推荐第1篇：图像处理Photoshop教学反思
图像处理Photoshop教学反思
1． 教学语言的问题
无论是信息技术课还是其他学科的课，教学语言对教师要求都是最基本的要求。教学语言应该简练、丰富，如果生动、幽默当然是更好了。而这节公开课，也由于紧张的原因，语言不够简练，甚至还有点罗嗦。生怕自己没讲清楚，学生没听明白，常常在不自觉的情况下，一句话又重复一遍，这样使课堂语言不够简练，最后的课堂效果也肯定会打一定的折扣。所以在以后的教学和学习中，不断地提高自己的语言基本功，提高自己各方面的业务素质是每个教师为断成长的必修课。 2．教学内容的整体把握
一个好的教学设计是一节课成败的关键，要根据不同的课题进行灵活的教学设计。首先对每一个课题的教学内容要有一个整体的把握。
在我拿到这个课题的时候《初识Photoshop》，最初的教学设计要体现新课标，总在绞尽脑汁地想我要如何出奇制胜，如何标新立异和与众不同，如何要挖空心思地去想怎样体现Photoshop中的技术技巧，比如在教学中瞬间让图片变个什么效果等等。在这样的背景下，我精心设计了自己的教学设计第一稿题目为《精彩瞬间，快乐体验Photoshop之旅》，副标题为——认识Photoshop。自己也颇下了一番功夫，创设现实情境，导入课题。接着以小组协作的形式分别进入快乐之旅的第
1、
2、3站和终点站，最后对学生作品进行展示和总结，我用这个自认为很满意的教学设计提前进行了上课，上课效果很不满意，得到的是我们中心组老师的严厉批评:上公开课不是在搞花架子，不是炫耀自己的技术水平，精彩瞬间，你的课精彩了吗？快乐体验之旅，让学生体验到快乐了吗？我又静下心来，从零开始重新进行了教学设计，真正在从这个课的本身出发，“初识Photoshop”,定位是“初识”，那么这节课的教学内容就很明确了：(1)了解Photoshop。(2)认识功能和界面。(3)通过对图片进行简单处理来加深对Photoshop的了解。三大块，教学内容简洁明晰。这样的基础上再进行设计就可以把握住课题的主旨了。 3．教法方法的合理选择
目前，在信息技术课堂教学中广泛采用任务驱动教学法。以任务驱动策略引导学生在过程中理解、掌握技能。在任务驱动教学法中尽量摆脱学生被动地接受任务、机械地完成任务的局面。基于以上考虑，我在本课的教学中采用问题发现教学法。在整个课堂教学活动中，学生不是被动地接受，而是依据学生的认知规律、生活经验主动地、不断地去发现图片不美观、图片太暗、图片的需要旋转等一个个问题，主动地分析问题，继而通过自主探索、合作交流来解决问题。在教学过程中，放手让学生根据自己的知识经验、审美能力自主对图片进行加工和处理。由于课堂上的任务是学生自己发现继而要去解决的，而且有弹性，所以学生的主动性特别高，同时较好地解决了学生程度不均的问题，鼓励学生自己探索学习，收到了良好效果。
自主探究与小组合作的课堂教学模式相结合，扎扎实实地以“学生为本”，尊重学生的个性发展，努力和谐的师生关系氛围中帮助指导学生全面主动发展；“小组合作”课堂教学模式为学生提供了参与交流的学习空间，他们相互切磋，共同提高，使他们在学习中学会合作，在合作中学会学习，使他们感受学习的快乐，从而培养学生的创新意识和创造能力。但是如何在教学当中真正地体现小组协作的价值，并不是分了小组，布置了任务小组协作完成就OK了。怎样提高小组协作的效率，老师如何进行指导，小组协作如何体现等等，这也是我一直以来比较困惑的地方，需要我们不断地进行探索和研究。
推荐第2篇：图像处理 实验报告
摘要：
图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。
数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。 目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求
可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性；
合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化；
1.课题目的与要求 目的：
基本功能：彩色图像转灰度图像
图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘
图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求：
1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定 义和常见方法；
2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法
3、掌握在MATLAB中进行插值的方法
4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等
5、学会运用图像的灰度拉伸方法
6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化
7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际
2.课题设计内容描述
1>彩色图像转化灰度图像：
大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。
真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。
在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。
2.处理图像的“灰度“， 有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加锐度等。
3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化：
图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。
图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。
旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。 3>图像的算术处理：
图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。 三种图像处理代数运算的数学表达式如下： C(x,y)=A(x,y)+B(x,y) C(x,y)=A(x,y)-B(x,y) C(x,y)=A(x,y)*B(x,y) 4>图像的灰度拉伸方法：
灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。 可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。如图，所示的变换函数的运算结果是将原图在a到b之间的灰度拉伸到c到d之间。如果一幅图像的灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗，可以用灰度拉伸功能来拉伸(斜率>1)物体灰度区间以改善图像；同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩(斜率
5>直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化：
灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。
直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。
3.总体方案设计
1>GUI图像处理平台的总体设计
图像处理平台设计的目的是能够将图像处理的各个独立算法集成到一个平台内，方便用户选用多种方法对图像进行处理.平台基于ＭatlabGUI设计，实现图像处理过程的交互和可视化，并为用户二次开发提供平台接口，提高图像处理算法的综合利用效率
2>平台总体功能设计 根据一体化的设计思想，平台主要实现算法集成、交互可视化和提供二次开发接口等功能.其中算法集成分为已有算法集成和新算法集成.具体功能描述如下：
（1）已有算法集成是对Ｍatlab图像处理工具
包中提供的算法进行集成，可以通过使用函数名加参数的方式直接调用.依据功能进行分类，将同类算法集成到同一菜单项内，如将傅里叶变换、小波变换、离散变换等算法归类到图像变换中，进行集成.（2）新算法集成是指对自主开发的算法进行集成，如改进水平集算法[12]、交互式图割算法[13]、细胞自动机分割算法[14]等均为自主开发的图像分割算法，同已有算法集成方式类似，集成到平台中，便于综合运用和算法分析与对比.（3）交互式可视化是指对图像处理过程及结果的可视化显示，并提供用户交互区.（4）二次开发接口是指通过调用集成模板方式，为用户提供一个将自己算法集成到平台中的一个接口
3>总体布局设计
一个高性能的图像处理平台应该为用户提供
方便快捷的操作.平台设计中通过菜单和按钮实现快捷操作，其中菜单项提供平台的整体功能，快捷按钮显示具体的独立功能.图像处理平台的布局设计如图1所示.利用ＭatlabGUI提供的工具包和底层代码，可以实现菜单功能区、快捷按钮功能区、DEMO显示区、可视化效果显示区和用户交互区的布局设计
4.程序实现和测试
4.1各个功能模块的主要实现程序 基本功能：彩色图像转灰度图像
I=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\peppers.png','png'); x=rgb2gray(I); figure(1); subplot(121); imshow(I); title('原始图像'); subplot(122); imshow(x); title('灰度图像'); 实验结果：
图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放
img1=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao3.jpg','jpg'); img1=rgb2gray(img1); figure,imshow(img1); imwrite(img1,'a1.jpg'); %%%%%%平移
se=translate(strel(1),[20 20]); img2=imdilate(img1,se); figure,imshow(img2); imwrite(img2,'a2.jpg'); %%%%%%旋转 img3=imrotate(img1,90); figure,imshow(img3); imwrite(img3,'a3.jpg'); % %%%%%缩放 img4=imresize(img1,2); figure,imshow(img4); imwrite(img4,'a4.jpg');
原始图像：
平移图像：
旋转图像：
缩放图像：
图像的算术处理：加、减、乘
加法
A=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao3.jpg','jpg'); B=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao1.jpg','jpg'); subplot(1,3,1);imshow(A); title('图像1'); subplot(1,3,2);imshow(B); title('图像2'); C=imadd(A,B); subplot(1,3,3);imshow(C); title('相加后的图像')
减法
A=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao3.jpg','jpg'); B=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao1.jpg','jpg'); subplot(2,3,1);imshow(A); title('图像1'); subplot(2,3,2);imshow(B); title('图像2'); C=imsubtract(A,B); subplot(2,3,3);imshow(C); title('相减后的图像')
乘法
A=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao3.jpg','jpg'); B=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao1.jpg','jpg'); subplot(1,3,1);imshow(A); title('图像1'); subplot(1,3,2);imshow(B); title('图像2'); C=immultiply(A,B); subplot(1,3,3);imshow(C); title('相乘后的图像')
图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）；
img=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao3.jpg','jpg'); figure(1); imshow(img); title('原图'); [m,n]=size(img); %测量图像尺寸参数
GreyHist=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GreyHist(k+1)=length(find(img==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GreyHist中相应位置
end figure(2); bar(0:255,GreyHist) %绘制直方图 title('原直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %灰度拉伸 imggrey=img; prompt={'请输入系数a','请输入系数b'}; words='请输入线性拉伸函数:'; answer = inputdlg(prompt,words,1,{'0.5','2'}); a=str2double(answer(1)); b=str2double(answer(2)); for i=1:m for j=1:n img(i,j)=a*img(i,j)+b; end end figure(3); imshow(img); title('灰度拉伸'); GreyHist=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255
直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化；
%一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化
img=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujiao3.jpg','jpg'); %读入JPG彩色图像文件
imshow(img) %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') imwrite(rgb2gray(img),'PicSampleGray.jpg'); %将彩色图片灰度化并保存 img=rgb2gray(img); %灰度化后的数据存入数组 %二，绘制直方图
[m,n]=size(img); %测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(img==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end figure,bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %三，直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); %计算现有每个灰度级出现的概率 end figure,bar(0:255,GPeq,'b') %显示均衡化后的直方图 title('均衡化后的直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %四，图像均衡化 PA=img; for i=0:255 PA(find(img==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(PA) %显示均衡化后的图像 title('均衡化后图像') imwrite(PA,'PicEqual.jpg');
4.3.问题说明和总结：对在调试中发现的问题和解决方法做说明。
图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
进行程序调试的过程中，最重要的是输入图像，刚开始是为了找到原始图像耗费了很多时间，一般的条件书上有，但要对其进行磨合。程序编写时，应该注意大小写。应该注意最后的输出部分，保证输出条件与输入条件相同。
5．总结与体会 这次使用MATALB进行图像处理的编写，是我对MATALB软件有了更深入的了解，对其的应用能力也有了相应的提高，更深入的了解到MATALB作为绘图软件的方便与快捷。在进行程序调试的过程中，最重要的是输入图像，只有找到图像的原始位置，才能进行下面的程序编码。编码程序时，应该在MATLAB原始文档的位置先行输入，输入时应该注意大小写。程序应该尽可能地简单，只要能达到目的就行，程序越复杂，运行时的错误就越多。以上是我的程序编码经验与感受。
6．参考文献
《数字图像处理实验指导书》 厍向阳 曹颖超 编著 《MATLAB与数学实验》 艾冬梅 李艳晴 编著 《图像处理和分析技术》 章毓晋 编著 《MATLAB实用教程》 郑阿奇 编著
推荐第3篇：图像处理教学大纲
《医学数字图像处理》课程教学大纲 课程编号: 课程名称：医学数字图像处理 英文名称：Medical Digital Image Proceing 课程类型：专业课 总学时：54 （理论学时：27 实验学时：27） 适用对象：卫生信息管理专业（本科） 课程简介： 本课程介绍了有关医学图像处理的基本理论、概念、方法，并结合先修课程的基础理论，来详细阐述部分目前最常用的医学图像处理算法，强调医学图像处理的目的性，特别注重图像处理结果的应用、解释和算法的物理含义。在此基础上，结合图像的计算机处理方法，引
导学生处理一些实际的医学图像。
一、课程性质、目的和任务 性质：医学数字图像处理是卫生信息管理（本科）专业的必修课程。目的：通过本课程的学习，不仅要使学生打下坚实的医学图像处理的基础理论，掌握现代医学数字图像处理的内容、模式和发展趋势，更要使同学们对数字图像处理理论在医学图
像分析中的应用与发展有一个清楚的认识，提高其计算机图像处理的编程、动手能力。任务：能够掌握一些基本的医学数字图像处理的技术技能，培养创新思维，提高发现问
题和解决问题的能力，为学生建立健全合理的知识结构打下坚实的基础。
二、教学基本要求
通过本课程的学习，学生应能达到以下要求：
1、掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和重要的常规算法，并在此基础上掌握数字图像处理在医学图像分析中的特殊之处与发展概况，其中注重引导图像处理总体流程思路
及结构框架的掌握。
2、掌握数字图像处理的基本方法，逐渐形成观察、思考、分析和解决有关理论和实践 问题的能力，提高学生为社会服务的能力。
3、能较熟练的运用至少一种编程语言对基本算法进行代码实现，以加深对课程中理论
知识的理解。
三、教学内容及要求
（一）数字图像处理概述 DIPDIP【了解】的发展及应用实例；的基本步骤及内容（课程结构）；数字图像处理系统 简介；医学图像发展概况；【掌握】图像的描述方法；数字图像处理（DIP）的基本概念。
（二）医学影像的数字化及图像的运算【了解】图像的数字化；图像的几何运算。 【掌握】医学数字影像的获取途径；数字图像的矩阵表示；图像直方图；图像点运算、代数 1
运算。
（三）医学影像图像增强处理 【了解】图像的频域增强；傅里叶变换；卷积；Z变换。 【熟悉】频域滤波过程；空域滤波与频域滤波的对应关系。 【掌握】医学图像直方图均衡；医学图像的空域滤波模板设计；平滑空间滤波器；锐化空间滤波器。
（四）医学影像图像的成像与重建 【了解】X-CT影像重建基本流程与算法；MRI图像的重建。 【掌握】X-CT影像成像原理；MRI图像成像原理。
（五）医学影像图像分割 【了解】医学影像图像分割方法的分类。 【掌握】基于统计的图像分割；基于区域的图像分割；基于边缘的医学图像分割。
（六）医学影像图像描述 【了解】医学影像图像的形状特征描述；医学影像图像的纹理特征描述。 【熟悉】图像形状描述子；图像纹理描述子；图像骨架的抽取；灰度图像的形态学滤波。
（七）医学影像图像的配准 【了解】图像配准的概念，图像相似度测度。 【熟悉】基于图像灰度的图像配准方法；基于特征点的配准方法；基于边缘的图像配准方法。
（八）医学图像模式识别 【了解】图像特征的选择、提取；基于统计的模式识别方法；基于结构的模式识别方法；基于人工神经网络的模式识别方法。
（九）专题：医学图像存储通信系统标准：DICOM3.0 【了解】医学图像存储与通信系统；DICOM3.0标准。
四、教学方法与手段 本课程采用理论讲授与上机实践相结合的教学方式，讲授采用多媒体教学。
五、各教学环节学时分配
内容 理论课 实验课 小计 3 3 6
（一）数字图像处理概述
（二）医学影像的数字化及图像
3 8 11 的运算 4 6 10
（三）医学影像图像增强处理
（四）医学影像图像的成像与重
3 3 建
（五）医学影像图像分割 5 4 9
（六）医学影像图像描述 4 5 9
（七）医学影像图像的配准 2 1 3 2
（八）医学图像模式识别 2 2
（九）专题：医学图像存储通信
1 1 系统:DICOM3.0 总 计 27 27 54
六、考核方式 考试采用闭卷笔试（60%），上机实验、作业、课堂提问为平时成绩（40%）。
七、教材和教学参考书教材：拟选用《医学影像图像处理》（普通高等教育“十一五”国家级规划教材）， 陈武凡 主编，人民卫生出版社，2009年3月第一版。 参考书：（1）宋余庆编，数字医学图像，清华大学出版社，2008,5第一版； （2）章鲁，陈瑛等，医学图像处理与分析，上海科学技术出版社，2006,8第一版； （3）章毓晋，图象工程（上册）：图象处理和分析，清华大学出版社，1999 （4）Kenneth R.Castleman(美), Digital Image Proceing
