簡介：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，電子商務(wù)越來越受到海內(nèi)外眾多公司的重視。在電子商務(wù)過程中圖片的使用變得越來越廣泛，在電子商務(wù)商品的展現(xiàn)上，圖片的作用越來越日益明顯，但是有些商品在圖片展示上會出現(xiàn)一些違禁圖片，嚴重危害了電子商務(wù)的環(huán)境和社會的和諧。針對以上的問題，阿里巴巴作為全球最大的電子商務(wù)平臺開發(fā)出了一套依賴于OPENCV的基于違禁圖庫的敏感圖片識別系統(tǒng)，針對網(wǎng)商商品上傳的圖片進行違禁的判斷。本文首先介紹了傳統(tǒng)的圖像檢索方法和基于內(nèi)容的圖像檢索方法，然后討論了基于特征點檢測的圖像特征提取方法，特別是SIFT特征點提取方法，然后根據(jù)圖像特點以及SIFT算法的優(yōu)缺點，對SIFT算法進行了一定的優(yōu)化，目的是減少冗余特征，提高比對的精度。用SIFT算法提取出違禁圖片庫中違禁圖片的特征點然后將提取出來的特征點存儲到數(shù)據(jù)庫中。系統(tǒng)把數(shù)據(jù)庫中存儲的違禁圖片的特征點提取出來按照一定的規(guī)律建立違禁圖片特征樹，通過利用違禁圖片特征樹的查找可以快速的對網(wǎng)商圖片和違禁圖片進行比對，大大減少了比對的時間提高了比對的效率。根據(jù)比對過程中對網(wǎng)商圖片所打的分值，來對圖片進行相應(yīng)的操作。將圖片的信息流入到人工領(lǐng)域進行審核，或直接將該圖片進行刪除，或認為圖片是安全的不對圖片進行操作。

簡介：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與深入應(yīng)用，出現(xiàn)了越來越多像“新浪”“騰訊”“淘寶”等大型門戶網(wǎng)站或電子商務(wù)網(wǎng)站。這些網(wǎng)站都存儲有大量圖片資源，且圖片數(shù)量呈爆炸式的增長。鑒于商業(yè)存儲擴容成本太高，如何在滿足高并發(fā)訪問的前提下構(gòu)建廉價高效的圖片存儲管理系統(tǒng)已經(jīng)成為軟件架構(gòu)師在工作中遇到的最令人頭疼的問題。云存儲概念的提出給我們指出了一種解決思路，通過研究分析，我們可以采用分布式存儲解決上述問題。本文在分析國內(nèi)外現(xiàn)有的分布式存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的基礎(chǔ)上，通過對HADOOP的HDFS、MAPREDUCE技術(shù)的研究以及自身圖片存儲的業(yè)務(wù)需求分析和實際軟硬件實力評估，提出了一種基于HADOOP的海量圖片存儲模型。該模型的實現(xiàn)以HADOOP的HDFS分布式文件系統(tǒng)為基礎(chǔ)，硬件構(gòu)筑在普通的LINUX機器集群上，通過內(nèi)部監(jiān)控實現(xiàn)高容錯、高響應(yīng)、負載均衡，對外提供服務(wù)滿足高并發(fā)高可靠的應(yīng)用。它采用了HA架構(gòu)和平滑擴容，保證了整個文件系統(tǒng)的可用性和擴展性。它同時采用扁平化的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)，拋棄了傳統(tǒng)文件系統(tǒng)的目錄結(jié)構(gòu)，可將文件名映射到文件的物理地址，簡化了文件的訪問流程，提供了良好的讀寫性能。本文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下首先，通過對現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對圖片存儲的需求進行總結(jié)，分析了傳統(tǒng)商業(yè)存儲的不足，同時介紹分布式存儲的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，提出基于HADOOP的海量圖片存儲模型。