基于模板的图像特技显示方法的研究与实现

随着计算机软硬技术的发展,多媒体计算机(MPC)应用日益广泛。在多媒体计算机应用中,图形图像处理占有主要的地位。图像显示是图像处理的基础,特技显示的关键是把图像划分成不同的图像区域块,通常的图像特技显示方法是把图像按一定的规则划分成不同的图像块。该文在分析图像特技显示的原理基础上,提出了基于模板的图像特技显示方法。这种方法突破了传统的图像特技显示方法把图像按规则划分的限制,通过模板图像和变换层次参数的设定,可以根据软件用户的爱好任意设置图像的特技显示方式。实践证明,这种方法在实际图像处理软件和多媒体软件设计中有极大的应用价值。     

基于通道注意力机制的文本生成图像方法

针对文本生成图像任务中生成图像细节缺失及低分辨率阶段生成图像存在结构性错误的问题,基于动态注意力机制生成对抗网络（DMGAN）,引入内容感知上采样模块和通道注意力卷积模块,提出一种新的文本生成图像方法ECAGAN。在低分辨率图像生成阶段的特征图上采样过程中采用基于内容感知的上采样方法,通过输入特征图计算得到重组卷积核,使用重组卷积核和特征图进行卷积操作,确保上采样后的特征图和文本条件的语义一致性,使生成的低分辨率图像更加准确,利用通道注意力卷积模块学习特征图各个特征通道的重要程度,突出重要的特征通道,抑制无效信息,使生成图像的细节更丰富。此外在训练过程中结合条件增强和感知损失函数辅助训练,增强训练过程的鲁棒性,提高生成图像质量。在CUB-200-2011数据集上的实验结果表明,ECAGAN模型初始分数达到了4.83,R值达到了75.62,与DMGAN方法相比,分别提高了1.6%和4.6%,并且可改善生成图像结构错乱的问题,同时能够生成清晰的图像细节,语义一致性更高,更加接近真实图像。     

结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测

目的 目前,基于MSERs(maximally stable extremal regions)的文本检测方法是自然场景图像文本检测的主流方法。但是自然场景图像中部分文本的背景复杂多变,MSERs算法无法将其准确提取出来,降低了该类方法的鲁棒性。本文针对自然场景图像文本背景复杂多变的特点,将MSCRs(maximally stable color regions)算法用于自然场景文本检测,提出一种结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测方法。方法 首先采用MSCRs算法与MSERs算法提取候选字符区域;然后利用候选字符区域的纹理特征训练随机森林字符分类器,对候选字符区域进行分类,从而得到字符区域;最后,依据字符区域的彩色一致性和几何邻接关系对字符进行合并,得到最终文本检测结果。结果 本文方法在ICDAR 2013上的召回率、准确率和F值分别为71.9%、84.1%和77.5%,相对于其他方法的召回率和F值均有所提高。结论 本文方法对自然场景图像文本检测具有较强的鲁棒性,实验结果验证了本文方法的有效性。     

浅析分辨力与图像大小

提起分辨力,人们一定会想到像素(pixel)和像素尺寸。那么,什么是像素呢?像素是用点阵方式描述图像的最小单位。比如,通常所说的1501/in,是指在每平方英寸的面积上用水平和垂直方向各150根细线所组成的网格,对应得到的每个正方形小块,就是在1501/in下的一个像素。不同的扫描与印刷分辨力有对应的像素尺寸。所以说像素虽然是描述栅格图像的最小单位,具有固定的形状,不具有固定的尺寸,但是,同一幅图像中所有的像素的尺寸是一致的。一开始,像素的尺寸是由扫描图像时,即用数字化方法捕获图像时使用的     

图像处理与图像文件格式

<正> 随着计算机技术的飞速发展,数字图像处理在计算机领域占据着越来越重要的地位。高分辨力显示器、扫描仪、高档激光打印机为高质量图像的显示、输入和输出提供了硬件环境;CorlDRAW、AdobePhotoShop、MicrosoftPowerPoint、3DMax等图形图像处理软件又为数字图像的处理提供了良好的软件环境。就是在日益受到人们重视的多媒体技术中,一个重要的内容便是对图像的支持。数字图像是指由扫描仪、数码摄像机等输入设备输入并存储到计算机中的数字信息。它能够在计算机屏幕上显示出来。     

数字水印技术及其在防伪印刷中的作用

本文简单介绍了数字水印的起源、工艺特点、应用和前景.     

数字化工作流程中的彩色数字打样

<正>一直以来,彩色数字打样都不能作到尽善尽美。无论使用什么样的打样方法,都不可能得到一份可与印品匹配完美的样张。但这并不意味着打样是在浪费时间。由于预打     

数字媒体和网络出版对印刷业的影响

数字媒体的出现和网络出版的发展为印刷业带来挑战的同时，也为印刷业正在走向数字化开辟了新的发展机遇和空间。     

现代印刷工程专业技术领域人才需求转变探讨

随着信息技术的迅速发展与应用,现代印刷工业面临着数字化、网络化带来的技术转型与升级要求,传统印刷行业技术转型以及相关新兴产业对印刷工程高层次人才的需求不断扩大。为构建适应现代印刷工业技术领域的人才培养模式,必须全面认识现代印刷行业对人才需求的转变。本研究首先阐述现代印刷工程专业的内涵,主要从两方面分析现代印刷工程专业技术领域对人才的需求转变与趋势,最后对数字全媒体背景下印刷工程专业人才培养模式的转变进行了探讨。     

基于人眼视觉的无参考彩色图像质量评价方法

目的研究如何自动评价相机拍摄图像的质量问题,针对其可能存在的失真类型特点,提出基于人眼视觉的无参考彩色自然图像质量评价方法。方法利用颜色恒常性和人眼视觉掩盖效应,分别计算色偏和模糊程度,并对相机拍摄图像进行测试;利用佳能EOS700D相机拍摄图像,对可能出现的失真进行组合测试,并与主流评价模糊图像的算法如G-SSIM,GSIM及色偏评价方法进行比较。结果实验发现,综合评价指标计算值与图像质量人眼评价值成反比;图像质量越差,综合评价指标计算值越高。结论无参考彩色自然图像质量评价方法,适合相机拍摄图像的无参考图像质量评价,可以开发集成到相机的辅助功能中。