Pixel - Level Fusion of Image Sequences
using Wavelet Frames1
Oliver Rockinger
Daimler Benz AG, Systems Technology Research
Intelligent Systems Group
Alt Moabit 96 A
10559 Berlin
Germany
rockinger@DBresearch-berlin.de
Abstract
In this paper we propose a novel approach to the pixel level fusion of spatially registered image sequences. This fusion method incorporates a shift invariant
extension of the discrete Wavelet Transform, based on the concept of Wavelet
Frames which yields an overcomplete signal representation. The advantage of the
proposed fusion method is the improved temporal stability and consistency of the
fused image sequence. We show examples of the application of the Wavelet
Frame fusion scheme on both real world images and image sequences.
I Introduction
By the development of new imaging sensors arises the need of a meaningful combination of all employed imaging sensors. This problem is addressed by image fusion. The actual fusion process can take place at different levels of information representation, a generic categorization is to consider the different levels as signal, pixel, feature and symbolic level [3].
In the following, we discuss the pixel level fusion process. To perform pixel level fusion successfully, all input images must be exactly spatially registered, i.e. the pixel positions of all input frames must correspond to the same location in real world. To date, the result of pixel level image fusion is considered primarily to be presented to the human observer, especially in image sequence fusion. A possible application is the fusion of infrared and visible images obtained by an airborne sensor platform to aid a pilot navigate in poor weather conditions or darkness.
In case of pixel level fusion, some generic requirements can be imposed on the fusion result: The fusion process should preserve all relevant information of the input imagery in the composite image, while suppressing irrelevant image parts and noise in the fusion result. The fusion scheme should not introduce any artifacts or inconsistencies which would distract the human observer or following processing stages. In image sequence fusion arise the additional problems of temporal stability and consistency of the fused image sequence.
The paper is organized as follows: In section II we briefly summarize the Discrete Wavelet Transform and the extended concept of Discrete Wavelet Frames. In Section III the Wavelet Frame 1 In: Proceedings of the 16th Leeds Applied Shape Research workshop, Leeds University Press, 1996
fusion scheme is introduced. Results of the proposed fusion scheme on real world imagery are presented in section IV.
II Discrete Wavelet Transform and Discrete Wavelet Frames
A. The Discrete Wavelet Transform
The Wavelet Transform as initially described for square integrable functions of a continuos variable, i. e. f x L R ()()∈2, can be viewed as a multi-resolution approximation of the function f x (). By the Wavelet Transform, f x () can be expressed in terms of limited support basis functions ψa b x ,() of different resolution and extent. These basis functions are obtained by translation and contraction/dilation from a "prototype" basis function ψ()x as ψψa b a x b a x ,()()=??1
.
Mallat [5] derived a recursive decomposition scheme to perform the Wavelet Transform of a discrete sequence f n (). This recursive decomposition scheme for the discrete Wavelet Transform (DWT) can be viewed as a subband coding scheme, known from speech signal coding [5], [7].Due to the limited support of the basis functions ψa b x ,(), the Wavelet Transform signal representation is shift variant, i.e. a shift of the input sequence leads to a nontrivial change of the wavelet coefficients. This shift variance is a drawback in many applications.
There are several approaches to overcome this undesirable behaviour of the DWT. The straightforward method is to compute the DWT for all possible circular shifts of the input sequence with respect to the sequences length.
B. Discrete Wavelet Frames
Another approach to obtain a shift invariant wavelet representation is the concept of wavelet frames, initially introduced for functions of a continuous variable [1]. In the case of discrete input sequences, this is known as Discrete Wavelet Frame (DWF) decomposition [6]. For the DWF a recursive decomposition scheme, similar to the DWT scheme, can be derived:
Each stage of the recursive DWF scheme splits the input sequence into the wavelet frame sequence w n i () which is stored, and the scale frame sequence s n i () which serves as input for the next decomposition level:
w n g k s n k i i i k +=???∑12()()()
(1)
s n h k s n k i i i k
+=???∑12()()()
(2)The zeroth level scale frame sequence is set equal to the input sequence s n f n 0()()=, thus defining the complete DWF decomposition scheme. The analysis filters g k i ()2? and h k i ()2? at level i are obtained by inserting the appropriate number of zeros between the filter taps of the prototype filters g k () and h k ().
