2015-06-23 16:09:57 gsls200808 阅读数 1596
  • Word从入门到精美排版教程:手把手学习Word2019精美...

    1、课程包含大量操作提示,指导您一步一步地实现Office Word 2019的所有操作细节。就像有一名专业的教师手把手地教您最实用的Word技巧。 2、所涉及的具体内容包括输入文字录入、段落排版、样式编辑、表格制作、图表设计、图形绘制等功能应用,并结合精美杂志、海报、画册、宣传单等大量精美的企业应用实例,以 互动的方式将解决思路和操作过程逐一呈现! 3、我们的与众不同:不只讲解文字、表格这些传统内容的编辑和排版,还包含大量的 精美杂志、抽象海报、电影海报、产品海报、易拉宝、画册、宣传单、菜单等设计和制作实例。 手把手带您学习:不使用任何图像处理软件,只使用纯粹的Word软件,完成非常精美的设计和排版! 【课程特点】 1、234节大容量课程:包含了Office Word 2019的大部分知识点; 2、创新的教学模式:手把手教您Word精美排版,一看就懂,一学就会; 3、贴心的操作提示:让您的眼睛始终处于操作的焦点位置,不用再满屏找光标; 4、语言简洁精练:瞄准问题的核心所在,减少对思维的干扰,并节省您宝贵的时间; 5、视频短小精悍:即方便于您的学习和记忆,也方便日后对功能的检索;

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第一章

数字图像处理基本概念

P3 图形采用矢量结果,而图像采用栅格结构

P3 根据图像的产生方法分为3类:可见图像、物理图像、数学图像

P3 可见图像:指视觉系统可以直接看见的图像。

P4 物理图像:反映物体的电磁波辐射能,包括可见光和不可见光

P4 数学图像: 由连续函数或离散函数生成的抽象图像,其中离散函数生成的图像就是计算机可以处理的数字图像

P4 图像是其所表示物体的信息的直接描述和概括表示

P5 数字图像是指一个被采样和量化后的二维强度函数(该二维函数可以由光学方法产生),采用等距离矩形网格采样,对幅度进行等间隔量化。也可以说,一幅数字图像是一个被均与采样和均匀量化(即离散处理)的二维数值矩阵。

P5 数字图像运算的分类:全局运算,点运算,局部运算

P5 相关概念:噪声、对比度、采样密度、放大率、数字化

P5 噪声:一般指加性的或乘性的非图像本源信息

P6 数字化:是将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程。逆过程是显示。数字化步骤:扫描、采样、量化。

P6 扫描:是按照一定的先后顺序对一幅图像进行遍历的过程

P6 采样:是指遍历的过程中,在图像的每个像素位置上测量其灰度值,即亮度值

P6 量化:将采样得到的灰度值通过模数转换器等器件转换为离散的整数值

P6 扫描、采样、量化这三个步骤组成了数字图像化的主要过程

P6 获取数字图像是三种方法:传统可见图像经过数字化处理转换、各种光电转换设备转换得到、二维离散数学函数生成。

P6 最终得到的数字图像在数学上是一个二维矩阵

P7 数字图像在计算机中采用二维矩阵表示和存储

P7 像素是构成图像的最小基本单位,图像的每一像素都具有独立的属性,其中最基本的属性包括像元位置和灰度值两个属性

P8 静态图像按特性分来:矢量图、位图(栅格图像)

