圖像設計論文精選(九篇)

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第1篇：圖像設計論文范文

關鍵詞：PWMSG3524控制器

在沒有紅外探測器或其它圖像采集設備的條件下，可以先開發基于PCI總線的圖像處理平臺，由計算機模擬圖像的生成并完成圖像的高速傳輸，以縮短系統開發周期，使系統靈活、實用、便于進行功能擴展。采用美國TI公司的新一代高性能浮點數字信號處理器TMS320C6701（以下簡稱C6701）研制了實時圖像識別與跟蹤處理平臺，利用不變矩進行圖像識別，采用質心跟蹤方案，獲得了很好的實驗效果。充分發揮了C6701強大的數字信號處理能力，并為后續的研究提供了很好的軟硬件平臺基礎。

1C6701數字信號處理器簡介

C6701芯片內有8個并行處理單元，分為相同的兩組。采用甚長指令字VLIW結構，使C6701成為高性能的數字信號處理芯片。其單指令字長為32b，8個指令組成一個指令包，總字長為256b。芯片內部設置了專門的指令分配模塊，可以將每個256b指令包同時分配到8個處理單元，8個單元可同時運行。芯片的最高時鐘頻率達到167MHz，此時浮點運算處理能力可達到1GFLOPS。外部存儲器接口EMIF支持8／16／32b數據寬度的各種類型的同步、異步存儲器,便于系統擴展。C6701片內有64KB的數據RAM和64KB的程序RAM；片外存儲空間分為4個區（CE0、CE1、CE2、CE3）；有4個相互獨立的可編程DMA通道，還有第五個DMA通道可與HPI接口。

2PCI9054的主要特點及應用

PCI09054是美國PLX公司生產的一種32b33MHz的PCI總線主控I／O加速器。采用先進的PLX流水線結構；符合PCI本地總線規范2．2版，突發傳輸速率達到132MB／s；本地總線復用／非復用的32b地址／數據線，有M、J、C三種工作模式，但C模式的數據和地址總線是非復用的；支持8b、16b、32b設備和存儲設備，本地總線操作速率高達50MHz；內部有6種可編程的FIFO，可實現零等待的突發傳輸及本地總線時鐘和PCI總線時鐘的異步操作，支持主模式、從模式和DMA傳輸模式。PCI9054是一種性價比高的PCI橋接芯片。

圖1給出了PCI總線接口連接圖，使用2K的ST93CS56串行EEPROM作為PCI9054的配置芯片，圖中雙口RAM可設計成32b、16b或8b。PLX9054工作在C模式下。本地總線晶振為30MHz，經過測試PLX9054工作在從模式單字節讀寫的情況下，本地總線速度已達12MB／s。根據實際圖像傳輸需要（圖像大小為256×256，深度為8b的灰度圖像）幀頻為25幀／s，已經滿足需要。為了再提高傳輸速度，PLX9054可以開發成突發或DMA傳輸方式。使用CPLD(Xilinx的XC95108)完成PCI9054到雙口RAM的譯碼電路，本地地址空間可尋址大小為1MB，1MB的本地地址空間映射為地址00000000H～000fffffH,PCI總線的地址空間（計算機自動分配）為ef100000H～ef1fffffH，同時要求PCI基址空間2（對應寄存器PCIBAR2）映射到本地地址空間0(對應寄存器LAS0BA()即LAS0RR寄存器設為fff00000H,LAS0BA寄存器設為00000001H。其中，LAS0BA的最低位置成“1”，表示PCI直接從模式訪問本地地址空間0，使能譯碼；寫“0”則禁止使能。PCIBAR2的值為ef100000H。

圖2圖像處理系統硬件框圖

利用WinDriver6．01驅動程序開發工具生成PCI圖像傳輸卡的WDM驅動程序代碼，用VisualC＋＋6．0編寫應用程序，完成圖像處理版與PC機之間的高速率的圖像序列傳輸。

3圖像處理板硬件設計

系統硬件框圖如圖2所示。圖像處理板以DSPC6701為核心，C6701主要負責圖像處理，包括對目標的識別和跟蹤，并給出最終的跟蹤角誤差。源圖像通過PCI接口卡傳入圖像處理板的兩片雙口RAM，兩片雙口RAM采用乒乓式存儲。即為了保證圖像處理的實時性，當一片RAM接收數據時，另一片RAM為DSP提供圖像處理的數據。SDRAM用作DSPRAM的擴展，存儲圖像處理的中間結果。圖像處理后的方位與俯仰角度數據通過82C52轉換成串行數據，再經DS8921轉換成RS－422電平，送給系統的后續電路。

FPGA選用Altera公司的APEXEP20K200,完成整個圖像處理板的譯碼邏輯，并承擔部分圖像處理功能。APEXEP20K200門數為20萬門，采用串行配置時必須使用兩片EPC2。FPGA配置在C6701的CE0空間。FLASH選用4Mb的AM29LV040，用作DSPBootLoader加載程序時的8bROM，只能配置在CE1空間，因為C6701只有CE1空間可以與8b／16b的“窄存儲器”接口。SDRAM的容量為4M×32b，配置在CE2空間。兩片雙口RAM為CY7C028V，容量為64K×16b，都配置在CE3空間，地址分別譯為0x03000000和0x03040000。C6701的BOOTMODE[4:0]＝01101,即存儲器映射方式為MAP1、8bitROM加載、地址0處的存儲器對應為DSP內部程序RAM。

4軟件算法

圖像由計算機經PCI卡傳到圖像處理板的雙口RAM后，DSP對圖像進行預處理，包括圖像校正、圖像濾波，之后進行圖像分割和識別。當識別出目標時設置跟蹤波門，則后續圖像序列在波門內進行跟蹤。本系統識別的目標為高空飛行的飛機圖像，采用的識別算法要求具有平移、旋轉和比例的識別特征不變性，同時要求跟蹤速度快。

4.1圖像分割

圖像分割的目的是將圖像目標和背景分割開來，從而知道目標的大致位置。目前已有各種各樣的方法，其中簡單有效的方法是直方圖分割法中的最大距離法（類間方差門限法）。它的基本思想是：在直方圖取值范圍內，任一灰度級可將直方圖分為左右兩部分，如果這兩部分的灰度均值與總體的灰度均值相距最大，則該灰度級就取為分割門限。這種分割技術可由如下公式描述：

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

式中,，Pl為灰度l級處的概率。分割的準則是將D(l′)為最大值的灰度級l′作為圖像分割的門限值。圖像中凡是灰度值大于分割門限的像點，均認為是背景中的點；反之，則認為是潛在目標區域中的點。這種分割方法可以精確地找到分割門限，提取目標。

4．2圖像識別

圖像經過分割后，接下來就要對目標圖像識別。實現目標識別技術的關鍵是如何利用一組特征參數對區域的本質特征進行有效的描述。適當地選擇特征是很重要的，因為在識別目標時它是唯一的依據。圖像的識別特征有各種各樣的描述，如目標形狀、大小、統計分布等。這里使用仿射矩不變量和分散度特征來識別目標，取得了較好的效果。

對于經過分割（二值）處理的數字圖像f(x,y)，可以定義（p＋q）階矩：

mpq＝∑XpYqf(x,y)（2）

式中,p,q＝0，1，3……

f(x,y)的（p＋q）階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)為目標區域灰度質心。

f(x,y)惟一地確定一個矩序列{mpq}，反之，矩序列{mpq}也唯一確定f(x,y)。在此利用公式（4）的5個幾何矩不變量[4]，再加上分散度特征一起代入目標匹配公式[2]進行目標識別。

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個不變矩對目標區域的平移(T)、旋轉(R)和區域的比例大小(S)保持不變。

4．3目標跟蹤與軌跡預測

識別出目標后，根據目標確定跟蹤波門大小，在跟蹤波門內進行跟蹤，波門的大小采用自適應設置。常用的跟蹤算法有波門跟蹤、圖像匹配跟蹤和多模跟蹤算法，考慮到背景較簡單，采用基于公式（1）的質心跟蹤方案。把波門的中心G(xG,yG)和目標質心T(xT,yT)的偏差作為跟蹤誤差，通過RS－422接口輸出給后續處理板來實時進行跟蹤。

