指圖像中存儲的信息量,是每英寸圖像內有多少個像素點,分辨率的單位為PPI(Pixels Per Inch),通常叫做:像素每英寸。
中文名稱 | 圖像分辨率 | 適用于 | 數字圖像、膠卷圖像等等 |
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作 用 | 決定了圖像文件的大小及圖像質量 | 單位為 | PPI |
表示圖像分辨率的方法有很多種,這主要取決于不同的用途。下面所要探討的,就是在各種情況下分辨率所起的作用,以及它們相互間的關系。
在平面設計中,圖像的分辨率以PPI來度量,它和圖像的寬、高尺寸一起決定了圖像文件的大小及圖像質量。比如,一幅圖像寬8英寸、高6英寸,分辨率為100PPI,如果保持圖像文件的大小不變,也就是總的像素數不變,將分辨率降為50PPI,在寬高比不變的情況下,圖像的寬將變?yōu)?6英寸、高將變?yōu)?2英寸。打印輸出變化前后的這兩幅圖,我們會發(fā)現后者的幅面是前者的4倍,而且圖像質量下降了許多。那么,把這兩幅變化前后的圖送入計算機顯示器會出現什么現象呢?比如,將它們送入顯示模式為800×600的顯示器顯示,我們會發(fā)現這兩幅圖的畫面尺寸一樣,畫面質量也沒有區(qū)別。對于計算機的顯示系統(tǒng)來說,一幅圖像值是沒有意義的,起作用的是這幅圖像所包含的總的像素數,也就是前面所講的另一種分辨率表示方法:水平方向的像素數×垂直方向的的像素數。這種分辨率表示方法同時也表示了圖像顯示時的寬高尺寸。前面所講的PPI值變化前后的兩幅圖,它們總的像素數都是800×600,因此在顯示時是分辨率相同、幅面相同的兩幅圖像。讀者不妨嘗試一下這個例子。
在計算機中處理的圖像,有時要輸出印刷。在大多數印刷方式中,都使用CMYK(品紅、青、黃、黑)四色油墨來表現豐富多彩的色彩,但印刷表現色彩的方式和電視、照片不一樣,它使用一種半色調點的處理方法來表現圖像的連續(xù)色調變化,不像后兩者能夠直接表現出連續(xù)色調的變化。為了方便理解半色調點的處理方法,我們下面都以黑白照片的處理加以分析。用放大鏡仔細觀察報紙上的照片,可以發(fā)現這些照片都是由黑白相間的點構成的,而且由于點的大小有所不同使照片表現出了黑白色調的變化。那么,這些大小不同的點是怎樣形成的呢?這個問題的答案可從傳統(tǒng)的印刷制版過程原理中找到。根據印刷行業(yè)的經驗,印刷上所有的LPI值與原始圖像的PPI值有這樣的關系,即:PPI值=LPI值×2×印刷圖像的最大尺寸÷原始圖像的最大尺寸。
一般說來,只有遵循這一公式,原始圖像才能在印刷中得到較好地反映。印刷中采用的LPI值較為固定,通常報紙印刷采用75LPI,彩色印刷品使用150LPI或175LPI,因此在1∶1印刷的情況下,針對不同用途,原始圖像的分辨率應分別是150PPI、300PPI和350PPI。實際上,我們常用的桌面打印機也大多采用了半色調點的處理方法,上述公式同樣也是適用的,但在打印過程中它們并沒有使用一個物理網屏,而是靠數學計算來實現半色調點的處理。在這些打印機中產生的一個半色調點,要靠許多打印點來組成,顯然構成一個半色調點的打印點越多,它所能表現的灰度變化范圍就越大。比如要模擬256級灰度變化,就需要有16×16=256個打印點構成一個半色調點。但從另一方面看,對于常用的360DPI的打印機來說,此時的行屏幕也就是網線僅為360/16=22.5行,這使得打印圖像中的行十分明顯,同樣影響了圖像質量。為此,大多數打印機采用了8×8的半色調圖案,相應的行屏幕為45LPI。通過公式可算出,對于這些打印機來說,打印圖像的分辨率應為90PPI。