其次，根據(jù)圖片存儲的需求分析，基于HADOOP的MAPREDUCE思想設(shè)計存儲模型，優(yōu)化編程實現(xiàn)，建立圖片存儲模型，實現(xiàn)圖片存取在高并發(fā)高訪問下的高可靠性。系統(tǒng)采用MASTERSLAVE架構(gòu)，通過MASTER的管理，實現(xiàn)在廉價PC機上部署系統(tǒng)前提下的高擴展性和高容錯性。此外，通過設(shè)計負載均衡和緩存系統(tǒng)，實現(xiàn)各存儲節(jié)點的存儲優(yōu)化和存儲系統(tǒng)的穩(wěn)定。然后，論文基于HADOOP的分布式列數(shù)據(jù)庫HBASE，對圖片元數(shù)據(jù)存儲。通過圖片文件名設(shè)計、索引優(yōu)化，實現(xiàn)同一類型的圖片存儲物理位置盡可能相近或相鄰，提高海量圖片數(shù)據(jù)的查詢效率。最后，論文搭建測試集群系統(tǒng)，通過一系列的實驗數(shù)據(jù)、圖表，分析了模型系統(tǒng)的可行性，驗證了本文中所提方法的實用性和有效性。本課題的特點是針對特定的圖片存儲業(yè)務(wù)設(shè)計存儲模型，該系統(tǒng)滿足高可擴展、高可靠、高容錯、低成本的設(shè)計要求。該模型利用最新的分布式技術(shù)實現(xiàn)，并將設(shè)計模型部署到LINUX集群中，進行了可行性實驗。在分析實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，驗證了所提出的基于HADOOP的海量圖片存儲模型的合理性。

簡介：隨著經(jīng)濟迅速發(fā)展，信息開始網(wǎng)絡(luò)化平臺化的背景下，人們開始不再滿足于文字信息的檢索和瀏覽。移動設(shè)備開始多樣化、普及化，普通的文本方式已經(jīng)不再滿足信息及時快速傳播的要求。由于國家對網(wǎng)絡(luò)的普及，網(wǎng)速的迅速提高，圖片開始作為一種新的媒體方式，開始承載更多的信息傳播的責任。在這樣的環(huán)境下，如何整合網(wǎng)絡(luò)圖片信息，實現(xiàn)高效迅速的圖片檢索和瀏覽業(yè)務(wù)，確保更多的用戶可以體驗更好的信息化服務(wù)，是我們當務(wù)之急需要思考的問題。對用戶需求和相關(guān)網(wǎng)絡(luò)行為習慣進行研究，分析圖片檢索相關(guān)需求，從圖片的瀏覽流程和檢索流程進行業(yè)務(wù)流程分析，結(jié)合功能性和非功能性兩個角度進行業(yè)務(wù)需求分析，詳細闡述圖片抓取的算法及過程，為圖片檢索平臺的設(shè)計和實現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。對于高并發(fā)網(wǎng)絡(luò)、快速響應(yīng)等需求，從層次和物理架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)兩個角度對圖片檢索平臺進行架構(gòu)設(shè)計，結(jié)合功能性需求進行分析，總結(jié)和設(shè)計圖片屬性、圖片搜索、智能識圖、圖片瀏覽、個人中心五大功能模塊及其子模塊。并結(jié)合具體圖片抓取業(yè)務(wù)流程，設(shè)計圖片搜索引擎算法?；趫D片檢索平臺詳細設(shè)計的前提下，使用PHPWEB開發(fā)技術(shù)，利用高性能前端解決方案，從編譯、部署、運行各個流程進行分析、設(shè)計和實現(xiàn)。從平臺中的各個功能詳細解釋實現(xiàn)過程，保障圖片檢索的業(yè)務(wù)流程順利進行，為后續(xù)測試、運行和維護提供保障。最后通過系統(tǒng)測試，結(jié)合開發(fā)和運行中的問題進行總結(jié)和展望，并對圖片檢索平臺上線運行狀況進行監(jiān)控，日均頁面訪問量超過5000萬。為了滿足用戶在移動場景下對信息的需求，圖片檢索平臺通過性能優(yōu)化，利用圖像識別技術(shù)和機器學習技術(shù)相結(jié)合，對圖片檢索平臺進行不斷嘗試和持續(xù)迭代，堅持為用戶提供高質(zhì)量的服務(wù)。