在跟蹤過程中，目標的位置按照自身的運動方式不斷變化著，同時目標也會出現被遮擋的情況。此時，需要對目標的運動軌跡進行預測，可以采用基于最小二乘法的綜合預測器來預測[2]，認為目標的運動軌跡可以是直線和二次曲線的某種組合。即

f(k＋1)＝Wfl(k＋1)＋(1－W)fq(k＋1)（5）

式中，fl(·）為線性預測器；fq(·）為平方預測器，W為權函數（0≤W≤1）。

權函數可以根據實時測得的平方預測器的誤差而實時構成。當平方預測器誤差較大時，則增大權值，否則減小權值。線性和平方預測器的記憶點數N的選取要視具體工作情形而定。當特征量的變化不是太快時，N值應選得稍大些，這樣也有利于抑制噪聲的干擾；若特征量變化甚快，則N應選用較小的值。一般選擇N≤5,當N＝2時，線性預測有利于跟上機動性較高的目標；當N＝5時，預測的目標運動軌跡比較平滑，有較強的抗干擾能力。

第2篇：圖像設計論文范文

系統概述

待檢測車輛需要經過檢測通道，如圖1所示。將紅外攝像頭放置于通道中間，獲得車底部熱感應圖像。為了獲取較廣的視角以及較小形變的圖像，紅外攝像頭安放的仰角為40°。由于監控室與檢測通道的距離較遠，且通道數較多，因此需要通過光端機將所獲取的視頻傳輸給監控室控制臺PC機。檢測軟件根據本文提出的檢測算法對捕獲到的圖像進行分析，若判斷車輛底部藏人則向系統發出報警信號，以便其通過控制安全桿做出相應攔截措施。視頻傳輸示意圖，如圖2所示。

軟件設計

軟件設計采取的基本實現策略是先定位后檢測。首先進行運動車輛檢測，其次根據車輛的自身特征，定位可疑目標在車輛底部可能的藏匿部位。當區域定位完成后，對該區域進行感興趣區域（RegionOfInterest，ROI）的選取。最后對ROI進行檢測，判斷是否藏人。檢測系統流程圖如圖3所示。通過對車輛的掃描檢測過程，查出藏匿于車底的可疑目標，實現自動檢測。

1圖像去噪

圖像去噪是圖像預處理的一個環節，也是整個圖像預處理中的關鍵一步。在對運動車輛定位的過程中，針對車輛與環境對比度大、信息豐富，受噪聲影響較小等特點，只需對圖像采用常規的均值濾波進行處理。而在檢測目標時，為了在去除噪聲的同時，最大程度的保存目標的邊緣信息，采用了基于開關控制的組合濾波。濾波器的基本思路是將圖像劃分為三類區域：孤立噪聲點區、平坦區和邊緣信息區。其主要處理原則為：孤立噪聲點區的灰度與其鄰域往往有較大的差異，可按照椒鹽噪聲進行處理，選用中值濾波器；平坦區往往包含高斯噪聲，可采用加權均值濾波器加以消除；邊緣信息區包含了圖像的細節信息，應作為保留區域不做處理。將處理后的三個區域加以合成，即得到了去噪后的圖像。

濾波器性能的關鍵在于分類開關的設計，借用順序統計濾波的思路，將濾波器設計成N×N的掩模算子，N為奇數，使該掩模在整個圖像上滑動，對它所覆蓋的圖像中的像素點xi進行排序，得到序列x（1），x（2）……x（N^2），利用排序結果設計下面的分類規則：a、b為排序后的位置偏移量，Ta和Tb為閾值。基于開關控制的組合濾波算法就包括這么幾個步驟：（1）對掩模覆蓋的圖像像素點進行排序；（2）利用分類規則進行三個區域劃分；（3）對孤立噪聲點區進行中值濾波，對平坦區進行均值濾波；（4）將處理后的區域合成，得到去噪圖像。

2車輛檢測及目標區域的定位

2.1運動車輛檢測

對于實時性要求較高的場合，運動目標的檢測一般用背景差分法和幀間差分法。背景差分法是利用序列中當前幀圖像與背景圖像的差分來消除背景、提取運動目標區域的一種技術。背景差分法可根據實際情況設定差分閾值，所得到的結果直接反映了運動目標的大小、形狀和位置，可以得到比較精確的運動目標信息，但該方法應用于紅外目標檢測時易受環境溫度、天氣等外界條件變化的影響。幀間差分法是利用視頻序列中連續的兩幀或多幀圖像的差異來檢測和提取運動目標。該方法對場景的變化不太敏感，適用于動態環境，穩定性好。不足之處是：1）無法抽取完整的運動目標，僅能得到運動目標的邊界；2）運動目標提取效果依賴于幀間時間間隔的合理選擇。本文針對待檢測目標所處背景在短時間內為靜態背景，而較長時間內背景會發生動態變化的特點，并結合兩種方法的優點，設計出改進的背景差分法。算法原理圖如下：其中F(K)為當前幀，B為通過隔幀幀差法求得的當前背景圖像，D為差分結果圖，R為二值化圖像。

該算法繼承了幀間差分法對場景變化不太敏感的優點，能準確更新背景差分法所需要的當前背景圖，進而提取出完整的運動目標。下面是采用基本背景差分法和改進后背景差分法，在不同時候背景更新保存的背景圖片。基本背景差分法在系統長時間運行之后，會出現背景更新出錯，檢測流程紊亂，從而產生檢測系統失效現象。而采用改進的背景差分法，即使是經過長時間運行，系統也能確保背景更新的準確。

2.2目標區域定位

由于運動車輛特性已知，在其運動的過程中，可以通過對目標局部圖像進行特征提取，定位可疑區域。目標的一般特征包括點、邊緣、區域和輪廓。點特征對圖像的分辨率、旋轉、平移、光照變化等有很好的適應性，常用的點特征描述算子如SIFT、SURF等都具有很高的精度，但這些算法復雜度高，難以滿足實時檢測的要求，并且紅外圖像特征點往往較少，采用點描述算子并不能達到令人滿意的效果。因此本文根據實際目標的特性，采用了對線、面特征進行描述的方法來標注運動車輛。運動的車輛受車底傳動抽、燃燒室以及空間限制，目標一般躲藏于車廂后輪位置。

為了準確定位目標區域，目標區域進入視場之前的運動車輛局部特征需要重點描述。車廂底部進入攝像頭視場時如圖6(a)所示。為了提取車輛的直線特征，需要對車底圖像進行邊緣提取。常見的邊緣檢測算子有：Laplace、Sobel以及Canny等。由于Laplace算子常常會產生雙邊界，而Sobel算子又往往會形成不閉合區域，對后面直線檢測都會產生不利的影響。

Canny算子克服了上述算子的缺陷，能夠盡可能多的標識出圖像中的實際邊緣，并且能夠將較小的間斷點進行連接，因此能夠形成較為完整的邊界線。Canny算子是最優的階梯型邊緣檢測算法，本文采用選用Canny算子進行圖像的邊緣檢測。邊緣檢測結果如圖6(b)所示，較為明顯且具有特征不變性的為直線邊緣。當可能藏人的區域進入攝像頭視場時，車底圖像的直線特征隨之消失（如圖6(c)），因此可以利用圖像的直線特征來定位后輪檢測區域。Hough變換檢測直線是較為理想的直線檢測方法，由PaulHough于1962年提出。經過Hough變換后，根據已知的目標直線位置、角度、長度，選取符合條件的直線。圖6(b)、(c)中白色粗線為所檢測出的目標直線。

受環境因素的影響，車底直線特征可能并不明顯，因此單一的直線特征提取難以滿足檢測精度要求，如圖7所示情況。實驗發現車底面特征不易受到周圍環境、溫度的影響，因此可以進行面特征提取。選定區域為圖6(b)中虛線框內，滿足要求的特征為梯度小于一定閾值，即具有平滑特征，判斷方法是計數虛線框內邊緣點數，判斷其是否小于給定閾值。采用Sobel內核計算圖像差分其中src為輸入圖像，dst為輸出圖像，xorder為x方向的差分階數，yorder為y方向的差分階數。

由于當車底藏人時，其進入攝像頭視場會阻斷車底原有的平滑特征如圖6(d)，因此當平滑特征消失時，這時判斷是否符合定位位置特征，若符合即可進行定位檢測；若車底沒有藏人時，車底平滑特征會持續到車尾部位才結束，這時只需判斷到達車尾就可以結束檢測流程。

實驗表明，基于這種車箱底部中間區域光滑特征去定位檢測對環境適應能力強，而基于兩側直線特征定位的方法又能夠比較準確的定位到目標區域。綜合上述兩種思路，設計出的定位流程如下圖8所示：應用中是否滿足直線以及平滑特征是通過檢測連續多幀圖像來實現的，這樣可以盡量減少偶然因素導致的定位失敗。

