基于图像处理技术的艺术设计系统设计与实现
基于VC++的数字图像处理系统的设计与实现
度 级 图像 的 编 辑 ， 以 进 行 图 像 导 入 和 导 出 ， 图 设 置 ， 以 调 整 图 片 尺 寸 ， 转 和 翻 转 图 片 ， 片 增 强 优 可 视 可 旋 图 化， 图像 边 缘 检 测 与 分 割 ， 像 编 码 以及 打 印 输 出 图 片 。 图 关 键 词 ： 字 图 像 处 理 ； 度 级 图像 ； 像 编 辑 数 灰 图
从 ＣＷ ｉＡｐ 、 ｎ ｐ ＣＤｏ ｕ ｎ 、 Ｖｉｗ、 ｃ ｍｅ ｔ Ｃ ｅ ＣＭ ＤＩ ａ ｗ ｎ 、 Ｆｒ ｍｅ ｄ ＣＭ ＤＩ ｉ ｗ ｎ 类 对 应 地 派 生 出 Ｃ ｉＡｐ Ｃｈ１ ｄ ｄ Ｊａ ｐ、 Ｃ ｉＤｏ 、 Ｊａ ｅ ＣＭａｎ ｒ ｍｅ ＣＣｈ ｌＦｒ ｍｅ五 个 类 ， 五 个 类 的 实 例 分 别 是 应 用 程 序 对 象 、 档 对 象 、 Ｊａ ｃ Ｃ ｉＶｉｗ、 ｉＦ ａ 、 ｉ ｄ ａ 这 文
ｌ 数 字 图 像 处 理 系 统 开 发 技 术 基 础 １ １ Ｃ＋ ＋ 语 言 及 ＶＣ＋ ＋ 平 台 简 介 ．
Ｃ ＋语 言 是 一个 面 向对 象 的语 言 ， ＋ 使用 Ｃ＋ ＋ 编写 的代 码 更加 简 捷 、 效 ， 具 可 维 护性 和 可 重 用 高 更
性。 ‘
资 源编辑 器 ， 建立 项 目配 置 的项 目管理 器 ， 检查 程序 错 误 的集成 调式 等 工具 ， 同时 ， 还 提供 了功 能强 大 的 它
应 用 程 序 向 导 Ａｐ Ｗ ｉ ｒ ｐ ｚ ｄ和 类 向 导 Ｃ ａ ｓ ｉ ｒ ａ ｌｓＷ ｚ ｄ工 具 。 ａ
１ ２ Ｍ Ｆ 技 术 简 介 ． Ｃ
＊ 收 稿 日 期 ： Ｏ ０ Ｏ — ２ ２１～ ９ ２
ห้องสมุดไป่ตู้
如何利用图像处理技术实现图像纹理合成与生成
如何利用图像处理技术实现图像纹理合成与生成图像纹理合成与生成是一项利用图像处理技术来构建新的纹理样式的技术。
通过合成和生成图像纹理，我们可以创建各种令人惊叹的视觉效果，从艺术设计到计算机图形学等领域。
本文将介绍如何利用图像处理技术来实现图像纹理合成和生成。
图像纹理合成是指从现有的样本图像中提取纹理特征，并将这些特征融合到目标图像中的过程。
下面是一些常用的图像纹理合成方法：1. 基于无缝拼接的纹理合成：这种方法通过在拼接接缝处进行颜色和纹理的融合，使得合成的图像无缝衔接，看起来像是一张没有接缝的纹理图像。
常用的算法包括基于频域的傅立叶变换方法和基于优化的贴纸方法。
2. 基于示例的纹理合成：这种方法通过从示例图像中提取纹理块，并将其复制和重复应用到目标图像中来合成纹理。
主要的算法包括基于马尔可夫随机场的纹理合成方法和基于随机像素排序的纹理合成方法。
3. 基于统计模型的纹理合成：这种方法通过对纹理样本进行建模，并从建模结果中生成新的纹理。
常用的方法包括基于小波变换的纹理合成方法和基于生成对抗网络的纹理合成方法。
图像纹理生成是指根据一些规则或参数生成新的纹理图像的过程。
下面是一些常用的图像纹理生成方法：1. 基于噪声的纹理生成：这种方法通过在图像中引入随机噪声来生成纹理。
常用的算法包括基于Perlin噪声和Simplex噪声的纹理生成方法。
2. 基于过程的纹理生成：这种方法通过在图像中定义一些生成规则和参数来生成纹理。
例如，棋盘格纹理可以通过交替的黑白方块生成，网格纹理可以通过重复的线段生成。
3. 基于物理模型的纹理生成：这种方法通过模拟物理过程来生成纹理，例如，可以通过模拟水波纹理生成水面的纹理。
常用的算法包括基于流体动力学的纹理生成方法和基于分形几何的纹理生成方法。
在实际应用中，图像纹理合成与生成技术被广泛应用于计算机图形学、游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域。
例如，在计算机图形学中，纹理合成和生成技术可以用于增加场景的真实感和细节，提高图像渲染的质量。
基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现
基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现车辆自动驾驶技术是当下智能交通领域的研究热点，通过图像处理技术为车辆提供感知和决策能力，实现车辆的智能驾驶。
本文将重点介绍基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现。
一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，车辆自动驾驶已经成为汽车行业的未来发展趋势。
图像处理技术在车辆自动驾驶系统中扮演着重要的角色，通过对车辆周围环境图像的实时处理与分析，为车辆提供关键的感知和决策能力。
二、图像感知与检测车辆自动驾驶系统的感知能力依赖于对周围环境的实时感知与检测。
基于图像处理技术，可以利用车载摄像头获取实时图像，并对图像进行处理，提取出道路、交通标志、车辆等关键信息。
在图像处理过程中，通常会采用目标检测、语义分割、实例分割等技术来实现车辆及其周围环境的感知。
目标检测算法是车辆自动驾驶系统中常用的图像处理技术之一。
通过训练深度学习网络，可以实现对图像中车辆、行人、交通标志等目标物体的准确检测与定位。
目标检测技术可以结合深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以提高目标检测的准确性和实时性。
语义分割技术是将图像像素按照语义进行分类，实现对图像中每个像素的标注。
通过将车辆周围环境的图像进行语义分割，可以识别出车道线、障碍物等细粒度的环境信息，为车辆的路径规划、避障等功能提供准确的输入。
实例分割技术则可以在图像中将同一类目标物体分割为不同的实例，从而获得更精细的目标边界信息。
这种技术可以在车辆自动驾驶系统中应用于检测和跟踪车辆、行人等移动目标，实现对其运动状态的精准感知。
三、图像处理技术在路径规划中的应用图像处理技术在车辆自动驾驶系统中还可以运用于路径规划。
通过对道路图像进行处理与分析，可以提取出路面的几何特征、交通标志和信号灯等信息，为车辆的路径规划提供重要依据。
