要用Ps做乙個2m 2 6m的噴繪,畫布大小,解像度多少合適呢?

2025-07-29 04:17:51 字數 5169 閱讀 6858

1樓:葬輝

清晰的一點話72 解像度越大越清晰,前提是你電腦配置跟的上。

研究生學習影象處理,需要哪些基礎課程?

2樓:哎喲帶你看娛樂

影象抄編碼技術、影象分割等。

影象處理的各個內容襲。

是互相有聯絡的。乙個實用的影象處理系統往往結合應用幾種影象處理技術才能得到所需要的結果。影象編碼技術可用以傳輸和儲存影象。

影象增強和復原可以是影象處理的最後目的,也可以是為進一步的處理作準備。

通過影象分割得出的影象特徵可以作為最後結果,也可以作為下一步影象分析的基礎。影象匹配、描述和識別對影象進行比較和配準,通過分制提取影象的特徵及相互關係,得到影象符號化的描述,再把它同模型比較,以確定其分類。

3樓:網友

如下幾個方向:du

1)ocr---印刷。

zhi體識別應該比較dao

成熟了,手寫體識別版有前景,但是比權較難, 2)車牌識別---做得好的公司不多,尤其是即時識別和雜訊、特殊情況的處理, 3)生物識別---指紋、虹膜等等,目前比較熱門, 4)計算機輸入裝置的配套處理軟體---掃瞄器、數位相機、攝像頭等等的配套軟體,還有不少工作可作, 5)工程專案---這個比較雜,象一代身份證識別、銀行票據識別、數字水印加工識別等等,都不是小專案(要有關係、有技術才能做) 6)和其他專業配合---主要是把思路和演算法用在其他專業中,象資料探勘、**等等,但是要有其他專業知識。希望幫到你。

學習影象處理需要哪些基礎知識?

4樓:sky獨愛

數字bai

影象處理的基本du概念和影象變換zhi 影象增強、影象恢復dao與重建、內影象編碼與壓縮容 影象分割、二值影象處理與形狀分析、紋理分析、模板匹配與模式識別 推薦你看一下武漢大學出版社的賈永紅老師的《數字影象處理》 裡面把影象處理的基本內容都講到了 另外你自己可以瞭解一下常用的影象處理軟體。

影象處理(image processing),用計算機對影象進行分析,以達到所需結果的技術。又稱影像處理。影象處理一般指數字影象處理。

數字影象是指用工業相機、攝像機、掃瞄器等裝置經過拍攝得到的乙個大的二維陣列,該陣列的元素稱為畫素,其值稱為灰度值。影象處理技術的一般包括影象壓縮,增強和復原,匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統有康耐視系統、圖智慧型系統等,目前是正在逐漸興起的技術。

5樓:匿名使用者

那已經很厲害了,知道數字影象結構了,在此基礎上學習影象處理方法更容易。

數字影象處理的主要內容有哪些?

6樓:ps休閒時刻

1、影象變換:由於影象陣列很大,直接在空間域中進行處理,涉及計算量很大。因此,往往採用各種影象變換的方法,如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術,將空間域的處理轉換為變換域處理,不僅可減少計算量,而且可獲得更有效的處理(如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理)。

目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的區域性化特性,它在影象處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、影象編碼壓縮:影象編碼壓縮技術可減少描述影象的資料量(即位元數),以便節省影象傳輸、處理時間和減少所佔用的儲存器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得,也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法,它在影象處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、影象增強和復原:影象增強和復原的目的是為了提高影象的質量,如去除雜訊,提高影象的清晰度等。影象增強不考慮影象降質的原因,突出影象中所感興趣的部分。

如強化影象高頻分量,可使影象中物體輪廓清晰,細節明顯;如強化低頻分量可減少影象中雜訊影響。影象復原要求對影象降質的原因有一定的瞭解,一般講應根據降質過程建立「降質模型」,再採用某種濾波方法,恢復或重建原來的影象。

4、影象分割:影象分割是數字影象處理中的關鍵技術之一。影象分割是將影象中有意義的特徵部分提取出來,其有意義的特徵有影象中的邊緣、區域等,這是進一步進行影象識別、分析和理解的基礎。

雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法,但還沒有一種普遍適用於各種影象的有效方法。因此,對影象分割的研究還在不斷深入之中,是目前影象處理中研究的熱點之一。

5、影象描述:影象描述是影象識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值影象可採用其幾何特性描述物體的特性,一般影象的描述方法採用二維形狀描述,它有邊界描述和區域描述兩類方法。

對於特殊的紋理影象可採用二維紋理特徵描述。隨著影象處理研究的深入發展,已經開始進行三維物體描述的研究,提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。

6、影象分類(識別):影象分類(識別)屬於模式識別的範疇,其主要內容是影象經過某些預處理(增強、復原、壓縮)後,進行影象分割和特徵提取,從而進行判決分類。影象分類常採用經典的模式識別方法,有統計模式分類和句法(結構)模式分類,近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在影象識別中也越來越受到重視。

數字影象處理的主要方法

7樓:網友

影象處理分為好多塊,你這麼籠統的說那太難為人了,我建議你隨便找本影象處理的書,看看目錄,就大概知道有哪些了。

(急)數字影象處理主要包含哪八個方面的內容

8樓:9點說史

主要內容有:影象增強、影象編碼、影象復原、影象分割、影象分類、影象重建、影象資訊的輸出和顯示。

影象增強用於改善影象視覺質量;影象復原是儘可能地恢復影象本來面目;影象編碼是在保證影象質量的前提下壓縮資料,使影象便於儲存和傳輸;影象分割就是把影象按其灰度或集合特性分割成區域的過程。

影象分類是在將影象經過某些預處理(壓縮、增強和復原)後,再將影象中有用物體的特徵進行分割,特徵提取,進而進行分類;影象重建是指從資料到影象的。處理,即輸入的是某種資料,而經過處理後得到的結果是影象。

9樓:使用者

哈哈哈哈 不知道啊 那個老師的提問方法太詭異了 同求!!!