The reconstruction of the input sequence is then performed by the inverse DWF (IDWF)reconstruction as a convolution of both wavelet frame sequence and scale frame sequence with the appropriate reconstruction filter ~()g k i 2? and. ~()h
k i 2?.s n h n k s n g n k w n i i i k i i k
()~()()~()()
=???+???++∑∑2211(3)
C. Two Dimensional Wavelets and Wavelet Frames
The usual way to extend the Wavelet Transform to 2-dimensional images is the tensor product formulation [5]. This separable two dimensional extension is applicable to both DWT and DWF.For the 2-dim separable DWT and DWF there are three oriented wavelet sequences w m n i j (
)(,)
(with j =123,,) needed to describe the resulting high-pass signal of each decomposition stage. The 2-dim wavelet frame sequences and the 2-dim scale sequence of each level are obtained by a recursive application of the 1-dim decomposition scheme (1) and (2) in row and column direction,leading to the following decomposition procedure:
s m n h l h k s m l n k i i l i i k
+=?????∑∑122(,)()()(,)
(4)w m n g l h k s m l n k i i l i i k +=?????∑∑1
122()(,)()()(,)(5)
A similar formulation can be derived for the wavelet frame sequences w m n i +12()(,) and
w m n i +13()(,). As in the 1-dim case, the zeroth level scale sequence is defined as the input image s m n f m n 0(,)(,)=. In case of 1-dim input signals the energy of the wavelet frame coefficients w n i ()is a measure of the signal irregularity at the resolution 2i [4]. In case of 2-dim images, this signal irregularity can be viewed as edges, thus the 2-dim DWF leads to a multi-resolution edge representation of the input image. The wavelet frame sequence w m n i ()(,)1 corresponds to the horizontal edges at decomposition level i , w m n i ()(,)2 to the vertical edges and the sequence w m n i ()(,)3 corresponds to the edges in both diagonal directions.
The image reconstruction from the 2-dim wavelet frame representation can be performed by applying the 2-dim extension of (3) until the zeroth level is reached, where s m n f m n 0(,)(,)=holds.
III The Fusion Process
A. The Basic Idea
The basic idea of the proposed wavelet based fusion scheme is motivated from some insight in the human visual system, which is primary sensitive to local contrast changes i. e. edges, which can be assumed as the most salient image features to human perception [2].
Motivated from these insights, the Wavelet Frame fusion scheme performs a fusion of the multiscale edges resulting from the DWF decomposition scheme, thus obtaining a fused image which combines the most salient features of all input images.
At the first step of the fusion scheme a 2-dim DWF decomposition (4), (5) is applied to each input image f m n l (,), leading to an multiscale edge representation by the wavelet frame sequences w m n l i j ()(,). The actual fusion process is performed as a combination of the corresponding wavelet frame coefficients of all input images, to build a single composite wavelet frame sequence w m n F i j ()(,). This combination takes place on all decomposition levels i and all three orientations of the wavelet sequences with j =123,,. At the last decomposition level, the scale sequences s m n (,),representing the images average intensity are merged together using a different combination rule.The actual combination scheme for the wavelet frame and scale sequences depends on the fused images requirements and is discussed below.
By applying the 2-dim IDWF reconstruction scheme to the composite sequences, the fused image f m n F (,) is built from the composite multiscale edge representation. Figure 1 shows the principle of the fusion process for two input images.
Fig. 1: DWF fusion scheme
B. Combination of the Wavelet Frame Sequences
The combination schemes for merging the corresponding sequences can be divided into two main categories: selection and averaging. Averaging leads to a stabilization of the fusion result while introducing the problem of possible pattern cancellation due to opposite object contrast in different input images. This can be avoided by the application of a selective combination scheme.In this selective scheme the most salient image edge is chosen for the composite wavelet frame sequence, i.e. it is a choose max scheme applied to the wavelet frame coefficients w m n l i j ()(,). This scheme can be extended by a predefined weighting of each wavelet sequence, reflecting a possible a priori preference of some input image:
()w m n w m n F i j l l l i j (
)()(,)arg max (,)
=?α(6)
The composite scale sequence s m n F N (,) of the last decomposition level N , representing the average intensity of the fused image is composed by a weighted averaging of all input scale sequences s m n l N (,):
s m n s m n F N l l l N (,)(,)=?∑β.
(7)
C. Decomposition Depth
The necessary decomposition depth is related to the spatial extent of the relevant objects to be fused in the input images, which can be expressed in the multi-scale edge terminology of the wavelet frame decomposition. To perform a consistent fusion of an arbitrary object, this object has to be completely decomposed in its edge representation. So the necessary decomposition depth depends on the spatial extent of the objects to be fused and the length of the Wavelet filter used.The larger the objects to be fused and the longer the wavelet filter used, the more decomposition levels are needed to perform a consistent fusion of all objects.
