图像设计论文精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的图像设计论文主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：图像设计论文范文

关键词：PWMSG3524控制器

在没有红外探测器或其它图像采集设备的条件下，可以先开发基于PCI总线的图像处理平台，由计算机模拟图像的生成并完成图像的高速传输，以缩短系统开发周期，使系统灵活、实用、便于进行功能扩展。采用美国TI公司的新一代高性能浮点数字信号处理器TMS320C6701（以下简称C6701）研制了实时图像识别与跟踪处理平台，利用不变矩进行图像识别，采用质心跟踪方案，获得了很好的实验效果。充分发挥了C6701强大的数字信号处理能力，并为后续的研究提供了很好的软硬件平台基础。

1C6701数字信号处理器简介

C6701芯片内有8个并行处理单元，分为相同的两组。采用甚长指令字VLIW结构，使C6701成为高性能的数字信号处理芯片。其单指令字长为32b，8个指令组成一个指令包，总字长为256b。芯片内部设置了专门的指令分配模块，可以将每个256b指令包同时分配到8个处理单元，8个单元可同时运行。芯片的最高时钟频率达到167MHz，此时浮点运算处理能力可达到1GFLOPS。外部存储器接口EMIF支持8／16／32b数据宽度的各种类型的同步、异步存储器,便于系统扩展。C6701片内有64KB的数据RAM和64KB的程序RAM；片外存储空间分为4个区（CE0、CE1、CE2、CE3）；有4个相互独立的可编程DMA通道，还有第五个DMA通道可与HPI接口。

2PCI9054的主要特点及应用

PCI09054是美国PLX公司生产的一种32b33MHz的PCI总线主控I／O加速器。采用先进的PLX流水线结构；符合PCI本地总线规范2．2版，突发传输速率达到132MB／s；本地总线复用／非复用的32b地址／数据线，有M、J、C三种工作模式，但C模式的数据和地址总线是非复用的；支持8b、16b、32b设备和存储设备，本地总线操作速率高达50MHz；内部有6种可编程的FIFO，可实现零等待的突发传输及本地总线时钟和PCI总线时钟的异步操作，支持主模式、从模式和DMA传输模式。PCI9054是一种性价比高的PCI桥接芯片。

图1给出了PCI总线接口连接图，使用2K的ST93CS56串行EEPROM作为PCI9054的配置芯片，图中双口RAM可设计成32b、16b或8b。PLX9054工作在C模式下。本地总线晶振为30MHz，经过测试PLX9054工作在从模式单字节读写的情况下，本地总线速度已达12MB／s。根据实际图像传输需要（图像大小为256×256，深度为8b的灰度图像）帧频为25帧／s，已经满足需要。为了再提高传输速度，PLX9054可以开发成突发或DMA传输方式。使用CPLD(Xilinx的XC95108)完成PCI9054到双口RAM的译码电路，本地地址空间可寻址大小为1MB，1MB的本地地址空间映射为地址00000000H～000fffffH,PCI总线的地址空间（计算机自动分配）为ef100000H～ef1fffffH，同时要求PCI基址空间2（对应寄存器PCIBAR2）映射到本地地址空间0(对应寄存器LAS0BA()即LAS0RR寄存器设为fff00000H,LAS0BA寄存器设为00000001H。其中，LAS0BA的最低位置成“1”，表示PCI直接从模式访问本地地址空间0，使能译码；写“0”则禁止使能。PCIBAR2的值为ef100000H。

图2图像处理系统硬件框图

利用WinDriver6．01驱动程序开发工具生成PCI图像传输卡的WDM驱动程序代码，用VisualC＋＋6．0编写应用程序，完成图像处理版与PC机之间的高速率的图像序列传输。

3图像处理板硬件设计

系统硬件框图如图2所示。图像处理板以DSPC6701为核心，C6701主要负责图像处理，包括对目标的识别和跟踪，并给出最终的跟踪角误差。源图像通过PCI接口卡传入图像处理板的两片双口RAM，两片双口RAM采用乒乓式存储。即为了保证图像处理的实时性，当一片RAM接收数据时，另一片RAM为DSP提供图像处理的数据。SDRAM用作DSPRAM的扩展，存储图像处理的中间结果。图像处理后的方位与俯仰角度数据通过82C52转换成串行数据，再经DS8921转换成RS－422电平，送给系统的后续电路。

FPGA选用Altera公司的APEXEP20K200,完成整个图像处理板的译码逻辑，并承担部分图像处理功能。APEXEP20K200门数为20万门，采用串行配置时必须使用两片EPC2。FPGA配置在C6701的CE0空间。FLASH选用4Mb的AM29LV040，用作DSPBootLoader加载程序时的8bROM，只能配置在CE1空间，因为C6701只有CE1空间可以与8b／16b的“窄存储器”接口。SDRAM的容量为4M×32b，配置在CE2空间。两片双口RAM为CY7C028V，容量为64K×16b，都配置在CE3空间，地址分别译为0x03000000和0x03040000。C6701的BOOTMODE[4:0]＝01101,即存储器映射方式为MAP1、8bitROM加载、地址0处的存储器对应为DSP内部程序RAM。

4软件算法

图像由计算机经PCI卡传到图像处理板的双口RAM后，DSP对图像进行预处理，包括图像校正、图像滤波，之后进行图像分割和识别。当识别出目标时设置跟踪波门，则后续图像序列在波门内进行跟踪。本系统识别的目标为高空飞行的飞机图像，采用的识别算法要求具有平移、旋转和比例的识别特征不变性，同时要求跟踪速度快。

4.1图像分割

图像分割的目的是将图像目标和背景分割开来，从而知道目标的大致位置。目前已有各种各样的方法，其中简单有效的方法是直方图分割法中的最大距离法（类间方差门限法）。它的基本思想是：在直方图取值范围内，任一灰度级可将直方图分为左右两部分，如果这两部分的灰度均值与总体的灰度均值相距最大，则该灰度级就取为分割门限。这种分割技术可由如下公式描述：

D(l′)＝{[λ(l'''')-μPo(l'''')]2}/Po(l'''')[1-Po(l'''')](1)

式中,，Pl为灰度l级处的概率。分割的准则是将D(l′)为最大值的灰度级l′作为图像分割的门限值。图像中凡是灰度值大于分割门限的像点，均认为是背景中的点；反之，则认为是潜在目标区域中的点。这种分割方法可以精确地找到分割门限，提取目标。

4．2图像识别

图像经过分割后，接下来就要对目标图像识别。实现目标识别技术的关键是如何利用一组特征参数对区域的本质特征进行有效的描述。适当地选择特征是很重要的，因为在识别目标时它是唯一的依据。图像的识别特征有各种各样的描述，如目标形状、大小、统计分布等。这里使用仿射矩不变量和分散度特征来识别目标，取得了较好的效果。

对于经过分割（二值）处理的数字图像f(x,y)，可以定义（p＋q）阶矩：

mpq＝∑XpYqf(x,y)（2）

式中,p,q＝0，1，3……

f(x,y)的（p＋q）阶中心矩可用下式表示：

μ＝∑（X－X）p(Y－Y)qf(x,y)（3）

式中,X＝m10／m00,Y＝m01／m00,即(X,Y)为目标区域灰度质心。

f(x,y)惟一地确定一个矩序列{mpq}，反之，矩序列{mpq}也唯一确定f(x,y)。在此利用公式（4）的5个几何矩不变量[4]，再加上分散度特征一起代入目标匹配公式[2]进行目标识别。

φ1＝η20＋η02

φ2＝(η20－η02)2＋4η211

φ3＝η20η022－η（4）

φ4＝(η30－3η12)2＋(3η－η03)2

φ5＝(η30＋η12)2＋(η＋η03)2

其中,ηpq＝μpq／(μ00)(p＋q＋2)／2。

此5个不变矩对目标区域的平移(T)、旋转(R)和区域的比例大小(S)保持不变。

4．3目标跟踪与轨迹预测

识别出目标后，根据目标确定跟踪波门大小，在跟踪波门内进行跟踪，波门的大小采用自适应设置。常用的跟踪算法有波门跟踪、图像匹配跟踪和多模跟踪算法，考虑到背景较简单，采用基于公式（1）的质心跟踪方案。把波门的中心G(xG,yG)和目标质心T(xT,yT)的偏差作为跟踪误差，通过RS－422接口输出给后续处理板来实时进行跟踪。

