图像基础知识[合集]

第一篇：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 点每英寸dpi 如果图像分辨率大于显示器分辨率，则电脑上显示尺寸大于图像实际尺寸

例：1×1英寸 144ppi的图像，在72dpi的显示器上显示，则显示区域需要2×2英寸 6.打印机分辨率 每英寸的油墨点数dpi 印刷品质量lpi 印刷分辨率（挂网精度）7.文件大小

文件所占磁盘空间大小

注：photoshop目前版本支持最大像素尺寸是300000×300000像素。

三．图像文件的常见格式

PSD：Photoshop特有的图像文件格式（源文件），可记录图层、通道、蒙板、颜色模式、参考线及文件信息等属性很少有其他软件支持，占空间大

JPEG：一种有损压缩格式，设置了12个压缩级别。它是将人眼很难觉察到冗余的图像和彩色数据去除。图像所占磁盘空间很小，而图像的品质并未受到多大的影响。此格式支持RGB、CMYK和灰度颜色模式，但不支持Alpha通道和图层。

GIF：一种有损压缩格式，丢失的不是图像的像素，而是图像的色彩。节省空间，常用于保存作为网页数据传输的图像文件。缺点是不能存储超过256色的图像，不支持图层和Alpha通道。

PNG：Adobe Illustrator。它汲取了GIF和JPG的优点，既具有丰富的色彩，很高的压缩比，又支持透明图像的制作。下载快，可边下载边显示。但不支持动画。这种格式在网上越来越流行。

BMP：PC机windows下标准的图像格式。它支持RGB、索引颜色、灰度和位图颜色模式，但不支持Alpha通道。

TIFF：非失真压缩格式。位图，支持程序多，应用广泛。最大文件数据量为4GB。

保存时可选PC或MAC机可读格式 EPS：用于存储矢量图形 PSB：大型文档

四．色彩的基本概念 1.色相（色泽）H 赤橙黄绿青蓝紫等名称，代表了一种色彩区别于另一种色彩的表象特征。

在0－360度标准色轮上按位置度量色相，色相由颜色名称标识，白及各种灰色则属于无色系。

(1)基色沿圆周排列，距离相等，每一种次色位于产生它的两种基色之间(2)互补色/反差色/反相颜色，在色盘上彼此相对。2.饱和度 S Photoshop中常用颜色的强度或纯度来表示饱和度（0％为纯灰色，100％为完全饱和）。用色相中灰色成分所占百分比来表示

3.亮度 B Photoshop中常用亮度来表示颜色的相对明暗程度。通常使用从 0%（黑色）至 100%（白色）的百分比来度量。

4.对比度

是指不同颜色之间的差异。对比度越大，两种颜色之间的反差也就越大，反之则颜色相近。比如：如果提高一副灰度图像的对比度，则会使图像变得黑白鲜明；而降低对比度时，图像中不同部分的颜色就趋于相同，最终会使整幅图像都成为灰色。

五．Photoshop 中的色彩模式

色彩模式是把色彩表示成数据的一种方法。它决定了图像以什么样的方式在电脑中显示或打印出来。

1.RGB色彩模式

R.红色

G.绿色

B.蓝色

这三种基色每种都有256（0－255）种取值，所有基色相加（都为255）可以生成纯白色。完全缺少红色、蓝色和绿色光（都为0）将导致生成黑色。

由于三种颜色合成可以产生白色，RGB模式也被称为色光加色法。计算机的显示器是使用加色原色来创建颜色的设备。

2.CMYK色彩模式

C.青色 M.洋红 Y.黄色 K.黑色

CMYK色彩模式是以打印机在纸上的油墨的光线吸收特性为基础的印刷模式。主要用于印刷品。

理论上，纯青色，洋红，黄色色素合成后吸收所有颜色，生成黑色。所以CMYK模式被称为色光减色法。将原色混合在一起后生成的颜色都是原色的不纯版本（减色）。例如，将洋红色和黄色进行减色混合创建纯色。

减色是指一些颜料，当按照不同的组合将这些颜料添加在一起时，可以创建一个色谱。与显示器不同，打印机使用减色原色（青色、洋红色、黄色和黑色颜料）并通过减色混合来生成颜色。

