计算机是如何存储和表示图像的.ppt
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计算机是如何存储和表示图像的想知道为什么,我们就得知道图像的存储原理与表示原理一:
图像的存储原理二:
图像的表示原理图像的存储原理n从结构上讲,图形文件分为从结构上讲,图形文件分为两种,即位图和矢量图。
在两种,即位图和矢量图。
在位图中,图像由许多的屏幕位图中,图像由许多的屏幕小点(我们通常说的像素)小点(我们通常说的像素)组成,这些小点对应显存中组成,这些小点对应显存中的的“位位”,而就是这些,而就是这些“位位”决定了像素的图形属性,决定了像素的图形属性,如像素的颜色、灰度、明暗如像素的颜色、灰度、明暗对比度等。
对比度等。
位图图像n当一个像素所占的位数多时,它所能当一个像素所占的位数多时,它所能表现的颜色就更多、更丰富,从整体表现的颜色就更多、更丰富,从整体上看,图像的色彩就更艳丽,分辨率上看,图像的色彩就更艳丽,分辨率就更高。
位图中所分的二位图、八位就更高。
位图中所分的二位图、八位图等正是指像素所占的位数。
当位图图等正是指像素所占的位数。
当位图被放大或缩小时,由于像素的数量没被放大或缩小时,由于像素的数量没有改变,图像的分辨率就会降低,图有改变,图像的分辨率就会降低,图像的外观自然就大打折扣。
像的外观自然就大打折扣。
n相信相信大家大家在在Word或或WPS当中插入图像,当中插入图像,安排图文结构时,或多或少都会遇到安排图文结构时,或多或少都会遇到这种情况。
就这方面来看,位图的缺这种情况。
就这方面来看,位图的缺点是显而易见的点是显而易见的分辨率的固定导分辨率的固定导致大分辨率的清晰图像占用大量空间;致大分辨率的清晰图像占用大量空间;像素的分散性使动态图像的表达显得像素的分散性使动态图像的表达显得困难,例如看困难,例如看VCD时出现马赛克现象,时出现马赛克现象,就是像素丢失造成的。
就是像素丢失造成的。
n因此,研究人员开发出一种新的图因此,研究人员开发出一种新的图形格式形格式矢量图。
顾名思义,矢矢量图。
顾名思义,矢量图就是用矢量代替位图中的量图就是用矢量代替位图中的“位位”。
简单说来,矢量图不再给图的。
简单说来,矢量图不再给图的全部像素作统一的标记,而是用矢全部像素作统一的标记,而是用矢量给图的几何部分作标记。
例如,量给图的几何部分作标记。
例如,一幅矢量图是绿色背景上,有一个一幅矢量图是绿色背景上,有一个黑色的圆圈。
黑色的圆圈。
n它的表达方式是先用语句调用调色它的表达方式是先用语句调用调色板描述背景,再用带矢量的数学公板描述背景,再用带矢量的数学公式来描述圆圈的大小、形状等,这式来描述圆圈的大小、形状等,这就使得图形的放大、缩小和移动变就使得图形的放大、缩小和移动变得十分简单,仅仅把公式中的矢量得十分简单,仅仅把公式中的矢量变量改一改就可以了变量改一改就可以了n可以说矢量图的优点是很多的:
能无限放可以说矢量图的优点是很多的:
能无限放大、缩小而不失真;不需要将图像每一点大、缩小而不失真;不需要将图像每一点的状态记录下来,因而比相同质量和大小的状态记录下来,因而比相同质量和大小的位图占用的空间少得多,它甚至可以方的位图占用的空间少得多,它甚至可以方便地通过更改内部公式制作动画,比位图便地通过更改内部公式制作动画,比位图省事多了。
像省事多了。
像Flash和和CorelDraw等就是这等就是这样。
样。
多样化的图像存储方式我们现在所用的各式各样的图像存储方式,归根到底都离不开上面提到的两种最基本的原理。
下面我就现在大家常见的几种图形存储方式作一个肤浅的介绍。
nJPEG格式的过人之处,它提供格式的过人之处,它提供2:
1到到40:
1的压缩比例,在的压缩比例,在88面积像素单元内进行压面积像素单元内进行压缩,当单元颜色值较单一时,则输出一种缩,当单元颜色值较单一时,则输出一种颜色,也就是说,它在压缩时只储存单元颜色,也就是说,它在压缩时只储存单元内相差较大的颜色值,随着压缩比例的上内相差较大的颜色值,随着压缩比例的上升,这一储存值便相应减少,利用人的视升,这一储存值便相应减少,利用人的视觉的灵敏度,将一些常人不易察觉的颜色觉的灵敏度,将一些常人不易察觉的颜色变化略去。
变化略去。
JPG、JPEG(JoinedPhotographicExpertsGroup)静态图像专家组静态图像专家组GIF包括三种格式,均为8位位图,最大支持256种颜色。
一种是静态的GIF图,数据经过一定的压缩。
另外两种是GIF89a和GIF87a。
支持动画格式和透明效果,压缩方式与静态GIF图类似,可说是GIF的延续,但是由于它对颜色的支持不是很丰富,所以不论是动态的还是静态的GIF图,它都会使用真彩色的图像失真。
