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图像分辨率

指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch),通常叫做:像素每英寸。

图像分辨率基本信息

图像分辨率表示信息

表示图像分辨率的方法有很多种,这主要取决于不同的用途。下面所要探讨的,就是在各种情况下分辨率所起的作用,以及它们相互间的关系。

平面设计中分辨率的作用

在平面设计中,图像的分辨率以PPI来度量,它和图像的宽、高尺寸一起决定了图像文件的大小及图像质量。比如,一幅图像宽8英寸、高6英寸,分辨率为100PPI,如果保持图像文件的大小不变,也就是总的像素数不变,将分辨率降为50PPI,在宽高比不变的情况下,图像的宽将变为16英寸、高将变为12英寸。打印输出变化前后的这两幅图,我们会发现后者的幅面是前者的4倍,而且图像质量下降了许多。那么,把这两幅变化前后的图送入计算机显示器会出现什么现象呢?比如,将它们送入显示模式为800×600的显示器显示,我们会发现这两幅图的画面尺寸一样,画面质量也没有区别。对于计算机的显示系统来说,一幅图像值是没有意义的,起作用的是这幅图像所包含的总的像素数,也就是前面所讲的另一种分辨率表示方法:水平方向的像素数×垂直方向的的像素数。这种分辨率表示方法同时也表示了图像显示时的宽高尺寸。前面所讲的PPI值变化前后的两幅图,它们总的像素数都是800×600,因此在显示时是分辨率相同、幅面相同的两幅图像。读者不妨尝试一下这个例子。

印刷输出时分辨率的作用

在计算机中处理的图像,有时要输出印刷。在大多数印刷方式中,都使用CMYK(品红、青、黄、黑)四色油墨来表现丰富多彩的色彩,但印刷表现色彩的方式和电视、照片不一样,它使用一种半色调点的处理方法来表现图像的连续色调变化,不像后两者能够直接表现出连续色调的变化。为了方便理解半色调点的处理方法,我们下面都以黑白照片的处理加以分析。用放大镜仔细观察报纸上的照片,可以发现这些照片都是由黑白相间的点构成的,而且由于点的大小有所不同使照片表现出了黑白色调的变化。那么,这些大小不同的点是怎样形成的呢?这个问题的答案可从传统的印刷制版过程原理中找到。根据印刷行业的经验,印刷上所有的LPI值与原始图像的PPI值有这样的关系,即:PPI值=LPI值×2×印刷图像的最大尺寸÷原始图像的最大尺寸。

一般说来,只有遵循这一公式,原始图像才能在印刷中得到较好地反映。印刷中采用的LPI值较为固定,通常报纸印刷采用75LPI,彩色印刷品使用150LPI或175LPI,因此在1∶1印刷的情况下,针对不同用途,原始图像的分辨率应分别是150PPI、300PPI和350PPI。实际上,我们常用的桌面打印机也大多采用了半色调点的处理方法,上述公式同样也是适用的,但在打印过程中它们并没有使用一个物理网屏,而是靠数学计算来实现半色调点的处理。在这些打印机中产生的一个半色调点,要靠许多打印点来组成,显然构成一个半色调点的打印点越多,它所能表现的灰度变化范围就越大。比如要模拟256级灰度变化,就需要有16×16=256个打印点构成一个半色调点。但从另一方面看,对于常用的360DPI的打印机来说,此时的行屏幕也就是网线仅为360/16=22.5行,这使得打印图像中的行十分明显,同样影响了图像质量。为此,大多数打印机采用了8×8的半色调图案,相应的行屏幕为45LPI。通过公式可算出,对于这些打印机来说,打印图像的分辨率应为90PPI。

