一、浅谈图像处理中的几种色彩动画（论文文献综述）
臧沙沙[1]（2021）在《基于改进HED网络的地震图像边缘检测方法研究》文中认为边缘检测技术是数字图像处理和计算机视觉中的基本问题。随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的边缘检测算法已经成为图像处理中的研究热点。经过多年的研究,在强边缘图像上的边缘检测算法已经取得了很好的效果,但是在弱边缘图像上,还存在着某些问题有待解决。因此,本文以改进HED网络为基础,对地震图像边缘检测方法进行研究。首先,对本文涉及到的理论基础知识进行简单介绍。深入研究了基于深度学习的HED网络边缘检测方法,对其进行了原理介绍、实验对比及定量分析,总结了HED网络的优缺点。然后,针对HED网络在进行边缘检测时会出现边缘不完整、不光滑等问题,提出一种基于改进HED网络的边缘检测算法。在原网络基础上减少了两个池化层,修改了最后两个侧边输出层中的反卷积层,优化了HED网络模型,提高了侧边输出层的输出精度,并且对损失函数进行优化。相比较HED网络,F-measure提高了2.3%,实验证明改进HED网络的性能得到提升。最后,将改进HED网络应用到弱边缘图像地震图像上。把改进HED网络输出的边缘概率图进行二值化,得到显着性边缘,采用基于匹配滤波的边缘提取方法提取图像的边缘,并与改进HED网络提取的边缘相融合,得到最终结果。该方法能够较大程度的减少非目标的边缘,并且能够有效提取完整和准确的目标边缘。
张婧[2]（2021）在《计算机技术在图形图像处理中的应用与关键技术》文中进行了进一步梳理本文通过对计算机图形图像处理技术的特征分析,研究了计算机技术在图形图像处理中的应用,再对计算机图形图像处理中的关键技术进行详细分析。
王通[3]（2020）在《基于高阶正则化的图像处理》文中研究表明数字图像处理技术是计算机科学中研究热点之一,它主要从事计算机去噪、图像提取、特性恢复、增强和分割等方面的研究。图像处理技术的发展速度非常快,应用面也很广,从最早的宇航领域快速扩大到生物医学,信息科学乃至国防和艺术,对人类的生活有很大的影响。因此,数字图像处理的研究始终都是计算机视觉领域里的研究焦点。本文提出了一种全新的基于加权高阶正则化与非二次拟合的图像处理方法。利用加权二阶差分算子和L1范数的优良性质,首先引入一个新的加权二阶正则化项,该正则项可以捕获图像的更多结构和细节信息。然后通过将新的正则化项与非二次拟合项相结合,最终提出了一种新的图像处理优化模型,该模型可以用于实现图像去噪、图像修复和图像融合。由于非二次拟合项的非线性和不可微性,对它的求解是困难的。近些年来,增广拉格朗日方法已经被证明了是求解非二次问题的有效方法。因此,本文采用增广拉格朗日方法迭代求解以上优化问题。对于每次迭代。子问题都可以有效地通过线性系统或者显式解来求解。另外,本文还讨论了参数对算法的影响,并与几种现有的典型方法进行了比较。实验结果表明,本文提出的方法可以进一步的改善修复结果,并且有效地防止了阶梯效应。
苑泊雯[4]（2020）在《天津经济贸易学校photoshop课程教学的分析与改革》文中提出photoshop课程是天津经济贸易学校计算机动漫与游戏制作专业的重点学习课程之一,在课程设置中占有重要的地位。天津经济贸易学校在新的课程背景下,photoshop课程为了响应教学模式和内容教学方面都发生了本质上的改变。为了迎合现代社会对于新兴人才的需求,目前急切需要一种能够和当下新课程的改革目标所相契合的photoshop课程教学方式,以及相应的教学评估方法去对应学生关于photoshop课程的理论知识建构和实践技能的学习进行提升和培养。基于此本文探究了photoshop课程教学的一些创新方法,教师将课程同步录制到平台方便学生进行线上线下学习、上课过程中多进行案例讲解、理论实操并重的改革方法,相信会对现有的教学模式具有一定指导作用。本文从基础上研究其内容的角度,主要可划分为五个部分。第一章内容:绪论,对于这篇课题的研究发展现状、背景以及相应研究理念和方法等都做了较为系统的阐述,更加清晰地对文章进行了定位。第二章内容:对于photoshop概念和本文理论基础展开陈述,以及从中总结出photoshop优势与不足之处等方面做出分析。第三章内容:分析天津经济贸易学校photoshop课程教学模式与教学现状,发现了存在的问题。第四章内容:概述了天津经济贸易学校photoshop课程已存在的具体问题,提出了相应的课程教学改革对策。进行实践研究、课堂观察、数据统计和结果分析并得出结论。对学生能否顺利进入混合模式教学进行系统性的分析。第五章内容:对于全文进行研究总结和展望。
