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本文论述了柱镜光栅立体印刷图的构图方法与特点,从微观结构上分析了该图种采用常规加网技术产生的图像清晰度低、立体感弱的内部机理,提出了光栅立体图加网必须遵守“在每个光栅栅距内,从每幅视图上获取的各列像素的灰度值应保持其相对独立性”的构图原则,并给出了柱形网点结构模型。该网点模型是一个由册行力列像素组成的网点单元,行数m由输出设备分辨率和立体图的观看距离确定,列数力由光栅线数、设备的输出分辨率以及视图的数量确定,网点生长大小由图像灰度值进行控制,计算误差用误差扩散法进行补偿。考虑到各色版网点叠印的最佳状态,对于不同色版采用不同的网点生长模式。该网点模型能够有效提高印品的清晰度和立体感,具有较好的应用前景。 相似文献
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图像浮雕技术是指通过一种特殊处理,改变二维平面图像中的有效内容、图像边缘或者特定区域的颜色值,增强图像立体显示效果的技术。基于孔斯曲面理论,本研究提出了一种新的矢量图像浮雕算法,即通过矢量线条的局部变形来再现图像雕刻般凹凸效果。实验表明,通过上述方法得到的图像浮雕图案克服了现有算法中固定浮雕角度偏移的缺陷,所表现的浮雕凹凸效果更加细腻,既能达到美观的艺术效果,同时作为一种非常重要的版纹防伪元素在防伪印刷中有着广泛的应用价值。 相似文献
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提出了基于人类视觉系统(HVS)与小波变换的灰度图像水印技术,将会对其版权保护、非法复制、图像认证等方面发挥重要的作用。该算法采用有意义的灰度图像作为水印信息,实验结果表明,在大多数鲁棒性能攻击测试中,本算法提取水印的归一化相关系数NC值更大,水印性能更优越。实验结果证明了算法的可行性。 相似文献
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为了研究图像的锐化机理和作用,探讨图像锐化处理对图像频谱成分的影响,通过编程生成12种不同空间频率的正弦波图像,用Photoshop软件将这12种图像组合成一幅完整的灰度图像,作为进行锐化处理的原稿。将原稿图像进行不同参数(数值及半径)的虚光蒙版锐化处理,使用Matlab软件对原稿及经锐化的图像进行二维傅立叶变换(FFT),随后提取上述12种频率对应的傅立叶谱值,将锐化后的值与原稿对应值相减,对其进行分析和研究。通过对频谱曲线进行比较分析,结果表明:USM锐化对图像的频谱增强作用随USM半径、数值的增大而增大;USM锐化对图像频率成分的增强作用并不均衡;USM半径设置较小而USM数值设置较大时,对图像中高频成分的增强效果较明显;USM半径设置较大而USM数值设置较大时,对图像中低频成分的增强效果较明显;当USM锐化参数(数值、半径)设置都较小时,对图像中高频的部分频谱有减小作用。 相似文献
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本文着重对图像增强方法中的灰度变换、直方图均衡化进行了深入的研究,针对增强过程中遇到的一些问题,提出了相应的解决方法。对于分段线性变换方法中如何划分规划灰度区间进行变换这一关键问题,给出了基于区域分割的分段线性变换方法,加快了调整灰度区间的过程,提高了算法的执行效率。通过调整直方图均衡化后像素的灰度值,给出了保留灰度级的直方图均衡化方法,丰富了图像的灰度层次,一定程度上消除了灰阶合并现象对图像带来的影响。实验表明,本文给出的图像增强方法对于一些图像取得了比现有的一些增强方法更好的增强效果。 相似文献
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针对大蒜蒜种分级过程中蒜种易损坏、机器成本耗费大等问题,提出一种基于图像处理的大蒜蒜种品质无损分级方法。首先对采集到的大蒜蒜种图像进行灰度化、二值化等预处理得到二值化图像。然后在农业工作环境比较恶劣、存在不可避免的噪声情况下,采用形态学处理二值化图像,对图像采用腐蚀算子进行运算,消除噪声,再对图像采用膨胀算子进行运算,得到无噪声的二值化图像。在此基础上通过Canny算子进行有效外轮廓提取并进行旋转矩形拟合,得到最小外接矩形。最小矩形的长和宽比例代替真实蒜种的长宽比作为大蒜蒜种品质筛选的重要依据。实验结果表明,算法可以无损地获取蒜种长和宽的比例,实现大蒜蒜种品质筛选,图像处理过程时间平均为612 ms,满足正常工作实时性要求,在大蒜蒜种品质等级筛选中具有一定的应用价值。 相似文献
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当前数字作品的版权保护问题备受关注,数字水印是保护数字作品版权的有效手段。本研究针对大容量水印嵌入问题,提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度图像数字水印算法。首先,利用离散小波变换将原始图像分为LL、LH、HL和HH四个子带;其次,通过奇异值分解获得LL子带图像的对角矩阵S^l以及水印图像的对角矩阵S^w;然后,将矩阵S^l与S^u进行叠加来完成水印嵌入。该算法的突出特点为嵌入的水印容量大,且算法具有较强的鲁棒性。实验证明,嵌入水印后的图像在经受高斯噪声、椒盐噪声、旋转等攻击后,利用该算法仍能提取到有效的水印图像。 相似文献
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传统路面裂缝检测采用人工分析和识别,其易受主观影响且精确度较低。设计一种基于跨平台计算机视觉库OpenCV的路面裂缝检测装置。以具有物联网功能、可搭载摄像头的ESP32-CAM开发板为核心硬件系统,对路面裂缝图像进行识别采集、分析和传输;在计算机端,利用OpenCV中的灰度化、滤波、边缘检测等函数处理来自ESP32-CAM的图像,实现裂缝检测结果确定和显示。选取50张裂缝样本图片进行测试,裂缝识别精确度高达88%,对尺寸较大、深度较深的裂缝有更好的识别精准度。后续还需对不同裂缝长度和宽度下的检测效果,以及对路面损伤严重程度的表征进行研究,以实现智能机器人检测系统。 相似文献
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如何用最简洁的线条勾勒出一张微笑的脸?我们只要用一条两端上翘,中问下沉的弧线、就能代表一张微笑的嘴巴。眼眉鼻子上的笑意,都不是主要特征。 相似文献
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