八、说明本教学大纲根据高等医药院校计算机基础课程（医学图像处理）基本要求编写而成。
九、本大纲主要起草人、审阅人主要起草人： 年 月
日 审 阅 人： 年 月 日 卫生管理系 年 月 日 3
推荐第4篇：图像处理说课稿
图像处理
一、教材分析和教学地位分析
本节课是浙江教育出版社必修教材中第三章第三节第一课时的内容，主要介绍了图像处理的基本概念：分辨率、位图和矢量图、颜色、文件格式，以及常用的图像编辑工具的简单介绍。本节课是高二选修教材《多媒体技术应用》中图像加工部分的的基础，是用于激发和发现学生对多媒体技术应用的兴趣的基础内容，是为学生高二选修合适内容奠定基础的一节课。
二、学情分析
本节课的教学对象是高一学生，他们具备了初步的审美意识，并且在日常生活中对于图像处理有了基本的体验，如智能手机上的美颜相机软件，简单的图像处理工具美图秀秀等，但对于图像处理当中的一些基本概念，如分辨率，图像格式和分类等仍然处于模糊的状态，对于图像处理的高级工具Photoshop也一般是只闻其名，并没有多少实质性的体验。因此，本节课从实际出发，创设适当的学习情境，引发学生对图像处理的学习兴趣，通过学生的自身体验，由浅入深，由抽象到具体得帮助学生掌握基本概念，并且掌握图像处理工具Photshop的几个基本功能。
三、教学目标分析
根据教材的结构和内容分析以及新课标要求，结合高一学生的认知结构及其心理特点，我拟定了以下的教学目标。 知识与技能：
1、掌握Photshop中仿制图章工具的用法。
2、掌握画布修改的方法。
3、掌握图像的一些基本概念：分辨率、图像分类及格式。过程与方法：
1、通过体验仿制图章工具的使用，体会图像处理的神奇及乐趣。
2、通过画布修改的前后对比，从感官上上升对分辨率概念的认识。
3、通过对颜色设置中对于红绿蓝的分量调整，体验二进制理论在色彩当中的应用。情感态度和价值观
通过本节课的学习，激发学生对于图像处理的兴趣，培养基本的审美情趣。
四、教学重难点
基于以上的教学目标，我指定了以下的重难点。
重点：分辨率以及图像分类及格式。
难点：二进制理论在色彩当中的运用。
五、教法和学法
根据本节课的内容和特点，主要采用以下几种教学方法。
1、演示法：演示仿制图章的使用。
2、活动探究和任务驱动：引导学生参与活动和任务，发挥学生的主观能动性，培养学生的动手能力。
3、集体讨论：画布修改的前后对比
六、教学过程
最后我具体谈谈这堂课的教学过程，本节课设计了5个教学环节。
1、示范演示，激发兴趣。
选择一副果树图片，通过给学生演示PS中仿制图章的使用，激发学生对图像处理的学习兴趣。
任务：通过学习网站当中对于仿制图章工具的使用介绍，完成另一幅图片的处理要求。
2、自身体验，探索新知
活动探究一：通过学习网站中对于画布修改的操作，完成画布的修改，并且集体讨论回答以下问题：
（1）画布修改之后图像有什么变化？
（2）将修改后的画布放大到和原来一样大，图像质量发生了什么变化
根据学生回答，引申分辨率的概念，以及位图和矢量图的概念，并且演示矢量图编辑工具Coraldraw。
3、理论深入
活动探究
二、调整PS中的色彩工具栏中的分量调整，思考标准红绿蓝所对应的二进制代码。
根据学生回答并补充，引申真彩色的定义。 补充文件格式及扩展名。
4、实践体验
根据自己爱好，选择一副图片，通过网站当中对于PS的滤镜介绍，体验滤镜效果。
5、小结。
七、教学反思
以上教学设计均是我个人的教学预设，在实际的教学过程中，我会根据学生的具体反馈做出相应的调整，做到因材施教，真正的实现以学生为中心的教学，为学生的长远发展负责，使信息技术教学更好的为生活生产服务。
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《医学数字图像处理》课程教学大纲
课程编号: 课程名称：医学数字图像处理
英文名称：Medical Digital Image Proceing 课程类型：专业课
总学时：54 （理论学时：27 实验学时：27） 适用对象：卫生信息管理专业（本科） 课程简介：
本课程介绍了有关医学图像处理的基本理论、概念、方法，并结合先修课程的基础理论，来详细阐述部分目前最常用的医学图像处理算法，强调医学图像处理的目的性，特别注重图像处理结果的应用、解释和算法的物理含义。在此基础上，结合图像的计算机处理方法，引导学生处理一些实际的医学图像。
一、课程性质、目的和任务
性质：医学数字图像处理是卫生信息管理（本科）专业的必修课程。
目的：通过本课程的学习，不仅要使学生打下坚实的医学图像处理的基础理论，掌握现代医学数字图像处理的内容、模式和发展趋势，更要使同学们对数字图像处理理论在医学图像分析中的应用与发展有一个清楚的认识，提高其计算机图像处理的编程、动手能力。
任务：能够掌握一些基本的医学数字图像处理的技术技能，培养创新思维，提高发现问题和解决问题的能力，为学生建立健全合理的知识结构打下坚实的基础。
二、教学基本要求
通过本课程的学习，学生应能达到以下要求：
1、掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和重要的常规算法，并在此基础上掌握数字图像处理在医学图像分析中的特殊之处与发展概况，其中注重引导图像处理总体流程思路及结构框架的掌握。
2、掌握数字图像处理的基本方法，逐渐形成观察、思考、分析和解决有关理论和实践问题的能力，提高学生为社会服务的能力。
3、能较熟练的运用至少一种编程语言对基本算法进行代码实现，以加深对课程中理论知识的理解。
三、教学内容及要求
（一）数字图像处理概述
【了解】DIP的发展及应用实例；DIP的基本步骤及内容（课程结构）；数字图像处理系统简介；医学图像发展概况；
【掌握】图像的描述方法；数字图像处理（DIP）的基本概念。
（二）医学影像的数字化及图像的运算 【了解】图像的数字化；图像的几何运算。
【掌握】医学数字影像的获取途径；数字图像的矩阵表示；图像直方图；图像点运算、代数
1 运算。
（三）医学影像图像增强处理
【了解】图像的频域增强；傅里叶变换；卷积；Z变换。 【熟悉】频域滤波过程；空域滤波与频域滤波的对应关系。
【掌握】医学图像直方图均衡；医学图像的空域滤波模板设计；平滑空间滤波器；锐化空间滤波器。
（四）医学影像图像的成像与重建
【了解】X-CT影像重建基本流程与算法；MRI图像的重建。 【掌握】X-CT影像成像原理；MRI图像成像原理。
（五）医学影像图像分割
【了解】医学影像图像分割方法的分类。
【掌握】基于统计的图像分割；基于区域的图像分割；基于边缘的医学图像分割。
（六）医学影像图像描述
【了解】医学影像图像的形状特征描述；医学影像图像的纹理特征描述。
【熟悉】图像形状描述子；图像纹理描述子；图像骨架的抽取；灰度图像的形态学滤波。
（七）医学影像图像的配准
【了解】图像配准的概念，图像相似度测度。 【熟悉】基于图像灰度的图像配准方法；基于特征点的配准方法；基于边缘的图像配准方法。
（八）医学图像模式识别
【了解】图像特征的选择、提取；基于统计的模式识别方法；基于结构的模式识别方法；基于人工神经网络的模式识别方法。
（九）专题：医学图像存储通信系统标准：DICOM3.0 【了解】医学图像存储与通信系统；DICOM3.0标准。
四、教学方法与手段
本课程采用理论讲授与上机实践相结合的教学方式，讲授采用多媒体教学。
五、各教学环节学时分配
内容
（一）数字图像处理概述
（二）医学影像的数字化及图像的运算
（三）医学影像图像增强处理
（四）医学影像图像的成像与重建
（五）医学影像图像分割
（六）医学影像图像描述
（七）医学影像图像的配准
4 3 5 4 2
6 4 5 1
10 3 9 9 3
理论课 3 3
实验课 3 8
小计 6 11 2
（八）医学图像模式识别
（九）专题：医学图像存储通信系统:DICOM3.0 总 计
2 1 27
27
2 1 54
六、考核方式
考试采用闭卷笔试（60%），上机实验、作业、课堂提问为平时成绩（40%）。
七、教材和教学参考书
教材：拟选用《医学影像图像处理》（普通高等教育“十一五”国家级规划教材）， 陈武凡 主编，人民卫生出版社，2009年3月第一版。 参考书：（1）宋余庆编，数字医学图像，清华大学出版社，2008,5第一版；
（2）章鲁，陈瑛等，医学图像处理与分析，上海科学技术出版社，2006,8第一版； （3）章毓晋，图象工程（上册）：图象处理和分析，清华大学出版社，1999 （4）Kenneth R.Castleman(美), Digital Image Proceing
八、说明
本教学大纲根据高等医药院校计算机基础课程（医学图像处理）基本要求编写而成。
九、本大纲主要起草人、审阅人
主要起草人： 年 月 日 审 阅 人： 年 月 日
卫生管理系 年 月 日
推荐第6篇：matlabGUI图像处理
图像处理
一、实习任务
利用MATLAB里面的一些特定函数和GUI可视化图形界面设计一个属于自己的photoshop,使其完成简易的放大、缩小、截图以及直方图统计等功能。
二、实习内容
1、布局设计
2、程序设计 %文件打开
[name,path]=uigetfile({\'*.*\';\'*.bmp\';\'*.tif\';\'*.png\';\'*.gif\';\'*.jpg\'},\'载入图像\'); if isequal(name,0)|isequal(path,0) errordlg(\'没有选中文件\',\'出错\'); return; else x=imread([path,name]); axes(handles.axes1); imshow(x); handles.img=x; handles.noise_img=x; guidata(hObject,handles) end
%文件保存
[filename,pathname] = uiputfile({\'*.*\';\'*.bmp\';\'*.tif\';\'*.png\';\'*.gif\';\'*.jpg\'},\'图片保存为\'); if isequal([filename,pathname],[0,0]) errordlg(\'没有保存\',\'出错\'); return; else file=strcat(pathname,filename); (handles.axes2); i=getimage(gca); imwrite(i,file); end
%文件退出 clc; close all; close(gcf);
%灰度处理
axes(handles.axes2); if isrgb(handles.img) y=rgb2gray(handles.img); %RGB•••••••••• imshow(y); else msgbox(\'这已经是灰度图像\',\'转换失败\'); end %截图
set(handles.axes2,\'HandleVisibility\',\'ON\'); axes(handles.axes2); y=imcrop(handles.img); imshow(y); handles.Timage=y;
%双线性缩小
axes(handles.axes2); prompt={\'输入放大倍数:\'}; defans={\'0.2\'}; p=inputdlg(prompt,\'输入放大倍数\',1,defans); p1=str2num(p{1}); y=imresize(handles.img,p1,\'bilinear\'); %法缩小 imshow(y);
%双线放大
axes(handles.axes2); prompt={\'输入放大倍数:\'}; defans={\'2\'}; p=inputdlg(prompt,\'输入放大倍数\',1,defans); p1=str2num(p{1}); y=imresize(handles.img,p1,\'bilinear\'); %值法放大 imshow(y);
%上下翻转
最近邻插值最近邻插axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(handles.img) for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k));%上下翻转函数 end imshow(y); else x=(handles.img); y=flipud(x); imshow(y); end
%左右翻转
axes(handles.axes2); if isrgb(handles.img) x=(handles.img); for k=1:3 y(:,:,k)=fliplr(x(:,:,k));%左右翻转函数 end imshow(y); else x=(handles.img); y=fliplr(x); imshow(y); end
%左转90度
axes(handles.axes2); x=(handles.img); y=imrotate(x,90); imshow(y);
%右转90度
axes(handles.axes2); x=(handles.img); y=imrotate(x,-90); imshow(y);
%任意角度旋转 axes(handles.axes2); prompt={\'输入参数1:\'}; defans={\'30\'}; p=inputdlg(prompt,\'输入参数\',1,defans); p1=str2num(p{1}); y=imrotate(handles.img,p1); imshow(y);
%亮度处理
prompt={\'输入参数1\',\'输入参数2\',\'输入gamma\'}; defans={\'[0 0.7]\',\'[0 1]\',\'1\'}; p=inputdlg(prompt,\'输入参数\',1,defans); p1=str2num(p{1}); p2=str2num(p{2}); p3=str2num(p{3}); gamma=p3; x=(handles.img); y=imadjust(x,p1,p2,gamma); axes(handles.axes2); imshow(y); %G直方图
set(handles.axes2,\'HandleVisibility\',\'ON\'); axes(handles.axes2); if isrgb(handles.img) x=imhist(handles.img(:,:,2)); %直方图统计 x1=x(1:10:256); horz=1:10:256; bar(horz,x1); set(handles.axes2,\'xtick\',0:50:255); else msgbox(\'这是灰度图像\',\'旋转失败\'); end %R直方图
set(handles.axes2,\'HandleVisibility\',\'ON\'); axes(handles.axes2); x=imhist(handles.img(:,:,1)); %统计
x1=x(1:10:256); horz=1:10:256; bar(horz,x1); set(handles.axes2,\'xtick\',0:50:255); %B直方图
set(handles.axes2,\'HandleVisibility\',\'ON\'); axes(handles.axes2); if isrgb(handles.img)
直方图x=imhist(handles.img(:,:,3)); %直方图统计
x1=x(1:10:256); horz=1:10:256; bar(horz,x1); %axis([0 255 0 150000]); set(handles.axes2,\'xtick\',0:50:255); %set(handles.axes2,\'ytick\',0:2000:15000); else msgbox(\'这是灰度图像\',\'旋转失败\'); end
%直方图均衡
set(handles.axes2,\'HandleVisibility\',\'ON\'); axes(handles.axes2); if isrgb(handles.img) a=histeq(handles.img(:,:,1)); b=histeq(handles.img(:,:,2)); c=histeq(handles.img(:,:,3)); k(:,:,1)=a; k(:,:,2)=b; k(:,:,3)=c; imshow(k); else h=histeq(handles.img); %直方图均衡 imshow(h); end
3、效果图
三、遇到的问题及解决方法
1、遇到的问题
最开始在Command里面用imread打开图片是可行的，但到了GUI里面之后，会出现一些错误，主要就是提示说：找不到对应的地方。还有就是在编写完程序之后，放大感觉没有任何变化。
2、解决方法
在查询资料后发现，在GUI里面打开图片是需要编写图片的地址以及格式的，要先判断你要操作的图片是否存在，如果不存在，应该提示你不存在的错误；在不能放大这个问题上，后来发现是axes2不够大，也就是画布不够大，再放大了画布后，放大就明显多了，缩小的时候也是这样。
四、主要收获和心得体会
在俩周的自动化软件实训里面，最大的感触就是MATLAB很强大，不但可以用自己自带的函数，还可以和C语言Java等语言连接共用，在处理图像上有自己独特的优势，在编辑菜单之后再进行相应的编程，做出来的界面和网页一样好看，这俩周特别快，不过收获很多，在很大程度上锻炼了我们的设计能力。
推荐第7篇：图像处理技术
处理对象包括：静态图像和动态图像
静态图像格式：RAW,BMP,TIF,JPEG,JBIG
TIF可以包含矢量信息，可以包含多张tif文件
动态图像格式：MPEG,AVI,RM
1.图像压缩：无损压缩和有损压缩 JPEG
8x8像素块：像素值---->像素值-128------>DCT变化------>量化表---->Z字扫描（压缩过程）
2.动态图像压缩：MPEG
推荐第8篇：《精彩纷呈的图像处理》教学设计
海报DIY——
《精彩纷呈的图像处理》教学设计
教材版本：广东省初级中学课本 信息技术第二册 第一章《图像的获取》 第二节《精彩纷呈的图像处理》
一、教学目标
1．知识与技能
了解图像处理技术的基本功能和应用。了解海报设计的元素、版面设计特点。熟悉PS的操作环境。学会简单文字的排版，制作一个简单的电影海报，并学会合理使用不同的选区工具对图像进行区域选择。掌握制作羽化效果、变换效果、调整图像颜色的基本方法和技巧。
2．过程与方法
采用任务驱动、环境设疑等教学法，将知识点融合于各个驱动任务中，激发学生学习热情，培养学生自主学习的能力，培养学生小组协作学习的能力。 3．情感态度与价值观
培养学生的小组合作精神，相互帮助的意识。引导学生能通过创作体验学习的快乐，培养学生的自主探索的精神、合作、交流的能力，激发学生的创作意识，不断激发学生对信息技术的兴趣的同时也注重于学生良好的信息素养的形成。
二、学生分析
1.心理特征分析
本教学设计是针对八年级的学生，在这一年龄段的学生对新事物充满了好奇，喜欢动手尝试，对新的多媒体更是好奇，但抽象思维和对知识的灵活应用能力相对较弱，喜欢新颖的教学方法。 2.个体差异分析
八年级的学生已经学习了图像的获取和字处理表处理等内容，有了一定的基础，本节所涉及的概念比较抽象，学生之前是没有接触过的，所以个体差异在本节的学习上表现的并不明显。
三、教材分析
本节是第一章第二节的教学内容，在整个章节中处于比较重要的地位，利用素材创作出作品的思考过程，引导学生使用Photoshop软件学习素材选取及处理技巧，让学生初步学会图像加工处理的能力。
本节主要是介绍新建文件、建立选区、图像羽化效果、图像的变换效果、调整图像颜色、保存文件。
教学重点：学会合理使用不同的选区工具对图像进行区域选择。掌握根据需要制作羽化效果、变换效果、调整图像颜色的基本方法和技巧。
教学难点：根据实际需要，选用合适的方法编辑原始图像素材，增强图像画面的表现力。
四、教学过程
1、复习准备，激情导入
复习第一节Photoshop软件的工具箱，为新课使用工具箱作准备。创设现实情境，欣赏创意广告图片，导入课题，激发学生的创作热情。
例
1、天衣无缝的相片拼接
例
2、移花接木的特技画面
例
3、风驰电掣的动感效果
例
4、海报设计欣赏
【复习Photoshop软件的工具箱，为新课使用工具箱作准备。创设现实情境，导入课题，激发学生的创作热情。】
2、作品分解，揭示课题
启动photoshop,打开“宣传海报.psd”
任务一：熟识Photoshop的操作环境。
尝试了解PS菜单栏，认识PS工具箱中的工具图。 【让学生自主学习，提高学生的自学能力，体验成就感。】 任务二：初步了解文字的添加方法。
学习指引：观看教师的操作过程，学生动手尝试操作。
任务三：制作一个简单的电影海报，通过制作学会新建、打开、保存等操作。 动手操作：打开“学习包\\素材\\疯狂原始人.jpg”，输入“疯狂原始人”及放映时间，然后保存图片。
【通过教师的示范操作，学生的动手操作，让学生了解文字的添加方法。】
3、突出重点
选择图像处理区域，选区工具介绍
任务一：使用“多边形套索”工具为人物建立选区
动手操作：打开“学习包\\素材\\人物.jpg”，使用“多边形套索工具”为人物建立选区。
【学生根据不同的素材选取不同的选取工具进行操作，发挥学生的自主性，培养学生的个性，注重开放性思维及创造性思维能力的培养。】
任务二：对人物选区进行“羽化”命令，获得边缘模糊效果。
动手操作：选择“选择”菜单中的“羽化”命令，输入合适的羽化半径数值。对选区进行复制，粘贴到“背景.jpg”图上。
【合作学习，培养学生合作、交流能力。关注学习有困难的学生。以小组和教师个别辅导的方式，突出重点，降低学生学习的难度。】
任务三：变换图像。
动手操作：选择“编辑”菜单中的“变换”命令下的“缩放”选项，拖动控制点对人物进行缩放。
探究：对图像进行缩放时，同时按住shift或Alt键，图像缩放效果如何？ 【充分展现学生独特的创作思想，给学生以发挥创新的机会。关注不同层次的学生】
任务四：调整图像颜色，并存储为JPEG格式，命名“班级+姓名+学号”。
动手操作：
1.选择“图像”菜单的“调整”命令下的“曲线”选项调整。2.选择“图像”菜单的“亮度/对比度”进行调整。
【突出了学习重点，让学生体验前所未有的学习成就感，激励创作热情。】
4、突破难点
拓展练习：选取“圆圈.jpg”中的图案，粘贴到背景图上。
动手操作：打开“学习包\\素材\\圆圈.jpg”，使用“魔术棒工具”选中圆圈，复制粘贴到“背景.jpg”图上。
【自主学习，提高学生的自学能力。】
5、课堂小结 观看优秀作品展。请学生点评作品的闪光点，教师也就学生的优秀作品加以点评。学生总结出在做的过程中遇到的问题──选取不同的选区工具，增减选区等。
五、学习评价
学生通过体验创作海报的情景学习本节内容，学习的积极性不断提高。对于创作作品有了初步的认识，消除了部分学生对于创作的恐惧心理，激发了学生的学习兴趣，培养了学生对于全局思考问问题的习惯。学生通过自主学习、合作学习，学生的自主学习的能力、合作交流能力得到提高。