汪宁[5]（2020）在《基于TensorFlow与Grab Cut的相关对齐总变分风格迁移模型》文中研究指明数字图像的风格迁移是近年来深度学习领域的研究热点之一,也是机器视觉领域非常有趣的应用之一。基于卷积神经网络的风格迁移模型由于其结果图像较好的艺术效果引起了研究人员的广泛关注。图像风格迁移技术能够将风格图像的风格迁移到内容图像上,使得到的结果图像既包含内容图像主要的内容结构信息又包含风格图像的风格信息,从而在一定程度上满足人们对图像艺术性的要求。但是由于该模型的结果图像存在风格纹理不均匀、噪声增强及模型迭代时间长等问题,影响了风格迁移的最终效果。且该模型对于一幅内容图像,一次仅能迁移一幅风格图像的纹理信息,这在很大程度上降低了用户创作图像风格迁移结果图像的积极性。因此文中基于卷积神经网络,针对上述问题展开了较为深入的研究。文中主要研究内容和创新点如下:（1）介绍了图像风格迁移相关理论。首先介绍了神经网络的历史及发展,主要包括神经网络发展历程中所经历的各个阶段。其次介绍了主要神经网络模型的数学推导过程,主要包括了人工神经网络、卷积神经网络和文中所提模型中使用的VGG网络。然后介绍了总变分正则去噪模型及其求解过程。接着介绍了基于卷积神经网络的图像风格迁移模型,以传统的风格迁移模型为例,说明了经典风格迁移模型中所使用的内容信息与风格纹理的提取办法,以及该模型进行风格迁移的具体过程。最后介绍了文中所提模型实现所使用的TensorFlow深度学习框架,主要包括TensorFlow的主要概念及相关基础知识。（2）提出了相关对齐的总变分风格迁移模型。首先提出了一种基于相关对齐的总变分风格迁移新模型,其次通过分析比较CNN分解图像后不同卷积层的重构结果,提出了新的卷积层选择策略。然后通过实验确定了所提新模型各参数的设置。最后通过对比结果图像、实验时间、总损失数值及主观评价等多个方法与传统图像风格迁移方法进行比较,说明所提模型在结果图像的视觉效果和算法的运行效率方面均优于经典的风格迁移模型。（3）提出了基于Grab Cut的风格迁移模型。首先说明了传统图像风格迁移算法所存在的问题。为了有效地解决这些问题,介绍了用于图像分割的Grab Cut算法和用于优化图像色调的颜色和谐算法,进而引出了基于Grab Cut的风格迁移模型的实现方法及相关的损失函数。最后通过大量的对比实验说明了该方法的有效性,且可以初步推断出该方法具有一定的普适性。
党迪[6]（2020）在《基于HSV色彩空间的射击训练系统的研究》文中认为常规的射击训练中,传统人工报靶方式的不足逐渐显现。人工报靶方式易受到天气、场地以及周边环境的影响,报靶效率低。由于人力成本高且存在安全隐患等问题,人工报靶方式逐步被舍弃。随着科技的发展,技术研究人员在射击训练领域不断突破,创新。通过运用计算机技术和硬件设备搭配的方式,不断改进报靶系统,克服人工报靶的缺陷。本文阐述了通过结合硬件设备和计算机数字图像处理技术,实现了具有识别靶面和弹孔检测功能的射击训练系统。本文提出的射击训练系统主要由三部分构成:图像采集设备（工业用摄像头）,计算机服务器以及手机客户端。这三个部分都处于局域网中。图像采集设备将靶面图像传输至服务器;服务器运用图像处理算法对靶面和弹孔进行识别和检测;检测完成之后,将识别结果传输至客户端供用户观测。用户可以在客户端对每个靶道的靶面识别和弹孔检测结果进行观测。因此,训练效率得到了提升。本文提出基于HSV色彩空间和阈值分割的靶面识别算法。通过分离三通道（色调、饱和度和亮度）,提取靶面色调值,确定靶面色彩阈值;利用OTSU阈值分割算法分别对饱和度和亮度通道灰度图像进行分割。最终将处理完成的三通道图像进行组合用于精确识别靶面。本文对弹孔检测算法进行改进。利用OTSU算法分割弹孔灰度图像,并在此基础上计算连通域面积,用于检测孤立弹孔和重合弹孔。为应对靶面抖动问题,提出结合SSIM结构相似性和弹孔个数判断的靶面相似度检测,用于判别三帧靶面图像是否一致。实验结果表明,本文提出的基于HSV色彩空间的靶面识别及弹孔检测算法在常规使用条件下都具有良好的效果。对于运动目标,本文算法可以确定在预期场景中存在的移动目标,以缩短响应时间。在弹孔检测方面通过分析本文弹孔检测算法,提出弹孔检测率的概念,证明在不同光照条件下本文算法的弹孔检测率高。弹孔检测改进算法中提出的自适应阈值分割可以有效提高在不同光照条件下的弹孔检测率,解决了固定阈值的不足。本文算法可以同时检测出孤立弹孔和重合弹孔,缩短了算法执行时间。通过对算法的执行时间进行统计,证明算法符合实时性要求。
孔玺[7]（2020）在《智慧学习环境下数字学习画面的情感研究》文中研究指明现有智慧学习环境多注重知识内容、学习路径等方面的自适应调整,较少关注学习者情感层面个性化支持,学习者在学习过程中与教师或智能设备之间缺乏有效情感交互,情感缺失问题依然存在。智慧学习环境除为学习者提供自适应知识内容之外,还应当提供满足学习者情感状态的智慧化服务,并能够实现情感状态的适应性调整,以保证学习者维持在相对积极的情感阶段,从而改善学习效果。因此,实现智慧学习环境与学习者之间的情感互动对智慧学习的发生具有至关重要的现实意义,成为当前智慧学习环境建设中亟待解决的重要课题。在理想的智慧学习环境中,学习者主要通过观看智能设备所显示的富含学习内容的界面、画面（即数字学习画面）来进行知识的获取,同时数字学习画面以其潜在情感特征引起学习者情感发生变化。数字学习画面情感通常由视觉特征向外传达,学习者情感则是学习者在观看画面时所表现的情感状态,但两者之间是如何相互影响的仍需要进一步研究。例如数字学习画面情感是否会引起学习者发生情感变化?具体又是怎样影响的?等等。为此,本研究以数字学习画面及其情感作为切入点展开研究,探讨数字学习画面情感特征及其与学习者情感之间的相互影响关系,以此加强智慧学习环境下对学习者的个性化情感支持,为智慧学习环境情感交互理论与实践提供借鉴。实现对数字学习画面情感快速、准确的识别是后续研究的必然条件,本研究采用机器学习领域中深度卷积神经网络进行画面情感的自动识别,而在此之前需要在确定分类与情感描述模型并展开数字学习画面的样本数据收集。因此,本研究通过查阅大量文献,按照一定目的与原则设计了数字学习画面分类编码体系,并将数字学习画面情感分为了温馨、欢快、活泼、搞笑、夸张、幽默、有趣、凄凉、枯燥、沉闷、繁乱、虚幻、惊险、恐怖14种类型。