本章主要介绍了C55x处理器的程序基本结构，C语言编程以及优化，语言与汇编语言的混合编程，通用目标文件格式，最后对C55x处理器的数字信号处理库和图像、视频处理库进行了介绍。 4.1 C55x处理器程序基本结构 4.2 C语言程序开发及优化 4.3 C语言与汇编语言的混合编程 4.4 通用目标文件格式 4.5 C55x处理器的数字信号处理库和图像视频处理库

4.1 Fireworks MX简介 4.2 Fireworks MX文档的基本操作 4.3矢量图和位图 4.4选择和编辑对象 4.5颜色和填充 4.6使用文本 4.7特殊效果 4.8GIF动画 4.9图像的切片与导出

数字图象处理的方法主要分为两大类:一个是空间域处理法,一 个是频域法(或称变换域法)。在频域法处理中最为关键的预处理便 是变换处理。变换理论在图像处理中起着关键作用,二维变换已被用于图像增强、图象复原、图象编码、图象描绘和图象特征抽取等方面当矩阵的逆矩阵等于其复数共轭转置矩阵时,叫酉矩阵。即设A和A为二维酉矩阵

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

1.1 光度学 1.2 成像物理学 2.1 人类颜色感知 2.2 图像颜色模型 3.1 光学转换部分 3.2 光电转换部分 3.3 图像处理部分 3.4 数字相机模型 3.5 研究热点问题

在 Photoshop Cs2中很多操作都是基于选区的,用户可以通过选区对图 像中特定部分进行处理,而不影响选区外的图像。使用 Photosh。pcS2提供 的多种选区工具创建选区后,用户可以对其进行移动、变换、羽化等处理

传统的梳毛机粗纱均匀性(CV值)的检验都是靠电容式条干仪来测定,这种方法只能在离线的状态下进行.本文提出图像处理技术,对梳毛机末道毛网CV值进行在线全过程检测,使粗纱的均匀性得到控制,并与电容式条干仪测定的CV值进行比较,取得了满意的结果

4.1光电成像概述 4.2摄像原理 4.4电荷耦合器件(CCD，(Charge Coupled Devices) 4.6CMOS图像传感器 4.7固体图像传感器主要特性参数

一、视觉的时间域响应特性 二、彩色电视制式 三、 彩色电视信号的类型 四、电视图像数字化 五、 图像子采样 六、 数字电视简介