3.HSB色彩模式

HSB 模型以人类对颜色的感觉为基础，描述了颜色的 3 种基本特性：

色相 ：调整颜色 0－360 饱和度：0％－100％ 灰色－纯色 亮度 ： 0％－100％ 黑色－白色

4.位图模式 只有黑白两种颜色 5.灰度模式

256级灰度，每个像素都有一个0－255间的亮度值，也可用黑色油墨覆盖的百分比来衡量，0％为白色，100％为黑色

6.Lab模式

是光度分量和两个色度分量组成 L 代表亮度，范围在0-100之间。

a 从绿到红的光谱变化，范围在－120－120之间。b 从蓝到黄的光谱变化，范围在－120－120之间。

常用作photoshop从一种模式向另一种模式转换时的内部模式 7.索引模式

根据图像中的像素来统计颜色的，它将统计的颜色定义成一个“颜色表”，用以存放并索引图像中的颜色。

最多不256种颜色，容易失真，8.双色调模式

通过2-4种自定油墨创建双色调，三色调，四色调图像。9．多通道模式

每个通道256级灰度，用于特殊打印。

第二篇：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。

⑵ BAYER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： ① Image_gamma：为输入影像的γ值，一般订为γNTSC=2.2，γPAL=2.8，γRGB=1，γMAC=1.8；

② Display_gamma：因制造技术的关系，每一制造厂生产出来的显示器γ值都会不一样，所以制造厂需提供显示器γ值,一般订为γCRT=2.5,γLCD=1.6;

③ Viewing_gamma：为最后我们用眼睛去看的结果，理想状况为1，即为看到的影像为原

始影像，一般会因外在环境的影响，γ值从1至1.5变化。

④ LUT_gamma：伽马参数的LUT表。

输入讯号经γ修正器与显示器后，最后希望看到的是与原输入影像一样的画面，即没有失真。

⑷ RGB和YUV图像

在计算机中使用最多的 RGB 颜色空间，分别对应红、绿、蓝三种颜色；通过调配三个分量的比例来组成各种颜色。一般可以使用 1、2、4、8、16、24、32 位来存储这三颜色，不过现在一个分量最大是用 8 位来表示，最大值是 255，对于 32 位的颜色，高 8 位是用来表示透明度的。彩色图一般指 16 位以上的图。灰度图有一个特殊之处就是组成颜色的三个分量相等；而一般灰度图是8 位以下。

在彩色电视机系统中，通常使用一种叫 YUV 的颜色空间，其中 Y 表示亮度信号，也就是这个 YUV 空间解决了彩色电视机和黑白电视机的兼容问题。对于人眼来说，亮度信号是最敏感的，如果将彩色图像转换为灰度图像，仅仅需要转换保存亮度信号就可以。

从 RGB 到 YUV 空间的 Y 转换公式为：

Y = 0.299R+0.587G+0.114B

在 WINDOWS 中，表示 16 位以上的图和以下的图有点不同； 16 位以下的图使用一个调色板来表示选择具体的颜色，调色板的每个单元是 4 个字节，其中一个透明度；而具体的像素值存储的是索引，分别是 1、2、4、8 位。16 位以上的图直接使用像素表示颜色。

⑸ 彩色图转换为灰度图

灰度图（GrayScale）是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。灰度化处理是把含有亮度和色彩的彩色图像变换成灰度图像的过程。灰度化处理在许多图像处理中是很重要的一步，他的结果就是后续处理的基础。所以，寻求一种正确有效的灰度化处理方法尤其重要。

那么如何将彩色图转换为灰度图呢？

常用的色彩系统有RGB、YIQ、YUV。

1）YIQ色彩系统属于NTSC电视广播制式系统。Y是亮度，即图像的灰度值，I和Q则是指色调。它与RGB的关系为：

2）YUV属于PAL电视广播制式系统。Y也是亮度，U和V也是色调。它与RGB的关系为：

灰度图中有调色板，首先需要确定调色板的具体颜色取值。我们前面提到了，灰度图的三个分量相等。当转换为 8 位的时候，调色板中有 256 个颜色，每个正好从 0 到 255 个，三个分量都相等。当转换为 4 位的时候，调色板中 16 个颜色，等间隔平分 255 个颜色值，三个分量都相等。当转换为 2 位的时候，调色板中 4 个颜色，等间隔平分 255 个颜色，三个分量相等。当转换为 1 位的时候，调色板中两个颜色，是 0 和 255，表示黑和白。