电视工业中分辨率的作用

在电视工业中,分辨率分为水平分辨率和垂直分辨率,在大多数情况下两者是相等的,因此在技术指标中一般仅给出水平分辨率,其度量单位电视线也往往简称为线。从前面的定义中可知,这种分辨率是以人眼的感觉为标准的,因此要靠大量的实验统计才能得出。按我们国家现行的电视标准,宽高比为4∶3,扫描行数为625行。去掉扫描逆程期,有效扫描行数是576行,相应的有效像素为768×576(720×576),因此768×576(720×576)也是电视图像与数字图像相互转换的标准。但此时的分辨率也可说是电视系统的极限分辨率,为625×0.7=438线。

由此也可看出,有效像素数与分辨率中的黑白条纹数并不是1∶1的对应关系。影响分辨率的因素有很多,通常以电视设备中亮度信号的频带宽度×80线/MHz来估算分辨率的大小。比如,我们广泛使用的视频捕捉卡,其模拟信号的带宽最好的也就是5MHz,因此其分辨率也就是400线。电视设备的分辨率总的来说是较低的,家用VHS型录像机的分辨率仅略高于250线,电视机与计算机显示器也无法相提并论,电视机的点距(相当一光点直径)一般为0.6mm~0.8mm,其DPI值在40以下,一台29英寸电视机的分辨率仅在410线左右。值得一提的是,某些国外厂家在电视机产品宣传中声称水平分辨率达到800线,这纯属无稽之谈。如果一幅电视图像要硬拷贝输出,几乎所有软件都将其相应的数字图像的分辨率设为72PPI,这也从另一方面说明了电视图像的质量水平。

总的说来,设备分辨率反映了硬件设备处理图像时的效果,图像分辨率指标的高低反映了图像清晰度的好坏。认清设备分辨率和图像分辨率的关系,在图像处理中选择合适的设备分辨率值和图像分辨率值,既能保证图像质量,又能提高工作效率和减少投资。在工作中我们应注意积累这方面的经验。   

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图像分辨率造价信息

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图像分辨率表达方式

图像分辨率的表达方式

图像分辨率的表达方式也为“水平像素数×垂直像素数”,也可以用规格代号来表示。

不过需要注意的是,在不同的书籍中,甚至在同一本书中的不同地方,对图像分辨率的叫法不同。除图像分辨率这种叫法外,也可以叫做图像大小、图像尺寸、像素尺寸和记录分辨率。在这里,“大小”和“尺寸”一词的含义具有双重性,它们都可以既指像素的多少(数量大小),又可以指画面的尺寸(边长或面积的大小),因此很容易引起误解。由于在同一显示分辨率的情况下,分辨率越高的图像像素点越多,图像的尺寸和面积也越大,所以往往有人会用图像大小和图像尺寸来表示图像的分辨率。

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图像分辨率概念信息

用以描述图像细节分辨能力,同样适用于图像、图像、及其他类型图像。常用 '线每毫米'、'线每'等来衡量。

通常,“分辨率”被表示成每一个方向上的像素数量,比如640x480等。而在某些情况下,它也可以同时表示成“每英吋像素”(pixels per inch,ppi)以及图形的长度和宽度。比如72ppi,和8x6英吋。

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图像分辨率常见问题

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图像分辨率相关原理

图像分辨率原理

数码图像有两大类,一类是矢量图,也叫向量图;另一类是点阵图,也叫位图。矢量图比较简单,它是由大量数学方程式创建的,其图形是由线条和填充颜色的块面构成的,而不是由像素组成的,对这种图形进行放大和缩小,不会引起图形失真。

点阵图很复杂,是通过摄像机、数码相机和扫描仪等设备,利用扫描的方法获得,由像素组成的,是以每英寸的像素数(PPI)来衡量。点阵图具有精细的图像结构、丰富的灰度层次和广阔的颜色阶调。当然,矢量图经过图像软件的处理,也可以转换成点阵图。家庭影院所使用的图像,动画片的原图属于矢量图一类,但经过制作中的转化,已经和其他电影片一样,也属于点阵图一类了。