之后自编网络爬虫和截屏等程序批量获取卷积神经网络训练所需的样本数据,最终获得数字学习画面126297幅,之后从126297幅画面中选取具有代表性的17433幅按照14种情感进行人工标注,以组成训练数据集提供给卷积神经网络模型。使用卷积神经网络识别画面情感可避免人为识别的主观性,本研究设计了一个具有4个卷积层4个池化层和1个全连接层的9层卷积神经网络用以识别数字学习画面的情感。该卷积神经网络使用已标注情感的数字学习画面展开训练,最终测试表明该网络具有良好的识别效果。之后使用训练好的识别模型对搜集的全部画面进行情感分析,在学科、学段、教学方式等维度上分析情感分布水平。另外,通过人脸表情识别的方式实现对学习者情感准确分类对后续研究顺利进行同样重要,本研究通过查阅文献将学习表情分为常态、高兴、愤怒、悲伤、专注、走神等7类,之后在此基础上收集大量人脸表情数据并构建卷积神经网络实现对学习者情感的动态识别。测试结果显示人脸识别准确率和表情识别准确率均达到较高水平,证明该模型能够快速、准确判断人脸区域并识别学习者情感状态。本研究选择山东某高校数字媒体专业共41人作为实验对象,通过实验探究了数字学习画面情感对学习者情感的影响。实验过程中使用精心设计的数字学习画面进行授课,并在讲课过程中使用自编同步采集工具成对获取学习者表情图像与数字学习画面图像,最终获取学习者表情图像177515幅,数字学习画面图像177515幅,两类图像一一对应成组保存在数据库中。之后使用对应的识别模型对每组图像分别进行数字学习画面情感识别与学习者情感识别,生成结果数据表后通过相关系数探讨了不同数字学习画面情感对学习者情感的影响。实验结果显示,具有温馨、欢快、活泼、搞笑、幽默、有趣情感类型的数字学习画面可在一定程度上引起学习者的积极情感,枯燥、沉闷等情感类型则可引起学习者的消极情感,而夸张、凄凉、繁乱、虚幻类型数字学习画面对学习者情感的影响较为复杂。最后,本研究根据以上实验结论,结合画面的视觉艺术特征与情感特征,提出关于数字学习画面设计的启示与建议,以期丰富智慧学习环境下情感交互的理论与实践。
杨坤[8]（2020）在《火灾救助机器人的视觉注意机制研究》文中进行了进一步梳理视觉是火灾救助机器人最重要的感知手段之一,火灾救助机器人的视觉注意机制研究的根本目的在于模拟人类视觉系统的处理机制,用火灾救助机器人代替消防员进行火灾识别和灭火救援。伴随着自然灾害和火灾的频发,火灾救助机器人的研究制造逐渐引起重视,而视觉注意机制是保证机器人视觉系统高效率工作的重要机制,它对于机器人视觉图像处理中,如何从大量图像数据中迅速识别出目标区域等问题具有重要的借鉴价值。本文的主旨在于从人类的视觉注意机制仿生角度出发,探索火灾救助机器人的视觉注意机制在火灾图像处理中的应用,建立一套高效的视觉注意机制模型和算法。本文首先在介绍火灾救助机器人视觉系统组成结构的基础上,根据视觉系统处理要求及当前的工作环境,设计了总体算法和模型方案,并叙述和验证了各个算法步骤的方法选择依据,主要功能以及实现方法和步骤。在视觉图像处理中的火灾图像分割模块,针对火灾图像的过分割和分割区域不全的问题,以边缘检测算子,阈值分割方法,区域分割方法来进行图像的分割实验。通过多种图像分割算法实验结果对比,从中选出最优的处理方法。为获取目标火灾图像的清晰轮廓,结合视觉注意机制采用基于直方图优化的图像去雾技术和暗通道先验的方法进行图像的增强检测和烟雾去除,针对性解决火灾救援环境中烟雾干扰和雾天影响。为获取火灾图像中火焰的轮廓边缘轨迹,采用多尺度形态学的方法,对火焰蔓延轨迹进行捕捉和显示。并举例:以微波设备工作环境的复杂性提出采用基于图像处理技术搭建微波设备的火情预报警模型并进行仿真实验和用户交互界面设计。针对火势蔓延造成火灾救援滞后的问题,针对性的提出运用元胞自动机模拟实际火灾的蔓延过程,实现了对火灾蔓延趋势的预测,协助火灾救助机器人进行灭火和救援决策。实验仿真结果表明,上述选择的视觉注意机制算法模型的每一步算法,经过算法程序的仿真达到了火灾图像的处理效果,实现了视觉注意机制应用到火灾救助机器人视觉系统中处理火焰图像的目的。
马俊逸[9]（2020）在《几何逼近方法及其在数字图像处理领域的应用》文中研究表明函数逼近问题在数字图像处理、通信工程中有着比较广泛的应用。本文研究了基于逼近的若干算法及其在数字图像处理中的应用,主要内容包括以下三点:（1）指数不等式逼近三角函数及其在数字信号领域的应用研究。提出了一种指数不等式逼近方法,用于改进一些着名的三角不等式,包括Jordan不等式,Cusa-Huygens不等式,Becker-Stark不等式等,并为它们提供了简单的证明。数值实例表明,与已有的方法相比,本章的方法可以获得更好的逼近结果,得到的结果可有望应用于数字图像处理和通信领域中。（2）帕德逼近三角函数包围盒方法及其在数字图像处理领域的应用研究。提出了一种基于两点帕德逼近的方法,针对Wilker等着名三角函数,该方法具有比已有方法更优的逼近效果,并对此提供了一种新的证明方法。得到的数值结果说明,此方法相比现有方法拥有更小的逼近误差,得到的结果有望同时应用于加速双边滤波算法。（3）基于逼近的图像噪声定位算法研究。提出一种基于逼近的噪声点定位算法,通过试验表明该算法对于定位图像中可能存在的噪声具有一定的作用。有望将该算法用于需要进行噪声判定的图像处理中,比如瑕疵检测等;同时还可用于一些对噪声敏感的图像算法中,比如Snake算子、拉普拉斯算子,以避免噪声的干扰。在定位噪声的基础上,进一步基于能量函数提出了区分度的概念,有望通过该算法提供像素点分类的先验概率。