将彩色转换为灰度时候，按照公式计算出对应的值，该值实际上是亮度的级别；亮度从 0 到 255 ；由于不同的位有不同的亮度级别，所以 Y 的具体取值如下：

Y = Y/(1<<(8-转换的位数));

最后一点需要注意，得到 Y 值存放方式是不同的；分别用对应的位数来存储对应的 Y 值。在计算 Y 值的时候，使用的整数除法，这是有误差的，为了消除误差，需要采用误差扩散的算法，也就是将该误差值向其邻近的像素点扩散，当然按照一定的比例来分配；例如：整除之后，余数是 5，采用 3/2/3 的策略，就是，右边像素和正下面的像素各占 3/8，而右下角的像素占 2/8。

2．图像格式转换的算法描述

⑴ BAYER矩阵转换为RGB格式图像的算法描述

我们通常采用插值算法（Interpolation）把BAYER矩阵中的像素的颜色值转换为一个像素的RGB的数值。我们通常以3×3的插值算法来计算BAYER矩阵的像素的RGB值，该插值算法中某个位置像素的RGB分量的值只取决于以该像素为中心的3×3的邻域中同样分量的均值。

⑵ RGB格式图像转换为灰度图像的算法描述

我们进行图像处理通常都是在微机上进行的，因此以微机的Windows系统为例来介绍如何将RGB格式图像转换为灰度图像。

Windows系统中使用的是设备无关位图（DIB）

DIB即Device_Independent Bitmap。目前，Windows处理的DIB通常是以BMP文件存在。BMP文件文件有如下的四个部分；

1）位图头文件：BITMAPFILEHEADER，它是一个位图标志

2)位图信息头：BITMAINFOHEADER

它定义了图像的大小，长宽等信息，长度固定为40个字节。

3）调色板（Palette）

它用来存放位图的颜色，如果是真彩色图，则不需要调色板。其定义为： 所谓调色板就是在16色或256色的显示系统中，将图像中频率出现最高的16或256种颜色组成颜色表。对这些颜色按0至15或255进行编号，每一个编号代表其中的一种颜色。这种颜色编号就叫做颜色的索引号，4位或8位的索引号与24位颜色值的对应表叫做颜色查找表。使用调色板的图像叫做调色板图像，它们的象素值就是颜色在调色板查找表中的索引号。

4）实际的图像数据

对于用到调色板的位图，图像数据就是该像素颜色在调色板中的索引值，对于真彩色图，图像数据就是实际上的红（R）、绿（G）、蓝（B）的值。由前面介绍的原理可知，知道图像某点的R、G、B值，要得到亮度信息，则可由下式计算出： Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B（1）

而在用BMP表示的灰度图中，其红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量的值相等，即有

R=G=B(2)式

把（2）式代入（1）式中，可得：I=Q=0，即图像没有了色彩信息。

同理，对YUV颜色空间也一样。

为了把彩色图像转换为灰度图像，首先要找出彩色图像的颜色值：R、G、B。然后，通过（3）式计算，即可得出亮度值Y。再令：R=G=B=Y，则得到的新的图像，即灰度图像。

对于24位或32位的真彩色图像而言，找出每点的RGB值相对容易。前面介绍了，24位或32位真彩不需调色板，它的图像数据就是实际的RGB的值。RGB三个分量分别占有一个字节，即容易取得RGB的值。

而对于16位位图言，它的一个点用两个字节来表示。它也不用调色板。要取得RGB的值，就需要了解R、G、B在这两个字节中的位置。它们所占的位置是这样的：

R占高5位，B占低5位，G占中间6位。

取出相应的RGB值后，都转变为八位（低位补0）。再通过（1）式，即可得到该点的亮度值Y。然后，写回新的256色位图时，令R=G=B=Y，这样，就得到了一个256级的灰度图像。