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图像分辨率文献

地震损毁建筑物的高分辨率SAR图像模拟与分析 地震损毁建筑物的高分辨率SAR图像模拟与分析

地震损毁建筑物的高分辨率SAR图像模拟与分析

格式:pdf

大小:2.0MB

页数: 8页

为了分析汶川地震震后高分辨率合成孔径(SAR)图像的城区建筑物特征,基于实际获取的机载X波段SAR图像,采用电磁模拟方法进行分析和研究。通过对城区的完整建筑和毁损建筑进行三维建模,采用射线跟踪的电磁计算方法和图像域积分的成像模拟方法得到不同受灾程度的建筑物SAR模拟图像。与真实SAR图像对比分析,提出的算法能够分析建筑物结构变化对SAR图像的影响,模拟主要的强散射点,能有效辅助SAR图像进行城区特征分析。

利用高分辨率遥感图像提取建筑物阴影信息初探 利用高分辨率遥感图像提取建筑物阴影信息初探

利用高分辨率遥感图像提取建筑物阴影信息初探

格式:pdf

大小:2.0MB

页数: 5页

首先对上海市中心城区遥感影像建库,把众多的遥感影像数据组织起来,以方便管理和使用.在此基础上,利用GIS和RS技术,对遥感数据解译处理,提取建筑物阴影信息,从而为估算建筑物高度值作准备.

图像超分辨率特征

超分辨率图像重建(Super-Resolution Image Reconstruction)

在大量的电子图像应用领域,人们经常期望得到高分辨率(简称HR)图像。高分辨率意味着图像中的像素密度高,能够提供更多的细节,而这些细节在许多实际应用中不可或缺。例如,高分辨率医疗图像对于医生做出正确的诊断是非常有帮助的;使用高分辨率卫星图像就很容易从相似物中区别相似的对象;如果能够提供高分辨的图像,计算机视觉中的模式识别的性能就会大大提高。自从上世纪七十年代以来,电荷耦合器件(CCD)、CMOS图像传感器已被广泛用来捕获数字图像。尽管对于大多数的图像应用来说这些传感器是合适的,但是当前的分辨率水平和消费价格不能满足今后的需求。例如,人们希望得到一个便宜的高分辨率数码相机/便携式摄像机,或者期望其价格逐渐下降;科学家通常需要一个非常高的接近35毫米模拟胶片的分辨率水平,这样在放大一个图像的时候就不会有可见的瑕疵。因此,寻找一种增强当前分辨率水平的方法是非常必须的。

增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸(例如增加每单元面积的像素数量)。然而,随着像素尺寸的减少,光通量也随之减少,它所产生的散粒噪声使得图像质量严重恶化。不受散粒噪声的影响而减少像素的尺寸有一个极限,对于0.35微米的CMOS处理器,像素的理想极限尺寸大约是40平方微米。当前的图像传感器技术大多能达到这个水平。

另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸,从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的偶合转换率,因此这种方法一般不认为是有效的。在许多高分辨率图像的商业应用领域,高精度光学和图像传感器的高价格也是一个必须考虑的重要因素。因此,有必要采用一种新的方法来增加空间分辨率,从而克服传感器和光学制造技术的限制。