IV Results
The DWF fusion scheme was investigated for the fusion of spatially registered images and an image sequence. We used a real world image pair and a real world image sequence of 99 successive frames, obtained by a Low Light Television (LLTV) and a Forward Looking Infrared (FLIR)sensor, see Figure 2.One problem in evaluating the fusion results is that there exists no "optimal" fused image, due to
the fact the
output of the fusion process is presented to the human observer. The human quality measurement depends highly on psychooptical factors, so we can not apply a numerical quality measurement on the fusion result, leaving the quality evaluation to the human observer.
Fig. 2: Real World test images
All of the fusion results were computed with the incorporation of the selection scheme of (6)with an equal weighting of both input images. The fused image scale sequence was taken from the LLTV image, due to the fact that the LLTV is preferred by the human observer.
A. Fusion of Static Images
To investigate the influence of the wavelet filters in the fusion process, we used several different wavelets, both orthogonal and biorthogonal ones. We found that the wavelet filter used has only little influence on the fusion result, shorter wavelet filters lead to slightly sharper and more crispy fusion results, see Figure 3 on the next page.
B. Fusion of Image Sequences
We also examined the DWF fusion method in case of image sequences. The DWF method resulted in a high temporal stability of the fused image sequence. The resulting image sequences were temporary consistent without distracting flickering, while all relevant objects of all input images were found in good contrast in the fused image sequence. The influence of the wavelet filter used in the analysis and synthesis process is nearly neglectible. We got stable fusion results of nearly the same contrast with all wavelet filter used (Haar, Daubechies-2, Daubechies symmetric Spline (2,2) and (4,4)).
Input A (LLTV)Input B (FLIR)
V Conclusion
We proposed a novel fusion method for the pixel level fusion of spatially registered images and image sequences. This fusion method is based on a shift invariant extension of the discrete Wavelet Transform which yields an overcomplete signal representation, called wavelet frames. Due to the shift invariant signal representation obtained by the wavelet frame representation, the fusion results are temporarily stable and consistent.Fig. 3: Influence of the Wavelet Filter used in the DWF scheme
VI References [1]
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Signal Proc., vol. SP-40, September 1992, pp. 2207-2232Wavelet: Haar Wavelet: D2
Wavelet: DBSS(2,2)Wavelet: DBSS(4,4)
