众文网1.求一篇《浅淡Photoshop图像处理的技巧》的毕业论文,八千字左右
工具面板技巧 1. 快速打开文件 双击Photoshop的背景空白处（默认为灰色显示区域）即可打开选择文件的浏览窗口。
2. 随意更换画布颜色 选择油漆桶工具并按住Shift点击画布边缘，即可设置画布底色为当前选择的前景色。如果要还原到默认的颜色，设置前景色为25%灰度（R192,G192,B192）再次按住Shift点击画布边缘。
3. 选择工具的快捷键 可以通过按快捷键来快速选择工具箱中的某一工具，各个工具的字母快捷键如下： 选框-M 移动-V 套索-L 魔棒-W 喷枪-J 画笔-B 铅笔-N 橡皮图章-S 历史记录画笔-Y 橡皮擦-E 模糊-R 减淡-O 钢笔-P 文字-T 度量-U 渐变-G 油漆桶-K 吸管-I 抓手-H 缩放-Z 默认前景和背景色-D 切换前景和背景色-X 编辑模式切换-Q 显示模式切换-F 另外，如果我们按住Alt键后再单击显示的工具图标，或者按住Shift键并重复按字母快捷键则可以循环选择隐藏的工具。 4. 获得精确光标 按Caps Lock键可以使画笔和磁性工具的光标显示为精确十字线，再按一次可恢复原状。
5. 显示/隐藏控制板 按Tab键可切换显示或隐藏所有的控制板（包括工具箱），如果按Shift+Tab则工具箱不受影响，只显示或隐藏其他的控制板。 6. 快速恢复默认值 有些不擅长Photoshop的朋友为了调整出满意的效果真是几经周折，结果发现还是原来的默认效果最好，这下傻了眼，后悔不该当初呀！怎么恢复到默认值呀？试着轻轻点按选项栏上的工具图标，然后从上下文菜单中选取“复位工具”或者“复位所有工具”。
7. 自由控制大小 缩放工具的快捷键为“Z”，此外“Ctrl+空格键”为放大工具，“Alt+空格键”为缩小工具，但是要配合鼠标点击才可以缩放；相同按Ctrl+“+”键以及“-”键分别也可为放大和缩小图像；Ctrl+Alt+“+”和Ctrl+Alt+“-” 可以自动调整窗口以满屏缩放显示，使用此工具你就可以无论图片以多少百份比来显示的情况下都能全屏浏览！如果想要在使用缩放工具时按图片的大小自动调整窗口，可以在缩放工具的属性条中点击“满画布显示”选项。 8. 使用非Hand Tool（手形工具）时，按住空格键后可转换成手形工具，即可移动视窗内图像的可见范围。
在手形工具上双击鼠标可以使图像以最适合的窗口大小显示，在缩放工具上双击鼠标可使图像以1:1的比例显示。 9. 在使用Erase Tool（橡皮擦工具）时，按住Alt 键即可将橡皮擦功能切换成恢复到指定的步骤记录状态。
10. 使用Smudge Tool（指尖工具）时，按住Alt键可由纯粹涂抹变成用前景色涂抹。 11. 要移动使用Type Mask Tool（文字蒙版工具）打出的字形选取范围时，可先切换成快速蒙版模式（用快捷键Q切换），然后再进行移动，完成后只要再切换回标准模式即可。
12. 按住Alt键后，使用Rubber Stamp Tool（橡皮图章工具）在任意打开的图像视窗内单击鼠标，即可在该视窗内设定取样位置，但不会改变作用视窗。 13. 在使用Move Tool（移动工具）时，可按键盘上的方向键直接以1 pixel的距离移动图层上的图像，如果先按住Shift键后再按方向键则以每次10 pixel的距离移动图像。
而按Alt键拖动选区将会移动选区的拷贝。 14. 使用磁性套索工具或磁性钢笔工具时，按“[”或“]”键可以实时增加或减少采样宽度（选项调板中）。
15. 度量工具在测量距离上十分便利（特别是在斜线上），你同样可以用它来量角度（就像一只量角器）。在信息面板可视的前提下，选择度量工具点击并拖出一条直线，按住Alt键从第一条线的节点上再拖出第二条直线，这样两条线间的夹角和线的长度都显示在信息面板上。
