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origin菜单栏的中文解释

origin菜单栏的中文解释目录File文件 (1)Edit 编辑 (2)View 视图 (2)Plot 绘图 (3)Column 列 (3)Worksheet 工作表 (4)Analysis 分析 (4)Statistics 统计分析 (5)Image 图像 (6)Tools 工具 (9)Format 格式 (9)Windows 窗口 (10)Help 帮助 (10)File文件New 新建 (18)Project项目 (18)Worksheet 工作簿 (19)Matrix 矩阵 (20)Graph 图形 (21)Prom Template 从模板创建 (21)Excel (22)Layout 布局页 (22)Notes 记事本 (23)Function Plot 函数绘图 (24)Open 打开 (27)Open Excel 打开Excel文件 (27)Open Sample OPJ 打开示例项目 (28)Append 追加 (28)Close 关闭 (28)Save Project 保存项目 (28)Save Project As 项目另存为 (28)Save Window As 窗口另存为 (29)Save Template As 模板另存为 (29)Save Workbook as Analysis Template 工作簿另存为分析模板(30)Save Project as Analysis Template项目另存为分析模板 (30)Import 导入 (30)Import Wizard 导入向导 (31)Customize 定制............................................................................................................. .. (31) Export 导出 (33)Batch Processing 批处理 (34)Database Import数据库导入 (35)Edit 编辑Copy (full precision) 精确复制 (37)Copy (including label rows) 带标识符行复制 (37)Paste Transpose 转置粘贴 (37)Paste Link 粘贴链接 (38)Paste Link Transpose粘贴链接转置 (38)Paste Special 特殊粘贴 (38)Merge (Embedded) Graphs 合并(嵌入)图形 (39)Button Edit Mode 按钮编辑模式 (39)View 视图Toolbars 工具栏 (41)Status Bar 状态栏 (41)Command Window 命令窗口 (42)Code Builder 代码创建器 (42)Quick Help 快速帮助 (43)Project Explorer 项目浏览器 (43)View Windows 视窗 (43)Results Log 结果记录 (44)View Mode (45)Messages Log 信息记录 (46)Actively Update Plots 即时更新图形 (46) Page Break Preview Lines 分页预览线 (46) Print View打印视图 (47)Page 页面视图 (47)Window 窗口视图 (47)Zoom In 放大 (48)Zoom Out 缩小 (49)Whole Page 满页 (49)Show 显示 (49)Show Data Information 显示数据信息 (51) Data Mode 数据模式 (52)Show Column/Row 显示列/行 (52) Show X/Y 显示X/Y (53)Image Mode 图像模式 (53)Show Image Thumbnails 显示缩略图 (53) Plot 绘图Line 线条 (54)Symbol 符号 (55)Line + Symbol 线条+符号 (56)Column/Bar/Pie 柱/条/饼 (56)Multi-Curve 多曲线 (57)3D XYY 三维XYY图 (59)3D XYZ 三维XYZ图 (60)3D Surface 三维曲面图 (60)3D Wire/Bar/Symbol 三维线/柱/符号 (61) Statistics 统计 (62)Area 面积 (65)Contour 等高线图 (65)Specialized 专业图 (66)Stock 股票 (68)Template Library 模板库 (70)Column 列Set as X 设为X (72)Set as Label 设为标记符号 (72)Disregard Column 忽略此列 (73)Set as Y Error 设为Y的误差 (73)Set as Categorical 设为分类数据 (73)Setting Column Values 设定列数值 (74)Fill Column with 填充列 (74)Add New Columns 添加新列 (75)Set Sampling Interval 设置采样间隔 (76) Move Columns 移动列 (76)Show X Column 显示X列 (77)Slide Show of Dependent Graphs 幻灯放映 (77) Add Sparklines 添加拆线图 (79)Worksheet 工作表Sort Range 排序范围 (80)Sort Columns列排序 (81)Sort Worksheet 工作表排序 (81)Clear Worksheet 清除工作表 (81) Worksheet Script 工作表脚本 (81) Worksheet Query 工作表查询 (82)Reset Column Short Names 重置列短名 (83) Split Worksheet 拆分工作表 (84)Split Workbooks 拆分工作簿 (84)Pivot Table 数据透视表 (84)Stack Column 堆列 (85)Unstack Column 拆堆列 (87)Remove Duplicated rows 删除重复行 (87)Reduce Rows 减少行 (88)Transpose 转置 (89)Convert to XYZ 转换为XYZ (90)Convert to Matrix转换为矩阵 (93)Analysis 分析Mathematics 数学运算 (97)Interpolate/Extrapolate Y from X 由X内插/外推求Y (98) Trace Interpolate 迹线外推 (98)Interpolate/Extrapolate 内插/外推 (99)3D Interpolation 三维内插 (100)XYZ Trace Interpolation XYZ 迹线内插 (101)XYZ Surface Area XYZ表面积 (102)Set Column Values 设置列值 (102)Normalize Column. 归一化列 (102)Simple Math 简单数学运算 (103)Differetiate 微分 (104)Integrate 积分 (105)Polygon Area 多边形面积 (105)Average Multiple Curves 多曲线平均 (106)Data Manipulation 数据处理 (106)Subtract Reference Data 与参考值相减 (107)Reduce Duplicate X data 归纳重复的X数据 (108) Reduce by Group 按组归纳 (108)Reduce to Evenly Spaced X 归纳为均匀间隔的X (110) Linear Fit 线性拟合 (112)Fit Linear with X Error 带X误差的线性拟合 (114) Polynomial Fit 多项式拟合 (115)Multiple Linear Regression所谓多元线性回归 (115) Nonlinear Curve Fit 非线性曲线拟合 (117)Nonlinear Surface Fit 非线性表面拟合 (118)Simulate Curve 模拟曲线 (118)Simulate Surface 模拟表面 (119)Exponential Fit 指数拟合 (121)Sigmoidal Fit 反曲拟合 (122)Compare Datasets 比较数据集 (122)Compare Models 比较模型 (123)Signal Processing 信号处理 (125)Smooth 平滑 (125)FFT Filters FFT滤波 (126)FFT (127)Wavelet 小波分析 (129)Convolution 卷积 (132)Deconvolution 反卷积 (133)Coherence 相干性 (134)Correlation 相关性 (135)Hibert Transform希尔伯特变换 (135)Envelope 包络线 (136)Decimation 抽取 (136)Peaks and Baseline 峰和基线 (137)Multiple Peak Fit 多重峰拟合 (138)Single Peak Fit 单峰拟合 (141)Peak Analyzer 峰分析器 (141)Batch Peak Analysis Using Theme 使用主题批量分析 (147) Statistics 统计分析Descriptive Statistics 描述统计 (149)Correlations Coefficient 相关系数 (149)Statistics on Columns 列统计 (151)Statistics on Rows 和统计 (152)Discrete Frequency 离散频率 (154)Frequency Counts 频率计数 (155)Normality Test 正态性检验 (157)2D Frequency Counts/Binning 二维频率计数/分区 (159)Hypothesis Testing 假设检验 (160)One-Sample t-Test 单样本t-检验 (161)Pair-Sample t-Test 配对样本t-检验 (162)Two-Sample t-Test 双样本t-检验 (164)One-Sample Test for Variances 单样本方差检验 (167)Two-Sample Test for Variances 双样本方差检验 (169)ANOV A 方差分析 (170)One-Way ANOV A 单因素方差分析 (170)Two-Way ANOV A 双因素方差分析 (172)One-Way Repeated Measures ANOVA 单因素重复测量方差分析 (174)Two-Way Repeated Measures ANOV A 双因素重复测量方差分析 (176)NonParametric Tests 非参数检验 (178)One-Sample Wilcoxon Signed Rank Test单样本Wilcoxon符号秩检验 (179)Paired Sample Sign Test 配对样本符号检验 (180)Paired Sample Wilcoxon Signed Rank Test配对样本Wilcoxon 符号秩检验 (181)Two-Sample Kolmogorov-Smirnov T est 双样本KS检验 (183) Mann-Whitney Test Mann-Whitney检验 (185)Kruskal-Wallis ANOV AKruskal-Wallis方差分析 (187)Moods Median Test 中位数检验 (188)Friedman ANOV A Friedman方差分析 (189) (NPH) K independent Samples K个独立样本 (191) (NPH) Paired Samples 配对样本 (193)(NPH) Two Independent Samples 两个独立样本 (195) Survival Analysis 生存分析 (197)Kaplan-Meier Estimator卡普兰-迈耶估计量 (198) Cox Model Estimator比例风险模型 (199)Weilbull fit Weibull拟合 (201)Multivariate Analysis 多元分析 (203)Principal Component Analysis 主成分分析 (203)K-Means Cluster Analysis K-均值聚类分析 (204) Hierarchical Cluster Analysis 层次聚类分析 (206) Discriminant Analysis 判别分析 (208)Power and Sample Size 功效和样本大小分析 (212) (PSS) One-Sample t-test 单样本t-检验 (212) (PSS) Two-Sample t-test 双样本t-检验 (213) (PSS)Paired t-test 配对样本t-检验 (214)(PSS)One-Way ANOV A 单因素方差分析 (215)ROC Curve受试者工作特征曲线 (216)Image 图像Image adjustments 图像调整 (220)Brightness 亮度 (221)Contrast 对比度 (221)Gamma伽玛值 (221)Hue 色调 (222)Invert 图像色彩翻转 (222)Saturation 饱和度 (223)Histcontrast 直方图对比度 (223)Histequalize 直方图均衡 (223)Auto Level 自动色阶 (224)Color Level 色阶调整 (224)Function LUT 函数搜寻表 (225)Leveling 层次调整 (226)Balance 色彩平衡 (227)Color Replace 颜色替换 (228)Arithmetic transformation 算术变换 (228)Alpha Blend 透明混合 (229)Simple Math 简单数学运算 (230)Math Function 数学函数 (232)Pixel Logic 像素逻辑 (233)Subtract Background 减背景 (234)Extract to XYZ 图像转数据 (235)Morphological Filter 形态学过滤 (236)Replace Background 背景替换 (238)Subtract Interpolated Background 内插背景减影 (238)Conversion 转换 (239)Convert to Data 转成数值 (239)Color to Gray 转换成灰度图....................................................................................... 240 Convert to Image 转换成图像. (241)Binary 转换成二值图 (242)Dynamic Binary 转换成动态二值图 (243)Threshold 阈值 (244)RGB Merge 三原色合并 (245)RGB Splist 三原色拆分 (246)Image Scale 图像比例尺 (247)Geometric Transforms 几何变换 (248)Flip 翻转 (248)Rotate 旋转 (248)Shear 修剪 (249)Resize 调整尺寸 (251)AutoTrim 自动修整 (251)Offset 图像偏移 (252)Spatial Filtering 空间过滤 (254)Average 平均过滤 (255)Gaussian 高斯过滤 (255)Median 中值过滤 (256)Noise 噪音 (257)Edge 边缘.................................................................................................................... 258 Sharpen 锐化. (258)Unsharpen Mask USM 锐化. (259)User Filter 用户滤镜 (260)Graph 图形 (262)Layer Contents 图层内容 (262)Plot Setup 绘图设置 (263)Add Plot to Layer 层中加图 (263)Add Error Bars 添加误差条 (264)Add Function Graph 添加函数曲线 (265)Rescale to Show All 重置坐标显示全部 (266)Layer Management 图层管理 (266)Add Axis Scrollbar 添加坐标滚动条 (266)New Layer (Axes) 新图层(坐标) (267)Extract to Graphs 提取图层 (268)Apply Palette to Color Map 应用调色板 (270)Merge Graph Windows (271)Speed Mode (271)Update Legend 更新图例 (272)New Legend 新图例 (273)New Enhanced Legend (273)New Table (274)New Color Scale (274)New XY Scaler 新XY比例尺............................................................................................ 275 Set Active Layer By Layer Icon Only ................................................................................... 275 Fit Layer to Graph 图层适合图形....................................................................................... 276 Fit Page to Layers 页面适合图层. (276)Exchange X-Y Axes 交换X-Y坐标 (277)Offset Grouped Data in Layer 偏移图层中的分组数据 (277)Convert to Standard Font Size (277)Data 数据 (278)Set Display Range 设置显示范围 (278)Reset to Full Range 显示全部数据 (280)Mark Data Range 标记数据范围 (280)Clear Data Markers 清除数据标记 (280)Analysis Marker 分析标记 (281)Lock Position 锁定位置 (282)Mask Data Point 给数据点加蒙板 (282)Move Data Point 移动数据点 (283)Remove Bad Data Points 清除坏数据 (285)Gadget 小工具 (285)Quick Fit 快速拟合 (285)Quick Sigmoidal Fit 快速反曲拟合 (287)Quick Peaks 快速峰拟合 (288)Rise Time 上升时间 (289)Cluster 聚类 (289)Statistics (291)Differentiate 微分 (292)Integrate 积分 (293)Interpolate 内插 (293)Intersect 交叉点 (294)FFT 快速傅立叶变换 (295)Vertical Cursor 垂直光标 (295)Layout 布局 (296)Add Graph 添加图形 (297)Add Worksheet 添加工作 (298)Set Picture Holder 开启图像定位 (298)Clear Picture Holder 清除图像定位 (299)New Table 新表格 (299)Global Speed Control 全局速度控制 (300)Tools 工具Options 选项 (301)System Variables 系统变量 (302)Protection 保护 (303)Fitting Function Builder 拟合函数创建器 (304) Fitting Function Organizer 拟合函数管理器 (305) Template Library 模板库 (306)Theme Organizer 主题管理 (306)Import Filters Manager 滤镜导入管理器 (307) Package Manager 包管理器 (308)Customer Menu Organizer 用户菜单管理器 (308) x-Function Builder x-函数创建器 (309)x-Function Script Samples x-函数脚本样本 (309) Copy Origin Sub-VI to LabVIEW User.lib (310) Set Group Folder Location 设置组文件夹位置 (310) Group Folder Manager 组文件夹管理器 (311) Transfer User Files 传递用户文件 (311)Pallet Editor 调色板编辑器 (312)Digitizer 数字转换器 (312)MATLAB Console MATLAB控制台 (313) Mathematica Link 连接Mathematica (314) Format 格式Menu 菜单 (315)Worksheet 工作表 (315)Column 列 (316)Cell 单元格 (317)Snap to Grid 对齐栅格 (317) Programming Control 编程管理 (318) Object Properties 对象属性 (319)Page Properties 页面属性 (320)Layer Properties 图层属性 (320)Plot Properties 图形属性 (321)Snap Layer to Grid 图层对齐栅格 (321) Snap Objects to Grid 对象对齐栅格 (321) Axes 坐标 (321)Axis Tick Labels 坐标刻度 (323)Axis Titles 坐标名称 (323)Windows 窗口Cascade 层叠窗口 (324)Tile Horizontally 水平显示 (324)Tile Vertically 垂直显示 (325)Arrange Ions 排列图标 (325)Refresh 刷新 (325)Duplicate副本 (326)Split 分割 (326)Properties 属性 (327)Command Window 命令窗口 (327) Script Window 脚本窗口 (328)Help 帮助Origin Toolbars 工具栏 (329)Standard 标准 (329)Edit 编辑 (330)Graph 图形 (330)2D Graph 二维图形 (331)3D and Contour Graph 三维图和等高线图 (333) 3D Rotation 三维旋转 (334)Worksheet Data 工作表数据 (334)Column 列 (335)Layout 布局 (335)Mask 蒙板 (336)Tools 工具 (336)Object Edit 对象编辑 (337)Arrow 箭头 (338)Style 样式 (338)Format 格式 (339)Auto Update 自动更新 (339)Database 数据库 (340)Markers & Locks 标记和锁定 (340)。

