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免费建站网:二维直方图θ划分最大Shannon熵图像阈值分割

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鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,提出了适用面更广的基于二维直方图θ划分和最大Shannon熵的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ划分方法,采用四条平行斜线及一条其法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45°的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Shannon熵阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间,θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值.与常规二维直方图直分最大Shannon熵法相比,本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间及存储空间也大为减小. 关键词:  /   /   /   

Liang Y M, Zhai H C, Chang S J, Zhang S Y 2003 Acta Phys. Sin. 52 2655(in Chinese)[梁艳梅、翟宏琛、常胜江、张思远 2003 物理学报 52 2655]


Tang Y G, Di Q Y, Zhao L X, Guan X P 2009 Acta Phys. Sin. 58 9(in Chinese)[唐英干、邸秋艳、赵立兴、关新平 2009 物理学报 58 9]


Guo H T, Tian T, Wang L Y, Zhang C T 2006 Acta Optica Sinica 26 506(in Chinese)[郭海涛、田 坦、王连玉、张春田 2006 光学学报 26 506 ]


Wu Y Q, Zhu Z D 1993 Journal of Data Acquisition and Processing 8 193(in Chinese)[吴一全、朱兆达1993 数据采集与处理 8 193]


Wu Y Q, Zhu Z D 1993 Journal of Data Acquisition and Processing 8 268(in Chinese)[吴一全、朱兆达 1993 数据采集与处理 8 268]


Bardera A, Boada I, Feixas M, Sbert M 2009 Journal of Signal Processing Systems 54 205


Kapur J N, Sahoo P K, Wong A K C 1985 Computer Vision, Graphics and Image Processing 29 273


Xing X S 2004 Acta Phys. Sin. 53 2852(in Chinese)[邢修三 2004 物理学报 53 2852 ]


Gong J, Li L Y, Chen W N 1996 Journal of Southeast University 26 31(in Chinese)[龚 坚、李立源、陈维南1996 东南大学学报 26 31]


Zhang Y J, Wu X J, Xia L Z. 1997 Pattern Recognition and Artificial Intelligence 10 259(in Chinese)[张毅军、吴雪菁、夏良正1997 模式识别与人工智能 10 259]


Yan X Q, Ye L Q, Liu J L, Gu W K 1998 Pattern Recognition and Artificial Intelligence 11 352(in Chinese)[严学强、叶秀清、刘济林、顾伟康 1998 模式识别与人工智能 11 352]


Du F, Shi W K, Deng Y, Zhu Z F 2005 J. Infrared Millim. Waves 24 370 (in Chinese) [杜 峰、施文康、邓 勇、朱振幅 2005 红外与毫米波学报 24 370]


Wu Y Q, Pan Z, Wu W Y 2009 Pattern Recognition and Artificial Intelligence 22 162(in Chinese)[吴一全、潘喆、吴文怡 2009 模式识别与人工智能 22 162]


Liang Y M, Zhai H C, Chang S J, Zhang S Y 2003 Acta Phys. Sin. 52 2655(in Chinese)[梁艳梅、翟宏琛、常胜江、张思远 2003 物理学报 52 2655]


Tang Y G, Di Q Y, Zhao L X, Guan X P 2009 Acta Phys. Sin. 58 9(in Chinese)[唐英干、邸秋艳、赵立兴、关新平 2009 物理学报 58 9]


Guo H T, Tian T, Wang L Y, Zhang C T 2006 Acta Optica Sinica 26 506(in Chinese)[郭海涛、田 坦、王连玉、张春田 2006 光学学报 26 506 ]


Wu Y Q, Zhu Z D 1993 Journal of Data Acquisition and Processing 8 193(in Chinese)[吴一全、朱兆达1993 数据采集与处理 8 193]


Wu Y Q, Zhu Z D 1993 Journal of Data Acquisition and Processing 8 268(in Chinese)[吴一全、朱兆达 1993 数据采集与处理 8 268]


Bardera A, Boada I, Feixas M, Sbert M 2009 Journal of Signal Processing Systems 54 205


Kapur J N, Sahoo P K, Wong A K C 1985 Computer Vision, Graphics and Image Processing 29 273


Xing X S 2004 Acta Phys. Sin. 53 2852(in Chinese)[邢修三 2004 物理学报 53 2852 ]


Gong J, Li L Y, Chen W N 1996 Journal of Southeast University 26 31(in Chinese)[龚 坚、李立源、陈维南1996 东南大学学报 26 31]


Zhang Y J, Wu X J, Xia L Z. 1997 Pattern Recognition and Artificial Intelligence 10 259(in Chinese)[张毅军、吴雪菁、夏良正1997 模式识别与人工智能 10 259]


Yan X Q, Ye L Q, Liu J L, Gu W K 1998 Pattern Recognition and Artificial Intelligence 11 352(in Chinese)[严学强、叶秀清、刘济林、顾伟康 1998 模式识别与人工智能 11 352]