簡介：隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益發(fā)展對海量圖片進行高速有效的處理已經(jīng)成為一個重要的課題?；ヂ?lián)空間、微博、社區(qū)網(wǎng)站等各種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)都需要海量圖片存儲與處理技術(shù)的支持。本論文將圍繞海量圖片的高速有效處理而展開研究主要涉及海量圖片的裁剪、壓縮及檢索技術(shù)。目前網(wǎng)絡(luò)終端設(shè)備花樣繁多個人電腦、手機、平板電腦等等。各自的屏幕質(zhì)量以及分辨率相差巨大。如何把海量的圖片修改到足以適合所有終端設(shè)備顯示便成了一個艱巨的任務(wù)。我們試圖開發(fā)一種基于圖片像素點能量值評價的方法在裁剪圖片時首先去除圖片中不重要的部分保留其中的關(guān)鍵物體。為此本文提出了智能細縫簇裁剪技術(shù)。該算法是一種對圖片內(nèi)容敏感的裁剪方法通過在原始圖像中搜尋出一些能量值較低的“細縫簇”并將其刪去或擴展達到改變圖像尺寸的目的。在海量圖片數(shù)據(jù)的處理中存儲和傳輸成為一個重大的技術(shù)瓶頸如果能夠有效的對這些圖片進行壓縮處理將會大大減少相應(yīng)的傳輸和維護成本。然而如何在保持人眼“視覺無損”的前提下有效地控制壓縮的程度成為一個關(guān)鍵的問題。本文圖片壓縮研究的中心問題就是試圖用一種公理化的圖片質(zhì)量評價手段來估算出肉眼區(qū)別圖片質(zhì)量的那個“閾值”體現(xiàn)人眼視覺無損的界限。壓縮過程中選取的壓縮質(zhì)量越接近肉眼的閾值質(zhì)量壓縮效果越能被人眼接受也越能夠降低圖片的存儲與傳輸成本。在此前提下本文提出了自適應(yīng)視覺無損壓縮算法。該算法使用客觀圖片質(zhì)量評價算法作為人眼視覺無損的判定依據(jù)并使用一個高效率的迭代算法迅速找出即保證視覺無損又使得圖片文件尺寸最小的壓縮質(zhì)量。如同海量文本信息的檢索海量圖片的檢索也是一大難題。傳統(tǒng)的文本搜索通過對文獻集的字典庫建立倒排索引從而加快查詢的效率但是在圖片中缺乏類似的“字典庫”概念。相對于傳統(tǒng)的基于文本標簽的檢索基于圖像內(nèi)容的檢索更有實際應(yīng)用的價值。然而這增加了檢索的難度。因此有必要引入一種高效的海量圖片檢索方法針對大數(shù)據(jù)集進行基于內(nèi)容的檢索。本文中我們試圖在圖片中尋找類似的“字典”信息并運用從圖片數(shù)據(jù)庫中提取出來的“字典”建立倒排索引以便在查詢時可以快速找出相似的圖片。在排序結(jié)果優(yōu)化方面本文提出了基于全局結(jié)構(gòu)映射的圖像匹配算法能夠?qū)崿F(xiàn)快速而準確的圖像匹配并優(yōu)化通過索引檢索出的圖片結(jié)果。該算法通過在兩張圖片之間建立結(jié)構(gòu)上的映射關(guān)系從而的將圖片中的特征點進行一一對應(yīng)實現(xiàn)了圖片高效而準確的匹配。實驗結(jié)果表明本文的算法可有效節(jié)省存儲和傳輸帶寬具有廣泛的應(yīng)用前景。

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簡介：點擊查看更多基于單張二維圖片的三維人臉建模.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：電子郵件的出現(xiàn)為人們帶來了較大的便利，它憑借低成本和高速率被廣泛地應(yīng)用于現(xiàn)今社會。而與此同時，不法分子也正是利用這些優(yōu)點來對人們的郵箱進行攻擊，發(fā)送大量的垃圾郵件。研究者們已經(jīng)研究出許多垃圾郵件的檢測及過濾方法。在垃圾郵件的過濾技術(shù)不斷提高的前提下，垃圾郵件制造者就開始研究新的垃圾郵件制作方法，以躲避垃圾郵件的過濾。于是，他們將一些垃圾信息以文本的形式嵌入郵件中的圖像里，因而，就產(chǎn)生了圖像型垃圾郵件。時下，圖像型垃圾郵件便已經(jīng)為了十分盛行的垃圾郵件信息的傳播方式。根據(jù)MCAFEE在2007年的報告，圖像型垃圾郵件在所有垃圾郵件中所占的比例大約是30％。