图象基础知识

BMP文件结构－调色板

调色板数据从第54字节开始存放，其数量由图像的类型决定，它的每个项有4个分量，分别为蓝、绿、红和0分量
26
BMP文件结构－像素数据

存储位置可由位图文件头中得到每行字节数应为4的倍数像素数据自下而上存放真彩色图像像素数据的存放顺序为蓝绿红
位图文件头
位位图信息头图信调色板数据息像素数据
绿 120°
黄 60°
青 180°
白
红 0°
蓝 240°
品红 300°
图 1-3
颜色轮
10
色调(Hue)

色调是彩色彼此相互区分的特性，如红、橙、黄、绿、蓝、紫等通常，色调用“度(°)”来表示，分别为红(0°或360°)、黄(60°)、绿 (120°)、青(180°)、蓝(240°)和品红(300°)

绿 120° 黄 60°
青 180°
白
红 0°
蓝 240°
品红 300°
图 1-3
颜色轮
12
亮度(Value)

彩色光的亮度愈高，人眼就愈感觉明亮，或者说有较高的亮度。非彩色只有亮度的差别，而没有色调和饱和度这两种特性
绿 120°
黄 60°
青 180°
白
红 0°
蓝 240°
品红 300°
7
应用领域
图像处理的主要内容(1.1.3)

图像编码专门的数据压缩技术。不失真压缩，失真有损压缩图像的增强与复原图像增强以清晰为目标，用以改善供人观看的图像的主观质量图像复原以逼真为目标，找出图像降质的原因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目图像分析 (1)分割按灰度、颜色或几何性质等把一些物体或区域加以分离 (2)描述用适当的数学语言 (如图论、句法、形态学等) 来表示已分离区域或物体的结构与统计性质，或表示区域间的关系 (3)分类

数字图像及处理的基础知识

数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。

2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。

灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。

0-255之间表示不同的灰度级。

彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。

伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。

三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。

每一幅图像表示该物体的一个横截面。

数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。

3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。

大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。

SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。

4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。

图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。

对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。

比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。

直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。

图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。

图形图像处理图形(graphic).

