]科研论文中图片的处理技巧
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图片处理的五个常见技巧一、调整色彩与对比度在图片处理中,调整色彩与对比度是一个常见且重要的技巧。
通过增加或减少图片中的饱和度、亮度和对比度,我们可以改善照片的色彩平衡和整体效果。
例如,如果一张照片显得过于暗淡,我们可以增加亮度和对比度,使图像更加明亮和清晰。
相反,如果一张照片显得过于鲜艳刺眼,我们可以减少饱和度和亮度,从而使色彩更加柔和和自然。
二、修复和消除瑕疵图像中的瑕疵是指那些不完美的部分,比如划痕、污渍和红眼等。
在处理图像时,我们可以利用各种工具和技术来修复和消除这些瑕疵,从而提高整体质量。
例如,使用修复画笔工具可以轻松去除一张照片上的划痕和污渍。
而针对红眼问题,我们可以使用红眼修复工具来校正。
三、剪裁和旋转图像剪裁和旋转图像是图片处理中常用的技巧,它们可以改变图像的构图和角度,从而提高视觉效果。
通过剪裁图像,我们可以去除不必要的背景或者将图像重点放在感兴趣的物体上。
而旋转图像则可以改变物体的方向和角度,使图像更加生动有趣。
无论是剪裁还是旋转,通过这些操作,我们可以改变图像的比例和整体结构,以适应特定需求。
四、应用滤镜和特效应用滤镜和特效是图片处理的另一个常见技巧,通过选择合适的滤镜和特效,我们可以改变图像的整体风格和氛围。
例如,黑白滤镜可以将彩色图像转化为黑白照片,给人一种复古和艺术的感觉。
而模糊滤镜可以使图像柔和和模糊,从而营造出一种梦幻的氛围。
此外,还有众多其他的滤镜和特效可供选择,因此我们可以根据需要来调整和尝试,以达到满意的效果。
五、添加文本和标记在一些特定的应用场景中,我们需要在图像上添加文本和标记,以便更好地传达信息和引导观众的注意力。
这可以通过在图片上直接绘制文本和图形来实现。
添加文本和标记不仅可以提高图像的可读性和易理解性,还可以增加一些个性化和创意的元素。
因此,在进行图片处理时,我们可以考虑在适当的位置添加必要的文本和标记,以满足特定需求。
综上所述,图片处理的五个常见技巧包括:调整色彩与对比度、修复和消除瑕疵、剪裁和旋转图像、应用滤镜和特效以及添加文本和标记。
SCI论文中作图的原则和技巧有位论文审稿人在自己的博文中就写道:“我审稿时看稿件的顺序是题目、摘要、图表、前言、参考文献和正文”。
可见论文中图片的质量是非常重要的,处理一张图可能会花费大量的时间,图片质量的好坏一定程度上决定了论文能否被录用。
仔细分析大牛们的文章,不难发现,这些高水平论文的图表质量也高人一筹。
那么,这些高颜值的SCI论文配图是如何来的?有什么秘籍吗?SCI 论文作图四大原则原则一:分辨率多数期刊对不一样的图也会有不一样的要求,一般情况来说有三种要求:1、line artwork(纯纯的黑白图,没有中间颜色)是要求最高的,1200dpi 以上;2、combiantion artwork(halftone artwork 与line artwork 的组合,或彩色图与line artwork 的组合)属于中间档,600dpi 以上。
3、halftone artwork(颜色深浅有差别的灰度图,也就是我们最常用的形式)要求最低,300dpi 以上就OK 了;大家可以从实验阶段就留心保存高分辨率的原始图,一般来说600dpi 就完全够用了(line artwork 是极少数的情况,特殊对待),当然也不能一味追求高分辨率,分辨率太高会导致图片很大,投稿时上传容易出现困难。
