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在实际制作图像过程中,我们会经常遇到清晰度不高的原稿,需要我们进行各种处理使画面清晰明快,从而改善其视觉质量。提高图像清晰度的原理实质是入的视觉心理现象,即经过处理,使与内容有关的轮廓和细节在视觉上感觉“清晰”。在DTP系统中对清晰度的提高可 相似文献
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许伟光 《印刷质量与标准化》2010,(7):56-57
<正>高质量的印刷品是对原稿的最忠实的复制,实现理想的印刷效果,印前对图像分辨率及清晰度的调整至关重要,笔者结合实际经验,针对印前如何对图像的分辨率和清晰度的调整进行阐述。 相似文献
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图像的清晰度包含锐度、反差两个方面。在印前系统中,对图像反差的调整是图像处理的重要环节。本研究采用创建虚光蒙版的方法增大局部反差,使图像清晰度提高,并在图像不失真的前提下对其进行锐化,增强反差效果。此外,研究了基于MT F的图像清晰度评价方法,在Matlah中编程绘制出多种情况下的MTF曲线,并以MTF曲线和坐标轴所围面积为数据,对图像清晰度提高程度进行量化,比较它们相对原稿的提高幅度;结合主观评价实验,验证了此方法的准确性。结果表明,面积越大图像清晰度越高。此研究结果对印前数字图像处理有一定的指导性。 相似文献
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针对多聚焦图像的特点和区域融合规则的优点,给出了一种基于图像像素清晰度的多聚焦图像融合方法.该方法通过小波分解后的系数求取各图像像素的清晰度,对低频分量采用基于像素清晰度的自适应加权平均方法进行融合,对分解后得到的高频分量、高频系数选取基于图像像素清晰度最大原则,并对选择结果进行一致性验证.实验结果表明,采用该方法得到的图像,很好地保留了图像边缘、轮廓等重要特征,具有较好的视觉效果. 相似文献
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清晰度是衡量彩色图像复制质量的重要指标之一。原稿图像颜色信息在分解和还原过程中,由于受到各种因素的干扰,会造成图像中目标轮廓的模糊而使清晰度下降。清晰度是指图像细节的清晰程度,主要包括三个方面含义:1)图像的灰度级,即图像层次对景物质点的分辨力或细微层次质感的精细程度。2)图像层次轮廓边界渐变密度的变化宽度。若变化宽度小,则边界清晰;反之,变化宽度大,则边界发虚。 相似文献
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本刊今年第三期"单张纸双面印刷机"专题中刊出了一则逸鹏先生就双面印刷机正反两面网点质量及图像清晰度差异所拟的"疑题求解",受到读者关注。上海紫明机械有限公司陈良稼总经理积极回应,致函逸鹏并撰写了下面的文章,就逸鹏提出的话题展开探讨。我们感谢陈良稼总经理的积极参与,并希望能有更多读者关注和参与此话题的讨论。 相似文献
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<正>图像的清晰度是衡量图像品质优劣的一个重要标准。清晰的图像细微层次清楚、通透,让人看了赏心悦目。图像清晰度的调整是印前图像处理中不可缺少的一步。调整图像清晰度主要通过锐化功 相似文献
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李树坤 《印刷质量与标准化》2010,(9):34-35
在以印刷工艺为基础的彩色复制过程中,色彩表达的准确性固然很重要,但清晰度也是衡量图像复制质量和效果的重要指标。图像的清晰度,即图像边缘密度变化是否与人的视觉敏感程度相一致。不仅传统印前工艺对分色片的清晰度有较高的要求,而且数字印前工艺对分色片的清晰度也有较高的要求, 相似文献
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Photoshop中清晰度的校正 总被引:1,自引:0,他引:1
图像清晰度的校正包括两个方面:模糊图像的锐化和杂色图像的去噪。在扫描印刷品的时候,经常会遇到这两类图像,然而非专业人员及入门人员不知该如何处理,为此本文将Photoshop中清晰度校正的方法归纳总结,以期与读者分享。 相似文献
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随着数字技术的进步,人们正初步放弃模拟摄影,数字摄影变得越来越普及,将成为印刷业数字图像的主要来源之一,但由此也带来不少需要解决的问题。现在,大多数数字相机冠以几百万有效像素的信号捕获能力,甚至出现了1000万像素以上的数字相机。一、基本概念理论上,仅当数字相机成像 相似文献
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对图像清晰度调节一直是图像调节的一个重要环节,通常在图像处理软件Phtoshop中进行,由于它具有预视的效果,对于图像的清晰度调节,大多数人会边调节边看效果,多次比较最后确定调节效果,这样做比较费时,而且对于要求严格的原稿来说,这种方法显然存在局限性;为此本文对平面图像清晰度精准调节进行研究,并推导出常用的计算公式,为大家对图像清晰度进行精准调节提供帮助。 相似文献
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清晰度是衡量输出图像效果与原稿在色彩浓淡反差方面是否适当及其对层次边缘产生的清晰程度的指标。报纸上的图像是由不同类型原稿经电脑数据处理后输出印版再经四色套印而成。由此,原稿的好坏和色彩的分解与再现的制作对图像清晰度有直接的影响,即后者取决于前两者。 相似文献
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针对非下采样Contourlet变换等多分辨率方法在图像融合过程中需要对源图像进行分解和重构,有可能改变源图像可靠信息等问题,提出了一种基于像素清晰度的NSCT的空域多聚焦图像融合方法.该方法根据HVS对局部对比度的敏感性和方向选择性,以及有用信息和噪声在NSCT域中的分布特点,引入局部方向对比度和方向向量的概念,用于衡量像素清晰度;然后通过比较多聚焦图像相应位置像素的清晰度,以选择模式决定融合图像的像素取自哪幅源图像.实验结果表明,该方法不仅能够从源图像中提取更多的有用信息,而且能够避免人为信息或高频噪声的引入,图像融合效果优于传统方法. 相似文献
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<正> 引言 每当拿到一本杂志、一份报纸或是产品样本、包装、广告,我首先关心的不是文字而是图片。也许从行为学的角度看,印刷品上最能抓住人的视线的也确实是图片。但我关心的往往不是图片的内容,而是印刷复制质量。这或许是一种职业习惯吧。 相似文献
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<正> 三、频率域的图像锐化 从灰度分布的角度看,图像的轮廓(边缘)和线条是图像中灰度的突变部分,因而包含丰富的空间高频分量。从频谱分析的角度看,任何一幅图像都是由决定图像反差的低频信号和决定图像细节的高频信号组成。但需要考虑到,数字化图像中高频信号部分总是掺杂有一定程度的噪声。因此,在频率域中进行图像的锐化处理实质上是加强需要的高频分量,并必须考虑到要在锐化图像的同时抑制噪声。频率域中滤波的数学表达式可写为: 相似文献