• 支持多种格式图片的编辑
– Photoshop 还支持多种其他格式的图片的编辑，具体可参考“打开”、“保存”菜单
– 显示、隐藏、锁定 – 新建、删除图层 – 图层样式、不透明度 – 图层蒙版应用 – 合并图层
• 实例：
– 秋景与屋后小河合并 – 穿墙
几种错误操作的情况
• 选区未取消 • 工具栏参数设置错误，如模
式不是正常模式，使用了样式等。当图层应用了样式时，前景色和背景色将失效 • 在背景图层上操作 • 在不合适的图层操作，如不透明度为0的图层 • 前景和背景色不合适
图像格式
–常见图像文件格式有：
• BMP：图像基本格式 • GIF：动画格式（可透明） • JPG：压缩格式 • TIF：未失真图像格式 • PSD：Photoshop格式
界面
• 菜单分类 • 工具箱分组，工具选项栏 • 显示或隐藏面板 • 历史记录面板
基本操作
– 新建文件 – 前景、背景色 – 保存图片：格式PSD JPG GIF
图像的主要属性
• 分辨率
– 屏幕上能显示的像素数目 – 800*600、1024*780
• 颜色深度
– 记录每个像素所使用的二进制位数。决定了图像可以使用的最多颜色数目
– 4位—16种颜色 – 8位—256种颜色 – 16位—32768种颜色(15位)，剩余1位用于表示透明度 – 24位—16M种颜色，真彩色 – 32位—16M种颜色(24位)，剩余8位用于表示透明度
Photoshop
图形图像处理：图形(graphic)
• 图形(矢量图） – 图形—是指由外部轮廓线条构成的矢量图，是由计算机绘制出来的基本图元，如点、直线、圆、矩形、多边形等。 – 图形文件的格式是一组描述几何图形的大小、形状及其位置的指令集合,在图形文件中只记录生成图的算法和图上的某些特征点，所以图形文件的存储容量通常较图像小。 – 图形文件在旋转、放大、缩小和扭曲时不会失真，在屏幕上可重叠。 – 常用的图形编辑软件有：CorelDraw，Freehand等

图形图像基础—基本概念和常用术语

PS中有13大类(不包括Digmarc滤镜)近百种内置滤镜。
常用术语介绍完毕。在接下来的学习中，我们会不断见到它们的。下面让我们一起欣赏一些创意图片……
希望不久的将来，我们也能很好地使用这些图像软件，编辑出美丽的图像。
现在，让我们打开Photo Shop软件，开始学习具体的图形图像编辑操作吧！
二、Photo Shop简介
Photo Shop简称“PS”， Shop PS 是最常用的专业图像处理软件之一。为方便学习，让我们在使用之前，先来熟悉一些PS中的常用术语。
三、Photo Shop常用术语介绍
• 像素：
像素是构成图像的最基本元素，它实际上一个个独立的小方格，每个象素都能记录它所在的位置和颜色信息。
上图是用同样的画笔在不同流量控制下对图像操作的结果。
Photo Shop常用术语介绍
• 图层：
为了方便图像的编辑，将图像中的各个部分独立起来，对任何一部分的编辑操作对其它部分不起作用。
上图实际上是由多个图层合成的一张成品稿。
Photo op常用术语介绍
• 滤镜：
利用摄影中滤光镜的原理对图像进行特殊的效果编辑。虽然其源自滤光镜，但在PS中将它的功能发挥到了滤光镜无法比拟的程度，使其成为PS中最神奇的部分。
图中是对消除锯齿和保留锯齿的选区填充的效果，为了方便观察，对视图做了放大。
Photo Shop常用术语介绍
• 容差：
图像上像素点之间的颜色范围，容差越大，与选择象素点相同的范围越大，其数值为0-255。
上图是用魔术棒选择工具在不同容差值下对图像做不连续选区的结果。
Photo Shop常用术语介绍
• 位图的不足：位图的不足：要实现的效果越复杂，需要的象素数越多，图像文件的大小越大。

计算机图形图像技术-名词解释

名词解释：计算机图形学（CG）是利用计算机研究图形的表示、生成、处理、显示的学科。

或者说计算机图形学研究关于计算机图形对象的建模、处理与绘制等方面的理论和技术。

图形：计算机图形学的研究对象广义上讲，图形是指能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象，它包括人眼观察到的自然景物、拍摄到的图片、绘图工具得到的工程图、用数学方法描述的图形等等。

即对图像、图片、绘图、照片、插图等的统称。

矢量图：由短的直线段（矢量）组成的图形（又叫线图、图形、Graphics ）点阵图：由一系列点（象素）组成的图形（又叫点图、图像、Image）Virtual Reality 或称虚拟环境（Virtual Environment)是用计算机技术来生成一个逼真的三维视觉、听觉、触觉或嗅觉等感觉世界，让用户可以从自己的视点出发，利用自然的技能和某些设备对这一生成的虚拟世界客体进行浏览和交互考察。

齐次坐标：用n＋1维向量表示一个n维向量.如n维向量(P1,P2, …,Pn)表示为（hP1,hP2, hPn,h），其中h称为哑坐标。

几何变换是指对图形的几何信息经过平移、比例、旋转等变换后产生新的图形，是图形在方向、尺寸和形状方面的变换。

错切变换也称剪切、错位、错移变换，用于产生弹性物体的变形处理。

复合变换又称级联变换，指对图形做一次以上的几何变换。

用户域：指程序员用来定义草图的整个自然空间（WD），也称为用户空间、用户坐标系。

是连续的、无限的。

窗口区：指用户指定用户域中输出到屏幕上的任一区域（Window）。

在计算机图形学中，是将在用户坐标系中需要进行观察和处理的一个坐标区域。

窗口区W小于或等于用户域WD，任何小于WD的窗口区W都叫做WD的一个子域。

目的是为了使规格化设备坐标系（NDC）上所显示的世界坐标中物体有一个合适的范围与大小。

将窗口内的图形在视区中显示出来，必须经过将窗口到视区的变换（Window-V iewport Transformation）处理，这种变换就是观察变换（V iewing Transformation）。