在跟踪过程中，目标的位置按照自身的运动方式不断变化着，同时目标也会出现被遮挡的情况。此时，需要对目标的运动轨迹进行预测，可以采用基于最小二乘法的综合预测器来预测[2]，认为目标的运动轨迹可以是直线和二次曲线的某种组合。即

f(k＋1)＝Wfl(k＋1)＋(1－W)fq(k＋1)（5）

式中，fl(·）为线性预测器；fq(·）为平方预测器，W为权函数（0≤W≤1）。

权函数可以根据实时测得的平方预测器的误差而实时构成。当平方预测器误差较大时，则增大权值，否则减小权值。线性和平方预测器的记忆点数N的选取要视具体工作情形而定。当特征量的变化不是太快时，N值应选得稍大些，这样也有利于抑制噪声的干扰；若特征量变化甚快，则N应选用较小的值。一般选择N≤5,当N＝2时，线性预测有利于跟上机动性较高的目标；当N＝5时，预测的目标运动轨迹比较平滑，有较强的抗干扰能力。

第2篇：图像设计论文范文

系统概述

待检测车辆需要经过检测通道，如图1所示。将红外摄像头放置于通道中间，获得车底部热感应图像。为了获取较广的视角以及较小形变的图像，红外摄像头安放的仰角为40°。由于监控室与检测通道的距离较远，且通道数较多，因此需要通过光端机将所获取的视频传输给监控室控制台PC机。检测软件根据本文提出的检测算法对捕获到的图像进行分析，若判断车辆底部藏人则向系统发出报警信号，以便其通过控制安全杆做出相应拦截措施。视频传输示意图，如图2所示。

软件设计

软件设计采取的基本实现策略是先定位后检测。首先进行运动车辆检测，其次根据车辆的自身特征，定位可疑目标在车辆底部可能的藏匿部位。当区域定位完成后，对该区域进行感兴趣区域（RegionOfInterest，ROI）的选取。最后对ROI进行检测，判断是否藏人。检测系统流程图如图3所示。通过对车辆的扫描检测过程，查出藏匿于车底的可疑目标，实现自动检测。

1图像去噪

图像去噪是图像预处理的一个环节，也是整个图像预处理中的关键一步。在对运动车辆定位的过程中，针对车辆与环境对比度大、信息丰富，受噪声影响较小等特点，只需对图像采用常规的均值滤波进行处理。而在检测目标时，为了在去除噪声的同时，最大程度的保存目标的边缘信息，采用了基于开关控制的组合滤波。滤波器的基本思路是将图像划分为三类区域：孤立噪声点区、平坦区和边缘信息区。其主要处理原则为：孤立噪声点区的灰度与其邻域往往有较大的差异，可按照椒盐噪声进行处理，选用中值滤波器；平坦区往往包含高斯噪声，可采用加权均值滤波器加以消除；边缘信息区包含了图像的细节信息，应作为保留区域不做处理。将处理后的三个区域加以合成，即得到了去噪后的图像。

滤波器性能的关键在于分类开关的设计，借用顺序统计滤波的思路，将滤波器设计成N×N的掩模算子，N为奇数，使该掩模在整个图像上滑动，对它所覆盖的图像中的像素点xi进行排序，得到序列x（1），x（2）……x（N^2），利用排序结果设计下面的分类规则：a、b为排序后的位置偏移量，Ta和Tb为阈值。基于开关控制的组合滤波算法就包括这么几个步骤：（1）对掩模覆盖的图像像素点进行排序；（2）利用分类规则进行三个区域划分；（3）对孤立噪声点区进行中值滤波，对平坦区进行均值滤波；（4）将处理后的区域合成，得到去噪图像。

2车辆检测及目标区域的定位

2.1运动车辆检测

对于实时性要求较高的场合，运动目标的检测一般用背景差分法和帧间差分法。背景差分法是利用序列中当前帧图像与背景图像的差分来消除背景、提取运动目标区域的一种技术。背景差分法可根据实际情况设定差分阈值，所得到的结果直接反映了运动目标的大小、形状和位置，可以得到比较精确的运动目标信息，但该方法应用于红外目标检测时易受环境温度、天气等外界条件变化的影响。帧间差分法是利用视频序列中连续的两帧或多帧图像的差异来检测和提取运动目标。该方法对场景的变化不太敏感，适用于动态环境，稳定性好。不足之处是：1）无法抽取完整的运动目标，仅能得到运动目标的边界；2）运动目标提取效果依赖于帧间时间间隔的合理选择。本文针对待检测目标所处背景在短时间内为静态背景，而较长时间内背景会发生动态变化的特点，并结合两种方法的优点，设计出改进的背景差分法。算法原理图如下：其中F(K)为当前帧，B为通过隔帧帧差法求得的当前背景图像，D为差分结果图，R为二值化图像。

该算法继承了帧间差分法对场景变化不太敏感的优点，能准确更新背景差分法所需要的当前背景图，进而提取出完整的运动目标。下面是采用基本背景差分法和改进后背景差分法，在不同时候背景更新保存的背景图片。基本背景差分法在系统长时间运行之后，会出现背景更新出错，检测流程紊乱，从而产生检测系统失效现象。而采用改进的背景差分法，即使是经过长时间运行，系统也能确保背景更新的准确。

2.2目标区域定位

由于运动车辆特性已知，在其运动的过程中，可以通过对目标局部图像进行特征提取，定位可疑区域。目标的一般特征包括点、边缘、区域和轮廓。点特征对图像的分辨率、旋转、平移、光照变化等有很好的适应性，常用的点特征描述算子如SIFT、SURF等都具有很高的精度，但这些算法复杂度高，难以满足实时检测的要求，并且红外图像特征点往往较少，采用点描述算子并不能达到令人满意的效果。因此本文根据实际目标的特性，采用了对线、面特征进行描述的方法来标注运动车辆。运动的车辆受车底传动抽、燃烧室以及空间限制，目标一般躲藏于车厢后轮位置。

为了准确定位目标区域，目标区域进入视场之前的运动车辆局部特征需要重点描述。车厢底部进入摄像头视场时如图6(a)所示。为了提取车辆的直线特征，需要对车底图像进行边缘提取。常见的边缘检测算子有：Laplace、Sobel以及Canny等。由于Laplace算子常常会产生双边界，而Sobel算子又往往会形成不闭合区域，对后面直线检测都会产生不利的影响。

Canny算子克服了上述算子的缺陷，能够尽可能多的标识出图像中的实际边缘，并且能够将较小的间断点进行连接，因此能够形成较为完整的边界线。Canny算子是最优的阶梯型边缘检测算法，本文采用选用Canny算子进行图像的边缘检测。边缘检测结果如图6(b)所示，较为明显且具有特征不变性的为直线边缘。当可能藏人的区域进入摄像头视场时，车底图像的直线特征随之消失（如图6(c)），因此可以利用图像的直线特征来定位后轮检测区域。Hough变换检测直线是较为理想的直线检测方法，由PaulHough于1962年提出。经过Hough变换后，根据已知的目标直线位置、角度、长度，选取符合条件的直线。图6(b)、(c)中白色粗线为所检测出的目标直线。

受环境因素的影响，车底直线特征可能并不明显，因此单一的直线特征提取难以满足检测精度要求，如图7所示情况。实验发现车底面特征不易受到周围环境、温度的影响，因此可以进行面特征提取。选定区域为图6(b)中虚线框内，满足要求的特征为梯度小于一定阈值，即具有平滑特征，判断方法是计数虚线框内边缘点数，判断其是否小于给定阈值。采用Sobel内核计算图像差分其中src为输入图像，dst为输出图像，xorder为x方向的差分阶数，yorder为y方向的差分阶数。

由于当车底藏人时，其进入摄像头视场会阻断车底原有的平滑特征如图6(d)，因此当平滑特征消失时，这时判断是否符合定位位置特征，若符合即可进行定位检测；若车底没有藏人时，车底平滑特征会持续到车尾部位才结束，这时只需判断到达车尾就可以结束检测流程。

实验表明，基于这种车箱底部中间区域光滑特征去定位检测对环境适应能力强，而基于两侧直线特征定位的方法又能够比较准确的定位到目标区域。综合上述两种思路，设计出的定位流程如下图8所示：应用中是否满足直线以及平滑特征是通过检测连续多帧图像来实现的，这样可以尽量减少偶然因素导致的定位失败。

