通道中有些什么

在photoshop软件中时常会用到通道,可是一直不明白通道的用途和使用方法,还请专家简单介绍一下。Photoshop软件中的通道是用于存储不同类型信息的灰度图像．主要包括了颜色信息通道,复合通道、Alpha通道和专色通道这几种．如图1。当我们打开一个图像时．Photoshop软件会根据图像的颜色模式自动创建相应数目的颜色通道．例如一个RGB模式的图像有红。     

通道在Photoshop图形图像处理中的功能分析及应用

通道、蒙版、路径、选区作为Photoshop的四大核心技术,它们在图形图像处理方面发挥了独特而重要的作用。通道代表了一种十分专业的图像处理技术,它不但可以保存图像中的颜色信息,而且可以保存需要处理的选区信息,特别是在色彩处理方面,通道的优势表现得尤为突出。该文介绍了通道的概念、功能及处理应用等方面内容,结合photoshop中多种工具的使用解决图形图像处理中的图像编辑问题。     

通道在Photoshop中的应用

在Photoshop中,通道是图像文件的颜色数据信息存储形式,与此图像文件的颜色模式密切关联,图像是由多个分色通道叠加在一起组成。通道就是选区,也可以说通道就是存储不同类型信息的灰度图像。利用通道我们可以将不规则选区存储起来,存储为一个独立的通道,需要选区时,就可以方便地从通道中将其调出。该文将举最常用例子来从三个方面解释通道的作用。     

巧妙给黑白相片着色

Photoshop图像文件都有自己不同的通道,而每个通道都储存不同类型信息的灰度图像。当每次打开新图像时都会自动创建颜色信息的通道,因此通过改变不同通道上的信息就等于改变了图像的颜色。实例通过调整图像模式下的CMYK颜色来改变图像中通道的信息,并利用历史记录中的快照给黑白照片上色,从而达到黑白图像变彩色的效果,如图1及图2为相片着色前后效果。     

贝哥问答

我的photoshop为什么不能输入中文字,只可以输入英文各数字?真是烦死我了!真是老掉牙的问题,但我们常常会碰到!建议在卸载photoshop,然后在注册表清除与photo鄄shop安装文件相关的键值,再重装一下!还有一种可能是你安装了其他软件与之冲突的原因!用了一段时间photoshop了,但是对它里面的蒙板和通道却一直搞得不是太清楚?它们的区别在哪里呢?Channel可以储存Mask,Mask就是选区,选中之后就只能在选区里面进行修改,但是Chan鄄nel可以说是将Mask实体化,并且可以像一般图层一样对Channel进行编辑,得到很多不同的效果(可以分别的RGBChannel或…     

浅谈photoshop通道在图像处理中的应用

通道(Channels)是图像处理中的一个重要概念,利用通道可使我们以更加多变、更加灵活的方式来编辑图像。熟练运用通道可以完成很多让人叹为观止的图像效果。本文就通过常用的图像处理方法来探讨通道的本质,论述通道在图像处理中的应用。     

Photoshop通道技术应用探讨

介绍了Photoshop的三类通道,探讨了通道在Photoshop图像处理中的具体应用：彩色图像转换为灰度图像、利用单个颜色通道去噪、利用通道抠图、利用CMYK中黑色通道加锐等。     

一种计算图像暗通道的优化算法

图像的暗通道是由图像的分块区域中最低颜色分量值组成的图像通道。图像的暗通道在图像去雾、估算物体距离和计算图像中雾霾浓度等方面有着重要的作用。根据暗通道定义计算图像暗通道时,图像中的每一个像素点都需要被处理,算法比较耗时。针对这一缺点,进一步分析暗通道的原有计算方法,提出一种基于暗点优先膨胀的计算图像暗通道优化算法。实验结果表明,该优化算法只需要处理部分像素点就可以得到与原算法相同的结果,并在处理速度上比原算法提高了一个数量级。     

通道在Photoshop中的功能研究

通道在Photoshop中被认为是十分难理解的概念,本文将以颜色模式为RGB的图像分析通道的三个主要作用,一步一步解析通道的本质。     

实例剖析Photoshop通道

通道在PhotoShop中被认为是一个较难理解的概念，通过实例分析可知通道的本质就是灰度。由于图像的不同区域其像素灰度不同．因此所拥有的基色浓度也不相同，从而使图像呈现出斑斓的景色。也正是由于灰度明暗反映了图像的颜色信息，人们就能充分利用通道对图像实施多种特殊效果的处理。     

数字图像处理中通道原理及应用的研究

从通道与色彩的关系出发,将通道分为3种类型：原色通道、Alpha通道和专色通道,并通过实例深入剖析了通道的原理,指出通道的实质就是灰度图,灰度图中每一个像素均代表着图像中相同位置的像素,灰度的明暗反映了图像的颜色信息,举例说明了通道在调整图像颜色和保存、载入图像方面的应用。     