飞利浦显示器使用说明书

飞利浦 190CW9 使用手册安全和故障检修连接和使用电脑显示器时，请阅读并遵循以下说明：操作：不要让显示器受阳光直接照射，并使其远离火炉或其它任何热源。

如果通过拔掉电源线或直流电源线关闭显示器电源，则在重新连接电源线或直流电源线以进行正常操作之前，必须等待6 秒钟。

在使用过程中，不要让lcd 显示器遭受剧烈震动或冲击。

维护：为保护显示器不受破坏，不要过分用力按压lcd 面板。

移动显示器时，抓住边框将其抬起；抬起时，不要将手或手指放在lcd 面板上。

长时间不使用显示器时，应拔掉显示器电源插头。

使用略微蘸湿的布清洁显示器时，应拔掉显示器电源线插头。

电源关闭时，可以使用干布擦拭屏幕。

但是，切勿使用有机溶剂（如酒精）或含氨水的液体清洁显示器。

为避免电击或本机永久性损坏，不要在多尘、下雨、水附近或过分潮湿的环境中使用显示器。

如果显示器被弄湿了，应尽快用软布擦拭干净。

如果异物或水进入显示器，请立即关闭电源，并拔掉电源线。

然后，取出异物或擦干水，并送到维修中心进行检修。

不要在靠近热源、阳光直射或过分寒冷的场所存放或使用lcd 显示器。

为了保持显示器的最佳性能并延长使用寿命，请在符合下列温度和湿度条件的地方使用显示器。

静态内容，务必启动定时屏幕刷新应用程序。

长时间不间断显示静止或静态图像可能会在屏幕上造成“烙印”，也称“残像”或“余像”。

“烙印”、“残像”或“余像”是液晶屏技术的一个常见现象。

多数情况下，关掉电源一定时间后，“烙印”、“残像”或“余像”会逐渐消失。

严重的“烙印”、“残像”或“余像”不会消失，不能修复。

上述损坏不包含在保修范围内。

FAQs （常见问题）问：什么是auto（自动）功能？答：只需按auto（自动）调整键，即恢复最佳屏幕位置、相位和同步脉冲设定，无需经过osd(on screen display) 菜单和控制键的调整问：lcd 显示器能接受pc 型号下的隔行扫描信号吗？答：不能。

如果使用隔行扫描信号，屏幕上会同时显示奇数和偶数水平扫描线，因而导致图片失真。

数字图像处理名词解释

数字图像处理名词解释数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个小块区域称为像素（pixel）。

数字图像处理是指利用数字计算机及其它数字技术，对图像进行某种运算和处理，从而达到某种预期目的的技术。

8-连通是指对于具有值V的像素p和q，如果q在集合N8(p)中，则称这两个像素是8-连通的。

灰度直方图反映了一幅图像中各灰度级像元出现的频率，是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。

直方图只反映该图像中不同灰度值出现的次数，而未反映某一灰度值像素所在位置。

直方图可用于判断图像量化是否恰当，给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。

数字图像通常有两种表示形式：位图和矢量图。

点位图由像素构成，包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。

矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形，由许多矢量图形元素构成，这些图形元素称为“对象”。

两种图像的构成方式不同，其绘画方式也存在差别。

点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改，而矢量图操纵的是基本的图形（对象）。

在矢量图中，以Corel Draw为例，选择贝赛尔曲线工具，用鼠标在页面上定出一些节点，节点之间有线段，构成一个封闭图形。

用修改工具把这个图形调整圆滑。

傅里叶变换是一种将空间域中复杂的卷积运算转化为频率域中简单的乘积运算的方法，其应用主要有以下三方面：简化计算、处理空间域中难以处理或处理起来比较复杂的问题、以及实现特殊目的的应用需求。

通过傅里叶变换，可以将图像从空间域变换到频率域，利用频率域滤波或频域分析方法对其进行处理和分析，然后再将处理后的图像变换回空间域，从而实现图像的增强、特征提取、数据压缩、纹理分析、水印嵌入等效果。

对于M*N的图像f(x,y)，其基矩阵的大小为M*N，也即及图像由M*N块组成。

当（x，y）取遍所有可能的值（x=0，1，2….m-1;y=0,1…n-1）时，就可得到由（M*N）*（M*N）块组成的基图像，所以其基图像大小为M平方*N平方。

《图形图像学基础》课件

深度学习与图像识别
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深度学习技术已广泛应用于图像识别，如人脸识别、物体识别
等，大大提高了识别的准确性和效率。
生成对抗网络（GAN）
02
GAN在图像生成、超分辨率、风格转换等方面表现出色，能够
生成高质量的假图像，为图形设计提供更多可能Байду номын сангаас。
强化学习在图形设计中的应用
03
强化学习可以帮助机器学习如何进行有效的图形设计，提高设
PNG
TIFF
PNG是一种支持透明通道的图像格式，具有较好的压缩性能和跨平台兼容性。
TIFF是一种灵活的图像格式，支持多种颜色模式和数据类型，常用于印刷和出版领域。
常见的图形文件格式
DXF
DXF是一种用于CAD软件的矢量图形格式，支持直线、圆弧、多段线等基本图形元素。
SVG
SVG是一种基于XML的矢量图形格式，可在网页上直接显示，并支持交互操作。
02 图形图像处理基础
色彩理论
01
02
03
色彩的属性
色彩具有三个基本属性，即色相、明度和饱和度，它们决定了色彩的表现形式和感觉。
色彩的混合
通过不同色彩的混合，可以创造出新的色彩效果，如加色混合、减色混合和中性混合等。
色彩的匹配
在图形图像处理中，色彩的匹配是关键，需要掌握色彩校正、色彩平衡等技巧。
图形图像学的发展历程
总结词：发展脉络
详细描述：图形图像学的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术的不断发展，图形图像学经历了从简单二维图形到复杂三维模型的演变。近年来，随着虚拟现实、增强现实等技术的兴起，图形图像学的发展更加迅速。
图形图像学在各领域的应用