在路径规划中，一种常用的技术是基于图像的SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）。
人工智能在艺术设计中的应用
人工智能在艺术设计中的应用一、引言人工智能（AI）是一种能够模仿人类思维和学习的技术。
随着计算机技术的不断发展，AI已经成为了许多领域的热门话题，其中包括艺术设计。
在过去几年中，越来越多的艺术家和设计师开始使用AI技术来创作他们的作品。
本文将探讨人工智能在艺术设计中的应用。
二、人工智能在艺术设计中的应用1. 创造力增强AI可以通过分析大量数据和图像来生成新的创意，并为艺术家提供灵感。
例如，Google DeepDream是一种基于神经网络的算法，可以将图像转化为幻觉般的图案。
这种技术可以用来生成抽象画作或者新型图案设计。
2. 图像处理AI可以用于图像处理，例如自动修复损坏或老旧的照片，并且还可以将黑白照片转换成彩色照片。
此外，AI还可以对图片进行剪裁、压缩和调整大小等操作。
3. 三维建模三维建模是现代艺术设计中常见的技术之一。
AI可以通过分析现有物体或者场景的图像来生成三维模型。
这种技术可以用来创建虚拟现实（VR）或增强现实（AR）应用程序。
4. 图像识别AI可以通过图像识别技术来帮助艺术家和设计师更好地理解他们所创作的作品。
例如，AI可以识别一幅画中的颜色、形状和纹理等元素，并提供给艺术家参考。
5. 色彩匹配色彩是艺术设计中非常重要的一个因素。
AI可以通过分析颜色数据来帮助艺术家选择最佳的颜色组合，以达到最佳的视觉效果。
6. 音乐创作AI还可以用于音乐创作。
例如，AI可以分析大量音乐数据并生成新的音乐作品。
此外，AI还可以为音乐家提供灵感和指导，以改善他们的音乐创作过程。
7. 文字处理文字处理是艺术设计中不可或缺的一个环节。
AI可以通过自然语言处理技术来分析文本并生成新的文本内容。
这种技术可以用于广告标语、海报设计等方面。
三、人工智能在艺术设计中的优点1. 提高效率使用人工智能技术可以大大提高艺术设计的效率。
例如，AI可以自动完成一些简单的图像处理操作，从而减少设计师的工作量。
2. 增强创造力人工智能可以为艺术家和设计师提供新的灵感和创意，从而增强他们的创造力。
基于图像处理技术的工业自动化系统设计与实现
基于图像处理技术的工业自动化系统设计与实现近年来，随着计算机技术和图像处理技术的快速发展，工业自动化领域的相关技术也不断地得到提升和发展。
尤其是在工业生产中，基于图像处理的工业自动化系统已经逐渐成为当下最为流行的技术之一。
本文将探讨基于图像处理技术的工业自动化系统设计和实现过程，帮助读者深入了解和掌握这一技术的具体应用。
一、基于图像处理技术的工业自动化系统的定义和特点基于图像处理技术的工业自动化系统，简称为CVAS （Computer Vision-based Automation System），是一种利用计算机视觉技术进行机器人、自动化生产等领域的数据处理、指令传递和自主运行的系统。
与传统的工业自动化相比，CVAS 的最大优势在于能够有效解决人工操作误差、人员离职、设备故障等问题，提高生产效率和产品质量，降低成本费用等。
基于图像处理技术的工业自动化系统的特点主要包括以下几个方面：1. 高速处理基于图像处理的工业自动化系统能够在极短的时间内自动完成大量复杂的图像数据处理任务，比人工处理效率更高。
2. 高精度图像处理的工业自动化系统能够对产品生产过程中的各项指标进行精确定位、识别和检测，有效保证产品质量和工艺标准的提高。
3. 可靠性高图像处理的工业自动化系统通过多种传感器和控制器实时地获取生产过程中的各项指标和数据，通过计算机程序的控制，有效确保生产过程的可靠性。
二、基于图像处理技术的工业自动化系统的设计和实现方案基于图像处理技术的工业自动化系统的设计和实现主要涉及以下几个方面：1. 采集基于图像处理技术的工业自动化系统需要通过传感器等设备对生产现场的各项数据信息进行采集和处理。
在传感器的选型上，需要根据实际情况进行选择，比如会考虑光敏元件的选型，以及选择不同品牌的相机等设备。
2. 预处理采集到的数据需要进行预处理，包括对原始数据进行降噪、滤波、缩放等操作，使其符合后续的处理需求。
这些操作旨在加快数据的处理速度，提高处理的准确性。
毕业设计题目大全
毕业设计题目大全
这是一个关于毕业设计题目的大全：
1. 基于深度学习的图像识别和分类系统设计与实现。
2. 基于机器学习的航空航天领域数据分析与预测。
3. 基于物联网技术的智能家居系统设计与实现。
4. 基于区块链的电子商务平台设计与实现。
5. 基于虚拟现实技术的教育培训平台设计与实现。
6. 基于大数据分析的金融市场预测与投资策略优化研究。
7. 基于云计算的医疗健康管理平台设计与实现。
8. 基于人工智能的智能交通系统设计与优化。
9. 基于机器人技术的智能仓库管理系统设计与实现。
10. 基于虚拟现实技术的虚拟导览系统设计与实现。
11. 基于物联网技术的智能农场管理系统设计与优化。
12. 基于人脸识别技术的智能门禁系统设计与实现。
13. 基于大数据分析的社交媒体营销策略研究与实施。
14. 基于机器学习的自动驾驶系统设计与实现。
15. 基于人工智能的医疗诊断与辅助决策系统设计与优化。
16. 基于云计算的企业业务流程优化与服务创新研究。
17. 基于深度学习的自然语言处理系统设计与实现。
18. 基于人工智能的智能客服系统设计与优化。
19. 基于图像处理技术的实时车牌识别系统设计与实现。
20. 基于大数据分析的电商平台用户行为模式挖掘与推荐算法研究。
这些题目涵盖了计算机科学与技术、电子信息工程、软件工程等多个专业领域，并且都是当前热门的研究方向。
你可以选择
其中一个作为你的毕业设计题目，根据具体情况进行研究与实施。
基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现
基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
目的:改善医学图像质量，使图像得到增强。
方法：利用Matlab工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。
结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。