在電視工業(yè)中,分辨率分為水平分辨率和垂直分辨率,在大多數情況下兩者是相等的,因此在技術指標中一般僅給出水平分辨率,其度量單位電視線也往往簡稱為線。從前面的定義中可知,這種分辨率是以人眼的感覺為標準的,因此要靠大量的實驗統(tǒng)計才能得出。按我們國家現行的電視標準,寬高比為4∶3,掃描行數為625行。去掉掃描逆程期,有效掃描行數是576行,相應的有效像素為768×576(720×576),因此768×576(720×576)也是電視圖像與數字圖像相互轉換的標準。但此時的分辨率也可說是電視系統(tǒng)的極限分辨率,為625×0.7=438線。
由此也可看出,有效像素數與分辨率中的黑白條紋數并不是1∶1的對應關系。影響分辨率的因素有很多,通常以電視設備中亮度信號的頻帶寬度×80線/MHz來估算分辨率的大小。比如,我們廣泛使用的視頻捕捉卡,其模擬信號的帶寬最好的也就是5MHz,因此其分辨率也就是400線。電視設備的分辨率總的來說是較低的,家用VHS型錄像機的分辨率僅略高于250線,電視機與計算機顯示器也無法相提并論,電視機的點距(相當一光點直徑)一般為0.6mm~0.8mm,其DPI值在40以下,一臺29英寸電視機的分辨率僅在410線左右。值得一提的是,某些國外廠家在電視機產品宣傳中聲稱水平分辨率達到800線,這純屬無稽之談。如果一幅電視圖像要硬拷貝輸出,幾乎所有軟件都將其相應的數字圖像的分辨率設為72PPI,這也從另一方面說明了電視圖像的質量水平。
總的說來,設備分辨率反映了硬件設備處理圖像時的效果,圖像分辨率指標的高低反映了圖像清晰度的好壞。認清設備分辨率和圖像分辨率的關系,在圖像處理中選擇合適的設備分辨率值和圖像分辨率值,既能保證圖像質量,又能提高工作效率和減少投資。在工作中我們應注意積累這方面的經驗。 ??
圖像分辨率的表達方式
圖像分辨率的表達方式也為“水平像素數×垂直像素數”,也可以用規(guī)格代號來表示。
不過需要注意的是,在不同的書籍中,甚至在同一本書中的不同地方,對圖像分辨率的叫法不同。除圖像分辨率這種叫法外,也可以叫做圖像大小、圖像尺寸、像素尺寸和記錄分辨率。在這里,“大小”和“尺寸”一詞的含義具有雙重性,它們都可以既指像素的多少(數量大?。?,又可以指畫面的尺寸(邊長或面積的大?。?,因此很容易引起誤解。由于在同一顯示分辨率的情況下,分辨率越高的圖像像素點越多,圖像的尺寸和面積也越大,所以往往有人會用圖像大小和圖像尺寸來表示圖像的分辨率。
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圖像分辨率概念信息
用以描述圖像細節(jié)分辨能力,同樣適用于圖像、圖像、及其他類型圖像。常用 '線每毫米'、'線每'等來衡量。
通常,“分辨率”被表示成每一個方向上的像素數量,比如640x480等。而在某些情況下,它也可以同時表示成“每英吋像素”(pixels per inch,ppi)以及圖形的長度和寬度。比如72ppi,和8x6英吋。
打開PS軟件,在菜單中點“文件”,“打開”圖片。點擊菜單欄中的“圖像”——“圖像大小”。確認“重訂圖像像素”已勾選,一般要約束比例,然后修改像素。注意:像素改小、保存之后就不能再改回原圖,因為部分信息...
分辨率就是屏幕圖像的精密度,是指顯示器所能顯示的點數的多少。由于屏幕上的點、線和面都是由點組成的,顯示器可顯示的點數越多,畫面就越精細,同樣的屏幕區(qū)域內能顯示的信息也越多,所以分辨率是個非常重要的性能...
1、像素 像素就是攝像機分辨率的一種表現方式。 但首先要了解攝像機的像素分為:靜態(tài)像素、動態(tài)像素。 如果一臺標清攝像機標稱300萬像素,要注意這里說的是靜態(tài)像素,并不能用到攝像上。你需要看第二個參數,...