专心翻译 做到极致 常用计算机术语翻译－－本地化 软件本地化行业有很多经常使用的行业术语，非行业人士或刚刚进入该行业的新人，常常对这些术语感到困惑。另外，软件本地化行业属于信息行业，随着信息技术的迅速发展，不断产生新的术语，所以，即使有多年本地化行业经验的专业人士，也需要跟踪和学习这些新的术语。 本文列举最常用的本地化术语，其中一些也大量用在普通信息技术行业。对这些常用的术语，进行简明的解释，给出对应的英文。 加速键或快捷键(accelerate key)。常应用在Windows 应用程序中，同时按下一系列组合键，完成一个特定的功能。例如，Ctrl + P ，是打印的快捷键。 带重音的字符(accented character)。例如在拉丁字符的上面或下面，添加重音标示符号。对于汉字没有此问题。 校准(alignment)。通过比较源语言文档和翻译过的文档，创建翻译数据库的过程。使用翻译记忆工具可以半自动化地完成此过程。 双向语言(bi-directional language)。对于希伯莱语言或者阿拉伯语言，文字是从右向左显示，而其中的英文单词或商标符号从左向右显示。对于中文，都是从左向右显示。 编译版本(build)。软件开发过程中编译的用于测试的内部版本。一个大型的软件项目通常需要执行多个内部版本的测试，因此需要按计划编译出多个版本用于测试。 版本环境(build environment)。用于编译软件应用程序的一些列文件的集合。
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一、课程性质和任务 Photoshop是计算机专业必修的一门专业课程，该课程在专业建设中占有重要的地位，重点培养学生的实践动手能力和审美水平。该课程从“如何做”入手，再进一步提升到“为什么这样做的”的水准，最终达到由学生自行创意制作的阶段。因此，内容着重基础知识、基本概念和基本操作技能，强调Photoshop软件的使用，同时兼顾计算机图形设计领域的前沿知识和创意设计。 二、课程教学目标 （一）技能目标： （1) 了解和掌握Photoshop基本理论和基本常识； （2) 熟练掌握Photoshop的使用技巧； （3) 熟练使用Photoshop 操作界面和功能； （4) 理解Photoshop中选择区域、通道、路径、图层等相关概念并能正确使用； （5) 掌握图像合成的基本方法与技巧； （6) 理解计算机中颜色的表示方法和图像的颜色模式； （7) 掌握Photoshop软件使用环境下的创意设计； （8) 培养学生的审美水平和创意设计能力； （9) 能独立完成、自主创意一幅作品； （10) 了解Photoshop 其它相关新版本的的应用常识。 （二）能力目标： （1) 熟练地运用Photoshop制作效果图，并能在实际工作中得到应用。 （2) 培养学生搜集资料、阅读资料和利用资料的能力；
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中英文资料对照外文翻译 一、英文原文 A NEW CONTENT BASED MEDIAN FILTER ABSTRACT In this paper the hardware implementation of a contentbased median filter suitabl e for real-time impulse noise suppression is presented. The function of the proposed ci rcuitry is adaptive; it detects the existence of impulse noise in an image neighborhood and applies the median filter operator only when necessary. In this way, the blurring o f the imagein process is avoided and the integrity of edge and detail information is pre served. The proposed digital hardware structure is capable of processing gray-scale im ages of 8-bit resolution and is fully pipelined, whereas parallel processing is used to m inimize computational time. The architecturepresented was implemented in FPGA an d it can be used in industrial imaging applications, where fast processing is of the utm ost importance. The typical system clock frequency is 55 MHz. 1. INTRODUCTION Two applications of great importance in the area of image processing are noise filtering and image enhancement [1].These tasks are an essential part of any image pro cessor,whether the final image is utilized for visual interpretation or for automatic an alysis. The aim of noise filtering is to eliminate noise and its effects on the original im age, while corrupting the image as little as possible. To this end, nonlinear techniques (like the median and, in general, order statistics filters) have been found to provide mo re satisfactory results in comparison to linear methods. Impulse noise exists in many p ractical applications and can be generated by various sources, including a number of man made phenomena, such as unprotected switches, industrial machines and car ign ition systems. Images are often corrupted by impulse noise due to a noisy sensor or ch annel transmission errors. The most common method used for impulse noise suppressi on n forgray-scale and color images is the median filter (MF) [2].The