Du F, Shi W K, Deng Y, Zhu Z F 2005 J. Infrared Millim. Waves 24 370 (in Chinese) [杜 峰、施文康、邓 勇、朱振幅 2005 红外与毫米波学报 24 370]


Wu Y Q, Pan Z, Wu W Y 2009 Pattern Recognition and Artificial Intelligence 22 162(in Chinese)[吴一全、潘喆、吴文怡 2009 模式识别与人工智能 22 162]


李建龙, 朱世富, 傅克祥. . 物理学报, 2010, 59(5): 3192-3198. doi: 
唐英干, 邸秋艳, 赵立兴, 关新平, 刘福才. . 物理学报, 2009, 58(1): 9-15. doi: 
王世元, 史春芬, 钱国兵, 王万里. . 物理学报, 2018, 67(1): 018401. doi: 
梁艳梅, 翟宏琛, 常胜江, 张思远. . 物理学报, 2003, 52(11): 2655-2659. doi: 
刘俊池, 李洪文, 王建立, 刘欣悦, 马鑫雪. . 物理学报, 2015, 64(17): 175205. doi: 
封国林, 龚志强, 董文杰, 李建平. . 物理学报, 2005, 54(11): 5494-5499. doi: 
李艳萍, 徐静平, 陈卫兵, 许胜国, 季 峰. . 物理学报, 2006, 55(7): 3670-3676. doi: 
刘劲松, 刘 海, 王 春, 吕健滔, 樊 婷, 王晓东. . 物理学报, 2006, 55(8): 4123-4131. doi: 
王冠宇, 张鹤鸣, 王晓艳, 吴铁峰, 王斌. . 物理学报, 2011, 60(7): 077106. doi: 
彭武, 何怡刚, 方葛丰, 樊晓腾. . 物理学报, 2013, 62(2): 020301. doi: 
吴俊峰, 叶文华, 张维岩, 贺贤土. . 物理学报, 2003, 52(7): 1688-1693. doi: 
龚志强, 封国林, 万仕全, 李建平. . 物理学报, 2006, 55(1): 477-484. doi: 
范虹, 朱艳春, 王芳梅, 张旭梅. . 物理学报, 2014, 63(11): 118701. doi: 
郭家梁, 钟宁, 马小萌, 张明辉, 周海燕. . 物理学报, 2016, 65(19): 190501. doi: 
钟会林, 吴福根, 姚立宁. . 物理学报, 2006, 55(1): 275-280. doi: 
李清都, 谭宇玲, 杨芳艳. . 物理学报, 2011, 60(3): 030206. doi: 
物理学报. 2010, : 5487-5495. doi: . 二维直方图θ划分最大Shannon熵图像阈值分割

摘要: 鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,提出了适用面更广的基于二维直方图θ划分和最大Shannon熵的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ划分方法,采用四条平行斜线及一条其法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45°的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Shannon熵阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间,θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值.与常规二维直方图直分最大Shannon熵法相比,本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间及存储空间也大为减小.

关键词:   / / /

College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China


Abstract: In view of the obvious wrong segmentation in commonly used region division of 2-D histogram and the non- universality of oblique segmentation method for image thresholding proposed recently, in this paper a much more widely suitable thresholding method is proposed based on the θ-division of 2-D histogram and the maximum Shannon entropy criterion. Firstly, the θ-division method of 2-D histogram is given. The region is divided by four parallel oblique lines and a line, where the angle between its normal line and gray level axis is θ degrees. Image thresholding is performed according to pixel's weighted average value of gray level and neighbour average gray level. The oblique segmentation method can be regarded as a special case of the proposed method at θ=45°. Then the formulae and its fast recursive algorithm of the method are deduced. Finally the segmented results and the running time at different values of θ are listed, which show that the segmented images achieve more accurate borders at smaller values of θ and the anti-noise is better at larger values of θ. The value of θ can be selected according to the real image characteristics and the requirements of segmented results. Compared with the algorithm of conventional 2-D maximum Shannon entropy method, the proposed method not only achieves more accurate segmentation results and more robust anti-noise, but also reduces the running time and memory space significantly.

Keywords:   / / /



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凡科抠图设计极简风格的节约用水环保公益海报    ——   


凡科抠图设计方案简洁设计风格的节省自来水环境保护公益性宣传海报   公布   创作者:xinyi_2009   我想评价 这篇实例教程是向脚本制作之家的朋友共享凡科抠图设计方案简洁设计风格的节省自来水环境保护公益性宣传海报实例教程,实例教程设计方案出去的宣传海报十分非常好,难度系数并不是非常大,非常值得大伙儿学习培训,一起來看一下吧

今日网编为大伙儿共享凡科抠图设计方案简洁设计风格的节省自来水环境保护公益性宣传海报,在本案例中通快递过添充涂层,渐变色专用工具和画笔专用工具制绘画面的情况。加上各种各样素材图片文档,生成界面的实际效果,应用涂层蒙版专用工具,将包囊的实际效果制做出来。