第三篇：图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

一、颜色特征

（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。

颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集

颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从 RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如 HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩

这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征

（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理。

例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。

在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。

（二）常用的特征提取与匹配方法 纹理特征描述方法分类

（1）统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。统计方法中另一种典型方法，则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征，即通过对图像的能量谱函数的计算，提取纹理的粗细度及方向性等特征参数（2）几何法

所谓几何法，是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法。纹理基元理论认为，复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。在几何法中，比较有影响的算法有两种：Voronio 棋盘格特征法和结构法。（3）模型法

模型法以图像的构造模型为基础，采用模型的参数作为纹理特征。典型的方法是随机场模型法，如马尔可夫（Markov）随机场（MRF）模型法和 Gibbs 随机场模型法（4）信号处理法

纹理特征的提取与匹配主要有：灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。

灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura 纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。自回归纹理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是马尔可夫随机场（MRF）模型的一种应用实例。三形状特征

（一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外，从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从 2-D 图像中反映出来的形状常不是 3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。

（二）常用的特征提取与匹配方法 Ⅰ几种典型的形状特征描述方法

通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。几种典型的形状特征描述方法：

（1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。（2）傅里叶形状描述符法

傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。（3）几何参数法

形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在 QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。

需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。（4）形状不变矩法

利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。（5）其它方法近年来，在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋转函数（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。Ⅱ基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配

该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像，然后计算每一尺度的 7个不变矩，再转化为 10 个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，从而统一了区域和封闭、不封闭结构。四空间关系特征

（一）特点：所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。通常空间位置信息可以分为两类：相对空间位置信息和绝对空间位置信息。前一种关系强调的是目标之间的相对情况，如上下左右关系等，后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位。显而易见，由绝对空间位置可推出相对空间位置，但表达相对空间位置信息常比较简单。空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。另外，实际应用中，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确地表达场景信息。为了检索，除使用空间关系特征外，还需要其它特征来配合。

（二）常用的特征提取与匹配方法

提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。

第四篇：matlabGUI图像处理

图像处理

一、实习任务

利用MATLAB里面的一些特定函数和GUI可视化图形界面设计一个属于自己的photoshop,使其完成简易的放大、缩小、截图以及直方图统计等功能。

二、实习内容

1、布局设计

2、程序设计 %文件打开

[name,path]=uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.tif';'*.png';'*.gif';'*.jpg'},'载入图像');if isequal(name,0)|isequal(path,0)errordlg('没有选中文件','出错');return;else x=imread([path,name]);axes(handles.axes1);imshow(x);handles.img=x;handles.noise_img=x;guidata(hObject,handles)end

%文件保存

[filename,pathname] = uiputfile({'*.*';'*.bmp';'*.tif';'*.png';'*.gif';'*.jpg'},'图片保存为');if isequal([filename,pathname],[0,0])errordlg('没有保存','出错');return;else file=strcat(pathname,filename);(handles.axes2);i=getimage(gca);imwrite(i,file);end

%文件退出 clc;close all;close(gcf);

%灰度处理

axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)y=rgb2gray(handles.img);%RGB•••••••••• imshow(y);else msgbox('这已经是灰度图像','转换失败');end %截图

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);y=imcrop(handles.img);imshow(y);handles.Timage=y;

%双线性缩小

axes(handles.axes2);prompt={'输入放大倍数:'};defans={'0.2'};p=inputdlg(prompt,'输入放大倍数',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imresize(handles.img,p1,'bilinear');%法缩小 imshow(y);

%双线放大

axes(handles.axes2);prompt={'输入放大倍数:'};defans={'2'};p=inputdlg(prompt,'输入放大倍数',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imresize(handles.img,p1,'bilinear');%值法放大 imshow(y);

%上下翻转

最近邻插值最近邻插axes(handles.axes2);x=(handles.img);if isrgb(handles.img)for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k));%上下翻转函数 end imshow(y);else x=(handles.img);y=flipud(x);imshow(y);end

%左右翻转

axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)x=(handles.img);for k=1:3 y(:,:,k)=fliplr(x(:,:,k));%左右翻转函数 end imshow(y);else x=(handles.img);y=fliplr(x);imshow(y);end