高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。
结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。
经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。
关键词:MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear，making it faster and faster processing speed，better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective：To improve the quality of medical image by enhancing the details。
基于深度学习的自动图像标注与生成系统设计与应用
基于深度学习的自动图像标注与生成系统设计与应用深度学习技术在计算机视觉领域中的应用日益广泛，其中之一是自动图像标注与生成系统。
这个系统能够利用神经网络和深度学习算法，对图像进行语义分析和理解，并自动生成与图像相关的标注文本。
在本文中，我们将介绍基于深度学习的自动图像标注与生成系统的设计原理，并讨论其在实际应用中的潜在价值。
首先，让我们来了解一下自动图像标注与生成系统的设计原理。
这种系统的核心是一个由卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）构建的深度学习模型。
首先，通过CNN模型进行图像的特征提取，将图像转化为一组高级的特征表示。
然后，利用LSTM模型对这些特征进行序列建模，以生成与图像相关的自然语言描述。
在图像标注的阶段，自动图像标注与生成系统使用编码器-解码器架构。
编码器部分是一个预训练的CNN，负责提取图像的特征表示。
解码器部分则是一个LSTM网络，将编码得到的特征输入，并逐步生成图像的标注文本。
在这个过程中，LSTM通过一个softmax层输出词汇表中各个词的概率分布，并选择概率最高的词作为输出。
然后，将这个词作为输入反馈给LSTM，继续生成下一个词，直到生成完整的标注文本。
自动图像生成的过程与图像标注类似，不同之处在于目标输出变为了一张图像。
在图像生成的阶段，自动图像标注与生成系统将输入的文本描述转化为一个向量，然后通过一个解码器生成与文本描述相关的图像。
生成的图像具有与输入文本描述相对应的特征和内容。
自动图像标注与生成系统在实际应用中具有广泛的潜在价值。
首先，它可以应用于图像标注任务，为无标注的图像自动生成标注文本，减轻人工标注的工作量。
此外，该系统对于视觉障碍者也具有重要的意义，它可以使他们通过文本描述获取图像内容，并提高他们对图像的理解和感知能力。
而自动图像生成在艺术创作、设计和广告营销等领域也具有巨大的潜力。
毕业设计说明书范文
毕业设计说明书范文毕业设计说明书。
一、设计题目，基于深度学习的图像识别与分类系统设计与实现。
二、设计目的和意义：随着计算机技术的不断发展，深度学习作为一种新型的人工智能技术，已经在图像识别与分类领域取得了显著的成果。
本毕业设计旨在利用深度学习技术，设计和实现一个高效的图像识别与分类系统，以满足日常生活中对图像识别与分类的需求，提高图像处理的效率和准确性。
三、设计内容：1. 系统需求分析，通过调研和分析目前图像识别与分类系统的需求和存在的问题，确定设计系统的功能和性能要求。
2. 深度学习技术研究，深入研究深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，掌握其原理和应用。
3. 图像处理算法设计，设计基于深度学习的图像处理算法，包括图像特征提取、图像分类和识别等。
4. 系统架构设计，设计系统的整体架构和模块划分，确定系统各个模块之间的交互关系和数据流程。
5. 系统实现与测试，使用Python等编程语言，实现设计的系统，并进行功能测试和性能评估。
四、设计方法和技术路线：1. 调研分析，通过查阅相关文献和调研市场需求，确定系统的功能和性能要求。
2. 技术研究，深入研究深度学习技术，包括CNN、RNN等，掌握其原理和应用。
3. 算法设计，设计基于深度学习的图像处理算法，包括图像特征提取、图像分类和识别等。
4. 系统实现，使用Python等编程语言，实现设计的系统，并进行功能测试和性能评估。
五、设计预期成果：1. 完成一个基于深度学习的图像识别与分类系统原型。
2. 实现图像处理算法，提高图像识别与分类的准确性和效率。
3. 完成系统的功能测试和性能评估报告。
六、设计进度安排：1. 第1-2周，调研分析，确定系统需求和功能要求。
2. 第3-4周，深度学习技术研究，掌握相关原理和应用。
3. 第5-6周，图像处理算法设计，完成算法设计方案。
4. 第7-10周，系统架构设计，确定系统的整体架构和模块划分。
AI技术在艺术创作和设计中的实际应用案例
AI技术在艺术创作和设计中的实际应用案例引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，它已经逐渐渗透到各个领域，包括艺术创作和设计。
传统上，艺术家和设计师依赖于自己的直觉和创造力来进行创作，但是现在AI技术为他们开辟了新的可能性。
本文将介绍一些具体的案例，展示了AI 技术在艺术创作和设计中的实际应用。
一、 AI生成艺术品1. “The Next Rembrandt”荷兰ING银行与计算机科学家合作，使用数据分析、人工智能和3D打印技术创造出了“下一个伦勃朗”（The Next Rembrandt）。
基于对伦勃朗大师多幅画作的深度分析，AI系统可以模仿他的风格并创建出看起来极其真实的新画作。
这项技术通过将数据分析与创意融合在一起，展示了AI在重新诠释传统风格上的潜力。
2. 音乐生成AI也被用于生成音乐。
以OpenAI为例，他们利用深度学习算法训练了一个神经网络模型，可以自动生成各种类型的音乐。
这个模型可以根据已有的音乐库和输入的参数来生成新的旋律，并能够与人类音乐家进行合作创作。
这种方式使得艺术家能够省去长时间寻找灵感和创意的过程，从而更加高效地进行音乐创作。
二、 AI辅助设计过程1. 图像处理AI技术在图像处理方面也发挥了巨大作用。