3藏人的檢測

3.1基于高亮度特征的ROI的選取

如圖9為定位之后的待檢測目標圖。為了排除車底本身熱源的干擾（如車輪）縮小檢測范圍，必須對原圖進行ROI的選取。行進過程中的車輪一般在紅外圖像中會呈現高亮度特征。基于此特征，從圖片左右兩側分別搜索列像素平均灰度值最高的部分（最可能為車輪內鋼圈），加上一定偏移量即可求出ROI左邊界位置（PositionofLeft，PL）。ROI下邊界線也采用同樣的方法，上邊界采用默認值。當車輪不明顯時采用默認感興趣區域即可下面圖9為采用固定ROI選取和基于高亮度特征的ROI提取結果對比。實驗表明，這種基于具體特征的感興趣區域提取方法，對于車輪出現的偏差具有良好的適應性，即使車輛行駛時發生較大的偏移也能做出正確的ROI選取。

3.2目標的檢測

對于已知形狀、外貌以及姿態等特征目標檢測采用特征匹配、直方圖反向投影等方法都能取得較為理想的效果。但對于躲藏姿勢未知并且本身形狀較為模糊的紅外目標，采用匹配的方式效果并不明顯。

紅外目標與目標區域的周圍存在一定的灰度差異，改變了原有區域梯度小、較為平滑的特征。針對這種改變采用評價函數f(x,y)對目標區域進行評估，若達到一定的閾值，即可預判車底藏人。評價函數依據不同區域可疑信息權重不一樣而選定(ROI內中間部位權重較高、四周權重較低)，表示如下其中T為警戒閾值，Warnflag為預警標志。具體檢測步驟如下：

1)對原圖的感興趣區域進行組合濾波處理；

2)對感興趣區域進行邊緣梯度檢測(圖10)；

3)采用評價函數對目標區域進行評分并判斷是否超過給定閾值；

4)重復步驟1-3，若連續三幀超出閾值則發出報警指令，否則表示無人。對應的報警截圖如圖11所示

實驗結果

為了驗證系統工作的穩定性以及算法的可靠性，在不同的貨檢口岸、時間段、天氣條件進行了多次實驗。測試結果如下。結果表明，在不同月份檢測誤報率十分低，漏報率也能滿足相應指標。設計出的車底藏人自動檢測系統有很高的實用價值，達到了預期的目標，說明了這套檢測系統的可靠性和準確性。軟件界面如圖12所示。

第3篇：圖像設計論文范文

----摘自（英）安格斯·赫蘭德的《畫筆與鼠標插圖畫家尼克·辛吉斯訪問彭塔格萊娜設計有限公司時所說，1999年8月。

前言

我喜歡電腦，坐在閃動的屏幕前，用靈巧的鼠標在方寸之間，把自己的想法表達的淋漓盡致，這是一件多么愜意的事情。這一切都要歸功于科技的發展，數字化的應用的確是很神奇的事情，我的生活也被改變了許多。眼前的這一切對于幾年前的我簡直是不可想象的(幾年前的我正熱衷于繪畫藝術并沉醉其中而不能自拔，更不用說是用電腦了)，可是這一切又是那么的真實。當時還是想等我有了錢再搞什么藝術也不遲。在大學里學了四年的設計，喜歡繪畫的我越來越喜歡設計了，在我眼里設計更甚于繪畫，而且我從中找到了二者的結合--插圖設計。

中國清代著名的山水畫家石濤曾經說過：“筆墨當隨時代”。在設計應用廣泛的今天，設計也應當跟隨時代。技術更新層出不窮，思維更迭變化迅速，給現代生活各方面以巨大的沖擊。設計當然不可避免的受到了巨大的影響。

但是，隨著電腦的普及以及應用水平的提高，對于個性化很強的插圖設計來說，有了越來越多的表現手法、手段。作為傳統的設計應用手法，插圖設計經受了很大的沖擊，也吸取了現代科技的精華，從而煥發了新的活力。在數字化的今天，插圖設計作為繪畫和設計的結合體在數碼時代的今天，它到底能走多么遠，是很值得我們思考的問題。

藝術需要個性，設計當然也需要個性，在這個個性張揚的數字化時代，越來越多的設計更需要具有個性。隨著電腦以及各種數字化設備在設計領域的廣泛使用，只有個性化的設計作品才能在行業中有立足之地，才能在行業中受到推崇，才能獲得藝術價值。尤其是信息化時代的今天，伴隨著生活節奏的變化和信息的視覺化的發展，數碼化的設計正在侵蝕著生活的每一個角落。處于藝術及設計領域邊緣的插圖設計對我們來說并不是一個陌生的領域，最近幾年，在圖書雜志、時裝展示、廣告、音樂以及電視熒屏上，插圖畫頻頻亮相。而且越來越多的被應用到各行各業，在人類信息傳播的歷史過程中插圖設計逐漸變得越來越重要了。

插圖屬于“大眾傳播”領域的視覺傳達設計（VisualCommunicationDesign）范疇。是藝術設計的分支。最基本含義是“插在文字中間幫助說明內容的圖畫。中國古代因插圖出現的形式不同，故名稱各異，如：宋元小說中的卷頭畫則為“繡像”，而表示章回故事的稱為“全圖”。插圖的英文單詞通常稱為illustration。在中世紀圣經手抄本中稱illumination，指圣經或祈禱文中的裝飾性文字和圖案造型。Illumination是由英格蘭撒克遜語系的lim-limm（繪畫之意）和法蘭西語系的luminer（給予光彩、發光之意）二者的折衷語。插圖的另一英文單詞是icon.icon意指宗教書籍中的圣像。現代插圖是指視覺形象說明、論證文字的概念或圖示事情的經過。現代插圖有狹義和廣義之分。狹義的插圖概念指插圖，即用來論證和說明的繪畫作品；而廣義的插圖概念指可以作為說明和論證的視覺材料，如插畫、圖表、攝影等。本文的討論是建立在廣義的概念基礎上的。

自古以來，插圖一直被宗教、文學、詞典、圖鑒等所引用作為文字的輔佐，透過圖畫、圖解而賦予文字具體的內容。在印刷術剛剛發明時候，人們利用石版或木版的黑白線條繪圖技術來制作插圖，出現了少量的經帛卷的印刷品，例如中國1900年在甘肅省敦煌千佛洞出土的最早的在公元868年的刻印精致的《金剛經》卷中的插圖，而在歐洲黑暗時代的流傳于教士之間的手抄本、細密畫和油畫等，以及同時期出現的版畫也都出現了大量的手繪圖畫。

然而以文字為傳達手段的歷史已久，在十五世紀德國人谷登堡發明的鋁合金活版印刷術以及脂肪性油墨發明之后，大大提高了印刷的質量和速度，使大量的書籍開始傳播，書籍傳播成為主要的傳播渠道。于是插圖得到了廣泛的推廣。從此，插圖的應用便成了近代視覺傳達的主流。而這個時期，書籍是使用插圖的主要媒介。

在十八世紀的法國以文字為主的同時，也還極為盛行使用圖形插圖。但是，隨著中國明清出現的木版套印以及十九世紀彩色石板畫的出現，使得部分插圖應用在海報的設計中。此外，十九世紀的英國繪有圖畫的報紙也極受歡迎。到了十九世紀后半葉，不斷有如英國的華爾·特克蘭（Walter·Grane）與凱利·葛利納韋依等人的兒童圖畫書，一般以插圖而非以文字為主的出版物品出現。此外，十九世紀末開始，許多出版的美術雜志也極為重視圖版與插圖。因此，使報刊雜志成為了插圖的最佳媒介。而且戶外看板、海報、商標招貼、包裝外盒、產品說明書等等，無一不運用廣告插圖，并使視覺傳達方式確立下來。

攝影技術問世后，插圖設計逐漸被照片所代替，繪畫藝術開始趨于抽象化，不論是構圖或技巧都增添了表現內容的意義性、象征性、風俗性等魅力或面貌，追求色彩的再現性，重視個性表現。從而導致了對現代繪畫產生影響巨大的藝術流派的出現，如：印象主義、象征主義、立體畫派等等現代繪畫藝術流派。也使插圖受到了巨大的影響，插圖繪畫的形式也更加多樣化。就象超現實主義繪畫大師達利（SalvadorDali1904-1989）為《唐·吉柯德》所繪制的插圖，充分表現了現代繪畫大師超乎常人的想象力和表現力。另外，由于繪畫材料的多樣化，從而使繪畫的技巧上出現了由單一的石版印刷、油畫到水彩、丙烯等技法的發展。