3藏人的检测

3.1基于高亮度特征的ROI的选取

如图9为定位之后的待检测目标图。为了排除车底本身热源的干扰（如车轮）缩小检测范围，必须对原图进行ROI的选取。行进过程中的车轮一般在红外图像中会呈现高亮度特征。基于此特征，从图片左右两侧分别搜索列像素平均灰度值最高的部分（最可能为车轮内钢圈），加上一定偏移量即可求出ROI左边界位置（PositionofLeft，PL）。ROI下边界线也采用同样的方法，上边界采用默认值。当车轮不明显时采用默认感兴趣区域即可下面图9为采用固定ROI选取和基于高亮度特征的ROI提取结果对比。实验表明，这种基于具体特征的感兴趣区域提取方法，对于车轮出现的偏差具有良好的适应性，即使车辆行驶时发生较大的偏移也能做出正确的ROI选取。

3.2目标的检测

对于已知形状、外貌以及姿态等特征目标检测采用特征匹配、直方图反向投影等方法都能取得较为理想的效果。但对于躲藏姿势未知并且本身形状较为模糊的红外目标，采用匹配的方式效果并不明显。

红外目标与目标区域的周围存在一定的灰度差异，改变了原有区域梯度小、较为平滑的特征。针对这种改变采用评价函数f(x,y)对目标区域进行评估，若达到一定的阈值，即可预判车底藏人。评价函数依据不同区域可疑信息权重不一样而选定(ROI内中间部位权重较高、四周权重较低)，表示如下其中T为警戒阈值，Warnflag为预警标志。具体检测步骤如下：

1)对原图的感兴趣区域进行组合滤波处理；

2)对感兴趣区域进行边缘梯度检测(图10)；

3)采用评价函数对目标区域进行评分并判断是否超过给定阈值；

4)重复步骤1-3，若连续三帧超出阈值则发出报警指令，否则表示无人。对应的报警截图如图11所示

实验结果

为了验证系统工作的稳定性以及算法的可靠性，在不同的货检口岸、时间段、天气条件进行了多次实验。测试结果如下。结果表明，在不同月份检测误报率十分低，漏报率也能满足相应指标。设计出的车底藏人自动检测系统有很高的实用价值，达到了预期的目标，说明了这套检测系统的可靠性和准确性。软件界面如图12所示。

第3篇：图像设计论文范文

----摘自（英）安格斯·赫兰德的《画笔与鼠标插图画家尼克·辛吉斯访问彭塔格莱娜设计有限公司时所说，1999年8月。

前言

我喜欢电脑，坐在闪动的屏幕前，用灵巧的鼠标在方寸之间，把自己的想法表达的淋漓尽致，这是一件多么惬意的事情。这一切都要归功于科技的发展，数字化的应用的确是很神奇的事情，我的生活也被改变了许多。眼前的这一切对于几年前的我简直是不可想象的(几年前的我正热衷于绘画艺术并沉醉其中而不能自拔，更不用说是用电脑了)，可是这一切又是那么的真实。当时还是想等我有了钱再搞什么艺术也不迟。在大学里学了四年的设计，喜欢绘画的我越来越喜欢设计了，在我眼里设计更甚于绘画，而且我从中找到了二者的结合--插图设计。

中国清代著名的山水画家石涛曾经说过：“笔墨当随时代”。在设计应用广泛的今天，设计也应当跟随时代。技术更新层出不穷，思维更迭变化迅速，给现代生活各方面以巨大的冲击。设计当然不可避免的受到了巨大的影响。

但是，随着电脑的普及以及应用水平的提高，对于个性化很强的插图设计来说，有了越来越多的表现手法、手段。作为传统的设计应用手法，插图设计经受了很大的冲击，也吸取了现代科技的精华，从而焕发了新的活力。在数字化的今天，插图设计作为绘画和设计的结合体在数码时代的今天，它到底能走多么远，是很值得我们思考的问题。

艺术需要个性，设计当然也需要个性，在这个个性张扬的数字化时代，越来越多的设计更需要具有个性。随着电脑以及各种数字化设备在设计领域的广泛使用，只有个性化的设计作品才能在行业中有立足之地，才能在行业中受到推崇，才能获得艺术价值。尤其是信息化时代的今天，伴随着生活节奏的变化和信息的视觉化的发展，数码化的设计正在侵蚀着生活的每一个角落。处于艺术及设计领域边缘的插图设计对我们来说并不是一个陌生的领域，最近几年，在图书杂志、时装展示、广告、音乐以及电视荧屏上，插图画频频亮相。而且越来越多的被应用到各行各业，在人类信息传播的历史过程中插图设计逐渐变得越来越重要了。

插图属于“大众传播”领域的视觉传达设计（VisualCommunicationDesign）范畴。是艺术设计的分支。最基本含义是“插在文字中间帮助说明内容的图画。中国古代因插图出现的形式不同，故名称各异，如：宋元小说中的卷头画则为“绣像”，而表示章回故事的称为“全图”。插图的英文单词通常称为illustration。在中世纪圣经手抄本中称illumination，指圣经或祈祷文中的装饰性文字和图案造型。Illumination是由英格兰撒克逊语系的lim-limm（绘画之意）和法兰西语系的luminer（给予光彩、发光之意）二者的折衷语。插图的另一英文单词是icon.icon意指宗教书籍中的圣像。现代插图是指视觉形象说明、论证文字的概念或图示事情的经过。现代插图有狭义和广义之分。狭义的插图概念指插图，即用来论证和说明的绘画作品；而广义的插图概念指可以作为说明和论证的视觉材料，如插画、图表、摄影等。本文的讨论是建立在广义的概念基础上的。

自古以来，插图一直被宗教、文学、词典、图鉴等所引用作为文字的辅佐，透过图画、图解而赋予文字具体的内容。在印刷术刚刚发明时候，人们利用石版或木版的黑白线条绘图技术来制作插图，出现了少量的经帛卷的印刷品，例如中国1900年在甘肃省敦煌千佛洞出土的最早的在公元868年的刻印精致的《金刚经》卷中的插图，而在欧洲黑暗时代的流传于教士之间的手抄本、细密画和油画等，以及同时期出现的版画也都出现了大量的手绘图画。

然而以文字为传达手段的历史已久，在十五世纪德国人谷登堡发明的铝合金活版印刷术以及脂肪性油墨发明之后，大大提高了印刷的质量和速度，使大量的书籍开始传播，书籍传播成为主要的传播渠道。于是插图得到了广泛的推广。从此，插图的应用便成了近代视觉传达的主流。而这个时期，书籍是使用插图的主要媒介。

在十八世纪的法国以文字为主的同时，也还极为盛行使用图形插图。但是，随着中国明清出现的木版套印以及十九世纪彩色石板画的出现，使得部分插图应用在海报的设计中。此外，十九世纪的英国绘有图画的报纸也极受欢迎。到了十九世纪后半叶，不断有如英国的华尔·特克兰（Walter·Grane）与凯利·葛利纳韦依等人的儿童图画书，一般以插图而非以文字为主的出版物品出现。此外，十九世纪末开始，许多出版的美术杂志也极为重视图版与插图。因此，使报刊杂志成为了插图的最佳媒介。而且户外看板、海报、商标招贴、包装外盒、产品说明书等等，无一不运用广告插图，并使视觉传达方式确立下来。

摄影技术问世后，插图设计逐渐被照片所代替，绘画艺术开始趋于抽象化，不论是构图或技巧都增添了表现内容的意义性、象征性、风俗性等魅力或面貌，追求色彩的再现性，重视个性表现。从而导致了对现代绘画产生影响巨大的艺术流派的出现，如：印象主义、象征主义、立体画派等等现代绘画艺术流派。也使插图受到了巨大的影响，插图绘画的形式也更加多样化。就象超现实主义绘画大师达利（SalvadorDali1904-1989）为《唐·吉柯德》所绘制的插图，充分表现了现代绘画大师超乎常人的想象力和表现力。另外，由于绘画材料的多样化，从而使绘画的技巧上出现了由单一的石版印刷、油画到水彩、丙烯等技法的发展。