本文首先系統(tǒng)的分析了圖像型垃圾郵件過濾的產(chǎn)生背景、發(fā)展現(xiàn)狀及研究意義，接著介紹了現(xiàn)今幾種比較有潛力的圖像型垃圾郵件檢測方法。與此同時，對圖像型垃圾郵件過濾的關(guān)鍵技術(shù)進行深入的學習和研究，并將現(xiàn)今已存在的研究成果作為基礎(chǔ)，主要完成了以下幾個方面的創(chuàng)新通過半監(jiān)督在線學習來訓練支持向量機的算法，以得到一個高精確度且穩(wěn)定的分類器。由于獲取已被標簽的數(shù)據(jù)樣本需要耗費較大的人力、物力，而相對的獲取未被標簽的數(shù)據(jù)樣本則相對容易的多。所以，我們從未標簽的樣本中提取含信息量較大的數(shù)據(jù)樣本點，加入并更新原本的訓練集合，從而利用不斷被更新的樣本訓練集來訓練支持向量機，直到其分類精確度趨于穩(wěn)定，最終得到高精確的分類結(jié)果。

簡介：圖片相關(guān)的產(chǎn)品很早就出現(xiàn)在用戶的面前隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展用戶對于圖片定制功能的易用性、可擴展性以及系統(tǒng)的安全性方面的需求都有了很大程度的提高。另一方面伴著ROID移動互聯(lián)網(wǎng)的興起圖片定制的用戶更呈現(xiàn)出了分散和跨平臺的特點。針對ROID系統(tǒng)的開放性如何更好的把各個不同的軟硬件生態(tài)環(huán)境更好的兼容起來以便讓用戶數(shù)據(jù)的延續(xù)性和整個用戶群體持續(xù)增長得到保證也是需要研究解決的問題之一。在產(chǎn)品的設(shè)計和開發(fā)中我們采用敏捷開發(fā)的理念管理產(chǎn)品團隊和開發(fā)團隊。敏捷開發(fā)以人為核心采用循序漸進及迭代的開發(fā)方法核心原則包括主張簡單以及擁抱變化。在敏捷開發(fā)中軟件項目的構(gòu)建被切分成多個子項目各個子項目的成果都經(jīng)過測試具備集成和可運行的特征。論文在對ROID平臺的技術(shù)現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢的進行簡要介紹的基礎(chǔ)上詳細分析了基于SCRUM的敏捷開發(fā)的圖片社區(qū)產(chǎn)品的設(shè)計思路以及團隊管理理念。通過對產(chǎn)品設(shè)計流程中的各個階段的分析論述了在具體的實施過程中團隊在SCRUM理念下逐步完成產(chǎn)品的過程。產(chǎn)品實現(xiàn)了圖片瀏覽圖片分享圖片評論以及發(fā)布的功能通過對細節(jié)的優(yōu)化和創(chuàng)新提供了優(yōu)質(zhì)的體驗。結(jié)合移動應(yīng)用的特點該產(chǎn)品具有低耦合性、實時性、便于移植的特點同時可維護性強具有很強的市場競爭力。

簡介：隨著計算機進入多核時代傳統(tǒng)的依靠串行編程思維編寫的桌面程序已不能滿足多核的需要。傳統(tǒng)的串行程序在多核平臺上運行不僅不能充分利用多核平臺的優(yōu)勢而且程序執(zhí)行效率低下。因此有必要對傳統(tǒng)的串行程序進行改造使其適應(yīng)多核平臺。圖像領(lǐng)域具有計算量大、存儲容量大的特點一直是并行計算研究的熱門領(lǐng)域。本文研究的是如何在短時間內(nèi)將一張超大圖合成為JPEG圖片。合成過程中涉及到圖像繪制需要大量像素參與計算具有耗時長特點因而適合進行并行計算。本文對串行程序并行化改造的步驟是分析串行程序并行化改造的必要性、找出串行程序的可并行區(qū)域、選擇一種并行編程模型對并行區(qū)域進行并行改造、進行并行性能優(yōu)化。本文以超大圖合成算法為載體來研究如何改造一個串行程序主要內(nèi)容如下1對目前常用的并行編程模型進行分析每種編程模型給出一個具體實例來進行說明然后通過各種編程模型的對比選擇一種適合本次串行程序改造的并行編程模型。2介紹傳統(tǒng)的超大圖合成算法針對超大圖合成算法運算量大、耗時長問題進行分析并借助微軟的性能分析工具進行熱點分析從而得出程序中可并行化部分最后給出一個串行程序并行化方案。