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关于人像摄影的几点看法
——作者：卡西莫多
现在的人像摄影好像越来越误入歧途，其现象大致为以下几个方面：
一，
选模特如同选美，漂亮的才能做模特;
二，
选模特如同大胸比赛，胸小的都没有了做模特资格了;
三，
拍摄时皮肤越来越白了，白到比一张白纸还白，全没有了光影层次感。把摄影最基本的，最该表现的光影层次丢到九霄云外;
四，
后期制作越做越蒙，蒙到皮肤质感丧失殆尽!我这里还不是指那些不会后期和不懂后期，只能用一键美化程序或用磨皮的简单方法处理图片来糊弄不懂得欣赏者的摄友，我是专指那些手持几万到几十万摄影器材的朋友，花那么高的价格买来对细节和质感有超长表现的设备及镜头，拍出来的是好片子，可是后期处理得却等同于一个千把元的傻瓜机效果!真不知这样的朋友是怎么想的!
五，
人像摄影不讲究用光技巧，甚至于不敢用逆光拍摄，专挑顺光的方位拍摄，殊不知这样的片子拍出来先不说后期处理增加了点儿难度，就是稍有摄影常识的人能够欣赏都难，不要说真正懂得摄影艺术的人了，看到你拍出这样的片子只会呲之以鼻(暗中的，表面上可能会给你留点面子)!
我对人像摄影的几点看法和建议：
一，
人像摄影不是选美。作为摄影师，你要做的是怎么把被摄者美的瞬间给拍下来，让被摄者显得更美。在拍摄时，多注重人物的神态和表情，最大限度的调动被摄者的情绪乃当务之重。不要像弱智的摄影师一样要求被摄者笑一笑，那样笑出来的不傻才怪!要善于与模特沟通和交流，尽量使被摄者在情绪放松时去尽情地发挥，这时拍出来的人像才会表情更加自然，更加传神，不精彩才怪!
二，
女人的美也是体现在多方面的，不要仅仅盯着大胸的女性。胸大并不是美的唯一。摄影师更该多加关注人物的神态、表情、眼神儿和优美的肢体语言，对于各种光线的巧妙运用来展现被摄者这些美的瞬间;
三，
拍摄方位切忌平光，也就是顺光。要多利用侧光、侧逆光或逆光来拍摄，这样拍出来的片子才会有很强的光影层次感和立体感，才会更加生动和感人;
四，
人像摄影的构图涉及到很深的学问和很高的技巧，我就不在这里深谈了。但能够增加美感和提高动感效果，你只要做到以下两点就可以了：其一是尽量避免主体居中。人物的前方空间多一些，后面空间少一些;脚下的空间少一些，头上的空间多一些(特殊表现手法另论)这样的画面看着才舒适;其二是巧妙利用相机的倾斜达到对角线式的构图或利用前后景物的参照物来体现画面的纵深感，这样会增加画面的动感效果;
五，
数码相机发展到目前其对焦方式已经很方便和精准了，在人像拍摄时，对焦点一定要对在离相机最近的那只眼睛部位，最传神的眼睛清晰了，整个画面才好看。
六，
尝试多角度，多方位的拍摄方式，尤其是在大型摄影活动群拍时更是如此，尽量减少雷同，多拍出几张与众不同的片子来，这样才会显得你的拍摄手法有独到之处呢!
七，
现在是数码**，多数摄友使用的都是数码相机。可是再好的相机拍出来的片子总会有很多不尽人意之处，都需要进行后期处理的，尤其是人物的皮肤，不做后期处理总感觉有不尽完美之处。可以这么说，拍摄完成仅仅是整个人像摄影过程的一半或一少半的工作量，大量的工作还需在后期进行调整、修理等，不做后期工作的图片只能算是半成品了。
PS固然是最好的图片软件，根据摄影者的创作意图几乎是无所不能，但它也不是所有的工具操作起来都便捷、都易于掌握。有很多工具的繁复操作还是很令人头痛的，好在现在网上有很多其他很好的易于掌握和容易操作的图片软件。这些图片软件都有各自的长处和优缺点，摄友们只要多尝试几种图片软件，会发现其中的许多便捷之处。我在这里给摄友们一个最忠恳的建议，后期的处理不是越白越好，而是一定要留有尽可能多的光影层次来丰富画面;皮肤的处理更不能使用简单的磨皮方式，变成了橡皮人儿，而一定要保留皮肤的质感，这才是人像摄影真实美的体现。(就图片的后期处理愿与摄友们进行深入的探讨)
最后提到最重要的一点，就是：要引导欣赏者到正确方向上来也是摄影者义不容辞的责任。观众群中不懂摄影艺术的还是大多数，这就要求我们有必要适时地做些摄影艺术知识的普及工作，多向大众交代摄影艺术的基本规律和常识，告诉大众什么才是真正的好作品，引导大众懂得欣赏和会欣赏摄影作品。“俗”是我们生活中处处存在的东西，同时也是艺术表现一种不可或缺的形式，但却不是摄影艺术追求的目标。而“俗气”则是我们摄影人要摒弃的不良形式，更不该随波逐流的专搞一些俗气的作品出来以误导大众!
人像摄影的技巧与后期处理
人像可谓日常生活中接触最多的拍摄对象，现在人像摄影已不再是单纯记录人的面貌，为了更好的拍摄人物，我们应该掌握一些常用的摄影技巧，并通过后期处理使摄影效果锦上添花，使人像摄影真实的内容和完美的形式达到和谐统一，使画面中的人物上更为栩栩如生。
论文关键词：人像摄影，技巧，后期处理
人像摄影是所有摄影类型中最难掌握的一种。摄影家们凭借着敏锐的艺术触觉，通过对人物姿态的安排、表情的选择，对光线、影调的处理来让人物的性格说话，让摄者坦露内心世界。被拍摄者的姿态、情绪、状态、与摄影师的互动状况、外部光线等等都会影响到最终的拍摄结果。拍摄人像可以移动位置、使用外闪，并且可以更换衣服或者做些姿势，这里唯一能限制你的就是你的想像力，想像力就是拍出人像大片的关键所在了。学习拍摄人像最佳的办法之一就是向专业人士们学习，这里有一些像专业人士一样思考的技巧能帮助你拍出令人惊艳的人像照片，可以使观众从画面中的人物身上看到了更为生动有力、栩栩如生的形象论文发表，更能体验到时代的氛围，感受到丰富多彩的人生。
人像摄影的技巧
1. 与你的模特建立和谐的沟通
这是所有技巧里最重要的一条，掌握这一条，你就在人像摄影专家路上了。尽量让她们放松点，开心点，如果你做到这一条，好照片将会随之而来。如果你还在寻找模特，你的女朋友或男朋友将是你拍摄人像照片的最佳起点。
2.人摄像影的构图
拍人像，无论特写、近景、半身全身，除了模特姿态与神态外，最重要的就是要求摄影对构图的判断，人像的特写最好是用中长焦距的镜头拍摄。那样，照相机到被摄者的距离就可以稍远一些，避免透视变形。拍摄近景人像，要仔细选择拍摄角度、“光线的投射方向、光线性质的软硬，并注意观察被摄者的神态，掌握适当的拍摄瞬间。半身人像因为能够拍摄到人物的腰部或腰部以下，被摄者姿态的变化就丰富多了，给画面的构图带来很大的方便论文发表，使我们有可能把被摄者拍得更生动一些。拍摄全身人像，在构图上要特别注意人物和背景的结合，以及被摄者姿态的处理。
3.选择最佳拍摄方向：
大家都有这样的生活经验：同是一个人，从不同的角度去观察，得到的视觉印象并不完全一样，有的角度显得更美，更有神韵。在拍摄人像的时候也是这样，我们要力求找准被摄者最美、最动人的角度。拍摄角度的少量变化，都能对被援者形象的表现产生明显的影响。拍摄方向的选择，是以被摄者为中心照相机左右位置的变化。拍摄方向大体上分作正面人像、七分面人像、三分面人像、侧面人像这几种拍摄。正面人像，适合于那些五官端正、脸型匀称而漂亮的人。如果脸围太胖、太宽、太瘦。两侧不均，或者两眼大小不一，鼻子、嘴形不正的人，一般说来不宜从正面拍摄。
4. 使用长焦端
你镜头的焦距也是相当重要的因素之一。你需要充分了解镜头的特性及如何发挥它的优势。如果你拥有一台数码相机和一支标准变焦(典型的就是在18-55左右的焦距)的装备的话，那么你已经拥有拍摄人像的不错的器材。如果焦距超过100mm或更多，那当然更好。使用变焦的镜头的长焦端来拍人像是比较理想的。长焦镜头能产生压缩感，使脸部更平并变得讨人喜欢。
5. 拍低饱和度照片
低饱和度照片通常是艺术化的，充满创意。一些当今最好的时尚与人像摄影师喜欢拍摄低饱和度照片。所以你不应忽略这种技巧。此类照片主要是关于锐度、质地、光线和构图方面的事情。此外，低饱和度照片通过后期处理也能给观者不同的、特殊的心情。
6. 学习有关光线的一切知识
就拍摄人像而言论文发表，多云的天空和下午下半段的太阳光是不错的光线。直射的阳光会使人像非常糟糕，它将在人像上投射刺眼的阴影并使模特斜视或眯着眼;逆光则是令人兴奋的，虽然你可能看刺眼的阳光，并且可能需要反光板或外闪将光线打到模特的脸上。
什么是反光板?就是任何能将光反射到你拍摄对象上的物体，能削弱光线投射的阴影不是那么强烈。你可以买反光板或者用一块白板、白床单什么的代替。反光板的作用就是让你控制好光线。
7. 了解相机的设置
相机设置能帮助你拍摄好人像照片。其中有些设置在你用人像模式拍摄时需要启动。其中最有用的一些设置是：
图像模式：如果你用的是佳能EOS系列相机，可以设置到肖像模式，它可以优化对比度和饱和度;尼康的叫法则不一样，叫图片控制设置，所以需要看下说明书。
白平衡：将你相机的白平衡设置为阴天模式，这将让你的模特皮肤显得比较暖。