數字影象處理有哪些主要的應用

10樓:奶思呀呀

1、航天和航空方面。

航天和航空技術方面的應用數字影象處理技術在航天和航空技術方面的應用,除了jpl對月球、火星**的處理之外,另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。

2、生物醫學工程方面。

數字影象處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛,而且很有成效。除了上面介紹的ct技術之外,還有一類是對醫用顯微影象的處理分析,如紅細胞、白細胞分類,染色體分析,癌細胞識別等。

3、工業和工程方面。

在工業和工程領域中影象處理技術有著廣泛的應用,如自動裝配線中檢測零件的質量、並對零件進行分類,印刷電路板疵病檢查,彈性力學**的應力分析,流體力學**的阻力和公升力分析,郵政信件的自動分揀,在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態,先進的設計和製造技術中採用工業視覺等等。

影象處理和計算機視覺的區別

11樓:藍眼睛

1、程度不同。

影象處理,用計算機對影象進行分析,以達到所需結果的技術。

計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學,更進一步的說,就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺,並進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。

2、內容不同。

影象處理技術一般包括影象壓縮,增強和復原,匹配、描述和識別3個部分。

計算機視覺技術包括影象獲取、預處理、特徵提取、檢測分割、高階處理。

3、應用程度不同。

影象處理應用於:攝影及印刷、衛星影象處理、醫學影象處理、面孔識別,特徵識別、顯微影象處理、汽車障礙識別。

計算機視覺應用於:視覺是各個應用領域,如製造業、檢驗、文件分析、醫療診斷,和軍事等領域中各種智慧型/自主系統中不可分割的一部分。由於它的重要性,一些先進國家,例如美國把對計算機視覺的研究列為對經濟和科學有廣泛影響的科學和工程中的重大基本問題,即所謂的重大挑戰。

12樓:網友

一、重點不同。

1、影象處理側重在「處理」影象,如增強,還原,去噪,分割。

2、計算機視覺重在使用計算機來模擬人的視覺。

二、 作用不同。

1、計算機視覺使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。

2、影象處理用工業相機、攝像機、掃瞄器等裝置經過拍攝得到的乙個大的二維陣列。

13樓:網友

你好! 影象處理和計算機視覺有很大的關聯性,所以你在搜技術文章的時候,可能這兩個關鍵詞你都可以試一試。他們的區別在於,影象處理側重在「處理」影象:

如增強,還原,去噪,分割,等等;而計算機視覺在於使用計算機(也許是可移動式的)來模擬人的視覺,因此模擬才是計算機視覺領域的最終目標。要實現這個目標,至少有兩件事要做,第一是影象處理,第二是影象理解。比如乙個機械人眼睛讀入的資料可能是模糊的,可能是有雜訊的,那麼首先要進行去噪和還原。

之後機械人要能理解這個影象意味著什麼,比如特定的軍事目標,那麼它可能要進行分割,然後用統計學的方式進行模式識別。顯然識別這個部分就屬於影象理解,而非單純的影象處理了。

影象處理數學家也可以做,但是數學家不會去做計算機視覺,這永遠是工程師的事。

14樓:石鑫華視覺網

影象處理,針對影象本身進行一些處理,這裡可以是工業、醫療、娛樂、多**、廣告等多個行業的,如常見的photoshop也是影象處理軟體,使用此軟體從事相關工作的人也是影象處理人員。其它行業也有類似的效果,即將原始影象,通過一些演算法、技術、手段等,轉換成使用者自己認為理想的影象,即把影象給處理了。

計算機視覺,或者說是機器視覺(計算機視覺與機器視覺略有不同,不過更相近),則類似於人類的視覺效果,只不過是用到了機器、計算機上。這其中,大部分的機器視覺,都包含了影象處理的過程,只有影象處理過後,才能找到影象中需要的特徵,從而更進一步的執行其它的指令動作,如機械手臂的運動、機臺的移動等,這些應用在大學裡主要表現在機械人上,如機械人踢球、下棋等,在工業上,則主要應用於工業機械人,完成自動生產、裝配、檢測等工作,富士康就有大量的機械人,在農業上,則表現在一些自動收割機,如棉花收割,自動分類機器。

當然也有一些機器視覺是不需要影象處理的,如經過相機鏡頭等直接連線到顯示器上觀察的,結果好壞是由人來判斷的,這時影象處理的過程是由人自己完成的,而不是計算機。還有一些影象感測器有固定的特性,如顏色感測器,那樣只會有訊號出來即可,也是沒有影象處理的。

計算機視覺,一定是包含計算機的,而機器視覺,則不一定需要計算機,可以是智慧型相機,也可以是影象感測器,當然也可以使用計算機完成。

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