3設(shè)計了本次并行化的優(yōu)化策略包括數(shù)據(jù)的保護與同步、內(nèi)存的優(yōu)化、線程的個數(shù)設(shè)置、平衡負載。然后針對可并行區(qū)域采用TPL技術(shù)進行并行編程并對算法的并行調(diào)試工具進行介紹接著給出對本次算法性能評估的標準最后給出一個完整超大圖并行合成算法步驟。4并行算法和串行算法分別在雙核和四核平臺上進行測試。對測試的結(jié)果從CPU性能、執(zhí)行時間、加速比三個方面進行分析從而得出了結(jié)論改造后的并行算法無論是在CPU負載均衡方面還是執(zhí)行時間方面都取得了重大提升同時本次改造串行程序的方法對于改造其他串行桌面程序具有借鑒意義達到了預(yù)期的研究目標。

簡介：計算機技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速結(jié)合形成了獨特網(wǎng)絡(luò)文化流傳于網(wǎng)絡(luò)的大量數(shù)字信息給人們的日常生活和工作帶來巨大影響。一方面諸如圖書封面、信封封面、文檔內(nèi)容的文字部分等有益圖片需要計算機自動完成相關(guān)文字內(nèi)容的搜索工作從而達到釋放勞動力、數(shù)字化辦工的需求。另一方面流傳于網(wǎng)絡(luò)的不良圖片種類繁多需及時檢測和過濾消除在網(wǎng)絡(luò)傳播中的不良影響。文本是圖像信息中最重要的內(nèi)容基于圖像的文本信息檢索也應(yīng)運而生?，F(xiàn)有的字符識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟只要能準確定位出文本即可分割和識別出文本。因此在網(wǎng)絡(luò)圖片中定位出文本就顯得非常重要。本文的主要工作圍繞如何從網(wǎng)絡(luò)圖片中定位和提取文本區(qū)域信息的各個方面和步驟展開研究的工作主要集中于網(wǎng)絡(luò)圖片中文字區(qū)域的檢測、定位和文本區(qū)域的辨別以及相關(guān)的算法研究。網(wǎng)絡(luò)圖片并無統(tǒng)一的規(guī)范和標準因此包含的文本也形式各異字體的不同大小、排列方式、語言種類、色彩、亮度、背景的復(fù)雜程度以及網(wǎng)絡(luò)圖片本身的分辨率、質(zhì)量等都將影響到算法的準確性和適用性。這些因素都給網(wǎng)絡(luò)圖片中文本區(qū)域的定位技術(shù)研究帶來了困難和挑戰(zhàn)。在文本檢測方面本文對比了基于連通區(qū)域、基于邊緣檢測、基于紋理學習和基于機器學習等算法最后選擇角點為文本的主要特征并提出了基于角點的高斯金字塔自動文本檢測和定位算法。該算法能自動地檢測到同一網(wǎng)絡(luò)圖片中大、中、小三種不同大小的文本。為達到高召回率改進了積分投影算法提出了分段處理的思想在完成同一圖片中不同位置多文本區(qū)域的定位。為提高查找精度采用了基于文本混合特性的啟發(fā)式規(guī)則。在性能評估方面主要采用召回率、精度和運行時間為評估標準。文提出的算法是在一系列文獻閱讀和實驗對比下設(shè)計和完成的實驗結(jié)果表明針對傳輸于網(wǎng)絡(luò)上的書籍封面和CD唱片封面的圖片本文算法能較好地完成迅速、準確定位?？膳浜衔谋痉指?、文字識別系統(tǒng)完成網(wǎng)絡(luò)圖片中文字的提取和識別辨別圖片的語義內(nèi)容提取有用信息過濾不良信息。

簡介：隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用不斷廣泛，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也呈幾何級增長。人們要在龐大的數(shù)據(jù)資源中找到自己需要的數(shù)據(jù)，就必須應(yīng)用到搜索引擎。在文本搜索方面，技術(shù)已經(jīng)較為成熟，而在另一類重要數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)的搜索上，目前仍然以圖片的描述為主進行文本搜索，這種方式并不能很好地滿足人們的需求，因此基于內(nèi)容的圖像搜索算法成為一個很好的解決方案。