基于颜色通道比较的显著性检测

为了快速有效地检测图像中的显著性区域,利用颜色通道差异信息和空间信息,提出了一种基于颜色通道比较的显著性检测算法. 该算法将显著性检测任务看作对图像前景区域和背景区域进行分离和识别的过程,首先基于RGB颜色空间构造了一组反映不同色彩信息的颜色通道,通过通道比较将不同颜色的区域分离开,然后通过分析空间信息选择出属于前景的区域,最后对所有前景区域进行合并得到最终的显著图. 我们在两个公开数据集上与现有的一些检测算法进行了对比试验,结果表明该算法具有较低的计算复杂度以及较高的检测准确率和召回率,证明该算法是简单有效的.     

Photoshop中通道的分类及应用

本文通过介绍photoshop中非常重要的一个部分——通道的相应知识,阐明只有掌握了通道,才能向更高的境界前进,制作出更精彩的图片效果。     

实例剖析Photoshop通道

通道在PhotoShop中被认为是一个较难理解的概念,通过实例分析可知通道的本质就是灰度。由于图像的不同区域其像素灰度不同,因此所拥有的基色浓度也不相同,从而使图像呈现出斑斓的景色。也正是由于灰度明暗反映了图像的颜色信息,人们就能充分利用通道对图像实施多种特殊效果的处理。     

一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在图像灰白色或天空区域会产生颜色畸变及图像比较暗淡的问题,提出一种基于暗通道先验改进的算法。该算法通过修正导致颜色畸变的透射率计算问题,从而提高图像的视觉效果。同时,通过降低3个颜色通道的高亮度值,并采用均值方法来得到增强的无雾图像。实验结果表明,本文方法在很大程度上消除了去雾图像明亮区域的颜色畸变现象且有更好的颜色恢复度。     

基于亮暗通道相结合的自适应图像去雾算法

暗通道先验(DCP)近几年已被证实是一种合适的除雾模型,然而其过程将引起图像的Halo效应和颜色失真.基于此,提出了结合亮通道原理和天空区域分割的新算法.使用亮通道和暗通道的结合来精准估计大气光值和透射率,天空区域自适应分割解决恢复无雾图像时天空区域的色彩失真问题.将从主观及客观两方面将本文去雾算法与现有算法进行对比,结果表明,本算法能够有效消除Halo效应,获得高对比度、高色彩饱和度以及丰富细节信息的去雾结果,同时也提高了图像去雾效率.     

自适应校正透射率的暗通道先验去雾算法

针对暗通道先验算法复原后的图像在天空区域容易产生色彩失真和伪影的问题,提出了一种新的暗通道置信度计算方法,用以校正天空区域的透射率。根据观察,图像中亮度越高、饱和度越低的区域,越不满足暗通道先验的假设,利用二维高斯函数,结合有雾图像饱和度和亮度的特点,设计了一种新的自适应调参的暗通道置信度计算方法,对不满足暗通道先验区域估算的透射率进行补偿。实验结果表明,该算法能有效解决暗通道先验在天空区域失效的问题,复原图像颜色自然,没有出现色彩失真和伪影。     

利用白平衡进行偏色图像的颜色校正

在图像处理领域,大量研究基于景物的颜色特征,所以要保证景物在不同光照下的颜色恒常性。文中提出了一种新的监督颜色校正方法。在拍摄背景中放置黑白渐变的基准板,利用黑平衡和白平衡的原理,通过对基准板所成图像的R、G、B通道累积直方图的分析,得到对偏色图像各通道灰度值的校准方法,来校准整幅图像。实验结果表明,校准图像与颜色正常图像视觉效果基本一致,校正效果较好,方法简洁实用。     

基于改进K均值聚类与HSV模型的棉花分割算法

针对棉花图像中存在阳光直射和阴影遮挡等因素而导致图像分割精度低、效果差的问题,提出一种结合颜色聚类与V通道信息的图像分割方法.该方法对原始图像进行各向异性扩散滤波预处理;再对图像采用改进的K均值颜色聚类完成初始分割,对分割结果利用HSV模型中的V通道信息作为棉花图像的特征,去除背景影响实现最终分割.实验结果表明,该算法在阳光直射及阴影遮挡等干扰条件下能较好地将成熟棉花从背景中分离出来.     

基于注意力机制的特征融合的暗图像增强网络

暗图像能见度低、颜色失真、细节丢失,会对计算机视觉应用造成干扰。提出了基于无参注意力、高效通道注意力、像素注意力和通道注意力的特征融合的暗图像增强网络。提出的网络使用对抗式训练,具有提高图像亮度、增强图像颜色内容和细节信息的能力。算法增强结果的结构相似度（PSNR）和峰值信噪比（SSIM）均优于所对比的算法。