例如，Adobe公司开发了名为Sensei的AI系统，它可以帮助设计师更好地处理图像。
通过分析图像中的内容和结构，Sensei可以智能地找出可能需要改动或调整的部分，并给出相应建议。
这样一来，设计师可以更加快速和准确地完成他们的工作。
2. 设计布局AI还能够辅助设计师优化布局。
Artificial by Design是一个使用机器学习技术优化厨房布局的项目。
它会自动评估不同元素（如设备和家具）之间的关系，并提供最佳布局建议，以满足用户需求并提高空间利用率。
这种方式使得设计师能够快速生成多个优化方案，并选择最合适的布局。
三、 AI技术在艺术创作和设计中的前景与影响1. 创新AI技术的崛起给艺术创作和设计带来了前所未有的创新机遇。
图形图像处理技术在设计行业中的应用
图形图像处理技术在设计行业中的应用随着科技的不断进步和发展，图形图像处理技术在设计行业中的应用越来越广泛，不仅在平面设计、工业设计、广告设计等方面都有所涉及，而且在数字娱乐、医学、军事等领域也有广泛的应用。
本文将重点介绍图形图像处理技术在设计行业中的应用。
一、图形图像处理技术在平面设计中的应用平面设计是指以二维平面为基本载体，通过文字、图片、色彩等视觉符号来传达信息和表达意境的一种创意活动。
而图形图像处理技术在平面设计中可以极大地扩展设计师的想象空间和设计能力，使其能够更加灵活、快速地完成设计作品。
例如，在海报设计中，图形图像处理技术可以帮助设计师进行图片的处理和编辑，使其更加丰富多彩，更具视觉冲击力。
在宣传册设计中，可以通过图像处理技术，使照片更加逼真，文字更加清晰，并且可以更好的表现产品的特点和优势。
在包装设计中，设计师可以利用图形处理技术来设计出更加具有创意性和吸引力的包装形象，让产品更加易于被消费者接受。
二、图形图像处理技术在工业设计中的应用工业设计是一种综合性的设计领域，它是将工程学、艺术设计和自然科学等多个领域的知识综合应用于产品设计上的一种思维方式和创意方式。
在工业设计中，图形图像处理技术不仅可以提高设计效率，使设计更加快速，精准和美观，而且还可以大大缩短产品研发周期。
例如，在汽车设计中，设计师可以利用图形处理软件和数码绘画技术，设计出更加精美、流畅、具有时尚感和科技感的汽车造型。
在家具设计中，图形图像处理技术可以帮助设计师进行雕刻、拼接、修饰等方面的处理，使家具更加精致，更符合人们的审美要求。
在数码产品设计中，图形处理技术可以帮助设计师快速完成界面及图标等的设计，并使其更加人性化、可操作性更加好。
三、图形图像处理技术在广告设计中的应用广告设计是将广告信息和产品信息通过一定的视觉手段表达出来的一种创意活动。
在广告设计中，图形图像处理技术可以为广告设计师提供更加灵活的设计手段和更加高效的制作过程，从而更有效地吸引和留住消费者的关注。
基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现
基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现指纹识别技术是一种广泛应用于安全领域的生物特征识别技术。
基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现能够提高现有的指纹识别系统的准确性和效率。
本文将介绍指纹识别系统的设计原理、流程和关键技术，并探讨如何基于图像处理技术来优化指纹识别系统。
一、设计原理指纹识别系统的设计原理是通过采集和比对指纹图像来实现身份认证。
其基本思想是每个人的指纹都是独一无二的，可以通过比对指纹的纹路和特征点来判断是否为同一人的指纹。
指纹的纹路包括了脊线和细节等特征，而特征点则是指纹上的明显特征，如起始点、分叉点和终止点等。
二、设计流程基于图像处理技术的指纹识别系统的设计流程可以分为指纹图像采集、预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
1. 指纹图像采集指纹图像采集是指使用指纹采集设备（如指纹识别仪）将被识别者的指纹图像获取到电子形式，以供后续处理。
在指纹图像的采集过程中，需要保证采集设备的清洁和被采集者的手指质量，以提高采集质量。
2. 预处理预处理阶段的目标是将采集到的指纹图像进行增强和去噪，以提高图像的质量。
常见的预处理操作包括图像平滑、直方图均衡化和滤波处理等。
通过预处理，可以去除指纹图像中的噪声和不必要的细节，从而提高后续处理的效果。
3. 特征提取特征提取是指从预处理后的指纹图像中提取出有意义的特征信息，以建立用于比对的模型。
常用的特征提取方法有方向图提取、细节提取和纹线特征提取等。
这些特征提取方法可以将指纹图像转化为一系列数字特征，用于建立指纹模板。
4. 特征匹配特征匹配是指将待识别的指纹特征与已有的指纹模板进行比对，以确定是否匹配。
特征匹配算法可以使用相似度比较算法，比如欧氏距离算法和余弦相似度算法等。
在特征匹配过程中，需要设定一个匹配阈值，用于判断是否是同一指纹。
三、关键技术基于图像处理技术的指纹识别系统设计与实现需要掌握一些关键技术。
1. 指纹图像的增强与去噪技术指纹图像的增强与去噪技术可以提高图像的质量。
2024年计算机本科毕设题目
2024年计算机本科毕设题目题目：基于深度学习的图像风格迁移算法设计与实现引言：随着计算机视觉和人工智能的迅猛发展，图像风格迁移算法已经成为计算机视觉和图像处理领域的热门研究方向。
图像风格迁移算法可以将一张输入图像的内容与另一张参考图像的风格进行结合，创造出具有新颖艺术风格的合成图像。
本文将基于深度学习技术，设计和实现一个高效而准确的图像风格迁移算法。
一、研究背景和意义随着社交媒体的普及，用户越来越关注如何创造和分享独特的艺术风格图像。
图像风格迁移技术可以满足这一需求，并且具有广泛的应用潜力。
比如，在设计领域，风格迁移可以帮助设计师更快速地生成不同风格的设计示意图；在娱乐领域，风格迁移可以应用于电影特效和游戏设计中，创造出独特的艺术效果。
二、相关研究综述目前，图像风格迁移算法主要分为传统的基于优化的方法和基于深度学习的方法。
传统的基于优化的方法通常需要解决一个优化问题，如通过最小化图像内容与样式之间的差异来生成合成图像。
然而，这种方法复杂度高、计算量大，生成的图像质量不够理想。
