高校"计算机图像处理"课堂中的情境体验教学法探索

根据高校计算机图形图像处理课程的教学目的,在教学实践中引入了情境体验教学法,探讨了情景体验教学法在计算机图形图像处理课程教学中的实施方法.提出了人文情境与科学情境的结合,教育与美的结合等理念,丰富和发展了计算机图形图像处理课堂教学方法.     

基于计算机图形分析图形图像处理技术的革新路径

图形图像处理技术是计算机现实应用的重要方向,在在图形设计和图像传输等工作中发挥着至关重要的作用.尤其在计算机图形学的快速发展中,图形图像技术也在很大程度上拓展了应用范围,但是在图像真实感、压缩文件失真、以及可视化技术上仍然存在一些不足之处.本文基于计算机图形视角,分析了图形图像处理技术的革新路径,旨在提升图形图像处理技术的现实应用效果.     

计算机图形图像处理技术在视觉传达系统中的应用研究

计算机图形图像处理技术作为计算机技术的一部分,在视觉传达系统中该项技术的有效应用,增强了设计作品的视觉效果.基于此,对计算机图形图像处理技术的概念及其于视觉传统的异同点进行了分析,并对其在视觉传统系统中的具体应用进行了探讨,以供参考.     

二维动画采用图形图像处理技术的分析

对图形和图像的定义做了阐述,从图形图像处理技术的主要内容和被应用时的作用两个方面,对图形图像处理技术做了简单的解释,提出了二维动画的概念以及制作过程,二维动画采用图形图像处理技术的意义,并结合二维动画制作的各个阶段,分析了每个阶段采用的图形图像处理技术.     

计算机图形图像处理技术分析

随着现代化科学技术的快速发展,计算机图形图像处理技术也越来越成熟,Photoshop、CAE、CAD等计算机图形图像处理软件被广泛的应用在各个领域,为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。在未来的发展过程中,要不断改进和完善计算机图形图像处理技术,推动计算机图形图像处理技术更加广泛的应用和发展。本文简要介绍了计算机图形图像处理技术,阐述了计算机图形图像处理技术的应用。     

计算机图形与图形图像处理技术的结合

计算机的图像处理技术起源于上世纪八十年代后期,在这发展的30年期间备受关注.计算机图形图像处理技术在现代的科学领域中得到了广泛运用,并成为现代科技中的代表分支之一.本文主要简述了图形图像的处理技术,并对计算机图形图像的主要功能和构成部分进行了分析,最后结合实例,研究了计算机图形与图形图像处理技术结合的应用,以期为广大读者提供参考.     

计算机图形图像处理的关键技术探析

随着计算机技术及相关科学技术的发展,计算机图形图像处理技术在现实中应用的已非常广泛,其主要是运用计算机网络技术来实现对图形及图像的设计、调整及美化等处理工作,有效地推动了相关科技的发展.计算机图形图像处理技术应用过程中有效地集合了CAD、CAE及数字化等先进的科学技术,这极大地方便了人们的日常生活、工作及学习,同时也带动了相关产业的快速发展.鉴于此,从计算机图形图像系统概述出发,针对计算机图形图像处理的关键技术及其相关应用展开了深入的探析,以期为相关专业人士提供有价值的参考.     

计算机图形图像处理的关键技术研究

与其他技术相比,计算机图形图像处理技术给人们带来的视觉冲击更加强烈,也更加直观,在一定程度上方便了人们的日常生活和工作。笔者首先分析了计算机图形图像处理技术相关的基本知识,并在这个基础上论述了图形图像处理的关键技术,以促进计算机图像处理技术更好发展。     

面向OpenGL 2.0的图形处理器图像处理单元体系结构

为实现图形处理器的自主可控,设计了面向OpenGL2.0图形处理器图像处理单元的体系结构.首先,确定了图像处理单元的单元结构及工作流程;其次,针对每条所处理的函数设计了数据通路;随后,依据各函数的数据通路和OpenGL规范,整理了各模块的处理函数对照表;最后,实现了其体系结构,并在虚拟仿真和FPGA平台进行了纹理加载/获取、卷积、颜色表、柱状图等功能验证,对纹理加载进行了峰值性能验证,面向FPGA和ASIC进行了代价评估.结果表明,该结构能够实现图像处理单元所规定的系列功能,性能满足设计要求,峰值情况每秒可处理30帧2K×2K图像,实现代价可接受.目前,该图像处理单元已集成到完全自主研发的图形处理器之中.     

