《静态图形图像》课件

静态图形图像静态图形图像是指以一种固定、不变的形态呈现的视觉图像通常为照片、绘画,、插图等它们具有稳定、不变的特性与动态图像如视频相区别这类图像在,艺术创作、广告设计、信息传达等领域广泛应用课程概述课程目标课程内容系统掌握静态图形图像的基本概从像素图像的组成、颜色模型、念、特点、分类以及常见的存储图像格式到图像质量评价、几何和处理技术变换、分割等多个方面进行全面讲解教学方式结合理论知识和实践应用通过课堂讲授、案例分析和实操练习相结合的方,式进行教学静态图形图像的特点向量性分辨率独立性静态图形图像是由几何图形元素构成静态图形图像的质量不受分辨率影响,的可以无损放大缩小可以在任何设备上清晰显示,文件体积小可编辑性静态图形图像文件尺寸较小便于存储静态图形图像可以使用相关软件进行,和传输编辑和修改静态图形图像的分类矢量图形位图图形常见格式由几何形状组成的可缩放图像保持高清的由网格状像素构成的图像适用于照片和自包括、、等各有特点适用于,,JPEG PNGGIF,画质适用于和插图等然场景但只能固定尺寸不同场景,logo,像素图像的概念数字化图像离散二维阵列像素图像是由数字化的图像元素像素图像以二维矩阵的形式存储所构成的数字化图像每个图像单元称为一个像素,像素属性每个像素都有自己的位置坐标和颜色属性共同决定图像的整体视觉效果,像素图像的组成像素1图像的最小单位像素矩阵2图像由像素阵列构成颜色通道3每个像素有三个通道RGB色值4每个通道有数值表示0-255像素图像是由一个个小的像素点组成的矩阵每个像素点都有三个颜色通道红绿蓝，每个通道的数值从到表示该颜色的强度通过像素阵列0255的排列和颜色通道的设置，可以构成丰富多彩的图像颜色模型模型模型模型模型RGB CMYKHSV Lab颜色模型是基于光的三颜色模型是基于颜料颜色模型是基于人类对颜色模型是一种感知均匀RGB CMYKHSV Lab原色红色、绿色和蓝色通的四原色青色、品红、黄色颜色的感知包括色调、的颜色空间它能更好地反映,Hue,过不同比例的三原色混合可和黑色通过这四种颜料的混饱和度和明度人类对颜色的感知它包含亮,Saturation以产生各种颜色广泛应用于合可以复现各种颜色主要这种模型能够更直度、色度和色度三个,Value La b电子显示设备如电脑、手机用于印刷行业观地表达人眼对颜色的感受维度,等色深比特色深每个像素只有种颜色如黑白图像12,比特色深每个像素可以表示种颜色如常8256,见的和位图像GIF8比特色深每个像素可以表示种颜色1665,536,如较高质量的图像比特色深每个像素可以表示万种颜色241670,如高质量的数码相片色深代表每个像素点能表示的颜色数量颜色数量越多图像的色彩表现越丰富,越真实但同时文件大小也会相应增大因此在实际应用中需要权衡图像质量和文件大小的平衡常见图像格式JPEG/JPG PNGGIF SVG最常用的有损压缩格式适用于支持透明通道的无损格式适用支持动画的位色索引格式适基于矢量的无损格式适用于可,,8,,照片和复杂图像支持位色于图标、线条图等简单图像用于简单图像和动画缩放的图标和插图24深图像文件的属性文件大小解析度图像文件的大小主要取决于图像图像的分辨率决定了图像呈现的尺寸和色深，反映了图像的信息清晰度和细节程度，是评判图像量和存储需求质量的重要指标色深文件格式色深决定了图像能够表示的颜色不同的图像格式拥有不同的特点数量，色深越高，图像的色彩表和应用场景，如、、JPEG