随着现代印刷工艺的革新以及电脑的出现，设计的技巧以及方式得到了很大的改观。现代激光照排机的使用取代了手工制版的工艺，使各类图片在设计中大量出现。电脑的使用加速了信息的传播速度，而插图设计师依旧停留在传统以及现代的架上绘画中。因此，在二十世纪九十年代初的大部分时间里，插图都处于萎靡不振、岌岌可危的状况。随着商业市场的扩大，它的老主顾棗设计和广告部门已经变的更为廉价，其选择也更自由。由于电脑的运行速度加快还有软件更新换代，包括Freehand、Photoshop和Illustrator等各种图片处理软件的大量提供，设计师和艺术指导似乎认为他们自己就能够应用电脑创造出自己的意象来。而这种局面更由于人们能广泛的接触市场所提供的大量的储存好画面的软件，以及盗版激光光盘（如Photodisk照片光盘）的大量涌现而愈演愈烈。它们充斥于能够被巧妙处理的、随意剪辑的图片造型之中，而且有关“时尚”的印刷品书籍泛滥，于是，在九十年代传统插图已显得越来越不合时宜，往往被看作是地方性的、昂贵的、不可剪辑的、审美怪异的，并显现出了一种“复制加照片”的时代精神。

众多的说明性文字的图片并非出自经过传统训练的插图画家之手，相反，成篇累牍、跃入眼帘的图形都是那些图形设计师们整天和Photoshop图片处理软件打交道的结果。当然了，我们也要承认其所存在的艺术价值。但是，终日沉迷于图形的拼凑，使得设计师到插图设计家对

图形设计明显失控，从而插图的艺术魅力就像离奇有趣的古老遗迹一样被人遗忘。

在九十年代中期科技高速发展，电讯业的发展，使日本和美国动画的大量传播。至今我还清楚的记着《变形金刚》、《超人》、《铁臂阿童木》、《超时空要塞》、《猫和老鼠》等经典的动画片。这些设计的出色的动画形象让人记忆犹新。电子游戏的普遍从街头的模拟机到家庭用游戏机的普及，家庭用游戏机从8位机到16位机到Play-station到现在的Play-station2、X-Box的发展，以及各种类型的电脑游戏的发展，RGB、角色扮演、即时战略、军旗式等等类型，大量的原画（造型设定）以及小场景插图的出现开始应用到非静态的动画设计中。

而在视觉传达领域电脑图像充斥大众视觉的时候，部分插图设计师认识到电脑对设计的巨大影响而重新思考解决视觉问题的途径。“在数字革命的觉醒中，相对于用Photoshop软件进行美术剪贴的兴盛之势，使以颜料和墨水绘制的插图看来已失去了生存的土壤。对于那些仍以传统方式工作的人们，对绘画技艺生存荒废的讨论以刻不容缓。”插图设计家达瑞尔·雷斯在1999年11月在美国插图画家联合会（AOI）研讨班上讲到。

随着欧美插图设计的觉醒以及信息大量的涌现，设计越来越要求视觉的单纯化和技术上的革新，而科技的发展、电脑的普及导致了数码设计家将数码技术在插图设计中广泛的应用，并使数码插图设计在其创作中充当的重要的角色和作用。随着“纯艺术”和“商业设计”两者之间的界限变得越来越模糊，插图设计师的技艺填补了图形设计和艺术之间的空白，而且使用的画具也越来越数字化、简约化，新型插图因此获得了独特的视觉冲击力和艺术内涵，从而使技术和想象力的接合达到了前人所不具有的高度。

用鼠标作画不仅反映出插图画家创造形象的能力，而且使插图在曾经令人痛苦的就业领域重新繁荣，而且从审美的角度看，它具有简洁、可复制的属性，因为越单纯的图形，所承载的信息越大，给大众的想象空间也越广阔，所以不仅在图形设计行业，而且在整个传媒界正对这种日趋流行的风格做出反映。正如插图画家尼克·辛吉斯评论：

“在我的潜意识里，用鼠标画画，早已和用一支笔或一根油画棒作画没有什么两样了。这一媒介使作起电脑来更快、更好，而且也更便宜。”

首先，数码设备和软件解决了插图画家思维上不断变化的需求。

插图画家克里斯蒂安·拉塞尔认为：“我发现了一个明净的世界，真正美的澄澈。我能在转瞬之间重新着色，重构画面。总之，以任何我想要的方式重新确定大小、剪裁图像。我对这种全方位建构式的绘画、剪裁和粘贴等要素几乎纯粹数字化的制作越来越感兴趣。”数码设备和软件利用现代科技的便捷性使设计师对思维的转换的不确定性得到了最大的发挥。

例如这些软件Photoshop、Freehand、Illustrator、Painter不仅有着统一的优势：跨平台特性（支持PC、Mac）、统一友好的用户界面、强大的图形操作处理能力、对多格式的文件的支持、完善的文字排录功能、广泛的兼容性，而且都有各自的特点：软件Photoshop的面板中的路径（Path）工具、橡皮(Eraser)工具、铅笔(Pencil)工具等。对于文件的大小都提供了象素（Pixel）、厘米(cm)等度量单位。Painter为使用者提供了油画、铅笔、水彩等大约五百种笔触的效果，并可以利用手写板、压感笔等数码设备掌握对笔触的透明度、干湿程度以及笔触的变化等的控制。Freehand、Illustrator等矢量软件都有贝塞尔曲线工具使用节点控制便于调节和修改。以及各种颜色（color）、历史记录(History)、图层（Layer）等面板。这些功能的使用都对插图设计师的设计过程起到了方便快捷的作用，减短了设计和创意的修改过程，减少了流程的重复性劳动，从而使插图师的灵感得到最大程度的发挥。

这种几近科技的手法正在不断扩大其应用范围，甚至包括唱片封套的制作。例如艾克·库尼格在其设计的唱片封面所表现出充满了科技数字化的人文气息、整齐、又不拘泥于画面的插图风格。

其次，媒介的变化也是导致插图设计变化的条件。

随着文化的载体从传统的纸媒介到现代电脑的普及，以及被称为“第四媒介”的网络的出现；传播方式从手抄到书籍到网络；表现形式从一维到二维到三维以及伴随网络出现的四维空间的变化。数码技术的发展使世界有了翻天地覆的变化，但是我们并不把数字世界的跃进视为威胁，事实上，对于那些如此痴迷电脑的人，各级可支持软件和高性能计算机，为他们的作品增添了另一个维度。就象费尔亚兹·杰弗瑞将作品借助3dMax实现了二维向三维表现的过渡。使用3dMax中对人和物体进行建模，再进行合成，从而形成另类的插图设计。数码将绘画技艺和插图绘画引领进以前从未涉足的领域。

再次，网络和多媒体的交互性特点使插图的应用走向了四维的范畴。

网络作为新兴的传播媒介，有传播速度快、传播信息量大、无地域性、交互性强的特点，并且由于综合了包括视频、图形、文字、动画、音频等在内的多种媒体的效果，增添了插图的时间性和交互性，使插图从二维、三维走向了四维空间的最新趋势。大量的flas在网上成为创作在线动画和播放动画主要形式。矢量形式的便捷和制作的快速，使插图的传播在互联网（internet）上成为别致的风景线。而多媒体中，动画同影像的结合，出现了大量的优秀作品。另外在电影制作中纯动画的影片出现，例如迪斯尼的《狮子王》、《小鸡快跑》等以及梦工厂的《埃及王子》、《怪物史莱克》、《怪物公司》等也是建立在插图基础上发展它的扩展应用，同音乐、故事情节结合起来，使插图设计达到了一个新的高度。

在图形设计和插图画家重新确定的伙伴关系中，二者应找到共同前进之路。插图画的特长就在于能创造形象。当然了只幻想着只要有Freehand和Photoshop图片处理软件就足以应付一切，那只能是设计师的傲慢无理。作为插图的诉求效果视对象而异，应该具有个性、机智、幻想、奇异性（非一般性）、现代感性形象或较强的审美之特点与趣味。因此，许多插图设计师心里都藏着一个“真正的艺术家”的梦想，希望把自己的设计完全交给内心深处的创作直觉。但是，就象所有的商业设计一样，插图设计师必须从根本目的（传播信息）出发，溶进自己的理解、激情，并运用高超的表现技法、技术、创造出为大众（接受者）乐于接受的视觉语言。因此，从这个意义上说，插图既不是作者仅仅从自己审美情趣出发的恣意所为，也绝不是书刊内容及其它信息的简单告白和注释。它必然是一种创造，是在传播信息的制约下画家的才能和个性的充分体现。它有巨大的价值和社会价值。直接影响和强化人们对文化的追求。这一切要求插图设计师自身必须具备较高的审美水平以及艺术创作力。其中也必然包括了对视觉语言的表现魅力的追求。