隨著現代印刷工藝的革新以及電腦的出現，設計的技巧以及方式得到了很大的改觀。現代激光照排機的使用取代了手工制版的工藝，使各類圖片在設計中大量出現。電腦的使用加速了信息的傳播速度，而插圖設計師依舊停留在傳統以及現代的架上繪畫中。因此，在二十世紀九十年代初的大部分時間里，插圖都處于萎靡不振、岌岌可危的狀況。隨著商業市場的擴大，它的老主顧棗設計和廣告部門已經變的更為廉價，其選擇也更自由。由于電腦的運行速度加快還有軟件更新換代，包括Freehand、Photoshop和Illustrator等各種圖片處理軟件的大量提供，設計師和藝術指導似乎認為他們自己就能夠應用電腦創造出自己的意象來。而這種局面更由于人們能廣泛的接觸市場所提供的大量的儲存好畫面的軟件，以及盜版激光光盤（如Photodisk照片光盤）的大量涌現而愈演愈烈。它們充斥于能夠被巧妙處理的、隨意剪輯的圖片造型之中，而且有關“時尚”的印刷品書籍泛濫，于是，在九十年代傳統插圖已顯得越來越不合時宜，往往被看作是地方性的、昂貴的、不可剪輯的、審美怪異的，并顯現出了一種“復制加照片”的時代精神。

眾多的說明性文字的圖片并非出自經過傳統訓練的插圖畫家之手，相反，成篇累牘、躍入眼簾的圖形都是那些圖形設計師們整天和Photoshop圖片處理軟件打交道的結果。當然了，我們也要承認其所存在的藝術價值。但是，終日沉迷于圖形的拼湊，使得設計師到插圖設計家對

圖形設計明顯失控，從而插圖的藝術魅力就像離奇有趣的古老遺跡一樣被人遺忘。

在九十年代中期科技高速發展，電訊業的發展，使日本和美國動畫的大量傳播。至今我還清楚的記著《變形金剛》、《超人》、《鐵臂阿童木》、《超時空要塞》、《貓和老鼠》等經典的動畫片。這些設計的出色的動畫形象讓人記憶猶新。電子游戲的普遍從街頭的模擬機到家庭用游戲機的普及，家庭用游戲機從8位機到16位機到Play-station到現在的Play-station2、X-Box的發展，以及各種類型的電腦游戲的發展，RGB、角色扮演、即時戰略、軍旗式等等類型，大量的原畫（造型設定）以及小場景插圖的出現開始應用到非靜態的動畫設計中。

而在視覺傳達領域電腦圖像充斥大眾視覺的時候，部分插圖設計師認識到電腦對設計的巨大影響而重新思考解決視覺問題的途徑。“在數字革命的覺醒中，相對于用Photoshop軟件進行美術剪貼的興盛之勢，使以顏料和墨水繪制的插圖看來已失去了生存的土壤。對于那些仍以傳統方式工作的人們，對繪畫技藝生存荒廢的討論以刻不容緩。”插圖設計家達瑞爾·雷斯在1999年11月在美國插圖畫家聯合會（AOI）研討班上講到。

隨著歐美插圖設計的覺醒以及信息大量的涌現，設計越來越要求視覺的單純化和技術上的革新，而科技的發展、電腦的普及導致了數碼設計家將數碼技術在插圖設計中廣泛的應用，并使數碼插圖設計在其創作中充當的重要的角色和作用。隨著“純藝術”和“商業設計”兩者之間的界限變得越來越模糊，插圖設計師的技藝填補了圖形設計和藝術之間的空白，而且使用的畫具也越來越數字化、簡約化，新型插圖因此獲得了獨特的視覺沖擊力和藝術內涵，從而使技術和想象力的接合達到了前人所不具有的高度。

用鼠標作畫不僅反映出插圖畫家創造形象的能力，而且使插圖在曾經令人痛苦的就業領域重新繁榮，而且從審美的角度看，它具有簡潔、可復制的屬性，因為越單純的圖形，所承載的信息越大，給大眾的想象空間也越廣闊，所以不僅在圖形設計行業，而且在整個傳媒界正對這種日趨流行的風格做出反映。正如插圖畫家尼克·辛吉斯評論：

“在我的潛意識里，用鼠標畫畫，早已和用一支筆或一根油畫棒作畫沒有什么兩樣了。這一媒介使作起電腦來更快、更好，而且也更便宜。”

首先，數碼設備和軟件解決了插圖畫家思維上不斷變化的需求。

插圖畫家克里斯蒂安·拉塞爾認為：“我發現了一個明凈的世界，真正美的澄澈。我能在轉瞬之間重新著色，重構畫面。總之，以任何我想要的方式重新確定大小、剪裁圖像。我對這種全方位建構式的繪畫、剪裁和粘貼等要素幾乎純粹數字化的制作越來越感興趣。”數碼設備和軟件利用現代科技的便捷性使設計師對思維的轉換的不確定性得到了最大的發揮。

例如這些軟件Photoshop、Freehand、Illustrator、Painter不僅有著統一的優勢：跨平臺特性（支持PC、Mac）、統一友好的用戶界面、強大的圖形操作處理能力、對多格式的文件的支持、完善的文字排錄功能、廣泛的兼容性，而且都有各自的特點：軟件Photoshop的面板中的路徑（Path）工具、橡皮(Eraser)工具、鉛筆(Pencil)工具等。對于文件的大小都提供了象素（Pixel）、厘米(cm)等度量單位。Painter為使用者提供了油畫、鉛筆、水彩等大約五百種筆觸的效果，并可以利用手寫板、壓感筆等數碼設備掌握對筆觸的透明度、干濕程度以及筆觸的變化等的控制。Freehand、Illustrator等矢量軟件都有貝塞爾曲線工具使用節點控制便于調節和修改。以及各種顏色（color）、歷史記錄(History)、圖層（Layer）等面板。這些功能的使用都對插圖設計師的設計過程起到了方便快捷的作用，減短了設計和創意的修改過程，減少了流程的重復性勞動，從而使插圖師的靈感得到最大程度的發揮。

這種幾近科技的手法正在不斷擴大其應用范圍，甚至包括唱片封套的制作。例如艾克·庫尼格在其設計的唱片封面所表現出充滿了科技數字化的人文氣息、整齊、又不拘泥于畫面的插圖風格。

其次，媒介的變化也是導致插圖設計變化的條件。

隨著文化的載體從傳統的紙媒介到現代電腦的普及，以及被稱為“第四媒介”的網絡的出現；傳播方式從手抄到書籍到網絡；表現形式從一維到二維到三維以及伴隨網絡出現的四維空間的變化。數碼技術的發展使世界有了翻天地覆的變化，但是我們并不把數字世界的躍進視為威脅，事實上，對于那些如此癡迷電腦的人，各級可支持軟件和高性能計算機，為他們的作品增添了另一個維度。就象費爾亞茲·杰弗瑞將作品借助3dMax實現了二維向三維表現的過渡。使用3dMax中對人和物體進行建模，再進行合成，從而形成另類的插圖設計。數碼將繪畫技藝和插圖繪畫引領進以前從未涉足的領域。

再次，網絡和多媒體的交互性特點使插圖的應用走向了四維的范疇。

網絡作為新興的傳播媒介，有傳播速度快、傳播信息量大、無地域性、交互性強的特點，并且由于綜合了包括視頻、圖形、文字、動畫、音頻等在內的多種媒體的效果，增添了插圖的時間性和交互性，使插圖從二維、三維走向了四維空間的最新趨勢。大量的flas在網上成為創作在線動畫和播放動畫主要形式。矢量形式的便捷和制作的快速，使插圖的傳播在互聯網（internet）上成為別致的風景線。而多媒體中，動畫同影像的結合，出現了大量的優秀作品。另外在電影制作中純動畫的影片出現，例如迪斯尼的《獅子王》、《小雞快跑》等以及夢工廠的《埃及王子》、《怪物史萊克》、《怪物公司》等也是建立在插圖基礎上發展它的擴展應用，同音樂、故事情節結合起來，使插圖設計達到了一個新的高度。

