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应用领域广泛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，图像获取与表集、处理和理解示技术应用于各个领域图像简介

1.1视觉信息载体世界模型广泛应用图像承载着丰富的视觉信息，例如颜图像提供了一种对真实世界的数字化图像在各个领域得到广泛应用，包括色、形状、纹理和空间关系表示，可以帮助我们理解和分析周围医疗、工程、艺术和娱乐等的环境图像获取和表示的重要性

1.2图像采集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图像获取是计算机视觉的基础，它将的特定特征，便于计算机进行更深入现实世界的信息转化为计算机可处理的分析和应用的数字形式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、图像识别等课程大纲

1.3数字图像的定义与特点数字图像的采集光栅图像的表示图像的存储与压缩介绍数字图像的基本概念、特深入探讨图像采集原理、设备学习图像矩阵、颜色模型和像介绍常见的图像文件格式、压点和表示方法和技术素存储等内容缩技术和标准数字图像的定义与特点

2.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灰度离散化颜色离散化图像被分割成一个个每个像素的亮度值被彩色图像中的每个像像素，每个像素对应量化为有限个灰度级素被量化为有限个颜图像空间中的一个点，用数字表示色值，用数字表示空间离散化

2.1像素1图像的基本单元采样2将连续空间转换为离散点分辨率3像素的密度灰度离散化

2.2量化级别1将连续的灰度值量化为有限个离散的灰度级量化误差2量化过程中会引入误差，称为量化误差灰度级数量3灰度级数量决定了图像的灰度层次颜色离散化

2.3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等数字图像的采集

3.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图像传感器将光线聚焦到传感器上，形成图像将光信号转换成电信号，并将其数字化光学成像系统

3.1光学镜头光圈快门123收集光线并将其聚焦在图像传感器控制进入镜头的光量控制光线照射传感器的时间上图像传感器

3.2光电转换感光元件像素图像传感器将光信号转换为电信号，并感光元件是图像传感器的核心，负责捕感光元件由许多微小的光电二极管组成将其转换为数字数据捉光线并将其转换为电信号，每个二极管对应一个像素常见的图像采集设备

3.3数码相机手机摄像头12数码相机是一种广泛使用的图智能手机摄像头已经成为现代像采集设备，能够捕捉静态图人生活中不可或缺的一部分，像和视频用于拍照、视频通话和扫描二维码等扫描仪医疗成像设备34扫描仪用于将纸质文档或照片医疗成像设备，例如X射线机数字化，以便于存储、编辑和、CT扫描仪和MRI，用于诊断共享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图像矩阵

4.1像素灰度值图像矩阵中的每个元素代表一个每个像素都有一个灰度值，表示像素，它是图像的基本组成单元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颜色模型

4.2RGB红色绿色蓝色表示红色通道的亮度表示绿色通道的亮度表示蓝色通道的亮度其他颜色模型CMYK颜色模型HSV颜色模型用于印刷和出版行业的颜色模型，基于青色Cyan、品红用于描述人类感知颜色的模型，基于色调Hue、饱和度Magenta、黄色Yellow和黑色Key四种颜色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无损压缩有损压缩常见的图像文件格式无损压缩算法可以完有损压缩算法会丢失包括JPEG、PNG、全恢复原始图像数据部分图像数据，但可GIF、BMP等，它们，适用于需要保持图以大幅压缩文件大小采用不同的压缩算法像质量的场景，例如，适用于对图像质量和编码方式医学影像要求不高的场景，例如网页图片图像文件格式

5.1常见格式存储方式应用场景常见的图像文件格式包括JPEG、PNG、不同的格式使用不同的压缩和存储方法选择合适的格式取决于图像的用途，如GIF和TIFF，影响图像质量和文件大小网页设计、印刷或科学研究无损压缩

5.2数据完整性可逆性无损压缩算法在压缩过程中不丢压缩后的数据可以通过解压缩还失任何原始数据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、财务报表等有损压缩

5.3不可逆压缩率高12压缩过程中不可避免地会损失有损压缩可以实现更高的压缩一部分信息解码后的图像与率，从而减小图像文件的大小原始图像存在差异，但人眼通常无法察觉广泛应用3JPEG、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几何变换灰度变换12旋转，缩放，平移等调整图像亮度，对比度等滤波处理3去除噪声，增强图像细节等几何变换

6.1平移1移动图像到新位置旋转2绕某个点旋转图像缩放3改变图像的大小剪切4倾斜图像灰度变换

6.2线性变换1调整图像整体亮度和对比度非线性变换2增强图像细节或特定区域直方图均衡化3改善图像对比度，使灰度分布更均匀滤波处理

6.3平滑滤波1消除图像噪声，使图像更加平滑锐化滤波2增强图像边缘和细节，使图像更加清晰边缘检测3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，你将能够定义数字图像，并解释其关键特征描述图像获取过程，包括光学成像系统、图像传感器和常见的图像采集设备解释图像的表示方法，包括图像矩阵和颜色模型了解图像存储和压缩技术，包括图像文件格式和无损/有损压缩方法应用图像处理的基本操作，包括几何变换、灰度变换和滤波处理。