原则二:图片格式多数期刊要求图片为TIFF 格式或EPS 矢量图,并且要形成独立文件。
好多同学就会冒出来说:“我习惯用bmp 或者jpg 的。
”小编大人对此表示绝不能纵容这类习惯的养成,因为这两种格式包含的信息量相对较少,即便是可以转换为TIFF,质量也会因此而下降(部分图像信息也会丢失哦)。
那又会有好多同学冒出来说:“矢量图看起来好清楚哦!”其实那和TIFF 没有太大的区别,只要是满足分辨率就通通可以。
原则三:物理大小关于这方面小编要强调这是不容忽视的。
虽然在投稿阶段并没有做出严格的要求。
可在印刷排版时就会变的格外讲究起来。
论文图片引用
在论文中,引用他人的图片是常见的做法,这有助于支持你的研究或观点。
要引用他人的图片,你需要遵循以下几个步骤:
1. 确定图片的版权归属:在使用他人的图片之前,请确保获得了版权持有人的许可或确认该图片已有合法的引用或共享方式。
你可以通过访问图片的原始来源或联系作者来获得这些信息。
2. 添加适当的引用格式:在你的论文中引用图片时,需要提供适当的引用格式。
这通常包括作者的姓名、图片的标题或描述、图片的来源以及版权信息。
不同的引用风格可能有所不同,所以你需要根据你所使用的引用风格(如APA、MLA等)来确
定正确的格式。
3. 编号或标记图片:在论文中,你可以使用编号或标记来引用图片。
这有助于读者识别和查找你所引用的图片。
你可以将图片编号或标记放在图片的旁边,并在论文的文本中提及它们。
4. 在图片下方提供说明:为了帮助读者理解图片的含义和背景,你可以在图片下方提供简短的说明。
这可以包括图片的来源、作者信息以及与你的论文相关的详细解释。
需要注意的是,在引用他人的图片时,你也需要遵循学术诚信和道德的原则。
确保你引用的图片不会侵犯他人的版权,并遵循正确的引用方式。
关于分辨率主要两点:
第一,在采集图片的时候提高分辨率,用300或600,tif格式保存原始图片。
第二,如果采集的时候分辨率不高,那就通过photoshop设定高的分辨率,不过图片就会比原来的小。
补救办法,把图片变成PDF格式,然后放到到300%,选定你的图片,然后复制到photoshop 中,设定分辨率,这样会好很多。
我有一个图是刚开始做实验的时候采集的当时没有注意分辨率,后来用这个图的时候才知道有问题。
和一些计算机的同事商量后,用这个办法,还可以。
paper的一个图就是这样做的,还不错,后来接受了。
学术论文插图的正确表达方法1.选择适当的插图类型在选择插图类型之前,应该先考虑插图所要表达的信息。
常见的插图类型包括柱状图、折线图、散点图、饼图、图片等。
-柱状图:适用于对比不同组别、不同条件下的数据大小。
例如,比较不同药物浓度对细胞死亡率的影响。
-折线图:适用于展示随时间变化的数据趋势。
例如,细胞增殖率随培养时间的变化情况。
-散点图:适用于展示两个变量之间的相关性。
例如,血压和年龄之间的关系。
-饼图:适用于展示不同组别所占比例。
例如,不同年龄段的人口分布比例。
-图片:适用于展示实验设备、样品形貌等。
例如,电子显微镜下的细胞形态。
-坐标轴:应根据数据范围和单位选择适当的刻度和坐标轴长度。
坐标轴可以使用对数刻度、破折号等方式展示更广范围的数据。
3.避免图片过于复杂虽然插图能够直观地表达数据,但过于复杂的插图可能会导致读者难以理解。
因此,应避免插图中包含过多的细节和复杂的图形。
-数据精简:如果数据过多,可以选择其中最具代表性的数据进行展示,或者采用子图的方式展示多组数据。
