. 在操作体验的基础上理解像素及颜色的表示。（二）过程与方法通过教师讲解、自主探究、讨论交流和操作实践，掌握像素、分辨率、数字图像的颜色的表示方式，进而能够运用这些知识分析、解决现实生活中碰到的实际问题。（三）情感态度与价值观结合ps图像的讲解训练，培养灌输学生的法制观念提高学生的网络道德水平。【教学重点】分辨率的定义及现实生活中的分辨率的使用；。【教学难点】数字图像颜色的表示及存储方法【教学策略】

数字图像处理知识点总结(20200608132636)

数字图像处理知识点总结第一章导论 1. 图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2. 图像分类：按可见性 (可见图像、不可见图像) ，按波段数(单波段、多波段、超波段)，按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字) 。 3. 图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4. 图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5. 图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。第二章数字图像处理的基本概念 6. 模拟图像的表示：f(x , y) = i(x , y) x r(x , y)，照度分量0

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势）（1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果；（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容（1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化（2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。（5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT）（6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。（7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。（8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。（9）图像通信

图形图像处理基础知识.

图形图像处理技能培训和鉴定标准 1定义使用计算机及图形图像输入输出设备和图形图像处理软件处理静态或动态图形图像的工作技能。 2适用对象从事工艺美术、室内装璜、广告艺术、建筑外观、产品模型、影视图像、图文排版、图文印刷、计算机多媒体技术工作人员以及其他需要掌握图形图像处理软件操作技能的社会劳动者。 3相应等级图像制作员:专项技能水平达到相当于于中华人民共和国职业资格技能等级四级。能独立、熟练地应用图形图像制作软件基本功能完成静态或动态图形图像处理工作。高级图像制作员:专项技能水平达到相当于于中华人民共和国职业资格技能等级三级。能独立、熟练地结合应用图形图像软件基本功能完成静态和动态图形图像处理工作。图像制作师:专项技能水平达到相当于于中华人民共和国职业资格技能等级二级。能独立、熟练地结合应用图形图像软件的功能完成静态和动态图形图像创意和设计工作。 4培训期限图像制作员:短期强化培训 100~120学时。高级图像制作员:短期强化培训 150~170学时。图像制作师:短期强化培训 150~170学时。 5技能标准

5.1图像制作员 5.1.1一般知识要求了解平面及立体构图基本知识和计算机彩色模式及基本配色原理; 掌握微机及常用图形图像处理设备 (如鼠标器、扫描仪、打印机等基本连接和简单使用的相关知识; 掌握计算机 DOS 和 Windows 两种操作系统的基本知识和基本命令的使用, 特别是文件管理、图形图像文件格式及不同格式的特点和相互间转换的基本知识; 掌握点阵图像和矢量图形的特点; 了解动画的基本概念。 5.1.2技能要求具有图形图像制作软件基本的使用能力; 具有基本的图像扫描设备和输出设备的使用能力; 实际能力要求达到:能使用图形图像处理相关软件和图像扫描、输出设备独立完成三维静态图像和动画制作工作。 5.2高级图像制作员 5.2.1一般知识要求了解平面和立体构图基本知识和计算机彩色模式及基本配色原理; 掌握微机及常用图形图像处理设备 (如鼠标器、扫描仪、打印机等基本连接和简单使用的相关知识;

Photoshop图像处理知识点整理

操作题相关知识点知识条目：知识点整理: 知识点一：图像数字化 1.图像数字化的概念图像数字化是将模拟图像信号转换为数字图像信号的过程。图像数字化的基本思想：像素化和色彩化。像素化即把一张图像看成是由许许多多彩色或各种级别灰度的点组成的，这些点按纵横排列起来构成一幅画，这些点称为像素，像素越多，排列越紧密，图像越清晰。色彩化是指每个像素的颜色都被数字化成一定的数值，在量化每个像素点的色彩值时，采用二进制位数为量化字长，一般可用8位、16位、24位或更高的量化字长来表示图像的颜色。量化字长越长，则越能真实地反映原有的图像的颜色，但得到的数字图像的容量也越大。 2.图像存储量的计算影响位图图像存储容量的因素只有像素数、颜色数，跟图像中内容的多少无关。未经压缩的图像存储容量的计算方法为：存储量（单位：字节B）＝水平像素*垂直像素*每个像素色彩所需