实际效果图:

制作难度系数点评:3颗星

制作流程:

1、 在建空白页文档,设定的主要参数为:总宽:13cm 高9.09cm 辨别力为:300清晰度

2、 在建涂层,取名为情况涂层,在情况涂层上添充深蓝色色(RGB=2/0/28),然后应用渐变色专用工具,设定渐变色色调为亮深蓝色(RGB=0/182/250)到全透明色的轴向渐变色,在 涂层 画板上设定其混和方式为 线形光 。其实际效果图以下:

3、 开启素材图片 水滴.png 文档,拖动到当今文档图象中,应用便捷键转换图象的尺寸,并将其置放于界面正中间适合的部位,设定涂层的混和方式为 区划 , 不全透明度 为46%。然后在建涂层,用柔角画笔专用工具,在涂层正中间适度的擦抹,设定混和方式为 累加 。

4、 开启素材图片 节省自来水.png 文档,拖动到当今文档图象中,并调节适合尺寸,然后开启 花草树木.png 文档,置放在节省自来水文档的适合部位。并做适度的装饰。

5、 应用画笔专用工具,挑选柔角画笔并适度调节尺寸及不全透明度,在界面上绘图光源,设定混和方式为 区划 ,随后开展涂层款式的设定,设定主要参数以下,并将素材图片 落叶.png 文档,拖动到当今界面中,并调节到适合的部位。

6、 各自开启 水1.png 水2.png 水3.png 水4.png 水5.png 水6.png ,依据水的样子,制作包囊的实际效果,然后开展装包组合,加上涂层蒙版,随后挑选柔角画笔并适度的调节尺寸及全透明度,在蒙版上把不用的一部分开展擦抹,开展掩藏。实际效果图以下:

7、 点击横排文本专用工具,设定市场前景色为乳白色,键入需要要的文本,并调节到合适的部位。实际的成果图以下:

实例教程完毕,之上便是凡科抠图设计方案简洁设计风格的节省自来水环境保护公益性宣传海报实例教程,如何样,不是是很非常好啊,喜爱的朋友赶快来学习培训吧!


本实例教程关键凡科抠图制作设计方案三d设计风格的小脚丫子ICON标志,实例教程制做出来的标志十分好看,难度系数并不是非常大,强烈推荐到脚本制作之家,一起來看一下吧

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今日教大伙儿用PhotoShop调成雅致韩式设计风格婚纱礼服相片实际效果,调色便是将特殊的色彩多方面更改,产生不一样觉得的另外一色彩照片,看来一下吧



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凡科抠图 木头文字效果的制作    ——   


凡科抠图 木材文本实际效果的制作 夕木木   公布   创作者:佚名   我想评价 在这里个凡科抠图案例实例教程里大家来学习培训制作怎样做一个木材字的实际效果.先看来下实际效果是怎样的.
在这里个凡科抠图案例实例教程里大家来学习培训制作怎样做一个木材字的实际效果.先看来下实际效果是怎样的.

素材图片免费下载:archives/
preview/33-01-5?ffid=33-01-5 k=Wood+Texture

1.开启凡科抠图手机软件,在建一个750*550文本文档.随后把情况照片导进到这一文档中.凡科抠图滤镜 3D渲染 灯光效果实际效果 设定以下图:


2.点一下控制面板上的在建色相标志,色相 饱和状态度调节.设定0,0,-75.创下建一个调整层并设定:0,0.6,255.实际效果以下图:


3.这一凡科抠图实例教程里我采用了stencil字体样式,你可以以在这里里免费下载:

随后应用文本专用工具做以下图的实际效果:


4.把木材的照片导进到凡科抠图中,随后把 10 文本变成选区,按ctrl+J把选区域内的木材照片拷贝出.


反复上边的流程,使 ste凡科抠图.sg 也拷贝出.


5.把 10 涂层设成当今涂层,右击挑选涂层款式,激话斜坡和浮雕选择项.设定以下图,修容色调:#cebe80.黑影:#000000;


把 10 涂层的款式拷贝到 ste凡科抠图.sg 涂层,并激话内发亮选择项.在混和方式中应用的色调为:#2e2e00;


变更 凡科抠图 Tutorials 涂层的混和方式:柔光灯


6.按shift键,把 10 涂层和 ste凡科抠图.sg 涂层选定,随后按ctrl+e合拼也一个涂层.随后把该涂层变成选区.挑选 改动 扩张.扩张6px.
在建一个涂层,挑选乳白色色调,添充选区域内容.随后能够撤销选区.


7.选定该涂层,右击挑选涂层款式选择项.激话斜坡和浮雕选择项.highlight 的色调:#DBC09C 黑影:#000000;


激话内发亮选择项.设定以下图.blend mode色调:#000000;最终变更此涂层的混和方式为:柔光灯


8.最后实际效果:

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热烈欢迎转截,请标明下列连接.

英全文:

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