ISO：如果你在晴朗天气拍摄，可以设为ISO100;如果是在多云天气的话，设为ISO400，这样的话，不会因为快门太慢而抖动相机。
画面质量：如果你喜欢JPG格式，确保用的是最高画质的JPG。但是图片格式越大，你后期能处理的空间就越大。
8. 把握好人物的神情姿态
人像摄影讲的就是神形兼备，如何在瞬间捕捉到人物最佳亮点，是人像作品成败的关键。在拍摄前应该将构思告诉模特，引导模特进入你预先设计好的拍摄情节里论文发表，让模特在这个范围里展示她对拍摄内涵的理解。在此抓取顺间，拍摄的成功率就会大大提高。你也可以鼓励模特转着你的相机转而获得更好的结果，让她们开心点，自然点，自发地摆出一些姿势，这些拍出来的人像会更充满生活的气息。尝试一些创意。让你的模特在周围人群在走动时保持静默;将你的相机在三角架上进行拍摄最好的时光。
9. 人像摄影的糖水片
“糖水片”是“新新人类”喜爱的一种摄影风格。比较典型的说法是：“视觉感受良好，心理感受平淡”。人像摄影的糖水风格主体突出，能使人留下很深的印象，比如模特的造型，神态，气质等等。糖水风格通常背景为风光名胜，山水草木，亭台楼阁等。光线多是明媚亮丽，或者阴柔妩媚，细腻温和。摄影技法上多是以大景深，小光比，视觉传统，构图规整，色彩过渡自然。
10.研究大师的作品
需要研究一些人像大师的作品。观察他们是如何拍摄的?姿势、光线、服饰、背景、质地、形状和色彩等等.人像摄影按环境可分为户外与室内影棚。
对于户外摄影爱好者来说论文发表，无疑是一种莫大的享受，也是一个广阔的摄影创作空间，值得大家去了解和掌握一些相关的拍摄技法。
外景地的选择，有两种方式可以借鉴，一是先将外景地确定下来，最好是有过亲临实地的经历。如果没有去过，事先一定要查找相关的资料，做到心中有数。确定外景地后，可根据外景地的特点构思设计一套拍摄方案。另外一种方式可先决定户外人像拍摄主题，再根据拍摄的需要去寻找服务于主题的外景地。
合理运用好户外光线，户外光线在任何情形下都可以拍摄出好照片，问题只是采用光线的手法是不是得当。所谓光角度，包括太阳位置，被摄者位置及相机位置。阳光是户外摄影的惟一光源，在户外人像摄影中所起的作用是至关重要的。阳光，不仅起到照明物体塑造形象的作用还可以渲染气氛，表达人物情感。只有了解阳光在十二小时不同时期的光照,色温变化，才能准确合理地运用于人像摄影之中。除此之外，还要掌握运用好顺光的整体性论文发表，侧光的立体感，逆光的生动及散射光的柔和等不同特点。当然这一切都应该服从于主题创作的需要。
摄影棚是一般人像摄影时最为快速与便捷的场所，既不用浪费时间东奔西跑，也因为摄影棚内的灯光、背景、道具等拍照器材一应俱全，所以可以在不受任何限制与干扰的情形下，既快速又便捷地拍好照片。
室内摄影棚的拍摄类型，以公式构图类的七分身以内特写照片为最多，风格变化上，则需依靠人像造型多变化或是背景素雅或花俏的改变，来使作品呈现较有变化性的高阶色调或低阶色调照片，或者是重复曝光等照片。
在摄影棚的拍摄技法中，最重要的是打光技法。只要掌握好基本的打光技术，就可以利用其简易又快速的工作环境拍出美丽的婚纱摄影与艺术照。室内摄影棚最大的优点之一是光源充足，具有复灯打光法的简便性与完美性，利用复灯式的打光组合，可以拍出比外景摄影更完美的特写照片。
所以说，室内摄影棚最适合拍摄完美的特写照片，也是每一位专业摄影师最能快速发挥的拍照环境
人像摄影后期处理
现在用数码相机的朋友越来越多，除了立拍立显、不用胶卷等优点以外论文发表，数码摄影还给了大家很大的自由处理空间。没有暗室有什么关系?只要有电脑和合适的软件，每个人都能对照片进行进一步的处理甚至艺术加工。
拥有好的摄影技术，同时兼备一款好相机，可对照片的后期处理操作环节提高很高的效率，并且能更充分的发挥你的想象力与创造力。那么你若只有一款很廉价的卡片数码相机怎么办?完全没有关系，通过后期处理，你依然能在有限的空间里发挥最大的优势。
在人像摄影中，我们会遇到各种各样不完美的情况。比如拍摄的模特左右眼大小不一，嘴巴不正，皮肤粗糙，身材过胖或过瘦;构图主题不突出，不美观;人物与背景色调不搭配等等现象，我们都可以通过后期处理来解决这样的缺陷。若是一张前期比较优秀的作品，我们也可以通过后期进行修饰，创作，以达到更高的艺术境界。总之人像摄影后期处理流程与技巧和归纳三点：
1.照片的基本润饰技巧。包括裁切、换背景、细节修正、合成等。
2.调整片子的影调和色调。包括各种命令(如色阶、曲线)的运用。3.照片的艺术化处理。包括制作绘画效果、糖水片、lome风格、海报等。
PS在平面设计的应用中，对于多种图像格式和色彩模式均有着支持作用，下面是我为大家精心推荐的ps论文范文，希望能够对您有所帮助。
浅谈PS电脑辅助工具在海报设计中的应用
摘要：海报作为平面设计的一种流派，在近年来越来越受到人们的重视，究其原因一方面是海报自身所固有的艺术审美倾向，为人们所喜爱，另一方面是海报通过明确直白的意向可以有效地传播商业文化娱乐等信息，对企业事业扩大影响。提高业绩起了积极效果。而这个过程中PS作为电脑辅助工具，利用添加、删减、修改、美化等手段对海报设计所产生的影响不容忽视。
关键词：海报;海报设计;PS
中图分类号：J022 文献标识码：A 文章编号：2095-4115(2013)12-39-2
一、海报设计的四个维度：图片、文字、标志和排列组合
(一)海报图片
海报图片就是指在海报中插入代表性的图画来表达思想感情，令人看后就能了解海报文字或语言的片段或整体所表达的含义。海报图片是海报作品中的重要组成部分，它具有形象生动的特点，直接影响人们的视觉系统的功能作用。海报图片作为简单化的视觉语言，其常见形式是照片或插画来表现(摄影插图和绘画插图)，它可以艺术地、美感地体现商品特征。
海报图片的分类有以下几种：
1、写实与抽象型：运用各种方式如实地表现客观存在的客体。
2、抽象型：运用简洁、概括、精炼的艺术造型，配之以鲜艳、夺目的色彩，突出主题(想象的空间)。
3、漫画、卡通型：不注重商品的直观表现，而是运用夸张幽默的手法表现主题，通过有趣的形象和戏剧性的情节，使受众在欢快之中接受广告信息，尤其是儿童广告。
4、装饰型：以装饰画的方法表现，对目标对象特点加以夸张和变化，对图形进行似与不似之间艺术造型处理，追求外在美感，包括色彩明暗对比强烈，简介单纯。常用于时装，化妆品等广告。通常包括归纳、想象、变形、重复、夸张等手法。
(二)海报文字
文字的含义：通过不同字体的类别、文字排列组合，将文字的传播功能与审美功能相结合，从而增强文字的视觉传达效果，提高诉求力，赋予广告以审美价值。
文字的分类和特性有：
1、汉字：印书体，美黑体，书法体。
2、拉丁字：古罗马体，现代罗马体，哥特体，埃及体，草体。
文字设计的形式有：
1、服从内容，将文字作为最基本的单位进行点线面编排。
2、按照空间顺序考虑，有左右均齐式、齐左式、齐右式、中轴对称式、沿形式(沿着不规则图形或照片外的轮廓)。
(三)海报标志
标志具有以下特点：
1、识别性：视觉形象清晰明了，造型风格简洁概括，造型语言新颖独特，造型意义明确生动，艺术效果强烈鲜明;
2、象征性：高度概括和准确地传达特定含义;
3、时代性：具有时代感，适应时代变化;
4、审美性：适应受众的审美需求，满足他们的感官和心理需要。
(四)海报排列组合
各个要素的排列组合要在整体策略的指导下，根据主题，依据形式美法则，结合各种平面设计的具体特点，通过各种艺术手段，对诸要素进行视觉上的布局与搭配，以产生一定的视觉美和诱导力量。海报的编排关键在于合理安排要素，力求最恰当地表现主题，突出重点，要独具特色。其中，尤其要注意的是人体特有的视觉流程：由于受生理及心理影响，人的视线在画面上的流动有着较为固定的认识形式，即从左到右、从上而下地流动。通常人们会首先浏览整个画面，形成初步印象，接着就会被某一点吸引，这一点是观者最感兴趣的内容，也是画面的视觉焦点，他们的视线随后沿着画面各要素强弱变化作有序的移动，最后通览全画面。
视觉流程是一个视觉传达过程，同时也是一个由总体感知(第一印象)、局部感知(感知过程)、最后印象三个感知阶段组成的心理感知过程。视觉的流动主要包括以下三个特点：
1、线性特点，即视线从一个视点自然地流向另一个视点，方向性非常明显。例如从左到右，从上到下。
2、由强到弱的特点，人的视线总是首先被强烈的视觉焦点所吸引。
3、视觉的流动具有反复的特点，人的视线会因为人们对视觉物象的内容或形式感兴趣而反复流动，视线停留时间的越长，获得的信息量就越多。二、PS在海报设计中的常见应用
PS相对于其他平面设计软件具有功能强大，兼顾前期设计和后期整合等作用，尤其是其图层命令组的功能，可以对多个不同的图片进行操作，这些功能都使得PS系列软件成为了海报设计软件中的首要选择。