当然，一个高明的插图画家显然不能不具备高度的表现力，这种表现力必然又是为更

迅速、更方便、更清楚、更具心灵震撼力的传播信息，而对表现语言进行的一种筛选、优化和创造。这种能力首先需要画家具有较强的理解力、丰富的想象力和具有把信息视觉化的转化能力，它要求插图画家具有多变的形式语言和高超的表现技能，并能在适应特定的传播需要的限制中充分发挥个性和意象的魅力。

“照相机的诞生并没有将戏剧斩草除根，留声机的发明也没有封杀现场表演的音乐，计算机的应用并不意味着手工绘画的终结，二者并行不悖。一些优秀的作品常常是传统技艺和数码技术的混合体。用电脑扫描成品、手工处理色彩、利用其影响，所以这些能力都能充实你的工具箱而不是限制它。如果你不确信这个工具箱是多么的有用，那么，就请看一看插图画家的世界吧！”

参考文献

《画笔与鼠标》

编者：（英）安格斯.赫兰德译者：任念文

供稿：（英）LaurenceKing出版公司

出版发行：上海人民美术出版社出版日期：2002年1月第1版第1次印刷

《美国插图艺术》

编者：中羽

出版发行：黑龙江美术出版社出版日期：1991月第1版第1次印刷

《现代设计大系-视觉传达设计》

编者：潘公凯卢辅圣

出版发行：上海书画出版社出版日期：2000年6月第1版第1次印刷

《IDN》杂志第三十六期.香港版

第4篇：图像设计论文范文

一、当前报纸版面设计在图片运用方面存在的误区

这个时代“读图”已经成为人们一种感知事物和认识事物的常见方式，进入到了家庭和个人生活之中。同时，“图”也的的确确是受到了前所未有的重视，以前所未有的影响力影响着现代人的工作、生活和思维。毋庸讳言，当我们在为“读图时代”的到来欢呼雀跃的时候，也要清醒地看到，某些报纸在新闻图片运用上存在着一些误区。

1、重文字轻图片的旧观念仍有市场。由于一些编辑长期受旧的观念影响，没有真正认识到图片的独特魅力，存在着重文字、轻图片的旧观念。所以，在实际运用上，总是表现得缩手缩脚，有时即使在数量上突破了，但仍摆脱不了从属文字的味道。

2、编辑在安排版面时，往往是先把文字稿排上去，等稿子不够了，才左看右看地找照片“补白”，正所谓“文字不够，照片来凑”。更有甚者，有些图片开始安排了，后来因文字稿无法消化，首先想到的便是抽图片。认为“文字报道永远处在报纸传播载体的第一位，而同样作为传播载体的图片――无论是美术作品，还是摄影作品，无论是美术报道，还是新闻摄影报道，都只能处在文字之下的第二位”，图片“具有‘附属品’性质”。在这种情况下，所编出来的版面，自然呆板、压抑，难读、费神也就可想而知。

3、片面贪大求多、滥用图片的现象也很突出。有一种观点认为，既然已步入“读图时代”，报纸就应该尽量多用图片，甚至提出“文字跟着图片走”，在选用图片上片面贪大求多，搞图片堆砌，这实际上是从一个极端走向另一个极端。

4、图片的真实、直观及其典型瞬间的优势当然是文字所不及的，但它也受到许多限制，例如，它只适合表现形象感强的事物，而且受到时空的制约。

5、片面追求版面美观，将图片随意变形。新闻图片大多以人物为中心，有的编辑在组版时，为了片面追求版面美观，将图片用Photoshop等图像处理软件进行随意处理，有的编辑在处理版面时，发现版面正好空一块，为了图省事，将照片拉长或是压扁，使照片变形，借以填补空白等现象。这样就会把被报道对象的真实、客观的形象也改变了，影响了新闻摄影的真实性和客观性。

针对以上的不足，我觉得报纸版面设计的创新已经刻不容缓。

二、创新版面设计

今天以图片为核心的版面，报纸有了与往日截然不同的面目，图片在线条、色彩、空白等版面元素的映衬下出尽了风头，在新闻传播中的传播效应日益彰显。读图时代的图片在报纸中的创新运用主要体现在以下几个方面：

1、把图片作为版面设计的核心

在视觉化的冲击下，为了回应读者对于图片的偏好，绝大多数报纸都树立起了图片观念，一方面大幅制作精良的图片频频占据各大报纸头版的中心位置，使图片成为吸引读者的首张王牌；另一方面，许多报纸逐渐提高了图片的使用率，大量具有视觉冲击力的图片成为报纸留住读者的法宝。报纸的这种变化，在一定程度上迎合了读图时代的发展潮流，讨好了读者的阅读心理和习惯。

2、运用图说新闻丰富版面内容

图说新闻，即用新闻图片取代文字成为新闻的主要表现形式，只用少量的文字对图片信息进行解释或补充。图片在传统报纸上作为文字附属的功能在这里发生了颠覆性的变化。图片不再是文字新闻的一种陪衬，而是以其与生俱来的直观性和形象性担负起传播新闻的重任，使版面内容的呈现丰富多彩。其抢眼的表现也让读者十分满意，因为图片更为感性动人，能产生一图胜千言的视觉效果。图片语言的生动性与贴近性拉近了与读者的距离，容易迅速对读者的情感世界产生影响。

3、发掘图片深度报道,提升版面价值

图片深度报道，就是围绕一个新闻主题，通过一组图片从不同的侧面表现出相对完整的新闻事件，又称摄影故事或专题图片报道。近几年，越来越多的报纸开始采用图片深度报道的形式对新闻事件进行报道，充分挖掘图片所隐含的丰富内容，力求使新闻事件脉络清晰。图片深度报道的“深”，一方面体现在图片的全景性上，即图片能够从不同的角度反映事件的全貌；另一方面体现在图片的历时性上，即图片可以从不同的时间展现事件发展的全过程。这种形式使图片的表现力更为强大和丰富，能够全方位提升报纸版面的价值。

4、借助图片特质开拓版面新亮点

第5篇：图像设计论文范文

关键词：秦汉瓦当纹样；现代图形设计；直观影响

中图分类号：J524 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2013）14-0152-01

我们中华民族是一个地大物博、历史悠久、拥有着深厚文化底蕴的文明古国，礼仪之邦。古代的一赋一诗、一觞一咏，无不能体现出中华文化的博大精深，而秦汉瓦当纹样是其中一种。然而，作为极其重要的世界文化遗产，瓦当纹样不能只成为回忆，或成为博物馆里供人观赏的“至宝”，而是应该作用于当今的图形设计，并在尊重自然规律和传统文化的基础上予以恰当的创新。瓦当纹样可粗略分为文字、动物、图案三个方面，接下来本文分条予以介绍并举出实例。

一、文字瓦当纹样

文字瓦当纹样对现代图形设计的影响比较直观，并且，文字是人类表达情感、互相交流的最主要载体形式，故而文字瓦当纹样运用最为普遍。它生机勃勃，富有情感。虽大多数只是通过运用简单的线条来营造一种“得意忘形”的效果来让人“心领神会”，然而，其韵味丝毫没有打折扣，反而非常有灵动之美，常用材料是陶瓦、故而，其风格或婉约细腻、或沧桑古朴，具有多样性。它们多不对称。或严密齐整、或错落有致、层次分明。显得饶有情趣而不如俗套。而现代图形设计在最大限度上沿袭了这一传统中的精髓，有一种历史的沉淀感，和底蕴美，这是西方国家所望尘莫及的。文字瓦当纹样拥有声势浩大、令人叹为观止的美还还因为其在很大程度上拥有“亲主体性”――即看上去浑然天成，毫不突兀，和主体相辅相成、互相依傍、甚至已然成为主体的点睛之笔。例如“中国印・舞动北京”中，阴刻手法得到了恰如其分、淋漓尽致的运用。整个图面效果呈现出红底白纹，展现出一种中国味十足，且富有朝气的美，除此之外，瓦当效果也分成黑字和白底。特别值得强调的是，整个图形的亮点莫过于一个“京”字体。它不仅体现了篆书的美，向世界昭示了中国书法艺术的博大精深，并且在比划方面，沉稳而不单调死板，拿捏地恰到好处。故而，不仅体现了瓦当纹样的精巧绝伦，还融入了中国元素。