一种很有前途的方法就是采用信号处理的方法从多个可观察到的低分辨率(简称LR)图像得到高分辨率图像。最近这样的一种分辨率增强技术正成为最热的研究领域之一,在文献中人们把它叫超分辨率(简称SR或者HR)图像复原或者简单地叫做分辨率增强。本文中我们用“超分辨率图像复原”这个术语来指分辨率增强的信号处理方法,因为在克服低分辨率图像系统固有的分辨率限制方面,“超分率”术语中的“超”字代表了一个非常好的技术特性。信号处理方法最大的好处就是它的成本低,同时现存的低分辨率图像系统仍能使用。在许多实际应用中,特别是在医疗图像、卫星图像和视频等领域,同样场景的多帧低分辨率图像很容易得到的情况下,SR图像复原被证明是非常有用的。一种应用就是用便宜的LR数码相机/便携式摄像机复原高质量的数字图像以便打印/停格使用,通常对于一个便携式摄像机,很有可能连续显示放大帧;另外一种非常重要的应用是在监控、法院、科学、医疗和卫星图像应用中缩放感兴趣区域(简称ROI),例如,在监控和法院中,数字摄像机(简称DVR)已经普遍取代了闭路电视(简称CCTV),就很有必要放大场景中的目标如汽车牌照或者疑犯的脸部 。在诸如CT和核磁共振(简称MRI)等医疗应用中,分辨率质量有限的而获取多幅图像有是可能的情况下,SR技术是非常有用的;在遥感和地球资源卫星(简称LANDSAT)一类卫星图像应用中,在同一地区的多幅图像可提供的情况下,可以考虑使用SR技术增强目标的分辨率;另外一种非常迫切而现实的应用是把一般的NTSC格式低清电视信号转换为高清电视信号(简称HDTV)而不失真地在HDTV上播放。

我们如何从多幅LR图像中得到HR图像?在基于SR的空间分辨率增强技术中,其基本前提是通过同一场景可以获取多幅LR细节图像。在SR中,典型地认为LR图像代表了同一场景的不同侧面,也就是说LR图像是基于亚像素精度的平移亚采样。如果仅仅是整数单位的像素平移,那么每幅图像中都包含了相同的信息,这样就不能为HR图像的复原提供新的信息。如果每幅LR图像彼此之间都是不同的亚像素平移,那么它们彼此之间就不会相互包含,在这种情况下,每一幅LR图像都会为HR图像的复原提供一些不同的信息。为了得到同一场景的不同侧面,必须通过一帧接一帧的多场景或者视频序列的相关的场景运动。我们可以通过一台照相机的多次拍摄或者在不同地点的多台照相机获取多个场景,例如在轨道卫星一类可控制的图像应用中,这种场景运动是能够实现的;对于局部对象移动或者震荡一类的不可控制的图像应用也是同样能实现的。如果这些场景运动是已知的或者是在亚像素精度范围了可估计的,同时如果我们能够合成这些HR图像,那么SR图像复原是可以实现的.

与SR技术相关的一个课题是图像修复,这是一个在图像应用中被大量处理的领域,图像修复的目标是恢复一个被模糊或者噪声破坏的图像,但是它不改变图像的尺寸。事实上图像修复和SR复原在理论是完全相关的,SR复原可以看作是第二代图像修复课题。

与SR技术相关的另一个课题是图像插值,即增加单幅图像的尺寸。尽管这个领域已经被广泛地研究,即使一些基本的功能已经建立,从一幅近似的LR图像放大图像的质量仍然是有限的,这是因为对单幅图像插值不能恢复在LR采样过程中损失的高频部分。因此图像插值方法不能被认作是SR技术。为了在这方面有更大的改进,下一步就需要应用基于同一场景的相关的额外数据。基于同一场景的不同的观察信息的融合就构成了基于场景的SR复原。

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图像超分辨率简介

超分辨率(Super-Resolution)即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率,通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。超分辨率重建的核心思想就是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率,实现时间分辨率向空间分辨率的转换。

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智能化多分辨率多传感器图像融合方法研究中文摘要

多传感器图像信息融合技术在军事、遥感、医学、工业、交通等领域具有重要的应用价值。本项目将以红外成像与微光夜视成像融合、数码成像融合为对象,系统深入地研究:高效高精度像素级图像配准新方法,Wavelet变换、Curvelet变换、Contourlet变换理论和多分辨率图像融合新方法,多分辨率神经网络、多分辨率支持向量机理论和智能化图像融合新方法,彩色图像融合新方法。本项目将在像素级图像信息融合新理论 2100433B

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