PS在海报设计中经常使用的功能有：
1、使用仿制图章工具，在细节方面，比如人像、LOGO等，可以进行反复复制利用。
2、使用魔法棒抠图，套索抠图，通道抠图，通过增加或者减少选取范围的色彩值域，可以得到意想不到的选取区域。
3、为了使选区边缘更加柔和和美观，羽化和液化工具。用海绵工具减淡工具可以加强或是减少饱和度。
4、有的时候为了提高区域和区域之间的色彩反差值，可以使用高反差值保留的功能，让画面边缘线条勾勒显得更加有致。
5、为了使平面图形变得立体动感，看起来真实可信，我们可以使用复制图层，通过自由变化，调整位置，调整图层样式，调整透明度等一系列过程实现。
6、为了突出画面主体，通过为背景图层做图层蒙版，使四角暗化，是常见的形式。图层蒙版常常用来做颜色渐变，可以起到过渡的作用。
7、调整背景图层的曲线、色温、饱和度、色彩平衡、曲线微调RGB红绿蓝，可以使整体画面有很舒服的过渡感。
8、设计主要文字板块面板时，可以尝试使用多种字体，比如方正喵呜体，它像小孩的手写体文字，歪歪扭扭，更显生动且富有美感。另外，调整字体的投影和浮雕效果“内发光”“外发光”“浮雕效果”“阴影效果”，试图让字体有纵深感，有冲击力。
三、结束语
PS软件运用于海报平面设计中，能够发挥出最佳设计效果，在达到预期宣传效果的同时，为商家赢取更多的经济利益。因而，在今后的设计中须充分运用PS软件，将其设计功能发挥到最大。
作者简介：
刘国，河南省轻工业学校。
PS技术在平面包装设计中的作用及应用
【摘 要】本文研究分析PS在平面包装设计中的重要作用时，首先分析了PS在平面包装设计中的优势，其次分析了PS在平面包装设计中的弊端，最后探讨总结了PS在平面包装设计中的改进设计方法。
【关键词】PS 平面包装设计 重要作用
本文对PS在平面设计中的重要作用进行研究分析有一定的经济价值和现实意义。
1 PS在平面设计中的优势
PS软件在平面设计的应用中，往往有着多种选取工具，在实际的绘画过程中，仅仅需要对不同的选区进行设计，在工具绘画中，借助于鼠标的拖动，实现基础绘画。这一过程的实现，往往可以实现绘画的自动连接，体现出设计的一种平整性。
一般而言，PS在平面设计的应用中，对于多种图像格式和色彩模式均有着支持作用，在多层处理过程中，不仅仅可以实现图像的变形功能，同时也能将图像的滤镜功能显著提高，体现出一种相对神奇的视觉效果。而平面设计的过程中，往往是一种有目的性的策划。在实际的策划中，往往结合一种视觉元素，体现出一种信息传达，在摄像机计划的应用中，实现一种图形综合设计和色彩搭配。
如图所示，在相煎何太急的平面设计过程中，通过对一颗充满生机的树进行绘画中，对一团烈火进行设计，并体现出一种相煎何太急的不堪局面。这一平面设计的过程，不仅有着较强的艺术感，同时也给人一种视觉上的灵动性，更能体现出平面设计的设计主旨，进而传达出作者设计的最终意图。
PS在平面设计的应用中，不仅将平面设计过程中复杂的图形处理难题有效解决，同时也将平面设计的艺术感有效增强，保证了艺术的一种针对性和个性化的设计，更体现出艺术的一种独特魅力，对于设计主题的体现有着积极作用。
2 PS在平面设计中的弊端
平面设计过程中，主要是借助于PS软件进行的一种设计，同时也是视觉传达的根本设计。在策划设计过程中，设想和计划的传达，往往借助于视觉性的元素，在文字图形结合的过程中，体现出一种信息传达，并对设计的计划进行表达[1]。
但就其实质性而言，平面设计过程中往往存在相对广泛的范围和较为丰富的内涵。基于印刷和实际的设计过程中，往往需要结合视觉语言特点，实现设计范畴。但是在图表文字以及封面等的设计中，有着多种设计的形式，在科技艺术结合过程中，同样也传达出一种社会性质的产物，不仅有着审美性的特点，同时也存在一定的实用性[2]。但是在PS应用中，同样也存在一定弊端。平面设计过程中，PS同样存在一定缺陷，在艺术的设计过程中，一旦存在相对复杂的图形处理，设计将会处于一种紊乱的状态，在相对不熟练的操作过程中，对于设计的主题有着难以全面体现的感觉。而色彩饱和度的应用中，有着相对单调的过程，给人一种较为呆板的视觉效果。因此，做好平面设计中PS的全面应用，就要正确把握PS的优势，并将PS的弊端有效改进。
3 PS在平面设计中的改进设计方法
PS的色彩模式
PS在实际的应用中，同样也存在多种色彩模式。对于HSB模式而言，主要是涵盖了色相、饱和度以及明度的模式，通过合理的应用色相，并在色相中对中间色进行添加，对基本色相进行排列。颜色色相的设计中，潜意识地给人一种暖暖的感觉，对于红色而言，较多的红色成分，将会给人一种暖色调。饱和度的应用，结合纯度，纯度越高，将会有着越鲜艳的颜色。对于灰色度而言，在平面设计过程中，更加注重颜色的混合，通过对颜色的组合进行控制，并设计出不同的效果。
PS在平面设计中的改进方法
平面设计中PS的应用，就要结合PS的优势，将图像处理软件的功能性以及艺术性全面体现。比如PS在平面设计中的抠图方法的应用中，就要结合不同的抠图方法特点，实现图像抠图的一种规则化应用，对相对复杂的一种图像进行形成，保证有着相对较高的精度。色彩抠图的过程中，一旦图像中存在相关的背景色，就会产生一种不明显的抠图效果，而精度提高的过程中，就要结合不同的套索工具，体现抠图的重要设计。
在PS平面设计过程中，更要始终坚持文字和艺术设计相结合的基本原则，不仅保证文字有着可识性的特点，结合设计后的文字特点，还要保证有着清晰的视觉感受，对文字的基础诉求效果进行根本的传达。
在最后的平面设计过程中，其中的“最后”给人一种灰色朦胧的感觉，强调“最后”有着转身覆灭的感觉，并在最后的恩赐中，灰飞烟灭，体现出特有的设计价值和设计内涵。而平面的设计在充分发挥的过程中，更要保证有着清晰的字形和结构，并在设计原则的遵守中，保证有着艺术感较强的视觉效果，将文字的基本功能全面体现，展示出文字的基础内涵。
文字和艺术设计适合性的过程中，就要联系实际的主题结构，在文字艺术的综合设计过程中，对文字的诉求效果加以保留，并做好文字字体的综合表达。如图1所示，在平面设计过程，文字的设计过程中，对相煎何太急，重点强调“煎”这一字形，并将设计的主题全面烘托，在文字艺术的构成中，更是做好主题性的文字表达。在文字的综合性表达中，注重整洁规范的设计，强调文字的一种力度，给人一种现代感的简洁爽明感，并带来相对较强的视觉冲击力。图像图形的处理过程中，更要对PS软件进行全面的掌握，在设计意图的领会中，注重色彩的丰富多彩，增加色彩的饱和度，体现出设计过程中的一种独特艺术美。
总而言之，平面设计中PS软件的应用中，不仅仅要正确的领悟设计的重要性，同时也要结合设计的基本理念，正确地表达设计的主题，注重设计页面的合理划分，体现出艺术设计的独特魅力。
结语
经济多元化发展的信息社会中，平面设计逐渐走向人们的日常生活中，并成为人们生活中的重要部分。同时平面设计作为一种特殊的艺术形式，在平面设计的过程中，不仅仅要注重设计主题的全面体现，同时也要注重艺术魅力和视觉效果的全面彰显。而PS这种图形处理软件在平面设计中的应用，不仅仅使得图形的处理更加具有整洁性，同时在文字的设计过程中，同样也给人一种独特的数据效果，并体现出平面设计主题的新颖。因此，更要充分认识PS在平面设计的重要性，并推动我国平面设计行业的进步和发展。
参考文献
[1]张霞，郑小军，陈凤等.《用PS制作光盘封面》课件的创意设计及经验启示[J].中国教育信息化・基础教育，2013，18(11)：58-60.
[2]王学云.浅析PS计算机专业教学的创新模式[J].计算机光盘软件与应用，2012，18(24)：286+288.