在圖形設計和插圖畫家重新確定的伙伴關系中，二者應找到共同前進之路。插圖畫的特長就在于能創造形象。當然了只幻想著只要有Freehand和Photoshop圖片處理軟件就足以應付一切，那只能是設計師的傲慢無理。作為插圖的訴求效果視對象而異，應該具有個性、機智、幻想、奇異性（非一般性）、現代感性形象或較強的審美之特點與趣味。因此，許多插圖設計師心里都藏著一個“真正的藝術家”的夢想，希望把自己的設計完全交給內心深處的創作直覺。但是，就象所有的商業設計一樣，插圖設計師必須從根本目的（傳播信息）出發，溶進自己的理解、激情，并運用高超的表現技法、技術、創造出為大眾（接受者）樂于接受的視覺語言。因此，從這個意義上說，插圖既不是作者僅僅從自己審美情趣出發的恣意所為，也絕不是書刊內容及其它信息的簡單告白和注釋。它必然是一種創造，是在傳播信息的制約下畫家的才能和個性的充分體現。它有巨大的價值和社會價值。直接影響和強化人們對文化的追求。這一切要求插圖設計師自身必須具備較高的審美水平以及藝術創作力。其中也必然包括了對視覺語言的表現魅力的追求。

當然，一個高明的插圖畫家顯然不能不具備高度的表現力，這種表現力必然又是為更

迅速、更方便、更清楚、更具心靈震撼力的傳播信息，而對表現語言進行的一種篩選、優化和創造。這種能力首先需要畫家具有較強的理解力、豐富的想象力和具有把信息視覺化的轉化能力，它要求插圖畫家具有多變的形式語言和高超的表現技能，并能在適應特定的傳播需要的限制中充分發揮個性和意象的魅力。

“照相機的誕生并沒有將戲劇斬草除根，留聲機的發明也沒有封殺現場表演的音樂，計算機的應用并不意味著手工繪畫的終結，二者并行不悖。一些優秀的作品常常是傳統技藝和數碼技術的混合體。用電腦掃描成品、手工處理色彩、利用其影響，所以這些能力都能充實你的工具箱而不是限制它。如果你不確信這個工具箱是多么的有用，那么，就請看一看插圖畫家的世界吧！”

參考文獻

《畫筆與鼠標》

編者：（英）安格斯.赫蘭德譯者：任念文

供稿：（英）LaurenceKing出版公司

出版發行：上海人民美術出版社出版日期：2002年1月第1版第1次印刷

《美國插圖藝術》

編者：中羽

出版發行：黑龍江美術出版社出版日期：1991月第1版第1次印刷

《現代設計大系-視覺傳達設計》

編者：潘公凱盧輔圣

出版發行：上海書畫出版社出版日期：2000年6月第1版第1次印刷

《IDN》雜志第三十六期.香港版

第4篇：圖像設計論文范文

一、當前報紙版面設計在圖片運用方面存在的誤區

這個時代“讀圖”已經成為人們一種感知事物和認識事物的常見方式，進入到了家庭和個人生活之中。同時，“圖”也的的確確是受到了前所未有的重視，以前所未有的影響力影響著現代人的工作、生活和思維。毋庸諱言，當我們在為“讀圖時代”的到來歡呼雀躍的時候，也要清醒地看到，某些報紙在新聞圖片運用上存在著一些誤區。

1、重文字輕圖片的舊觀念仍有市場。由于一些編輯長期受舊的觀念影響，沒有真正認識到圖片的獨特魅力，存在著重文字、輕圖片的舊觀念。所以，在實際運用上，總是表現得縮手縮腳，有時即使在數量上突破了，但仍擺脫不了從屬文字的味道。

2、編輯在安排版面時，往往是先把文字稿排上去，等稿子不夠了，才左看右看地找照片“補白”，正所謂“文字不夠，照片來湊”。更有甚者，有些圖片開始安排了，后來因文字稿無法消化，首先想到的便是抽圖片。認為“文字報道永遠處在報紙傳播載體的第一位，而同樣作為傳播載體的圖片――無論是美術作品，還是攝影作品，無論是美術報道，還是新聞攝影報道，都只能處在文字之下的第二位”，圖片“具有‘附屬品’性質”。在這種情況下，所編出來的版面，自然呆板、壓抑，難讀、費神也就可想而知。

3、片面貪大求多、濫用圖片的現象也很突出。有一種觀點認為，既然已步入“讀圖時代”，報紙就應該盡量多用圖片，甚至提出“文字跟著圖片走”，在選用圖片上片面貪大求多，搞圖片堆砌，這實際上是從一個極端走向另一個極端。

4、圖片的真實、直觀及其典型瞬間的優勢當然是文字所不及的，但它也受到許多限制，例如，它只適合表現形象感強的事物，而且受到時空的制約。

5、片面追求版面美觀，將圖片隨意變形。新聞圖片大多以人物為中心，有的編輯在組版時，為了片面追求版面美觀，將圖片用Photoshop等圖像處理軟件進行隨意處理，有的編輯在處理版面時，發現版面正好空一塊，為了圖省事，將照片拉長或是壓扁，使照片變形，借以填補空白等現象。這樣就會把被報道對象的真實、客觀的形象也改變了，影響了新聞攝影的真實性和客觀性。

針對以上的不足，我覺得報紙版面設計的創新已經刻不容緩。

二、創新版面設計

今天以圖片為核心的版面，報紙有了與往日截然不同的面目，圖片在線條、色彩、空白等版面元素的映襯下出盡了風頭，在新聞傳播中的傳播效應日益彰顯。讀圖時代的圖片在報紙中的創新運用主要體現在以下幾個方面：

1、把圖片作為版面設計的核心

在視覺化的沖擊下，為了回應讀者對于圖片的偏好，絕大多數報紙都樹立起了圖片觀念，一方面大幅制作精良的圖片頻頻占據各大報紙頭版的中心位置，使圖片成為吸引讀者的首張王牌；另一方面，許多報紙逐漸提高了圖片的使用率，大量具有視覺沖擊力的圖片成為報紙留住讀者的法寶。報紙的這種變化，在一定程度上迎合了讀圖時代的發展潮流，討好了讀者的閱讀心理和習慣。

2、運用圖說新聞豐富版面內容

圖說新聞，即用新聞圖片取代文字成為新聞的主要表現形式，只用少量的文字對圖片信息進行解釋或補充。圖片在傳統報紙上作為文字附屬的功能在這里發生了顛覆性的變化。圖片不再是文字新聞的一種陪襯，而是以其與生俱來的直觀性和形象性擔負起傳播新聞的重任，使版面內容的呈現豐富多彩。其搶眼的表現也讓讀者十分滿意，因為圖片更為感性動人，能產生一圖勝千言的視覺效果。圖片語言的生動性與貼近性拉近了與讀者的距離，容易迅速對讀者的情感世界產生影響。

3、發掘圖片深度報道,提升版面價值

圖片深度報道，就是圍繞一個新聞主題，通過一組圖片從不同的側面表現出相對完整的新聞事件，又稱攝影故事或專題圖片報道。近幾年，越來越多的報紙開始采用圖片深度報道的形式對新聞事件進行報道，充分挖掘圖片所隱含的豐富內容，力求使新聞事件脈絡清晰。圖片深度報道的“深”，一方面體現在圖片的全景性上，即圖片能夠從不同的角度反映事件的全貌；另一方面體現在圖片的歷時性上，即圖片可以從不同的時間展現事件發展的全過程。這種形式使圖片的表現力更為強大和豐富，能夠全方位提升報紙版面的價值。

4、借助圖片特質開拓版面新亮點

第5篇：圖像設計論文范文

關鍵詞：秦漢瓦當紋樣；現代圖形設計；直觀影響

中圖分類號：J524 文獻標識碼：A 文章編號：1005-5312（2013）14-0152-01

我們中華民族是一個地大物博、歷史悠久、擁有著深厚文化底蘊的文明古國，禮儀之邦。古代的一賦一詩、一觴一詠，無不能體現出中華文化的博大精深，而秦漢瓦當紋樣是其中一種。然而，作為極其重要的世界文化遺產，瓦當紋樣不能只成為回憶，或成為博物館里供人觀賞的“至寶”，而是應該作用于當今的圖形設計，并在尊重自然規律和傳統文化的基礎上予以恰當的創新。瓦當紋樣可粗略分為文字、動物、圖案三個方面，接下來本文分條予以介紹并舉出實例。