%左转90度

axes(handles.axes2);x=(handles.img);y=imrotate(x,90);imshow(y);

%右转90度

axes(handles.axes2);x=(handles.img);y=imrotate(x,-90);imshow(y);

%任意角度旋转 axes(handles.axes2);prompt={'输入参数1:'};defans={'30'};p=inputdlg(prompt,'输入参数',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imrotate(handles.img,p1);imshow(y);

%亮度处理

prompt={'输入参数1','输入参数2','输入gamma'};defans={'[0 0.7]','[0 1]','1'};p=inputdlg(prompt,'输入参数',1,defans);p1=str2num(p{1});p2=str2num(p{2});p3=str2num(p{3});gamma=p3;x=(handles.img);y=imadjust(x,p1,p2,gamma);axes(handles.axes2);imshow(y);%G直方图

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)x=imhist(handles.img(:,:,2));%直方图统计 x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);else msgbox('这是灰度图像','旋转失败');end %R直方图

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);x=imhist(handles.img(:,:,1));%统计

x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);%B直方图

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)

直方图x=imhist(handles.img(:,:,3));%直方图统计

x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);%axis([0 255 0 150000]);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);%set(handles.axes2,'ytick',0:2000:15000);else msgbox('这是灰度图像','旋转失败');end

%直方图均衡

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)a=histeq(handles.img(:,:,1));b=histeq(handles.img(:,:,2));c=histeq(handles.img(:,:,3));k(:,:,1)=a;k(:,:,2)=b;k(:,:,3)=c;imshow(k);else h=histeq(handles.img);%直方图均衡 imshow(h);end

3、效果图

三、遇到的问题及解决方法

1、遇到的问题

最开始在Command里面用imread打开图片是可行的，但到了GUI里面之后，会出现一些错误，主要就是提示说：找不到对应的地方。还有就是在编写完程序之后，放大感觉没有任何变化。

2、解决方法

在查询资料后发现，在GUI里面打开图片是需要编写图片的地址以及格式的，要先判断你要操作的图片是否存在，如果不存在，应该提示你不存在的错误；在不能放大这个问题上，后来发现是axes2不够大，也就是画布不够大，再放大了画布后，放大就明显多了，缩小的时候也是这样。

四、主要收获和心得体会

在俩周的自动化软件实训里面，最大的感触就是MATLAB很强大，不但可以用自己自带的函数，还可以和C语言Java等语言连接共用，在处理图像上有自己独特的优势，在编辑菜单之后再进行相应的编程，做出来的界面和网页一样好看，这俩周特别快，不过收获很多，在很大程度上锻炼了我们的设计能力。

第五篇：图像信息处理教案

第三单元 图像信息处理

第五课 图像及图像处理工具——认识Photoshop

【教学思路】

本课从“神七”话题导入，创设情境，激发学生的学习兴趣，引出课题。教学内容的展开按照了解Photoshop功能——认识Photoshop界面——对图片的简单处理层层递近的任务来进行的。从贴近生活的语言简单了解Photoshop的功能，接着环环相扣的3个任务：一自主探究，认识Photoshop界面，任务二：小组协作，简单处理图片。任务三：创造性地处理图片。这3个任务为“校园明信片设计大赛”的选材为学习需求而串起来，使整节课有了中心有了主题。整个的教学过程以这3个任务为引领，学生自主探索和小组协作相结合。学生在解决问题的过程中如果遇到困难，可以阅读学案或小组同伴中得到帮助。整个课堂以学生为主体，教师适时进行点拨、启发。