一、什么是人物摄影？人物摄影成功的关键是什么？ 人物摄影是以静态或动态人物为被摄对象，着重描绘其外貌和精神面貌，从而直接表现人的一种摄影。凡是内容涉及人物而以人物为主体的各种题材，都属于人物摄影的范畴。诸如：人像、家庭生活、亲朋欢聚、情侣相悦、婚寿礼仪、童年纪实、校园动态、老人晚景、旅游揽胜、时装穿戴、舞台演出、体育活动、工作现场、佳节盛会、风土人情、社会新闻、人体艺术等，广泛多样，到处可选。 总的来说，摄影艺术领域里，与此相应的具体门类，除人像摄影外，更有家庭、儿童、旅游、婚礼，以及体育、舞台、社会纪实乃至人体等多种摄影，各具特色，相互关联，又常兼归于人物摄影系列之内，统称为人物摄影。 自从1839年摄影术诞生迄今为止，人物一直就是摄影艺术中常拍常新的主要课题，而归纳人物摄影成功的关键，在于“形神兼备”。在现实生活中，每个人的外貌和性格特征各不相同，精神面貌和更是知识界千变万化。一幅人物照片，如果抓住了被摄对象的神态和情感，但外貌没有表现好，就经不起细看，缺乏应有的艺术表现力；反之，如果外貌酷似，而神态和情感未经刻划，则人物表现势必呆板，没有韵味。 因此，人物摄影不能限于拍像，而是应当根据主题，对人物的外貌扬长避短，突出美感，以便通过外貌，能更好地传达和刻划人物的精神面貌，从而使照片中的人物看起来比真实的被摄对象更美、更生动、更有精神。只有首先作到“形似”，才能传神。 为使人物摄影符合“形神兼备”的要求，摄影者除正确掌握照相机使用技术外，还要在观摩优秀摄影作品和学习有关摄影知识的基础上，经常对生活中的各种人物细致观察，认真思考，养成敏捷的思维和判断能力，以便在人物摄影实践中，能别具慧眼，刻意求新，不失时机地选取题材，并抓住被摄对象典型而生动的瞬间，拍出一幅幅栩栩如生的人物照片来。 二、人物摄影有哪几种拍摄方式？ 人物摄影的拍摄方式，不外乎摆拍、抓拍和摆\抓结合三种。各有特点和要求，又互相联系，互相配合，分别构成人物摄影所不可缺少的造型手法。 1、摆拍 即整个摄影过程中，始终让被摄对象完全知道有人在为自己拍照，从而使摄影者可有较充分时间，在做好拍摄准备并对被摄对象加以摆布后，完成拍摄。因此，这种拍摄方式也称为摆布，或者可以叫做主体全知的拍摄方式，为肖像照、团体照、纪念照、广告照等所采用。但在摆布的情况下，摄影者应多方设法，使被摄者思想放松，以便配合拍摄。 2、抓拍 即整个摄影师过程中，根本不让被摄对象知道有人在为自己拍照，就由摄影者地直接摄取人物活动中的典型而生动瞬间。因此，也可以叫做主体不知的拍摄方式。采用这种方式拍摄，也许构图、用光不尽人意，而被摄影对象却处于无拘无束的活动状态，神情举止都较自然。但被摄者需要较丰富的生活经验和敏锐的眼力，在转瞬即逝的各种人物活动中，善于抓取被摄对象最典型、最完美、最耐看的时刻，及时按下快门。 3、摆抓结合 即整个摄影过程中，虽然让被摄对象知道有人在为自己拍照，但并不告知确切的拍摄时间，以便使被摄对象的注意力仍集中于所从事的事物，而摄影者得以有一定的时间，选择最佳角度和光线，并经过较小范围的调整和摆布，在适当时间按下快门。这种拍摄方式，兼采摆拍和抓拍两者的长处，做到抓中有摆，摆\中有抓取。因此，又称为摆摆\抓抓，也可以叫做主体半知的拍摄方式。三、人物摄影应选购哪种相机？ 一般照相机虽都能用于人物摄影，但因型号和结构有所不同，性能和特点各有差异。人物摄影究竟怎样选购照相机为好，通常可从摄影用途、个人爱好和经济条件三方面来考虑。 1、摄影用途 这是指照相机的使用范围。初学者如果仅是拍摄家庭合影、个人留念的全身和大半身等照片，选购一架普通小型135照相机，即可应付自如；这类照相机一般装有标准镜头，既可以拍摄黑白人像，也可拍摄彩色人像。或者可选购一架“傻瓜”照相机；它体积小，构造简单，而且附带闪光装置，不仅使用方便，拿起来就可以拍照，又不需要另外单独购置闪光灯。如果拟将照相机用于人物题材艺术创作，就要考虑选购单镜头反光照相机；这类照相机一般可以更换不同焦距镜头，自动化程度比较高，能用来拍摄全身、半身和头像特定等各种体裁人物照片。 2、个人爱好 每个摄影者爱好不同，有的喜欢135照相机，有的喜欢120照相机；这两种照相机各有所长，各有特点，很难说哪种好，哪种孬。一般说来，135照相机小巧玲珑，便于携带，使用比较方便，每张底片的费用比较便宜。120照相机，有的可调换暗盒，可拍多种规格幅面，同时，由于底片幅面较大，照片的颗粒相对细腻柔和，容易使人物脸部表现出层次丰富、质感真实的效果。 3、经济条件 市场上，照相机型号较多，功能各异，结构不同，虽基本性能大体相似，但彼此价格却相差悬殊。征购照相机时，须考虑它的价格适应本人的经济条件.一般情况下，选购一架中档偏上的照相机，便可适用于各种人物摄影。必须认识到，照相机档次高低与人物照片质量并无必然的联系。使用高档照相机，并不能保证每幅照片质量都好；使用普通照相机，也能拍摄出高质量的人物照片。重要的问题在于必须熟悉照相机的结构性能，并能熟练掌握操作技术。 四、人物摄影应选择哪种镜头？ 照相机的各种镜头，虽都能用于人物摄影，但严格说来，人物摄影的镜头应有以下一些选择性： 1、成像 人物摄影的镜头成像质量，既要结像清晰，又要有一定的柔和效果。因为人物摄影一般以表现脸部为主，镜头成像质量就应能达到层次丰富、质感真实、细节毕露、肤质滋润的要求。 2、焦距 一般照相机上都装有标准镜头，即战焦距近似所摄底片画幅对角线的长度。这种镜头，只宜拍摄全身或大半身人物照片。若用于拍摄半身人物或头像特写由于距离太近，往往引起人物影像透视变形，而且有的镜头如果在近于规定的最近摄影距离拍摄，就不能聚成清晰的焦点。 所以，拍摄头像或特写人物，就要使用中焦或长焦镜头，其焦距一般需要越过标准镜头1—2倍，以135照相机为例，镜头的焦距需在105豪米以上，这样，照相机与人物距离，可保持米以上，既能使焦点清晰，又可避免产生鼻大耳小等变形现象。在室内拍摄小合影照片，如果遇到缺少退步的情况，就需要使用短焦距镜头(即广角镜头)，但容易出现近大远小和两边人物稍有变形的缺陷。 3、口径 拍摄半身人物和头像特写，镜头的有效口径以大为宜，以便使主体清晰，背景略呈模糊，增强远近空间透视感，从而突出主体。另外，镜头的有效口径大，在光线略暗而又没有闪光灯的情况下，拍摄动态人物，仍可使用较快的快门速度。五、旅游拍摄人物，要携带哪些摄影器材和附件？ 1、摄影器材 旅游拍摄人物所要携带的摄影器材，一般以轻便为宜。通常，拍摄游览纪念照，持有一架普通小型135照相机或“傻瓜”照相机，就可以应用。假如准备进一步从事人物摄影创作，例如拍摄当地的一些风土人情等，最好携带一架可互换镜头的135单镜头反光照相机，并配上28—80毫米变焦距镜头一个，既便于适应摄影需要，又可缩小装备体积；或者，也可在使用该照相机原有标准镜头的同时，再配置24—28毫米广角镜头和85—105毫米中焦镜头各一个，以便选用。如果需要同时进行彩色和黑白人物摄影，最好能有两架机身，分别装上彩色和黑白胶卷，交替使用(倘若携带的是可调后背的120单镜头反光照相机，则只需一架，便可应用)。 2、附件 不论携带什么照相机，镜头遮光罩和二号黄滤光镜都宜置备。如果条件允许，最好带上彩色和黑白摄影常用的各种主要滤光镜(包括UV镜、天光镜、偏振镜等)以及黑白摄影用的黄、红、绿等滤光镜。还可携带一只小型电子闪光灯或自制的反光板，以供辅助照明。为了随时保持照相机和镜头的清洁，要带上镜头纸和镜头刷，如果能带一个吹气球则更理想。 旅游拍摄人物时，由于手持拍摄可较自由选择角度，所以，三角架使用次数不多，不必携带；但如能带上，以备不时之需，当然更好。此外，宜备置一本袖珍笔记簿，扼要记录拍摄情况，包括日期、天气、时间、场合、人物以及所用光圈、快门速度等，以便积累有关数据，随时参考，从而不断提高摄影水平。 六、黑白人物摄影常用哪些附加镜？ 黑白人物摄影中，照相机镜头前常用的附加镜，包括改变色光性质和改变成像结影两个系列。前者例如各种带色滤光镜、天空滤光镜、UV镜和天光镜等，后者例如柔光镜、晕化镜和近摄镜等，分述如下： (一)、改变色光性质常用附加镜 1、各种带色滤光镜 这类滤光镜是由带颜色和光学玻璃精制而成，有黄、绿、红、橙、蓝等多种，分别以各种颜色命名。其作用是阻止或减少不需要的色光，相对地增多所需色光的通光量，以更改感光片的感色性。黑白人物摄影中，黄滤光镜最为常用，例如，在蓝天白云的情况下，拍摄室外人物，一经加用，就能吸收部分蓝色光线，使胶片上蓝天感光少些，从而在照片上出现天空略暗，而朵朵白云明显突出的效果；否则，蓝天白云会混为一色。成为白茫茫的天空，索然无味。黄滤光镜又能增强人物质感层次，并表现细腻逼真的肤色。它还具有透光范围大、阻光率低的特点，因此，加用浅黄滤光镜，只需开大半档光圈，而加用中黄滤光镜，也只需开大一档光圈。 2、天空滤光镜 这是一半淡黄或浅灰、一半透明无色的附加镜。由于它的有色部分边缘由深至浅，逐渐过度到无色透明，因此，又称为渐变滤光镜。其作用是调节天空与地面的反差。具体地说，有色部分能吸收天空的紫蓝光或减弱天空光亮的强度，限制天空部分在胶片上的曝光量，使地面部分在胶片上曝光量多些。使用时，有色部分应朝上，不需要增加曝光量。在逆光下拍摄人物时，加用天空滤光镜，效果更为理想。 3、UV镜和天光镜 UV镜多数是无色的，也有略带微黄色的；天光镜则接近无色或略带微红色。它们的作用主要都是吸收大气中的紫外线。紫外线对高山地区摄影的影响比较严重，常有碍于影像的清晰度。加用UV镜或天光镜后，就可以消除紫外线对感光片的影响，提高影像清晰度，特别是对远处景物的作用更为明显。由于UV镜和天光镜为无色或接近无色，不需要增加曝光量，对任何情况下摄影又没有副作用，因此，常被加戴在镜头上，用来保护镜头。 (二)、改变成像结影常用附加镜 1、柔光镜 柔光镜的作用，是对通过镜头的光线进行部分折射，使所摄影像既可保持一定的清晰度，而影调反差又能更为柔和自然。