六、教学反思
本节通过创设情景，任务驱动的教学方式进行教学，始终关注着学生的兴趣。组织不同于书上的图片素材，让学生充分发挥自己自想象、个性，选取不同的素材进行创作。不同的素材，使用的选取方法、变换效果、图像颜色调整的方法就不相同，给学生以发挥创新的机会。学生通过创作海报的每一个任务来完成一个又一个的创作体验，满满的成就感。
推荐第9篇：图像处理更艺术教学设计
图片的处理教学设计 【教材分析】
《图片的处理》是江苏初中《信息技术》（上）第六单元第2节的内容，这节内容主要是介绍简单的图片处理方法，是上节内容的延伸，引领学生经历加工图片的活动过程，体验利用图片表达主题，同时也为后面制作多媒体作品打下良好的基础。本节课以ACDsee软件为图片加工的工具，教学内容实践性强，要求学生能够熟练掌握。 【学情分析】
教学对象是初一年级的学生，通过前面的学习，学生具备了一定的信息素养，掌握了多媒体技术的概念及应用。在此基础上让学生掌握一些简单的图片处理方法。图片是学生最喜爱和最容易感知理解的的信息之一，容易激发学生的学习兴趣。学生对感兴趣的东西学习积极性比较高而且乐于探索，再加上学生动手能力较强，而ACDSee软件是比较简单的一款软件，因此比较适合学生自主探究。根据学生的年龄和特点，教学内容不易过深，重在让学生在学习中体验、感悟以及激发学生的兴趣。 【教学目标】 知识与技能： 1．通过对图片进行曝光操作方法的学习，使学生掌握用ACDSee改变图像明暗度的方法与技能；
2．通过对图片进行裁剪和旋转操作方法的学习，使学生掌握用ACDSee获取图片某一部分或调整图片的方向的方法与技能；
3．通过对图像进行滤镜操作方法的学习，使学生能用ACDSee把图片处理成艺术效果（镜像）的方法与技能。 过程与方法：会处理简单的图片素材 情感态度与价值观：
1．培养学生的动手操作能力、观察和语言表达能力； 2．培养学生独立思考问题、解决问题的能力；
3．在处理图片的过程中，体验图片处理带来的乐趣，激发学生学习的乐趣。 【重点与难点】
教学重点：利用ACDSee对图片进行裁剪、旋转、调节图片明暗度。 教学难点：根据需要对图片进行正确的美化等处理。 【教学方法】讲解演示法、任务驱动、探究学习、讨论学习【课时安排】1课时 【教学过程】
一、引入 1．创设情境
师：2011年4月22日是第42个世界地球日，为做好世界地球日宣传活动，增强中小学生环境保护意识，为此我市举办了中小学世界地球日环保摄影活动，老师收集了一些环保主题的图片供大家欣赏。 欣赏一组环保图片，激发学生的学习兴趣 （1）使用ACDsee打开“图片“文件夹 （2）欣赏图片
（3）观察图片（部分图片存在一定缺陷）
风光摄影速成教程前期摄影准备山岳景观拍摄水景画卷拍摄沙漠戈壁拍摄古镇水乡拍摄
师：大家觉得这些照片拍的怎么样，有什么缺陷吗？ 生：倒了、太暗、太亮
师：本节课的任务就是将这些有缺陷的照片进行加工处理。 2．确定课题：图片处理
二、新课
1．教师知识讲授 （1）图片处理
师：那到底什么是图片处理呢？对图像进行裁剪、缩放、旋转、制作各种特殊效果等称为图像处理。对图像处理进行处理可以使图像变得更美观，甚至产生奇妙的艺术效果。
（2）了解常用的图片处理工具
师：我们一般要借助于工具来对图片进行处理，那同学们知道哪些图片的处理工具? 生：ACDsee、我形我速、Photoshop 师：ACDsee 不仅能浏览图片而且可以对图片进行处理，我形我速方便快捷图片的处理与输出Photoshop是专业的图片处理软件，功能比较强大，最后一个可牛影像是一款简单易学的图像处理工具而今天的主角是ACDsee这个工具来处理图片。
（3）认识ACDsee 师：ACDSee不仅仅是一款看图软件, 更广泛应用于图片的获取、管理、后期处理和优化。 2．任务探究
（1）调整照片亮度
师：请看第一张图片，这张图片有什么缺陷？
生：太暗了，应该要亮一点。 教师讲解演示操作： ①启动ACDsee ②打开演示文件夹中的图片1 ③工具——曝光——调整黑色、白色和伽码值 学生操作练习学生上台演示
（2）调整曝光照片
师：相反的在现实生活中，我们遇到那些曝光的照片该怎么处理呢（亮度太亮） 教师演示操作： ①启动ACDsee ②打开演示文件夹中的图片2 ③编辑器—亮度/对比度/伽码值 学生操作练习学生上台演示
（3）学生探究学习(1)调整图片方向 ①分析图片 ②学生探究
③学生演示说明（工具—翻转） (2)裁剪图片 ①分析图片
教师与学生共同分析图片，了解图片处理的需求，需裁掉部分图像。 ②学生探究
③学生演示说明（编辑器——裁剪）
④学生操作练习(3)旋转图片 ①分析图片 ②学生探究
③学生演示说明（编辑器——旋转） ④学生操作练习
本次任务需要旋转一定角度，可以先让学生探究后再作适当的分析。从而使学生掌握。 （4）比一比
师：经过上面几个环节的学习，大家学了曝光、旋转和裁剪操作，同学们想不想检验一下自己的学习成果呢？下面呢我们来个比赛看看谁的动作最快。 学生操作，评出最快选手，给予表扬。 （5）图片格式的转化 ①学生分析图片 师：这张图片是用什么绘制的？
生：这张图片是使用画图工具绘制的。
师：画图工具绘制的图画一般是BMP格式的，网络上常用的图片是JPG格式的。那我们的任务是将BMP格式的图片转化成JPG格式的。
②学生探究（将BMP格式转换成JPG格式，并比较转换前后图像的特点） ③学生演示说明（工具——格式转换——JPG格式） 生：BMP的质量好。图片文件JPG的小而BMP的大。
师：JPG格式的图片容量小，下载速度快。所以是我们广泛使用的一种图片格式。BMP图片质量最好，打印效果好。
学生已经学习了Office系列软件，对Windows窗口有了系统的认识，对菜单命令、工具栏按钮、快捷菜单命令有了一定的了解，通过一系列任务让学生自主探究完成，在学生完成任务的过程中熟悉ACDSee的窗口和常用命令，让学生掌握图片处理的基本方法。 3．拓展 师：请大家观察屏幕上的两张图片，有什么不同？ 生：两朵一模一样的荷花。
师：恰当的使用滤镜和绘图工具可以为图片添加不同的效果 学生打开图片操作。
三、小结
师：这节课你学会了什么？
生：裁剪、曝光、旋转、滤镜和图片格式的转换。 师：希望大家能学有所用，在实际生活中能够运用这些工具对图片进行处理。 【教学反思】
首先观看环境保护这个主题的图片激发学生的兴趣。通过任务驱动，让学生
自主探究学习，锻炼了学生积极思考的能力。在学生完成任务的过程中，我引导学生对图片进行分析，培养学生的分析能力。同时让探究好的学生上台演示讲解，给学生充当小教师的机会，这样学生在巩固知识的同时，自主学习能力和相互学习能力得到很好的锻炼。
在教学过程中，语言不够规范、简洁。对于学生的评价语言也太过单调，可以再设计一些有深度的任务。
推荐第10篇：图像处理与平面设计
图像处理与平面设计课程论文
题目：图像色彩在平面设计中的应用技巧
学院：新闻传播学院
专业：广告学专业
班级：广告1002班
姓名：李倩
学号：201046840219
摘 要：文字、图形、色彩同为构成平面设计的三大要素，以其各自的特点在平面设计中担当不同的角色，起着不同的作用。现代艺术设计已经步入了一个多元化的时期色彩和图形都是独立的设计元素,色彩在平面设计中有着广泛的意义和丰富的内涵,,新材料、新工艺层出不穷,对设计者也提出了更多的要求。色彩作为艺术设计的构成要素,有着先声夺人的作用,把握了色与彩的审美标准,对设计出优秀的作品大有益处。
关键词：色彩、图形、平面设计；
“没有色彩的设计是缺少生命力的”。 ，一件设计作品，一般包含三个元素：色彩、图像、文字。这三个元素中，以色彩较为重要作为最清澈的视觉语言，作为最强烈的视觉冲击，色彩在人们的生活中起着先声夺人的作用，并处处彰显着设计师的个人魅力。色彩在产品、包装、平面、服装等各种领域发挥着至关重要的作用，并用最低的成本创造最高的附加值，创造不可估量的经济效益。作为一名设计师必须明确产品以哪种色调或色彩的设计最能吸引观众的视线而留下深刻的印象。色彩和图形都是独立的设计元素,色彩在平面设计中有着广泛的意义和丰富的内涵,可以较好地传达设计者的意图,而\"图形元素是平面设计最具魅力的视觉语言表达方式,连接着设计师与观者\"除了设计主题的需要外,平面设计的整体效果主要取决于色彩的选择与搭配,而且现代平面设计已从造型时代演变为色彩主导设计的时代。色彩、图像、文字，全部都只不过是一个设计的外表，一个设计的真正灵魂其实来自设计师的创意。没有意念的色彩设计，无异於一具空有漂亮外表的躯壳，在最初目睹的一刻，或会慑住周围的目光，但观众能否长期记得这个设计，却很成疑问。只有把创作意念融入色彩设计中，整个设计才有灵魂，那些颜色才晓得向观众传情达意。
（一）色彩的视觉
色彩伴随我们生活的各个角落，因为有了色彩我们才感受到世界的美好，人生的欢乐。鲁道夫·阿恩汤姆在《艺术与识知觉》中说到色彩时有一段论述：“说道表情的作用，色彩却又胜过一筹，那落日的余晖以及地中海的碧蓝色彩所传达的表情，恐怕是任何确定的形状都望尘莫及的。”色彩本身呢并没有灵魂，它只是传达一种物理现象，但人们却能感受到色彩的情感，这是因为人们长期生活在一个色彩的世界中，积累着许多视觉经验。在设计时应考虑到设计的“七秒钟原则”，即前7秒只被事物的色彩吸引。一旦视觉经验与外来的色彩刺激产生一定的呼应和共鸣时，就会在人的心理上引出某种情绪。
（二）色彩的听觉
人们有时会在看色彩时感受到音乐的效果，这是由于色彩的明度、纯度、色相等的对比所引起的一种心理感应现象。通过色彩的搭配组合，使色彩的明度、纯度、色相产生节奏和韵律，同样能给人一中有声之感。就象美国艺术评论家罗金斯对色彩的魅力作过这样精彩的描述：“任何头脑健全的、性情正常的人都喜
欢色彩，色彩能在人们的心中唤起永恒的慰藉和欢乐，色彩在最珍贵的作品中，最驰名的符号里，在最完美的乐章上大放光芒。色彩无处不在，它不仅与人体的生命有关，而且与大地的纯净与明艳有关。”
一般来说，明度越高的色彩，感觉其音阶越高，而明度很低的色彩有重低音的感觉。有时我们会借助音乐的创作来进行广告色彩的设计，在广告色彩设计说运用音乐的情感进行搭配，就可以使广告画面的情绪得到更好的渲染，而达到良好的记忆留存。在色彩上，黄色代表快乐之音，橙色代表欢畅之音，红色代表热情之音，绿色代表闲情之音，蓝色代表哀伤之音。
（三） 色彩的美学原理
大自然中的一切都具有自己的美，而色彩本身存在着审美的问题。古今中外关于美的问题有着种种不同的争论，但至少有一点是非常统一的，即美是具体存在并带有时代性的。不同的时期、不同的社会、不同的人群、不同的文化都反映着不同的色彩喜好和厌恶，其美学思想和审美观念都不可避免地受着这些因素影响的制约。
在进行色彩设计时，考虑视觉功能的需要要从形式美感的角度出发，功能与美感之间的关系是水乳交融的。如果说绘画是纯审美的情感表现，色彩设计则是功用与审美的完美结合，并时时受到材料、加工工艺及科技条件、色彩流行信息、经济成本市场销售等一系列因素的制约。
在平面设计中色彩设计必须考虑到产品的销售区域、对象、季节以及流行预测等趋势。针对应用领域的实际需要，将色彩学说、配色原理、流行色应用及相互结合，配合市场营销、经营策略、产品外观与色彩的整体设计相关的因素，构成了我们所说的色彩设计。 当今市场上众多的设计，正在急速的摆脱已往的单调色彩，而变得琳琅满目、丰富多彩。人们对色彩的要求也已不仅仅已满足于单纯的视觉功能的审美需要为目标，而开始考虑功能与美感之间的关系，并逐渐受到材料、加工工艺、科技条件、市场销售、经济成本、及色彩流行信息等一系列因素的制约。
相信大家都听说过“视觉统一性”。统一性意味着视觉凝聚力，它把所有的东西联结在一起。设计中所有的视觉关系被组织成为一个细腻的依赖关系，所有元素相互支持，相互加强，任何细小的改变都会扰乱这种完美的平衡和张力。
所以在我们的设计中，我们应该象罗伊娜一样，当考虑到自己的作品的平衡时，你就应该像一位舞蹈家。即使在细小的色彩设计中，也要考虑进各种设计因素，这样在你的作品中才会感受到灵魂，感受到对人们的热爱。
色彩的感染力是相当大，世界上无所谓好看的色彩或不好看的色彩，只在乎设计师如何运用。以他多年的经验总结，设计师要运用崭新的观念去表现色彩的特色，设计和组合上都要带给其他人清新的感觉，引导观众进一步发掘色彩背後的意义。另一方面，设计大多是为商品宣传服务，所以设计师要为客户打算，考虑有什麽可运用的资源，客户预备在这个设计上投资多少等，当然最重要是这个色彩可否增加商品的吸引力。大自然无形之手给我们展示一个色彩缤纷的世界，千变万化的色彩配搭令人着迷；同样，一个成功的色彩设计，它拥有生命力，可以感染观众情绪。
总的来说，在平面设计中，无论你是个怎样的死硬派，你不得不承认色彩和生活的亲密程度，差不多到了难舍难离的地步。色彩令这个世界变得缤纷，它能改变我们的心情，影响我们对某事某物的看法。 色彩的感染力是相当大，世界上无所谓好看的色彩或不好看的色彩， 设计师要运用崭新的观念去表现色彩的特色，设计和组合上都要带给其他人清新的感觉，引导观众进一步发掘色彩背後的意义。大自然无形之手给我们展示一个色彩缤纷的世界，千变万化的色彩配搭令人着迷；同样，一个成功的色彩设计，它拥有生命力，可以感染观众情绪。所以在平面设计中色彩是不可或缺的重要部分。
第11篇：图像处理实验教学小结
实验一：通过学习Matlab的开发环境、基本语法和函数，使学生基本熟悉了Matlab的使用方法、开发规则和基本技巧，同时，通过上机独立练习Matlab图像处理的实例，进一步巩固了所学内容，为后续的Matlab图像处理课程，提供了保证。
实验二：通过本次课程的学习和实践，使学生对Matlab的图像编码知识有了全面深入的掌握，对Matlab的图像处理方法有了深入的理解和认识，并进一步熟悉了Matlab的基本语法和程序设计流程，为独立开发图像处理程序奠定了良好的基础。
实验三：本次课程是医学图像实习的最后一次实习课，通过本次课程的学习和实践，使学生基本掌握了平滑滤波、中值滤波、sobel算子和laplacian算子应用方法，同时，进一步熟悉和掌握了在Matlab下，图像模板运算的方法和技巧。
大部分学生能够在老师的指导下，独立完成设计工作，并完整正确运行程序，得到正确结果，但有部分学生由于录入速度较慢，没有在课堂完成代码录入工作，安排其在课后完成剩余部分的录入工作，并能够正确运行。
第12篇：图像素材处理（推荐）
图像素材处理
修改前
图1
修改后
一、步骤：
1．图像的倾斜校正
(1) 执行“开始”—“Adobe Photoshop CS”命令，启动Photoshop图像处理工具。 (2) 在Photoshop中打开要修改的图像。如果“图层”控制面板没有打开，请选择“窗口”—“图层”命令，打开“图层”控制面板，如图2所示。双击“背景”层，打开“新图层”对话框，单击“好”按钮，如图3所示，将背景层转换成普通图层，以便对其进行编辑操作。
图2
图3
(3) 选择“编辑”—“变换”—“旋转”命令，在窗口的上方显示“变换属性”工具栏，如图4所示。在图像四周出现8个控制点，图像中央出现一个十字形的旋转中心。将鼠标指针放在图像四周的控制点上，此时鼠标指针变成弯曲的双向箭头形状。
图4 (4) 拖动鼠标，便可使图像旋转，反复几次操作，直到满意为止。 (5) 用鼠标单击窗口上方属性工具栏（图4）右侧的确认按钮
，完成旋转变换。 (6) 选择“图层”—“新建”—“图层背景”命令，或者选择“图层”—“拼合图层”命令，将图层0转换为背景图层。 2．裁切图像
(1) 选择工具箱中的“裁切”
工具，在图像上拖动鼠标，画一个裁切区域指示框，在框的四周出现8个控制点，拖动控制点，调整边框的大小至合适。如图5所示。
图5 (2) 用鼠标单击窗口上方“裁切属性”工具栏右侧的确认按钮，或在裁切选择区域内双击鼠标，完成图像的裁切，图像中不需要的部分被裁除。 3．消除图像背景中的阴影
(1) 对上面处理后的图像分析可以发现，扫描的图像背景中有扫描透射过来的文字和图案形成的阴影，应将其去除。 (2) 选择工具箱上的“魔棒”
工具，在图像窗口的上方显示“魔棒属性”工具栏，如图6所示。（注：容差值的大小影响魔棒选择范围的大小，容差值小选择范围小，容差值大选择范围大，但容差值不能过大，根据实际需要适当选择容差值。）
图6 (3) 将鼠标指针移至要去除扫描透射阴影的背景之中，单击鼠标，选中要删除的部分。如图7(a)所示。
(4) 选择“编辑”—“清除”命令或按Delete键，将选中的背景图像删除；如果一次不能完全删除，可反复执行上面的操作，或将视图放大后，用“橡皮”工具擦除剩下的阴影，直到所有阴影部分全部被删除为止。如图7(b)所示。（注：如果在图像的倾斜校正后，没有将图层0转换为背景图层，则背景将清除为透明）
a删除阴影前
b删除阴影后
图7 4．修复图像
原图上有一些黑色标注线条和文字需要去掉。在图像中相邻位置的图像总是相似的，我们可以选择要修补的图像附近的图像，并对其进行复制，然后把要修补的部位粘贴盖住，从而达到去除黑色线条的目的。
(1) 打开要修复的图像，选择工具箱中的“放大镜”工具
，单击要修改的图像位置，将图像放大，以便于操作。（注：放大倍数越大，制作后的效果就越好。） 图8为“放大镜”工具的工具栏，
表示放大，
表示缩小。
图8 (2) 选择“矩形选框工具”
，并在图像中拖动鼠标，选择出要修改的部分，如图9a所示。然后按键盘的向上箭头键，使选区向上移动，如图9b所示。
(3) 选择“编辑”—“拷贝”命令，将选区中的图像进行复制，再按键盘的向下箭头键，将选区移回要修改的位置，然后选择“编辑”—“粘贴”命令，将刚才复制的内容粘贴到图像上（粘贴的图像被放在选区所在位置）。 (4) 选择工具箱上的“移动”工具
，然后按键盘上的方向箭头键，将复制的图像移动到线条上盖住，并将图像边缘对齐，完成第1条线的修改，如图9c所示。
a 选定修改区域
b 移动选区
图9
c 修改完成
(5) 再进行下一次的复制修补前，要注意，需要将被复制的对象指定为背景层。这里，要点击图层控制面板中的背景层，使其选中转为蓝色，如图10所示。此时背景成为当前图层，为下一步操作做好准备。
图10 (6) 参照上面的操作，修改图像的其他部分。对于图像中倾斜标注线的选取，可以使用“多边形套索”工具
来选择选区。每点击一次鼠标左键确定一个多边形转折点，当要结束“多边形套索”工具是双击鼠标左键。选择倾斜标注线效果如图11所示。
图11 (7) 选择“图层”—“拼合图层”命令，将所有图层拼合成一个背景层。（当图层较多时，可随时进行图层的拼合，并不一定在图像完全修复好后拼合图层。） (8) 选择工具箱的“橡皮擦”
工具，擦除图像上剩余的标注线和文字。完成全部修复工作。 5．增强图像的清晰度
扫描的图像有些暗淡，灰蒙蒙的。我们通过调整亮度与对比度来使图像变得清晰。 (1) 选择“图像”— “调整”—“亮度/对比度”命令，打开“亮度/对比度”对话框。如图12所示。
图12 (2) 拖动三角形滑块，调整亮度与对比度，上图选择了“预览”选项，可边调整边看效果，直到满意为止，单击“好”按钮。 (3) 参数调整：亮度-5，对比度+30（仅供参考）。
(4) 以上操作也可以通过“图像”—“调整”—“自动对比度”命令来完成。 6．图像色彩校正
扫描的素材图像颜色略有偏色失真，下面通过色相/饱和度的调整使其颜色变得真实。 (1) 选择菜单“图像”—“调整”—“色相/饱和度”命令，弹出“色相/饱和度”对话框，如图13所示。
图13 (2) 参数设置：调整色相滑块，到+15左右。如果觉得图像色彩不够浓，可适当增加饱和度；如果觉得颜色不够明亮，可适当增加明度。 (3) 点击 “好”完成图像的色彩校正。 7．图像大小的调整
(1) 选择“图像”—“图像大小”命令，打开“图像大小”对话框。从对话框上我们可以看到图像的宽度像素，高度像素。如图14所示。
图14 (2) 确保已经选中了“约束比例”复选框，在“像素大小”选项组中的“宽度”单位选择“像素”，宽度值文本框中输入400，高度自动按比例改变。 (3) 单击“好”按钮，完成图像大小的修改。 8．存储修改后的图像文件
(1) 选择“文件”—“存储为”命令，打开“存储为”对话框。 (2) 选择格式选项中的JPEG格式，如图15所示。
图15 (3) 选择保存位置并输入保存文件的名称，单击“保存按钮”，弹出“JPEG选项”对话框，如图16所示。
图16 (4) 选择“图像选项”中的“品质”为高，单击好按钮，完成文件保存。 比较图像文件，原图扫描的BMP格式图像文件大小为4.82MB，修改后保存的JPEG格式的图像文件大小为72.6KB左右，是原文件的1/50左右。
第13篇：Photoshop图像处理教案
Photoshop图像处理导学
本课程主要内容包括：Photoshop CS2的基本操作和基本概念、窗口操作和图像显示效果控制、绘图前的设置、选区的创建、绘图和编辑工具的使用、图像的编辑操作、历史记录面板的使用、图层的基础知识及应用、在图像中使用文字、通道的使用、蒙版的使用、路径的基础知识及应用、动作面板的使用、图像的抽出和液化、图案的创建、滤镜的使用、图像色调和色彩的调整、图像的印前处理及输出、综合实例以及Photoshop CS2的提高知识等。通过本课程的学习，可使学生基本掌握使用Photoshop CS2进行图像处理及输出的能力。 第1章 Adobe Photoshop CS2 基础知识
基础知识：Photoshop的安装与卸载；启动和退出Photoshop。
重点知识：桌面环境；基本概念。
第2章 Adobe Photoshop CS2绘图修饰及图像编辑
基础知识：认识各种绘图工具，图像的裁剪变换及批处理。 第3章 Adobe Photoshop CS2创建选区
基础知识：创建选区的基本方法
重点知识：从背景中“抽出”图像 第4章 Adobe Photoshop CS2通道和蒙版
基础知识：蒙版的基本操作
第5章 Adobe Photoshop CS2图层的应用
基础知识：图层的基本概念；图层的基本操作；图层复合。 第6章 Adobe Photoshop CS2文字图层
基础知识：创建和修改文字图层 第7章 Adobe Photoshop CS2图层样式
基础知识：图层效果
第8章 Adobe Photoshop CS2矢量图层和矢量蒙版 第9章 Adobe Photoshop CS2图像色调的校正
基础知识：图像色调调整命令；图像色彩调整命令；特殊色调调整。 作业：
1、
2、
3、
4、5 第10章 Adobe Photoshop CS2图像的分析与扫描 第11章 Adobe Photoshop CS2滤镜的特殊效果
基础知识：各种滤镜效果的使用 第12章 Adobe Photoshop CS2文件的存储 第13章 Adobe Photoshop CS2网页和动态图形
第1章 Adobe Photoshop CS2 基础知识 第2章 Adobe Photoshop CS2绘图修饰及图像编辑
教学目的：
本章的目的是为了使学生对PHOTOSHOP的工作方式有一个总体认识——包括学生在制作和编辑图片时，PHOTOSHOP怎样组织信息，以及学生如何与软件进行交互。本章还会提供一些总体的指导，以使程序应用更加容易和有效。
教学内容：
一、PHOTOSHOP简介