basic drawback o f the application of the MF is the blurringof the image in process. In the general case,t he filter is applied uniformly across an image, modifying pixels that arenot contamina ted by noise. In this way, the effective elimination of impulse noise is often at the exp ense of an overalldegradation of the image and blurred or distorted features[3].In this paper an intelligent hardware structure of a content based median filter (CBMF) suita ble for impulse noise suppression is presented. The function of the proposed circuit is to detect the existence of noise in the image window and apply the corresponding MF
图形图像处理教学计划 一、课题分析 该软件是由美国ADOBE公司开发的一个集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意、图像合成、图像输入/输出于一体的专业图像处理软件。adobe photoshop为美术设计人员提供了无限的创意空间，可以从一个空白的画面或从一幅现成的图像开始，通过各种绘图械具的配合命名用以图像调整方式的组合，在图像中任意调整颜色、明度、彩度、对比、甚至轮廓及图像；通过几十种特殊滤镜的处理，为作品增添变幻无穷的魅力。adobe photoshop设计的所有结果均可以输出到彩色喷墨打印机、激光打印机打印出来。当然也可以软拷贝至任何出版印刷系统。 二、教学目标 通过本课程的学习，要求学生能熟练掌握photoshop各种工具的操作，并且能应用到现实生活与工作中。如：抠图、调效果、搞合成、做特效；进而掌握平面设计、效果图后期与影楼后期等等行业的工作。 三、教学重点和难点 重点：抠图、调图、修图、特效、合成 难点：图层、路径、色彩、通道 四、提高教学质量的方法 1、课前做好充分的准备，对教材、对软件、对专业、对学员要做充分的分析。 2、多以实际结合，生活中的点滴都是我们学习的素材。
3、坚持教学以学为主，教为辅。 4、兴趣是最好的老师，重在培养学生对学习的兴趣。 5、鼓励学生自学，但老师得要监督，不然很可能会“走火入魔”！ 五、教学进度和要求 时 间章节 课 次 授课内容教学目标 教学 重点 课 时 数 第一周第一 章 基础 知识 1 软件与课程介绍、界面、 文件管理、视图布局与操 作、选区基础 让学员了解PS 是做什么的、 认识界面并对 其进行布局、 学习文件管 理、选区基础 布局 与控 制视 图、 文件 管 理、 选区 2 2 选区的布尔运算、变换操 作（移动、缩放、旋转、 斜切、扭曲、透视、翻转） 让学员掌握选 区的布尔运算 并运用其抠出 比较复杂的 图；同时掌握 对选出对像的 变换操作与快 选区 的布 尔运 算、 变换 2
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目录 一、项目背景及建设目标 (3) 1.1 项目背景 (3) 1.2 技术优势 (4) 二、厂区智能视频分析整体设计方案 (5) 2.1传统对射系统与智能视频分析系统比较 (5) 2.2厂房周界入侵报警系统 (6) 2.2.1 周界入侵检测 (7) 2.2.2 周界警戒线警戒区预警 (8) 2.3厂房仓库物资看护 (8) 2.3.1 可疑人员接近仓库提醒 (8) 2.3.2 仓库物品看护 (9) 2.3.3 夜间停车场、厂区内部、附近可疑逗留检测 (9) 2.4夜间厂区办公楼内可疑人员检测 (10) 2.5生产车间危险区域或者夜间下班后人员检测 (10) 2.6系统拓扑结构 (11)
一、项目背景及建设目标 1.1 项目背景 慧视科技智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能，拥有自主的软件知识产权，可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识，且传统的视频监控系统数量庞大画面单一，工作人员很难从视频中发现问题，往往更多用于事后取证，智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警，报警速度快且精确度高，可辅助工作人员从繁琐重复的工作中解放出来，真正体现科技为人服务的理念。 国内现有厂房的视频监控系统主要由摄像机、光缆、矩阵、硬盘录像机和电视墙等组成。由于视频监控图像数量大，内容枯燥，现有系统即使配备值班人员，在大多数情况下仍处于无人观看的状态下。当犯罪事件发生时，从硬盘录像机中调取录像回放、取证变成系统主要的价值之一。即使值班人员在岗，由于人的生理特点，不可能长时间有效观察多路图像，很可能造成遗漏可疑事件，对安全形式产生错误判断。 智能视频监控技术可以理解为用计算机来帮助值班人员"看"监控录像。现代计算机的高可靠性可以提供24小时不间断地保护。从根本上杜绝由于人员疲劳造成的遗漏问题。同时也可以防止出现监控人员内外勾结的可能性。
Algebraic operation 代数运算一种图像处理运算，包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。 Aliasing 走样（混叠）当图像像素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。Arc 弧图的一部分；表示一曲线一段的相连的像素集合。 Binary image 二值图像只有两级灰度的数字图像（通常为0和1，黑和白） Blur 模糊由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。 Border 边框一副图像的首、末行或列。 Boundary chain code 边界链码定义一个物体边界的方向序列。 Boundary pixel 边界像素至少和一个背景像素相邻接的内部像素（比较：外部像素、内部像素） Boundary tracking 边界跟踪一种图像分割技术，通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素将弧检测出。 Brightness 亮度和图像一个点相关的值，表示从该点的物体发射或放射的光的量。 