近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的方法逐渐成为主流。
三、深度学习模型的基础在本课题中，我们将使用卷积神经网络（CNN）作为基础模型。
因其在图像识别和处理问题上的卓越性能，CNN已经成为深度学习中最受欢迎的模型之一。
本课题的算法将建立在一个预训练的卷积神经网络基础上，该网络将用于提取图像的内容和样式信息。
四、算法设计与实现4.1 数据集准备算法的实现需要一个包含一组内容图像和一组样式图像的数据集。
这些数据集的选择至关重要，应该具有代表性且多样化，以确保算法的泛化能力。
4.2 神经网络训练在算法实现的第一阶段，我们需要对预训练的卷积神经网络进行微调，以使其能够同时捕捉内容和样式信息。
4.3 内容和样式表示提取通过使用预训练的卷积神经网络，我们可以提取输入图像的内容特征和样式特征。
通过调整网络的层级和特征图的尺寸，我们可以控制内容和样式信息的提取程度。
电子工艺毕业设计题目
电子工艺毕业设计题目电子工艺毕业设计题目随着科技的不断发展，电子工艺作为电子信息工程专业的重要课程之一，对于学生的综合能力培养起着至关重要的作用。
而毕业设计则是电子工艺课程的重要组成部分，旨在让学生将所学知识应用于实际工程项目中，提升其实践能力和创新思维。
本文将探讨几个电子工艺毕业设计题目，旨在帮助学生找到适合自己的研究方向。
一、基于MEMS技术的微型传感器设计与制作MEMS（Micro-Electro-Mechanical Systems）技术是一种将微纳加工技术与传感器技术相结合的新兴领域，具有体积小、功耗低、响应速度快等优点。
本课题要求学生通过研究相关文献，设计并制作一种基于MEMS技术的微型传感器，如压力传感器、加速度传感器等。
同时，需要进行相关的测试和性能评估。
二、柔性电子技术在智能穿戴设备中的应用研究随着智能穿戴设备的兴起，柔性电子技术成为了该领域的研究热点之一。
本课题要求学生研究柔性电子技术在智能穿戴设备中的应用，如柔性传感器、柔性显示屏等。
学生需要设计并制作一种具有创新性的智能穿戴设备原型，并进行相关的性能测试和评估。
三、基于图像处理的智能家居系统设计与实现智能家居系统是将传感器、通信技术和智能控制技术相结合，实现家居设备的自动化控制和智能化管理的系统。
本课题要求学生研究基于图像处理的智能家居系统，如人脸识别、动作检测等。
学生需要设计并实现一种智能家居系统原型，并进行相关的性能测试和评估。
四、电子废弃物的环境友好处理技术研究随着电子产品的普及和更新换代速度的加快，电子废弃物的处理成为了一个全球性的环境问题。
本课题要求学生研究电子废弃物的环境友好处理技术，如回收利用、无害化处理等。
学生需要设计并实现一种电子废弃物处理装置，并进行相关的性能测试和评估。
五、基于物联网技术的智能农业系统设计与实现物联网技术在农业领域的应用可以提高农业生产效率和资源利用率，实现智能农业的目标。
本课题要求学生研究基于物联网技术的智能农业系统，如土壤湿度监测、自动灌溉等。
基于VTK库的医学图像处理子系统设计和实现
1介绍随着计算机技术的快速发展，医学图像归档和传输系统（PACS），为放射科医生提供一致的，查询和操作医疗设备产生的图像的接口，以辅助医生进行诊断，将越来越受到放射科医生和医疗单位的重视。
其中的医学图像处理子系统，作为辅助医生进行诊断的重要手段，是PACS系统的核心部分。
笔者针对研究人员在研究医学图像处理算法中对获取和操作医学图像方便性的需求，以及医疗或相关单位对实现PACS系统对医学图像处理功能的需要，以VTK（VisuaIization TooIkit）类库为基础，设计和实现了一个医学图像处理子系统。
采用VC6编程语言，将该系统封装成ActiveX控件。
该控件可以很方便地被VC，VB，PB，Java等其它编程语言调用，实现自己所需的图像处理或PACS管理系统等。
该控件能够读取各种格式的图像，如位图、JPEG图像，以及遵循医学DICOM3标准产生的医学图像等。
而且，控件还提供一些图像处理功能，如缩放、平移、旋转、局部缩放、滤波、去噪声，测量像素之间的长度、像素面积，在图像上显示标注信息等功能，还有更重要的一点是，它能够提供医学图像可视化，或三维重建的功能，将二维的医学图像面片重建成三维实体，肺、骨骼等，以帮助医生进行诊断。
DI-COM（DigitaI Imaging and Communication in Medicine）标准是由ACR（American CoIIege of RadioIogy）及NEMA（NationaI EI-ectricaI Manufacturers Association）所形成的联合委员会，于1983年以后陆续发展而成的医疗数字影像及传输标准。
DICOM是医学图像及其相关信息的通讯标准，目前DICOM Version3.0是完全根据ACR/NEMA PS3.1-1992，由ACR验证，NEMA 发表的标准。
该控件还实现了部分DICOM3协议，使它可以从其它符合DICOM3协议的工作站或医疗设备接收，或向它发送符和DICOM3标准的图像，它还可以将图像送往DICOM3标准的打印机，实现医生常用的照相功能等，从而该控件具有良好的兼容性和扩展性。
dip管理系统设计与实现
dip管理系统设计与实现DIP（数字图像处理）管理系统设计与实现一、引言数字图像处理（Digital Image Processing，简称DIP）是一门通过计算机对图像进行处理和分析的技术。
DIP广泛应用于医学影像、遥感图像、工业检测、艺术创作等领域。
为了更好地管理和利用大量的图像数据，设计和实现一个高效的DIP管理系统至关重要。
本文将详细介绍DIP管理系统的设计与实现。
二、系统设计1.需求分析在设计DIP管理系统之前，首先需要进行需求分析。
用户的需求是设计的核心，我们需要了解用户对于图像处理的需求，包括图像导入、图像展示、图像处理、图像保存等功能。
2.系统架构基于需求分析的结果，我们可以设计出系统的整体架构。
该系统包括图像导入模块、图像展示模块、图像处理模块、图像保存模块等。
这些模块通过合理的接口进行交互，实现系统的整体功能。
3.图像导入模块图像导入模块是DIP管理系统的重要组成部分。
用户可以通过该模块将图像从本地文件系统导入系统中。
为了提高系统的易用性，该模块应支持多种图像格式，如JPEG、PNG等。
同时，该模块还应提供图像预览功能，让用户在导入前可以查看图像。