位数/8 下面表格以分辨率800×600的位图图像为例，计算各种类别位图图像的存储空间。

单击相应图层最前面的小方块，知识点三、图像基本属性设置一、调整图像大小

二、颜色模式设置应用在中，颜色模式有位图模式、灰度模式、索引颜色模式、颜色模式、颜色模式、颜色模式等。 1.位图模式：只有使用黑白两种颜色中的一种表示图像中的像素。位图模式的图像也叫做黑白图像。 2.灰度模式：用单一色调表现图像，可表现256阶的灰色调（含黑和白），也就是256种明度的灰色，是一种从黑→灰→白的过渡，如同黑白照片。 3.索引颜色模式：该模式最多使用256种颜色。 4.颜色模式：是通过对红（）、绿（）、蓝（）三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广泛的颜色系统之一。 5.颜色模式：一般用打印、印刷输出的颜色模式。 6.颜色模式：由照度L和有关色彩的a、b三个要素组成。它描述的是颜色的显示方式，与设备无关。三、填充指定区域的颜色 “选框”工

图像处理基础知识——教案

图像处理基础教学目标 1.知识目标： →掌握图像信息的采样、量化、编码的基本原理。 →知道屏幕分辨率、显示器分辨率及图像分辨率的概念。 →掌握图形和图像的概念与特点。 2.能力目标： →学会查看显示器分辨率。 →学会调整屏幕分辨率。 →学会分辨数字图像的类型（矢量图或是位图）。 3.情感目标：通过理论联系实际的教学方式，引导学生从现实生活的经历与体验出发，激发学生对计算机图像处理的兴趣，形成主动学习的情感态度。教学重点 →图像信息数字化原理 →分辨率的概念 →图形、图像的概念及应用特性教学难点 →对图像数字化过程的理解 →图像存储容量的计算教学内容 1.图像信息数字化 1.1采样空间上连续的图像用许多等距的水平线与竖直线分割开来，转换成离散点的过程。 1.2量化量化：将采样点(像素)的灰度(亮度)离散化，使之由连续量转换为离散的整数值即灰度值、灰度级(gray level)的过程。量化位数：表示量化后各像素的色彩值所需要占用的二进制位数。

灰度图像：可以用8位，256个级数来表示从白到黑的灰度变化。彩色图像：数据不仅包含亮度信息，还要包含颜色信息。彩色的表示方法是多样化的。可由红、绿、蓝三基色图像叠加而成。 1.3存储容量的计算图像存储容量=图像水平方向的像素数×竖直方向的像素数×每个像素占用的色彩位数2.分辨率 2.1现实器分辨率显示器分辨率：计算机显示器本身的物理特性。 2.2屏幕分辨率屏幕分辨率：实际显示图像时计算机所采用的分辨率。 2.3图像分辨率图像分辨率：在计算机中保存和显示一幅数字图像所具有的分辨率。如：一张640*480像素的图片，分辨率为640*480=307200像素。 3.图形和图像 3.1图形（矢量图）图形也称矢量图，它用计算机绘图工具绘制的画面，图形是以数学方法描述的，通过计算机指令来表示的图形。 3.2图像（位图）图像也称位图，它是由扫描仪、数码相机等图像采集设备扑捉的实际画面而转化而来的数字图像。 3.3矢量图与位图的对比