PNG现越丰富等TIFF图像的采样和量化空间采样1将连续的图像信号转换为离散的像素矩阵以便于数字化处理和,存储采样间隔越小图像质量越高,亮度量化2将连续的亮度值量化成有限个离散值通常采用级量化量,2^n化级数越多图像质量越好但需要更多存储空间,,采样和量化的权衡3采样和量化是图像数字化的两个关键步骤需要在图像质量和存,储空间之间进行平衡图像的空间采样采样间隔图像的空间采样是指在水平和垂直方向上以固定的间隔对图像进行采样采样点的间隔称为采样间隔,采样频率采样频率是指每个单位长度上采样的点数决定了图像在空间上,的分辨率采样定理采样定理规定了采样频率必须大于等于信号最大频率的倍才能2,完整地记录原始信号图像的亮度量化最大亮度值1图像的最大亮度值决定了整个图像的明暗程度亮度等级2图像的亮度等级越多能表现的灰度级就越丰富,二值化3将图像二值化可以极大地压缩图像数据量图像的亮度量化是决定图像质量的关键因素通过调整最大亮度值和亮度等级可以控制图像的明暗效果和灰度细节合理的亮度量化可以,有效压缩图像数据同时保留图像的重要信息,图像质量的评价指标信噪比峰值信噪比12衡量图像强度与噪声强度的比比较原始图像与经处理图像之值可反映图像的清晰度和细节间的差异用于评估图像的重建,,保留程度质量结构相似性视觉信息保真度34考虑亮度、对比度和结构三个评估图像在视觉信息保留和分方面更好地模拟人眼感知图像布方面与原始图像的一致性,质量图像分辨率图像分辨率是描述一张图像包含的像素数量的指标分辨率越高，图像越清晰细腻常用的分辨率单位包括像素（Pixel）、每英寸点数（DPI）和每厘米点数（DPC）不同的应用场景对分辨率要求也不尽相同图像的几何变换平移1在图像平面上进行位置移动缩放2调整图像的尺寸大小旋转3将图像绕坐标轴旋转指定角度图像的几何变换包括平移、缩放和旋转等操作可以改变图像在空间位置和大小这些基本变换是图像处理的重要手段可用于图像矫正、,,拼接、编辑等场景通过合理使用这些变换操作可以实现图像的空间校正和变换,平移、缩放和旋转平移缩放旋转Translation ScalingRotation平移是将图像整体沿水平或垂直方向移动缩放是放大或缩小图像的大小这可用于旋转是将图像以特定角度旋转这可用于的操作这可用于调整图像在画布上的位调整图像的尺寸以适应不同的空间或需求调整图像的方向使其保持正确的视觉效果,,置与其他图像对齐或放置在所需位置而不会损失图像质量,插值算法像素插值过程双线性插值算法双三次插值算法插值算法通过计算相邻像素的加权平均值双线性插值通过考虑个相邻像素的值来双三次插值算法使用个周围像素来计算,416从而生成新的像素值用于放大、缩小或转计算新像素的值得到更加平滑自然的结果新像素值产生更高精度的结果但计算量也,,,,换图像的分辨率更大图像复合图层合成混合模式透明度控制图层遮罩将多个图像图层按照一定的规通过不同的混合模式如覆盖、调整各图层的透明度使它们在通过遮罩操作可以选择性地显,,,则进行组合和融合从而生成一滤色等实现图层之间的视觉融合成时产生良好的视觉效果示或隐藏图层的某些部分,,个新的图像合图像的锐化与平滑图像锐化图像平滑图像锐化可以突出图像边缘细节图像平滑可以减少噪点平滑图,提高对比度增强图像清晰度和像纹理消除局部干扰提高图像,,,,质量整体效果锐化和平滑的平衡需要在图像细节和整体效果之间寻找平衡根据不同应用场景选择合适的,处理方法图像的直方图处理直方图可视化直方图均衡化通过绘制图像像素亮度分布的直通过调整图像像素值的直方图分方图可以更直观地了解图像整体布可以拓展图像的动态范围提高,,,的亮度特征对比度直方图规定化将图像直方图调整为指定的目标分布可以实现图像色彩的重塑和标准化,图像的二值化二值化基础二值化的应用二值化算法二值化是将灰度图像转换为只二值化广泛应用于文字识别、全局二值化、自适应二值化、有两种灰度值的黑白图像的过目标检测、图像分割等计算机等算法可以根据不同的OTSU程它通过设定一个阈值来区视觉任务中它能够简化图像图像特点选择合适的阈值得,分前景和背景像素值大于阈结构突出感兴趣的部分为后到更好的二值化