Digital-Image-Processing-通用图像处理

光电结合处理：用光学方法完成运算量巨大的处理（如频谱变换等），而用计算机对光学处理结果（如频谱）进行分析判断等处理。该方法是前两种方法的有机结合，它集结了二者的优点。光电结合处理是今后图像处理的发展方向，也是一个值得关注的研究方向。
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
静止图像，与时间t无关；单色图像（也称灰度图像），波长λ为一常数；平面图像，则与坐标z无关。
即在每一种情况下，图像的表示可省略掉一维，即（1）静止图像： I = f（x，y，z, λ）（2）灰度图像： I = f（x，y，z，t ）（3）平面图像： I = f（x，y,λ,t ）而对于平面上的静止灰度图像，其数学表达式可简化为：
图像处理芯片：将许多图像处理功能集成在一个很小的芯片上，形成专用或通用的图像处理芯片。
Digital Image Processing
1.4 数字图像处理的主要应用
▓ 宇宙探测中的应用：主要是星体图片的获取、传送和处理。 ▓ 通信方面的应用：图像信息传输、电视电话、卫星通信、数字电话等。主要是压缩图像数据和动态图像（序列）传送。 ▓ 遥感方面的应用：（航空遥感和卫星遥感），地形、地质、资源的勘测，自然灾害监测、预报和调查，环境监测、调查等。 ▓ 生物医学方面的应用：细胞分析、染色体分类、放射图像处理、血球分类、各种CT、核磁共振图像分析、DNA显示分析、显微图像处理、癌细胞识别、心脏活动的动态分析、超声图像成像、生物进化的图像分析等等。
第1章绪论
◆1.1 图像和图像处理 ◆1.2 数字图像处理的步骤和方法 ◆1.3 数字图像处理系统的组成 ◆1.4 数字图像处理的主要应用 ◆1.5 课程内容简介

图像处理PPT课件

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2021
• 从信息论的角度来看，有效编码假说将图像信息 H(Image)分为两部分： H(Innovation)表示突出的部分 H(Prior Knowledge)则表示冗余的信息
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• Log频谱表示自然图像的统计特性具有变换不变性：即将图
像从原来的空间坐标变换到频率坐标系中，图像在空间中具有的统计特性在频域中仍然保留，这种不变性恰好保证了采用能量谱来刻画自然图像空间相关性的可靠性。
显著性检测：谱残差法 2021
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• 这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提取显著性图，而这个模型一上来关注的点就不在一张图片里突出的地方，而是背景，观察是否大部分图片的背景在某个空间上都满足什么变化，最后剔除背景，自然就只剩下图片突出的部分了。
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s(Ik) D(Ik,Ik) IiI
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• 具体来说，一个像素的显著性值用它和图像中其
它像素颜色的对比度来定义。例如:图像I 中像素Ik
的显著性值定义为：
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• 按照像素顺序展开为一下形式：
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• 我们可以看到，由于忽略了空间关系，在这种定义下，具有相同颜色值的像素具有相同的显著性值。因此我们可以对上式进行重排，使得具有相同颜色值的像素归到一起，得到每个颜色的显著性值：
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• 颜色空间平滑虽然我们可以用颜色量化后的颜色直方图来高
效计算颜色对比度，但是量化本身可能是会产生瑕疵。为了能够减少这种随机性给显著性值计算带来的噪声，我们用平滑操作来改善每个颜色的显著性值。每个颜色的显著性值被替换为相似颜色显著性值的加权平均。

【孙老湿画图系列--第六弹】饼图PieGraph

【孙老湿画图系列--第六弹】饼图PieGraph饼图，苏格兰政治经济学作家WilliamPlayfair(1759 –1823)在1801年为了展示土耳其帝国领域面积时首次使用，如上图。

普莱菲也被称为「视觉图表之父」，他所制定的直方图、线图、圆饼图，影响后世至巨。

饼图显示的是数据中各项的大小与各项总和的比例，它的数据有以下几个要求：1. 仅有一个要绘制的数据系列2. 要绘制的数值没有负值3. 要绘制的数值几乎没有零值4. 类别数目无限制5. 各个部分代表的是百分比在R是绘制饼图有很多种方法，比如基础函数pie()、plotrix包中的pie3D()函数绘制3D饼图、以及ggplot2等都可以实现饼图的绘制，相比而言ggplot绘制饼图略微复杂一点，接下来将对这三种方法一一作一介绍。