P8 位图根据颜色和灰度值划分成4种类型:二值图像、灰度图像、索引图像、真彩色RGB图像

会计算RGB所图像大小

P10 颜色模型RGB、HSI、CMYK、YUV

P10 RGB模型 从物理光学角度描述颜色 加色模型 R红色 G绿色 B蓝色

P11 HSI模型 根据视觉的主观感觉描述颜色 H色调 S饱和度 I亮度

在HSI彩色空间中,I表示强度,它决定了像素的整体亮度,而不考虑色彩,而表征相思引彩色信息的两个参数是色度和饱和度

色度H表面颜色的种类,而颜色是由波长决定的

饱和度S是表示颜色的深浅浓淡程度的物理量。

强度I是人眼所能感觉到的表示颜色明暗程度的物理量

P12 CMYK 表色系统 减色模型 C青色 M品红色 Y黄色 K黑色 一般在彩色印刷领域使用

P13 YUV 表示电视彩色坐标系统 PAL制电视将RGB三原色信号改成YUV新航,其中Y信号表示亮度,UV表示色差信号

第二章

P29 采样与量化:对模拟图像在空间(x,y)方向上以及亮度函数f(x,y)都进行离散化处理,通常把这一过程称为采样与量化。

采样:图像在空间 (x,y)上的离散化称为采样

采样分类 :均匀采样、非均匀采样,均匀采样等间距采样

P30 量化:量化过程就是以离散的灰度值信息代替连续的模拟量灰度信息的过程,该过程是一对多的映射过程

线性量化:....等间距

同样灰度级下,图像质量会因采样点数的减少,效果逐渐变差,当采样点数过少时,图像可能无法分辨

若采样数不变,则当灰度级数量减少到一定程度时,图像质量也将产生一定的不利影响

非线性量化: ....不等间隔

第三章

P53 卷积运算在信号处理和图像处理学科中通常称为滤波

P67  直方图:直方图是统计学中的常用工具之一,在数字图像处理中的灰度直方图是灰度级的函数,它描述了图像中具有该灰度的 个数其横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率(像素的个数)

任一灰度级D的面积函数就是大于等于该灰度值 像素个数

直方图的性质:直方图是一幅图像各像素灰度值出现次数或频数的统计结果、图像与直方图之间是一种多对一的映射关系、子直方图的和等于原图像直方图

P68 直方图的作用:判断一幅图像是否合理地利用了全部被允许的灰度级范围

P69 直方图与图像的关系:直方图是面积函数关于灰度级的导数的负值

第四章

P71 三类运算:单幅图像→单幅图像、多幅图像→单幅图像、单幅或多幅图像→数字/符号等

广义图像:所有以二维信息形式输出的信息统称为广义图像,标号图像也属于广义图像的范畴

第一类运算功能是数字图像处理中最基本的功能

根据输入图像到输出图像处理运算的数学特征分类:点运算、代数运算、几何运算

点运算可以改变图像数据所占据的灰度值范围

线性点运算

非线性点运算

点运算的应用:对比度增强、光度学标定、显示标定、轮廓线、剪裁

P75 代数运算 加、减、乘、除

图像相加运算的重要应用之一时对同一场景的多幅图像求平均值的运算,它可以被用于相除或降低加性随机噪声,并具有良好的效果

图像相减运算可用于消除一幅图像中所不需要的加性图案。

减法运算还可用于检测同一场景的两幅图像之间的变化。

除法运算还可以对产生对颜色和多光谱图像分析十分重要的比率图像

P75 加法运算通常用于平均值降噪等多种场合

P78 图像相减常用于检测变化及运动的物体,图像相减运算又称为图像差分运算

差影法:所谓差影法,实际上就是图像的减法运算(又称减影技术),是指将同一景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同波段的图像相减

P81:几何运算

几何变换可改变像素点所在的几何位置,以及图像中的各物体之间的空间位置关系,这种运算可以被看成是将各物体在图像内移动,特别是图像具有一定的规律性时,一个图像可以又另一个图像通过几何变换产生

齐次坐标、平移、缩放、镜像变换、旋转变换、复合变换

P97 灰度级插值

几何变换之后的目标图像的位置坐标并非整数

在进行图像的几何变换时,除了要进行几何变换运算之外,还需要进行灰度级插值处理。常用的灰度级差之方法有三种:最邻近法、双线性插值法和三次内插法。

P97 最邻近法 这种灰度估值方法会产生较大的误差,甚至可能影响图像质量

P99 双线性插值法 这种方法具有低通滤波性质,使高频分量受到损失,是图像细节退化而变得轮廓模糊。在某些应用中,双线性灰度插值的斜率不连续还可能会产生一些不期望的结果