一、文字瓦當紋樣

文字瓦當紋樣對現代圖形設計的影響比較直觀，并且，文字是人類表達情感、互相交流的最主要載體形式，故而文字瓦當紋樣運用最為普遍。它生機勃勃，富有情感。雖大多數只是通過運用簡單的線條來營造一種“得意忘形”的效果來讓人“心領神會”，然而，其韻味絲毫沒有打折扣，反而非常有靈動之美，常用材料是陶瓦、故而，其風格或婉約細膩、或滄桑古樸，具有多樣性。它們多不對稱。或嚴密齊整、或錯落有致、層次分明。顯得饒有情趣而不如俗套。而現代圖形設計在最大限度上沿襲了這一傳統中的精髓，有一種歷史的沉淀感，和底蘊美，這是西方國家所望塵莫及的。文字瓦當紋樣擁有聲勢浩大、令人嘆為觀止的美還還因為其在很大程度上擁有“親主體性”――即看上去渾然天成，毫不突兀，和主體相輔相成、互相依傍、甚至已然成為主體的點睛之筆。例如“中國印?舞動北京”中，陰刻手法得到了恰如其分、淋漓盡致的運用。整個圖面效果呈現出紅底白紋，展現出一種中國味十足，且富有朝氣的美，除此之外，瓦當效果也分成黑字和白底。特別值得強調的是，整個圖形的亮點莫過于一個“京”字體。它不僅體現了篆書的美，向世界昭示了中國書法藝術的博大精深，并且在比劃方面，沉穩而不單調死板，拿捏地恰到好處。故而，不僅體現了瓦當紋樣的精巧絕倫，還融入了中國元素。

二、動物瓦當紋樣

動物瓦當紋樣不僅體現出中國人祖先豐富的想象力，還體現出他們熱愛自然，保護自然，強調人與自然萬物之間的和諧。動物瓦當紋樣歷史悠久、古樸厚重，其源頭可追溯到秦漢時期。當時首當其沖的流行圖案莫過于白虎、青龍等等，這些都非常具有典型性，代表著我國古代最為吉祥的動物，體現出古代人民對幸福的向往和吉祥的追求。而動物瓦當紋樣對當今的圖形設計影響也頗為深遠，甚至融入到人們的日常生活中來，例如，備受觀眾青睞的鳳凰衛士的臺標，非常非常漂亮，體現了 濃郁的中國特色。并且借引了動物瓦當圖案――在朱雀圖案的基礎上進行一些現代性的創新。并且還融入了“喜相逢”結構，這也是唯一的，只有中國才有，無法仿制的，故而別具特色。從中，中國的“上下五千年”的底蘊可見一斑。并且，在臺標中，朱雀的翅膀是互相對應，相合相親的，體現了和諧、親厚、仁者愛人的思想，給人一種天人合一的美感，――既古樸，卻又能與時俱進，是瓦當紋樣在現代圖形設計中應用的佳例典范。

三、圖案瓦當紋樣

圖案瓦當紋樣和上述兩種同樣，其歷史也久遠無比，可追本溯源到秦漢時期。并且，有著“百花齊放”的特點，十分具有多樣性。其分類從宏觀上二院，有云紋和葵紋量方面。葵紋在漢代初期風行一時，備受矚目，然而好景不長，它并沒有一直延續下去。然而云紋卻迅速崛起并長久以來備受矚目，并且其是以秦代的瓦當紋樣為根本基礎的。其中往往體現出“道法自然”，“天圓地方”、“四海歸一”的思想，云紋對當今的圖形設計也有著極大的影響，而最具有代表性的莫過于奧運五環。奧運五環是2008年北京奧運會的標志，用五種顏色的環形互相扣住，表達出“和諧世界”的思想――五環代表五大洲，而環環相扣代表五洲人民齊心協力，共同助力于世界的和平與發展。再如中國銀行的標志，顯而易見是用中國的古銅錢圖案加上一個“中”字而成。這樣恰如其分的結合無疑體現了“天圓地方”的思想，并且，給人耳目一新的感覺――即在中國上下五千年的基礎上進行了一些現代化的巧妙“加工”。

這個標志具有很直觀的中國特色――因為銅錢在古代就象征著“金融”。

參考文獻：

第6篇：圖像設計論文范文

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當前位置：中國教育文摘>化學論文>教學內容CAI課件的設計_化學論文作者：佚名來源：不詳時間：2006-12-1410:24:06人：yujklj68kfg隨著計算機多媒體技術的飛速發展，許多教師已經嘗試計算機輔助教學，并取得了較好的教學效果。但是，由于CAI軟件一般由教師自己設計、編制，編制時必須遵循教學原則，要符合科學性、藝術性，同時還要著重做好以下幾方面的設計工作。

課件結構

課件結構應采用超媒體結構。超媒體是基于超文本支持的多媒體，多媒體的表現可使超文本的交互界面更為豐富，由多媒體和超文本結合發展而成的超媒體系統目前已成為一種理想的知識組織結構和管理方式。CAI設計采用超媒體結構，既方便了教師操作，又可以使教師根據實際教學情況自由選擇和重新組織教學內容。

字、聲、圖的設計

1、文字的設計

CAI軟件中包含了大量的文字信息，是學生獲取知識的重要來源。設計時要做到：

（1）文字內容要簡潔、突出重點

文字內容應盡量簡明扼要，以提綱式為主。有些實在舍不去的文字材料，如名詞解釋、數據資料、圖表等，可采用熱字、熱區交互形式提供，閱讀完后自行消失。

（2）文字內容要逐步引入對于一屏文字資料，應該隨著講課過程逐步顯示。這樣有利于學生抓住重點。引入時，可采用多種多樣的動畫效果，也可伴有清脆悅耳的音響效果，以引起學生的注意。

（3）要采用合適的字體、字號與字形文字內容的字號要盡量大，選擇的字體要醒目，一般宜采用宋體、黑體和隸體。對于文字內容中關鍵性的標題、結論、總結等，要用不同的字體、字號、字形和顏色加以區別。

（4）文字和背景的顏色搭配要合理文字和背景顏色搭配的原則一是醒目、易讀，二是長時間看了以后不累。一般文字顏色以亮色為主，背景顏色以暗色為主。以下列出幾種具有較好視覺效果的顏色搭配方案。文字顏色／背景顏色白色／藍色白色／黑色白色／紫色白色／綠色白色／紅色黃色／藍色黃色／黑色黃色／紅色

2、聲音的設計

CAI軟件中的聲音主要包括人聲、音樂和音響效果聲。人聲主要用于解說、范讀、范唱，在CAI軟件中應用較少。軟件中，合理地加入一些音樂和音響效果，可以更好地表達教學內容，同時吸引同學們的注意力，增加學習興趣。一段舒緩的背景音樂，可以調節課堂的緊張氣氛，有利于學生思考問題。

音樂和音響效果的設計時應注意：

（1）音樂的節奏要與教學內容相符。重點內容處要選擇舒緩、節奏較慢的音樂，以增強感染力，過渡性內容選擇輕快的音樂。

（2）音樂和音響效果不能用得過多，用得過度反而是一種干擾信息，效果適得其反。

（3）背景音樂要舒緩，不能過分的激昂，否則會喧賓奪主。

（4）要設定背景音樂的開關按鈕或菜單，便于教師控制，需要背景音樂就開，不需要就關。

3、圖形、圖像、動畫、視頻的設計

CAI軟件中，圖形、圖像、動畫、視頻圖像占較大比重，設計得好，可以起到事半功倍的教學效果。反之，也會起到負作用。

（1）圖的內容要便于觀察圖形、圖像等畫面設計要盡可能大，圖的主要內容處在屏幕的視覺中心，便于學生觀察。

（2）復雜圖像要逐步顯示。對于較復雜的圖，如果一下子顯示全貌，會導致學生抓不住重點，也不便于教師講解。應隨著教師講解，分步顯示圖形，直到最后顯示出全圖。

（3）對于動畫和視頻圖像，應具有重復演示功能。

對于動畫和視頻圖像，學生可能一次沒看清，最好設計重復播放按鈕，教師可以根據教學實際，重復播放。

注意事項

（1）注意色彩的合理應用

色彩的應用可以給課件增加感染力，但運用要適度，以不分散學生的注意力為原則。如：色彩搭配要合理，色彩配置要真實，動、靜物體顏色要分開，前景、背景顏色要分開，每個畫面的顏色不宜過多。

（2）盡量加入人機交互練習。

設計CAI軟件時，適當加入人機交互方式下的練習，既可請同學上臺操作回答，也可在學生回答后由教師操作；這樣做能活躍課堂氣氛，引導學生積極參與到教學活動中。

第7篇：圖像設計論文范文

關鍵詞：指紋圖像，灰度處理，對比度展寬

 

前言

在指紋自動識別系統中，指紋圖像的預處理是正確地進行特征提取、匹配等操作的基礎。在指紋圖像采集過程中，由于采集儀器本身和手指結構特點，以及指紋采集時用力不均等情況，容易造成圖像部分區域信號太弱（顏色太淡）或者太強（顏色太黑），給后續的指紋處理帶來較大的困難，所以對于采集到的指紋圖像首先進行灰度處理，提高指紋圖像的對比度。通常，人們習慣對指紋圖像進行歸一化處理。這里，首先介紹圖像歸一化處理的算法。論文參考網。