-图形简化:可以使用直线替代曲线,使用简单的标记代替复杂的符号。
图形应简洁明了,易于理解。
4.添加图例和说明在插图中添加图例和说明可以帮助读者更好地理解数据和图形含义。
图例应该说明插图中各个元素代表的含义,如不同颜色代表不同条件、不同符号代表不同实验组。
说明部分可以简要地介绍插图的目的和结果。
-图例:可以在插图旁边或者下方添加图例,图例应清晰、简洁,字体大小适中,以便读者辨认。
-说明:可以在插图下方添加文字说明,介绍插图的目的、实验条件、结果等。
5.高质量的插图制作为了确保插图的质量和清晰度,应注意以下几点:- 分辨率:插图应以高分辨率保存并插入论文中,避免模糊和失真。
一般来说,分辨率应在300dpi以上。
-尺寸:插图的尺寸要适当,既能在文中容纳,又能保证清晰度。
一般来说,插图的宽度不宜超过页面的宽度。
-文件格式:常用的插图文件格式包括JPEG、PNG、TIFF等。
如何⽤⼀顿饭的时间处理⼀篇SCI的全部图⽚?论⽂的图⽚是⽂章质量的关键,提⾼图⽚质量往往可以起到锦上添花的作⽤。
⼀篇论⽂⾥的图⽚,少⾄⼏张,多则⼏⼗张,把所有的图⽚修改成理想的模样是个浩⼤的⼯程,⽅法不对往往费时费⼒还不出效果。
那么怎样简单快速的处理论⽂图⽚呢?这⾥教⼤家⼏招。
⼀、如何给图⽚添加⽩底编号?论⽂中除了对图⽚有编号的要求,还有在图上也需要标记相应的图(a)、图(b)……等进⾏必要的补充说明,⽐如下中左上⾓的部分如何处理呢?有⼈想到了Word⾥⾯的⽂本框,⽂本框其实是可以的,制作好后可以进⾏组合,但个⼈不太喜欢⽤⽂本框,⽐较繁琐,所以放弃。
肯定是有其他的办法的。
这⾥提供三种⽅法,供⼤家参考:⽅法⼀:PhotoShop处理在⼀位师姐那⾥得知PS可以做到。
对啊,强⼤的PS好久没有⽤了,以⾄于都快忘记了还有这个⼯具了。
曾经⾃学了⼀些PS技巧,这点⼩问题应该是难不倒的,所以尝试了⼀下,操作起来不难,步骤如下:1. 打开PS,导⼊图⽚,选择矩形选框⼯具,按住Shift键(为了保证拖出来的是正⽅形,不要求的话可以不⽤按),在图⽚左上⾓拖选到合适的⼤⼩,按下Shift+F5键进⾏填充,填充底⾊为⽩⾊;2. 选择横排⽂字⼯具,输⼊⽂字,设置⽂字字体格式和⼤⼩,然后合并图层就好了。
⽅法⼆、附件⾥的绘图⼯具PS的确好⽤,但有些同学电脑上没有安装PS软件,怎么办?还有没有其他的办法?当然有!系统⾃带的绘图⼯具也挺好⽤的啊。
试试:1. 打开附件⾥⾯的画图⼯具(指定快捷键更效率),导⼊图⽚;2. 点击⼯具上⾯的⽂本,选择不透明,输⼊编号⽂本,设置相应的字体格式与⼤⼩就可以。
(如果图⽚尺⼨⼀样,为了美观,建议每次设置同样⼤⼩的像素)⽅法三、Irfanview的批量处理Irfanview是⼀个⼩巧但功能极其强⼤的看图⼯具。
⽤善⽤佳软⽼师的话说,它⼜不仅仅是看图⼯具。
这个批处理是什么概念呢?不是⾃动的按a、b、c……排序下去,这⼀点⾃⼰⽬前还没有实现,它指的是对于需要添加同样⽂本信息的图⽚进⾏批处理。
论⽂中对绘图的某个细节进⾏局部放⼤(⼤图套⼩图)
最近在准备新的论⽂,在实验结果中想对图⽚的某些细节进⾏放⼤处理,实际上就是⼤图中套⼩图的效果。
在⽹上找了⼀些⽅法(多数推荐使⽤magnify.m),但是都不是⾃⼰想要的结果,于是⾃⼰探索出了⼀种⽅法,供需要者参考:
环境:Matlab R2019b + visio 2016
1.在matlab环境中画图并“复制为向量图”(Matlab R2019b中⾃带),粘贴到visio中。