圖像分辨率原理
數碼圖像有兩大類,一類是矢量圖,也叫向量圖;另一類是點陣圖,也叫位圖。矢量圖比較簡單,它是由大量數學方程式創(chuàng)建的,其圖形是由線條和填充顏色的塊面構成的,而不是由像素組成的,對這種圖形進行放大和縮小,不會引起圖形失真。
點陣圖很復雜,是通過攝像機、數碼相機和掃描儀等設備,利用掃描的方法獲得,由像素組成的,是以每英寸的像素數(PPI)來衡量。點陣圖具有精細的圖像結構、豐富的灰度層次和廣闊的顏色階調。當然,矢量圖經過圖像軟件的處理,也可以轉換成點陣圖。家庭影院所使用的圖像,動畫片的原圖屬于矢量圖一類,但經過制作中的轉化,已經和其他電影片一樣,也屬于點陣圖一類了。
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為了分析汶川地震震后高分辨率合成孔徑(SAR)圖像的城區(qū)建筑物特征,基于實際獲取的機載X波段SAR圖像,采用電磁模擬方法進行分析和研究。通過對城區(qū)的完整建筑和毀損建筑進行三維建模,采用射線跟蹤的電磁計算方法和圖像域積分的成像模擬方法得到不同受災程度的建筑物SAR模擬圖像。與真實SAR圖像對比分析,提出的算法能夠分析建筑物結構變化對SAR圖像的影響,模擬主要的強散射點,能有效輔助SAR圖像進行城區(qū)特征分析。
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首先對上海市中心城區(qū)遙感影像建庫,把眾多的遙感影像數據組織起來,以方便管理和使用.在此基礎上,利用GIS和RS技術,對遙感數據解譯處理,提取建筑物陰影信息,從而為估算建筑物高度值作準備.
超分辨率圖像重建(Super-Resolution Image Reconstruction)
在大量的電子圖像應用領域,人們經常期望得到高分辨率(簡稱HR)圖像。高分辨率意味著圖像中的像素密度高,能夠提供更多的細節(jié),而這些細節(jié)在許多實際應用中不可或缺。例如,高分辨率醫(yī)療圖像對于醫(yī)生做出正確的診斷是非常有幫助的;使用高分辨率衛(wèi)星圖像就很容易從相似物中區(qū)別相似的對象;如果能夠提供高分辨的圖像,計算機視覺中的模式識別的性能就會大大提高。自從上世紀七十年代以來,電荷耦合器件(CCD)、CMOS圖像傳感器已被廣泛用來捕獲數字圖像。盡管對于大多數的圖像應用來說這些傳感器是合適的,但是當前的分辨率水平和消費價格不能滿足今后的需求。例如,人們希望得到一個便宜的高分辨率數碼相機/便攜式攝像機,或者期望其價格逐漸下降;科學家通常需要一個非常高的接近35毫米模擬膠片的分辨率水平,這樣在放大一個圖像的時候就不會有可見的瑕疵。因此,尋找一種增強當前分辨率水平的方法是非常必須的。
增加空間分辨率最直接的解決方法就是通過傳感器制造技術減少像素尺寸(例如增加每單元面積的像素數量)。然而,隨著像素尺寸的減少,光通量也隨之減少,它所產生的散粒噪聲使得圖像質量嚴重惡化。不受散粒噪聲的影響而減少像素的尺寸有一個極限,對于0.35微米的CMOS處理器,像素的理想極限尺寸大約是40平方微米。當前的圖像傳感器技術大多能達到這個水平。
另外一個增加空間分辨率的方法是增加芯片的尺寸,從而增加圖像的容量。因為很難提高大容量的偶合轉換率,因此這種方法一般不認為是有效的。在許多高分辨率圖像的商業(yè)應用領域,高精度光學和圖像傳感器的高價格也是一個必須考慮的重要因素。因此,有必要采用一種新的方法來增加空間分辨率,從而克服傳感器和光學制造技術的限制。