二、动物瓦当纹样

动物瓦当纹样不仅体现出中国人祖先丰富的想象力，还体现出他们热爱自然，保护自然，强调人与自然万物之间的和谐。动物瓦当纹样历史悠久、古朴厚重，其源头可追溯到秦汉时期。当时首当其冲的流行图案莫过于白虎、青龙等等，这些都非常具有典型性，代表着我国古代最为吉祥的动物，体现出古代人民对幸福的向往和吉祥的追求。而动物瓦当纹样对当今的图形设计影响也颇为深远，甚至融入到人们的日常生活中来，例如，备受观众青睐的凤凰卫士的台标，非常非常漂亮，体现了 浓郁的中国特色。并且借引了动物瓦当图案――在朱雀图案的基础上进行一些现代性的创新。并且还融入了“喜相逢”结构，这也是唯一的，只有中国才有，无法仿制的，故而别具特色。从中，中国的“上下五千年”的底蕴可见一斑。并且，在台标中，朱雀的翅膀是互相对应，相合相亲的，体现了和谐、亲厚、仁者爱人的思想，给人一种天人合一的美感，――既古朴，却又能与时俱进，是瓦当纹样在现代图形设计中应用的佳例典范。

三、图案瓦当纹样

图案瓦当纹样和上述两种同样，其历史也久远无比，可追本溯源到秦汉时期。并且，有着“百花齐放”的特点，十分具有多样性。其分类从宏观上二院，有云纹和葵纹量方面。葵纹在汉代初期风行一时，备受瞩目，然而好景不长，它并没有一直延续下去。然而云纹却迅速崛起并长久以来备受瞩目，并且其是以秦代的瓦当纹样为根本基础的。其中往往体现出“道法自然”，“天圆地方”、“四海归一”的思想，云纹对当今的图形设计也有着极大的影响，而最具有代表性的莫过于奥运五环。奥运五环是2008年北京奥运会的标志，用五种颜色的环形互相扣住，表达出“和谐世界”的思想――五环代表五大洲，而环环相扣代表五洲人民齐心协力，共同助力于世界的和平与发展。再如中国银行的标志，显而易见是用中国的古铜钱图案加上一个“中”字而成。这样恰如其分的结合无疑体现了“天圆地方”的思想，并且，给人耳目一新的感觉――即在中国上下五千年的基础上进行了一些现代化的巧妙“加工”。

这个标志具有很直观的中国特色――因为铜钱在古代就象征着“金融”。

参考文献：

第6篇：图像设计论文范文

文摘首页教学论文实用文档个人简历论文中心演讲范文英语学习党团社会职场技巧作文园地法律文书幼儿教育故事大王教育论文高考专题节日庆典

文章搜索：

当前位置：中国教育文摘>化学论文>教学内容CAI课件的设计_化学论文作者：佚名来源：不详时间：2006-12-1410:24:06人：yujklj68kfg随着计算机多媒体技术的飞速发展，许多教师已经尝试计算机辅助教学，并取得了较好的教学效果。但是，由于CAI软件一般由教师自己设计、编制，编制时必须遵循教学原则，要符合科学性、艺术性，同时还要着重做好以下几方面的设计工作。

课件结构

课件结构应采用超媒体结构。超媒体是基于超文本支持的多媒体，多媒体的表现可使超文本的交互界面更为丰富，由多媒体和超文本结合发展而成的超媒体系统目前已成为一种理想的知识组织结构和管理方式。CAI设计采用超媒体结构，既方便了教师操作，又可以使教师根据实际教学情况自由选择和重新组织教学内容。

字、声、图的设计

1、文字的设计

CAI软件中包含了大量的文字信息，是学生获取知识的重要来源。设计时要做到：

（1）文字内容要简洁、突出重点

文字内容应尽量简明扼要，以提纲式为主。有些实在舍不去的文字材料，如名词解释、数据资料、图表等，可采用热字、热区交互形式提供，阅读完后自行消失。

（2）文字内容要逐步引入对于一屏文字资料，应该随着讲课过程逐步显示。这样有利于学生抓住重点。引入时，可采用多种多样的动画效果，也可伴有清脆悦耳的音响效果，以引起学生的注意。

（3）要采用合适的字体、字号与字形文字内容的字号要尽量大，选择的字体要醒目，一般宜采用宋体、黑体和隶体。对于文字内容中关键性的标题、结论、总结等，要用不同的字体、字号、字形和颜色加以区别。

（4）文字和背景的颜色搭配要合理文字和背景颜色搭配的原则一是醒目、易读，二是长时间看了以后不累。一般文字颜色以亮色为主，背景颜色以暗色为主。以下列出几种具有较好视觉效果的颜色搭配方案。文字颜色／背景颜色白色／蓝色白色／黑色白色／紫色白色／绿色白色／红色黄色／蓝色黄色／黑色黄色／红色

2、声音的设计

CAI软件中的声音主要包括人声、音乐和音响效果声。人声主要用于解说、范读、范唱，在CAI软件中应用较少。软件中，合理地加入一些音乐和音响效果，可以更好地表达教学内容，同时吸引同学们的注意力，增加学习兴趣。一段舒缓的背景音乐，可以调节课堂的紧张气氛，有利于学生思考问题。

音乐和音响效果的设计时应注意：

（1）音乐的节奏要与教学内容相符。重点内容处要选择舒缓、节奏较慢的音乐，以增强感染力，过渡性内容选择轻快的音乐。

（2）音乐和音响效果不能用得过多，用得过度反而是一种干扰信息，效果适得其反。

（3）背景音乐要舒缓，不能过分的激昂，否则会喧宾夺主。

（4）要设定背景音乐的开关按钮或菜单，便于教师控制，需要背景音乐就开，不需要就关。

3、图形、图像、动画、视频的设计

CAI软件中，图形、图像、动画、视频图像占较大比重，设计得好，可以起到事半功倍的教学效果。反之，也会起到负作用。

（1）图的内容要便于观察图形、图像等画面设计要尽可能大，图的主要内容处在屏幕的视觉中心，便于学生观察。

（2）复杂图像要逐步显示。对于较复杂的图，如果一下子显示全貌，会导致学生抓不住重点，也不便于教师讲解。应随着教师讲解，分步显示图形，直到最后显示出全图。

（3）对于动画和视频图像，应具有重复演示功能。

对于动画和视频图像，学生可能一次没看清，最好设计重复播放按钮，教师可以根据教学实际，重复播放。

注意事项

（1）注意色彩的合理应用

色彩的应用可以给课件增加感染力，但运用要适度，以不分散学生的注意力为原则。如：色彩搭配要合理，色彩配置要真实，动、静物体颜色要分开，前景、背景颜色要分开，每个画面的颜色不宜过多。

（2）尽量加入人机交互练习。

设计CAI软件时，适当加入人机交互方式下的练习，既可请同学上台操作回答，也可在学生回答后由教师操作；这样做能活跃课堂气氛，引导学生积极参与到教学活动中。

第7篇：图像设计论文范文

关键词：指纹图像，灰度处理，对比度展宽

 

前言

在指纹自动识别系统中，指纹图像的预处理是正确地进行特征提取、匹配等操作的基础。在指纹图像采集过程中，由于采集仪器本身和手指结构特点，以及指纹采集时用力不均等情况，容易造成图像部分区域信号太弱（颜色太淡）或者太强（颜色太黑），给后续的指纹处理带来较大的困难，所以对于采集到的指纹图像首先进行灰度处理，提高指纹图像的对比度。通常，人们习惯对指纹图像进行归一化处理。这里，首先介绍图像归一化处理的算法。论文参考网。

1.归一化

图像归一化是像素层次的操作，它将图像的整体灰度均值和方差进行平移，把不同指纹图像的对比度调整到一个固定的级别。但是对整幅图像进行归一化并不改变图像中各部分的相对对比度。归一化的目的是为了消除传感器本身的噪声以及因为手指压力不同而造成的灰度差异。