基于內(nèi)容的圖像檢索CBIR是指由圖像分析軟件對輸入的圖像先進行圖像分析，根據(jù)圖像中物體或區(qū)域的顏色COL、形狀SHAPE或紋理TEXTURE等特征以及這些特征的組合，自動抽取特征，在將輸入圖像存入圖像庫的同時將其相應(yīng)的特征向量也存入與圖像庫相連的特征庫。在進行檢索圖像時，對每一幅給定的查詢圖，進行圖像分析，并提取圖像特征向量。將該圖像的特征向量和特征庫中的特征向量進行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果到圖像庫中搜索就可以提取出所需要的檢索圖。本文為圖像提取方法提出了一個新的高效的框架。圖像提取的方法變成了在一個圖像數(shù)據(jù)庫中搜索一個有序環(huán)的過程。而最優(yōu)化的環(huán)可以通過FATS算法中的最小化幾何流形熵來得到。而提取這個最小值的過程使用了GPU并行計算加速，從而顯著地提高了計算的性能。本算法框架相對于以前所使用的基于流形的方法具有明顯的優(yōu)勢本方法框架可以直接對圖像數(shù)據(jù)評定相關(guān)性并返回相關(guān)性最高的圖像數(shù)據(jù)，而以往的基于流形的方法必須要從特征空間到一個不清晰的語義流形空間做一個映射，并對這個映射進行學習。更進一步，使用本框架可以避免在語義，空間的維度上進行的無謂的研究。在本文中，不但提出了這樣一個新的圖像提取框架，而且將此框架與網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序相結(jié)合，使用戶的搜索范圍擴大，以得到更好的搜索結(jié)果。

簡介：隨著數(shù)碼相機的普及，原始照片不能滿足應(yīng)用需求，操作簡捷、實用的數(shù)碼照片再處理方法成為一種需要。本文通過對比通用型和專用型圖片再處理系統(tǒng)的特點，針對郵政系統(tǒng)個性化明信片制作以及旅游景點現(xiàn)場照片再處理的需要，提出了一種新型的圖片處理系統(tǒng)，利用該系統(tǒng)可實現(xiàn)對數(shù)碼照片的再處理。首先，本文闡述圖像了幾何變換和色彩變換原理，針對圖像在變換過程中涉及到浮點數(shù)運算、需要對灰度值進行插值處理的問題，本系統(tǒng)在對比常用的三種插值方法基礎(chǔ)上采用雙線性插值方法進行插值。其次，本文完成了圖片合成系統(tǒng)的整體設(shè)計，并對各個功能模塊進行設(shè)計，實現(xiàn)了各個模塊的功能。功能模塊包括幾何調(diào)整、色彩調(diào)整、添加修飾。其中，添加修飾由三個模塊組成，即添加邊框和修飾圖、添加文字以及手動簽名。最后，在系統(tǒng)終端，針對屏幕閃爍現(xiàn)象，利用雙緩沖技術(shù)解決了窗體頻繁重繪時產(chǎn)生的屏幕閃爍問題；針對圖像合成時的背景透明問題，利用透明位圖制作技術(shù)，實現(xiàn)了多幅圖片的無痕合成；針對照片定位過程操作步驟過多的問題，利用基于膚色的人臉識別技術(shù)實現(xiàn)了照片的快速定位，從而減少操作步驟，提高操作速度。圖片處理系統(tǒng)以VISUAL2005為開發(fā)平臺，C＋＋為開發(fā)語言，充分運用微軟提供的MFC庫，采用多線程技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實現(xiàn)了對圖片文件的快速存取，完成了系統(tǒng)功能的開發(fā)，提供了友好的用戶界面。本系統(tǒng)在多個旅游景點得到了很好的應(yīng)用，基本滿足用戶需求。