网页设计中的图形图像处理技巧探索

笔者重点探讨了网页设计中的图形图像处理技巧,首先阐述了网页设计中图形图像处理技巧应用的必要性与优势,进而分析了图形图像处理技巧中的去噪处理技巧、增强处理技巧和压缩处理技巧,最后为使图形图像处理技巧能够在网页设计中得到更好的应用,给出保证形式与网站风格的协调性、加强图片处理等措施。     

基于FPGA+GPU的图像采集处理系统设计

随着嵌入式图像处理系统的快速发展,对于前端图像采集模块的需求越来越高。图像采集的速度、分辨率、可靠性以及集成度对后续设计的准确度由极大的影响。通过对数字图像采集系统进行研究,设计出了基于FPGA和GPU架构的图像采集处理系统,重点研究了图像采集处理系统的硬件设计过程和软件设计过程。在基于FPGA+GPU的图像采集处理系统中,让具有强大运算处理能力的GPU专注于数据存储、用户交互以及后续的图像处理。系统中,FPGA则负责图像的采集、外设控制、任务调度。GPU与FPGA之间通过高速PCIE总线进行通信,分别设计编写基于Linux系统的驱动程序和FPGA端PCIE程序。实验结果表明,所设计基于FPGA+GPU的图像采集处理系统可实现437.5Mbps的实时图像采集存储速度,传输过程实时稳定,数据传输完整。     

基于模糊数学的图像处理方法

基于模糊数学的图像处理技术是计算机图像处理中的重要技术。由于图像处理中图像分析和计算机视觉的影响很大,图像本质上具有模糊性,因此模糊信息处理技术在图像处理中的使用有其内在的合理性和必然性。     

基于高速高精度贴片机的几种图像并行处理方法研究

本文在分析并行图像处理常用方法的基础上，针对全自动贴片机视觉系统对图像处理要求，对矩形片式元器件(Chip芯片)和IC芯片图像并行处理方法进行了可行性分析，并从流水线并行和数据并行两个方面，对两种元器件在不同情况下提出了各自可行的图像并行处理框架和实现方法，对表面组装生产中图像并行处理方法进行了探索。     

基于矩阵分析的数字图像处理方法

图像处理、图像分析、图像理解是图像工程的三个研究层次，其中图像处理是主体基础理论部分。文中把矩阵分析与图像处理结合起来，提出了图像处理的矩阵分析方法，这种方法把图像处理转化成了矩阵分析，为各种图像处理提供了一种良好的数学实现途径，具有独特的应用特性。     

一种柔性图像并行处理机

探讨了多指令流多数据流图像并行处理拓扑结构，设计了一种具有柔性结构的图像并行处理机。分析比较了柔性图像并行处理机与典型图像并行处理机在结构和性能方面的差异，给出了一种基于TI公司C6000系列DSP的柔性图像并行处理机的实现方案。分析和实现结果表明，柔性图像并行处理机适应能力强，便于调整、扩展和升级。     

数字图像处理系统设计与实现

针对数字图像处理的需求,开发设计了基于MATLAB GUI的数字图像处理系统.系统模块中包含对文件进行编辑,包含对图像大小调整,裁剪,灰度化处理,以及显示图像的边界图,图像进行类型转换,颜色空间转换.对数字图像处理的设计主界面中一共包含以下几个实验项目,图像的变换、增强、分割、其他常用处理.图像的傅里叶变换,离散余弦变...     

《数字图像处理》辅助教学平台设计

为了提高学习与研究数字图像处理的效率,将数字图像处理与MATLAB软件仿真相结合,设计了基于MATLAB GUI的数字图像处理仿真平台。该平台构建了交互式界面,涵盖了数字图像处理课程所涉及的常用图像处理方法和经典的综合例程,并实现了数字图像处理方法的模块化与集成化。在一定程度上既可辅助数字图像处理课程的教学,也能提高学生对该课程的兴趣和实践创新能力。     

Visual C++在数字图像处理中的应用

随着信息时代的到来,图像信息已经成为信息社会的基本信息之一。数字图像处理是对图像信息的基本处理方法,它通过一些繁杂的算法对大量的图像的数据进行运算以达到人们满意的图像效果。Visual C++在图像处理的效率显著,因此主要介绍使用Visual C++实现数字图像处理的常用算法,介绍Visual C++在图像处理中的基本方法和应用上的技巧。     

Multitask bilateral learning for real‐time image enhancement

Nowadays, deep neural networks (DNNs) for image processing are becoming more complex; thus, reducing computational cost is increasingly important. This study highlights the construction of a DNN for real‐time image processing, training various image processing operators efficiently through multitask learning. For real‐time image processing, the proposed algorithm takes a joint upsampling approach through bilateral guided upsampling. For multitask learning, the overall network is based on an encoder‐decoder architecture, which consists of encoding, processing, and decoding components, in which the encoding and decoding components are shared by all the image processing operators. In the processing component, a semantic guidance map, which contains processing information for each image processing operator, is estimated using simple linear shifts of the shared deep features. Through these components, the proposed algorithm requires an increase of only 5% in the number of parameters to add another image processing operator and achieves faster and higher performance than that of deep‐learning‐based joint upsampling methods in local image processing as well as global image processing.     

基于API的图像处理算法的快速实现

介绍了如何利用API快速实现图像处理算法。首先通过对几种常见图像处理算法的实现方法进行分析,发现运用API函数可对图像处理算法进行快速实现,再提出几种更快的利用API处理图像的方法。结果表明利用API函数能快速有效的处理图像,且具有很好的应用价值。