效果,,值的被设为白色，小于阈值的续的图像处理提供基础被设为黑色形态学操作腐蚀运算膨胀运算开运算和闭运算骨骼化腐蚀运算用于消除噪声和细节膨胀运算用于填充孔洞连接断开运算先腐蚀后膨胀用于消除骨骼化是一种形态学操作可以,,,,可以去除图像中的小斑点和细开的部分可以增强图像的主噪声闭运算先膨胀后腐蚀用于提取图像的骨架结构简化复杂;,,小结构保留主要轮廓要轮廓填充孔洞图像,图像的分割分割目的图像分割是将整个图像划分为多个有意义的区域或对象,以便进一步分析和处理基于边缘的分割通过检测图像中的边缘并连接这些边缘来分割图像常用算法有Sobel、Prewitt、Canny等基于区域的分割根据相似性原则将图像划分为不同的区域,如颜色、纹理、亮度等常用算法有区域生长、区域合并等基于阈值的分割通过设定灰度阈值将图像二值化,从而实现对图像的分割如大津法、OTSU算法等边缘检测算法算子边缘检测边缘检测算法交叉边缘检测Sobel CannyRoberts算子通过计算图像梯度来检测边缘算法可以检测出更精细的边缘通过该算子通过计算像素点周围梯度的交叉差来Sobel,Canny,能够很好地识别明显的边界其简单实现且对噪声的抑制和边缘的细化得到更准确的检测边缘对角线边缘检测效果很好但对噪,,,抗噪声能力强边缘轮廓声敏感图像的失真和噪声图像失真图像噪声图像在拍摄、传输及存储过程中容易受到图像噪声是指由各种因素引起的无规则干各种因素的影响而产生失真如光线、镜头扰信号会降低图像的清晰度和细节常见,,畸变、传感器故障等这会导致图像的形的噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声、斑状、亮度、色彩等发生改变影响图像质量点噪声等,图像的去噪处理噪声消除1图像的去噪处理通过应用滤波算法可以有效地降低噪声对图像,质量的影响突出图像的主要特征,保边缘细节2在消除噪声的同时还需要保留图像的重要边缘细节避免产生,,模糊或失真的情况算法选择3不同类型的噪声需要采用不同的滤波算法如中值滤波、高斯滤,波等以达到最佳的去噪效果,图像的压缩编码图像编码1利用数学模型对图像数据进行编码压缩有损压缩2通过舍弃一些非关键信息来减小文件大小无损压缩3保留全部图像信息而只改变数据结构图像压缩编码是图像处理的重要环节之一通过采用数学模型对图像数据进行编码可以大幅减小图像的文件大小方便存储和传输有损,,压缩通过舍弃一些非关键信息实现更高压缩率而无损压缩则保留全部图像信息只改变数据结构两种方式各有优缺点需要根据具体应用,,场景做出权衡图像压缩算法无损压缩有损压缩通过移除冗余数据实现无损的图通过有选择地删除部分图像信息像压缩保留原始图像的品质适来获得更高的压缩率适用于网,用于医疗影像、法律文件等对图页、社交媒体等对图像质量要求像质量有严格要求的场景不高的场景变换编码预测编码将图像从空间域转换到频率域利利用图像中的相关性对像素值进,用人眼对高频信号不太敏感的特行预测只保存预测误差可以与,点进行压缩常见的如、变换编码等算法结合使用JPEG等算法MPEG图像的存储与传输图像存储格式图像压缩编码12常见的图像存储格式包括、和等每种格式都通过图像压缩技术可以大幅减少图像文件的体积从而提高JPEG PNGTIFF,,有其特点和应用场景存储和传输效率图像传输协议元数据信息34互联网上常用的图像传输协议包括、和图像文件通常包含文件大小、分辨率、颜色深度等元数据HTTP FTP,等提供安全可靠的数据传输有助于管理和处理图像WebSocket,小结与展望回顾重点系统全面地回顾了静态图形图像的基本知识、概念和基本处理方法发展趋势随着技术的不断进步，静态图形图像处理将向更加智能、自动化的方向发展广泛应用静态图形图像处理技术广泛应用于各行各业，在未来发挥越来越重要的作用。