【教学目标】 知识与技能：

(1)了解Photoshop功能，认识Photoshop界面。(2)学会利用Photoshop进行简单的图片处理。过程与方法：

(1)引导学生自主探究,初识Photoshop界面。

(2)以任务驱动策略引导学生在过程中理解、掌握技能。(3)采用小组协作方式共同完成图片处理任务。情感态度与价值观：

(1)通过欣赏与处理图片，引导学生欣赏美、感受美、创造美，陶冶学生情操。

(2)展示作品，体验成功，激发学生学习信息技术的兴趣。行为与创新: 自主探究，合作学习。引导学生有创意的图片处理设想，进行有创造性地艺术处理。【教学重点】

(1)认识Photoshop界面。

(2)运用Photoshop对图片进行简单处理。【教学难点】

运用Photoshop对图片进行简单处理。【教学准备】

多媒体教学系统、课件、大屏幕投影、白板。【教学过程】

1．欣赏导入，引出课题

从2008年神舟七号飞上太空引出宇航员的话题，从而引出宇航运员图片，展示老师本人照片处理成宇航员的图片

老师提问：老师真的去太空了吗？ 学生回答，没有，合成的

老师投影：把教室里学生合影照片处理成在金字塔前的图片 老师提问：同学们真的去过遥远的金字塔了？ 学生回答：没有，图片是假的

老师投影：几张有代表性的精美图片

老师提问：这些精美的图片，你知道是怎么做出来的吗？那是用什么软件来做出来的？用ACDSee、Windows自带的画图程序等显然作不出来这种效果，你们还知道哪些处理图片的软件？从而引出课题。通过学生欣赏图片，激发学生的 学习兴趣，同时也地进行了情感上的升华，为了贴近学生的生活，我选择了在教室上课的学生照片PHOTOSHOP成在金字塔前的精美图片，这让学生既惊讶又觉的有趣，达到了预期的效果。2．交流探索，了解功能

Photoshop是一个专业的图像处理软件，也是目前最流行的图片处理工具。它的功能非常强大，有人这样形容它:“只有想不到，没有做不到！”生活中，从各式各样的照片到风格各异的图画，从五彩缤纷的网页到装帧精美的书刊，那些那些形象生动的图片大部分都是用它来制作完成的。这么神奇的软件，你们想不想学？心动不如行动，咱们先从最基本的学起。3．初次体验,认识界面

任务1：启动Photoshop,了解它的界面。

本任务的设计目的是让学生初次体验Photoshop这个工具，了解它的基本界面及基本工具，利用学习经验，了解这个工具的使用和操作方法。

在学生实践任务1的过程中，教师巡视、启发、指导，引导学生了解Photoshop的界面的各个部分组成。跟以前学过的Windows自带和画图软件相比，有哪些地方相同，有哪些地方不周等等，对学生进行启发。4．实践体验，感受新知

任务2:利用Photoshop对图片进行简单处理 学校准备举行“校园明信片设计大赛”，要设计学校明信片，首先要进行选材，明信片大多选用风景图片，老师这里有一张咱们学校的照片，同学们一起来看看。教师提供给学生的图片在课前都进行了处理，图片或多或少的存在一些缺陷，如明暗度、色调、对比度等问题。让学生去发现图片的问题，继而分析问题，如何进行解决。请同学们分析图片存在的问题，制定加工处理方案，并选择一种合利用Photoshp软件来简单处理图片。同学们可从学案或教材中提供的相关知识获得帮助，同学之间可以相互帮助。

本任务的设计目的是让学生理解使用信息加工工具进行图片处理的合理性和有效性。二是培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力；自主学习与探索的能力；培养学生的审美能力。在学生上机实践的过程中，教师巡视、点拨、启发，观察学生在操作中出现的问题，找出学生共同存在的问题。任务完成后利用多媒体教学软件展示个别学生的作品，并让该学生说明其设计思想并演示操作过程，请班级其它同学给予评价。教师在最后进行小结，根据需要适当进行讲解和演示。

5．创新提高，情感升华

任务3 ：结合学案，自主探索创造性地处理图片

本任务的设计目的是创新提高，让学生体会图像信息可以以不同的角色表达主题，进一步激发学生的创作热情。同时，本任务具有一定的弹性，灵活性，能更好的解决学生之间存在的创新能力、审美能力、操作能力的差异，达到新课标提出的面向全体学生的目的。

教师先通过演示Photoshop的羽化和浮雕等简单的滤镜效果，激发学生创作欲望，启发学生利用Photoshop的滤镜却创造性地处理图片，进而说明图像信息可以表情达意，引出该任务。在学生制作过程中，教师巡视、启发，说明我们处理图片不是盲目地选择效果，堆砌一些效果，要选择最适合表达自己主题的，树立“适合的才是最好的”意识。学生打开素材图片进行创造性的艺术处理，让学生放手去创意性地处理图片。最后展示学生作品并点评，进行教学评价，可采用自评、他评和教师评相结合的多元评价机制。