PHOTOSHOP是Adobe公司于1990年推出用于Maicitosh和Windows平台的图像处理软件，适用于平面设计、摄影、多媒体制作和网页设计等专业。
二、什么是PHOTOSHOP文件
多个图层的叠加
矢量图（Object-oriented images）：
是由矢量方式所定义的直线、曲线或文字等对象组合而成，其中每个对象都是独立的个体。矢量图形与分辨率无关，在打印时随意放大或缩小都不影响它的清晰度，而且矢量图只占较少的初春空间。 位图（Bitmap images）：
由像素构成，与分辨率有关，分辨率约稿，单位面积里德像素就越多，相反就越少。如果用过低分辨率打印，位图图像会出现锯齿。
三、运行PHOTOSHOP的系统要求
操作系统：Windows9
8、WindowsNT、Windows2000；
MaOS8.5、8.6或9.0。
显示器：至少800600像素和8位色（256色）或更高，
内存：64MB,128MB是PHOTOSHOP和ImageReady同时使用的建议内存，其中不包括操作系统和同时运行的其它程序所需内存。 空闲硬盘空间：125MB 光盘驱动器：
四、PHOTOSHOP的工作原理
通过操作工具以及在菜单、调板和对话框中作各种选择。但PHOTOSHO的大多数命令需要选择才能有效。
五、PHOTOSHOP的界面
（一）菜单
1.文件的打开、创建和保存 2.图像获取方式
ＳＣＡＮ／数码像机拍摄／用压感笔直接绘制／打开图片 ＳＣＡＮ注意事项：扫描图像的尺寸是根据最终要得到的图像尺寸决定的。 如：输出300DPI、10×6英寸的作品，而原始尺寸是５×３英寸，分辨率应为600DPI。
3.标尺、参考线和格点 ctrl+R ctrl+G ctrl+” 4.配置PHOTOSHOP参数 通用设置：ctrl+K 文件处理方式：
显示和光标的摄制： 透明区和颜色警告：
外挂插件存放路径及虚拟内存
内存和缓冲级别：要在下一次启动PHOTOSHOP时才生效
（二）面板
F5／F6／F7／F8／F9
（三）工具栏
／图像察看工具／Z
ctrl+ ctrl-
（四）图像编辑窗口
（五）状态栏
（六）了解色彩模式
PHOTOSHOP提供了多种色彩模式，如：常用的RGB、打印用的CMYK
六、分辨率和文件格式
辨率
1.图像分辨率：图像中单位长度所包含的像素或点的数目，常以ＰＰＩ（像素／英寸）表示。网络：72ＰＰＩ、96ＰＰＩ／印刷：300ＰＰＩ
2.显示器分辨率：显示器中单位长度所包含的像素或点的数目，常以ＤＰＩ（点／英寸）表示。ＰＣ机的典型分辨率是：96ＤＰＩ，苹果机的典型分辨率是：72ＤＰＩ。
3.打印机分辨率：是指照排机或打印机每英寸产生的油墨点数（ＤＰＩ）。如果使用与打印机成正比的图像分辨率，则能产生较好的输出效果。 4.网率：打印灰度图像或分色时，每英寸打印的点数或半调数，单位是线／英寸（ＬＰＩ）。 件格式
七、观看实例：
（photoshop—picture）
八、制作一个自己的图片
（photoshop—samples—duck.jpg）
第3章 Adobe Photoshop CS2创建选区
教学目的：
本章的目的是学习PHOTOSHOP三种的选择工具的使用技巧。
教学内容：
一、工具栏中的选择工具 ／几何形状／M
alt交替几何图形 shift正圆正方
shift＋alt以中心点画圆
shift（+） alt（-） ctrl+D(取消)
2、／套索／L alt交替套索工具
Delete可删除最近的一条线
指针出现小圆圈时可点左键封闭选取、双击鼠标可封闭选取 shift可按水平、垂直和45º选取
3、／魔术棒／W
连续的：只容许选择象素附近的区域。
shift（和集） alt（差集） shift＋alt（交集）
例：（photoshop—samples—WOMEN01.jpg）
二、色彩范围选取工具(Select----Colour Range) shift（+） alt（-）
Out Of Gamut(溢色)只用于RGB、Lab模式的图像。
按ctrl键可实现Selection与Image预览图形的切换。 例：（photoshop—samples—ZHIZHUXIA.jpg）
三、路径选取工具
1、路径的概念：由锚点和连接锚点的直线和曲线构成，每个锚点有两个控制杆。路径不会被打印出来，它用来记录所有的矢量图，也可以转换成选取。路径由矢量工具和贝兹曲线工具产生。
2、／贝兹曲线／P
按shift可画出水平、垂直和45º的线段 橡皮带可以预览将要绘制的下一段
曲线拟和：是控制曲线弯曲时的象素数量，数值越小曲线越顺滑，值在0.5～10之间
磁性宽度相当于溶差 对比度越小越敏感 频率数值越大锚点越多
光笔压力
3、路径的编辑与转化 选择路径后，执行Edit— Transform编辑路径，
Cut、Coby、Paste也适用
按shift可以一次选多个路径 按alt可复制路径
4、Shape Layer的栅格化、Clipping Path及蒙版的转化
5、路径与选取的转化
点击面板底部的选择按钮（按ctrl在路径面板上）可将路径变为选区
只有使一个路径变为选区时，才能将新路径添加到前一层中
单击路径面板之中的按钮可将选区变为路径（Paths>Make work path,选择的容差越小路径的锚点越多，数值在0.5～10选择。） 例：（photoshop—samples—AUTOMEN.jpg）
四、选取的调整技巧
1、移动：直接按住鼠标拖动既可。
2、All、Deselect、Reselect、Inverse ctrl+A ctrl+D shift +ctrl+D shift +ctrl+I
3、羽化和修改／扩大选取和选取相似 alt +ctrl+D羽化
4、变换选区（Edit—Free Transform）Esc取消
自由变形（Edit— Transform ctrl+T） 按ctrl拖动手柄可以扭曲对象 按shift可有比例缩放 按alt以中心点缩放比例
shift +ctrl+ alt抓住边上的手柄可添加透视效果 ctrl+ alt抓中心手柄可偏移对象
如果想在变换的同时还要把该图像的副本放置在自己的图层上--------CTRL+ALT+T
第4章 Adobe Photoshop CS2通道和蒙版 教学目的：
通道的概念及其使用方法，蒙版的使用。
教学内容：
第一节 通道
一、通道
1、通道的定义：
通道是用来储存途程选取信息的特殊层，这种通道又称为Alpha通道，是八位灰度图像，在通道上同样可以进行一些绘图、编辑和滤镜处理。
2、Channel与Layer的区别
图层的各个像素点的属性是以红、绿、蓝三原色的数值来表示的，而通道中只有一种颜色的不同亮度，即灰度形式表示。
3、通道的用途：
选取蒙版和图层特定部位 制作特殊效果 储存选取
二、通道的使用
1、通道面板
(Window>Show Channels)
选择区域作为通道调入、存储选择范围为通道删除通道
2、建立新通道
被蒙版区域和所选区域是反转关系
3、复制通道
不可以复制通道到Bitmap图像中去，因为位图不支持图层。
4、删除通道 删除一个原色通道时，系统将自动转化为多通道模式，多通道不支持图层，因此回合并所有图层。
5、分离通道
分离前必须先合并所有图层
6、合并通道
三、混合通道的调整
（Image>Adject>Channel Mixer）
四、专色通道
1、专色概念
专色是特殊的混合油墨，用于替代或补充CMYK油墨。每种专色在印刷时要求有与之对应的印版。把专色作为一种色彩应用于图像时，先把图像转化为两色网版中的一种，每个网版可以应用多达4种专色，也可以把专色作为特殊的图像部分，即创建专色通道，添加到图像中。
2、创建专色通道
Red、Green、Blue的含量设置可以通过输入数值 常量的值为负值是以白色输出，正值以黑色输出
例：（photoshop—samples—WOMEN01.jpg） 密度只改变显示器的效果，对打印输出无影响
3、将Alpha通道转化为Spot通道
在相应通道上双击鼠标左键，出现通道选项对话框
合并专色通道
这是一个转为印刷设计者设计的功能，作品要是以单纯四色印刷时，使用合并通道不会带来困扰。但合并时所有图层也会被合并。
五、Alpha通道
1、将选区范围保存到Alpha通道
4、
单击channel面板上的按钮 Select>Save Selection
2、载入Alpha通道
单击channel面板上的按钮 Select>Load Selection 例：（photoshop—samples—CUTOON01.jpg）
第二节 蒙版
一、蒙版
蒙版用来隔离和保护图像的区域，当对图像的其余区域进行颜色变化、滤镜效果和其它效果处理时，被蒙版蒙住的区域不会发生改变。
二、快速蒙版
使用选取工具在目标图像中选取编辑区，在工具栏中点击快速蒙版按钮。
三、蒙版面板
双击工具栏中点击快速蒙版按钮
第5章 Adobe Photoshop CS2图层的应用 第6章 Adobe Photoshop CS2文字图层
第7章 Adobe Photoshop CS2图层样式
教学目的：
图层的方法是在不同的画面中分别进行，本章的目的是学习Layer 的使用方法，它是图像合成的一门重要技巧。
教学内容：
一、分层的图像
（一）图层模式
（二）不透明选项
1、
2、
3、
4、
5、
6、
7、
8、
9、0
（三）锁定选项组
（四）眼睛图标
ctrl
（五）添加图层效果菜单
（六）添加蒙版按钮
（七）建立新图层组按钮
（八）创建填充或调整图层按钮
（九）创建图层和删除图层 例：（photoshop—samples—WOMEN02.jpg／
SCEENS.jpg）
二、图层的基本操作
（一）创建新图层
1、Layer>New>New Layer (shift +ctrl+N)（alt+面按钮）
2、使用图层面板创建新层
（二） 移动图层
1、Layer>Arrange
2、使用鼠标拖动图层
（三） 复制图层
1、Layer>Copy Layer
2、Layer>New>Layer via Copy (ctrl+J) Layer>New>Layer via Cut
(shift +ctrl+J)
3、Layer>Duplicte Layer―――拷贝到新的文件
4、在面板右上角单击Duplicte Layer
5、用鼠标拖动图层至面板中新建按钮
（四） 图层删除
1、Layer>Delete Layer
2、在面板右上角单击Delete Layer
3、用鼠标拖动图层至面板中删除按钮
4、点击面板中删除按钮
例：（photoshop—samples—WOMEN04.jpg／
WOMEN05.jpgAUTOMEN.jpg）
三、设置图层的属性
／高级混合选项区
1、填充不透明度
2、通道
3、挖空
4、混合带选项区 例：（New）
四、图层的编辑
1、图层的修边
2、创建及转换背景图层
Layer>New>Background From Layer
背景图层不可以被删除，也没有透明模式，除非双击面板上的背景图层，将其变成普通层。
3、对齐链接图层
4、与前一层编组的命令
（ctrl+G）
只能选择相邻的两层编组，编组后的图层只能在下面图层的范围里显示。
选定一个图层，按住alt键，将光标放在土层面板的两图层分割处，鼠标改变形状后，单击鼠标既可编组。
Layer>Group With Previous建立编组
按住alt键，将光标放在土层面板的两图层分割处，鼠标改变形状后，单击鼠标既可取消编组。
Layer>Ungroup 取消编组
5、图层组
单击Layer面板上的Greate a new set按钮 Layer>New>New Layer Set 将链接的图层转化为图层组：Layer>New>Layer Set From Linded 图层组的复制：Layer>Duplicte Layer Set 删除图层组：将图层组拖到Layers面板下的垃圾桶按钮
选定图层组单击垃圾桶按钮
选定图层组，在面板上执行Delete Layer Set
选定图层组，执行Layer>Delete Layer Set
6、合并图层
第9章 Adobe Photoshop CS2图像色调的校正
教学目的：
计算机描述色彩有其独特的方式，本章的目的是了解各种色彩模式及其工作原理，掌握PHOTOSHOP调整图像色彩的方法，为学习调整图层、填充图层提供技术支持。
教学内容：
一、直接调整色彩 色轮的顺序：
0º红色、60º黄色、120º绿色、180º青色、240º蓝色、300º品红色。 Levels是指颜色的强弱，共分为256个等级，0最弱256最强。 明暗度的表示方式分为明亮度的数值（0～255）和墨水浓度（0～100%）两种，RGB图像显示（0～255）CMYK图像显示（0～100%）
1、色相和饱和度
(ctrl+U) 吸管工具只有在改变通道的时候，才能打开，它可以调整单个色彩的色相和饱和度，图下方的色带是色彩调整范围。
2、去色
3、颜色替代 (shift+ctrl+U)
二、图像调整
1、色阶 (ctrl+L) 按住alt键，对话框中的Cancel按钮就会变成Reset按钮；
计算方式：强调单色对比、强调每一个通道对比、寻找暗的和亮的色彩
2、自动色阶
(shift+ctrl+L) 将图像中最浅的变为白色，最深的变为黑色。
3、自动颜色
(shift+ctrl+B NEW) 自动调整图像的纯度和饱和度
4、曲线 (ctrl+M)
按住alt键不放，对话框中的Cancel按钮就会变成Reset按钮，同时也可点击图表区，更改网格密度。
控制杆表示了曲线图中明暗分布方向，
5、色彩平衡
(ctrl+B)
保留明度可保持图像不会随着色彩的变化而变化。
6、亮度和对比度
7、自动对比
(alt+shift+ctrl+L)
8、替换颜色／可选颜色
9、通道混合器
10、渐变映射
仿色：抖动
11、反相效果
(ctrl+I)
12、阈值效果
该命令把一定色阶指定为阈值，所有比该阈值亮的象素被转化为白色，反之被转化为黑色。
13、色调分离
14、用Variations调整
Saturation (饱和度)，Fine（精细）Coarse（粗糙）
例：（photoshop—samples—SCEEN02.jpg）
三、直接颜色填充
1、填充命令的应用 （Edit>Fill）
自定义图案：
选取图案——编辑>定义图案——编辑>填充>使用图案
2、描边功能的应用 （Edit>Stroke）
四、调整图层
调整图层是叠加在图层中的特殊图层，能调整图像色彩而不破坏其它图层。
（一） 方法：
1、面板下方的创建新的填充和调整图层按钮
2、Layer>New Adjustment Layer
（二） 效果
1、纯色／渐变／图案
纯色填充：直接点击颜色对话框 渐变填充：
图案填充
2、色阶／曲线／色彩平衡／亮度和对比度／色相和饱和度
3、选取颜色效果／通道混合效果／渐变映射
4、反相效果／阈值效果／色调分离
五、色彩模式
1、RGB模式
是以红绿蓝三原色为基础的色彩模式，每个象素由24位数表示，三种原色各使用8位，每个象素的RGB分量分配一个0（黑）～256（白）范围的强度值，交叠变换成1670万种颜色。显示器使用RGB显示颜色。
2、CMYK模式
一种印刷模式，由青色、品红色、黄色和黑色油墨混合成，每个象素的每种油墨被分配一个百分比，亮颜色百分比低，暗颜色百分比高，由于反复混合会造成颜色越来越暗，所以被称为减色混合。如欲将RGB转换为CMYK可使用View>Proof Setup，或直接转换成CMYK。
3、Bitmap模式
仅用黑白两色描述图像中的象素，因像素分布的不同表现出不同的灰度效果，但必须先变为灰度效果后才能转换成位图模式。
4、灰度模式
表示0～256之间的256级灰度。
5、Indexed Color模式
只能表现256种颜色值，它根据图像中的像素建立索引表，其它的颜色用相近的颜色代替，由于这种模式占用的空间少，所以常用于网络和多媒体上。
6、Lab Color模式
由一个透明度和两个彩度组成，彩度包括由绿到品红的A要素，和由篮到黄的B要素，它不依赖任何设备，无论显示器、扫描仪还是打印机，创建和输出图像的颜色都将保持一致。
PHOTOSHOP在各色彩模式间转换时，是依据Lab模式的色彩空间来进行的，先将转换前的模式对应到Lab的彩色空间里，然后再由 Lab的彩色空间对应到要转换的模式。
7、双色模式
由灰度模式发展二来，用两种或更多色彩表现灰度图像的色彩，双色调用于增加灰度图像的色调范围，彩色油墨用于重现浅色的灰度而不是重现不同的颜色，
8、多通道模式
在每一个通道中使用256灰度，用户可以将由多个通道合成的图像转化成多通道模式，原来的通道转换成专色通道，此模式主要用于需要特殊印刷效果的打印。
用户从RGB、CMYK或Lab模式的图像删除一个通道时，图像会自动转换成多通道模式。
第14篇：遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告
班级 11资环 姓名 学号 实验专题 实验室 F楼机房 成绩评定 教师签字
专题一：DEM图像进行彩色制图··························································2 （叙述制图过程并把自己处理结果加载到本文档里）
专题二：TM与SPOT数据融合····························································3 （叙述该过程并处理结果加载到本文档里。注意用两种方法融合的过程）
专题三：航片的配准与镶嵌·····························································4 （叙述该过程并处理结果加载到本文档）
专题四：切取某研究区域的操作·························································5 （具体要求：卫星影象叠加，选择其中三波段彩色合成，采用ROI切取研究区）
专题五：地图制图的方法·······························································6 （主要是快速制图。并任选一样例加载制图后结果）
专题六：使用ENVI进行三维曲面的浏览与飞行············································7 （叙述该过程并处理结果加载到本文档里）
专题七：监督分类试验（任选一种监督分类方法，并叙述···································8 （其过程将其结果加载到本档里）。
1 实验专题： 专题一：DEM图像进行彩色制图
1、加载一幅DEM的灰度图像，使用系统默认的IDL颜色表来调整屏幕的颜色表。
2、给生成的彩色图像添加图名、格网、比例尺、灰度条、等高线及数值等信息。
3、调整位置，保存图像。结果如下图
2 实验专题： 专题二：TM与SPOT数据融合
1、主图象窗口选择Transform >Image Sharpening >HSV，从一个打开的彩色图像中选择三个波段进行变换。
2、对原DEM图像进行拉伸处理。
3、将HSV图像重新转换为RGB图像。分别对应H-R,S-G,拉伸图像-B。
4、加载最终图像，并保存结果。结果如图所示：
实验专题： 专题三：航片的配准与镶嵌
1、加载两幅图像，其中一幅作为base image，一幅作为warp image。
2、在主菜单Registration里的Select GCP(Ground Control Points)来选择地面控制点，并调整误差。
3、执行图像—地图配准。
4、图像镶嵌。执行Map>Mosaicking >Pixel Based。
5、在Pixel Based Mosaic对话框，选择Import >Import Files and Edit Properties，调整羽化、背景等参数。
6、输入其他参数，加载结果图并保存。结果如图：
实验专题： 专题四：切取某研究区域的操作
1、加载一多波段彩色图像，在主图像窗口中，选择Overlay >Region of Interest。
2、ROI的类型选择polygon，在image窗口中画出研究的区域。
3、通过选择Basic Tools >Masking >Build Mask，建立掩膜。
4、选择Basic Tools >Masking >Apply Mask，应用掩膜来切取研究区域。结果如下：
实验专题： 专题五：地图制图的方法
1、打开显示要输出的图像。
2、从主图像显示窗口中，选择File>Quickmap>New Quickmap，修改输出页的大小、页的范围以及地图的比例。
3、设置图名、投影并添加map key等信息，保存图像。结果如下：
实验专题： 专题六：使用ENVI进行三维曲面的浏览与飞行
1、在显示图像的主图像窗口中，选择Tools>3-D SurfaceView。
2、选择相应的数字高程模型（DEM） 输入文件及所需要的DEM Resolution（像元数） 复选框。
3、调整垂直方向的放大系数，输入的值将使得垂直方向真正放大。值越高，放大越多。
4、执行User Defined Mode对话框以调整3D图像的位置，角度等信息。
5、选取最佳视觉位置保存。
实验专题： 专题七：监督分类试验
1、首先选择感兴趣区域，即ROI。
2、选择Claification >Supervised >需要的分类方法，以平行六面体(Parallelepiped)为例。
3、输入一般的分类参数（分类参数对话框中列出的那些），这一对话框包含了一个额外的参数—标准差数，用于ROI平均值周围。在“Max stdev from Mean”文本框里，键入一个数值。标准差的默认值3被自动输入到这一文本框里。
4、执行，并保存结果。如图所示
第15篇：matlab图像处理小结
1.function [center, r] = solve_circle(pt1, pt2, pt3)
2.%Effect: solve the circle which acro points \'pt1\', \'pt2\' and \'pt3\' 3.%Inputs:
4.%pt1, pt2, pt3: [x, y]
5.%center: the circle center [x0; y0] 6.%r: the radius of the circle 7.%Author: Su dongcai at 2012/1/2 8.A = zeros(2, 2); B = zeros(2, 1); 9.[A(1, :), B(1)] = circle2line(pt1, pt2); 10.[A(2, :), B(2)] = circle2line(pt2, pt3); 11.center = A\\B;
12.r = norm(pt1\'(y2^2 + y2^2) 18.%(a-x2)^2 + (b-y2)^2 = r^2 | 19.%Inputs:
20.%pt1, pt2: [x1, y1], [x2, y2] 21.%Outputs:
22.%A: 2[x1-x2, y1-y2]
23.%B: (x1^2 + y1^2)pt2);
26.B = norm(pt1)^2 - norm(pt2)^2;