4.图像展示模块图像展示模块用于展示已导入的图像。
通过该模块，用户可以浏览系统中的图像，并对图像进行选择和查看。
为了提高用户体验，该模块应支持图像缩放、旋转等操作，以便用户更好地观察图像细节。
5.图像处理模块图像处理模块是DIP管理系统的核心模块。
通过该模块，用户可以对图像进行各种处理操作，如图像增强、滤波、边缘检测等。
为了满足不同用户的需求，该模块应提供多种图像处理算法，并支持参数调节，以便用户根据实际情况进行调整。
6.图像保存模块图像保存模块用于将处理后的图像保存到本地文件系统中。
用户可以通过该模块将处理后的图像保存为指定格式的文件，以便后续使用或分享。
为了提高用户的操作效率，该模块应支持图像批量保存功能，以便同时保存多张图像。
《计算机图形图像处理(PS)》课程标准
《计算机图形图像处理（PS）》课程标准一、课程名称计算机图形图像处理二、适用专业计算机平面设计双精准建设专业三、课程性质与任务（一）课程性质《计算机图形图像处理（PS）》课程是平面设计专业的专业基础核心课程之一，是进行电商设计、平面设计、电商摄影和界面设计等工作的必修课程。
（二）课程任务本课程的主要任务是使学生了解和熟练操作Photoshop图像处理软件。
目的是让学生理解图像色彩原理、图像处理的知识和技术，学会使用各种工具和滤镜。
本课程在《信息技术》后开设，为后续的专业核心课程奠定基础。
四、课程设计（一）设计思路本课程是以中职计算机平面设计双精准建设专业学生就业为导向，融合面向工作过程的项目教学、任务驱动教学、案例教学方法的精神实质，在行业专家的指导下，对计算机平面设计双精准建设专业所涵盖的职业群进行任务和职业能力分析，以各专业方向应共同具有的岗位职业能力为依据，根据学生的认知特点，确定本课程的工作任务内容。
按岗位任务的递进关系和流程关系确定各个任务和模块之间的关系，以项目任务模块为单元来展开课程内容。
以学生在从业上岗过程中遇到的问题为项目任务，并依据项目任务组织教学活动，在图形图像处理过程中培养学生的职业能力，满足学生就业和职业发展需要。
（二）参考学时与学分参考学时：72学分：4五、课程目标（一）专业知识目标1.理解图层的概念和功能作用；2.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；3.理解路径的概念、路径工具特点；4.理解滤镜的功能和应用特点；5.熟知图像文件类型、色彩模式的特点及应用；6.熟知图像处理工具、命令的功能和作用；7.熟知图像色彩调整及图像模式的使用。
（二）专业技能目标1.能使用Photoshop图像处理软件；2.能使用Photoshop进行数码照片处理、色彩修饰；3.能使用Photoshop绘制VI标志、图形等图像作品；4.能使用Photoshop制作图形特效、纹理图案等；5.能使用Photoshop完成广告版式、手机和网页界面的设计制作；6.能使用Photoshop制作图文混排的广告招贴、海报等平面设计作品；7.能使用Photoshop制作背景、按钮、标题等网页元素。
基于多层次结构的图像合成系统的设计和实现
Ｔ ｅ Ｄｅｉｎ ａ ｄ Ｒｅ ｌｚ ｔ ｎ ｏ ｍａ ｅ Ｓ ｎｈｅ ｉｉｇ Ｓ ｓｅ ｈ ｓｇ ｎ ａｉａｉ ｆａ Ｉ ｇ ｙ ｔ ｓｚｎ ｙ ｔｍ ｏ ｎ
的面 向普 通 客 户 的 图 像 合 成 系 统 。 系 统 以 具 有 多 层 次
——丁＿ 二 ＿ ［
图像 操 作模 块
层 操 作 模 块
叠１ 巫 撰 １ 垂
］ ＠
块 Ｉ ｌ １ 块１ 块
结构 的图像作为背景 图像 ， 以需要 处理 的 图像 作 为 目标 图像 ， 景 图像和 目标 图像 分别 从不 同 窗 口载入 ， 背 实现 多幅 图像 的合 成 ， 且 系统 还 可 以对 各层 图像 进 行 几 并 何、 颜色 、 板和 滤 镜等 操作 。系统 达 到 了 图像合 成及 蒙 处理过程 “ 傻瓜 ” ， 化 普通客 户可 以方便地 制作 出满 意 的
Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｌｙ ｒ ｔｕ ｔｒ ａ ｅ ｎ Ｍｕ ｉ ｅｓＳｒ ｃｕ ｅ ａ
ＢＡ Ｇ ｅ ， Ｈ Ｎ Ｌ ｉ ＵＡ ｈ ｎ －ｉ ， ＨＵ ｈ ・ ｅ ＮＧ Ｃ ａ ｇ ｌ ｎ Ｓ ｕ ｇｎ
（ ｏｔ ｉ ｇＵ ｉｅｉ ， 嘴 ‘ ｈｊ￣ ３０２ Ｃ ｉ ｎｒ ｏｒｅ Ｚ ｅａ ｎ ｒｔ ｇ ｓ ｊｎ ｖ ｓｙ Ｚ ｅｏ ／ １０７， ｈｎ ａ）
维普资讯
第 ｌ ０期
姜 磊 等 ： 基于 多层 次 结构 的图像 合 成 系统 的设 计 和 实现
。７ 。 ７
智能图像处理技术的设计与实现
智能图像处理技术的设计与实现自从数码相机成为人们日常拍照的必备之物，图像处理技术的市场需求也随之增长。
然而，常规的图像处理技术不能满足人们对于更为高级、智能的图像处理需求。
随着科学技术的不断发展和应用，越来越多的人们逐渐意识到智能图像处理技术的重要性，探究如何优化、改善图像处理的效果，成为图像处理技术研究的关键问题。
本文将依次介绍智能图像处理技术的概念、技术原理、实现方法和应用场景。
一、智能图像处理技术的概念智能图像处理技术是指利用人工智能、计算机视觉等相关技术，将图像信息进行分析、识别、处理和优化，通过相关算法对图像中的识别目标、区域、形状、颜色等信息进行提取、探测和解析，达到智能化、自动化的处理效果。
智能图像处理技术在人脸识别、自动驾驶、无人机、智能安防等领域已经有了广泛的应用。
二、智能图像处理技术的技术原理智能图像处理技术的核心技术包括：图像分析、图像识别、图像处理、图像优化等模块。
在这些模块中，图像分析是检测图像中目标快的位置和形状，为后续的处理提供必要的信息。
在图像识别方面，主要是要找到图像中对应的目标，利用计算机视觉算法，比如Haar特征分类器来进行人脸识别、反向投影法来进行手写数字识别、卷积神经网络(CNN)来进行图像分类和识别。
图像处理是对原始图像进行处理，通常包括增强、滤波、融合、配准、降噪等等一系列操作。
最后，图像优化在一定程度上可提高图像的可读性，常见的操作包括图像增强、色彩纠正、图像分辨率调整等。
三、智能图像处理技术的实现方法智能图像处理技术主要有以下三种实现方式：1.基于规则的方法。
这种方法是将专家的知识和经验转化为一定的规则，运用这些规则对图像进行处理。
