小学浙教版（2023）图像编码教学课件ppt

这是一份小学浙教版（2023）图像编码教学课件ppt，共21页。PPT课件主要包含了新课导入图像的奥秘，什么是数字图像，像素与图像的关系，什么是分辨率，图像数字化四步曲，第一步采集，第二步采样，第三步量化，第四步编码，动手体验像素编码等内容，欢迎下载使用。
清晰图像 (高分辨率)
模糊图像 (低分辨率)
思考：为什么有的图片清晰，有的模糊？计算机是如何处理我们拍的照片的？
新知建构：认识数字图像
Cnstructing New Knwledge: Understanding Digital Images
像素 (Pixel) 是基本单位
数字图像并非连续的画作，而是由无数个微小的正方形色块（即“像素”）紧密排列组成的。
每一个像素都是一块独立的“积木”，通过不同颜色积木的排列组合，最终构建出我们看到的完整画面。
▲ 放大后的像素网格示例
? 观察这三张图，你发现了什么？
? 结论：像素数量越多，图像细节越丰富，画面越清晰
Pixel & Reslutin
基本定义分辨率是指单位面积内的像素数量，是衡量图像细节表现力的重要指标。
表示方法通常用“水平像素数 × 垂直像素数”表示，例如1920×1080就是常见的高清分辨率。
影响与应用分辨率越高，图像越清晰，文件体积通常也越大。手机拍照的“高清模式”就是提高分辨率的应用。
分辨率网格示意图：像素阵列构成图像
新知建构：图像数字化过程
从物理世界到数字世界的转化 · 核心概念解析
通过设备获取原始模拟图像
将图像分割选取离散像素点
将像素亮度转化为整数值
将量化数值转化为二进制代码
核心逻辑：从模拟信号到数字信号的转换过程，核心是“离散化”与“数值化”，使计算机能够理解和存储图像。
采集：通过照相机、手机、扫描仪等设备，获取现实中的模拟图像，将其转化为计算机可识别的数字信号。
在模拟图像上按一定规则选取像素点，记录每个点的颜色、亮度等信息，将连续的图像转化为离散的数字信号。
采样密度（分辨率）越高，选取的点越密集，图像细节保留越完整，最终还原的数字图像越接近原始模拟图像效果。
核心概念：采样是数字化的第一步，本质是将“连续”的视觉信息转化为“离散”的数据点。
将采样得到的颜色、亮度等连续数值，转化为计算机能识别的整数范围。
以红色亮度为例：通常用 0-255 表示，0 代表最暗（黑），255 代表最亮（纯红）。
量化位数（等级）越多，划分越细，颜色层次越丰富，图像越逼真。
图示：连续颜色渐变（左）与量化后的离散等级（右）
像素点阵与二进制编码对应示例
将量化后的整数，转化为计算机能识别的二进制代码（0和1），从而实现信息的存储与处理。
在黑白图像中，我们可以约定：“0”代表白色像素，“1”代表黑色像素。图像由此变为一串数字。
约定规则：0代表白色，1代表黑色。请根据下方的二进制编码序列，在左侧网格中准确填充对应的像素点，还原图像。
发挥创意：在网格中自由绘制一个简单的图案（如爱心、星星等）。完成后，将图案转化为对应的二进制编码序列。
小贴士：像素是构成数字图像的最小单位，就像马赛克一样，通过排列组合可以呈现出丰富多彩的画面。
新知建构：编码的影响与格式
深入探索图像编码技术，掌握数据压缩的核心逻辑与应用场景
分辨率 (Reslutin)
分辨率越高，图像细节越清晰，但文件体积也会随之增大。
量化位数 (Bit Depth)
量化位数越多，色彩过渡越丰富自然，文件占用空间也越大。
▲ 不同参数下的文件大小对比
核心策略：需要在图像质量与存储空间之间寻找平衡点，根据实际应用场景（如网络传输或高清打印）选择合适的参数。
压缩率高，文件体积小，适合存储和分享照片，但属于有损压缩，会损失部分细节。
无损压缩，能完美保留图像细节，支持透明背景，非常适合制作图标、Lg和设计素材。
不采用压缩算法，图像质量最高，色彩最丰富，但文件体积巨大，通常用于专业图像编辑。
总结：根据用途选择格式——追求体积选JPG，需要透明/无损选PNG，专业高精度编辑选BMP。
回顾核心要点 · 梳理知识脉络 · 构建完整体系
由像素组成，分辨率是决定图像清晰度的关键指标。
需经过采集、采样、量化、编码四个核心步骤。
直接决定图像的清晰度、文件存储大小及适用场景。
用手机拍摄一张照片，查看它的详细属性，重点记录：像素与分辨率参数照片的默认存储格式
将拍摄的照片保存为不同格式（如JPG、PNG），并对比：不同格式下的文件大小变化观察画质是否有肉眼可见差异
课堂预告：下节课我们将一起分享大家的发现，并深入探讨图片格式背后的原理。
除了图像，声音和视频是如何被编码的呢？
声音编码：模拟信号转数字信号 (ADC)
视频编码：帧内压缩与帧间预测技术
提示：感兴趣的同学可以课后查阅 PCM、MP3、H.264 等相关技术标准