close all;clear;clc; >>i=imread(\'rice.png\'); %>>imshow(i); >>background=imopen(i,strel(\'disk\',15)); >>i2=imsubtract(i,background); %>>figure,imshow(i2); >>i3=imadjust(i2,stretchlim(i2),[0 1]); %>>figure,imshow(i3); >>level=graythresh(i3); >>bw=im2bw(i3,level); %>>figure,imshow(bw); >>[labeled,numobjects]=bwlabel(bw,4); graindata=regionprops(labeled,\'all\');
close all;clear;clc; i=imread(\'rice.png\'); background=imopen(i,strel(\'disk\',15)); i2=imsubtract(i,background); i3=imadjust(i2,stretchlim(i2),[0 1]); level=graythresh(i3); bw=im2bw(i3,level); [labeled,numobjects]=bwlabel(bw,4); data=regionprops(labeled,\'all\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.6.2 close all;clear;clc; >>i=imread(\'r.jpg\'); %>>figure,imshow(i); >>imgray=rgb2gray(i); >>figure,imshow(imgray) >>background=imopen(imgray,strel(\'disk\',15)); >>i2=imsubtract(imgray,background); %>>figure,imshow(i2); >>i3=imadjust(i2,stretchlim(i2),[0 1]); %>>figure,imshow(i3); >>level=graythresh(i3); >>bw=im2bw(i3,level); %>>figure,imshow(bw); >>imnobord=imclearborder(bw,4); %>>figure,imshow(imnobord); >>[labeled,numobjects]=bwlabel(bw,4); >>rgb_label=label2rgb(labeled,@spring,\'c\',\'shuffle\'); >>figure,imshow(rgb_label); >>graindata=regionprops(labeled,\'all\'); hold on; for k=1:numobjects lab=sprintf(\'%d\',k); text(graindata(k).Centroid(1),graindata(k).Centroid(2),lab,\'Color\',\'k\'); end hold off; %剔除碎米粒
>>idxdown=find([graindata.Area]
[lab_little,num_little]=bwlabel(little,4); rgb_little=label2rgb(lab_little,@spring,\'c\',\'shuffle\'); figure,imshow(rgb_little);
little_data=regionprops(lab_little,\'all\'); hold on; for k=1:num_little lab=sprintf(\'%d\',k); text(little_data(k).Centroid(1),little_data(k).Centroid(2),lab,\'Color\',\'k\'); end hold off; %>>graindata(idxdown,:)=[]; %剔除碎米粒 %剔除连接米粒
>>idxup=find([graindata.Area]>250); %剔除连接米粒 big=ismember(labeled,idxup); figure,imshow(big);
[lab_big,num_big]=bwlabel(big,4); rgb_big=label2rgb(lab_big,@spring,\'c\',\'shuffle\'); figure,imshow(rgb_big);
big_data=regionprops(lab_big,\'all\'); hold on; for k=1:num_big lab=sprintf(\'%d\',k); text(big_data(k).Centroid(1),big_data(k).Centroid(2),lab,\'Color\',\'k\'); end hold off; %>>graindata(numup,:)=[]; %剔除连接米粒 %获取完整米粒
idxsuit=find([graindata.Area]>=150&[graindata.Area]
>>graindata >>mean([graindata.Area]) >>mean([graindata.Eccentricity]) >>mean([graindata.MajorAxisLength]) >>mean([graindata.MinorAxisLength]) >>mean([graindata.EquivDiameter]) >>figure,hist([graindata.Area],20); >>figure,hist([graindata.Eccentricity],20); >>figure,hist([graindata.MajorAxisLength],20); >>figure,hist([graindata.MinorAxisLength],20); >>figure,hist([graindata.EquivDiameter],20);
data=[graindata.Area] data=[graindata.Centroid] data=[graindata.BoundingBox] data=[graindata.SubarrayIdx] data=[graindata.MajorAxisLength] data=[graindata.MinorAxisLength] data=[graindata.Eccentricity] data=[graindata.Orientation] data=[graindata.ConvexHull] data=[graindata.ConvexImage] data=[graindata.ConvexArea] data=[graindata.Image] data=[graindata.FilledImage] data=[graindata.FilledArea] data=[graindata.EulerNumber] data=[graindata.Extrema] data=[graindata.EquivDiameter] data=[graindata.Solidity] data=[graindata.Extent] data=[graindata.PixelIdxList] data=[graindata.PixelList]
Area 计算各个连通区域中的象素总数 BoundingBox 包含相应区域的最小矩形 Centroid 给出每个区域的质心
MajorAxisLength 与区域具有相同标准二阶中心矩（又叫标准差）的椭圆的长轴长度 MinorAxisLength 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度 Eccentricity 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率
Orientation 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角 Image 二值图像，与某区域具有相同大小的逻辑矩阵。
FilledImage 与上相同，唯一区别是这是个做了填充的逻辑矩阵！本例中和上面的没有区别，只有 区域有空洞时才有明显差别。
FilledArea 是标量，填充区域图像中的 on 像素个数
ConvexHull 是p行2列的矩阵，包含某区域的最小凸多边形 ConvexImage 二值图像，用来画出上述的区域最小凸多边形 ConvexArea 是标量，填充区域凸多边形图像中的 on 像素个数 EulerNumber 等于图像中目标个数减去这些目标中空洞的个数 Extrema 8行2列矩阵，八方向区域极值点
EquivDiameter 是标量，等价直径：与区域具有相同面积的圆的直径.计算公式为：sqrt(4*Area/pi)
Solidity 是标量，同时在区域和其最小凸多边形中的像素比例。计算公式为： Area/ConvexArea ，这也是个仿射特征，实际上反映出区域的固靠性程度。
Extent 是标量，同时在区域和其最小边界矩形中的像素比例。计算公式为：Area除以边界矩 形面积，这也是个仿射特征，实际上反映出区域的扩展范围程度。
PixelIdxList p元向量，存储区域像素的索引下标
PixelList p行ndims(L)列矩阵，存储上述索引对应的像素坐标 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 基于特定原则的区域选择
当你要基于特定准则条件选择某个区域时，将函数 ismember 和 regionprops 联合使用是很有用处的。例如：创建一个只包含面积大于80的二值图像，用以下命令
idx = find([stats.Area] >80); BW2 = ismember(L,idx); regionprops函数的扩展思路
在regionprops函数的基础上，你可以使用它提供的基本数据来扩展它的功能，比如我就将区域的曲率数据和骨架数据作为它的另外属性值来开发，从而希望它能用来做更细致的特征提取。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.6.2 P221图像粒度测定（雪花） >>i=imread(\'snowflakes.png\'); >>figure,imshow(i); >>%(2) >>clahei=adapthisteq(i,\'numtiles\',[10 10]); >>clahei=imadjust(clahei); >>imshow(clahei); >>gi=imadjust(im2double(i),[],[0 1]); >>figure,imshow(gi),title(\'adjusted grayscale image\'); >>%(3) >>se=strel(\'disk\',10); >>topi=imtophat(gi,se); >>figure,imshow(topi),title(\'top-hat image\'); >>%(4) >>for counter=0:22 remain=imopen(clahei,strel(\'disk\',counter)); intensity_area(counter+1)=sum(remain(:)); end >>figure,plot(intensity_area,\'m-*\'),grid on; >>title(\'sum of opening (pixels)\'); >>title(\'sum of opening values in opened image as a function of radius\'); >>xlabel(\'radius of opening (pixels)\'); >>ylabel(\'pixel value sum of opened objects (intensity)\'); >>>>>>>>for counter=0:20 remain=imopen(topi,strel(\'disk\',counter)); surfarea(counter+1)=sum(remain(:)); end >>figure,plot(surfarea,\'m-*\'),grid on; >>set(gca,\'xtick\',[0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20]); >>title(\'surface area of opened objects as a function of radius\'); >>xlabel(\'radius of opening (pixels)\'); >>ylabel(\'surface area of opened objects (pixels)\'); >>%(5) >>intensity_area_prime=diff(intensity_area); >>figure,plot(intensity_area_prime,\'m-*\'),grid on; >>title(\'Granulometry(size distrubution) of snowflakes\'); >>set(gca,\'xtick\',[0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22]); >>xlabel(\'radius of snowflakes(pixels)\'); >>ylabel(\'sum of pixel values in snowflakes as a function of radius\'); >>derivsurfarea=diff(surfarea); >>figure,plot(derivsurfarea,\'m-*\'),grid on; >>title(\'granulometry (size distribution) of stars\'); >>xlabel(\'radius of stars (pixels)\'); >>ylabel(\'lo of pixels between two succeive openings\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.6.2 花椒检测 clc;clear;close all; i=imread(\'gj.jpg\'); imshow(i); icanny=edge(i,\'canny\'); imshow(icanny); se90=strel(\'line\',2,90); se0=strel(\'line\',2,0); bwsdil=imdilate(icanny,[se90 se0]); figure,imshow(bwsdil),title(\'dilated\'); ifill=imfill(bwsdil,\'holes\'); figure,imshow(ifill);
%bwero=imerode(bwsdil,[se90 se0]); %figure,imshow(bwero); %i2fill=imfill(bwero,\'holes\'); %figure,imshow(bwero); %imshow(i2fill);
%bwnobord=imclearborder(bwsdil,4); %figure,imshow(bwnobord); bwnobord=imclearborder(ifill,4); figure,imshow(bwnobord); se=strel(\'disk\',5); bwc=imclose(bwnobord,se); bwco=imopen(bwnobord,se); figure,imshow(bwc); figure,imshow(bwco); %mask=bwsdil&bwco; %figure,imshow(mask); clc [labeled,numobjects]=bwlabel(bwco); numobjects
jdata=regionprops(labeled,\'all\'); %jdata
jarea=[jdata.Area]; mean(jarea) max(jarea) min(jarea) hist(jarea,255) jdata.Eccentricity %std([jdata.Eccentricity]）/(Mean([jdata.Eccentricity]) jstd=std([jdata.Eccentricity]) jmean=Mean([jdata.Eccentricity]) jcv=jstd/jmean
>>std([jdata.Area])/ mean([jdata.Area]) %面积的变异系数
>>std([jdata.Eccentricity])/ mean([jdata.Eccentricity])%椭圆的变异系数 >>std([jdata.MajorAxisLength])/ mean([jdata.MajorAxisLength]) >>std([jdata.MinorAxisLength])/ mean([jdata.MinorAxisLength]) >>std([jdata.EquivDiameter])/ mean([jdata.EquivDiameter])
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.06.06 rice.png close all;clear;clc >>i=imread(\'rice.png\'); imshow(i); background=imopen(i,strel(\'disk\',15)); figure,imshow(background); i2=imsubtract(i,background); figure,imshow(i2); i3=imadjust(i2,stretchlim(i2),[0 1]); figure,imshow(i3); level=graythresh(i3); bw=im2bw(i3,level); figure,imshow(bw); imnobord=imclearborder(bw); [label,numobjects]=bwlabel(imnobord,4); numobjects rgb_label=label2rgb(label,@spring,\'c\',\'shuffle\'); figure,imshow(rgb_label); graindata=regionprops(label,\'all\'); graindata
>>numdown=find([graindata.Area]>graindata(numdown,:)=[]; >>numup=find([graindata.Area]>250); >>graindata(numup,:)=[]; >>graindata
>>std([graindata.Area])/ mean([graindata.Area]) %面积的变异系数
>>std([graindata.Eccentricity])/ mean([graindata.Eccentricity])%椭圆的变异系数
>>std([graindata.MajorAxisLength])/ mean([graindata.MajorAxisLength]) >>std([graindata.MinorAxisLength])/ mean([graindata.MinorAxisLength]) >>std([graindata.EquivDiameter])/ mean([graindata.EquivDiameter]) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.06.06 rice的垩白度检测 >>clear;close all;clc; >>rgb=imread(\'r.jpg\'); >>close all; >>imshow(rgb); >>i=rgb2gray(rgb); >>j=medfilt2(i,[5 5]); >>figure,imshow(i); >>figure,imshow(j); >>imhist(j,256); >>t=0.3; >>v=imadjust(j,[t 1],[],1); >>imhist(v,256); >>t_c=0.6; >>bw_v=im2bw(v,0.01); >>chalk=imadjust(v,[t_c 1],[],1); >>bw_chalk=im2bw(chalk,0.01); >>figure,imshow(v); >>figure,imshow(bw_v); >>figure,imshow(chalk); >>figure,imshow(bw_chalk); >>degree_chalkne=bwarea(bw_chalk)/bwarea(bw_v)*100 >>bw=im2bw(j,t); >>figure,imshow(bw); >>se=(ones(3,3)); >>bw1=imerode(bw,se); %两次腐蚀 >>figure,imshow(bw1); >>bw2=imerode(bw1,se); >>figure,imshow(bw2);
>>[l,num]=bwlabel(bw2); %标记腐蚀后的大米图像 >>t_chalk=100; %设置垩白面积的下限 >>compare=(l)&(chalk>t_chalk); %>>compare=(bw2)&(bw_chalk>t_chalk); >>[r,c]=find(compare); %标记垩白米粒的位置 >>result=bwselect(l,c,r); %显示只含有垩白米粒的图像 >>figure,imshow(result);
>>[l_chalk,num_chalk]=bwlabel(result); %标记垩白米粒图像，便于计数 >>rate_chalky_grains=num_chalk/num*100; >>rate_chalky_grains
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.6.17 bwmorph函数 >>help bwmorph BWMORPH Perform morphological operations on binary image. BW2 = BWMORPH(BW1,OPERATION) applies a specific morphological operation to the binary image BW1.
