简介:摘要AdobePhotoshop,简称“PS”,是由AdobeSystems开发和发行的位图图像处理软件。同时也是Adobe公司开发所有产品当中的核心产品。不仅针对各种像素图片图形图像有着强大的处理编辑能力,更是在市场中牢牢占据图片处理软件的第一位。甚至都是很多学生、专业人士和职场工作者进行处理图片时候的第一选择。但是作为一款具有爆炸性的图片处理软件,它随着版本的更新换代,其功能也更加完善和复杂,这给开始学习Photoshop的同学带来了比较高的学习门槛,同时由于指令过多过于繁琐,很多情况下相对于只需要简单工作的人来讲就有点繁琐了,全面的应用指令也需要和高效的应用技巧相结合才能有效的进行图片编辑。熟悉了解AdobePhotoshop的一些应用小技巧至关重要,我们通过这些小技巧可以更好、更快的处理图片,提高工作效率,同时也可以为了AdobePhotoshop市场规模进一步扩大,做出有意义的探索。本文将针对AdobePhotoshop的几个应用小技巧进行简单的分析,希望通过本文能够给予想通过Photoshop高效工作的人士提供帮助。
简介:传统图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法,通过计算图像局部方向的角度矩阵,用优化最小化算法迭代求解实现图像去噪,不能保存图像边缘信息,去噪效果及稳定性差。提出基于能量回归滤波全变分图像自适应去噪算法,通过能量回归尺度空间滤波法获取滤波图像时,对源噪声图像进行多尺度二进小波分解获取小波变换系数及低频粗糙分量,采用能量回归滤波法计算小波系数并对小波系数进行重构,获取源图像的滤波图像。采用基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法从含噪滤波图像中分离出轮廓尺度图像,对含噪图像同轮廓尺度图像实施差计算获取含噪残差纹理细节图像,基于该图像运算获取规整化可信度参数λ后,采用基于参数P与λ的全变分图像自适应去噪算法对带噪滤波图像进行处理,得到消噪图像。实验结果表明:所提算法去噪效果佳,其具有较高的稳定性和效率。
简介:战斧偏爱打扮漂亮的苹果桌面,经常会搜寻些个性化的OSX平台专有128bit图标,让每一天面对苹果工作之时,都可以可观赏美丽的图标,于是工作也变成乐趣了。
简介:摘要随着新课标的不断改革和深入,高中数学的教学水平也越来越高,大多数的高中数学老师敢于去尝试新的教学方法,以此来提高课堂的教学质量。高中数学相对于其他学科来说有它的特殊性,相对学生来说它的难度很大,而且内容抽象,这就需要学生通过大量的训练,才能够掌握数学的学习方法。在具体的教学训练过程中,老师发现一个很明显的问题就是学生对同一个知识点总是会重复的出错,怎样才能使学生很快的改正过来,从而提高学生的学习效率呢?老师可以通过变式训练的教学模式来训练学生,这种方法能够有效解决这一问题。本文就对高中数学解题中的变式训练做简单分析,并且研究变式训练在高中数学解题中的应用。
简介:专家场(FieldsofExperts,FOE)图像先验模型是一种基于滤波器学习的高阶马尔可夫随机场(MRF)模型,对于许多图像复原问题该模型已经被验证其有效性。本文提出一种基于FOE图像先验模型的新的变分模型,用于相干斑噪声(乘性噪声)去噪。本文提出的变分模型需要求解一个非凸极小化问题,该问题可以通过iPiano(InertialProximalAlgorithmforNonconvexOptimization)算法来有效地解决。通过仿真图像和真实合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像的去噪试验,可以表明本文提出的算法与目前最好的相干斑去噪算法性能相当。此外,本文提出的算法适用于图形处理器(GraphicsProcessingUnit,GPU)平台并行加速,可以大大提高运算效率。