但是基于规则的方法需要专家提供具体的规则，不够灵活。
2.统计学方法。
这种方法根据样本中统计信息对图像进行处理，如基于贝叶斯方法的图像分割、基于高斯混合模型的背景建模等。
3.机器学习方法。
这种方法主要是应用机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，进行图像处理。
基于AI图像处理的蜀锦、蜀绣创新设计技术及应用
文章编号:
1673
0356(
2024)
03
0056
04
方丝绸之 路”的 起 点,远 在 距 今 3000 多 年 的 三 星 堆 时
期,就有“绢”“绮”等丝织物应用[1]。蜀锦是古蜀生产一
切锦类的总 称,历 经 夏、商、周 至 秦 汉 时 期,得 到 极 大 发
和不同 艺 术 风 格 的 AI新 锦 绣 系 列 产 品,如 图 1 所 示,
为传统蜀锦、蜀 绣 艺 术 提 供 了 新 颖 而 独 特 的 表 达 形 式
和更宽广的创作领域。
图 2 AI新锦绣图像生成到成品呈现
通常利用 能 快 速 生 图 的 Mi
d
ou
rney 进 行 图 像 直
j
出,由于随机性的存在,往往需要多次生成才能得 到 期
t
ur
e
率放大、无失真 放 大、预 设 模 型 和 快 速 处 理 等 功 能,可
的质量和可识别性。配套高清显示,更好地展 示 蜀 锦、
Syn
t
he
s
i
s) 的一种特殊形式,用风格图像的纹理和风
格对内容图像进行风格的渲染。在保证内容图像的 语
蜀绣纹样的细节和特点,提高纹样的视觉效果和 质 量,
义结构的基础上,很好地将风格图像融入内容图像 中,
绘画环 节,节 约 设 计 成 本 和 时 间,而 且 由 于 AI图 像 处
理(图像生成、图像风格转移、图像增强等)等现代技术
的应用,极大地丰富了创作空间和设计语言,赋予作 品
更加丰富多彩的视觉效果、品质内涵和时代气息,形 成
了以蜀锦多重纬组织为浅浮雕式背景效果和以传统蜀
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于图像处理技术的艺术设计系统设计与实现作者：马良华来源：《现代电子技术》2018年第09期摘要：为了提高艺术设计的人工智能性和面向对象性，提出基于图像处理技术的艺术设计系统设计方法。
对艺术设计的图像采用色差补偿方法进行图像亮度均衡修复处理，结合像素点量化跟踪方法进行图像融合，采用小波降噪技术实现图像降噪处理，由此完成艺术设计中的图像处理。
在MapInfo软件开发平台中进行艺术设计系统设计，采用Creator开发艺术设计系统的主界面，在Face Tools中选择艺术设计的图像处理类型函数，通过Map Texture Tools选择贴图方法，在程序加载模块实现图像处理算法加载，最后在嵌入式Linux的体系结构中完成艺术设计系统的软件集成开发设计。
系统测试结果表明，该系统能有效实现艺术中的图像输出，提高艺术设计图像的输出质量，图像的输出信噪比较高，系统的人机交互性能较好。
关键词：图像处理; 艺术设计; 系统设计; MapInfo; Creator; Face Tools中图分类号： TN911.73⁃34; TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2018）09⁃0072⁃05Abstract： In order to improve the artificial intelligence and object⁃oriented characteristic of the art design， a design method of art design system based on image processing technology is put forward. The color aberration compensation method is used to conduct the image brightness balance repair for the image of art design. The pixel quantization tracking method is combined for image fusion. The wavelet denoising technique is used to realize the image denoising， and accomplish the image processing in art design. The art design system was designed in the MapInfo software development platform. The Creator development technique is adopted to design the main interface of the system. The image processing type function of art design is selected in Face Tools. The chartlet method is selected by means of Map Texture Tools. The image processing algorithm is loaded in program loading module. The software integrated development design of art design system is accomplished in the architecture of embedded Linux. The results of system test show that the system can realize the image output in art effectively， improve the output quality of the art design image，has perfect human⁃computer interaction performance， and the output SNR of the image is high.Keywords： image processing; art design; system design; MapInfo; Creator; Face Tools0 引言艺术设计是城市规划、设计美学以及环境生态学、人体行为学的综合表达。