BW2 = BWMORPH(BW1,OPERATION,N) applies the operation N times.N can be Inf, in which case the operation is repeated until the image no longer changes.
OPERATION is a string that can have one of these values: \'bothat\' Subtract the input image from its closing \'bridge\' Bridge previously unconnected pixels \'clean\' Remove isolated pixels (1\'s surrounded by 0\'s) \'close\' Perform binary closure (dilation followed by erosion) \'diag\' Diagonal fill to eliminate 8-connectivity of background \'dilate\' Perform dilation using the structuring element ones(3) \'erode\' Perform erosion using the structuring element ones(3) \'fill\' Fill isolated interior pixels (0\'s surrounded by 1\'s) \'hbreak\' Remove H-connected pixels \'majority\' Set a pixel to 1 if five or more pixels in its 3-by-3 neighborhood are 1\'s \'open\' Perform binary opening (erosion followed by dilation) \'remove\' Set a pixel to 0 if its 4-connected neighbors are all 1\'s, thus leaving only boundary pixels \'shrink\' With N = Inf, shrink objects to points; shrink objects with holes to connected rings \'skel\' With N = Inf, remove pixels on the boundaries of objects without allowing objects to break apart \'spur\' Remove end points of lines without removing small objects completely. \'thicken\' With N = Inf, thicken objects by adding pixels to the exterior of objects without connected previously unconnected objects \'thin\' With N = Inf, remove pixels so that an object without holes shrinks to a minimally connected stroke, and an object with holes shrinks to a ring halfway between the hold and outer boundary \'tophat\' Subtract the opening from the input image
Cla Support ------------- The input image BW1 can be numeric or logical. It must be 2-D, real and nonsparse.The output image BW2 is logical.
Examples -------- BW1 = imread(\'circles.png\'); imview(BW1) BW2 = bwmorph(BW1,\'remove\'); BW3 = bwmorph(BW1,\'skel\',Inf); imview(BW2) imview(BW3)
See also erode, dilate, bweuler, bwperim.
Reference page in Help browser doc bwmorph
BW1 = imread(\'circles.png\'); figure,imshow(BW1) BW2 = bwmorph(BW1,\'erode\'); figure,imshow(BW2)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %边界提取 b=bwmorph(bw,\'remove\'); b=bwperim(bw,8); %又叫边界象素测定 b=edge(bw,\'canny\'); %又叫边界提取 %去除孤立象素点
nosinglepixel=bwmorph(bw,\'clean\'); %去除小面积物体
nosmall=bwareaopen(bw,CNN); %阈值处理再取反
bw=~im2bw(i,graythresh(i));
%开运算（消除小物体）与闭运算（填充物体内细小空洞） se=strel(\'disk\',6); iopen=imopen(bw,se); iclose=imclose(bw,se); %腐蚀与膨胀联合操作 %（1）创建结构元素 se=strel(\'rectangle\',[40 30]); %（2）使用结构元素腐蚀图像 bw1=imread(\'circbw.tif\'); bw2=imerode(bw1,se); imshow(bw2); %（3）逆操作，回复矩形原来大小 bw3=imdilate(bw2,se); figure,imshow(bw3);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.6.18花椒子
%直接对灰度图进行canny运算 >>i=imread(\'nut.bmp\'); >>figure,imshow(i); >>ig=rgb2gray(i); >>figure,imshow(ig); %igcanny=edge(ig,\'canny\'); %igcfill=imfill(igcanny,\'hole\'); igcanny_thresh=edge(ig,\'canny\',(graythresh(ig)*.1)); igcfill=imfill(igcanny_thresh,\'hole\'); >>figure,imshow(igcfill);
%先对灰度图滤波，再进行canny运算
>>imed=medfilt2(ig); %中值滤波后对图像边界有一定的损伤！！！ >>imedcanny=edge(imed,\'canny\'); >>imedfill=imfill(imedcanny,\'hole\'); >>figure,imshow(imedfill); >>nosmall=bwareaopen(imedfill,150); >>figure,imshow(nosmall);
%注意：若对灰度图像先拉氏锐化，在canny提取边界，效果不大好！！！%结论：无需拉氏锐化，也不必中值滤波，可直接canny提取边界！！！>>ifill=igcfill|imedfill; >>figure,imshow(ifill); >>nosmall=bwareaopen(ifill,150); >>figure,imshow(nosmall);
%当t=0.55时,阈值处理再canny运算的效果 >>imhist(ig); >>t=0.55; >>v=imadjust(ig,[0 t],[],1); >>vcanny=edge(v,\'canny\'); >>vfill=imfill(vcanny,\'hole\'); >>figure,imshow(vfill); >>ifill=igcfill|vfill; >>figure,imshow(ifill); >>nosmall=bwareaopen(ifill,150); >>figure,imshow(nosmall);
%当t=0.6时,阈值处理再canny运算的效果的效果 >>t=0.6; >>v=imadjust(ig,[0 t],[],1); >>vcanny=edge(v,\'canny\'); >>vfill=imfill(vcanny,\'hole\'); >>figure,imshow(vfill); >>ifill=igcfill|vfill; >>figure,imshow(ifill); >>nosmall=bwareaopen(ifill,150); >>figure,imshow(nosmall);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %处理花椒子
>>i=imread(\'nut.bmp\'); %figure,imshow(i); ig=rgb2gray(i); figure,imshow(ig); >>imed=medfilt2(ig); imedcanny=edge(imed,\'canny\'); imedfill=imfill(imedcanny,\'hole\'); %figure,imshow(imedfill); nosmall=bwareaopen(imedfill,150); >>figure,imshow(nosmall); >>[labeled,numobjects]=bwlabel(nosmall,4); >>rgb_label=label2rgb(labeled,@spring,\'c\',\'shuffle\'); %>>figure,imshow(rgb_label); >>nutdata=regionprops(labeled,\'all\'); >>min([nutdata.Solidity])
>>rectangle(\'Position\', [253.5000 207.5000 26.0000 28.0000]) %画矩形
>>rectangle(\'Position\', [250.5000 50.5000 27.0000 26.0000]) >>figure,imshow(nutdata(1).Image) %只显示1号物体的图像
>>figure,imshow(nutdata(1).ConvexImage) %画出1号物体的凸多边形 >>std([nutdata.Eccentricity])/ mean([nutdata.Eccentricity]) std([nutdata.Area])/ mean([nutdata.Area]) std([nutdata.Solidity])/ mean([nutdata.Solidity]) >>std([nutdata.Centroid])/ mean([nutdata.Centroid]) std([nutdata.MajorAxisLength])/ mean([nutdata.MajorAxisLength]) std([nutdata.MinorAxisLength])/ mean([nutdata.MinorAxisLength]) std([nutdata.Orientation])/ mean([nutdata.Orientation]) std([nutdata.EquivDiameter])/ mean([nutdata.EquivDiameter]) std([nutdata.Extent])/ mean([nutdata.Extent]) std([nutdata.Extrema])/ mean([nutdata.Extrema])
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %处理花椒皮 close all;clc;clear; >>i=imread(\'p.bmp\'); imshow(i); ig=rgb2gray(i); figure,imshow(ig); imed=medfilt2(ig); imedcanny=edge(imed,\'canny\'); figure,imshow(imedcanny); >>se90=strel(\'line\',2,90); se0=strel(\'line\',2,0); bwsdil=imdilate(imedcanny,[se90 se0]); figure,imshow(bwsdil),title(\'dilated\'); ifill=imfill(bwsdil,\'holes\'); figure,imshow(ifill); >>bwero=imerode(ifill,[se90 se0]); >>figure,imshow(bwero); >>nosmall=bwareaopen(bwero,150,4); >>figure,imshow(nosmall); >>nobord=imclearborder(nosmall,4); >>figure,imshow(nobord); >>[labeled,numobjects]=bwlabel(nobord,4); >>numobjects >>pdata=regionprops(labeled,\'all\'); >>max([pdata.Solidity]) >>std([pdata.Solidity])/mean([pdata.Solidity])
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %处理混合图像 >>clear;clc;close all; >>i=imread(\'m.bmp\'); %>>figure,imshow(i); >>ig=rgb2gray(i); figure,imshow(ig); imed=medfilt2(ig); %>>figure,imshow(imed); imedcanny=edge(imed,\'canny\'); %>>figure,imshow(imedcanny); >>se90=strel(\'line\',2,90); se0=strel(\'line\',2,0); bwsdil=imdilate(imedcanny,[se90 se0]); %figure,imshow(bwsdil),title(\'dilated\'); ifill=imfill(bwsdil,\'holes\'); %figure,imshow(ifill); bwero=imerode(ifill,[se90 se0]); %figure,imshow(bwero); >>nosmall=bwareaopen(bwero,150,4); %figure,imshow(nosmall); nobord=imclearborder(nosmall,4); figure,imshow(nobord); >>[labeled,numobjects]=bwlabel(nobord,4); >>numobjects >>rgb_label=label2rgb(labeled,@spring,\'c\',\'shuffle\'); figure,imshow(rgb_label); >>mexdata=regionprops(labeled,\'all\'); hold on; %以下内容画在同一figure中 centr=[mexdata.Centroid]; %寻找重心位置 nums=1:numobjects; for k = 1:numobjects soli=mexdata(k).Solidity; soli_string=sprintf(\'%2.2f\',soli); %等价于转字符串 % signal=num2str(nums(k)); signal=sprintf(\'%d\',k); %直接使用打印语句打印序号 text(centr(2*k-1),centr(2*k),signal) %按序标记物体
text(centr(2*k-1)-30,centr(2*k)-30,soli_string) %标注每个Solidity值 end
for k=1:numobjects plot(mexdata(k).ConvexHull(:,1),mexdata(k).ConvexHull(:,2),...\'b\',\'Linewidth\',2) end
%画出1和2号物体的外接矩形
%>>rectangle(\'position\',[9.5000 224.5000 62.0000 63.0000]) %>>rectangle(\'position\',[65.5000 141.5000 34.0000 39.0000]) %画出每个物体的外接矩形 bb=[mexdata.BoundingBox]; for k=1:numobjects rectangle(\'position\',[bb(4*k-3) bb(4*k-2) bb(4*k-1) bb(4*k)]) end
%>>figure,imshow(mexdata(1).Image) %只显示1号物体的图像
%>>figure,imshow(mexdata(1).ConvexImage) %画出1号物体的凸多边形 %>>figure,imshow(mexdata(2).Image) %只显示2号物体的图像
%>>figure,imshow(mexdata(2).ConvexImage) %画出2号物体的凸多边形 %画出单个物体的凸多边形的填充图形 for k=1:numobjects figure,imshow(mexdata(k).ConvexImage) end
%只显示Solidity>0.92的物体的图像 >>idx = find([mexdata.Solidity] >0.92); >>BW2 = ismember(labeled,idx); >>figure,imshow(BW2)
>>mexdata=regionprops(labeled,\'all\'); >>%只显示Solidity
>>numdown=find([mexdata.Solidity]>mexdata
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.6.19 %roipoly函数的用法 I = imread(\'eight.tif\'); c = [222 272 300 270 221 194]; r = [21 21 75 121 121 75]; BW = roipoly(I,c,r); imview(I), imview(BW)
%可以使用下面的方法创建相应的向量： regionprops(L,\'Area\'); allArea = [stats.Area];
%创建一个只包含面积大于80的二值图像 idx = find([stats.Area] >80); BW2 = ismember(L,idx);
%只显示某个下标所对应的物体图像 bw2=ismember(L,N); figure,imshow(bw2);
%在调用regionprops之前必须将二值图像转变为标注矩阵 L = bwlabel(BW); %或者
L = double(BW);