R的基础函数pie()绘制饼图，常用参数如下：x 用于绘图的数据labels 数据对应的标签radius 半径col 设定颜色clockwise 逻辑值，TRUE为顺时针，FALSE为逆时针模拟数据x(必须是各个部分的比例)，给定标签，设定颜色color （也可以使用默认颜色，但一般不是很好看）：x <- c(0.24,="" 0.3,="" 0.26,="" 0.16,="">y <- c('a','b','c',="" 'd',="">color <- c('#1b9e77','#d95f02',="" '#7570b3',="">pie(x, labels = y, col = color)plotrix包中的pie3D()，基本参数如下：x 用于绘图的数据labels 数据对应的标签radius 半径col 设定颜色theta 设定倾斜程度首先模拟数据x(必须是各个部分的比例)，给定标签，其次设定颜色color（也可以使用默认颜色，一般不是很好看）install.packages('plotrix')library('plotrix')pie3D(x, labels = y, col = color, theta =0.5)ggplot2种绘制饼图，其实是把柱形图做了一次极坐标转换coord_polar()，柱形图绘制可参见另一篇文章《如何用R画一个柱状图，代码都在这里了》1、如果我们柱形图是并列式，并按照x轴极化坐标轴，会绘制出类似雷达图coord_polar(theta = 'x')：library(ggplot2)df <- data.frame(x,="">df$Gr <->p <- ggplot(df,="" aes(y,="" x,="" fill="y))">geom_bar(stat = 'density') +coord_polar(theta ='x')p2、绘制正宗的饼图，需要先绘制叠加的柱形图，然后在y轴加极坐标转换coord_polar(theta = 'y')：p <- ggplot(df,="" aes(gr,="" x,="" fill="y))">geom_bar(stat = 'density', width = 1, position= 'fill') +coord_polar(theta = 'y') +theme_bw() +theme(axis.text = element_blank(),axis.title = element_blank(),panel.grid = element_blank(),panel.border = element_blank())p3、在ggplot中还可以借鉴饼图的思路，绘制环形图，每一环代表一个分组：模拟数据：specie <- c(rep('sorgho'="" ,="" 3),="" rep('poacee'="" ,=""3)="" ,="" rep('banana'="" ,="" 3)="" ,rep('triticum'="" ,="" 3)="">condition <- rep(c('normal'="" ,'stress'="" ,="" 'nitrogen')="" ,="">value <- abs(rnorm(12="" ,="" 0="" ,="">data <->head(data)绘制代码：p <- ggplot(data,="" aes(x="specie, " y="value," fill="condition))">geom_bar(stat='identity', position='fill', width =0.9) +theme_bw() +theme(axis.title = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20),panel.grid = element_blank()) +coord_polar(theta = 'y')p本系列课程主要侧重于讲解图形原理，以及在R中的实现过程，并没有特意追求美观，故很多图的细节部分修饰有限，大家重点理解实现过程。

第三讲+图像变换

那么离散序列f(x)可以表示为f(x)=f(x0+iΔx)，其中i取离散值 0,1,2,3,…,n-1。即用序列{f(0)，f(1)，f(2)，…，f(N-1)}代替{f(x0)， f(x0+△x)，…，f[x0&#离散函数(hánshù)的傅立叶变换
连续函数f(x)经离散采样
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狄拉克δ函数(hánshù)示意图
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δ函数性质 (hánshù)
偶函数性质：f(-x)=f(x)
δ函数采样(cǎi yànɡ)特性：
f (x, y) (x , y )dxdy f (, )
当α=β=0时
f (0,0) f (x, y) (x, y)dxdy
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δ函数(hánshù)（冲激函数）与卷积积分
卷积积分最简单的情况(qíngkuàng)是函数之一是冲激函数
某函数与冲激函数的卷积就是其本身
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4 图像处理中的点扩散(kuòsàn)函数
当输入为单位脉冲δ(x,y)时，系统的输出(shūchū)称为脉冲(冲激)响应，用h (x,y)表示，在图像处理中，称为点扩散函数。用图表示为:
|F(u，v)∣=[R2(u，v)+I2 (u，v)]1/2 φ(u，v)=tan-1 [I(u，v)／R(u，v)] E(u，v)=R2(u，v)+I2(u，v)
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离散(lísàn)函数的傅立叶变换
假定取间隔△x单位的抽样方法将一个(yī ɡè)连续函数f(x) 离散化为一个序列{f(x0),f(x0+△x),…，f[x0+(N-1)△x]}，如图所示。
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傅立叶变换的说明 (biànhuàn)
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图像学——精选推荐

图像学图像学⼀词由希腊语图像演化成的图像志发展⽽来，研究绘画主题的传统、意义及与其他⽂化发展的联系。

图像学最早由19世纪下半叶法国学者E.马莱提出，⽽最有影响的研究者是E.帕诺夫斯基，他在《视觉艺术的意义》⼀书中认为对美术作品的解释分三个层次：解释图像的⾃然意义；发现和解释艺术图像的传统意义即作品的特定主题的解释，称图像志分析；解释作品的更深的内在意义或内容，这称为图像学分析即帕⽒所谓象征意义。

对美术内容的历史探究。

⽬的是为了发现和解释艺术图像的象征意义，揭⽰图像在各个⽂化体系和各个⽂明中的形成、变化及其所表现或暗⽰出来的思想观念。

图像学与图像志的不同之处，就是图像学发现和揭⽰作品在纯形式、形象、母题、情节之后的更本质的内容。

它亦适⽤于建筑，对建筑的形式、结构、作⽤、象征意义之间的关系的研究，称为建筑图像学。

这种研究更新了建筑史的观念。

图像学(Ikonologie )⼤体上分成三个部分⼀- 前图像志分析Präikonographische Analyse ：视觉上识别的东西，基本的形式分析⼆-图像志分析Ikonographische Analyse：识别图像的故事和⼈物三-图像学分析 Ikonologische Interpretation：解读出图像的意义，考虑到该图像制作的时间，地点，流⾏的⽂化风格或艺术家风格，赞助⼈意图等现代图像学现代图像学的研究领域⾮常⼴阔，重要的3个⽅⾯是：①解释作品的本质内容，即帕诺夫斯基所说象征意义。

②考察西⽅美术中的古典传统，古典母题在艺术发展中的延续和变化。

③考察⼀个母题在形式和意义上的变化。

现代图像学涉及的学科也⾮常众多，如形式分析、社会学、⼼理学和精神分析等，与它们的交叉也是现代图像学的⼀个特点。

常雷摘要：“图像学”是现代视觉艺术研究、实践探索中极其重要的⼀个理论学科，它起源于⼗九世纪兴起于西⽅的传统图像志研究，⼆⼗世纪前半叶迅速发展为国际艺术史研究中具有统治地位的学科之⼀，现在已衍⽣为⼀种全新的艺术史和艺术学的研究⽅法。

图形图像处理概述【学习】

图形图像处理概述【学习】图形图像处理概述【学习】2010-01-08 21：14第一章绪论图形图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片，用来改善图像的质量。