机器视觉与视觉检测知识点归纳

一总介使用机器视觉系统五个主要原因： 1.精确性（无人眼限制） 2.重复性（相同方法检测无疲惫） 3.速度（更快检测） 4.客观性（无情绪主观性） 5.成本（一台机器可承担好几人工作）机器视觉系统构成：光学：1.相机与镜头；2.光源；过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）；电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应围；3.连续性；4.成本较低； 5.机器视觉易于实现信息集成； 6.精度高； 7.灵活性。机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用科学研究主要对运动和变化的规律作分析；工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。二机器视觉系统的构成相机的主要特性参数：分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。最大帧率：相机采集传输图像的速率。曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？像素深度：每一个像素数据的位数。固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别： 1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。 3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。 4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。 5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的放大器），噪点高。

数字图像处理知识点.

数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。数字图像处理的基本内容： 1、图像获取。举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。 2、图像增强。显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。 3、图像复原。以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。 4、图像压缩。减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。 5、图像分割。将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。 6、图像的表达与描述。图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。 7、目标识别。把目标进行分类的过程。 8、彩色图像处理。 9、形态学处理。 10、图像的重建。第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。 1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。 2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。 ?狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。 ?图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。 ?图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动; ?图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。中级图像处理内容：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。特点：输入是图像，输出是数据。高级图像处理内容：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对像识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据，输出是理解”。一个图像处理和分析系统包括采集、显示、存储、通信、处理和分析五个模块。数字图像处理特点：精度，再现性，通用性，灵活性。

Photoshop图像处理基础知识

（一）Photoshop图像处理基础知识 1)位图与矢量图根据存储方式的不同，电脑中的图像通常被分为位图图像和矢量图形。了解和掌握两类图形间的差异，对于创建、编辑和导入图片都有很大的帮助。 ●什么是位图？位图图像又叫栅格图像（像素图）。它是由很多色块（像素、点）组成的图像，一个像素点是图像中最小的图像元素。位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少（单位面积）。对于位图图像来说，组成图像的色块越少，图像就会越模糊；组成图像的色块越多，图像越清晰，但存储文件时所需要的存储空间也会比较大。一般用Photoshop制作的图像都是位图图像，比较适合制作细腻、轻柔飘渺的特殊效果，更容易模拟照片的真实效果，就像是用画笔在画布上作画一样。（Painter） ●什么是矢量图？矢量图又称为向量图形（面向对象绘图），是用数学方式描述的线条和色块组成的图像，它们在计算机内部表示成一系列的数值而不是像素点。这种保存图形信息的方法与分辨率无关，当对矢量图进行缩放时，图形仍能保持原有的清晰度，且色彩不失真。矢量图形的大小与图形的复杂程度有关，即简单的图形所占用的存储空间较小，复杂的图形所占用的存储空间较大。如Corel DRAW、Illustrator绘图软件创建的图形都是矢量图,适用于编辑色彩较为单纯的色块或文字，如标志设计、图案设计、文字设计、版式设计等。 ●位图与矢量图的区别与联系基于位图处理的软件也不是说它就只能处理位图，同样基于矢量图处理的软件也不是只能处理矢量图。