%将matlab数据写到excel中 a=ones(3); succe = xlswrite(\'c:/matlab/work/myworkbook.xls\',a,\'A2:C4\') %将行矩阵转换为列矩阵 a=[1 2 3 4 5 6]; b=transpose(a);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %2006.6.22球形物体的检测和标识（循环检测和标识算法） clc;clear;close all; %Step 1: Read image %Step 2: Threshold the image %Step 3: Remove the noise %Step 4: Find the boundaries %Step 5: Determine which objects are round >>RGB = imread(\'pillsetc.png\'); imshow(RGB) >>I = rgb2gray(RGB); threshold = graythresh(I); bw = im2bw(I,threshold); imshow(bw) >>% remove all object containing fewer than 30 pixels bw = bwareaopen(bw,30); >>figure,imshow(bw) >>% fill a gap in the pen\'s cap se = strel(\'disk\',2); bw = imclose(bw,se); >>figure,imshow(bw) >>% fill any holes, so that regionprops can be used to estimate % the area enclosed by each of the boundaries bw = imfill(bw,\'holes\'); >>figure,imshow(bw) >>[B,L] = bwboundaries(bw,\'noholes\'); >>% Display the label matrix and draw each boundary figure,imshow(label2rgb(L, @jet, [.5 .5 .5])) >>hold on for k = 1:length(B) boundary = B{k}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), \'w\', \'LineWidth\', 2) end >>stats = regionprops(L,\'Area\',\'Centroid\'); >>stats = regionprops(L,\'Area\',\'Centroid\'); threshold = 0.94; % loop over the boundaries for k = 1:length(B) % obtain (X,Y) boundary coordinates corresponding to label \'k\' boundary = B{k}; % compute a simple estimate of the object\'s perimeter delta_sq = diff(boundary).^2; perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));
% obtain the area calculation corresponding to label \'k\' area = stats(k).Area;
% compute the roundne metric metric = 4*pi*area/perimeter^2;
% display the results metric_string = sprintf(\'%2.2f\',metric); % mark objects above the threshold with a black circle if metric >threshold centroid = stats(k).Centroid; plot(centroid(1),centroid(2),\'ko\'); end
text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,metric_string,\'Color\',\'y\',... \'FontSize\',14,\'FontWeight\',\'bold\'); end >>title([\'Metrics closer to 1 indicate that \',... \'the object is approximately round\']);
第16篇：《计算机图像处理》教学大纲
《计算机图象处理》教学大纲
说 明
一、课程的性质和任务
该课程是本院电子商务专业的一门专业课。Photoshop图象处理是目前电脑图形图象处理软件中功能最强大的软件之一，是平面设计、广告制作和网页制作等工作的基础。针对电子商务专业特色，特开设这门课。本课程的教学任务是通过教学，使学生了解图象处理的基本知识，掌握图象处理的基本操作技巧，树立对色彩、图形图象的基本认识。为《电子商务基础》、《网页制作》、《网站建设》、《网络营销》等课程作了必要的补充或铺垫，特别为网站建设方面的学习打下基础。
二、课程的目的与要求
通过本课程教学，使学生达到以下要求
1、了解图象处理的基本理论知识，熟悉Photoshop6.0窗口界面，掌握图象处理的基础操作；
2、了解工具箱工具的使用、编辑处理和图象色彩的调整；
3、了解控制面板，理解图层、通道、蒙版和路径等重要概念；
4、了解滤镜的特殊效果，掌握灵活应用滤镜制作各种特殊效果；
5、掌握综合利用所学内容，制作各种特效字。
三、课程的教学进度和安排
本课程教学时数76学时，4学分，其中理论课40学时，实践课36学时。具体安排如下：
第一章 Photoshop6.0功能 2学时理论
第二章 系统要求和基本操作 4学时（理论、实践各2学时） 第三章 图象的绘制 12学时（理论、实践各6学时） 第四章 图象的编辑 12学时（理论、实践各6学时） 第五章 图层、通道及路径 16学时（理论、实践各8学时） 第六章 滤镜 12学时（理论、实践各6学时） 第七章 外挂滤镜的安装和使用 4学时（理论、实践各2学时） 第八章 文字的使用和按钮的制作 8学时（理论、实践各4学时） 第九章 图象的输入和输出 6学时（理论
4、实践各2学时）
大 纲 内 容
第一章 Photoshop6.0新功能（2学时）
本章简单介绍Photoshop6.0中文版的新增工具、控制面板和属性栏，在本章学习图象处理的基本概念，矢量图和位图，象素和分辨率。
(一) 目的和要求
1、了解Photoshop6.0的基本功能；
2、了解新增工具、控制面板和控制面板；
3、了解图象处理的一些基本概念。(二) 主要内容
1、新增工具
切片工具、路径组件选择工具、形状工具、批注工具。
2、新增控制面板和工具属性栏
样式面板、段落面板、字符面板。
3、图象处理的基本概念 矢量图、位图，象素、分辨率。
第二章 系统要求和基本操作（4学时）
本章主要介绍Photoshop6.0的窗口界面，新建、打开、保存、关闭等基本操作，图象的显示效果、图象和画布尺寸的调整。
(一) 目的和要求
1、了解Photoshop6.0的系统要求；
2、熟悉工作界面,包括窗口组成、菜单、工具、控制面板等；
3、掌握基本操作，包括新建、打开、保存、关闭、显示效果。(二) 主要内容
1、工作界面的介绍
菜单栏、快捷方式，工具箱，属性栏，状态栏，控制面板。
2、基本操作
新建图象，打开图象，保存图象，关闭图象。
3、图象的显示效果 按比例显示、放大显示、缩小显示、全屏显示，图象窗口显示、观察放大图象。
4、图象和画布尺寸的调整
第三章 Photoshop6.0图象的绘制（12学时）
本章重点介绍选择工具、绘图工具和填充工具三类工具的使用，并讲了各类工具的操作技巧及快捷键，综合应用这些工具处理图象得到特殊效果。
(一) 目的和要求
1、了解选择工具的使用，掌握选区的操作技巧；
2、了解绘图工具的使用，掌握画笔和图案的制作；
3、了解形状工具的使用，理解形状图层、工作路径和填充区域；
4、了解填充工具的使用，掌握渐变工具的灵活应用。(二) 主要内容
1、选择工具的使用
选框工具，套索工具、多边形套索工具、磁性套索工具，魔棒工具，选区工具，选区的操作技巧。
2、绘图工具
喷枪工具，画笔工具、铅笔工具，橡皮工具、橡皮图章工具，模糊工具、锐化工具、涂抹工具，减淡工具、加深工具、海绵工具。
3、形状工具
矩形形状工具、圆角矩形工具、椭形工具、线形工具、自由图形工具。
4、填充工具
渐变工具、油漆桶工具，填充、描边命令的使用，填充与删除操作的快捷键。
第四章 Photoshop6.0图象的编辑（12学时）
本章主要介绍图象编辑工具的使用，设置颜色的方法，图象色彩的调整，恢复操作的使用，优化Photoshop6.0的设置。
(一) 目的和要求
1、了解图象编辑工具的使用，掌握应用编辑工具帮助图象处理；
2、了解设置颜色的4种基本方法；
3、掌握编辑操作的移动、复制、删除、裁切和图象的变换；
4、了解图象色彩调整的各种效果，掌握利用调整制作各种效果；
5、了解恢复操作方法，掌握恢复到上一步和历史记录面板的使用；
6、了解优化Photoshop6.0的设置。(二) 主要内容
1、图象编辑工具的使用
文字注解工具、声音注解工具，度量工具，抓手工具，标尺与网格线的设置。
2、设置绘图颜色
色彩控制工具，吸管工具，颜色控制面板，色板控制面板。
3、图象的移动、复制和删除
移动工具的使用，利用菜单命令完成，使用快捷键完成，Delete键、Backspace键、Alt+Delete键、Alt+Backspace键的使用。
4、图象色彩的调整
色阶、自动对比度，曲线、色彩平衡、亮度/比度、色相/饱和度，去色、替换颜色和可选颜色，阈值和色调分离。
5、图象的裁切和变换
裁切工具的使用，图象画布的变换，图象选区的变换。
6、恢复操作
应用Ctrl+Z键撤消、中断操作Esc键、历史记录控制面板的应用、快照画笔、填充命令使用快照。
7、优化Photoshop6.0的设置
色彩设置、预置管理器，预置命令用于改变默认设置。
第五章
Photoshop6.0的图层、通道及路径（16学时）
本章是本课程的重点，介绍四个重要的概念：图层、通道、蒙版和路径。图层、通道和路径的含义、控制面板、命令及相关的应用，并举例综合应用这些内容。
(一) 目的和要求
1、了解图层、通道及路径的含义；
2、深入认识图层、通道及路径的控制面板和控制面板下拉菜单；
3、了解图层菜单、图层的特殊效果、链接图层、图层编组；
4、了解图层和通道蒙版的含义、作用，掌握使用蒙版编辑选区；
5、掌握使用图层、通道及路径制作所需要的效果。(二) 主要内容
1、图层的应用
图层的概念、图层控制面板、图层菜单，新建、复制、删除图层，图层的特殊效果，图层的混合模式，图层蒙版，图层编组，新建填充和调整图层。
2、通道的应用
通道的概念、通道控制面板，新建、复制、删除通道，专色通道，分离与合并通道，通道蒙版，通道运算。
3、路径的应用
路径的概念、路径控制面板，新建、保存、复制、删除路径，选区和路径的转换，用前景色填充或描边路径。
第六章 Photoshop6.0滤镜（12学时）
本章主要介绍Photoshop6.0内置滤镜菜单，简单讲了滤镜与图层模式，具体描述了各种滤镜的作用和产生的效果，并举例介绍滤镜的使用技巧。
(一) 目的和要求
1、了解滤镜菜单，了解滤镜与图象模式；
2、熟悉Photoshop6.0内置滤镜的种类和各种效果；
3、掌握应用滤镜制作各种背景和图象效果。(二) 主要内容
1、滤镜与图层模式
位图、16位灰度图、索引颜色、48位RGB图不能使用滤镜，CMYK、LAB模式图不能使用画笔描边、视频、素描、纹理、艺术效果滤镜。
2、各种滤镜的效果
风格化、画笔描边、模糊、扭曲、锐化、视频、素描、纹理、象素化、渲染、艺术效果、染色滤镜，及其他滤镜。
3、滤镜的使用技巧和精彩实例
重复使用滤镜、对通道使用滤镜、对图象局部使用滤镜对滤镜效果进行调整，制作动感文字、水中倒影、神奇灯光。 第七章 外挂滤镜的安装和使用（4学时）
本章以非常著名的外挂滤镜Kpt Power Tools 6.0为例，详细介绍了外挂滤镜的安装和设置，并举例讲解外挂滤镜的使用。
(一) 目的和要求
1、了解外挂滤镜的安装、设置；
2、了解各种滤镜的基本功能和特点；
3、使用外挂滤镜处理图象并制作所需要的效果。(二) 主要内容
1、外挂滤镜的安装和设置
2、外挂滤镜的使用举例
清晰平衡、扭曲变形、光晕效果、材质效果、二维三维效果、纹理填充效果、天空效果、波纹效果。
第八章 文字的使用和按钮的制作（8学时）
本章主要介绍文字工具及工具属性栏的使用，字符、段落控制面板的使用，动作控制面板，利用动作控制面板制作按钮、边框、木纹等特殊效果。
(一) 目的和要求
1、掌握文字工具及工具属性栏的使用，了解字符、段落控制面板的使用；
2、了解典型特效文字的制作，综合应用前面所学内容；
3、了解动作控制面板、下拉菜单，掌握记录、应用动作，以减少重复操作的麻烦；
4、了解应用动作控制面板制作按钮、边框、木纹等特殊效果。(二) 主要内容
1、文字工具的使用
文字工具，文字工具属性栏、文字字体、字号、颜色，文字变形效果，在文本框中输入文字。
2、字符与段落的设置
设置字体字号、颜色、垂直水平缩放、字符间距、行间距，添加上标下标、下划线，段落对齐方式、调整缩进量。
3、典型特效字的制作 霓虹灯字、燃烧字、铜字、新潮字的制作，综合图层、通道、通道蒙版、通道蒙版、路径制作各种特殊效果的文字。
4、动作控制面板的使用
动作控制面板和下拉菜单的使用，新建、录制、应用动作，利用动作批处理制作按钮、画框、木纹等指定特殊效果。
第九章 图象的输入和输出（6学时）
本章主要介绍获取图象的方法，Photoshop支持的色彩模式，常用的文件格式，制作Web图象，打印的设置和操作。
(一) 目的和要求
1、了解获取图象的方法；
2、了解Photoshop支持的色彩模式，具体了解每种色彩模式内容和应用，了解色相、饱和度、透明度、亮度，了解将RGB颜色转成CMYK颜色的最佳时机；
3、了解颜色控制面板和下拉菜单命令，图象色彩命令的使用；
4、了解常用的文件格式，掌握根据任务需要选择文件存储格式；
5、了解制作Web图象
6、熟悉打印的设置和操作 (二) 主要内容
1、获取图象的方法
图象素材光盘、扫描仪、数码相机
2、Photoshop的色彩模式
CMYK模式、RGB模式、Lab模式、HSB模式、索引颜色模式、灰度模式、位图模式、双色调模式、多通道模式，字母代表的含义，色相、饱和度、透明度、亮度。
3、模式转换
将RGB颜色转换成CMYK颜色的最佳时机，颜色控制面板信息，图象模式转换命令。
4、常用的文件格式
PSD、TIF、TGA、BMP、GIF、PCX、JPEG、PXR、EPS格式，压缩格式是GIF、JPEG。
5、根据任务需要选择文件存储格式
用于印刷——TIFF、EPS；出版物——PDF；Internet图象——GIF、JPEG、PNG；用于Photoshop工作——PSD、PDD、TIFF。
6、制作Web图象
制作JPEG图象、制作GIF图象，切片工具、切片选择工具的使用。
7、打印设置和打印操作
教材和主要参考书：
1、周建国 主编
2、黎 骅 康通博 主编
3、郭万军
李
辉
主编
4、渠继永 主编
5、中国IT培训工程编委会
附 录
《Photoshop中文版基础培训教程》
人民邮电出版社 2009年1月
Photoshop 创作实例五十讲》
中国水利水电出版社 2009年4月
Photoshop 典型实例》
人民邮电出版社 2009年10月
《Photoshop 精彩设计百例》
中国水利水电出版社 2009年1月 《广告设计大师培训班》
珠海出版社
2009年1月
《突破 《图象处理
第17篇：3.3.1图像处理 教学设计和说课稿
多媒体信息处理——图像处理
一、教材分析
图像处理是多媒体素材采集和应用中的一个重要组成部分，要想成功地完成对图像素材的采集和加工，首先必须了解决定图像质量的一些重要因素，教材通过对图像的分辨率、颜色、位图和矢量图的概念、图形图像的区别和常见的文件格式等方面内容的介绍，让学生了解图像处理的有关知识，为第2课时的实践操作打下基础。
二、学情分析
1．知识的获取者是刚刚升入高中的学生，按照人的成长认知规律，学生对知识的获取开始由感性认识提升到理性认识。
2．对于图像的处理有了一定的认识，但是比较模糊，需要通过本堂课的学习，来明确和加深该方面的知识。
三、教学目标
1．了解位图和矢量图的概念，学会区分图形、图像。
2．了解分辨率和颜色值大小与图像质量的关系。
3．认识常见的图片文件格式。
四、重点难点
图形、图像的概念
位图与矢量图的类比
分辨率和颜色的概念
GIF、JPG格式介绍
五、教学策略与手段
本课教学中所运用的教学模式、教学策略和教学手段。
六、课前准备
1．学生的学习准备；
准备好课本，提前预习3.3.1的内容 2．教师的教学准备；
1． 浙江教育出版社2004年版《信息技术基础》教材3.3.1小节；配套光盘
2． 教材配套教师用书。 3． “图像处理
（一）”学习任务单。3．教学环境的设计与布置；
计算机网络教室、所有计算机能够上因特网、多媒体网络教室软件或液晶投影仪
4．教学用具的设计和准备。
1.用PowerPoint制作的《主要国家可持续发展综合图力比较》课件
2.位图制作工具：Windows附件中的“画图”软件 3.矢量图制作工具：Flash MX
七、教学过程
一、新课引入：
展示用PowerPoint制作的《主要国家可持续发展综合图力比较》演示文稿，说明用多媒体技术的生动性和实用性，并由此引出作品中所用的媒体素材，以其中的图片素材为主，说明媒体素材处理的重要性，引出本节课的内容。
二、教学内容： 1． 设问：图片素材的表现形式有哪两种？
学生活动：阅读教材了解有关图片和图像的介绍。 2． 设问：你能识别图形、图像吗？
教师活动：展示幻灯片中的图形、图像混合的事例，并以单个提问的方式，请学生进行识别。
3． 静态图像的位图与矢量图的表现形式介绍
教师实验：分别在“画图”软件和“Flash”软件中绘制一条长度相近的450角的直线，然后都放大800%，进行比较。
设问：从画面上大家看到了什么现象，为什么在画图软件中的直线出现了锯齿状，而在Flash中的直线还是同样的光滑呢，请大家继续阅读教材，然后回答我。
在学生回答的基础上加以总结，说明位图和矢量图的概念及其特点。
4． 设问：了解了静态图像的表现方式，那么图像的质量又和哪些因素有关呢？
学生活动：通过上网查资料和阅读教材上的内容为基础，以四人小组为单位进行讨论和交流。 回答下列问题： （1） （1） 什么是计算机的显示分辨率和图像分辨率。 （2） （2） 分辨率和颜色值大小与图像质量有什么关系。 5． 设问：图像数据以文件的形式记录在磁盘上，常见的文件格式有哪些？
学生讨论、交流、总结。
三、本课小结
四、作业：预习教材中的实践体验《对图像进行裁剪操作》
八、知识结构或板书设计
九、作业设计
尊敬的各位专家，早上好！
今天我说课的题目是《多媒体信息处理——图像处理》
一、分析本课教材
《多媒体信息处理——图像处理》是浙教版高中信息技术基础第三章第三节。在此之前，学生已大致了解了图像处理的基本内容,这为过渡到本节的学习起着铺垫作用。这节课，在整个章节中，占据十分重要的地位。
二、教学目标
根据上述教材结构与内容分析，依据新课程标准，考虑到学生已有的认知结构、心理特征 ，制定如下教学目标：
1．了解位图和矢量图的概念，学会区分图形、图像。
2．了解分辨率和颜色值大小与图像质量的关系。
3．认识常见的图片文件格式。
三、教学重点、难点
本着课程标准，在吃透教材、了解学生认知特点的基础上，我确立了如下的教学重点、难点：
图形、图像的概念
位图与矢量图的类比
分辨率和颜色的概念
GIF、JPG格式介绍
四、教法
在教学中，不仅要使学生“知其然”而且要使学生“知其所以然”，信息技术是一门培养人的思维，发展人的思维的重要学科，依据本课教材的特点，我在符合人的认知发展的原则下，展现获取知识和方法的思维过程。为了讲清重点、难点，使学生能达到本节设定的教学目标，应着重采用的教学方法主要是讲授法、讨论法以及多媒体演示法。
五、学法
我们常说：“现代的文盲不是不识字的人，而是没有掌握学习方法的人”，因而，我在教学过程中特别重视学法的指导。让学生从机械的“学答”向“学问”转变，从“学会”向“会学”转变，成为真正的学习的主人。
六、教学过程：
一、新课引入：
展示用PowerPoint制作的《主要国家可持续发展综合图力比较》演示文稿，说明用多媒体技术的生动性和实用性，并由此引出作品中所用的媒体素材，以其中的图片素材为主，说明媒体素材处理的重要性，引出本节课的内容。
二、教学内容：
1． 设问：图片素材的表现形式有哪两种？
学生活动：阅读教材了解有关图片和图像的介绍。 2． 设问：你能识别图形、图像吗？
