大学计算机信息技术.ppt
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1、5.2 图形与图像,5.2.1 图像的获取5.2.2 图像的表示与压缩编码5.2.3 数字图像处理与应用5.2.4 计算机图形,(1)图像(image):是指从现实世界中通过数字化设备获取的图像,称为 取样图像(sampled image)或 点阵图像(dot matrix image)或 位图图像(bitmap image)简称图像(image)。(2)图形(graphics):是指使用计算机合成的图像(synthetic image),称为矢量图形(vector graphics),简称图形。,5.2 图形与图像,数字图像的分类“,5.2.1 图像的获取,(1)图像的获取 从现实世界中获得
2、数字图像的过程,实质上是模拟信号的数字化过程。(2)获取的步骤:,5.2.1 图像的获取,1.图像的数字化,将画面划分成mn各网格,将取样点的颜色分成三基色(R、G、B),测量每个取样点的每个分量的亮度值,对每个取样点的亮度值用数字量表示,:是对静止图像的表示,(1)数字图像获取设备 是指从现实世界获得数字图像过程中所使用的设备(2)设备的功能 将现实的景物输入到计算机内并以图像的形式表示(3)设备的分类2D图像获取设备:只能对图片或景物的2D投影进行数字化。如扫描仪、数码相机等3D图像获取设备:能获取包括深度信息在内的3D景物的信息。如3D扫描仪,2.数字图像获取设备,5.2.1 图像的获取
3、,5.2.2 图像的表示与压缩编码,从图像获取过程得知,一幅取样图像由M(行)*N(列)个取样点组成,每个取样点是组成取样图像的基本单位,称为像素(picture element,简写为pel)。彩色图像的像素是矢量,它由多个彩色分量组成,黑白图像的像素只有1个亮度值,1.图像的表示方法与主要参数,5.2.2 图像的表示与压缩编码,1.图像的表示方法与主要参数,5.2.2 图像的表示与压缩编码,(1)图像的表示,红色分量,绿色分量,蓝色分量,取样图像在计算机中的表示方法:单色图像:用一个矩阵来表示彩色图像:用一组(一般是3个)矩阵来表示 矩阵的行数称为图像的垂直分辨率,列数称为图像的水平分辨率
4、,矩阵中的元素是像素颜色分量的亮度值,使用整数表示,一般是8位至12位,1.图像的表示方法与主要参数,5.2.2 图像的表示与压缩编码,(1)图像的表示,(2)图像的描述信息 图像大小 也称图像分辨率(垂直分辨率水平分辨率)颜色空间的类型指彩色图像所使用的颜色描述方法,也叫颜色模型。常用颜色模型:RGB(红,绿,蓝)、YUV(亮度,色度)等 像素深度即像素的所有颜色分量的位数之和它决定了不同颜色(亮度)的最大数目,1.图像的表示方法与主要参数,5.2.2 图像的表示与压缩编码,图像文件的大小,图像文件名,图像大小、深度、类型,白色小车点阵图示,行驶中的白色小车,2.图像的压缩编码,5.2.2
5、图像的表示与压缩编码,(1)一幅图像数据量的计算(以字节为单位):图像数据量 图像水平分辨率图像垂直分辨率像素深度8(2)几种常用图像的数据量,2.图像的压缩编码,5.2.2 图像的表示与压缩编码,(3)图像数据压缩的可能性 数字图像中的数据相关性很强,冗余度大;人眼视觉有一定局限性,即使压缩图像有失真,只要限制在人眼允许的误差范围之内,也是允许的。,(4)数据压缩类型 无损压缩:压缩以后的数据进行图像还原时,重建的图像与原始图像完全相同。例如:行程长度编码、哈夫曼(Huffman)编码 有损压缩:使用压缩后的数据进行图像重建时,重建后的图像与原始图像虽有一定的误差,但不影响人们对图像含义的正
6、确理解。例如:变换编码、矢量编码等,2.图像的压缩编码,5.2.2 图像的表示与压缩编码,(3)图像数据压缩的可能性 数字图像中的数据相关性很强,冗余度大;人眼视觉有一定局限性,即使压缩图像有失真,只要限制在人眼允许的误差范围之内,也是允许的。,(4)数据压缩类型 无损压缩:重建的图像与原始图像完全相同 有损压缩:重建后的图像与原始图像虽有一定的误差,总结:图像压缩方法很多,不同方法适用于不同的应用,在计算机中常常是多种压缩方法的综合使用。为得到较高的数据压缩比,一般都采用有损压缩。,2.图像的压缩编码,5.2.2 图像的表示与压缩编码,(5)压缩编码方法优劣的评价 压缩倍数的大小 重建图像的
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