1.歸一化

圖像歸一化是像素層次的操作，它將圖像的整體灰度均值和方差進行平移，把不同指紋圖像的對比度調整到一個固定的級別。但是對整幅圖像進行歸一化并不改變圖像中各部分的相對對比度。歸一化的目的是為了消除傳感器本身的噪聲以及因為手指壓力不同而造成的灰度差異。

按照FBI推薦我們假設所有指紋圖像都是從分辨率為500dpi的掃描儀上得到。設F為輸入的灰度指紋圖像，其大小為m×n，m、n的取值范圍一般由指紋輸入設備的分辨率決定。論文參考網。f ( i，j) 代表指紋圖像在( i， j ) 處的灰度值， 取值范圍一般是0到255之間的整數，表示輸入圖像有256級灰度級。圖像大小為NxN的指紋灰度圖像F的均值M，方差V分別為:

M=

V=

其中f(i,j)是指紋圖像中像素點(i,j)的灰度。

對原始指紋灰度圖按下式進行規格化

其中M0，VAR0是期望的灰度均值和方差。

圖1 指紋原圖像圖2 指紋歸一化后圖像

圖像灰度歸一化就是提高指紋圖像弱區域的灰度，降低指紋圖像強區域的灰度，從而把圖像統一到一個固定的灰度內，這種方法不利于提高質量較差的指紋圖像中的紋線、谷線對比度，不利于后續的指紋方向圖的處理，本文將采用對比度線線展寬的方法來處理指紋圖像中的灰度。

2.對比度線行展寬

對比度線線展寬，其目的是為了提高因采集設備以及由于手指壓力不同而造成的對比度不足。對比度線性展寬實際上就是圖像灰度值的線性映射。假設處理后圖像與處理前圖像的量化級數相同，即處理前后圖像的灰度分布范圍均為[0，255]，則如果需要進行對比度展寬，從原理上說，只能通過抑制非重要信息的對比度來騰出空間給重要信息進行對比度的展寬。

2.1算法設計思想如下：

對于圖1的指紋圖像進行處理，設原指紋圖像的灰度為f（i,j）,處理后圖像的灰度為g(i,j)，取值范圍一般是0到255之間的整數，表示輸入圖像有256級灰度級。論文參考網。對比度線性展寬的原理示意圖如圖3所示。

圖3 對比度線性展寬映射關系

指紋原圖中的指紋紋線的灰度分布假設在[fa,fb]的范圍內，則對比度線性展寬的目的是使處理后的指紋圖像的灰度分布在[ga,gb]的范圍內，當f<(fb-fa)<g=(gb-ga),則可達到對比度展寬的目的。將對比度展寬的計算公式如下：

g(i,j)=

（i=1,2,，m；j=1，2，，n）其中，，當，則可對非重要背景進行抑制， ，則能對指紋紋線的對比度展寬增強。

2.2算法實現：

函數名稱：

*GrayStretch()

*參數:

*LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB圖像指針

*LONG lWidth - 源圖像寬度（像素數）

*LONG lHeight - 源圖像高度（像素數）

*BYTE bX1 - 灰度拉伸第一個點的X坐標

*BYTE bY1 - 灰度拉伸第一個點的Y坐標

*BYTE bX2 - 灰度拉伸第二個點的X坐標

*BYTE bY2 - 灰度拉伸第二個點的Y坐標

*返回值:

*BOOL- 成功返回TRUE，否則返回FALSE。

*說明: 該函數用來對圖像進行灰度拉伸。

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

{

//指向源圖像的指針

unsignedchar* lpSrc; // 循環變量

LONG i;

LONG j; //灰度映射表

BYTE bMap[256]; //圖像每行的字節數

LONG lLineBytes; //計算圖像每行的字節數

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

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

{

//判斷bX1是否大于0（防止分母為0）

if(bX1 > 0)

{

//線性變換

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

}

else

{

//直接賦值為0

bMap[i]= 0;

}

}

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

{

//判斷bX1是否等于bX2（防止分母為0）

if(bX2 != bX1)

{

//線性變換

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

}

else

{

//直接賦值為bY1

bMap[i]= bY1;

}

}

for(; i < 256; i++)

{

//判斷bX2是否等于255（防止分母為0）

if(bX2 != 255)

{

//線性變換

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

}

else

{

//直接賦值為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個像素的指針

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

*lpSrc= bMap[*lpSrc];

}

} //返回

returnTRUE;

程序實現窗口如圖4所示：

圖4 灰度拉伸參數設置圖

這里把原指紋圖像的灰度fa、fb分別設為50，160，根據，對比度展寬的條件，通過對ga、、gb灰度值調整，展寬后的指紋圖像的灰度ga、gb設為30，235，能較好的提高指紋脊線和谷線的對比度,改善圖像的清晰度。對圖1處理后的指紋圖像如下圖5所示：

圖5 對比度展寬后的指紋圖像

小結：

對比使用這兩種算法處理的同一個指紋圖像的效果圖，我們會發現對比度展寬較能改善指紋圖像的灰度，提高脊線和谷線的對比度，為后續求指紋的方向圖奠定基礎。該程序在visual c++軟件中調試實現，該算法簡單、快捷，且能很好的抑制圖像中的噪聲，不失為一種圖像灰度處理的好方法。

參考文獻

[1]朱虹，數字圖像處理基礎，科學技術出版社，2005.4

[2]余錦華、陳建華、施心陵，指紋圖象的預處理，計算機工程與設計，2004.12

第8篇：圖像設計論文范文

關鍵詞：視頻監控；嵌入式；攝像頭；視頻壓縮；視頻采集

中圖分類號：TP37 文獻標識碼：A 文章編號：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

在當前科技迅速發展的環境下，視頻監控系統已經在安防、交通監控和家居生活等重要領域得到了廣泛的應用。視頻監控系統經過了三個發展階段，第一是基于模擬攝像機的模擬視頻監控系統階段，第二是基于PC 端的數字視頻監控階段，第三是基于嵌入式Linux的網絡視頻監控系統階段[1-2]。傳統的模擬視頻監控系統存在傳輸距離和系統數據量有限、圖像質量低和不易擴展等不足，數字監控系統雖慢慢取代了模擬視頻監控系統，但其本身也存在視頻前端采集復雜、系統穩定可靠性差等局限。網絡視頻監控系統在各類技術的不斷發展的基礎上也在不斷發展中。在網絡技術快速發展的趨勢下，通過網絡傳輸視頻圖像[3-5]，是目前實現視頻監控最好的方法。本文設計并實現一套以S3C2410為開發平臺，以Linux為操作系統的基于嵌入式視頻監控系統，客戶端只要和監控終端在同一局域網內均可實時監控。

2 系統整體設計方案

該嵌入式視頻監控系統以Linux系統和S3C2410開發板作為系統核心平臺，由在前端的USB攝像頭實時采集視頻數據，經壓縮編碼后通過TCP網絡傳輸到后臺服務器，客戶端可實現實時監控。此系統主要由視頻服務器端和客戶端組成；服務器端包括視頻圖像采集模塊和TCP網絡傳輸模塊，它們的職責就是將視頻數據進行壓縮、編碼后通過TCP網絡傳輸到遠程終端設備上。客戶端主要實現遠程終端設備的視頻顯示。

3 系統硬件設計

在該系統中，硬件結構包括視頻圖像采集模塊、視頻服務器模塊和TCP網絡傳輸模塊。視頻圖像采集模塊主要完成視頻數據的實時采集，ARM開發板通過攝像頭采集獲取視頻圖像數據，然后進行壓縮存儲和處理，然后通過網絡傳輸模塊將視頻數據傳輸到遠程移動終端上顯示。

4 系統軟件設計

軟件部分的設計主要包括：嵌入式Linux系統的裁剪和移植、視頻圖像的采集、視頻的網絡傳輸以及客戶端網絡連接程序。系統的裁剪和移植等技術本文不再作詳細的論述。以下主要介紹視頻圖像采集模塊和網絡傳輸模塊的設計。