第六章

P139 图像增强是数字图像处理的基本内容之一,其目的是根据应用需要突出图像中的某些有用的信息,削弱或除去不需要的信息,以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别,使处理后的图像对于特定应用而言,比原始图像更合适或者为图像的信息提取以及为其他图像分析技术奠定基础

图像的增强处理并不一定是一种无损处理

图像噪声的消除是以纹理信息(高频信息)的减弱为代价而实现的

噪声是指图像中的非本源信息

P140 图像噪声分类,按产生原因分外部噪声和内部噪声,外部噪声是指系统外部干扰从电磁波或经电源传进系统内部而引起的噪声

P140 图像噪声的特点:叠加性、分布和大小不规则、噪声与图像之间具有相关性

P141 图像增强分类:空域增强和频域增强

空域增强又分为:灰度变换和空域滤波

灰度变换:灰度变换时基于点操作的增强方法,将每一像素点的灰度值按照一定的数学变换转换为一个新的灰度值。

空域滤波:空域滤波是基于领域处理的增强方法,它应用某一模板对每个像素点与其周围领域的所有像素点进行某种确定数学运算得到该像素点的新的灰度值,输出值的大小不仅与该像素点的灰度值有关,而且还与其领域内的像素点的灰度值有关,常见的图像平滑滤波与锐化滤波技术就属于空域滤波范畴

频域增强:频率域增强法首先将图像从空间域安装某种变换模型(如傅里叶变换或其他变换)变换到频率域,然后在频域对图像进行处理,再将其反变换到空间域。通常包括低通、高通、带通和带阻四种典型的滤波器结构。

P142 图像增强效果评价 定性评价、定量评价

P142 常见的空域灰度变换:直接灰度变换、基于直方图的灰度变换、对多个灰度图像进行代数运算实现灰度变换

P143 线性灰度拉伸

按 比例线性拉伸

分段线性拉伸

直方图均衡化

空间滤波增强 均值滤波 中值滤波

第七章

P177 图像复原

图像复原与图像增强技术一样,也是一种改善图像质量的技术。图像复原的基本方法是根据事先建立起来的系统退化模型,将退化了的图像以最大的保真度恢复为原始图像或物体的真实影像。

第八章

P200 图像中的信息冗余:视觉冗余,空间冗余,时间冗余,信息熵冗余,结构冗余,知识冗余

视觉冗余:指人类视觉系统不敏感或不能感知的那部分图像信息

空间冗余:图像内部向量像素之间存在相关性所产生的图像冗余信息称为空间冗余

信息熵冗余:又称为编码冗余

结构冗余:许多图像中可能村咋很强的结构或自相似性

P202 图像编码:图像编码是安装一定的格式存储图像的数据的过程,而编码技术则是研究如何在满足一定图像保真条件下,压缩表示原始图像数据的编码方法。

信道编码:信道编码的主要任务是解决信息传输的可靠性问题,使处理过的信号在传输过程中尽量不出错或少出错,以及产生出错之后的错误纠正

信源编码:信源编码的主要任务是解决信息表示的有效性问题,即尽量提高编码效率,以最少的数码表示尽可能多的信息量,对信源实现压缩处理。

图像编码的目的是要研究数码的压缩率,即高校编码问题

按压缩原理划分,编码方法可以分为四大类:熵编码、预测编码、变换编码、混合编码。

根据解码后的图像与原始图像数据是否完全一致,可分为有损编码和无损编码。

有损压缩编码是指对图像进行解压后重新构造的图像与原始图像存在一定的误差。有损压缩李永乐图像信息本身包含的许多冗余信息,例如视觉冗余和空间冗余

无损编码是指对图像数据进行解压后重新构造出来的图像与原始图像之间完全相同,行程编码就是无损编码的一个实例

P203 图像编码的新方法:分形编码、小波变换编码、模型压缩编码

分形编码最大限度地利用了图像在空间域上的自相似性

P204 图像编码的评价

图像编码的评价可分为主观评价和客观评价

效率指标:信息熵、码字长度、编码效率、信息冗余度、,每秒钟所需的传输比特数、压缩比

P206 图像的统计编码

8.3 重点 大题2个 霍夫曼编码、香农范诺编码、香农对分编码、算术编码,行程编码的最简单形式

P214 行程编码。REL编码原理比较简单,即在被压缩文件中寻找连续重复的数值,以重复次数和重复数值自身两个值取代文件中的连续值,重复次数称为行程长度。

例如,若有一串字符信息"aaaaabbbbcccddeefffaa',经过RLE编码处理可表示为"5a4b3c2d2e3f2a"