Change detection 变化检测通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。 Class 类见模或类 Closed curve 封闭曲线一条首尾点处于同一位置的曲线。 Cluster 聚类、集群在空间（如在特征空间）中位置接近的点的集合。 Cluster analysis 聚类分析在空间中对聚类的检测，度量和描述。 Concave 凹的物体是凹的是指至少存在两个物体内部的点，其连线不能完全包含在物体内部（反义词为凸） Connected 连通的 Contour encoding 轮廓编码对具有均匀灰度的区域，只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。 Contrast 对比度物体平均亮度（或灰度）与其周围背景的差别程度 Contrast stretch 对比度扩展一种线性的灰度变换 Convex 凸的物体是凸的是指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。Convolution 卷积一种将两个函数组合成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算。 Corrvolution kernel 卷积核1，用于数字图像卷积滤波的二维数字阵列，2，与图像或信号卷积的函数。 Curve 曲线1，空间的一条连续路径，2 表示一路径的像素集合（见弧、封闭曲线）。 Deblurring 去模糊1一种降低图像模糊，锐化图像细节的运算。2 消除或降低图像的模糊，通常是图像复原或重构的一个步骤。 Decision rule 决策规则在模式识别中，用以将图像中物体赋以一定量的规则或算法，这种赋值是以对物体特征度量为基础的。 Digital image 数字图像 1 表示景物图像的整数阵列，2 一个二维或更高维的采样并量化的函数，它由相同维数的连续图像产生，3 在矩形（或其他）网络上采样一连续函数，并才采样点上将值量化后的阵列。 Digital image processing 数字图像处理对图像的数字化处理；由计算机对图片信息进
图像处理课程设计报告 导语：设计是把一种设想通过合理的规划周密的计划通过各种感觉形式传达出来的过程。以下是XX整理图像处理课程设计报告的资料，欢迎阅读参考。 图像处理课程设计报告1 摘要：图像处理技术从其功能上可以分为两大类：模拟图像处理技术、和数字图像处理技术。数字图像处理技术指的是将图像信号直接转换成为数字信号，并利用计算机进行处理的过程，其主要的特点在于处理的精度高、处理的内容丰富、可以进行复杂、难度较高的处理内容。当其不在于处理的速度比较缓慢。当前图像处理技术主要的是体现在数字处理技术上，本文说阐述的图像处理技术也是以数字图像处理技术为主要介绍对象。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。近年来, 图像处理技术得到了快速发展, 呈现出较为明显的发展趋势, 了解和掌握这些发展趋势对于做好目前的图像处理工作具有前瞻性的指导意义。本文总结了现代图像处理技术的三点发展趋势。 对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提
取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是计算机或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。 (3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。不管是 何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。 数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面： 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
《常用工具软件》考试题库 一．判断题（每小题1分，共10分） 1. Realone Player不支持多节目连续播放。（X） 2.网际快车可以上传和下载文件。（√） 3. Internet上所有电子邮件用户的E-mail地址都采用同样的格式：用户名@主机名。（√） 4.Adobe Acrobat Reader可以解压缩文件。（X） 5.ACDSee是目前最流行的数字图像处理软件，它能广泛应用于图片的获取、管理、浏览、优化，甚至和他人的分享。（√） 6.天网防火墙的拦截功能是指数据包无法进入或出去。（X） 7.Symantec Ghost可以实现数据修复。（X） 8. 用户可以向金山词霸词库中添加没有收录的中、英文单词。（√） 9.系统长时间使用之后，会留下一堆堆垃圾文件，使系统变得相当臃肿，运行速度大为下降，但是系统不会频繁出错甚至死机。（√） 10.在使用FlashFXP软件下载网络中的FTP资源时，只需掌握FTP服务器的URL地址即可。（√） 11.在安装瑞星防火墙时，旧版本的瑞星防火墙无需卸载。（X） 12.压缩文件管理工具WinRAR只能压缩文件，不能对文件进行解压。（X） 13.在使用Virtual CD时，映像文件是不能被Windows资源管理器直接读取的，必须从Virtual CD中提取。（√） 14.在用Nero - Burning Rom软件制作CD时，可将数据文件从本地资源管理器中拖入了刻录机虚拟资源管理器中。（X） 15. 超级解霸3000能截取当前视频窗口中的图像存为图形文件。（√） 16.用MSN聊天时，可以隐身登录。（√） 17.ACDSee是目前最流行的数字图像处理软件，它能广泛应用于图片的获取、管理、浏览、优化，甚至和他人的分享。（√） 18、病毒不属于计算机软件（×） 19、优化大师就是让系统运行后没有垃圾文件（×） 20、注册表直接影响系统运行的稳定性（√） 21、清理注册表就是删除注册表中无用软件的注册信息（×） 22、360杀毒不能对单个文件进行病毒查杀（×） 23、根据工具软件使用的领域不同，但是一般都包含有标题栏、菜单栏、工具栏、状态栏、工作区。（√） 24、在进行实验操作时，为了不破坏现有的操作系统以及相关设置，我们可以使用虚拟机软件。（√） 25、在使用虚拟机的时候，按键盘右边的ALT可以在虚拟机和宿主机之间切换。（√） 26、CuteFTP是一个基于文件传输协议客户端软件。（√） 27、虚拟光驱是一种模拟CD-ROM工作的工具软件，它能在操作系统中模拟出新的光盘驱动器，是对物理光驱的一种仿真。（√） 28、利用ghost可以备份windows操作系统。（√） 29、常见的压缩格式ZIP格式、RAR格式、CBA格式、ACE格式。（√） 30、利用CuteFTP软件可以上传网站文件。（√） 31、Deamon Tools是一个优秀的虚拟光驱工具。（√）