基于矢量图的软件原创性比较强，主要长处在于原始创作；而基于位图的处理软件，后期处理比较强，主要长处在于图片的处理。 2）分辨率（主要以图像分辨率为主）分辨率是用来描述图像文件信息的术语，表述为单位长度内点的数量，通常用“像素/英寸”（ppi）来表示。分辨率的高低直接影响图像的效果，使用太低的分辨率会导致图像粗糙，而使用较高的分辨率则会增加文件的大小。图像分辨率设置原则在Photoshop新建文件时，默认的分辨率为72像素/英寸，满足普通显示器显示图像的分辨率要求。（图像仅用于屏幕显示时与显示器分辨率相同，96像素/英寸）在广告设计中，不同用途的广告对分辨率的要求也不同，例如，印刷彩色图像（高档彩色印刷）时分辨率一般为300像素/英寸（300像素/英寸以上的图像可以满足任何输出要求）；设计报纸广告（报纸插图）时分辨率一般为150像素/英寸；大型灯箱喷绘图像一般不低于30像素/英寸。 3）图像的色彩模式及特点色彩模式是指同一属性下不同颜色的集合，它使用户在使用不同颜色进行显示、印刷或打印时，不必重新调配颜色而直接进行转换和应用（图像/模式）。电脑软件为用户提供的色彩模式主要有：位图模式、灰度模式、RGB模式、CMYK模式、索引颜色模式、Lab模式、双色调模式和多通道模式等。每一种模式都有自己的优缺点，都有自己的适用范围。 ①位图模式：该模式下的图像是由黑白两种颜色组成的，图形不能使用编辑工具编辑(例如，“图层”、“滤镜”)。只有在图像文件的颜色模式为灰度模式时，才能转换成位图模式。 ②灰度模式：该模式下的图像文件中只存在颜色的明（白色）暗（黑色）度，而没有色相、饱和度等色彩信息（颜色三要素）。它的应用十分广泛，在成本相对低廉的黑白印刷中

Photoshop图像处理知识点整理

Photoshop操作题相关知识点知识点整理: 知识点一：图像数字化 1.图像数字化的概念图像数字化是将模拟图像信号转换为数字图像信号的过程。图像数字化的基本思想：像素化和色彩化。像素化即把一张图像看成是由许许多多彩色或各种级别灰度的点组成的，这些点按纵横排列起来构成一幅画，这些点称为像素，像素越多，排列越紧密，图像越清晰。色彩化是指每个像素的颜色都被数字化成一定的数值，在量化每个像素点的色彩值时，采用二进制位数为量化字长，一般可用8位、16位、24位或更高的量化字长来表示图像的颜色。量化字长越长，则越能真实地反映原有的图像的颜色，但得到的数字图像的容量也越大。 2.图像存储量的计算影响位图图像存储容量的因素只有像素数、颜色数，跟图像中内容的多少无关。未经压缩的BMP图像存储容量的计算方法为：存储量（单位：字节B）＝水平像素*垂直像素*每个像素色彩所需位数/8 下面表格以分辨率800×600的位图图像为例，计算各种类别位图图像的存储空间。知识点二、图层的基本操作

单击相应图层最前面的小方块，选择该图层，接着单击“删除图层”按钮知识点三、图像基本属性设置一、调整图像大小

二、颜色模式设置应用在photoshop中，颜色模式有位图模式、灰度模式、索引颜色模式、RGB颜色模式、CMYK颜色模式、Lab颜色模式等。 1.位图模式：只有使用黑白两种颜色中的一种表示图像中的像素。位图模式的图像也叫做黑白图像。 2.灰度模式：用单一色调表现图像，可表现256阶的灰色调（含黑和白），也就是256种明度的灰色，是一种从黑→灰→白的过渡，如同黑白照片。 3.索引颜色模式：该模式最多使用256种颜色。 4.RGB颜色模式：是通过对红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广泛的颜色系统之一。 5.CMYK颜色模式：一般用打印、印刷输出的颜色模式。 https://www.wendangku.net/doc/5412981359.html,b颜色模式：由照度L和有关色彩的a、b三个要素组成。它描述的是颜色的显示方式，与设备无关。