8.6 8.7知道JPEGMPEG的定义

静止彩色图像和灰度图像(也称为连续色调图像)的压缩标准--JPEG标准。

MPEG标准不是一个单一的标准,而是一个用于全运动视频和相关音频压缩的标准系列。

第九章

P242

图像的技术特征分为三层结构:图像处理、图像分析、图像理解与识别

图像处理、图像分析、图像理解与识别的基础工作都是建立在图像分割的基础上的

图像分割的最终结果是将图像分解成一些具有某种特征的单元,称为图像的基元

图像特征是指图像中可用作标志的属性,它可以分为统计特征和视觉特征两类

图像分割是进行图像分析的关键步骤

所谓边缘(又称为边沿),是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶形变化的那些像素的集合

分割依据:相似性、非连续性

P243 分割的三种途径:以区域对象进行分割、以物体的边界为对象进行分割、先检测边缘像素,再将边缘像素连接起来构成边界进行分割

P244 灰度阈值法分割

P249 常见的边缘检测算子

图像的边缘点包括:空间曲面上的不连续点、物体与背景的分界线、不同材料组成的边缘线、阴影引起的边缘线

P251 边缘检测算子

罗伯特(Robert)边缘算子模板

1 0
0 -1
(a)
0 1
-1 0
(b)

索贝尔(Sobel)边缘算子

-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1
(a)


-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1
(b)

普瑞维特(Prewitt)边缘算子

-1 -1 -1
0 0 0
1 1 1
(a)
1 0 -1
1 0 -1
1 0 -1
(b)

拉普拉斯(Laplacian)边缘算子

0 -1 0
-1 4 -1
0 -1 0
(a)
-1 -1 -1
-1 8 -1
-1 -1 -1
(b)

凯西(Kirsch)边缘算子

5 5 5
-3 0 -3
-3 -3 -3
(a)
-3 5 5
-3 0 5
-3 -3 -3
(b)
-3 -3 5
-3 0 5
-3 -3 5
(c)
-3 -3 -3
-3 0 5
-3 5 5
(d)
-3 -3 -3
-3 0 -3
5 5 5
(e)
-3 -3 -3
5 0 -3
-3 5 5
(f)
5 -3 -3
5 0 -3
5 -3 -3
(g)
5 5 -3
5 0 -3
-3 -3 -3
(h)





2018-11-05 11:46:30 flyfor2013 阅读数 625
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概述:

1)预处理是指处于最低抽象层次的图像上所进行的操作,这时处理的输入和输出都是亮度图像。
2)预处理并不会增加图像的信息量预处理有助于抑制与特殊的图像处理或分析任务无关的信息。因此预处理的目的是改善图像数据,抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理重要的图像特征。

图像预处理方法按照在计算新像素亮度时所使用的像素邻域的大小可以分为四类:

1)像素亮度变化
2)几何变换
3)局部邻域预处理
4)图像复原

(1)像素亮度变化
1)有两类像素亮度变换
亮度矫正
灰度级变换
2)亮度矫正在修改像素的亮度时要考虑该像素原来的亮度和其在图像中的位置
3)灰度级变换在修改像素的亮度时无须考虑其位置
4)常用的亮度变换有:
亮度阈值化
直方图均衡化
对数的灰度级变换
查找表变换
伪彩色变换
5)直方图均衡化目的是创建一幅在整个亮度范围内具有相同的亮度图像
在这里插入图片描述
(2)几何变换
1)几何变换可以消除图像获取时所出现的几何变形
2)几何变换一般是由两个基本步骤组成:
像素坐标变换
亮度插值
3)像素坐标变换将输入图像像素映射到输出图像,常使用“仿射变换”和“双线性变化”
4)经过变换,输出点的坐标一般并不符合数字离散光栅;插值被用来确定输出像素的亮度。常使用“最近邻”、“线性”、“双三次”。
在这里插入图片描述
(3)局部预处理
1)局部预处理方法是使用输入图像中一个像素的小邻域来产生输出图像中新的亮度数值的方法。
2)预处理常见的有两组:“平滑”和“边缘检测”。
3)平滑的目的在于抑制噪声或其他小的波动,这等同于在傅里叶频域抑制高频部分,
4)基于直接平均的平滑方法会模糊边缘。改进的方法通过在一致性的局部区域内平均来减小模糊。
5)“中值”滤波是一种非线性操作,它用邻域中亮度的中值代替图像当前的点来减少模糊。
6)“梯度算子”确定“边缘”,边缘是亮度函数发生急剧变化的位置。它们的效果类似于在傅里叶频域抑制低频部分。
7)边缘是赋给单个像素的性质,它既有“幅值(强度)”又有“方向”。
8)多数梯度算子可以用“卷积掩膜”来表达,例子包括Roberts、Laplace、Prewitt、Sobel、Kirsch算子。
9)卷积边缘检测子的主要缺点是依赖尺度且对噪声敏感。选择某个最好的局部邻域算子尺度并不是那么容易决定的。
10)二阶导数“过零点”比小尺度的梯度检测子更稳定,可以用Laplace of Gaussians(LoG)或difference of Gaussians(DoG)来计算
11)Canny边缘检测算子对受白噪声影响的阶跃型边缘是最优的。最优性标准是基于如下要求:“检测”重要边缘、小的“定位”误差、“单边缘响应”。该检测子与一个对称2D高斯做卷积,再沿梯度方向微分;接着步骤包括“非最大边缘抑制”、“滞后阈值化处理”和“特征综合”。
12)在多光谱图像中也可以检测边缘
13)其他局部预处理运算包括“线条寻找”、“线条细化”、“线条补缺”以及“兴趣点检测”
14)一幅图像中诸如角点和最大稳定极值区域等结构包括更丰富的信息,检测边缘更为稳定。它们常用于图像匹配。
在这里插入图片描述
(4)图像复原
1)图像复原旨在利用有关退化性质知识来抑制退化。多数图像复原方法是基于整幅图像上的全局性“去卷积”的方法。
2)有三种典型的退化具有简单的函数形式:物体相对于摄像机作近似均速的运动、不当的镜头焦距、大气扰动。
3)“逆滤波”假设退化是由线性函数引起的。
4)“维纳滤波”给出了对未被噪声污染的原始图像的一个最小均方误差估计;一般而言,它是退化图像的非线性函数。
概述:
1)预处理是指处于最低抽象层次的图像上所进行的操作,这时处理的输入和输出都是亮度图像。
2)预处理并不会增加图像的信息量预处理有助于抑制与特殊的图像处理或分析任务无关的信息。因此预处理的目的是改善图像数据,抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理重要的图像特征。
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2017-04-12 16:18:20 qq_28265651 阅读数 206
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数字图像:能够在计算机上显示和处理的图像。

数字图像处理:用电子计算机对量化的数字图像进行处理,通过对图像进行各种加工来改善图像的外观,对图像进行修改和增强。它可以增强输出图像的效果,使之更便于人的观察。也可以是为进一步的图像分析和识别做准备。后者是在做一种预处理,其输出图像将进一步供其他图像分析、识别算法使用。

数字图像分析:对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,通常是将一幅图像转化成另一种费图像的抽象形式,比如边缘检测,图像分割,特征提取以及几何测量与计数等。