柔光镜的构造形式多样，一般是在透明玻璃上制有疏密不同的圆形波纹，或者是采用尼龙丝或其它纤维所织成的网片，从而达到使入射光分割折射的目的。加戴柔光镜后，拍摄妇女与儿童特写照片，能使影像获得柔润悦目的效果。 2、晕化镜 晕化镜的外形结构，是玻璃镜片中间开一个圆孔，四周呈砂粒状。因为中间镂空，加戴在镜头前，不会影响主体影像聚焦。拍摄人物时，将脸部安排在圆孔的位置处，可以得到正常的清晰度，而脸部以外四周的影像，由于镜片上砂粒状的影响，则呈现朦胧晕化的效果。加戴晕化镜拍摄人物，以使用单镜头反光照相机为宜，因为摄影者可以通过照相机的取景器，直接观察到影像晕化情况。 3、近摄镜 近摄镜又称为半身镜，是一种凸形的正透镜，加戴后，可以缩短镜头焦距，也从而缩短最近摄影距离，使人物影像扩大，充分利用感光片的面积。拍摄时，一般不需要增加曝光量，但要使用小光圈，以便增加暗深，防止底片四角虚松。在摄影实践中，近摄镜不宜拍摄人物特写镜头，因为摄影距离较近，容易产生变形缺陷。除上述常用附加镜外，还有多影镜、星光镜、中灰镜等多种特殊效果附加镜，经加用后，前两者可分别获得多影像和不同放射形光芒的效果，后者则能起到减少光线通光量的作用，这里不再一一详述。七、彩色人物摄影常用哪些附加镜？ 彩色人物摄影，为了正确再现人物原有色彩，在正确色温光线照明下，一般只使用无色、中性灰或很浅色的附加镜，不宜在镜头前加戴黑白人物摄影使用的带色滤光镜。由于UV镜、天光镜、柔光镜、晕化镜、近摄镜以及其它各种特殊效果附加镜都是无色、浅色或接近无色的，因此，既被黑白人物摄影所使用，也适用于彩色人物摄影。 其次，彩色人物摄影中，当照明光源的色温和彩色胶卷所平衡的色温不相符时，为获得正确的色彩还原，应在镜头前加用色温转换滤光镜。彩色胶卷一般分为日光型和灯光型两种，而市场上所售彩色负片多数是日光型。日光型彩色胶卷应在色温为5，400-5，600K的日光或电子闪光灯照明下拍摄，如果在钨丝灯照明下拍摄，就要加用色温转换滤光镜系列中用于提高色温的雷登80A蓝色滤光镜，并需增加曝光量两级左右。同样，灯光型彩色胶卷应在色温为3，200K的钨丝灯照明下拍摄，如果在日光或电子闪光灯照明下拍摄，就要加用色温转换滤光镜系列中用于降低色温的雷登85B橙色滤光镜，并需增加曝光量三分之二级左右。 八、人物摄影怎样布局？ 人物摄影的布局，要根据主题要求，简化和排除与主题无关的一切东西，将主体人物安排在主导位置。这个主导位置，不宜处于画面的中央，因为这样似乎使画面分为两半，显得呆板、生硬、缺乏艺术表现力。通常，主体人物可安排在黄金分割美感点上。所谓黄金分割，是造型艺术构图法则之一，即将一个线段分成两部分，使较大部分与整体之比等于较小部分与较大部分之比，其比值为1：.该法则应用于摄影构图，就是采用这个比值，将摄影画面横直各画两条直线，使画面大约平均分成九格，取这四条直线在画面中形成的四个交叉点，定为黄金分割。 一般地说，这四个交叉点公认为有美学价值，不论其中的任何一个，都是安排主体人物的理想位置，因为这个位置既有变化，又有稳定和舒畅的感觉，符合人们的审美要求。此外，还须注意，人物和其它景物的安排，要主次分明、疏密有致，不可堆积充塞。有时，除了对主体人物的位置作适当安排外，往往还要通过另一此人物和景物，起到培衬或均衡的作用。关于动态人物照片，例如幼儿学步、自行车比赛等，则要在动态人物的前方，多留些空白部位，以便可有向前伸展的余地，从而符合平时观察事物的习惯。 九、人物摄影怎样掌握画面均衡？ 均衡，是力学上的一个概念，应用于人物摄影构图，就是指画面中的被摄对象处于相对平衡状态，从而使人物照片能在视觉上产生稳定感、舒适感。为了掌握人物摄影画面均衡，一般要注意安排以下几个方面： 1、人物头脸方面 人物摄影的头脸，在视觉上，脸部为重，后脑较轻。因此，拍摄侧面像时，影像需偏后一些，甚至后脑的后面可不留空间，使脸部前方空间大于后脑。这样，既可给脸部的视线以伸展余地，又能保持画面的轻重平衡。但也有些表现“冲力”情节的题材，人物脸部前方空间小于后脑，以致画面有失重之感，这是根据主题需要而作的特殊位置安排。 2、主体方面 人物摄影不等式画面结构形式(参见本书《人物摄影有哪些画面结构形式？》条)中，被摄对象俯、仰或倾斜等姿势，往往导致失重不稳的感觉。为此，可通过主体自身的肩头可自身的手以及与主题有关的书、花、茶杯、扇子等陪衬物体作“衬垫”，就能使失重的主体起到稳重作用。 3、主体与陪衬方面 有景物作陪衬的人物摄影题材，在视觉上，人物为重，景物较轻。为此，可将人物所占空间的面积安排得小些，而对景物占有的空间则安排得大些，以取得画面均衡。例如，拍摄人物写字的半身场景，其中较大面积的人物，可安排偏于一边，与此相应，在桌子的另一边，可放置墨水瓶或砚台等对象，使画面得以保持均衡。 4、明暗深淡方面军 人物摄影构图中，对于明暗深淡，视觉上的轻重也有所不同，一般以深色为重，淡色较轻。通常，可用小面积的深色块面与大面积的灰色或淡色块面进行平衡。如遇某一部位太深或太浅，轻重不够协调，可在太深的部位选择淡色的景物作“衬垫”；也可在太淡的部位选择深色的景物作“衬垫”。但要严格注意，深底淡景与淡底深景，都要有一定的对比度，才能起到增减重量、平衡画面的作用。 5、色彩方面 不同的色彩，视觉分量也不同。通常，暖色、艳色为重，冷色、晦色较轻。其平衡的规律，也要以小块面的暖色或艳色对应大块面的冷色或晦色。例如，人物脸部小块面的暖色周围，可安排块面较大的冷色；当拍摄暖调人物照片时，应尽可能使脸部肤色鲜艳，而将周围的暖色处理得晦暗些，既便于突出主体，又可使画面得到色彩均衡。 以上是我帮你找的，希望你能用的上。更希望你采纳哦。
本文的研究目的在于结合康泰医学进行医疗器械国际市场营销的实践，解析我国医疗器械企业所处的国际市场环境、竞争态势、分析把握市场机遇，为其进行国际市场营销提供客观依据。文章通过对康泰医学医疗器械国际市场营销策略的研究，分析其在国际市场营销过程中存在的不足，并对存在的问题提出可行性解决建议。根据文章特点，本文采取调查研究和资料分析、定性分析与定量分析、理论分析与实证分析相结合的研究方法。首先，本文详细阐述了市场营销相关理论，包括市场细分理论、目标市场定位、市场营销组合、SWOT分析等内容，这是进行本课题研究的理论和方法基础。其次，在深入分析国际医疗器械市场状况和市场竞争态势的基础上，阐述了康泰医学医疗器械国际市场营销策略，采用SWOT方法分析康泰医学在不同细分市场的优势、劣势、面临的机会与威胁。再次，文章调查医疗器械国际市场的概况，详细分析其市场竞争情况的基础上，详细研究其在国际市场采取的市场营销组合策略，具体包括：产品策略、定价策略、渠道策略和促销策略。最后，根据康泰医学在各目标市场采取的营销策略以及企业自身的特点，分析其在国际市场营销过程中的不足，分析其存在的问题并提出解决的建议，来保障其国际市场营销策略的实施。[1] 李燕静. 浅析我国医疗器械行业发展状况及其建议[J]. 中国外资. 2013(07)[2] 方海玲. 我国医疗器械市场现状分析与市场营销[J]. 安徽科技. 2012(12)[3] 刘娟. 高效的营销稽查监控体系构建探索[J]. 中国电力教育. 2012(36)[4] 方天成. 医疗器械行业的发展现状及其趋势分析[J]. 商业文化(下半月). 2012(11)[5] 余玉华,姚宝峰. 论国际市场营销环境下的企业如何做好危机营销[J]. 商场现代化. 2012(27)[6] 王远. 国际市场营销中的跨文化元素探索[J]. 中国集体经济. 2012(16)[7] 章昌裕. 中国入世十年成就回顾与前景展望[J]. 对外经贸. 2012(01)[8] 赵林晶. 浅谈中国产品在国际市场上的营销策略[J]. 现代商业. 2012(03)[9] 李俊伟,韩冰. 现代企业的营销服务意识与品牌战略对策[J]. 现代商业. 2011(07)[10] 黄志红,刘伟华. 国际市场营销风险的评价[J]. 统计与决策. 2011(03)
我能帮你写的。要有全局观念，从整体出发去检查每一部分在论文中所占的地位和作用。看看各部分的比例分配是否恰当，篇幅的长短是否合适，每一部分能否为中心论点服务。比如有一篇论文论述企业深化改革与稳定是辩证统一的，作者以浙江××市某企业为例，说只要干部在改革中以身作则，与职工同甘共苦，可以取得多数职工的理解。从全局观念分折，我们就可以发现这里只讲了企业如何改革才能稳定，没有论述通过深化改革，转换企业经营机制，提高了企业经济效益，职工收入增加，最终达到社会稳定。(二)从中心论点出发，决定材料的取舍，把与主题无关或关系不大的材料毫不可惜地舍弃，尽管这些材料是煞费苦心费了不少劳动搜集来的。有所失，才能有所得。一块毛料寸寸宝贵，舍不得剪裁去，也就缝制不成合身的衣服。为了成衣，必须剪裁去不需要的部分。所以，我们必须时刻牢记材料只是为形成自己论文的论点服务的，离开了这一点，无论是多少好的材料都必须舍得抛弃。