進行視頻采集[6]必須加入video4Linux模塊，要從攝像頭設備中采集視頻圖像幀，必須依靠此模塊所提供的接口。video4Linux是攝像頭設備的相關內核驅動，它為攝像頭提供了編程所需的最基本的接口函數，比如ioctl（）函數、打開函數、寫函數和讀函數等的實現。并把它們定義在file_operation中，當應用程序對設備文件進行打開讀寫等一系列系統調用的操作時，系統將通過此結構去訪問內核驅動程序[7-9]所提供的一些基本函數。video4Linux中的數據結構為視頻采集提供了各種視頻圖像的相關數據信息，其中包括有：

video_window ：包含獲取的視頻圖像區域的基本信息

video_capability：包含設備信息，比如設備的分辨率范圍、設備的名稱和信號的來源信息等

video_picture：包含了所獲取圖像屬性；

video_channel：各個信號源的屬性；

video_mmapf：用于內存映射；

video_mbuf：包含映射的幀的屬性和信息，比如所支持的最多幀數、每一幀圖像的大小和每一幀圖像相對基址的偏移等屬性；

video_buffer：最底層對緩沖區的描述。圖3為整個的視頻圖像采集流程，視頻圖像的采集程序包括以下流程，一是初始化設備，二是打開設備，三是獲取視頻設備和視頻圖像信息，四是圖像參數設定，五是視頻圖像采集。

視頻數據網絡傳輸模塊本文采用B/S模式，以此模式來實現網絡視頻監控。本文采Boa來搭建Web服務器[10]。Boa 有它自己的特點，首先它支持CGI；其次它是單任務的，它與傳統的web服務器不同，第一，對于每一個連接，它不會去重新啟動一個新的進程，第二，對于二個或者多個連接，它也不會去啟動多個對自身的復制；再次，對于所有在進行活動的連接，Boa只會在內部對它進行相應的處理，而且，對每一個CGI連接，它都會重新去開啟一個進程。Boa支持的CGI公共網關接口適用于各種不同的平臺，是用戶應用程序與Web服務器最常用的通信接口。

5 系統仿真和測試

本文提出的構架方案和實現方案已經通過測試。客戶端監控界面如圖4所示。整個系統開發不僅簡潔，而且高效，同時成本比較低，穩定性非常可靠，能夠被移動設備應用，實現實時視頻監控。

參考文獻：

[1] 顧永建，高守樂.基于嵌入式系統的網絡數字視頻監控系統[J].計算機技術與應用， 2005（1）：40-42.

[2] 楊建全， 梁華， 王成友. 視頻監控技術的發展與現狀[J]. 現代電子技術， 2006（21）.

[3] 李保國. 基于嵌入式 ARM 的遠程視頻監控系統研究[D]. 南京： 南京理工大學， 2009.

[4] 張建. 基于 S3C2410 和嵌入式 Internet 的家庭視頻監控系統設計[D].上海：上海交通大碩士學位論文，2007，1.

[5] 趙春媛，李萌，韓會山.基于ARM9的無線視頻監控系統設計與實現[J].計算機工程與設計， 2012.

[6] 張蕾.基于嵌入式 Linux 的視頻采集系統的研究設計[D].西安： 西安電子科技大學碩士學位論文，2010.

[7] 朱小遠，謝龍漢.Linux 嵌入式系統開發[M].北京：電子工業出版社，2012.

[8] 韋東山. 嵌入式Linux應用開發完全手冊[M] .北京： 人民郵電出版社， 2009.

第9篇：圖像設計論文范文

關鍵詞：雙目視覺 立體匹配 導航定位 機器人

中圖分類號：TP242 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416(2011)12-0059-02

引言

雙目視覺是一種通過兩幅圖像獲取物體三維信息的方法，具有通過二維圖像認知物體三維立體信息的能力，其關鍵技術就是要解決兩幅圖像中對應點的匹配問題［1］。立體匹配一直都是機器視覺領域中的難點和熱點，論文根據結合變電站及巡檢機器人雙目視覺系統的特點，運用匹配輔助區域匹配算法實現立體匹配，獲得密集準確的深度圖。

1、立體匹配原理

立體匹配基于視差原理，如圖1所示。其中基線距B=兩攝像機的投影中心連線的距離；攝像機焦距為f。設兩攝像機在同一時刻觀看空間物體的同一特征點，分別在“左眼”和“右眼”上獲取了點的圖像，它們的圖像像素坐標分別為

采用平行攝像機模型，兩攝像機的圖像在同一個平面上，并且特征點p的圖像坐標y坐標在左右圖像平面上相同，

可以得到：

要想根據左右圖像對完成立體匹配任務，就把只需計算左右圖像對的立體視差，立體視差是景物點在左右圖像中圖像像素的橫坐標之差，即：

從而就可以建立立體視差圖(又稱深度圖)。所建立的立體視差圖可以細分為兩個子區域，零視差子區域和非零視差子區域，零視差子區域為機器人可以自由行走的無障礙平坦區域；非零視差子區域為平坦區域上的凸出區域，可能是障礙物存在的區域。

根據式(3)及立體視差原理，可以方便地計算世界坐標下的特征點在攝像機坐標系下的三維坐標：

左攝像機像面上的任意一點只要能在右攝像機像面上找到對應的匹配點，就可以確定出該點的三維坐標。這種方法是完全的點對點運算，像面上所有點只要存在相應的匹配點，就可以根據式(5)計算出對應的三維坐標。

2、立體匹配設計

經過圖像預處理，可以為立體匹配提供較理想立體圖像對，降低了匹配算法的難度。論文結合變電站、檢機器人雙目視覺系統的特點，運用特征輔助區域匹配算法實現立體匹配，該算法結合特征匹配算法及區域匹配算法的優點，可以在計算量不大的情況下，生成密集準確的立體視差圖。

算法的總體上分三步：

2.1 匹配初始化階段

匹配初始化階段需要完成以下工作：對雙目攝像機參數的標定；對攝像機所采用的圖像運用高斯―拉普拉斯模板進行圖像預處理；對預處理的圖像運用加速主成分分析法實現圖像的特征提取；這些過程都是為后面的立體匹配做準備，為之提供較理想的立體圖像對。

2.2 特征匹配階段

根據各種匹配準則縮小匹配點的搜索范圍，利用特征匹配算法確定正確的匹配點。

2.3 區域匹配階段

由于前面特征提取算法限制，不可能把景物所有特征點全部提取到，所以特征點匹配完成后，還存在一些有價值的非特征點未被匹配。但是這些未被匹配點被已匹配點限制在較小的范圍內，對這些小范圍點的匹配就是區域匹配算法的工作。

對多個可能的候選匹配點比較時，可能使用的依據有灰度、曲率、拉普拉斯變換、梯度等。結合變電站實際環境，運用連續性約束準則和灰度、x方向的灰度梯度、梯度方向唯一確定匹配點［2］。思路如下：

①┍算視覺連續性約束相關系數

其中d為已匹配點的視差均值，d為當前候選匹配點的視差。若，1為預先設定視覺連續性約束相關系數閾值，排除此候選匹配點，重復執行此步直到時，執行第2步；否則直接執行第2步執行。

②計算候選匹配點與待匹配點的灰度相關值Vcorr、x方向的灰度梯度接近程度系數Kgard_r、梯度方向相關系數式(7)-(8)中，K_gard_x、K_gard_y為基準圖像上特征點x和y方向的梯度，Rgrad_x、Rgrad_y為候選匹配點x和y方向的梯度，fl、fr為左右圖像的灰度函數，、為特征點和候選匹配點在窗口(2N+2M+1)中灰度均、為兩點在窗口中灰度標準差。若有Vcorr

③計算總判斷依據

計算出所有候選匹配點的Iall值，其Iall值最大者即認為是最佳候選匹配點，即特征點Pleft在右圖像中的匹配點。

要匹配固定大小的圖像窗口中的像素，相似約束準則是兩幅圖像在窗口中的相關性度量，當被搜索區域的點與待匹配點間相似約束準則最大化時，認為搜索區域的點是待匹配點的匹配點［3］。

設有立體圖像對IMG1、IMGr，Pl、Pr為兩幅圖像中的像素點，相關窗口大小為，為圖像IMGl中像素點Pl在圖像3、實驗與結果

圖2中左右兩圖像，是左右攝像機對同一景物拍攝所得。

根據上圖的左右兩圖，運用立體匹配算法求得立體視差圖。實驗結果如圖3所示，其中左圖像素深度圖，右圖是對左圖經median處理后的效果圖，看起來對左圖清晰了不少，但不能顯示真實圖像視差關系。此算法消耗較長時間，將在以后工作中改進。

參考文獻

［1］楊俊,賈秀芳.變電站防火防盜圖像識別的研究.中國高等學校電力系統及其自動化專業第20屆學術年會，2004.7.

［2］林琳.機器人雙目視覺定位技術研究［D］．西安電子科技大學碩士學位論文,2009.

［3］薛長松．基于DM642的雙目視覺控制系統研究［D］.河南大學碩士學位論文,2007.