此后由于遥感等领域的应用，使得图形图像处理技术逐步得到发展。

一直到20世纪50年代，随着大型数字计算机和太空科学研究计划的出现，人们才注意到图像处理的潜力。

1964年在美国航空总署的喷气推进实验室开始用计算机技术改善从太空探测器获得的图像。

当时利用计算机技术处理由太空船"徘徊者七号"(Ranger 7)发回的月球照片，以校正电视摄影机所存在的几何失真或响应失真。

这标志着第三代计算机问世后数字图像处理开始得到普遍应用。

近年来随着计算机与信息技术的高速发展，数字图像处理技术也得到了快速的发展，目前已成为计算机科学、医学、生物学、工程学、信息科学等领域各学科之间学习和研究的对象。

1.1数字图像图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。

其最广义的观点是指视觉信息。

例如照片、图画、电视画面以及光学成像等。

人类的大部分信息都是从图像中获得的。

用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储，人们把以数字格式存放的图像称之为数字图像。

而我们常见的照片、海报、广告招贴画等都属于模拟图像。

若要将模拟图像数字化后生成数字图像，需要使用诸如扫描仪之类的数字化设备。

模拟图像经过扫描仪进行数字化后，或者由数码照相机拍摄的图片，在计算机中均是以数字格式存储的。

为了把图像数字化，必须进行在空间点阵上的抽样和灰度量化两个方面的工作。

被抽样的点称为像素，抽样的精度随图像的种类而不同。

这样一来，所谓数字图像就是灰度值的二维数组。

一个单色静止图像可以用一个二维的光强度函数f(x,y)来表示，其中x与y表示空间坐标，而在任意点(x,y)的f值与在该点图像的亮度(或灰度)成正比。

Photoshop直方图

直方图(Histogram)详解直方图(Histogram)也叫柱状图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。

假设我们有一堆硬币，如下图所示，我们想知道一共有多少钱。

我们当然可以一枚一枚地数，但这样如果硬币多了可能会搞乱，因此我们需要先把硬币分类，然后分别统计每种硬币的数量。

把统计的结果图示出来，就成了直方图。

下图的横向数轴标示出硬币的面额(Kind of Coins)，纵向标示出硬币的数量(Number of Coins)。

图像的直方图以灰度图为例，假设我们的图中一共只有0,1,2,3,4,5,6,7这8种灰度，0代表黑色，7代表白色，其它数字代表0~7之间不同深浅的灰度。

统计的结果如下，横轴标示灰度级别(0~7)，纵轴标示每种灰度的数量。

Photoshop(PS)中的显示。

直方图统计数据Photoshop CS提供了动态的直方图面板，CS之前的版本要通过图象>直方图来察看。

横轴标示亮度值(0~255)，纵轴标示每种像素的数量。

像素(Pixels) - 图像的大小，图像的像素总数。

[5*3=15]色阶、数量、百分位这三项根据鼠标指针的位置来显示横坐标当前位置的统计数据。

色阶(Level) - 鼠标指针所在位置的亮度值，亮度值范围是0~255。

[181]数量(Count) - 鼠标指针所在位置的像素数量。

[4]百分位(Percentile) - 从最左边到鼠标指针位置的所有像素数量÷图像像素总数。

[(1+2+1+2+3+4)/15 = 13/15 = 0.8667 = 86.67%]当鼠标拖动，选中直方图的一段范围时，色阶、数量、百分位将显示选中范围的统计数据。

下面举个简单的例子来说明平均值、标准偏差、中间值。

例如图像A只有4个像素，亮度分别是200、50、100、200。

平均值(算术平均数,Mean,Average) - 图像的平均亮度值，高于128偏亮，低于128偏暗。

MR线入门手把手教你看DWI和ADC图

MR线入门手把手教你看DWI和ADC图什么是功能磁共振成像？以常规T1WI和T2WI为主的各种磁共振成像技术，主要显示人体器官或组织的形态结构及其信号强度变化，统称常规MRI检查或常规MR成像序列。

随着MRI系统硬件和软件的发展，相继出现了多种超快速成像序列（如EPI技术），单次采集数据的时间已缩短至毫秒。

以超快速成像序列为主的MRI检查，能够评价器官的功能状态，揭示生物体内的生理学信息，统称为功能磁共振成像，或功能性成像技术（functional imaging techniques）。

这些技术包括弥散加权成像（DWI）、灌注加权成像（PWI），脑功能成像（fMRI），心脏运动和灌注实时成像（real-time imaging），磁共振波谱成像（MRS），全身成像，磁共振显微成像等。

b因子在弥散加权成像中有何作用？弥散（diffusion）是描述水和其他小分子随机热运动（布朗运动）的术语。

宏观看，水分子的净移动可通过表观弥散系数（ADC）描述，并通过应用两个梯度脉冲测量，其成像机制与相位对比MRA类似。

DWI的信号强度变化取决于组织的ADC状态和运动敏感梯度（MPG）的强度。

MPG由b因子（即弥散梯度因子，又称b值）控制。

b因子实际上决定ADC参与构成图像对比度的份额，即弥散权重的程度。

在DWI扫描序列中，如果采用长TR和长TE，且b=0，将形成普通的T2WI对比（SE-EPI）或T2*WI对比（GRE-EPI）图像。

随着b 因子增大（通常为500~1000s/mm2），图像的对比度也由T2权重逐步向弥散权重转变。

当MR图像中病变组织的高信号并非由于T2时间延长，而是反映ADC降低时，就形成所谓的DWI。

是否开启MPG是DWI与常规MRI 的不同点。

如何分析DWI和ADC图？弥散加权序列扫描产生2种图像，即弥散图（DWI）和ADC图。

在弥散图中，病变或受损组织的信号强度往往高于正常组织，而弥散自由度最大区域的信号强度最低，这使病变组织在DWI的信号表现类似于常规“T2WI”。