图像处理的很多任务都离不开图像分割。因为图像分割在cv中实在太重要(有用)了，就先把图像分割的常用算法做个总结。 接触机器学习和深度学习时间已经不短了。期间看过各种相关知识但从未总结过。本文过后我会尽可能详细的从工程角度来总结，从传统机器学习算法，传统计算机视觉库算法到深度学习目前常用算法和论文，以及模型在各平台的转化，量化，服务化部署等相关知识总结。 图像分割常用算法大致分为下面几类。由于图像的能量范函，边缘追踪等方法的效果往往只能解决特定问题，效果并不理想，这里不再阐述。当然二值化本身也可以分割一些简单图像的。但是二值化算法较多，我会专门做一个文章来总结。这里不再赘述。 1.基于边缘的图像分割算法： 有利用图像梯度的传统算法算子的sobel，roberts，prewitt,拉普拉斯以及canny等。 这些算法的基本思想都是采用合适的卷积算子，对图像做卷积。从而求出图像对应的梯度图像。(至于为什么通过如图1这样的算子卷积，即可得到图像的梯度图像，请读者复习下卷积和倒数的概念自行推导)由于图像的边缘处往往是图像像素差异较大，梯度较大地方。因此我们通过合适的卷积核得到图像的梯度图像，即得到了图像的边缘图像。至于二阶算子的推导，与一阶类似。优点：传统算子梯度检测，只需要用合适的卷积核做卷积，即可快速得出对应的边缘图像。缺点：图像边缘不一定准确，复杂图像的梯度不仅仅出现在图像边缘，可以能出现在图像内部的色彩和纹理上。 也有基于深度学习方法hed，rcf等。由于这类网络都有同一个比较严重的缺陷，这里只举例hed网络。hed是基于FCN和VGG改进，同时引出6个loss进行优化训练，通过多个层输出不同scale的粒度的边缘，然后通过一个训练权重融合各个层的边缘结果。hed网络结构如下： 可以得到一个比较完整的梯度图像，可参考github的hed实现。优点：图像的梯度细节和边缘完整性，相比传统的边缘算子要好很多。但是hed对于边缘的图像内部的边缘并不能很好的区分。当然我们可以自行更改loss来尝试只拟合外部的图像边缘。但最致命的问题在于，基于vgg的hed的网络表达能力有限，对于图像和背景接近，或者图像和背景部分相融的图片，hed似乎就有点无能为力了。 2.基于区域分割的算法： 区域分割比较常用的如传统的算法结合遗传算法，区域生长算法，区域分裂合并，分水岭算法等。这里传统算法的思路是比较简单易懂的，如果有无法理解的地方，欢迎大家一起讨论学习。这里不再做过多的分析。 基于区域和语意的深度学习分割算法，是目前图像分割成果较多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷积网络，以及经典的医学图像分割常用的unet系列，以及rcnn系列发展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术，无疑会成为图像分割技术的主流。 其中，基于深度学习语意的其他相关算法也可以间接或直接的应用到图像分割。如经典的图像matting问题。18年又出现了许多非常优秀的算法和论文。如Deep-Image-Matting，以及效果非常优秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss). 基于语意的图像分割效果明显要好于其他的传统算法。我在解决图像分割的问题时，首先尝试用了hed网络。最后的效果并不理想。虽然也参考github，做了hed的一些fine-tune,但是还是上面提到的原因，在我多次尝试后，最终放弃。转而适用FCN系列的网络。但是fcn也无法解决图像和背景相融的问题。图片相融的分割，感觉即需要大的感受野，又需要未相融部分原图像细节，所以单原FCN的网络，很难做出准确的分割。中间还测试过很多其他相关的网络，但都效果不佳。考虑到感受野和原图像细节，尝试了resnet和densenet作为图像特征提取的底层。最终我测试了unet系列的网络： unet的原始模型如图所示。在自己拍照爬虫等手段采集了将近1000张图片。去掉了图片质量太差的，图片内容太过类似的。爬虫最终收集160多张，自己拍照收集200张图片后，又用ps手动p了边缘图像，采用图像增强变换，大约有300*24张图片。原生unet网络的表现比较一般。在将unet普通的卷积层改为resnet后，网络的表达能力明显提升。在将resnet改为resnet101，此时，即使对于部分相融的图像，也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。 在最后阶段，看到maskrcnn的实例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn发展过来。于是用maskrcnn来加入自己的训练数据和label图像进行训练。maskrcnn的结果表现并不令人满意，对于边缘的定位，相比于其他算法，略显粗糙。在产品应用中，明显还不合适。 3.基于图的分割算法 基于深度学习的deepgrab,效果表现并不是十分理想。deepgrab的git作者backbone采用了deeplabv2的网络结构。并没有完全安装原论文来做。 论文原地址参考： 整体结构类似于encode和decoder。并没有太仔细的研究，因为基于resent101的结构，在模型体积，速度以及deeplab的分割精度上，都不能满足当前的需求。之前大致总结过计算机视觉的相关知识点，既然目前在讨论移动端模型，那后面就分模块总结下移动端模型的应用落地吧。 由于时间实在有限。这里并没有针对每个算法进行详细的讲解。后续我会从基础的机器学习算法开始总结。
数字图像压缩技术的研究及进展摘要：数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。关键词：JPEG；JPEG2000；分形图像压缩；小波变换；任意形状可视对象编码一 引 言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。二 JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（Joint Photographic Expert Group,简称JPEG），于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的 大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好图像质量。缺点：（1）由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数进行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于50。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。2． JPEG压缩的研究状况及其前景 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：（1）DCT零树编码 DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。（2）层式DCT零树编码 此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。三 JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示。编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。2．JPEG2000压缩的前景 JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。四 小波变换图像压缩1．小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一，已经形成了基于小波变换的国际压缩标准，如MPEG-4标准，及如上所述的JPEG2000标准 。2．小波变换图像压缩的发展现状及前景 目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPIHT）和可扩展图像压缩编码（EBCOT）。