吴荻帆[10]（2019）在《基于泉州木偶形象特征提取的动漫形象设计研究》文中认为此研究以泉州木偶,尤其是泉州提线木偶作为主要研究对象。前期主要采用田野调查法、文献研究法和理论分析法对泉州提线木偶的文化价值、艺术特点进行了挖掘、整理和分析。同时构建了泉州提线木偶的形象元素信息库,并从中分析泉州提线木偶的造型程式和色彩搭配方式。研究中有设计问卷作为用户调研,问卷回收而来的数据作为样本数据分析。最终在前期的木偶形象元素的提取转译以及基于用户评价的样本数据的共同支撑下,进行了基于泉州木偶形象特征提取的,运用借喻设计手法的动漫形象设计实践。该设计实践主要分为动漫形象和绘本两部分。希望以此研究探索一条行之有效的非遗文化传播途径。也希望以此探讨如何能够在不同时代不同语境下以新的方式解锁和利用好非遗文化。
二、浅谈图像处理中的几种色彩动画（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅谈图像处理中的几种色彩动画（论文提纲范文）
（1）基于改进HED网络的地震图像边缘检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.2 边缘检测技术研究现状 |
| 1.2.1 早期边缘检测方法 |
| 1.2.2 基于深度学习的边缘检测方法 |
| 1.3 边缘检测技术在地震勘探资料处理中的研究现状 |
| 1.4 地震图像边缘检测的难点 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 1.6 本文的结构安排 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 边缘检测 |
| 2.2 检测方法 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 卷积层 |
| 2.3.2 池化层 |
| 2.3.3 全连接层 |
| 2.3.4 分类器 |
| 2.4 基于卷积神经网络的边缘检测 |
| 2.4.1 CNN网络架构 |
| 2.4.2 基于CNN的边缘检测器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 改进HED网络边缘检测方法研究 |
| 3.1 HED网络 |
| 3.1.1 模型结构 |
| 3.1.2 算法结构 |
| 3.1.3 损失函数 |
| 3.2 HED网络的优缺点分析 |
| 3.3 改进HED网络 |
| 3.3.1 HED网络模型的优化 |
| 3.3.2 HED网络损失函数的优化 |
| 3.4 实验测试过程 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 评价标准 |
| 3.4.3 模型训练 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 优化验证 |
| 3.5.2 合理性探究 |
| 3.5.3 效果展示 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 改进HED网络在地震图像上的边缘检测方法研究 |
| 4.1 地震图像预处理 |
| 4.1.1 图像灰度化 |
| 4.1.2 图像噪声 |
| 4.1.3 图像滤波 |
| 4.2 边缘响应融合 |
| 4.2.1 匹配滤波 |
| 4.2.2 OTSU |
| 4.3 地震图像边缘检测实验结果及分析 |
| 4.3.1 定量分析 |
| 4.3.2 传统边缘检测算法在地震图像上的边缘检测 |
| 4.3.3 HED网络在地震图像上的边缘检测 |
| 4.3.4 改进HED网络在地震图像上的边缘检测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）计算机技术在图形图像处理中的应用与关键技术（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 计算机图形图像处理技术的特征分析 |
| 2.1 重现性 |
| 2.2 适用性 |
| 2.3 灵活性 |
| 3 计算机技术在图形图像处理中的应用 |
| 4 计算机图形图像处理中的关键技术 |
| 4.1 CAD技术 |
| 4.2 数字化技术 |
| 5 计算机图形图像处理技术的应用 |
| 5.1 人脸识别技术的应用 |
| 5.2 在工业制造中的应用 |
| 5.3 可视化计算的应用 |
| 5.4 动画设计中的应用 |
| 5.5 用户对接口操作中的应用 |
| 6 结语 |
（3）基于高阶正则化的图像处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 数字图像处理基础研究和应用现状 |
| 1.2 国内外相关研究概述 |
| 1.2.1 图像变换 |
| 1.2.2 图像压缩编码 |
| 1.2.3 图像增强和复原 |
| 1.2.4 图像分割 |
| 1.2.5 图像描述 |
| 1.2.6 图像分类 |
| 1.3 研究及创新概述 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 范数与正则化 |
| 2.2 图像处理中的算子 |
