計算機圖形圖像處理課件-第1章

計算機圖形圖像處理課件-第1章目錄CONTENCT計算機圖形圖像處理概述數(shù)字圖像基礎計算機圖形學基礎圖像處理技術(shù)計算機視覺與模式識別在圖像處理中應用計算機圖形圖像處理前沿技術(shù)與發(fā)展趨勢01計算機圖形圖像處理概述計算機圖形學計算機圖像處理計算機圖形與圖像處理的交叉研究如何在計算機中表示、生成、處理和顯示圖形的科學。對圖像進行分析、處理、理解和應用的技術(shù)。兩者在技術(shù)上有許多交叉點，例如三維重建、虛擬現(xiàn)實等。計算機圖形圖像處理定義80%80%100%計算機圖形圖像處理發(fā)展歷史20世紀50年代，計算機圖形學開始萌芽，主要應用于軍事、科研等領(lǐng)域。20世紀70-80年代，隨著計算機技術(shù)的進步，計算機圖形學逐漸應用于電影、游戲等領(lǐng)域。21世紀以來，計算機圖形圖像處理技術(shù)日新月異，廣泛應用于各個領(lǐng)域，如虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、數(shù)字創(chuàng)意等。早期發(fā)展中期發(fā)展近期發(fā)展電影、電視特效制作，角色動畫等。計算機圖形圖像處理應用領(lǐng)域影視制作游戲場景設計、角色設計、特效制作等。游戲開發(fā)建筑效果圖制作、室內(nèi)設計、景觀設計等。建筑設計產(chǎn)品設計、汽車設計、航空航天設計等。工業(yè)設計醫(yī)學圖像處理、虛擬手術(shù)仿真、遠程醫(yī)療等。醫(yī)學領(lǐng)域數(shù)字藝術(shù)、教育、科研等。其他領(lǐng)域02數(shù)字圖像基礎數(shù)字圖像定義數(shù)字圖像特點數(shù)字圖像概念及特點用數(shù)字陣列表示的圖像，由像素組成，每個像素具有特定的位置和屬性值。易于編輯、處理、存儲和傳輸；可實現(xiàn)高精度和高分辨率的圖像表示；方便進行圖像分析和理解。01020304分辨率色彩深度圖像尺寸壓縮比數(shù)字圖像基本屬性圖像的寬度和高度，通常以像素為單位表示。每個像素可以表示的顏色數(shù)量，通常以位（bit）為單位表示。圖像中像素的數(shù)量，決定了圖像的清晰度和細節(jié)表現(xiàn)能力。圖像壓縮前后數(shù)據(jù)量的比值，反映了圖像壓縮的效率。常見數(shù)字圖像文件格式圖像文件標準圖像壓縮標準圖像色彩標準數(shù)字圖像文件格式與標準JPEG、PNG、GIF、BMP等，每種格式具有不同的特點和適用場景。ISO/IEC制定的JPEG標準、PNG標準等，規(guī)定了圖像文件的編碼、解碼、顯示和打印等方面的規(guī)范。JPEG壓縮標準采用離散余弦變換（DCT）和量化技術(shù)實現(xiàn)有損壓縮；PNG壓縮標準采用LZ77算法和哈夫曼編碼實現(xiàn)無損壓縮。sRGB色彩標準定義了紅綠藍三原色的色度坐標和伽馬校正曲線，被廣泛應用于數(shù)字圖像處理和顯示設備中。03計算機圖形學基礎123研究計算機生成、處理和顯示圖形的科學和技術(shù)。計算機圖形學的定義計算機輔助設計、計算機游戲、虛擬現(xiàn)實、電影特效等。計算機圖形學的應用領(lǐng)域從早期的二維圖形處理到三維圖形處理，再到現(xiàn)在的交互式圖形處理和虛擬現(xiàn)實技術(shù)。計算機圖形學的發(fā)展歷程計算機圖形學概述圖形生成的基本原理圖形生成的方法圖形生成的算法圖形生成原理與方法包括基于幾何模型的建模方法、基于圖像的建模方法以及基于物理的建模方法等。包括光線追蹤算法、輻射度算法、紋理映射算法等，用于實現(xiàn)圖形的真實感和細節(jié)表現(xiàn)。通過建立數(shù)學模型，將現(xiàn)實世界中的物體或場景轉(zhuǎn)化為計算機內(nèi)部的數(shù)字表示，再通過渲染技術(shù)生成可視化的圖形。三維圖形裁剪當三維圖形超出視口范圍時，需要對其進行裁剪以保證圖形的正確顯示。常見的裁剪算法有Cohen-Sutherland算法、Liang-Barsky算法等。