用测量工具拖动可以移动测量线（也可以只单独移动测量线的一个节点），把测量线拖到画布以外就可以把它删除。 16. 使用绘画工具如（如画笔，向笔等），按住Shift键单击鼠标，可将两次单击点以直线连接。
17. 按住Alt键用吸管工具选取颜色即可定义当前背景色。通过结合颜色取样器工具（Shift+I）和信息面板监视当前图片的颜色变化。
变化前后的颜色值显示在信息面板上其取样点编号的旁边。通过信息面板上的弹出菜单可以定义取样点的色彩模式。
要增加新取样点只需在画布上用颜色取样器工具随便什么地方再点一下，按住Alt键点击可以除去取样点。但一张图上最多只能放置四个颜色取样点。
当Photoshop中有对话框（例如：色阶命令、曲线命令等等）弹出时，要增加新的取样点必须按住Shift键再点击，按住Alt+Shift点击可以减去一个取样点。 18. 裁切工具大家都一定用过，这种情况你也一定遇到过；在你调整裁切握、而裁切框又比较接近图像边界的时候，裁减框会自动地贴到图像的边上，令你无法精确的裁切图像。
不过只要在调整裁切边框的时候接下“Ctrl”键，那么裁切框就会服服帖帖，让你精确裁切。 复制技巧 19. 按住Ctrl+Alt键拖动鼠标可以复制当前层或选区内容。
20. 如果你最近拷贝了一张图片存在剪贴板里，Photoshop在新建文件（Ctrl+N）的时候会以剪贴板中图片的尺寸作为新建图的默认大小。要略过这个特性而使用上一次的设置，在打开的时候按住Alt键（Ctrl+Alt+N）。
21. 如果创作一幅新作品，需要与一幅已打开的图片有一样的尺寸、解析度、格式的文件。选取“文件”→“New”，点Photoshop菜单。
2.这是关于“基于单幅图像的去雾算法研究”中matlab代码 ,大部分不
这是2009年香港中文大学学生何恺明发表在CPVR上的文章《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》的源代码，但应该不是他本人写的。
图像是由一个个像素点组成的，而文章中对像素点的操作是针对以这个像素点为中心、大小为15*15的矩形区域进行的，所以win_size=7.其实定义为多少都没关系，可能在他看来7效果更好。
至于其他的语句，建议你把这篇文章下载下来，看看，文章中讲述的去雾原理其实很简单，讲的也很清楚。但是这个源代码好像有些地方和他讲的不太一样，这不本质。
3.图片怎样去雾
如何给照片去雾？
很多网友都有这样的体会，经过精心的构图和努力，等出图的时候却发现图片雾蒙蒙的感觉，很让人沮丧，这些并不是由于机器造成的，更不是因为摄影水平造成的。这是因为空气并不是完全透明的，悬浮其中有无数个微小的灰尘、水汽，甚至还有一些肉眼无法感应到的射线，但是这些可能会造成相机的感光，所以照片会感觉雾蒙蒙的，照片拍摄的景物越远，雾感越重，广恩德的远程相机的雾感会更明显，但是今天广恩德的秋风交给大家一个小方法，通过这个小方法，就可以轻而易举的给图片去雾！
我们用到的软件是光影魔术手，下载地址是：/soft/
第一步、打开要处理的图片，这是我们要处理的图片！
详情点下面
4.边缘检测,图像模糊,灰度化和图像去雾的基本思路是什么呢 说出是需
我挨个说一下吧，也算给自己复习一下。
一 边缘检测
方法很多很多啊。
1 常用的是用各种边缘检测算子对图像进行卷积运算，计算出来图像每个部分的梯度值，由于边缘有突变的像素值，所以梯度大的地方很可能是边缘。常见的有 sobel算子等。
2 形态学运算，主要是针对二值化之后的图比较高效，直接先膨胀再腐蚀，然后相减图像就是边缘。
3 canny算法，这个用的很多，我也很喜欢，主要是用到强边缘和弱边缘进行区分。