一種很有前途的方法就是采用信號處理的方法從多個可觀察到的低分辨率(簡稱LR)圖像得到高分辨率圖像。最近這樣的一種分辨率增強技術正成為最熱的研究領域之一,在文獻中人們把它叫超分辨率(簡稱SR或者HR)圖像復原或者簡單地叫做分辨率增強。本文中我們用“超分辨率圖像復原”這個術語來指分辨率增強的信號處理方法,因為在克服低分辨率圖像系統(tǒng)固有的分辨率限制方面,“超分率”術語中的“超”字代表了一個非常好的技術特性。信號處理方法最大的好處就是它的成本低,同時現存的低分辨率圖像系統(tǒng)仍能使用。在許多實際應用中,特別是在醫(yī)療圖像、衛(wèi)星圖像和視頻等領域,同樣場景的多幀低分辨率圖像很容易得到的情況下,SR圖像復原被證明是非常有用的。一種應用就是用便宜的LR數碼相機/便攜式攝像機復原高質量的數字圖像以便打印/停格使用,通常對于一個便攜式攝像機,很有可能連續(xù)顯示放大幀;另外一種非常重要的應用是在監(jiān)控、法院、科學、醫(yī)療和衛(wèi)星圖像應用中縮放感興趣區(qū)域(簡稱ROI),例如,在監(jiān)控和法院中,數字攝像機(簡稱DVR)已經普遍取代了閉路電視(簡稱CCTV),就很有必要放大場景中的目標如汽車牌照或者疑犯的臉部 。在諸如CT和核磁共振(簡稱MRI)等醫(yī)療應用中,分辨率質量有限的而獲取多幅圖像有是可能的情況下,SR技術是非常有用的;在遙感和地球資源衛(wèi)星(簡稱LANDSAT)一類衛(wèi)星圖像應用中,在同一地區(qū)的多幅圖像可提供的情況下,可以考慮使用SR技術增強目標的分辨率;另外一種非常迫切而現實的應用是把一般的NTSC格式低清電視信號轉換為高清電視信號(簡稱HDTV)而不失真地在HDTV上播放。
我們如何從多幅LR圖像中得到HR圖像?在基于SR的空間分辨率增強技術中,其基本前提是通過同一場景可以獲取多幅LR細節(jié)圖像。在SR中,典型地認為LR圖像代表了同一場景的不同側面,也就是說LR圖像是基于亞像素精度的平移亞采樣。如果僅僅是整數單位的像素平移,那么每幅圖像中都包含了相同的信息,這樣就不能為HR圖像的復原提供新的信息。如果每幅LR圖像彼此之間都是不同的亞像素平移,那么它們彼此之間就不會相互包含,在這種情況下,每一幅LR圖像都會為HR圖像的復原提供一些不同的信息。為了得到同一場景的不同側面,必須通過一幀接一幀的多場景或者視頻序列的相關的場景運動。我們可以通過一臺照相機的多次拍攝或者在不同地點的多臺照相機獲取多個場景,例如在軌道衛(wèi)星一類可控制的圖像應用中,這種場景運動是能夠實現的;對于局部對象移動或者震蕩一類的不可控制的圖像應用也是同樣能實現的。如果這些場景運動是已知的或者是在亞像素精度范圍了可估計的,同時如果我們能夠合成這些HR圖像,那么SR圖像復原是可以實現的.
與SR技術相關的一個課題是圖像修復,這是一個在圖像應用中被大量處理的領域,圖像修復的目標是恢復一個被模糊或者噪聲破壞的圖像,但是它不改變圖像的尺寸。事實上圖像修復和SR復原在理論是完全相關的,SR復原可以看作是第二代圖像修復課題。
與SR技術相關的另一個課題是圖像插值,即增加單幅圖像的尺寸。盡管這個領域已經被廣泛地研究,即使一些基本的功能已經建立,從一幅近似的LR圖像放大圖像的質量仍然是有限的,這是因為對單幅圖像插值不能恢復在LR采樣過程中損失的高頻部分。因此圖像插值方法不能被認作是SR技術。為了在這方面有更大的改進,下一步就需要應用基于同一場景的相關的額外數據?;谕粓鼍暗牟煌挠^察信息的融合就構成了基于場景的SR復原。
超分辨率(Super-Resolution)即通過硬件或軟件的方法提高原有圖像的分辨率,通過一系列低分辨率的圖像來得到一幅高分辨率的圖像過程就是超分辨率重建。超分辨率重建的核心思想就是用時間帶寬(獲取同一場景的多幀圖像序列)換取空間分辨率,實現時間分辨率向空間分辨率的轉換。
多傳感器圖像信息融合技術在軍事、遙感、醫(yī)學、工業(yè)、交通等領域具有重要的應用價值。本項目將以紅外成像與微光夜視成像融合、數碼成像融合為對象,系統(tǒng)深入地研究:高效高精度像素級圖像配準新方法,Wavelet變換、Curvelet變換、Contourlet變換理論和多分辨率圖像融合新方法,多分辨率神經網絡、多分辨率支持向量機理論和智能化圖像融合新方法,彩色圖像融合新方法。本項目將在像素級圖像信息融合新理論 2100433B