按照FBI推荐我们假设所有指纹图像都是从分辨率为500dpi的扫描仪上得到。设F为输入的灰度指纹图像，其大小为m×n，m、n的取值范围一般由指纹输入设备的分辨率决定。论文参考网。f ( i，j) 代表指纹图像在( i， j ) 处的灰度值， 取值范围一般是0到255之间的整数，表示输入图像有256级灰度级。图像大小为NxN的指纹灰度图像F的均值M，方差V分别为:

M=

V=

其中f(i,j)是指纹图像中像素点(i,j)的灰度。

对原始指纹灰度图按下式进行规格化

其中M0，VAR0是期望的灰度均值和方差。

图1 指纹原图像图2 指纹归一化后图像

图像灰度归一化就是提高指纹图像弱区域的灰度，降低指纹图像强区域的灰度，从而把图像统一到一个固定的灰度内，这种方法不利于提高质量较差的指纹图像中的纹线、谷线对比度，不利于后续的指纹方向图的处理，本文将采用对比度线线展宽的方法来处理指纹图像中的灰度。

2.对比度线行展宽

对比度线线展宽，其目的是为了提高因采集设备以及由于手指压力不同而造成的对比度不足。对比度线性展宽实际上就是图像灰度值的线性映射。假设处理后图像与处理前图像的量化级数相同，即处理前后图像的灰度分布范围均为[0，255]，则如果需要进行对比度展宽，从原理上说，只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度的展宽。

2.1算法设计思想如下：

对于图1的指纹图像进行处理，设原指纹图像的灰度为f（i,j）,处理后图像的灰度为g(i,j)，取值范围一般是0到255之间的整数，表示输入图像有256级灰度级。论文参考网。对比度线性展宽的原理示意图如图3所示。

图3 对比度线性展宽映射关系

指纹原图中的指纹纹线的灰度分布假设在[fa,fb]的范围内，则对比度线性展宽的目的是使处理后的指纹图像的灰度分布在[ga,gb]的范围内，当f<(fb-fa)<g=(gb-ga),则可达到对比度展宽的目的。将对比度展宽的计算公式如下：

g(i,j)=

（i=1,2,，m；j=1，2，，n）其中，，当，则可对非重要背景进行抑制， ，则能对指纹纹线的对比度展宽增强。

2.2算法实现：

函数名称：

*GrayStretch()

*参数:

*LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针

*LONG lWidth - 源图像宽度（像素数）

*LONG lHeight - 源图像高度（像素数）

*BYTE bX1 - 灰度拉伸第一个点的X坐标

*BYTE bY1 - 灰度拉伸第一个点的Y坐标

*BYTE bX2 - 灰度拉伸第二个点的X坐标

*BYTE bY2 - 灰度拉伸第二个点的Y坐标

*返回值:

*BOOL- 成功返回TRUE，否则返回FALSE。

*说明: 该函数用来对图像进行灰度拉伸。

BOOLWINAPI GrayStretch(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight, BYTE bX1, BYTEbY1, BYTE bX2, BYTE bY2)

{

//指向源图像的指针

unsignedchar* lpSrc; // 循环变量

LONG i;

LONG j; //灰度映射表

BYTE bMap[256]; //图像每行的字节数

LONG lLineBytes; //计算图像每行的字节数

lLineBytes= WIDTHBYTES(lWidth * 8); // 计算灰度映射表

for(i = 0; i <= bX1; i++)

{

//判断bX1是否大于0（防止分母为0）

if(bX1 > 0)

{

//线性变换

bMap[i]= (BYTE) bY1 * i / bX1;

}

else

{

//直接赋值为0

bMap[i]= 0;

}

}

for(; i <= bX2; i++)

{

//判断bX1是否等于bX2（防止分母为0）

if(bX2 != bX1)

{

//线性变换

bMap[i]= bY1 + (BYTE) ((bY2 - bY1) * (i - bX1) / (bX2 - bX1));

}

else

{

//直接赋值为bY1

bMap[i]= bY1;

}

}

for(; i < 256; i++)

{

//判断bX2是否等于255（防止分母为0）

if(bX2 != 255)

{

//线性变换

bMap[i]= bY2 + (BYTE) ((255 - bY2) * (i - bX2) / (255 - bX2));

}

else

{

//直接赋值为255

bMap[i]= 255;

}

}

//每行

for(i= 0; i < lHeight; i++)

{

//每列

for(j= 0; j < lWidth; j++)

{

//指向DIB第i行，第j个像素的指针

lpSrc= (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j; //计算新的灰度值

*lpSrc= bMap[*lpSrc];

}

} //返回

returnTRUE;

程序实现窗口如图4所示：

图4 灰度拉伸参数设置图

这里把原指纹图像的灰度fa、fb分别设为50，160，根据，对比度展宽的条件，通过对ga、、gb灰度值调整，展宽后的指纹图像的灰度ga、gb设为30，235，能较好的提高指纹脊线和谷线的对比度,改善图像的清晰度。对图1处理后的指纹图像如下图5所示：

图5 对比度展宽后的指纹图像

小结：

对比使用这两种算法处理的同一个指纹图像的效果图，我们会发现对比度展宽较能改善指纹图像的灰度，提高脊线和谷线的对比度，为后续求指纹的方向图奠定基础。该程序在visual c++软件中调试实现，该算法简单、快捷，且能很好的抑制图像中的噪声，不失为一种图像灰度处理的好方法。

参考文献

[1]朱虹，数字图像处理基础，科学技术出版社，2005.4

[2]余锦华、陈建华、施心陵，指纹图象的预处理，计算机工程与设计，2004.12

第8篇：图像设计论文范文

关键词：视频监控；嵌入式；摄像头；视频压缩；视频采集

中图分类号：TP37 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）26-0201-02

The Design And Implement Of Video Monitoring System Based On Embedded Linux

HE Yi

（School of Information Engineering，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China）

Abstract： With the rapid development of Internet， embedded network video monitoring is hotspot that attracting extensive attention in the present， and have involved in all fields， so the research for the video monitoring system has a certain significance. So in the direction of video monitoring， this paper proposes a system design scheme， The system using the Linux as operating system， S3C2410 as development platform and Collecting video image data by USB camera， after compression coding， the video image data is transmitted to the video server and client through the network， achieve the basic monitoring function.

Key words： video monitoring； embedded； camera； video compression； video capture

1 概述

在当前科技迅速发展的环境下，视频监控系统已经在安防、交通监控和家居生活等重要领域得到了广泛的应用。视频监控系统经过了三个发展阶段，第一是基于模拟摄像机的模拟视频监控系统阶段，第二是基于PC 端的数字视频监控阶段，第三是基于嵌入式Linux的网络视频监控系统阶段[1-2]。传统的模拟视频监控系统存在传输距离和系统数据量有限、图像质量低和不易扩展等不足，数字监控系统虽慢慢取代了模拟视频监控系统，但其本身也存在视频前端采集复杂、系统稳定可靠性差等局限。网络视频监控系统在各类技术的不断发展的基础上也在不断发展中。在网络技术快速发展的趋势下，通过网络传输视频图像[3-5]，是目前实现视频监控最好的方法。本文设计并实现一套以S3C2410为开发平台，以Linux为操作系统的基于嵌入式视频监控系统，客户端只要和监控终端在同一局域网内均可实时监控。

2 系统整体设计方案

该嵌入式视频监控系统以Linux系统和S3C2410开发板作为系统核心平台，由在前端的USB摄像头实时采集视频数据，经压缩编码后通过TCP网络传输到后台服务器，客户端可实现实时监控。此系统主要由视频服务器端和客户端组成；服务器端包括视频图像采集模块和TCP网络传输模块，它们的职责就是将视频数据进行压缩、编码后通过TCP网络传输到远程终端设备上。客户端主要实现远程终端设备的视频显示。

3 系统硬件设计

在该系统中，硬件结构包括视频图像采集模块、视频服务器模块和TCP网络传输模块。视频图像采集模块主要完成视频数据的实时采集，ARM开发板通过摄像头采集获取视频图像数据，然后进行压缩存储和处理，然后通过网络传输模块将视频数据传输到远程移动终端上显示。

4 系统软件设计

软件部分的设计主要包括：嵌入式Linux系统的裁剪和移植、视频图像的采集、视频的网络传输以及客户端网络连接程序。系统的裁剪和移植等技术本文不再作详细的论述。以下主要介绍视频图像采集模块和网络传输模块的设计。