2.对matlab中绘制出来的图进⾏局部放⼤(matlab⾃带的放⼤功能),然后再将放⼤后的区域也“复制为向量图”,粘贴到visio中。
3.在visio中拖拽两者到合适的位置,并“组合”起来
4.最后保存成pdf,必要的时候使⽤Adobe Acrobat Pro DC对pdf格式的图⽚进⾏裁切。
不少研究生们可能都有这样的体会:千辛万苦得来的实验结果,不知道该如何展现给别人?的确如此,有些研究工作做得非常出色,可能由于呈现方式的问题,不能发表高水平的文章(尤其是SCI文章)。
仔细分析C-N-S系列的大牛文章,不难发现,这些高水平论文的图表质量也高人一筹。
因此,合理的“包装”自己的实验结果非常重要。
一、共聚焦图片1. 拍照时要保留大中小三个倍数的图,且图片分辨率不能太低(我们用1024*1024),能大则大,我们是因为机器限制。
用的时候要进行裁减,比如文章上放的是200倍和400倍的图,实际上200倍的图来自拍照时100倍的图,400倍的图来自拍照时200倍的图。
这样有利于准确地形成系列图片。
2. 图片对比度、中间色之类可以(或者是必须)在保证趋势的基础上进行适当调整。
3. 荧光图片不提倡定量,定量要配合western。
4. 应该是tif格式。
5. 拍照时一般不要把对比度调节的太大,尽量保存细节。
拍的太强了后期是不好调弱的,或者背底太暗了也会丢失细节的。
这些后期都可以通过软件调节。
6. 低倍-高倍的顺序。
反之会形成暗区,特别是在高倍加zoom放大层扫之后特别明显。
这是教训,不能看见高倍下面比较好的结果,就欣喜若狂,先高倍后低倍。
7. 一定要保留你的oib格式,不能因为省空间,只存留tif格式。
有些杂志会要求伪色,比如,红色的用粉色显示,要是有oib格式就很好调整,重新出图就是。
没有oib,用tif也可以用其他软件转换,但总觉得最后的颜色不是很对,因为很难把握粉色的色值。
8. 层扫的图片叠加或出2D的tif图,建议不要用“输出所见”这个选项,这样出来的1024-1024的会变成512-512,这时候还是选择一般tif,1024-1024,后期再用其他软件合成会比较好。
9. 结果好,拍照好,才是最基本的,一定要杜绝对结果的修改。
对于形态学的图片来说,用软件修改后的用一些二进制的软件打开后可以明显看出修改过程。
论文中图像处理的步骤与技巧图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向,它涉及到对图像进行获取、预处理、分析和识别等一系列操作。
在论文撰写过程中,图像处理的步骤和技巧是不可忽视的,它们能够帮助研究者更好地展示实验结果和研究成果。
本文将介绍一些常用的图像处理步骤和技巧,希望能对读者在论文写作中的图像处理工作有所帮助。
一、图像获取与预处理图像获取是图像处理的第一步,它决定了后续处理的质量。
在实验过程中,我们常常使用相机或者传感器来采集图像。
为了获得清晰、准确的图像,研究者需要注意以下几个方面的技巧。
首先,合理选择相机的参数。
相机的曝光时间、ISO感光度、白平衡等参数会直接影响图像的质量。
在实验前,研究者应根据实际需求调整相机参数,以获得最佳的图像效果。
其次,注意光照条件。
光照是影响图像质量的重要因素之一。
在实验过程中,研究者需要根据实际情况调整光源的位置和亮度,避免图像过暗或过亮。
最后,进行图像预处理。
图像预处理是为了去除噪声、增强图像特征等目的。
常见的图像预处理技术包括滤波、直方图均衡化、边缘检测等。