GIF动态位图开国元老图像表示原理n图像表示是图像信息在计算机中的表图像表示是图像信息在计算机中的表示和存储方式。
示和存储方式。
n图像表示和图像运算一起组成图像模型,图像表示和图像运算一起组成图像模型,是模式分析中的重要组成部分。
更高一是模式分析中的重要组成部分。
更高一级的图像表示是描述图像中的物体和物级的图像表示是描述图像中的物体和物体间的关系。
这样一种图像常常称为逻体间的关系。
这样一种图像常常称为逻辑图像。
辑图像。
图片表示的方法一:
一:
基本幻物理图像表示方法基本幻物理图像表示方法二:
二:
四分法四分法三:
三:
描述法描述法四:
四:
高级图像表示方法高级图像表示方法n最基本的物理图像是根据矩形网格最基本的物理图像是根据矩形网格抽样原理从连续图像域中抽取二维抽样原理从连续图像域中抽取二维灰度阵列(矩阵)得到的。
也可以灰度阵列(矩阵)得到的。
也可以用长向量表示二维灰度矩阵,它是用长向量表示二维灰度矩阵,它是按列(或行)扫描灰度矩阵,把下按列(或行)扫描灰度矩阵,把下一列(或行)的头和前一列(或行)一列(或行)的头和前一列(或行)的尾相接而成。
的尾相接而成。
基本物理图像表示方法n它们的线性可逆变换同样可以它们的线性可逆变换同样可以用来表示图像。
图像的每一行用来表示图像。
图像的每一行由行程(具有同一灰度的邻近由行程(具有同一灰度的邻近像元集合)序列所组成,因此像元集合)序列所组成,因此也可以用行程长度编码(见图也可以用行程长度编码(见图像编码)表示图像。
像编码)表示图像。
n四分树是用树的根节点表示整个图像:
假使四分树是用树的根节点表示整个图像:
假使图像的灰度都取同一数值,就把根节点标上图像的灰度都取同一数值,就把根节点标上该灰度,并停止产生后继节点,否则就对根该灰度,并停止产生后继节点,否则就对根节点加入四个后继节点,每个后继点表示图节点加入四个后继节点,每个后继点表示图像的一个象限。
假使其中的某个象限有同一像的一个象限。
假使其中的某个象限有同一灰度,就把和它对应的节点标上该灰度,并灰度,就把和它对应的节点标上该灰度,并停止产生该节点的后继节点,否则重复上述停止产生该节点的后继节点,否则重复上述产生四个后继节点的过程,直到所有的节点产生四个后继节点的过程,直到所有的节点所对应的区域灰度都相同为止。
所对应的区域灰度都相同为止。
四分法n这种表示方法能够减少存储量而且有这种表示方法能够减少存储量而且有相应的算法进行图像的基本运算,如相应的算法进行图像的基本运算,如邻域查找等。
其缺点是图像的相对位邻域查找等。
其缺点是图像的相对位移会使四分树表示发生改变,从而很移会使四分树表示发生改变,从而很难从四分树表示判断两幅图像是否全难从四分树表示判断两幅图像是否全同。
同。
描述法n描述描述法是在抽取对象的边界或区域法是在抽取对象的边界或区域的基础上,对边界或区域进行描述,的基础上,对边界或区域进行描述,例如从边界上任意点出发沿边界进例如从边界上任意点出发沿边界进行跟踪,用数字表示跟踪方向,从行跟踪,用数字表示跟踪方向,从而得到边界的数字链码表示。
也可而得到边界的数字链码表示。
也可以用形状分析的方法表示对象的区以用形状分析的方法表示对象的区域(见图像分割)。
域(见图像分割)。
n高级图像表示高级图像表示方法方法是描述图像中的物是描述图像中的物体和物体间的关系。
这样一种图像常体和物体间的关系。
这样一种图像常常称为逻辑图像。
图像中的物体或组常称为逻辑图像。
图像中的物体或组成部分可以用区域或一组几何特性来成部分可以用区域或一组几何特性来表征,还可以详细说明组成部分的位表征,还可以详细说明组成部分的位置和其他非几何的属性。
置和其他非几何的属性。
高级图像表示方法高级图像表示方法n一般用图表示逻辑图像,图中节点表一般用图表示逻辑图像,图中节点表示物体的组成部分,每个节点用组成示物体的组成部分,每个节点用组成部分的有关性质作成的表作为标签,部分的有关性质作成的表作为标签,必要时还可以用指针指向低一级水平必要时还可以用指针指向低一级水平的图像数据结构(如形成该区域的灰的图像数据结构(如形成该区域的灰度阵列数据)。
节点之间的有向弧用度阵列数据)。
节点之间的有向弧用来表示相应组成部分之间的关系,用来表示相应组成部分之间的关系,用关系性质作成的表作为弧的标签。
关系性质作成的表作为弧的标签。
通过以上几通过以上几种方法,计种方法,计算机就可以算机就可以把图像表示把图像表示出来出来谢谢!
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