（1）EZW编码器 1993年，Shapiro引入了小波“零树”的概念，通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码，有效地剔除了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式，算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得，因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。（2）SPIHT编码器 由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法（SPIHT）则利用空间树分层分割方法，有效地减小了比特面上编码符号集的规模。同EZW相比，SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树，更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。同EZW编码器一样，SPIHT编码器的算法复杂度低，产生的也是嵌入式比特流，但编码器的性能较EZW有很大的提高。（3）EBCOT编码器优化截断点的嵌入块编码方法（EBCOT）首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块，然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码，产生压缩码流，结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展，还可以支持图像的随机存储。比较而言，EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高，其压缩性能比SPIHT略有提高。小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集中在对小波系数的编码问题上。在以后的工作中，应充分考虑人眼视觉特性，进一步提高压缩比，改善图像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相结合。例如与分形图像压缩相结合是当前的一个研究热点。五 分形图像压缩 1988年，Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年，Barnsley的学生提出局部迭代函数系统理论后，使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。1． 分形图像压缩的原理 分形压缩主要利用自相似的特点，通过迭代函数系统（Iterated Function System, IFS）实现。其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。 分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。2．几种主要分形图像编码技术 随着分形图像压缩技术的发展，越来越多的算法被提出，基于分形的不同特征，可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。（1）尺码编码方法 尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法，类似于传统的亚取样和内插方法，其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想，尺度 随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。（2）迭代函数系统方法 迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术，它是一种人机交互的拼贴技术，它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点，寻找这种自相关映射关系的表达式，即仿射变换，并通过存储比原图像数据量小的仿射系数，来达到压缩的目的。如果寻得的仿射变换简单而有效，那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。（3）A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一种全自动的基于块的分形图像压缩方案，它也是一个寻找映射关系的过程，但寻找的对象域是将图像分割成块之后的局部与局部的关系。在此方案中还有一部分冗余度可以去除，而且其解码图像中存在着明显的方块效应。3．分形图像压缩的前景 虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位，但是分形图像压缩既考虑局部与局部，又考虑局部与整体的相关性，适合于自相似或自仿射的图像压缩，而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状，因此它的适用范围很广。六 其它压缩算法 除了以上几种常用的图像压缩方法以外，还有：NNT（数论变换）压缩、基于神经网络的压缩方法、Hibert扫描图像压缩方法、自适应多相子带压缩方法等，在此不作赘述。下面简单介绍近年来任意形状纹理编码的几种算法[10]~ [13]。（1）形状自适应DCT（SA-DCT）算法 SA-DCT把一个任意形状可视对象分成 的图像块，对每块进行DCT变换，它实现了一个类似于形状自适应Gilge DCT[10][11]变换的有效变换，但它比Gilge DCT变换的复杂度要低。可是，SA-DCT也有缺点，它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐，因此一些空域相关性可能丢失，这样再进行列DCT变换，就有较大的失真了[11][14][15]。（2）Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中，首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置，然后对每行的有用像素进行小波变换，接下来再进行另一方向的小波变换。此方案，充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题，例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并，不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位，以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。（3）形状自适应离散小波变换（SA-DWT） Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码，SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展（ZTE），以及嵌入式小波编码（EZW）。SA-DWT的特点是：经过SA-DWT之后的系数个数，同原任意形状可视对象的像素个数相同；小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性，在SA-DWT中都能很好表现出来；对于矩形区域，SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。 在今后的工作中，可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性，尝试将图像中感兴趣的对象分割出来，对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩，这样可以使压缩图像达到更大的压缩比，更加便于传输。七 总结 图像压缩技术研究了几十年，取得了很大的成绩，但还有许多不足，值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点，但二者也有各自的缺点，在今后工作中，应与人眼视觉特性相结合。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。参考文献：[1] 田青. 图像压缩技术[J]. 警察技术, 2002, (1)：30-31.