在论文中,研究者应明确图像预处理的方法和参数,并解释其作用和效果。
二、图像分析与特征提取图像分析是图像处理的核心环节,它通过对图像进行分析和特征提取,从而得到图像的信息。
在图像分析过程中,研究者需要注意以下几个方面的技巧。
首先,选择合适的特征提取方法。
特征是图像中的关键信息,它能够反映图像的某种属性或结构。
在实验中,研究者需要根据研究目的选择合适的特征提取方法,如颜色特征、纹理特征、形状特征等。
其次,进行特征选择和降维。
在实际应用中,图像的维度往往很高,这会给后续的处理和分析带来困难。
因此,研究者需要进行特征选择和降维,选取最具代表性的特征进行后续处理。
最后,进行图像分类和识别。
图像分类和识别是图像处理的重要应用之一。
在实验中,研究者需要选择合适的分类器和识别算法,并进行实验验证。
同时,研究者还需要对分类和识别结果进行评估和分析,以验证算法的有效性和性能。
如何制作论文中照片类图片的图版照片和扫描的图片属于栅格图像(Rasterized image), 也就是说图片是由一定数量的像素(pixel)组成的。
对显微镜照片而言,像素的数量由数码相机的设定来决定。
如果有多项选择的话,拍照时要选像素数最多的设置,比如说2040 x 1536。
扫描的图片的像素数量由扫描时的设定来决定。
假如说待扫描的区域是 5 inch x 3 inch,选择分辨率为 1000 dpi,那扫描后图片就有 5000 x 3000 像素。
在拍照和扫描之后尽量输出成tiff 格式保存而不要选择jpg 格式,因为jpg 格式保存时会丢失信息(虽然肉眼观察不到)。
以这类图片为主的图版多数期刊要求提供tiff 格式的文件,通过下面几个步骤就可以制作成图版。
1保存原始文件将需要放在同一个图版里的照片找出来之后,拷贝一份,将这些拷贝放到同一个文件夹里。
注意永远保存一份原始文件,这样万一编辑修改过程中出现问题还可以回到原始文件重新开始。
2对每个图像进行处理这一步常用的软件有Adobe Photoshop、Gimp、ImageJ 等。
图像处理的内容主要包括对照片的剪切,亮度、对比度的调整。
一般拍照时最重要的部分会放在中间,周围如果有不需要的部分可以切掉以节省空间。
Western blot 条带周围空白的部分也需要切掉。
如果有多个同类照片需要出现在同一个图版中进行比较,需要切成一样大。
在对亮度和对比度进行调整的时候要注意一定要是对照片的整体而不是局部进行。
另外图版中的一组多个图片调整的程度要一致。
保存调整好的这些图片,不要压缩(保存成所用软件的特定格式或者tiff),这样不会丢失任何信息。
如果不同的期刊有不同的分辨率要求,就可以从这些文件开始下一步。
3确定照片最终尺寸决定照片最终的尺寸,最好是按不同的尺寸打印到纸上来比较,既不能太大,又要让读者看清楚你要表达的细节,同时要考虑期刊是否对图版的宽度和高度有要求。
SCI论⽂投稿图⽚⼤⼩超标了怎么调整?很多⼈利⽤PS或者AI组图的时候,会把图⽚⼤⼩弄的⾮常⼤,上百M都有可能。
但学术期刊稿约对单个图⽚⽂件⼤⼩有限制,⽐如Cell期刊的初投版本的图⽚⼤⼩不能超过3 MB,⽽最终接收版本的单图⽚⽂件⼤⼩上限是20 MB,否则就传不进投稿系统。
这个时候就要减⼩图⽚⽂件⼤⼩,⽆⾮三个策略:在允许的范围内降低图⽚分辨率、合并图层、适当压缩。
降低分辨率就不说了,取分辨率要求的最低值就⾏,⽐如要求⼤于等于600 dpi,那就不要取700dpi。