| 2.2.1 梯度算子 |
| 2.2.2 拉普拉斯算子 |
| 2.3 泊松图像融合 |
| 2.4 基于变分法的图像处理 |
| 2.4.1 泛函与变分法简介 |
| 2.4.2 基于全变差(TV)的图像处理 |
| 2.5 基于广义变差(TGV)正则化的图像处理模型 |
| 第三章 基于高阶正则化的图像处理 |
| 3.1 常见的图像噪声 |
| 3.2 加权高阶正则化 |
| 3.2.1 符号 |
| 3.2.2 加权高阶正则化 |
| 3.3 加权高阶图像处理模型 |
| 3.4 增广拉格朗日求解 |
| 第四章 数值实验 |
| 4.1 图像质量评价 |
| 4.2 算法参数 |
| 4.3 图像去噪实验 |
| 4.4 图像修复实验 |
| 4.5 图像融合实验 |
| 4.6 计算成本 |
| 4.7 局限性 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）天津经济贸易学校photoshop课程教学的分析与改革（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与现状 |
| 1.1.1 研究现状 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关研究文献综述 |
| 1.3.1 国内现状 |
| 1.3.2 国外现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究思路框架 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 课题相关理论概述 |
| 2.1 课题研究相关理论 |
| 2.2 photoshop软件的发展历程 |
| 2.3 photoshop软件的优势与不足 |
| 2.4 社会需求分析 |
| 第3章 天津经济贸易学校photoshop课程分析 |
| 3.1 天津经济贸易学校photoshop课程教学现状 |
| 3.1.1 课程设置现状 |
| 3.1.2 学生学习现状 |
| 3.1.3 教师现状 |
| 3.2 photoshop课程改革期望度调查 |
| 3.3 天津经济贸易学校photoshop课程存在的问题 |
| 3.3.1 教材与专业不匹配 |
| 3.3.2 传统教学方法造成学生主体被动 |
| 3.3.3 教学评价模式单一 |
| 第4章 对photoshop课程教学改革的具体策略 |
| 4.1 针对专业进行扩展教材内容 |
| 4.2 开展线上模式教学 |
| 4.2.1 线上模式教学现状 |
| 4.2.2 线上教学的方式 |
| 4.2.3 线上教学设计案例 |
| 4.2.3.1 线上教学设计案例一:网页设计 |
| 4.2.3.2 混合模式教学设计案例二:卡通人物色彩的变化 |
| 4.3 构建教师与学生交互评价体系 |
| 4.4 线下教学设计方案 |
| 4.4.1 教学设计案例一:制作震撼的视觉照片 |
| 4.4.2 教学设计案例二:动漫角色服装设计 |
| 4.5 改革教学应用于photoshop课程中的有效性研究 |
| 4.5.1 针对photoshop课程改革进行实验研究 |
| 4.5.2 photoshop课程改革进行实验实施 |
| 4.5.3 photoshop课程教学进行课堂观察 |
| 4.5.4 photoshop课程课堂观察测量结果 |
| 4.5.5 photoshop课程改革数据统计及结果分析 |
| 4.5.6 photoshop课程改革满意度 |
| 4.5.7 photoshop课程改革实验结论 |
| 4.6 存在不足 |
| 4.6.1 教学内容整合不足 |
| 4.6.2 观察获取数据不够精准 |
| 4.6.3 研究不够深入 |
| 第5章 研究总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录1 :论文图表来源 |
| 附录2 :学生学习现状调查 |
| 附录3 :教师教学现状调查 |
| 附录4 :photoshop课程改革期望度调查 |
| 附录5 :疫情期间大学生线上学习情况问卷调查 |
| 附录6 :photoshop混合模式教学满意度问卷调查 |
（5）基于TensorFlow与Grab Cut的相关对齐总变分风格迁移模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于非真实感渲染的图像风格迁移 |
| 1.2.2 基于神经网络的图像风格迁移 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 |
| 第二章 图像风格迁移相关理论 |
| 2.1 神经网络的发展 |
| 2.2 神经网络的数学模型 |
| 2.2.1 人工神经网络 |
| 2.2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.3 VGG网络 |
| 2.3 总变分正则去噪模型 |
| 2.4 基于卷积神经网络的图像风格迁移 |
| 2.5 TensorFlow简介 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 相关对齐的总变分风格迁移模型 |
| 3.1 新模型的提出 |
| 3.2 VGG网络卷积层的选择 |