进行视频采集[6]必须加入video4Linux模块，要从摄像头设备中采集视频图像帧，必须依靠此模块所提供的接口。video4Linux是摄像头设备的相关内核驱动，它为摄像头提供了编程所需的最基本的接口函数，比如ioctl（）函数、打开函数、写函数和读函数等的实现。并把它们定义在file_operation中，当应用程序对设备文件进行打开读写等一系列系统调用的操作时，系统将通过此结构去访问内核驱动程序[7-9]所提供的一些基本函数。video4Linux中的数据结构为视频采集提供了各种视频图像的相关数据信息，其中包括有：

video_window ：包含获取的视频图像区域的基本信息

video_capability：包含设备信息，比如设备的分辨率范围、设备的名称和信号的来源信息等

video_picture：包含了所获取图像属性；

video_channel：各个信号源的属性；

video_mmapf：用于内存映射；

video_mbuf：包含映射的帧的属性和信息，比如所支持的最多帧数、每一帧图像的大小和每一帧图像相对基址的偏移等属性；

video_buffer：最底层对缓冲区的描述。图3为整个的视频图像采集流程，视频图像的采集程序包括以下流程，一是初始化设备，二是打开设备，三是获取视频设备和视频图像信息，四是图像参数设定，五是视频图像采集。

视频数据网络传输模块本文采用B/S模式，以此模式来实现网络视频监控。本文采Boa来搭建Web服务器[10]。Boa 有它自己的特点，首先它支持CGI；其次它是单任务的，它与传统的web服务器不同，第一，对于每一个连接，它不会去重新启动一个新的进程，第二，对于二个或者多个连接，它也不会去启动多个对自身的复制；再次，对于所有在进行活动的连接，Boa只会在内部对它进行相应的处理，而且，对每一个CGI连接，它都会重新去开启一个进程。Boa支持的CGI公共网关接口适用于各种不同的平台，是用户应用程序与Web服务器最常用的通信接口。

5 系统仿真和测试

本文提出的构架方案和实现方案已经通过测试。客户端监控界面如图4所示。整个系统开发不仅简洁，而且高效，同时成本比较低，稳定性非常可靠，能够被移动设备应用，实现实时视频监控。

参考文献：

[1] 顾永建，高守乐.基于嵌入式系统的网络数字视频监控系统[J].计算机技术与应用， 2005（1）：40-42.

[2] 杨建全， 梁华， 王成友. 视频监控技术的发展与现状[J]. 现代电子技术， 2006（21）.

[3] 李保国. 基于嵌入式 ARM 的远程视频监控系统研究[D]. 南京： 南京理工大学， 2009.

[4] 张建. 基于 S3C2410 和嵌入式 Internet 的家庭视频监控系统设计[D].上海：上海交通大硕士学位论文，2007，1.

[5] 赵春媛，李萌，韩会山.基于ARM9的无线视频监控系统设计与实现[J].计算机工程与设计， 2012.

[6] 张蕾.基于嵌入式 Linux 的视频采集系统的研究设计[D].西安： 西安电子科技大学硕士学位论文，2010.

[7] 朱小远，谢龙汉.Linux 嵌入式系统开发[M].北京：电子工业出版社，2012.

[8] 韦东山. 嵌入式Linux应用开发完全手册[M] .北京： 人民邮电出版社， 2009.

第9篇：图像设计论文范文

关键词：双目视觉 立体匹配 导航定位 机器人

中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2011)12-0059-02

引言

双目视觉是一种通过两幅图像获取物体三维信息的方法，具有通过二维图像认知物体三维立体信息的能力，其关键技术就是要解决两幅图像中对应点的匹配问题［1］。立体匹配一直都是机器视觉领域中的难点和热点，论文根据结合变电站及巡检机器人双目视觉系统的特点，运用匹配辅助区域匹配算法实现立体匹配，获得密集准确的深度图。

1、立体匹配原理

立体匹配基于视差原理，如图1所示。其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；摄像机焦距为f。设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点的图像，它们的图像像素坐标分别为

采用平行摄像机模型，两摄像机的图像在同一个平面上，并且特征点p的图像坐标y坐标在左右图像平面上相同，

可以得到：

要想根据左右图像对完成立体匹配任务，就把只需计算左右图像对的立体视差，立体视差是景物点在左右图像中图像像素的横坐标之差，即：

从而就可以建立立体视差图(又称深度图)。所建立的立体视差图可以细分为两个子区域，零视差子区域和非零视差子区域，零视差子区域为机器人可以自由行走的无障碍平坦区域；非零视差子区域为平坦区域上的凸出区域，可能是障碍物存在的区域。

根据式(3)及立体视差原理，可以方便地计算世界坐标下的特征点在摄像机坐标系下的三维坐标：

左摄像机像面上的任意一点只要能在右摄像机像面上找到对应的匹配点，就可以确定出该点的三维坐标。这种方法是完全的点对点运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，就可以根据式(5)计算出对应的三维坐标。

2、立体匹配设计

经过图像预处理，可以为立体匹配提供较理想立体图像对，降低了匹配算法的难度。论文结合变电站、检机器人双目视觉系统的特点，运用特征辅助区域匹配算法实现立体匹配，该算法结合特征匹配算法及区域匹配算法的优点，可以在计算量不大的情况下，生成密集准确的立体视差图。

算法的总体上分三步：

2.1 匹配初始化阶段

匹配初始化阶段需要完成以下工作：对双目摄像机参数的标定；对摄像机所采用的图像运用高斯―拉普拉斯模板进行图像预处理；对预处理的图像运用加速主成分分析法实现图像的特征提取；这些过程都是为后面的立体匹配做准备，为之提供较理想的立体图像对。

2.2 特征匹配阶段

根据各种匹配准则缩小匹配点的搜索范围，利用特征匹配算法确定正确的匹配点。

2.3 区域匹配阶段

由于前面特征提取算法限制，不可能把景物所有特征点全部提取到，所以特征点匹配完成后，还存在一些有价值的非特征点未被匹配。但是这些未被匹配点被已匹配点限制在较小的范围内，对这些小范围点的匹配就是区域匹配算法的工作。

对多个可能的候选匹配点比较时，可能使用的依据有灰度、曲率、拉普拉斯变换、梯度等。结合变电站实际环境，运用连续性约束准则和灰度、x方向的灰度梯度、梯度方向唯一确定匹配点［2］。思路如下：

①┍算视觉连续性约束相关系数

其中d为已匹配点的视差均值，d为当前候选匹配点的视差。若，1为预先设定视觉连续性约束相关系数阈值，排除此候选匹配点，重复执行此步直到时，执行第2步；否则直接执行第2步执行。

②计算候选匹配点与待匹配点的灰度相关值Vcorr、x方向的灰度梯度接近程度系数Kgard_r、梯度方向相关系数式(7)-(8)中，K_gard_x、K_gard_y为基准图像上特征点x和y方向的梯度，Rgrad_x、Rgrad_y为候选匹配点x和y方向的梯度，fl、fr为左右图像的灰度函数，、为特征点和候选匹配点在窗口(2N+2M+1)中灰度均、为两点在窗口中灰度标准差。若有Vcorr

③计算总判断依据

计算出所有候选匹配点的Iall值，其Iall值最大者即认为是最佳候选匹配点，即特征点Pleft在右图像中的匹配点。

要匹配固定大小的图像窗口中的像素，相似约束准则是两幅图像在窗口中的相关性度量，当被搜索区域的点与待匹配点间相似约束准则最大化时，认为搜索区域的点是待匹配点的匹配点［3］。

设有立体图像对IMG1、IMGr，Pl、Pr为两幅图像中的像素点，相关窗口大小为，为图像IMGl中像素点Pl在图像3、实验与结果

图2中左右两图像，是左右摄像机对同一景物拍摄所得。

根据上图的左右两图，运用立体匹配算法求得立体视差图。实验结果如图3所示，其中左图像素深度图，右图是对左图经median处理后的效果图，看起来对左图清晰了不少，但不能显示真实图像视差关系。此算法消耗较长时间，将在以后工作中改进。

参考文献

［1］杨俊,贾秀芳.变电站防火防盗图像识别的研究.中国高等学校电力系统及其自动化专业第20届学术年会，2004.7.

［2］林琳.机器人双目视觉定位技术研究［D］．西安电子科技大学硕士学位论文,2009.

［3］薛长松．基于DM642的双目视觉控制系统研究［D］.河南大学硕士学位论文,2007.