数字图像处理知识点

数字图像处理知识点课程重点:图像数字化,图像变换,图像增强,图像的恢复与重建,图像的编码,图像的分割与特征提取,图像识别。数字图像处理的基本内容: 1、图像获取。举例:摄像机+图像采集卡、数码相机等。 2、图像增强。显示图像中被模糊的细节,或就是突出图像中感兴趣的特征。 3、图像复原。以图像退化的数学模型为基础,来改善图像质量。 4、图像压缩。减小图像的存储量,或者在图像传输时降低带宽。 5、图像分割。将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。 6、图像的表达与描述。图像分割后,输出分割标记或目标特征参数。 7、目标识别。把目标进行分类的过程。 8、彩色图像处理。 9、形态学处理。 10、图像的重建。第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像与数字图像。 1)模拟图像,模拟图像可用连续函数来描述。其特点:光照位置与光照强度均为连续变化的。 2)数字图像,数字图像就是图像的数字表示,像素就是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理:对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。内容:研究图像信息的获取、传输、存储,变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。三个层次:狭义图像处理,图像分析,图像理解。 ?狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果,或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。 ?图像分析主要就是对图像中感兴趣的目标进行检测与测量,从而建立对图像的描述。图像分析就是一个从图像到数值或符号的过程。 ?图像理解则就是在图像分析的基础上,进一步研究图像中各目标的性质与它们之间的相互联系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译,从而指导与规划行动; ?图像分析主要就是以观察者为中心研究客观世界,图像理解在一定程度上就是以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界。图像处理的三个层次: 低级图像处理内容:主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息,并为自动识别打基础,或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。特点:输入就是图像,输出也就是图像,即图像之间进行的变换。中级图像处理内容:主要对图像中感兴趣的目标进行检测(或分割)与测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。特点:输入就是图像,输出就是数据。高级图像处理内容:在中级图像处理的基础上,进一步研究图像中各目标的性质与它们之间相互的联系,并得出对图像内容含义的理解(对像识别)及对原来客观场景的解释(计算机视觉),从而指导与规划行动。特点:以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入就是数据,输出就是理解”。一个图像处理与分析系统包括采集、显示、存储、通信、处理与分析五个模块。数字图像处理特点:精度,再现性,通用性,灵活性。第二章数字图像处理的基本概念

图像基础知识

图像处理基础知识主要内容：一．位图图像和矢量图形二．图像处理的基本概念三．图像文件的基本格式四．色彩的基本概念五．Photoshop 中的色彩模式一．位图图像和矢量图形 1.位图图像（点阵图）位图图像（在技术上称作栅格图像）使用图片元素的矩形网格（像素）表现图像。每个像素都分配有特定的位置和颜色值。在处理位图图像时，您所编辑的是像素，而不是对象或形状。位图图像是连续色调图像（如照片或数字绘画）最常用的电子媒介，因为它们可以更有效地表现阴影和颜色的细微层次。（优点）有时需要占用大量的存储空间（缺点）位图图像与分辨率有关，也就是说，它们包含固定数量的像素。因此，如果在屏幕上以高缩放比率对它们进行缩放或以低于创建时的分辨率来打印它们，则将丢失其中的细节，并会呈现出锯齿。 2.矢量图形矢量图形（有时称作矢量形状或矢量对象）是由称作矢量的数学对象定义的直线和曲线构成的。矢量根据图像的几何特征对图像进行描述。

您可以任意移动或修改矢量图形，而不会丢失细节或影响清晰度，因为矢量图形是与分辨率无关的，即当调整矢量图形的大小、将矢量图形打印到 PostScript 打印机、在 PDF 文件中保存矢量图形或将矢量图形导入到基于矢量的图形应用程序中时，矢量图形都将保持清晰的边缘。（优点）对于将在各种输出媒体中按照不同大小使用的图稿（如徽标），矢量图形是最佳选择。色彩表现力相对较差（缺点）二．图像处理的基本概念 1.像素 Photoshop，像素是组成图像的最基本单元 2.像素尺寸位图图像高度和宽度上的像素数目 3.图像分辨率每单位长度上像素数目像素/英寸ppi 例： 1*1 英寸的图像，30ppi, 像素总数900 1*1 英寸的图像，100ppi, 像素总数10000 尺寸相同情况下，分辨率越高，像素数目越多，像素点更小，图像品质更高。注意：1.一般网页图像72或96 2.报纸杂志通常120－150 3.较高品质的彩色印刷图像300 4.大型灯箱广告一般不低于30 4.屏幕显示大小图像在屏幕上显示的大小取决于图像的像素尺寸、显示器尺寸以及显示器分辨率设置等组合因素。 5.显示器分辨率