| 3.3 新模型的参数设置 |
| 3.4 实验比较与分析 |
| 3.4.1 结果图像比较 |
| 3.4.2 实验时间比较 |
| 3.4.3 总损失数值分析 |
| 3.4.4 主观评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Grab Cut的风格迁移模型 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 Grab Cut算法 |
| 4.3 颜色和谐算法 |
| 4.4 基于Grab Cut的风格迁移模型 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）基于HSV色彩空间的射击训练系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 自动化射击系统研究现状 |
| 1.2.2 靶面区域识别研究现状 |
| 1.2.3 弹孔检测研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及意义 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统分析与设计 |
| 2.1 系统需求 |
| 2.2 系统功能设计 |
| 2.3 技术难点和方案研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 靶面识别算法 |
| 3.1 靶面识别算法流程 |
| 3.2 靶面粗提取 |
| 3.2.1 HSV色彩空间概述 |
| 3.2.2 色彩分割阈值确定 |
| 3.3 靶面精细化提取 |
| 3.3.1 OTSU阈值分割算法 |
| 3.3.2 腐蚀和膨胀 |
| 3.3.3 靶面精细化 |
| 3.4 靶面区域定位 |
| 3.5 运动靶面识别 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 弹孔检测算法 |
| 4.1 常用的弹孔检测算法 |
| 4.2 常用阈值分割方法 |
| 4.3 动态调节阈值分割法 |
| 4.4 弹孔检测率 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 弹孔检测改进算法 |
| 5.1 动态调节阈值弹孔检测局限性 |
| 5.2 弹孔检测改进算法流程 |
| 5.3 图像噪声处理 |
| 5.3.1 开运算去噪 |
| 5.3.2 中值滤波 |
| 5.4 改进算法及重合弹孔检测 |
| 5.4.1 弹孔候选区域分离 |
| 5.4.2 计算连通区域面积 |
| 5.4.3 重合弹孔检测 |
| 5.5 靶面相似度检测 |
| 5.5.1 SSIM结构相似度检测 |
| 5.5.2 靶面相似度判定 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 算法分析及系统实现 |
| 6.1 靶面识别算法分析 |
| 6.2 弹孔检测算法分析 |
| 6.2.1 各算法弹孔检测率分析 |
| 6.2.2 执行时间分析 |
| 6.3 系统实现 |
| 6.3.1 射击训练系统结构概述 |
| 6.3.2 Android开发平台特点和构成 |
| 6.3.3 Android开发平台结构和组件 |
| 6.3.4 Android XML文件解析 |
| 6.3.5 多靶面观测 |
| 6.4 系统运行效果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果目录 |
| 致谢 |
（7）智慧学习环境下数字学习画面的情感研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智慧学习环境研究现状 |
| 1.2.2 数字学习画面研究现状 |
| 1.3 研究目的与方法 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文创新点 |
| 第二章 相关理论与技术基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 智慧学习环境 |
| 2.1.2 数字学习画面 |
| 2.1.3 学习者情感与学习画面情感 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 多媒体学习认知理论 |
| 2.2.2 自主学习理论 |
| 2.2.3 多媒体(画面)艺术理论 |
| 2.3 技术基础 |
| 2.3.1 深度学习与卷积神经网络 |
| 2.3.2 卷积神经网络特点及其结构 |
| 2.3.3 实现卷积神经网络的深度学习开源框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数字学习画面的情感描述模型及分类 |
| 3.1 数字学习画面的情感描述 |
| 3.2 数字学习画面分类 |
| 3.2.1 数字学习画面分类目的 |
| 3.2.2 数字学习画面分类原则 |
| 3.2.3 数字学习画面的分类方式 |
| 3.3 数字学习画面的编码 |
| 3.3.1 编码目的 |
| 3.3.2 编码原则 |