《计算机图像处理》课程标准 课程类别：专业核心课程 教学时数：56 学分：5 适用专业：电子商务 授课对象：一年级第一学期 制订人： 完成时间：2014-9-5 一、课程标准的制订依据 本课程是图文信息处理专业课程。通过本课程的学习，使学生掌握Photosop这个图像处理软件，该软件功能强大，广泛应用于印刷、广告设计、封面制作、网页图像制作、照片编辑等领域。利用Photosop可以对图像进行各种平面处理。绘制简单的几何图形、给黑白图像上色、进行图像格式和颜色模式的转换。培养学生对图像的处理技术，也为以后学习图像的排版与输出做基础。 二、课程性质与作用 《计算机图像处理》是电子商务专业核心课，也可作为其它移动传媒专业的拓展课。负责互联网电子商务涉及的知识、能力、素质等方面的培养，学生的职业岗位主要是面向视觉营销网页设计岗位的高技能应用型人才，具有知识运用的综合性，技能实做的复合性，理论与实践结合密切性等特点。 通过对Photoshop软件的讲授与学习，能够让学生达到熟练操作图像处理作的方法与灵活运用设计创作的基本要求，从而达到专业学习的基本要求和满足市场与社会发展的需求。 培养学生分析问题和解决问题的能力，培养他们的职业情感、职业态度、职业技能等综合职业能力和创新能力，为学生就业打好基础。 三、本课程与其他课程的关系
四、课程目标 1．课程地位 《计算机图像处理》是移动传媒学院电子商务专业的核心专业课程。 《计算机图像处理》是让学生掌握计算机图像基本知识的基础上，学习图像从到互联网广告设计的全过程相关的基础理论和专业技能。成为实践能力强、具有良好职业道德、可持续发展能力的高素质、高技能人才。《计算机图像处理》实行学习情境教学，把课程内容分解为若干学习情境，每一个学习情境中又含有若干个教学任务，学生在不断完成工作任务的过程中掌握知识并增长实际技能。 通过本课程的学习，训练学生的实际操作能力和工作经验，培养学生的团队合作精神、语言表达能力、决策能力、自学能力、客观评价能力、竞争意识、可持续发展能力等职业综合素质，为以后从事专业工作奠定基础。 2．课程定位 本课程以情景式教学为主体，教师讲授与学生自学结合，项目驱动教学法，仿真教学，案例教学方法，启发式教学方法，直观演示启发，多媒体教学，计算机情景实验教学方法。具备鉴赏设计作品的能力；具备动手设计图的设计能力；具备设计中解决问题的能力；具备设计与商业相结合的能力。重点培养学生分析与解决设计与视觉营销中各种工艺问题的能力。 3.专业能力 （1）鉴赏设计作品设计能力； （2）掌握动手设计网页能力； （3）具备解决设计构图的能力； （4）掌握设计色彩搭配能力； （5）设计与商业相结合的综合能力； （6）视觉营销能力； （7）设计管理协调管理能力。 并通过图像图形设计综合实训，使学生具备从事网页设计、视觉营销的综合应用能力。 4.社会能力 （1）具备符合电子商务图像设计的基本职业道德和职业素质。 （2）具备知识产权意识、质量意识、环境保护意识、节约意识，并能言行一致； （3）善于观察、发现和学习，能与团队成员共同协作、沟通、协商完成相关工作；
常用CAT计算机辅助翻译软件 1、SDL TRADOS SDL Trados为他们克服了在不同国家地区的文化、语言障碍，从而为他们的全球化铺平了发展道路。因为SDL Trados用户通常能够将完成工作的速度提高50%左右(具体数值依不同文档，项目会有变化)，更准确地评估时间和成本，显著减少翻译错误，编写更为一致的翻译（对技术、法律和医学翻译来说，这一点尤其重要）。这正因为其功能强大，在操作性方面就有所不足，在国内来说普及度不高。 2、iCAT iCAT辅助翻译工具免费软件，内嵌到Word工具中，支持最新的Word2013，支持64、32的系统，支持中文、繁体中文、英、日、韩、德、法、俄、西班牙等。它提供独立的术语和翻译记忆库（TM），可以同时挂多个术语库，同时通过火云术语配合使用，实现术语分享和收藏功能，达到云端保存的效果。自带机器翻译，术语批准等功能，同时译员通过使用该工具能及时了解自己最新的翻译字数。对于译后稿，提供3种保存格式，解决了译员对译后稿件的排版麻烦。该公司有兼全职译员3W多名，同时在各高校MTI教学和外语类实验室广泛使用，故在国内知名度很高。 3、passolo Passolo 是一款功能强大的软件本地化工具，它支持以Visual C++ 、Borland C++ 及Delphi 语言编写的软件（.exe、.dll、.ocx）的本地化。以往针对这两种不同语言编写的软件，我们大多是需要分别使用Visual Localize 和Language Localizator 来进行软件的中文化。而现在，Passolo 把二者的功能结合在了一起，并且性能稳定、易于使用，用户即不需要进行专门的训练，也不需要丰富的编程经验，在本地化的过程中可能发生的许多错误也都能由Passolo 识别或自动纠正。所以，passolo是软件本地化不二的选择。 4、Transmate Transmate 提供了独立的翻译操作界面，不依赖、也无需与其他应用程序交互（如MS WORD），在单一的程序界面中集成了翻译记忆库（TM）、术语库和翻译单元列表，界面简洁，操作方便。不像使用老版Trados 那样，需要启动多个不同的应用程序来分别操作记忆库、术语库和相关的文件。因其Transmate其实验室产品在高校广泛应用，故儿成为国内大多数译员比较熟悉的工具，在翻译公司的应用率也相对较高。 5、WordFast Wordfast 是结合Microsoft Word 使用的翻译记忆引擎。它可以在PC 或Mac 操作系统下运行。(请参阅技术规格或支持的操作系统)Wordfast 数据具有易用性和开放性，同时又与Trados 和大多数计算机辅助翻译(CAT) 工具兼容。它不仅可被用来翻译Word, Excel, Powerpoint, Access 文件，还可被用来翻译各种标记文件。此外，Wordfast 还可以与诸如PowerTranslator?，Systran?，Reverso? 等机器翻译(MT) 软件连接使用。另外，它还具有强大的词汇识别功能。所以，个人译员使用的比例相对较高. 6、Logoport Lionbridge 的免费产品，嵌入Word工具中，至于它的RTF文件是怎么做出来的，不得而知。它使用在线的TM服务器，可以很多译员同时翻译一个文件，TM时时共享，这和免费使用可以说是Logoport最大的优势，但是因为使用在线的TM，可能是他们服务器在国外的原因，每打开一个翻译单元格，都要花费一两秒钟的时间，译员怨声不断。初次看到分析出来的Log文件，可能会受到误导，认为那些１００％匹配不用翻译，其实Logoport是用本文件将要翻译出来的TM结果分析未曾翻译的文件，乍一看好似很多匹配，实际上都是需要翻译的"新词"，不过，匹配部分算钱的办法还算合理，比Trados匹配部分要高很多。所以,CAT爱好者可以玩一玩.