图像视频处理基础知识总结

彩色图像基础知识普及篇 ⑴图像采集的原理数码相机，摄像机等都是通过传感器来获取图像的，传感器阵列是由横竖两个方向密集排列的感光元件（CCD或CMOS）组成的一个二维矩阵，它收集入射能量并把它聚焦到一个图像平面上，与焦点面相重合的传感器阵列产生与每一个传感器接收光总量成正比的输出。数字或模拟电路扫描这些输出，并把它们转换为信号，由成像系统的其他部分数字化。 ⑵BAYER矩阵传感器阵列的排列方式可以有很多种，现在最常用的是Bayer矩阵模式的排列方式，即每个CCD就对应一个像素。其中R感应红光、G感应绿光、B感应蓝光，而在Bayer模式中G是R和B的两倍（因为我们的眼睛对绿色更敏感）。以下是Bayer阵列的一种排列方式： RGRGRGRGRG GBGBGBGBGB RGRGRGRGRG 以中心绿色的G为例，此像素只有G，缺少R与B，R就等于上下两个R的平均值，B就等于左右两个B的平均值。其他的R与B都是一样的，每个像素补齐RGB三色就可以。此种插值算法是最简单最高效的，当然在一些图像的边界之处其影像效果最会有一些折扣。 ⑶伽马校正数码相机拍摄出的彩色图像，以及我们把一幅图像在显示器上显示出来都要进行相应的伽马校正。数码RAW格式的拍摄是采用线性的gamma (即gamma 1.0)，可是人的眼睛对光的感应曲线却是一“非线性”的曲线。所以RAW Converter会在转换时都会应用一条Gamma曲线到Raw数据上（简单的理解，就是相当于对原始数据进行一个f(x)的变换，并且注意，f(x)并不是一次的线性函数），来产生更加接近人眼感应的色调。同理，显示器的强度(Intensity)并非与输入讯号成正比(非线性关系),这种非线性特性称为Gamma特性。各参数简述如下：

图像处理知识点复习

The Electromagnetic Spectrum 在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电磁辐射成像。电磁波谱频率从高到低（波长从短到长）分别为伽马射线、X射线、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波。可见光只是电磁波谱中一个很小的部分。不同的电磁辐射波有各自的成像方式，其应用领域也不尽相同。 Non-Electro-Magnetic Imaging Modalities（modality[m?u?d?liti] 模式）非电磁成像模式 Acoustic imaging [??ku:stik i?m?d?i?]声波成像 A Simple Image Formation Model （简单的）图像形成模型静止的、单色的、平面的图像可定义为一个二维函数) (y x是空间坐 f，其中，) , , (y x 标，而在坐标) x处的幅值f称为图像在该点处的强度或灰度。 (y , x y i r f x x y , ) ( (y , ) ( , ) f可以看成由两个分量组成： x , (y ) （1）照射分量) i：所见场景的入射光量，大于零且为有限值，由光源确定。 x (y , （2）反射分量) x r：场景中物体反射光量的能力，即反射率，在0（全吸收）和 (y , 1（全反射）之间，由场景中物体的特性确定。 We denote images by two-dimensional functions of the form ) (y , x f is nonzero x , (y f. ) and finite. The function ) f may be characterized by two components: x (y , (1)illumination component ) , x i: The amount of source illumination incident on the (y scene being viewed. The nature of ) i is determined by the illumination source. x , (y (2)reflectance component ) x r: the amount of illumination reflected by the objects in (y , the scene. ) x r is determined by the characteristics of the imaged objects. (y , reflectance is bounded by 0 (absorption) and 1 (total reflectance) Image Sampling and Quantization 数字图像的质量在很大程度上取决于采样和量化中所用的采样数和灰度级。空间分辨率是图像中可辨别的最小细节，采样数是决定一幅图像空间分辨率的主要参数。

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