| 3.3.3 数字学习画面的编码 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 智慧学习环境下数字学习画面情感估计 |
| 4.1 数字学习画面情感估计概述 |
| 4.2 数字学习画面数据库构建及其情感标注 |
| 4.2.1 数字学习画面数据库的构建 |
| 4.2.2 数字学习画面的情感标注 |
| 4.3 深度卷积神经网络的设计与实现 |
| 4.3.1 卷积神经网络的结构设计 |
| 4.3.2 卷积神经网络的参数调整 |
| 4.4 模型验证与结果分析 |
| 4.5 基于大数据的数字学习画面的情感分析 |
| 4.5.1 不同学段下数字学习画面的情感分布 |
| 4.5.2 不同学科下数字学习画面的情感分布 |
| 4.5.3 不同教学方式下数字学习画面的情感分布 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 智慧学习环境下数字学习画面对学习者情感的影响实验研究 |
| 5.1 智慧学习环境中数字学习画面情感对学习者情感的影响概述 |
| 5.2 智慧学习环境下学习者的情感识别 |
| 5.2.1 学习者人脸图像检测 |
| 5.2.2 学习者人脸图像判断 |
| 5.2.3 学习者表情数据库的构建 |
| 5.2.4 卷积神经网络模型的结构设计 |
| 5.2.5 模型验证与结果分析 |
| 5.2.6 结果分析 |
| 5.3 实验研究 |
| 5.3.1 实验目的 |
| 5.3.2 实验变量与假设 |
| 5.3.3 实验设计 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 数据样本统计 |
| 5.4.2 实验数据分析 |
| 5.4.3 结果讨论 |
| 5.5 启示与建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结与不足 |
| 6.2 展望 |
| 注释 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
（8）火灾救助机器人的视觉注意机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号和缩略词说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 火灾救助机器人的研究现状 |
| 1.2.2 视觉注意机制的研究现状 |
| 1.2.3 视觉注意机制的应用现状 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 |
| 第二章 基于视觉注意机制的火灾图像预处理 |
| 2.1 图像分割数学描述 |
| 2.2 基于边缘检测算子处理火灾图像 |
| 2.2.1 微分算子 |
| 2.2.2 Canny算子 |
| 2.2.3 LOG算子 |
| 2.2.4 实验结果与分析 |
| 2.3 基于阈值分割技术分割火灾图像 |
| 2.3.1 全局阈值分割及程序实现 |
| 2.3.2 Otsu阈值分割及程序实现 |
| 2.3.3 迭代式阈值分割及程序实现 |
| 2.3.4 实验结果与分析 |
| 2.4 基于视觉注意机制进行火灾图像区域分割 |
| 2.4.1 分水岭算法分割图像及程序实现 |
| 2.4.2 区域生长法分割图像及程序实现 |
| 2.4.3 基于最小误差法的火灾图像分割及程序实现 |
| 2.4.4 基于K-means聚类算法的图像区域分割及程序实现 |
| 2.4.5 实验结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于视觉注意机制的火灾图像去烟雾算法和预报警系统 |
| 3.1 基于直方图优化的图像去雾技术 |
| 3.1.1 理论介绍 |
| 3.1.2 程序实现 |
| 3.1.3 实验结果与分析 |
| 3.2 暗通道先验优化原始显着性图 |
| 3.2.1 暗通道先验理论介绍 |
| 3.2.2 实验结果与分析 |
| 3.3 基于多尺度形态学方法提取静态火灾图像显着性区域 |
| 3.3.1 理论介绍 |
| 3.3.2 算法原理和实现步骤 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 基于视觉方法处理微波设备着火的预报警系统 |
| 3.4.1 理论介绍 |
| 3.4.2 总体软件系统设计 |
| 3.4.3 嵌入式火灾预报警系统测试 |
| 3.4.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 运用元胞自动机模拟火灾形成预测火焰蔓延趋势 |
| 4.1 理论介绍 |
| 4.2 元胞自动机模型 |
| 4.2.1 元胞自动机的基本结构 |
| 4.2.2 简单的二维元胞自动机的实现 |
| 4.3 元胞自动机的应用 |
| 4.4 运用元胞自动机搭建火灾蔓延模型综述 |
| 4.5 元胞自动机火灾模型动态仿真分析 |
| 4.5.1 系统详细设计和实现流程 |
| 4.5.2 系统实现 |
| 4.5.3 实验结果与分析 |
| 第五章 视觉注意机制算法模型的整体仿真分析 |
| 5.1 整体系统与用户交互界面设计 |
| 5.2 算法选择与实现流程 |