教师活动：展示幻灯片中的图形、图像混合的事例，并以单个提问的方式，请学生进行识别。
3． 静态图像的位图与矢量图的表现形式介绍
教师实验：分别在“画图”软件和“Flash”软件中绘制一条长度相近的450角的直线，然后都放大800%，进行比较。
设问：从画面上大家看到了什么现象，为什么在画图软件中的直线出现了锯齿状，而在Flash中的直线还是同样的光滑呢，请大家继续阅读教材，然后回答我。
在学生回答的基础上加以总结，说明位图和矢量图的概念及其特点。 4． 设问：了解了静态图像的表现方式，那么图像的质量又和哪些因素有关呢？ 学生活动：通过上网查资料和阅读教材上的内容为基础，以四人小组为单位进行讨论和交流。 回答下列问题：
（1） （1） 什么是计算机的显示分辨率和图像分辨率。 （2） （2） 分辨率和颜色值大小与图像质量有什么关系。
5． 设问：图像数据以文件的形式记录在磁盘上，常见的文件格式有哪些？ 学生讨论、交流、总结。
三、本课小结
四、作业：预习教材中的实践体验《对图像进行裁剪操作》 。
我的说课结束，敬请各位专家多提宝贵意见。谢谢！
第18篇：第6课 图像处理起步教学设计
第六课《图像处理起步》教学设计
一、教材分析
本单元的教学内容主要是初步学习利用PS软件来简单处理图片，让学生学会从外部文件引入素材、用工具箱制作按钮、利用文字工具和图层样式设计立体文字，并用滤镜改变图片的渲染效果。本课作为起始课，主要是让学生对PS软件有一个整体的认识，利用给图片添加文字这个任务，熟悉PS的操作界面，并学会PSD文件格式的保存。
二、学情分析
PS软件对于学生来说是个既熟悉又陌生的软件，熟悉的是PS处理过的图片，陌生的是它的软件环境。虽然本节课绝大部分学生是第一次接触PS软件，但是PS软件众所周知的强大的图片处理能力吸引着学生跃跃欲试。
三、教学目标 （1）知识与技能
1.熟悉PS软件基本的工作界面，了解工具箱中常用工具的用途。
2.通过制作一张背景图片，掌握打开图片、输入并设置文字、保存文件的操作。3.了解PSD文件的特点，学会保存PSD格式文件。 （2）过程与方法
1.通过举例和类比迁移的方法了解软件功能应用领域和基本操作界面。
2.通过自主尝试发现问题，提出问题，其他同学帮助解决问题的方法，完成对文字输入、文字设置和文件保存的学习，同时培养勇于尝试，敢于提问的良好学习习惯和乐于助人的精神。
3.通过学生作品相同素材、不同效果的展示，让学生初步体会到PS文字功能的魅力和作品创意的重要性。
（3）情感态度与价值观
1.通过一些精美图片的展示，吸引学生的眼球，初步建立起学生学习PS软件的兴趣。2.通过简单任务的操作，消除对新软件学习的恐惧心理。
四、重点难点
教学重点：PS软件环境及界面的认识，工具箱中“文字”工具的初步使用及文件的保存。 教学难点：保存为PSD文件与另存为其他格式文件的区别。
五、环境与素材
1.与多媒体主题相关的背景图片若干；2.以多媒体为主题的封面范例图两张。
六、教学过程
（一）导入
师：今天这节课，我们进入《图像处理》这一单元的学习。首先我们一起来思考一下：什么是图像处理？ 生：思考并回答
师：展示PPT：补充讲授【什么是图像处理】
（二）初识图像处理软件
师：你们认识或使用过的图像处理软件有哪些？ 生：PS、美图秀秀、光影魔术手……
师：同学们举例得不错！常见的图形图像处理软件有Adobe Photoshop、Corel DRAW、光影魔术手、美图秀秀、Isee图片处理专家等，其中Photoshop是目前处理图形图像的常用软件之一，下面我们
1 来体会一下它的作用。
PPT图片展示分析：【一 Photoshop的功能】 生：欣赏图片、对比分析、找出区别并回答
师：引导学生小结PS的功能：图像编辑、图像合成、调色较色、特效制作
（三）认识Photoshop工具箱
师提问：以上这一组组图片对比欣赏后，同学们觉得PS的功能如何？
生答：强大。
PS强大的图片处理功能， 师：使得很多领域都有它的用武之地。那我们就一起开始PS体验之旅吧！展示PPT：【二 Photoshop软件界面】
简单介绍：PS软件界面有四大组成部分：菜单栏、选项栏、工具箱与调板，在PS中，许多常用的功能都可以通过单击工具箱中的图标来实现。按照功能，工具箱中的工具可以分为六类。
下面请同学们完成自主探究任务：启动桌面上的Adobe Photoshop CS程序，认识Photoshop基本工作界面，并参考课本P30的“工具箱”图示，移动鼠标，尝试叫出各个工具图标的名称。（4分钟）
生：完成自主探究任务，认识Photoshop工具箱。
（四）走进Photoshop
师：数字改变生活，媒体成就精彩，纵观教材的安排，本学期我们所有的学习任务都是围绕多媒体这个主题展开的，本单元我们的目标是用PS制作适合演示文稿用的封面。
接下来，我们就通过具体的任务操作，初步体验一下工具箱的使用，请同学们尝试完成亲身体验任务：将老师提供的“封面图片”文件夹中的其中一张图片复制到桌面上，根据上一单元确定的多媒体作品主题，尝试利用Photoshop软件初步制作一张作品封面图，即给你所选择的图片添加设计一些基本的文字；完成后保存文件并上传到作业系统中。（8分钟） 展示PPT：【三 在图片中添加文字】 并展示任务要求和作品评价标准：
1.添加合适大小和颜色的文字。+2分
2.利用文字工具的选项栏，尝试添加其他合适的文字效果。+2分
3.文字布局合理、与图片搭配和谐，达到作品封面图的初步效果。+2分 生：完成亲身体验任务，尝试在图片中添加设计文字。 师：预设可能出现的问题：
1.输入的文字看不见 2.不能移动文字
3.不能对文字进行重新修改
4.不能对文字形状进行进一步的修改 5.不能执行撤销操作 6.找不到保存文件的命令
及时提醒：初次使用PS软件,你可能会遇到这样那样的问题。没关系，你的问题可能也正是其他同学遇到的，请大胆将你的问题抛出来，小组同学通力合作，一起解决。
生：遇到困难举手示意，或同学之间互相帮助解决。
师：巡视并指导，广播演示共性难点。如：使用工具箱中的“移动工具”，可以移动当前图层的内容。 展示PPT：【观察思考：文件的保存】
1.你的PS作品保存的文件格式是什么？
2.这个格式的文件，你能用PS软件再次打开对它进行编辑修改吗？
2 生：观察回答：PSD。关闭程序，重新打开保存的PSD文件，操作文本后得出：能够再次修改。 PPT展示日积月累：PSD文件的特点，并拓展延伸：文件格式学问大，与JPEG格式的文件作一下比较。
（五）作品提交
学生保存文件，登录作业系统，上传PS作品。
（六）作品展示
随机抽取3-5个作品进行展示，遇到好作品请作者分享经验。
（七）课堂小结
师提问：1.本节课你用PS软件对图片尝试了哪些改变？
2.学习新软件遇到困难的时候，你是如何解决的？ 小结：一切新软件都是纸老虎，我们不要惧怕它。
要学会类比，学会迁移，相信没有软件是你学不会的！
（八）板书设计
第六课 图像处理起步
一、初识图像处理软件
二、认识Photoshop工具箱
三、在图片中添加文字
四、课堂小结
3
第19篇：【教学设计】_图像处理(一)_信息技术_初中
教学设计
一、设计思想
本节课通过照片的处理让学生从活动中分析思考学习到知识。实现学生的主体地位，诱思交融，互动共识。意在渗透一种学习理念、学习方法、思考方式。即在充分激发学生学习兴趣的基础上,培养他们自主、合作、探究的研究性学习方法。
二、教材分析
我们目前使用的教材是青岛出版社出版的普通初中课程标准实验教科书《信息技术基础》.我讲的这节课是图像处理
（一）是初中信息技术七年级下册第三单元第2课，本课的主要内容是学习phoshop7.0的基本功能，并学会对图片进行旋转和裁切。所以本课就成为把学生带入photoshop世界的关键一课。
三、学情分析
本节内容的教学对象是七年级学生，大部分学生对照片的处理都不理解，对其充满了好奇，非常想探索其中的奥秘，但又由于时间和知识层面的约束，故而望而却步，认为离自己太遥远。因此正好利用学生的好奇心理，通过展示我们生活中的应用实例，简要剖析其中奥秘，让学生通过简单的照片处理，引领学生们进入该领域。
四、教学目标
一、【知识与技能】
（1）初步了解Photoshop界面的组成； （2）熟悉Phoshop7.0的基本功能；
（3）能够利用phoshop7.0浏览、打开图片； （4）学会对图片进行旋转和裁切
【教学过程与方法】
充分利用多媒体网络机房的优势，首先由教师展示作品，确定教学主题并布置教学任务，学生在教师的引导下自主完成教学任务。
【情感态度与价值观】
（1）培养学生观察能力、审美能力；
（2）培养学生加工处理图片的能力；
（3）通过作品的完成，让学生有一定的成就感，增强学生学习信息技术的兴趣。
二、教学重点、难点
教学重点：认识Photoshop的界面，熟悉phoshop7.0的基本功能。 教学难点：学会对图片进行旋转和裁切
三、教学方法
讲授法、演示法、任务驱动、情境教学；自主探究等。
七、教学过程
五、教学过程
1、创设环境激趣导入
教师演示课件，展示几幅经过处理的图片和未经处理的图片。 师：你知道是利用什么软件处理的吗？你听说过PS这个词吗？ 生：讨论，回答
师：今天我就和同学们一起认识photoshop。 设计理念：通过几组图片的对比，找到图像处理工具乐趣，激发学生学习本节的热情和愿望。
2、任务驱动 自主合作学习师巡视指导 将全班同学分成几个小组，老师给大家准备了一些学习Photoshop的演示程序，请大家进行自主学习，完成里面的任务。学习中遇到问题可以与本组同学交流，或者记录下来向老师提出来。
任务
一、利用phoshop7.0进行浏览“图片”文件夹并打开“逆时针旋转90度并存储；任务
二、将图片进行裁切，并另存（存储为）到“素材”文件夹中。注意让学生生区分存储和存储为的区别。
3、组织答疑
哪些同学还有不明白的地方，可以提出来，大家一起来探讨一下。
生：„„
师：谁能帮他解决一下这个问题？
设计理念：教师搜集学生提出的问题，然后让学生进行讨论解决，实现学生合作学习，如果学生不能解决，教师进行点拨。
4、作品创作
从以下三个任务中任选一个旋转和一个裁切任务并完成。 任务
四、将作业文件夹下的图片“照片一.jpg”水平翻转。
任务
五、将作业文件夹下的图片“照片二.jpg”旋转任意的角度并保存。
任务
六、将作业文件夹下的图片“照片三.jpg”中的“灰太狼”裁切出来，并存储。展示评价
设计理念：学生进行实践创作，然后师生对学生作品进行评价，用鼓励的语言对学生作品进行充分的肯定。
5、拓展延伸
搜集有关萌山的图片，保存为统一的格式，制作萌山图片集，并配以说明，并尝试用Phoshop进行旋转和裁切处理。
设计理念：引出新的问题，让学生课后探究，进行拓展学习。
6、课堂小结
今天，我们开始学习的Photoshop操作，这将为我们利用计算机进行图像编辑提供方便，创造出更好的效果，希望同学们课后多加练习，有机会把自己的照片也放到电脑中进行加工。
第20篇：第八章 图像色彩处理(讲稿)
第八章 图像色彩处理
Photosh图像色彩处理主要是指其在图像上的修饰与润色，它能够使图像产生各种各样的特殊效果，令图像更加唯美，制作更加精良。 P3 8.1 调节图像色调的方法
一、通过“色阶”和“自动色阶”命令制作时尚图片
色阶是表示图像亮度强弱的指数标准，也就是我们说的色彩指数。图像的色彩丰满度和精细度是由色阶决定的。色阶指的是亮度，与颜色无关。
色阶表现了一幅图的明暗关系，它是一个直方图。色阶用横坐标标注质量特性，纵坐标标注频率值。色阶图是说明照片中像素色调分布的图表。在图像处理中，调解色阶实质上就是通过调节直方图来调节不同像素值的大小，来改进图像的只管效果。
自动色阶：在调整面板上单击“创建新的色阶调整图层”按钮，将转入“色阶”面板，选择自动色阶对图像进行操作。自动色阶主要是色阶的输出值重新分配，使其分布更加均匀。
Step1：打开“炫舞”素材文件。
step2：选择窗口—>调整，打开调整面板。
Step3： 在调整面板中单击“创建新的色阶调整图层”按钮，转入“色阶”面板，单击“自动”按钮。
step4：自动色阶调整后，发现图像的亮度及对比度还是不够，可再适当拖动“色阶”面板上的小滑块，调整图像色阶。 P5
二、通过“自动对比度”和“曲线”命令制作非主流图像 step1：打开“非主流”素材文件。
step2：选择“图像—>自动对比度”命令，自动调整对比度。
step3：选择“窗口—>调整”命令，在调整面板中单击“创建新的色阶调整图层”按钮，适当拖动“色阶”面板上的小滑块，继续调整图像色阶至最佳效果。 step4：单击调整面板上的“返回到调整列表”，返回调整面板，单击“创建
1 新的曲线调整图层”按钮，将转入“曲线”面板，拖动“曲线”面板上的两个锚点，调整图像效果。
step5：单击直线工具，设置前景颜色为白色，在工具栏上单击“填充路径”，设置粗度为5px，“不透明度”为50%，新建图层1。 step6：在人物图像边缘绘制直线线条，丰富图像效果。 step7：设置前景为蓝色，新建图层2，并填充为前景色。 step8：设置图层2的不透明度为20%，制作朦胧的蓝色图效果。 P9
三、通过“曝光度”命令调整照片曝光不足
step1:打开“房子”素材文件。
step2:选择“窗口—>调整”命令，在调整面板中单击“创建新的亮度/对比度调整图层”按钮，转入“亮度/对比度”面板，适当拖动面板上的小滑块，调整图像亮度/对比度。
step3: 返回调整面板，单击“创建新的曝光度调整图层”按钮，转入“曝光度”面板，适当拖动小滑块，调整图像曝光度至最佳效果。 P12
四、通过“黑白”命令制作黑白图像
step1:打开“光”素材文件。
step2:选择“窗口—>调整”命令，在调整面板中单击“创建新的黑白调整图层”按钮，转入“创建新的黑白调整图层”面板，图像自动转换为黑白。
step3:单击“画笔工具”，主直径设为20px，选择“雪花”，单击“切换画笔面板”，依次设置“形状动态”、“散布”、“其他动态”复选框，设置如下： step4: 新建图层1，设置前景颜色为白色，在画面上绘制雪花图案。 P16
五、通过“阴影/高光”命令调整逆光造成图像的暗部 step1:打开“母女”素材文件。
step2:选择“图像—>调整—>阴影/高光”命令，在调整面板中勾选“显示更多选项”复选框，打开“窗口—调整—阴影/高光”命令的更多选项设置，此时图片效果发生变化。
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六、通过“反相”命令制作胶片效果
step1:选择“文件——新建”，文件名为：制作胶片效果，宽度10cm，高度5cm，分辨率：350。
step2:选择矩形工具，在工具选项栏上单击“填充路径”按钮，将前景设为黑色，背景设为白色，新建图层1，在图像中间位置绘制矩形。 step3:新建图层2，选择“圆角矩形工具”，绘制圆角矩形图案， step4:选中圆角矩形，再单击移动工具，并同时按下shift+alt组合键，将选区中的图形向右水平拖移，复制出新的圆角矩形图案。 step5:复制图层2，并向下移动到合适的位置，效果如下。
step6:打开“风景1”素材文件。
step7:选择“图像——调整——反相”命令，图像显示反相效果。 step8:选择圆角矩形工具，在工具栏上单击“路径”按钮，设置半径为30px，在反相画面中绘制一个圆角矩形路径。
step9:按“ctrl+enter”将路径转化为选区。
step10:选择移动工具，将选区拖入“制作胶片效果”图像中。
step11：依次打开“风景2”和“风景3”文件，作同样的处理。效果如下： P25 8.2 调节图像色彩
一、通过“自动颜色”命令制作人物简单校色
“自动颜色”命令通过自动搜索图像来标识阴影、中减调和高光，从而调整图像的对比度和颜色。
Step1：打开“图”素材文件。
step2：选择“图像——自动颜色”命令，图像颜色迅速得到校正。 Step3：选择“窗口——调整”命令，打开“调整”面板，在“调整”面板中单击“创建新的色阶调整图层”按钮。按住Alt+自动，弹出“自动颜色校正选项” 对话框。设置如下图。
Step4：选择“图像——调整——色阶”命令，在打开的对话框中适当拖动小滑块，调整图像色阶。
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二、命令通过“色彩平衡”制作唯美桌面
“色彩平衡”可以控制图像颜色的分布，使图像整体达到色彩平衡。 通道是Photoshop显示图像的基础。通道将不同的颜色模式图像的原色数据信息分开保存在不同的颜色通道中，可以对各颜色通道的编辑来修补、改善图像的颜色色调。
step1：打开“小仙女”和“月夜”素材文件 step2:将小仙女拖如月夜图像中，生成新的图层1.step3:选择背景图层，选择“图像——调整——色彩平衡”命令，在打开的“色彩平衡”对话框中拖动小滑块，调节图像颜色。
step4: 选择自定义形状工具，新建图层2，设置前景颜色为蓝色，在工具选项栏上单击填充路径按钮，然后，选择雪花图案，按shift键，在画面中绘制不同大小的雪花。
step5:选择背景图层，切换到“通道”面板，选择蓝通道，然后，对蓝通道进行填充黑色.step6:单击面板上的“RGB”通道，图像显示为彩色。 Step7: 选择图层1，作如上操作。 P34
三、通过“色相/饱和度”命令制作云海效果
色相指的是色彩的外相，是在不同波长的光照射下，人眼所感受到的不同的颜色，如红色、黄色、蓝色等。
饱和度是指色彩的纯度。饱和度越大，灰色比例越小，颜色越鲜艳。 step1：打开“山峰”素材文件。
step2：选择魔棒工具，容差设为32，按shift键在画面的山峰背景及白色背景区域连续单击，创建选区。
Step3：再对所选区域进行反选。然后，选择“选择——修改——羽化”命令，在打开的对话框中设置羽化半径为5像素。
step4：按ctrl+J组合键，复制选区图像，生成新的图层1. step5：打开“云海”素材文件。
4 step6：将云海拖入山峰中，生成新图层2，再将图层2移至图层1的下方。 step7：选择“窗口——调整”命令，在调整面板中单击“创建新的色相/饱和度调整图层”按钮，转入“创建新的色相/饱和度调整图层”面板，分别设置“色相、饱和度、明度”选项。 P37
四、通过“去色”命令制作灰度图像效果 step1：打开“樱桃”素材文件。
step2：选择“图像——调整——去色”命令，图像立即转换为灰度图 step3：选择“图像——调整——色阶”命令，在打开色阶对话框中拖动3个小滑块，调整色阶数值，调整图像色调，增加灰度图像的对比度。 P42
五、通过“ 匹配颜色”命令更改图像色调
匹配颜色命令是一个具有较高智能化的命令，它可以匹配多个图像之间、多个图层之间或多个选区之间的颜色，使它们色彩一致。 step1:打开“足球”素材文件。
step2双击“背景”图层，输入“图层1”.然后，新建图层2，并将图层2置于图层1的下层。
step3:设置前景颜色为“绿色”，对图层2进行填充。
step4:选择图层1，然后选择“图像——调整——匹配颜色”命令，在打开的“匹配颜色”对话框下方选择“源”为“足球”，图层为“图层2”，并适当地拖动上面的“明亮度”、“颜色强度”、“渐隐”3个小滑块，以达到最佳图效。 P45
六、通过“ 替换颜色”命令替换杯子颜色 颜色替换命令主要用于替换局部图像的色彩。
Step1：打开“杯子”素材文件。
step2：选择“图像——调整——替换颜色”命令，打开“替换颜色”对话框，单击图像中杯子的红色区域，再单击图像中杯子的红色区域，再拖动“色相”滑块，杯子相近的红色区域将局部改变颜色。
step3：单击“替换颜色”对话框中的“添加到取样”按钮，继续在画面的
5 杯子红色区域单击，被选中红色区域将被替换成蓝色。 P48
八、通过“照片滤镜”命令制作冷色调书房效果
“照片滤镜”命令主要用于快速制作带有明显色温偏向的色调图像，或校正拍摄照片中白平衡问题。
step1：打开“书房”素材文件。
step2：选择“图像——调整——照片滤镜”命令，在打开的“照片滤镜”对话框中默认选择“滤镜”，然后选择“冷却滤镜”选项，设置如下：滤镜：冷却滤镜，浓度88%。
step3：打开通道面板，单击“红”通道前的“指示通道可见性”按钮，隐藏红色通道，图像色调发生改变。
Step4：单击“红”通道前的“指示通道可见性”按钮，显示红色通道，单击“绿”通道前的“指示通道可见性”按钮，隐藏绿色通道，图像色调发生改变。
Step5：单击“绿”通道前的“指示通道可见性”按钮，显示绿色通道，单击“蓝”通道前的“指示通道可见性”按钮，隐藏蓝色通道，图像色调发生改变。
隐藏不同的通道，色调都会发生改变，对比后选择最适合的色调，是色彩调整的有效方法。