4 通过识别feature进行识别，在边缘不明显的时候比较有效。
二 图像模糊
这里你要知道一个概念，什么是模糊呢？
咱们近视眼就是一个模糊，这个模糊就是眼睛的成像不能精确的成像在视网膜上吧？
你可以想象一下，其实这就是一个尺度变换的问题，你看一张报纸很清楚，但是从五十米外看你这张报纸（我们假设能看得到），就非常模糊，不能辨认吧？
我这里就引出这个模糊的概念：叫做高斯滤波，高斯滤波其实就是一个尺度变换。
我再打个比方吧，比如一个围棋棋盘，黑线是黑线，棋盘是棋盘，即使黑线很细，你也能分清楚是吧？
但是如果你摘下眼镜看呢？黑线变粗了是吧？黑线变暗了是吧？
其实真正原因是棋盘的信息进入了原本黑线的地方，而黑线也进入了棋盘的地方。
这就是滤波的魅力，可以使像素各个梯度变小，让图像的像素点之间的联系没有那么强烈。
既然引出高斯滤波，那就有其他的各种滤波，比如拉普拉斯滤波，中值滤波，均值滤波。
实际操作中应用的也都是算子求卷积的方法。
三 灰度化
你看电视的时候应该知道，电视上的一个彩色点，其实是GRB颜色模式，就是绿红蓝三色。
对应这个RGB颜色模式，你可以通过对这三个颜色通道的值进行处理，比如我就定义 V=(R+G+B)/3。那么这个V就包含了三种颜色的信息了吧？
但是一般的我们不直接用三个平均，而是由各个相应的系数相乘得到。
这是RGB颜色模式，但是如果你用到HSV颜色模式，问题就简单多了。
什么是HSV模式呢？你遥控器上可能有 色度 饱和度 亮度按钮吧？
这个就是HSV模式，其中这个V 就是 亮度 value，这个就直接是灰度信息了。
四 图像去雾
我对这个去雾的理解是，图像增强。
也可以叫做是图像锐化，这个过程正好和图像模糊相对应。
模糊是让梯度值变小，锐化就是让梯度变大。
对应的方法也是响应的算子进行滤波了。
而需要注意的是，锐化用的是高通滤波，模糊是低通滤波。
因为边缘信息一般都是频率高的信号。
视频分析系统团队
风之风信子
5.医学影像毕业论文怎么选题
医学影像毕业论文题目很多的，原创的最好。我写的《基于PACS的网络教学在医学影像学实习中的应用》，当时也是雅文网的专家帮忙弄的，一周就过了
CT/MRI医学影像分割算法研究
基于IHE的医学影像协作网的构建研究
基于DICOM标准的医学影像数据库的建立
多模态医学影像鲁棒配准方法研究
医学影像学课程网络CAI教学系统的分析与设计
医学影像数据库的图像检索技术应用研究
基于PACS的医学影像学网络教学软件的开发研究
基于Retinex理论的X射线医学图像算法的改进与应用
医学影像图像分割与存储若干问题的研究
医学影像三维可视化系统设计及关键技术研究
OCT医学影像血管分割与三维重建关键技术研究
PACS医学影像文件存储方法的研究
医学影像二维处理及三维重建系统的研究与实践
医学影像设备维护与管理技术的研究
医学影像三维重建的算法研究及应用
DICOM医学影像自适应显示技术的研究与实现
医学影像后处理技术的研究及其在X线影像优化中的应用
基于LBM的三维医学影像非刚体配准算法研究
嵌入式医学影像平台设计研究
医学影像按需打印系统关键技术研究
多模态医学影像融合方法研究
DICOM标准下医学影像数据库的建立与研究
基于语义的图像检索技术在医学影像系统中的研究与应用
基于核匹配追踪的医学影像辅助诊断
基于几何代数理论的医学图像配准研究
医学影像的数字化采集与存储
基于Level Set的医学影像分割
面向医学影像处理领域的软件框架研究与应用
随机森林在医学影像数据分析中的应用
医学影像处理及三维重建技术在医学TPS中的应用
6.提供几篇医学影像毕业论文参考下
4 医学影像融合的临床价值