簡介：在使用新聞圖片庫的過程中經(jīng)常遇到圖片入庫前查重和查找一組相似圖片等涉及圖片相似性判斷的操作圖片相似性判斷需要結(jié)合人對圖片的視覺感知信息如圖片的色彩、構(gòu)圖等等然而這些視覺感知特征難以用文字描述而且文字描述受主觀因素影響很大加工者和查詢者的不同描述造成了檢索矛盾針對文字關(guān)鍵詞檢索方式造成相似圖片檢索效率低、效果差的問題我們開發(fā)了一個基于圖象綜合特征的檢索系統(tǒng)實現(xiàn)了在新聞圖片庫中客觀地進行相似圖片檢索目前較成熟的基于內(nèi)容的圖象檢索技術(shù)主要集中在圖象的顏色、紋理等低層特征上并已獲得了顏色直方圖、對比度、粗糙度、方向性等許多高效的特征描述符本系統(tǒng)結(jié)合新聞?wù)掌臉?gòu)圖特點將圖片分割成權(quán)重不同的四個區(qū)域綜合使用HIS顏色模型下的顏色直方圖以及MPEG7標準推薦的顏色布局描述符CLD和邊緣直方圖描述符EHD分別對圖象進行相應(yīng)的特征提取和歸一化處理同時提出了采用相關(guān)反饋方法根據(jù)用戶對檢索結(jié)果的相關(guān)性評價客觀地獲取照片新聞主體的文字描述使檢索結(jié)果更接近用戶目標通過在含有1000幅照片的圖象庫上測試表明本系統(tǒng)具有較好的檢索效果

簡介：隨著智能手機走進普通人的生活，它將成為人們獲取信息的主要設(shè)備。因此，手機的應(yīng)用服務(wù)將會有很大的發(fā)展空間，手機圖片管理服務(wù)就是其中的一項。ROID平臺支持各種應(yīng)用的開發(fā)，它是目前最流行的開源智能手機操作系統(tǒng)，最新的版本是ROID42，提供了便捷靈活的開發(fā)接口。本課題在ROIDSDK22平臺下，設(shè)計了一個手機圖片管理。采用了ROID平臺的FRAMEWK層提供的接口，實現(xiàn)了圖片預(yù)覽、圖片動態(tài)切換、停止播放等功能，支持JPG，BMP，PNG和GIF圖片格式，該程序是獨立的APK文件，可以安裝在ROID22以上的系統(tǒng)內(nèi)。它可以讓手機成為一個圖片管理，用戶可以將其放在心儀的地方，來展示美好的圖片，而不必再去購買別的設(shè)備就能擁有精美的圖片管理了。ROID圖片管理系統(tǒng)有效地解決了大量圖片管理問題，本程序具有很好的可移植性和可繼承性，開發(fā)者可以在其基礎(chǔ)之上，建立更多的功能，來設(shè)計更加專業(yè)級的電子相冊。本文開頭首先對圖片管理軟件的研究背景做了簡單介紹，其次簡述了現(xiàn)今流行的幾個手機開發(fā)平臺，詳細介紹了ROID開發(fā)平臺的架構(gòu)，并描述了ROID開發(fā)環(huán)境的搭建過程接下來是對系統(tǒng)設(shè)計的介紹，本文從對購書比價系統(tǒng)的分析，到數(shù)據(jù)庫的設(shè)計，再到系統(tǒng)客戶端的實現(xiàn)都做了詳細的解說，并把有些細節(jié)和技術(shù)提出來做單一的解說緊接著本文描述了此客戶端的圖片管理軟件的測試過程和如何發(fā)布此系統(tǒng)。本設(shè)計完成后，能夠?qū)崿F(xiàn)以下功能圖片的瀏覽、圖片屬性的修改、圖片的一些基本操作。

簡介：伴隨著數(shù)字網(wǎng)絡(luò)與多媒體技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)字圖像越來越多的應(yīng)用于我們的日常生活和工作當中。然而，圖像處理工具的發(fā)展也使得偽造圖像進入了我們的視線，挑戰(zhàn)著人們對于社會公共信息的信任。因此，如何簡便快捷準確地鑒別圖像的真?zhèn)我呀?jīng)成為一個亟待解決的關(guān)鍵問題。本文針對圖片偽造的實際問題，以生活中常見的圓為線索，提出了一套基于幾何方法的盲檢測技術(shù)框架。即在不依賴任何預(yù)嵌入信息的前提下，只依靠圖片本身提供的幾何信息對圖像的真?zhèn)芜M行鑒別。本文一共提出了3種方法，均以提取圖像中的幾何約束為切入點，主要適用于如下幾種場景1兩個或多個共面且大小相等的圓；2只有一個圓，但是具有可以辨別的圓心投影；3一個圓，不存在圓心，但是可以提取到其他輔助相機校驗的幾何約束。兩個圓的方法中我們首先利用大小相等的兩個圓得到了兩組互相垂直的平行線，進而求出相機焦距，然后計算圓平面的法向量一個圓對應(yīng)一個法向量，兩個法向量是否相互平行就作為衡量圖像真?zhèn)蔚脑u判標準；單個圓的情況，我們首先將投影的橢圓進行度量矯正，然后將矯正后橢圓理想情況下應(yīng)該是圓的長短半軸的長度比作為真?zhèn)螜z測的依據(jù)。為了證明提出方法的有效性，每種方法都使用仿真數(shù)據(jù)和實際圖片進行實驗，得到了較好的效果。