⽽对于合并图层或者其他压缩⽅式,如果是TIFF格式的图⽚,可以采⽤LZW压缩;如果是PDF⽂件,可能需要从“⽂件-另存为”菜单⾥⾯选择“减少PDF⽂件⼤⼩”的命令。
此外,我们前⾯还讲过可以选择合适的颜⾊模式。
1、位图:合并图层和LZW压缩Photoshop软件处理图⽚⼀个⾮常核⼼的概念是图层,在画布上⾯添加个各元素如图像、⽂字、箭头等内容都单独成为⼀个图层(图1),图层的存在可以让图⽚上的每个元素都可以独⽴编辑和处理,但同时也增加了⽂件的⼤⼩。
⽽在投稿的时候,这些图层都应该合并掉,从⽽减⼩⽂件⼤⼩。
合并的⽅法可以是在图层⾯板中选中所有的图层,右键-合并图层;或者点开图层前⾯的眼睛图标,将所有需要的图层显⽰出来,再右键-合并可见图层,然后点击“⽂件-存储为”所需要的格式(⼀般是psd或者tiff格式,其他格式会⾃动合并图层)。
图1 Photoshop中的图层除了合并图层,还要进⾏适当压缩。
如果是存储为tiff格式,也可以不进⾏上⾯的操作,直接点击“⽂件-存储为”,选择存储格式为tiff格式,然后在弹出的窗⼝中选择“图像压缩:LZW”,和“扔掉图层并存储拷贝”(图2)。
图2 Photoshop中TIFF图⽚的LZW压缩和合并图层这两个选项是学术图⽚处理中存储TIFF格式图⽚的标准操作,以图1中所⽰的组合图为例,如果不进⾏LZW压缩也不合并图层,最后图⽚⼤⼩将达到41.8 MB;如果只合并图层不进⾏LZW压缩,最终图⽚⼤⼩为25.9 MB;两者都进⾏,最终图⽚⼤⼩为1.58 MB(图3)。
论⽂怎样做图才算清晰?写学术论⽂离不开对插图的制作。
有关作图每位学者都会有各⾃的经验,不同学科都有很⼤差别,如有的学科除了科学绘图,还要放⼀些照⽚。
有关使⽤什么样的软件,其实都⼤同⼩异,如Excel、Powerpoint、Origin、Matlab、R、Surfer、AudoCAD和ArcGIS(绘制地图常⽤)等,有些年轻的研究⽣会争论哪个软件画图更漂亮,其实这没有实际软件PK的意义。
因为图画得好不好主要取决于你画的内容,和你画图的经验,与具体⼯具⽆关。
软件虽然很多,但并不能够满⾜你所有的科研需要,那就只好画⼀种科⽤⼀种软件,画另⼀类图就⽤另⼀种软件。
对于我本⼈来说,画图最常⽤的是Matlab,Matlab虽然很强⼤,画⼀些特殊的图则也⽆能为⼒,这就需要专门编程设计。
此外,会编程会为你画图带来相当⼤的便利,便于实现批量定制,可以很⾼效地出图且可重复利⽤代码。
有些学者说,与其花⼒⽓编程,你还不如额外⽹上下载⼀个软件好⽤。
这个问题见仁见智,我不太喜欢动不动就安装学习⼀款新软件。
⾃⼰编程实现的功能更符合⾃⼰的需要,且学习新软件需要花费较长的时间,学习后还这⾥强调可能很快遗忘,不如我⾃⼰编程实现更省⼒。
⽐如我经常⽤C#编写特定的绘图软件。
这⾥强调编程能⼒的培养⼗分重要,编程能⼒的培养⼗分重要,虽然本⼈不是⼤⽜(现今的⼤⽜主要是基础研究做的好,发表顶尖SCI多的⼈算⼤⽜。
但只从技术的⾓度,我⾃⼰本⾝也算“⼤⽜”,只是这⽅⾯⽆法⽤“成果”来直接体现出来,这个问题⽐较复杂。
),但你会相信那些发表SCI的千⼈学者、万⼈学者没写过⼀点代码?近期有两件事促使我写这篇⽂章。
⼀是我的⼀篇论⽂被审稿⼈连审了两三次,前两次都指出了我的附图不清晰。
实际上我上传的图⽚没有问题,但期刊的投稿系统⽣成的效果⼗分模糊,我认为对这个问题审稿⼈⽆需理会。
因此,每次都给审稿⼈以详细的解释,但审稿⼈可能不会仔细看你的解释,⽽是直接看图!可想⽽知,审稿⼈的愤怒,他会认为你极其不认真,⼤概险些拒稿。