接着展示几幅老师用Photoshop处理的精美效果,让相信大家课后会积极尝试，巧妙构思,利用Photoshop的神奇功能，制作出更多的艺术效果，争取能在校园明信片大赛中获奖。接着让学生继续欣赏一些Photoshop作品，感觉Photoshop带给我们的震憾，最后最后展示华南虎的一张图片,从情感上进行升 华。我们学习使用Phtoshop可以美化我们的生活，增添生活的乐趣，为我们的生活服务，千万不能作一些违法犯罪的事件，比如华南虎事件。6．回顾总结

从“神七”话题导入，通过展示PHOTOSHOP设计精品，组织学生讨论交流，引出课题。教学内容的展开按照了解PHOTOSHOP功能——认识PHOTOSHOP界面——对图片的简单处理层层递近的任务来进行的。从贴近生活的语言简单了解PHOTOSHOP的功能，接着环环相扣的3个任务：一自主探究，认识Photoshop界面，任务二：小组协作，简单处理图片。任务三：创造性地处理图片。这3个任务为“校园明信片设计大赛”的选材为学习需求而串起来，使整节课有了中心有了主题。在进行教学设计过程当中，力求为教师和学生创造更多的活动空间，并在交流碰撞中提高认识，拓展思路。

【教学反思】

1．教学语言的问题

无论是信息技术课还是其他学科的课，教学语言对教师要求都是最基本的要求。教学语言应该简练、丰富，如果生动、幽默当然是更好了。而这节公开课，也由于紧张的原因，语言不够简练，甚至还有点罗嗦。生怕自己没讲清楚，学生没听明白，常常在不自觉的情况下，一句话又重复一遍，这样使课堂语言不够简练，最后的课堂效果也肯定会打一定的折扣。所以在以后的教学和学习中，不断地提高自己的语言基本功，提高自己各方面的业务素质是每个教师为断成长的必修课。

2．教学内容的整体把握

一个好的教学设计是一节课成败的关键，要根据不同的课题进行灵活的教学设计。首先对每一个课题的教学内容要有一个整体的把握。

在我拿到这个课题的时候《初识Photoshop》，最初的教学设计要体现新课标，总在绞尽脑汁地想我要如何出奇制胜，如何标新立异和与众不同，如何要挖空心思地去想怎样体现Photoshop中的技术技巧，比如在教学中瞬间让图片变个什么效果等等。在这样的背景下，我精心设计了自己的教学设计第一稿题目为《精彩瞬间，快乐体验Photoshop之旅》，副标题为——认识Photoshop。自己也颇下了一番功夫，创设现实情境，导入课题。接着以小组协作的形式分别进入快乐之旅的第1、2、3站和终点站，最后对学生作品进行展示和总结，我用这个自认为很满意的教学设计提前进行了上课，上课效果很不满意，得到的是我们中心组老师的严厉批评:上公开课不是在搞花架子，不是炫耀自己的技术水平，精彩瞬间，你的课精彩了吗？快乐体验之旅，让学生体验到快乐了吗？我又静下心来，从零开始重新进行了教学设计，真正在从这个课的本身出发，“初识Photoshop”,定位是“初识”，那么这节课的教学内容就很明确了：(1)了解Photoshop。(2)认识功能和界面。(3)通过对图片进行简单处理来加深对Photoshop的了解。三大块，教学内容简洁明晰。这样的基础上再进行设计就可以把握住课题的主旨了。

3．教法方法的合理选择

目前，在信息技术课堂教学中广泛采用任务驱动教学法。以任务驱动策略引导学生在过程中理解、掌握技能。在任务驱动教学法中尽量摆脱学生被动地接受任务、机械地完成任务的局面。基于以上考虑，我在本课的教学中采用问题发现教学法。在整个课堂教学活动中，学生不是被动地接受，而是依据学生的认知规律、生活经验主动地、不断地去发现图片不美观、图片太暗、图片的需要旋转等一个个问题，主动地分析问题，继而通过自主探索、合作交流来解决问题。在教学过程中，放手让学生根据自己的知识经验、审美能力自主对图片进行加工和处理。由于课堂上的任务是学生自己发现继而要去解决的，而且有弹性，所以学生的主动性特别高，同时较好地解决了学生程度不均的问题，鼓励学生自己探索学习，收到了良好效果。