以环境艺术设计为例，环境艺术设计同时也是对建筑室内外的空间环境的综合利用，它通过艺术设计的方式以满足人们的功能使用及视觉审美需求[1]。
随着计算机图像处理技术的发展，将图形与图像处理技术应用在艺术设计中，能提高艺术设计的人工智能性和实时处理能力。
研究基于图像处理技术的艺术设计系统具有广阔的应用前景[2]。
艺术设计中的图像处理技术主要有图像降噪和图像融合滤波技术。
通过小波降噪、中值滤波降噪等进行图像提纯处理[3]，能提高艺术设计中的图像信息表达能力，结合图像融合方法实现艺术设计中图像信息跟踪识别能力，采用自适应角点检测和校正方法进行艺术设计中的关键特征点检测分析，能提高艺术设计中的特征信息表达能力[4]。
在艺术设计系统设计中，当前方法主要有基于Hadoop云平台的艺术设计系统设计方法、基于ARM内核的嵌入式艺术设计系统和基于软件服务（Software⁃as⁃a⁃Service，SaaS）层的艺术设计方法，根据上述设计原理，相关文献进行了基于图像处理的艺术设计系统设计研究，在提高艺术设计表达能力方面具有一定的实用价值。
其中，文献[5]提出一种基于图像块匹配修复的艺术设计方案，结合关联维搜索方法进行图像关联特征点匹配，提高艺术设计中关键信息点的视觉表现能力，并在嵌入式Linux中进行艺术设计系统的软件开发，但该系统和相应的图像处理算法存在计算开销过大的问题，系统的实时跟踪和图像实时处理能力不好;文献[6]提出基于Criminisi算法的图像修复方法进行艺术设计中的图像处理，采用优先次序排列方法进行艺术设计中的三维图形特征重构，并以DSP为核心处理芯片进行艺术设计系统的硬件开发和控制器设计，该系统没有进行图像的降噪处理，导致输出图像的质量较差，艺术设计的效果不好。
针对上述问题，本文提出一种改进的基于图像处理技术的艺术设计系统设计方法。
首先对艺术设计的图像采用色差补偿方法进行图像亮度均衡修复处理，结合像素点量化跟踪方法进行图像融合，采用小波降噪技术实现图像降噪处理。
然后在MapInfo软件开发平台中进行艺术设计系统设计，在程序加载模块实现图像处理算法加载。
最后在嵌入式Linux的体系结构中完成艺术设计系统的软件集成开发设计，实现艺术设计系统的开发设计和仿真分析，得出有效性结论。
1 图像处理算法设计1.1 图像亮度均衡修复处理采用图像处理技术进行艺术设计系统改进设计，需要先进行图像处理算法设计。
图像处理主要包括图像降噪处理、图像融合处理和图像边缘轮廓特征提取处理[7]。
采用网格化矩阵分块方法进行艺术设计图像的网格分块，分块方法主要采用矩形分块和套索分块方法，按艺术设计的待分块图像根据仿射不变矩将块划分为若干子块，图像子块的个数一样为[M16+1*N16+1]，艺术设计中图像矩形分块示意图如图1所示。
1.2 图像融合及小波降噪处理在进行了艺术设计中的图像亮度均衡处理的基础上，结合像素点量化跟踪方法进行图像融合和小波降噪处理[8]，在艺术设计图像区域分布的网格点中，假定新提取的艺术图像特征表达方程为：建立艺术设计图像轮廓分布的梯度信息模型，当降噪输出图像的信噪比满足阈值条件时，返回当前搜索路径，由此完成艺术设计中图像的降噪和图像融合处理。
根据上述图像处理结果，进行艺术设计系统优化设计，将图像处理算法加载到系统的程序加载模块中，进行交叉编译控制，实现系统优化设计。
2 艺术设计系统的软件开发实现2.1 系统总体设计描述和开发环境描述在MapInfo软件开发平台中进行艺术设计系统设计，采用B/S架构的UDP协议通信时，需要链接建立Internet中的FTP，定义一个SOCKADDER_IN类型的变量作为艺术设计系统的图像处理控制变量。
艺术设计系统包括对象域、图形渲染层和图形生成层，在三维图像观察器中实现艺术设计的动画软件转换，在感知信息服务层进行三维图形重构，设计面向对象的图形处理软件系统[9]。
根据上述分析，得到基于图像处理的艺术设计系统的总体结构构架，如图2所示。
2.2 系统的软件设计基于MapInfo软件开发平台进行艺术设计系统设计，艺术设计系统的图像渲染过程是实现图形实时读取和3D图形输出的过程，通过Map Texture Tools选择艺术系统的图像融合程序进行代码加载，在程序加载模块实现图像处理算法加载，系统选择MBM29LV400BC作为其Flash存储器，读、写信号和片选信号通过DSP进行总线控制[10]。
本文设计的艺术设计系统的软件模块主要有程序加载模块、数据存储和读写模块、总线传输模块以及人机交互模块等，对各个模块的设计描述如下：1）程序加载模块。
艺术设计系统的程序加载模块具有进行图像处理算法和控制指令的程序加载功能，采用 MVC（Model View Controller）模型构建图形渲染系统的控制组件，采用MySQL 作为艺术设计系统程序加载的默认系统。
系统程序加载的引导加载程序（Boot Loader）主要由面向图的管理模块（Management Module）的用户应用程序（Application）构成，系统选用SuperViVi作为BootLoader，通过开源的Linux内核进行算法读写和图像的自适应处理，根据如下交叉编译指令执行程序加载和数据更新。
2）数据存储和读写模块。
数据存储和读写模块具有实现艺术设计系统的数据缓存和信息读取功能，实现脚本和服务器配置，通过Grid DEM数据转换模块实现对艺术设计的图像数据数模转换，创建艺术设计的3D模型数据库，用Creator的Terrain菜单模块构建艺术设计系统的Flash，使用批处理模块（Batch）进行艺术设计过程中图形的颜色、纹理、材质属性的渲染以及图形图像的自适应读取。
基于MapInfo的艺术设计系统的图形渲染过程主要包含应用（APP）、剔除（CULL）和绘制（DRAW）三个主要过程。
首先从艺术设计系统的缓存器中读取图形原始数据，从而在设备控制器中读入数据，计算当前视点，之后进入下一帧的渲染循环，最后绘制多边形数据，数据读取和存储过程如图4所示。
3）总线传输和图形加载模块。
总线传输模块是整个艺术设计系统建模的基础，是实现艺术设计系统数据传输的关键技术。