利用计算机技术对获取的影像信息进行处理，并将其成果应用于临床已成为现代医学影像学发展的主要方向。通过影像的融合，将多项检查成像进行综合分析、处理，再现出全新的、高质量的影像，对于临床的价值主要体现在3个方面：（1） 对影像诊断的帮助：融合后的影像能够清晰地显示检查部位的解剖结构及毗邻关系，有助于影像诊断医生全面了解和熟悉正常组织、器官的形态学特征；通过采用区域放大、勾画病变轮廓、增添病变区伪彩色等手段，能够增加病变与正常组织的差异，突出显示病灶，有助于诊断医生及时发现病变，尤其是早期不明显的病变和微小病变，避免漏诊；在影像中集中体现出病灶在各项检查中的典型特征，有助于诊断医生做出更加明确的定性诊断，特别在疑难疾病的鉴别诊断中，作用更为显著[7]。(2) 对手术治疗的帮助：在影像的融合中，采用了图像重建和三维立体定向技术，充分显示出复杂结构的完整形态和病灶的空间位置，同时清楚地显示出病变与周围正常组织的关系；对于临床制定手术方案、实施手术以及术后观察起了重要作用[8]。(3) 对科研的帮助：影像的融合集中了多项检查的特征，同时体现了解剖结构，病理特征，以及形态和功能的改变，并对影像信息做出定性、定量分析，为临床进一步研究疾病提供了较为完整的影像学资料。
5 医学影像融合的应用前景
目前，图像融合主要应用于体层成像。随融合技术的不断发展，其在非体层成像方法中的应用逐渐增多。已有研究将血管内超声与二维X线血管造影图像进行融合，认为融合图像能克服超声显示冠状动脉形态的局限性、准确重建出血管的解剖结构、反映血管的真实弯曲[9]。
以医学成像技术为基础，结合影像诊断、影像导航、介入治疗和外科等学科所形成的计算机辅助科学是计算机在医学应用新的发展方向。图像融合技术有助于计算机辅助科学的成熟，特别是三维图像融合的研究与开发。
随着PACS在医院逐渐推广应用，为多种影像学技术的综合应用提供了广阔空间，加速了图像融合的发展。有人利用图像融合建立自动识别警告系统，校正PACS进行图像存储及归档的错误[10]。
远程医学是网络时代产物，是实现医学资源全球共享的方式。图像融合在远程医学中有广阔的应用前景。如进行远程手术，将多模图像融合成多参数、仿真人体模型，配准到术中真实器官上，可有效指导制定远程手术计划，有助于顺利实施手术[11]。
综上所述，医学影像的融合是利用计算机技术将多项检查成像的特征融合在一起，重新成像；影像融合既保留了原有的后处理技术，又增添了新的内容；它是信息融合技术、数字化技术、计算机技术等多项技术的综合和在医学影像学应用的深入和扩展。医学影像的融合将会带动医学影像技术的又一次更新，并将是影像医学新的发展方向。
【参考文献】
1 康晓东.计算机在医疗方面的最新应用.北京：电子工业出版社，1999,46-70.
2 Hill DL.Medical image registration.Phys Med Biol,2001,46:R1-R45.
3 Liehn JC,Loboguerrero A,Perault C,et al.Superimposition of computed tomography and single photon emission tomography immunoscintigraphic images in the pelvis:validation in patients with colorectal or ovarian carcinoma recurrence.Eur J Nucl Med,1992,19:186-194.
4 Turkington TG,Jaszczak RJ,Pelizzari CA,et al.Accuracy of registration of PET,SPECT,and MR images of a brain phantom.J Nucl Med,1993,34:1587-1594.