图像编辑处理

《图像编辑处理》通识班级：2014级通识研讨004班姓名：吉晨学号：20143372专业：环境设计学院：设计艺术学院一、教学参考书（10本）[1]作者：夏良正。书名：《数字图像处理》[M]出版社：南京东南大学出版社出版年：1999-1-1内容简介所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。中国物联网校企联盟认为图像处理将会是物联网产业发展的重要支柱之一，它的具体应用是指纹识别技术。[1]二值图像一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。灰度图像灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。因此其数据类型一般为8位无符号整数的（int8），这就是人们经常提到的256灰度图像。“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。在某些软件中，灰度图像也可以用双精度数据类型（double）表示，像素的值域为[0，1]，0代表黑色，1代表白色，0到1之间的小数表示不同的灰度等级。二值图像可以看成是灰度图像的一个特例。索引图像索引图像的文件结构比较复杂，除了存放图像的二维矩阵外，还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定，如矩阵元素值域为[0，255]，则MAP矩阵的大小为256Ⅹ3，用MAP=[RGB]表示。MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值，MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值，如某一像素的灰度值为64，则该像素就与MAP中的第64行建立了映射关系，该像素在屏幕上的实际颜色由第64行的[RGB]组合决定。也就是说，图像在屏幕上显示时，每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。索引图像的数据类型一般为8位无符号整形（int8），相应索引矩阵MAP的大小为256Ⅹ3，因此一般索引图像只能同时显示256种颜色，但通过改变索引矩阵，颜色的类型可以调整。索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型（double）。索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像，如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放，如果图像的色彩比较复杂，就要用到RGB真彩色图像。RGB彩色图像RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样，它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是，RGB图像每一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示，M、N分别表示图像的行列数，三个MxN的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形，通常用于表示和存放真彩色图像，当然也可以存放灰度图像。数字化图像数据有两种存储方式：位图存储(Bitmap)和矢量存储(Vector)我们平常是以图像分辨率（即像素点）和颜色数来描述数字图象的。例如一张分辨率为640*480,16位色的数字图片，就由2^16=65536种颜色的307200(=640*480)个素点组成。位图图像：位图方式是将图像的每一个象素点转换为一个数据，当图像是单色（只有黑白二色）时，8个象素点的数据只占据一个字节（一个字节就是8个二进制数，1个二进制数存放象素点）；16色（区别于前段“16位色”）的图像每两个象素点用一个字节存储；256色图像每一个象素点用一个字节存储。这样就能够精确地描述各种不同颜色模式的图像图面。位图图像弥补了矢量式图像的缺陷，它能够制作出色彩和色调变化丰富的图像，可以逼真地表现自然界的景象，同时也可以很容易地在不同软件之间交换文件，这就是位图图像的优点；而其缺点则是它无法制作真正的3D图像，并且图像缩放和旋转时会产生失真的现象，同时文件较大，对内存和硬盘空间容量的需求也较高。位图方式就是将图像的每一像素点转换为一个数据。如果用1位数据来记录，那么它只能代表2种颜色（2^1=2）；如果以8位来记录，便可以表现出256种颜色或色调(2^8=256)，因此使用的位元素越多所能表现的色彩也越多。通常我们使用的颜色有16色、256色、增强16位和真彩色24位。一般所说的真彩色是指24位(2^24)的位图存储模式适合于内容复杂的图像和真实照片。但随着分辨率以及颜色数的提高，图像所占用的磁盘空间也就相当大；另外由于在放大图像的过程中，其图像势必要变得模糊而失真，放大后的图像像素点实际上变成了像素“方格”。用数码相机和扫描仪获取的图像都属于位图。矢量图像：矢量图像存储的是图像信息的轮廓部分，而不是图像的每一个象素点。例如，一个圆形图案只要存储圆心的坐标位置和半径长度，以及圆的边线和半径长度，以及圆的边线和内部的颜色即可。该存储方式的缺点是经常耗费大量的时间做一些复杂的分析演算工作，图像的显示速度较慢；但图像缩放不会失真；图像的存储空间也要小得多。所以，矢量图比较适合存储各种图表和工程。[2]作者：常青。书名：《数字图像处理》[M]出版社：华东理工大学出版社。出版年：2009年11月1日。