第六课

绘制图层——photoshop的工具使用

【教学目的】

1、熟悉设置画笔工具；

2、熟悉绘图工具的使用；

3、掌握使用颜色填充和描边的方法； 【教学重点】

1、绘图工具；

2、颜色填充和描边； 【教学难点】

1、设置画笔；

2、模糊、锐化和涂抹工具；

3、加深、减淡和海绵工具；

4、颜色填充和描边； 教学主要内容

教学方法与时间分配 【回顾与说明】

1、设置画笔；

2、绘图工具；

3、颜色填充和描边； 【学习目标】 ●知识点：

1、绘图工具；

2、颜色填充和描边； ●技能点

1、设置画笔；

2、模糊、锐化和涂抹工具；

3、加深、减淡和海绵工具；

4、颜色填充和描边； 【主要内容】 设置画笔

1、选取画笔；

2、创建新画笔；

3、更改画笔设置；

4、定义一个新画笔；

5、管理画笔； 设置画笔

1、选取画笔；

2、创建新画笔；

3、更改画笔设置；

4、定义一个新画笔；

5、管理画笔； 管理画笔

1、保存画笔；

2、载入画笔；

3、删除画笔；

4、替换画笔；

5、复位画笔；

6、重命名画笔；

7、更改画笔显示方式； 【单元小结】

1、介绍选取画笔的操作方法；

2、建立新画笔绘制图形的操作方法；

3、对已有的画笔进行设置的操作步骤；

4、将一幅图像定义成画笔的操作方法；

5、介绍管理画笔的多种方法； 绘图工具

1、使用画笔工具；

2、使用【铅笔工具】；

3、使用【橡皮擦工具】；

4、模糊、锐化和涂抹工具；

5、加深、减淡和海绵工具； 使用画笔工具

1、模式；

2、不透明度；

3、流量；

使用【橡皮擦工具】

1、橡皮擦工具；

2、背景色橡皮擦工具；

3、魔术橡皮擦工具； 【本课小结1】

1、使用画笔工具的操作方法及【画笔工具】工具栏中的各项参数功能介绍；

2、使用【铅笔工具】的操作方法；

3、介绍三种橡皮擦工具的使用；

4、介绍模糊、锐化和涂抹工具的使用；

5、介绍加深、减淡和海绵工具的使用； 颜色填充和描边

1、使用【渐变工具】填充；

2、使用【油漆桶工具】填充；

3、使用【填充】命令；

4、使用图案填充；

5、使用【描边】命令； 使用【渐变工具】填充

1、使用渐变颜色填充；

2、定义渐变填充效果； 【本课小结2】

1、使用【渐变工具】填充颜色的操作方法；

2、使用【油漆桶工具】填充颜色的操作方法；

3、使用【填充】的一般操作步骤；

4、使用图案填充颜色的操作方法；

5、使用【描边】的操作方法； 【综合练习】

1、利用渐变填充功能制作球形按钮；

2、制作圆柱体；

3、制作灯管文字；

4、制作透明立体文字； 【总结】

通过本课的学习，可以掌握各种工具的使用方法和操作技巧，在此基础上灵活使用这些工具制作出漂亮的图像和文字。比如可以用画笔工具绘制水墨画图像，用图章工具复制或修正图像，用渐变工具制作出一些具有渐变效果的特效文字和图形。并掌握填充和描边的基本技巧。训练作业与复习思考题

1、利用渐变填充功能制作球形按钮；

2、制作圆柱体；

3、制作灯管文字；

4、制作透明立体文字； 下一单元预习内容要求 【课后反思】

1、设置文本的旋转和变形的方法；

2、介绍更改文本排列方式的操作方法；

3、将文本转换为选取范围的具体方法；

4、将文本转换为路径和形状的全体方法；

5、设置文本拼写检查的方法；

6、使用文本查找与替换的操作方法；