数字图像识别:主要研究图像中各个目标的性质和相互关系,识别出目标对象的类别,从而理解图像的含义。

这里写图片描述

对于一个数字图像处理系统来说,一般将处理流程分为以下三个阶段:
1. 对原始图像进行预处理;
2. 进行图像特征提取;
3. 对图像进行识别分析。

2011-01-19 11:01:00 chief_fu 阅读数 1073
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首先申明,我并不精通 Java 的图形图像处理 API 。因为整这个验证码,接触了一些,发现原来 JDK 提供了非常强大的图形图像处理能力。在网上找了点资料,现摘取其中的一些介绍放这,然后你可以下载整个文档( Java_2D_API_中文使用指.pdf )。

 

Java 2D API 增强了抽象窗口工具包( AWT )的图形、文本和图像功能,可以开发更为强大的用户接口和新型的 Java 应用程序。

除了更加强大的图形、文本和图像 API 外, Java 2D API 还改进了颜色的定义与复合及对任意几何形状和文本的选中检测,并为打印机和显示设备提供了统一的绘制模式。

Java 2D API 还可以创建高级图形库(例如 CAD-CAM 库和图形图像特殊效果库),并可创建图像和图形文件读 / 写过滤器。

当与 Java 媒体框架( JMF )和其它 Java 媒体应用程序配合使用时, Java 2D API 还可用来创建和显示动画和其它多媒体演示稿。 Java 动画和 Java 媒体框架 API 依赖 Java 2D API 提供支持。

Java 2D API AWT 进行了扩展,提供了更加灵活、功能更全面的绘制包,使其支持更多的一般图形和绘制操作。

例如,用户通过 Graphics 类可以画矩形、椭圆和多边形。 Graphics2D 还提供了一种可绘制任意几何形状的机制,从而增强了几何绘制功能。类似地,利用 Java 2D API 还可以绘制任意宽度的线条,并可用任意文理填充几何形状。

几何形状是通过 Shape 接口的实现提供的(例如 Rectangle2D Ellipse2D )。曲线和弧也是 Shape 的特定实现。

填充和画笔样式由 Paint Stroke 接口的实现提供(例如 BasicStroke GradientPaint TexturePaint Color )。

AffineTransfor 定义二维坐标的线性转换,包括缩放、平移、旋转和修剪。

剪切区域有用来定义一般剪切区域的 Shape 接口的同一实现来定义(例如 Rectangle2D GeneralPath )。

颜色复合由 Composite 接口的实现提供(例如 AlphaComposite )。

Font Glyphs 集定义,而 Glyphs 集由单个 Shape 定义。

 

 


2019-10-19 20:36:40 chenhong9510 阅读数 61
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​1、数字图像与像素
数字图像是由一个个的像素构成的(图像中没每个基本单位元叫做图像元素,简称像素)
2、视频、图形、动画
1)、视频:动态图像、活动图像、运动图像。
2)、图形:图像的一种抽象,反应图像的几何特征(点、线、面),图形不直接描述图像中的每一点,而是描述产生这些点的过程和方法。
3)、动画:动态图像的一种,有二维、三维、真实感三维动画等多种形式。
3、数字图像处理的目的
1)、提高图像的视觉质量
2)、提取图像中的特征信息
3)、对图像数据进行变换、编码、压缩
4、图像工程三层次
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1)、图像处理:着重强调在图像之间进行的变换,狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工,以改善图像的视觉效果并未自动识别打下基础,或对图像进行压缩编码,以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。着重是对像素进行处理,处理的数据量非常大。
2)、图像分析:主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获它们的客观信息,从而建立对图像的描述。如果说图像处理是一个图像到图像的过程,那么图像分析就是一个从图像到数据的过程。这里数据可以是对目标特征测量的结果,或者是基于测量的符号表示。描述的是图像中目标的特点和性质。分割特征并提取以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。
3)、图像理解:其重点主要是在图像分析的基础上,进一步研究图像中各目标的性质,以及目标与目标之间的相互联系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释,从而指导规划行为。如果说图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界(主要研究可观察到的事物),那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)。
5、图像处理硬件系统组成
图像输入设备、图像处理设备和图像输出设备。
6、数字图像处理的基本步骤
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注:本次推文主要参考书籍 章霄的《数字图像处理技术》
如有问题,欢迎指出。
后期将定期更新,你的关注就是我最大的动力。
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