内容简介：《数字图像处理教程》侧重于理论推导和注重学科宽度、广度的数字图像处理书籍不同，《数字图像处理教程》对阅读者的理论起点和技术基础做了充分的考虑，并针对职业化教育学习目的和应用需要，关注于数字图像处理的知识与实际生活中的应用相结合，把重点放在了图形制作、疑难解释、实例操作等方面，详细介绍了数字图像处理的相关概念、数字图像的获得、数字化设备的使用与选择要点等较为实用的技术和技巧，可以使学生将对数字图像处理的兴趣与生活中的实践操作尽快地结合，使其既具备相关的专业知识，又可以掌握扎实的实用技能。通过《数字图像处理教程》的学习，学生可以较为直观地掌握基本的概念和理论，同时可以学习到具体的操作方法和手段，直接面向工作或工程实际，具有较好的实用性和针对性。[3]作者：詹青龙、卢爱芹、李立宗、蔺媛媛。书名：《数字图像处理技术》[M]出版社：清华大学出版社出版年：2010年6月17日内容简介本书依据数字媒体技术专业的特点，整合数字图像处理的基本原理和具体的使用技术，做到既懂理论，又会创作面向具体应用的各种图像。全书包括两大部分：第一部分侧重数字图像处理的基本概念、原理和方法；第二部分以PhotoshopCS4作为应用支撑环境，采用知识引领、技巧性实例示范和应用演练相组合的撰写思路，从实用的角度介绍图像创作必备的知识和技能。另外，每一章都介绍了大量实用高效的技术技巧，提供了拓展性的学习内容，设计了基础实验和综合实验（面向应用并给出核心提示），从而有利于进一步理解和充实相关知识，快速提升技术技能。本书主要作为高等院校数字媒体技术、计算机专业、数字媒体艺术专业教学用书，同时也可作为数字图像处理与创作爱好者的自学参考书、数字图像处理培训班的培训教材。[4]作者：阮秋琦编著。书名：《数字图像处理学》[M]出版社：电子工业出版社出版年：2007年02月内容简介本书是在《数字图像处理学》第一版的基础上作了进一步修订而成的。该版本除了在第一版全面地、系统地介绍了数字图像处理学的基本理论及基本技术外，增加了一些新的内容，并根据作者多年从事数字图像处理的教学、科研的心得体会和科研成果列举了大量的实例，这些实例一并收集在光盘内，而不再在书中印刷，以便读者参考。全书仍分十章，其中包括：绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像处理中的正交变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学形态学原理，模式识别的理论和方法。在每一章的结尾都附有必要的思考题，供教学或自学练习，以便加深对本书所述内容的理解。随本书仍附有光盘一张。本书作者编制了一个数字图像处理软件。该软件既可作为教学演示和实验工具，也可以在实际图像处理中应用。同时，随本书附带的光盘中还附有有关本课教学辅助的Powerpoint一套，供采用本书教学的教师参考选用，可根据教学内容及教学时数的需要进行裁剪。此外，在教学中的几个典型试验也附在光盘中，希望给您带来一些方便。本书可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、遥感、生物工程、医学、物理、化学、计算机科学乃至经济、商务及社会科学的科研人员、大专院校的教师及本科生、研究生参考学习。[5]作者：阮秋琦。书名：《数字图像处理基础》[M]出版社：清华大学出版社出版年：2009年12月内容简介《数字图像处理基础》全面、系统地介绍了数字图像处理的基础理论及基本技术。全书共分10章，包括绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像处理中的正交变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学形态学原理，模式识别的理论和方法。在每章结尾都附有思考题，供教学或自学练习。同时提供作者编制的数字图像处理实验软件以及相应的MATLAB及C语言程序。为方便教学，还提供了相应的电子教案。《数字图像处理基础》可作为高等院校信号与信息处理、通信、自动控制、遥感、生物工程、计算机科学以及医学、物理、化学等专业的本科生、研究生教材，也可供科技人员参考。[6]作者：蓝章礼李益才。书名：《数字图像处理与图像通信》[M]出版社：清华大学出版社出版年：2009年03月内容简介《数字图像处理与图像通信》共13章，系统介绍图像的概念、视觉成像特点和数字图像基础，对图像变换的数学基础也进行了阐述，书中还介绍了数字图像处理的关键技术及应用，图像编码、压缩和数字通信的主要技术、标准及其应用。《数字图像处理与图像通信》附录中包括C#语言编制的图像处理算法原代码，为读者提供了对算法实现的参考实例。《数字图像处理与图像通信》可作为信号与信息处理、通信工程、计算机科学与技术、电子信息工程、地球物理学等专业的大专院校师生的教学和参考用书，也可供相关专业工程技术人员学习和参考。[7]作者：田岩。书名：《数字图像处理与分析》[M]出版社：华中科技大学出版社出版年：2009年6月1日内容简介本书是作者多年从事图像处理教学与科研工作的总结。主要介绍了图像处理的基本原理、方法和基本技术，还包括图像处理技术的现状和最新进展。书中首先论述了数字图像处理的基本概念、图像处理的预处理方法（包括图像增强、图像恢复等内容）、图像分割、描述及图像融合等常见的图像处理内容；其次对目前流行的图像处理的工具（包括小波变换的最新变种、数学形态学及经验模式分解）进行了介绍；最后对以激光扫描数据为代表的三维数字图像处理进行了介绍。书中的许多内容反映了图像处理领域的最新研究成果，并结合应用实例进行了阐释。每章末附有练习题（部分参考答案集中放书末），为读者学习和掌握该章的主要内容提供了便利。本书可作为信息与通信类专