在 Photoshop CS2中,用户可以通过窗口”中的相关命令,排列和管理图 像文件窗口,不仅如此,还可以使用 Photoshop CS2提供的辅助工具更好地处 理图像画面。另外,使用 Photoshop CS2提供的导航器”调板、“视图”菜单中 相关命令、“缩放”工具等等,用户可以调整图像文件的画面显示

本章的基础知识是学习 Photoshop图像处理的基石,对于用户具体学习和 应用 Photoshop CS2命令、工具以及图像处理技巧有很强的指导意义。主要介 绍了 Photoshop的发展简史、主要功能以及 Photoshop软硬件要求、工作界面 的组成等方面内容

一、多媒体数据压缩的基本原理和方法 二、声音压缩标准 三、图像压缩标准 四、视频压缩标准

第5章 MATLAB绘图 5.1二维数据曲线图 5.2其他二维图形 5.3隐函数绘图 5.4三维图形 5.5图形修饰处理 5.6图像处理与动画制作

回顾 1、使用图片框控件和图像控件 2、使用框架中的复选框和选项按钮 3、使用列表框和组合框控件 4、使用 Timer控件创建 Timer应用程序

要点: 三维显示 虚拟人 电子解剖 虚拟内窥镜 计算机辅助手术 放疗计划 ■远程手术

《Flash MX基础培训教程》电子教案（PPT教学课件，上）第5章 图像与元件

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果