三維圖形變換包括平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等基本變換，以及更復雜的矩陣變換和四元數(shù)變換等，用于實現(xiàn)三維圖形的空間位置和朝向的調(diào)整。三維圖形的投影為了將三維圖形顯示在二維屏幕上，需要進行投影變換。常見的投影方式有正交投影和透視投影兩種，其中透視投影更符合人眼的視覺習慣。三維圖形變換與裁剪技術(shù)04圖像處理技術(shù)數(shù)字圖像的基本單元，每個像素具有特定的位置和顏色值。像素分辨率顏色模型圖像格式圖像中像素的數(shù)量，通常以寬x高的形式表示，決定了圖像的清晰度和細節(jié)表現(xiàn)能力。用于表示圖像中顏色的數(shù)學模型，如RGB、CMYK、HSV等。用于存儲和傳輸數(shù)字圖像的標準格式，如JPEG、PNG、GIF等。圖像處理基本概念及原理通過拉伸像素強度分布來增強圖像對比度的方法。直方圖均衡化用于去除圖像中的噪聲和平滑圖像，如均值濾波、中值濾波等。濾波算法用于檢測圖像中的邊緣和輪廓，如Sobel算子、Canny算子等。邊緣檢測算法用于減少圖像數(shù)據(jù)存儲空間和網(wǎng)絡傳輸帶寬，如JPEG壓縮、PNG壓縮等。圖像壓縮算法常見圖像處理算法介紹圖像處理軟件應用實例AdobePhotoshop專業(yè)的圖像編輯和處理軟件，提供了豐富的圖像處理工具和功能。GIMP開源的圖像編輯和處理軟件，具有與Photoshop相似的功能和工具集。OpenCV開源的計算機視覺庫，包含了大量的圖像處理算法和函數(shù)。MATLABImageProcessingToolboxMATLAB的圖像處理工具箱，提供了圖像處理算法的實現(xiàn)和可視化工具。05計算機視覺與模式識別在圖像處理中應用計算機視覺定義研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息、理解內(nèi)容并作出決策的科學。計算機視覺應用領(lǐng)域包括工業(yè)自動化、醫(yī)療影像分析、安全監(jiān)控、智能交通等。計算機視覺技術(shù)涉及圖像處理、特征提取、目標檢測與跟蹤、三維重建等技術(shù)。計算機視覺概述模式識別定義利用計算機對輸入的圖像、聲音、文字等模式信息進行自動分析和識別的技術(shù)。模式識別方法包括統(tǒng)計模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別、模糊模式識別等。模式識別在圖像處理中的應用包括圖像分類、目標識別、人臉識別等。模式識別在圖像處理中應用深度學習定義01通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學習在圖像處理中的應用02包括圖像分類與目標檢測、圖像生成與風格遷移、圖像語義分割等。深度學習模型03包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等。深度學習在圖像處理中應用06計算機圖形圖像處理前沿技術(shù)與發(fā)展趨勢03交互技術(shù)借助各種交互設備，如頭盔、手柄等，實現(xiàn)用戶與虛擬環(huán)境的自然交互。01虛擬環(huán)境建模利用三維建模技術(shù)構(gòu)建逼真的虛擬場景，為用戶提供沉浸式體驗。02實時渲染技術(shù)通過高效的圖形渲染算法，實現(xiàn)虛擬場景的實時生成和展示。虛擬現(xiàn)實技術(shù)在計算機圖形中應用實時跟蹤注冊利用計算機視覺技術(shù)，實時跟蹤用戶的位置和姿態(tài)，將虛擬物體準確地注冊到真實場景中。三維顯示技術(shù)通過透視投影、光線追蹤等算法，實現(xiàn)虛擬物體在真實場景中的逼真顯示。交互技術(shù)借助手勢識別、語音識別等技術(shù)，實現(xiàn)用戶與增強現(xiàn)實環(huán)境的自然交互。增強現(xiàn)實技術(shù)在計算機圖形中應用實時渲染與交互智能化圖形處理多模態(tài)數(shù)據(jù)融合跨平臺應用未來計算機圖形圖像處理發(fā)展趨勢預測借助人工智能技術(shù)，計算機圖形圖像處理將實現(xiàn)更加智能化的處理，如自動摳圖、智能調(diào)色等。未來計算機圖形圖像處理將更加注重多模態(tài)數(shù)