珠海城职学院（成教）双证教育中心学期教学授课(实训)计划 2016-2017 年第一学期 课程名称图形图像处理 授课班级16计算机应用 使用教材《中文版Photoshop CS6实例教程》 授课教师 授课计划审批 教务员年月日教务主任年月日 授课计划执行情况检查 检查日期授课计划执行情况检查人年月日 年月日
教学授课（实训）计划说明一、任教课程基本情况 所教学生所学专业计算机应用 课程性质专业课 新开课还是续开课新开课 本期计划布 7次 置 作业次数 二、课程目标（知识目标、能力目标、素质目标） 1.能力目标 ●掌握Photoshop图像处理软件的使用方法； ●能进行数码照片处理、色彩修饰； ●能绘制VI标志、图形等手绘作品； ●能制作图像特效、纹理图案等； ●能够完成广告版式、网页界面的设计制作； ●能够制作图文混排的广告招贴、海报等平面设计作品； ●能制作背景、按钮、标题等网页元素。 2.知识目标 ●熟悉图像文件类型、色彩模式的特点及应用； ●理解图层的概念和功能作用； ●理解选区、通道、蒙版的概念及应用特点，理解三者之间的关系； ●理解路径的概念、掌握路径工具的特点； ●熟悉图像处理工具、命令的功能及作用； ●理解滤镜的功能和应用特点。 3.素质目标 ●培养学生创新思维能力和健康的审美意识，提高作品的艺术鉴赏水平； ●培养学生诚实、守信、按时交付作品的时间观念； ●培养良好人际沟通能力和团队合作精神。
三、学情分析 本课程在“以岗位能力为核心”的计算机技术与应用课程体系中处理于重要地位，本课程培养学生数码照片处理、广告图像处理、VI图形绘制、网页图像处理等技能，达到“会、熟、快、美”岗位要求；培养学生创新思维能力和健康的审美意识，培养学生按时交作业的时间观念和团队合作精神，为其成长为一名合格的广告设计与制作人员奠定良好的基础。 本课程是计算机技术与应用专业必须掌握的职业技能，学完本课程后学生完全能够胜任数码照片处理、广告图像处理、VI图形绘制、网页图像处理等职业岗位，为学生考取广告设计师、图像制作员等职业资格证书打下基础。 四、教学主要任务和要求 教学 项目名称工作任务（模块/单元） 划分 教学要求 知识技能内容学习目标 项目一课程定位与图片赏析任务一 欣赏艺术照片 ●了解本课程的 培养目标； ●了解课程在专 业人才培养方 案中的定位与 作用； ●理解矢量图和 位图的概念； ●熟悉PS的操作 界面。 ●通过对不同岗位、不同的精美图片赏析， 激发学生的学习兴趣，使学生主动参与 到图像处理的工作任务中来； ●能够定制和优化合适的工作环境，适应 自己的工作习惯； ●掌握不同图像文件格式的保存方法； ●能够设置图像文件的分辨率、打印尺寸， 能够调整画布大小； ●掌握图像文件基本操作。 任务二 欣赏广告作品 任务三 欣赏VI作品 任务四 欣赏网页 项目二人物数码照片处理任务五 欣赏儿童相册 ●选框工具和套 索工具 ●图像的移动与 复制 ●度量工具 ●裁剪工具 ●选择区域的运 ●培养学生的创新能力，能够运用美学知 识设计照片版面； ●培养学生认真仔细的工作态度； ●能综合运用选框工具、套索工具、移动 工具和选择命令对数码照片进行合成处 理； ●能运用度量工具、裁剪工上瓮城照片进任务六制作简单儿 童艺术照片 任务七 更换儿童照片背景 任务八