| 5.3 仿真实验结果分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（9）几何逼近方法及其在数字图像处理领域的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 数字图像处理技术及应用 |
| 1.1.1 数字图像概述 |
| 1.1.2 数字图像处理发展及应用 |
| 1.1.3 数字图像处理技术 |
| 1.2 数字信号处理技术 |
| 1.2.1 图像变换 |
| 1.2.2 傅里叶分析 |
| 1.2.3 噪声与滤波 |
| 1.3 逼近理论及应用 |
| 1.3.1 逼近的产生与发展 |
| 1.3.2 帕德逼近与泰勒级数 |
| 1.3.3 逼近理论在信号领域的应用 |
| 1.4 论文的主要研究工作与组织安排 |
| 第2章 指数不等式逼近三角函数及在数字信号领域的应用 |
| 2.1 研究背景及意义 |
| 2.1.1 信号类型与三角函数 |
| 2.1.2 Sinc函数发展应用 |
| 2.2 主要方法 |
| 2.2.1 对于定理2.1的证明 |
| 2.2.2 对于定理2.2的证明 |
| 2.3 数值实例 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 帕德逼近三角函数包围盒方法及其在数字图像处理领域的应用 |
| 3.1 研究背景及意义 |
| 3.1.1 双边滤波和逼近理论 |
| 3.1.2 帕德逼近的发展 |
| 3.2 主要方法 |
| 3.2.1 基于两点帕德逼近的方法及实例 |
| 3.2.2 主要结论 |
| 3.3 数值实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于逼近的图像噪声定位算法 |
| 4.1 研究背景及意义 |
| 4.1.1 像素的几何位置信息与典型噪声模型 |
| 4.1.2 图像去噪算法的研究现状 |
| 4.2 算法描述 |
| 4.3 实例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在读期间完成的学术论文及参与的科研项目 |
| 详细摘要 |
（10）基于泉州木偶形象特征提取的动漫形象设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 课题背景 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、动漫形象设计的现状 |
| 二、借喻手法对艺术设计的支撑 |
| 第三节 研究目的及意义 |
| 第四节 课题创新点 |
| 第五节 研究框架与技术路线 |
| 一、研究框架 |
| 二、技术路线 |
| 第二章 泉州木偶文化概要 |
| 第一节 泉州木偶的分类 |
| 一、杖头木偶 |
| 二、布袋木偶 |
| 三、提线木偶 |
| 第二节 泉州提线木偶文化的本体价值 |
| 一、历史价值 |
| 二、民俗价值 |
| 第三节 泉州提线木偶的艺术特点 |
| 一、头雕 |
| 二、脸谱 |
| 三、服饰及色彩 |
| 第三章 动漫形象设计的基础技术路线 |
| 第一节 动漫形象设计的风格分类 |
| 第二节 动漫形象设计技术路径 |
| 第三节 特征提取设计手法在文创领域的运用 |
| 第四章 泉州木偶形象元素的特征提取 |
| 第一节 泉州木偶形象元素信息库的构建 |
| 第二节 泉州木偶形象元素分析 |
| 一、造像元素 |
| 二、色彩元素 |
| 三、结构元素 |
| 第五章 泉州木偶形象元素在动漫形象设计中的运用 |
| 第一节 定位人群 |
| 第二节 用户评价与元素甄选 |
| 第六章 基于用户评价的设计实践 |
| 第一节 原型创造 |
| 一、人物题材选取 |
| 二、特征视觉化 |
| 第二节 绘本设计 |
| 一、绘本题材选取 |
| 二、特征视觉化 |
| 第三节 实践总结 |
| 第四节 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文和研究成果 |
四、浅谈图像处理中的几种色彩动画（论文参考文献）
- [1]基于改进HED网络的地震图像边缘检测方法研究[D]. 臧沙沙. 西安石油大学, 2021(09)
- [2]计算机技术在图形图像处理中的应用与关键技术[J]. 张婧. 电子技术与软件工程, 2021(09)
- [3]基于高阶正则化的图像处理[D]. 王通. 天津工业大学, 2020(01)
- [4]天津经济贸易学校photoshop课程教学的分析与改革[D]. 苑泊雯. 天津职业技术师范大学, 2020(06)
- [5]基于TensorFlow与Grab Cut的相关对齐总变分风格迁移模型[D]. 汪宁. 江西理工大学, 2020(01)
- [6]基于HSV色彩空间的射击训练系统的研究[D]. 党迪. 东华大学, 2020(01)
- [7]智慧学习环境下数字学习画面的情感研究[D]. 孔玺. 山东师范大学, 2020(09)
- [8]火灾救助机器人的视觉注意机制研究[D]. 杨坤. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [9]几何逼近方法及其在数字图像处理领域的应用[D]. 马俊逸. 杭州电子科技大学, 2020(04)
- [10]基于泉州木偶形象特征提取的动漫形象设计研究[D]. 吴荻帆. 华侨大学, 2019(05)