计算机图形图像的后期处理与图像美化操作分析

计算机图形图像后期处理与图像美化在现代工业生产、广告设计、摄影等领域应用广泛,对于提高图形图像质量、效果及促进企业发展意义重大。本文概略的介绍了图形图像的后期处理及图像美化操作,并结合一定实例对图形图像的后期处理与美化进行了分析。

计算机图形图像的后期处理与图像美化操作

计算机技术的不断突破发展,使得在不同的领域中对计算机图形图像的处理技术需求也越来越多。计算机图形图像的后期处理好坏影响着图像效果,其好的处理操作,可以美化图形图像,对图像中存在的噪音干扰,进行消除,保障画面质量,提升图像表现力。因此,本文从计算机图形图像的后期处理与图像美化操作的原理、操作以及实际应用等方面进行讨论分析。

计算机图形图像的后期处理与图像美化操作分析

随着科学技术的发展,人们日常生活中接触到的图像变得越来越清晰,也越来越具有美感。而之所以会这样,与计算机图形图像的后期处理和图像美化操作有着密不可分的联系。同时,随着人们对高质量图像需求的增多,计算机图形图像处理技术在广告、摄影等多个行业也取得了广泛的应用。所以,本文结合了图像后期处理和图像美化操作的特点及应用情况,对计算机图形图像处理技术进行了具体的分析,进而为关注这一问题的人们提供一些参考。

计算机图形图像的后期处理与图像美化操作

随着信息技术的不断发展,对计算机图形图像后期的处理以及图像美化操作提出了更多的要求。现阶段很多领域如广告设计、工业生产以及摄影等,都在广泛应用计算机图形图像的后期处理及图像美化,以使图形图像的质量与效果得到显著提高,也为企业带来更多的经济效益。笔者主要对计算机图形图像后期处理以及图像美化操作进行探析。

计算机图形图像技术在美术领域中的应用

研究夜景图像的美化问题,分析计算机图形图像处理技术在美术中的应用,提出一种基于光照多重色差补偿的夜景图像美化处理技术。首先对采集的夜景图像进行小波降噪处理,然后采用光照自适应均衡技术进行夜景图像的白平衡优化,对夜景的光照色差采用阴影区域和亮度区域分割的方法进行轮廓阴影偏差补偿,提高夜景图像的美化效果。最后进行实验测试,结果表明,采用该技术进行夜景图像的美化处理具有较好的美术展现能力,提高了图像的美观性和视觉感官表达性能,具有较好的美术应用价值。

关于“日常生活审美化”理论的若干注解

在西方学术界,是维尔施、波德利亚、费瑟斯通和波兹曼等人建构了"日常生活审美化"这一理论,其中的核心论题是图像化和审美化,以至我们可以说,"日常生活审美化"就是"图像-审美化",图像的增殖造成了普遍的"审美化"。但是另有一些理论家的重要论述尚未受到应有的关注,或者是受到了错误的关注。本文列举一些通常被忽略或遭受不当解释的相关论述,略加评论,以丰富学界对"日常生活审美化"讨论的认识。

结合肤色分割与平滑的人脸图像快速美化

目的针对目前人脸图像美化算法存在的对于细节丰富的眼睛和头发等区域处理过度平滑,美化后的图像整体美化效果较差等问题,提出一种基于肤色分割与平滑人脸图像的美化方法。方法首先对脸部瑕疵特性,用双指数边缘保护滤波器平滑人脸图像的瑕疵,与此同时很好保持图像边缘信息;再通过利用色度直方图自适应快速检测、修正、分割肤色区域;然后利用拟合高斯羽化皮肤区域生成蒙版,融合平滑图像和原图像,保留图像头发背景等细节信息;最后基于人像美感标准,对皮肤亮度通过拟合log曲线实现快速自适应调整人脸图像亮度,增强眼睛等细节,从而快速实现人脸图像美化方法。结果通过与其他人像美化算法相比较,在保留边缘方面,该算法更有效地对皮肤边缘上的瑕疵进行平滑,达到更好地美化人脸图像;而在时间复杂度方面,相对于前人的算法,计算速度快12倍,实现快速美化人脸图像。结论该算法适应能力较强,对大部分人脸图像的脸部瑕疵完美去除的同时达到背景信息不变,肤色美白自然,使整体美化效果显著;尤其是细节丰富的边缘区域平滑适度,具有一定的实用性。

图像-审美化与美学资本主义——试论费瑟斯通“日常生活审美化”思想及其寓意

"审美化"已成为当代西方社会理论家把握现代化进程的一个重大命题,近年在中国其相关讨论主要围绕着"日常生活审美化"而展开。综观中西方在这一命题上的研究成果,究竟是什么力量在背后推动"审美化"的问题尚未被认真地提上议事日程。迈克·费瑟斯通关于"日常生活审美化"的论述中存在着一条或显或隐的思想主线,即将图像增殖作为审美化的推动力量。尽管这一思想并未彻底揭开"审美化"的谜底,但它已将我们引向商品与形象-美学的内在关联。一件商品不仅是实体性的,而且也具有并不必然归属于其实体的、飘离的形象。本文暗指了一个"美学资本主义"或者"文化资本主义"的论题,即资本主义内在里就含有美学的或文化的维度,不过,这类资本主义的文化和美学完全不同于传统意义上的"文化"和"美学",它不需要指称,不需要任何现实的内容。

面向人脸美化的PFLD框架特征点检测技术

针对人脸面部特征点检测精度与效率的平衡问题,提出一种面向人脸美化的PFLD框架面部特征点检测方法。主干网络使用轻量级的MobileNet-V2 Block取代传统的卷积运算,用于预测关键点的位置。辅助网络由旋转矩阵计算得到3个欧拉角,用于修改损失函数。采用多数据集融合的方式,解决闭眼图像、大姿态图像等少数样本存在的类别不平衡问题。实验结果表明,增加辅助网络、分配权重优化损失函数和多数据集融合,通过调整参数,对比检测效果,可选出在实际应用中能平衡检测精度与运行效率的模型,降低模型尺寸,既能保留检测精度,同时能提高运行效率。