[2] 张海燕, 王东木等. 图像压缩技术[J]. 系统仿真学报, 2002, 14(7)：831-835.[3] 张宗平, 刘贵忠. 基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 电子学报, 2002, 30(6)：883-889.[4] 周宁, 汤晓军, 徐维朴. JPEG2000图像压缩标准及其关键算法[J]. 现代电子技术, 2002, (12)：1-5.[5] 吴永辉, 俞建新. JPEG2000图像压缩算法概述及网络应用前景[J]. 计算机工程, 2003, 29(3)：7-10.[6] J M Shaprio. Embedded image coding using zerotree of wavelet coefficients[J]. IEEE Trans. on Signal Processing, 1993, 41(12): 3445-3462.[7] A Said, W A Pearlman. A new fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees[J]. IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Tech. 1996, 6(3): 243-250.[8] D Taubman. High performance scalable image compression with EBCOT[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2000, 9(7): 1158–1170.[9] 徐林静, 孟利民, 朱建军. 小波与分行在图像压缩中的比较及应用. 中国有线电视, 2003, 03/04：26-29.[10] M Gilge, T Engelhardt, R Mehlan. Coding of arbitrarily shaped image segments based on a generalized orthogonal transform[J]. Signal Processing: Image Commun., 1989, 1(10): 153–180.[11] T Sikora, B Makai. Shape-adaptive DCT for generic coding of video[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(1): 59–62.[12] T Sikora, S Bauer, B Makai. Efficiency of shape-adaptive 2-D transforms for coding of arbitrarily shaped image segments[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(3): 254–258.[13]邓家先 康耀红 编著 《信息论与编码》
huffman算法是基于词频统计的，所以适用于有大量重复单词的情况，也就是文本这种对于图片来说，每个像素的颜色都不一样，整个图片上完全相同的像素点很少，不适合统计用所以像图形图像这种一般来说不适合用词频统计的方式压缩
下面是我从网上搜索到的资料，希望对你有帮助。1.哈夫曼图像压缩算法引言随着网络与多媒体技术的兴起，人们需要存储和传输的数据越来越多，数据量越来越大，以前带宽有限的传输网络和容量有限的存储介质难以满足用户的需求。特别是声音、图像和视频等媒体在人们的日常生活和工作中的地位日益突出，这个问题越发显得严重和迫切。如今，数据压缩技术早已是多媒体领域中的关键技术之一。Huffman(哈夫曼)算法在上世纪五十年代初提出来了，它是一种无损压缩方法，在压缩过程中不会丢失信息熵，而且可以证明Huffman算法在无损压缩算法中是最优的。Huffman原理简单，实现起来也不困难，在现在的主流压缩软件得到了广泛的应用。对应用程序、重要资料等绝对不允许信息丢失的压缩场合，Huffman算法是非常好的选择。2.哈夫曼图像压缩算法原理Huffman编码是1952年由Huffman提出的对统计独立信源能达到最小平均码长的编码方法。这一年，他发表了著名论文“A Method for the Construction of Minimum Redundancy Codes”，即最短冗余码的构造方法.之后，Huffman编码及其一些改进方法一直是数据压缩领域的研究热点之一。Huffman码是一种变长码，其基本思想是：先统计图像(已经数字化)中各灰度出现的概率，出现概率较大的赋以较短的码字，而出现概率较小的则赋以较长的码字。我们可以用下面的框图来表示Huffman编码的过程：在整个编码过程中，统计图像各灰度级出现的概率和编码这两步都很简单，关键的是Huffman树的构造。不但编码的时候需要用到这颗树，解码的时候也必须有这颗树才能完成解码工作，因此，Huffman树还得完整的传输到解码端。Huffman树的构造可以按照下面图2的流程图来完成。首先对统计出来的概率从小到大进行排序，然后将最小的两个概率相加;到这儿的时候，先把已经加过的两个概率作为树的两个节点，并把他们从概率队列中删除;然后把相加所得的新概率加入到队列中，对这个新队列进行排序。如此反复，直到最后两个概率相加为1的时候停止。这样，Huffman树就建立起来了。3. 哈夫曼图像压缩算法软件实现这儿，我们以Turbo C为例来说明软件实现Huffman图像压缩算法的一些关键技术。为了叙述方便，我们不妨假设处理的图像的灰度级变化范围从0到255，即具有256个灰度级。我们先来统计输入图像的概率，实际上是要统计各个灰度级在整幅图像中出现的次数。为此，我们先定义一个具有256个元素的数组。然后对输入图像信号进行扫描，每出现一个灰度，就把它存入实现定义好的一个数组中的相应元素中(让这个元素的值自增1)。最后，通过读取数组中各元素的值就可以求出各个灰度出现的频数。接下来就该构造Huffman树了。为了构造Huffman树，我们要用到C语言中链表的概念。我们必须用一个结构体来表示Huffman树的节点。对于每个节点而言我们需要这样几个信息：本节点的权重(就是灰度的频数)、指向父节点的指针和分别指向左右子叶节点的指针。于是，我们可以定义这样一个结构体：Struct Node{Floatweight;Node * father;Node * left;Node * right;}Huffman_Node我们需要先确定权最低的两个自由结点，这将是最初的left和right节点。然后建立这两个结点的父结点，并让它的权等于这两个结点的权之和。接着将这个父结点增加到自由结点的序列中，而两个子结点则从序列中去掉。重复前面的步骤直到只剩下一个自由结点，这个自由结点就是Huffman树的根。Huffman编码树作为一个二叉树从叶结点逐步向上建立。Huffman树建立好以后，为了把权、概率等数值转化码字，我们还得对整个Huffman树进行扫描。请注意，在建立Huffman树的时候，我们是从树叶开始的，而在对Huffman树分配码字的时候却刚好相反，是从树根开始，沿着各个树枝的走向“顺藤摸瓜”似的对各个系数进行编码。对于一个节点的两个子节点(left和right)，其中一个节点对应的位为0，而另一个结点则人为地设置成为l。解码的时候也是完全相同的一颗Huffman树完成的。下面的循环是实现压缩的关键语句之一[ 1 ]。for (i = length-1; i >= 0; ――i) {if ((current_code >> i) & 1)thebyte |= (char) (1 << curbit);if (--curbit < 0) {putc (thebyte, ofile);thebyte = 0;curbyte++;curbit = 7;}}注意：这几行代码执行了数据压缩的功能，但是还没有生成编码和解码所需要的代码表。4.哈夫曼图像压缩算法性能评价我们主要从三方面[ 2 ]来评价Huffman的性能：(1)压缩比的大小;(2)恢复效果的好坏，也就是能否尽可能的恢复原始数据;(3)算法的简单易用性以及编、解码的速度。首先分析一下对压缩比的影响因素(不同的著作中对压缩比的定义不尽相同，这儿我们采用如下定义：压缩比等于压缩之前的以比特计算的数据量比上压缩之后的数据量)。对于Huffman编码来说，我们因为要用额外的位保存和传输Huffman树而“浪费”掉一些存储位，也就是说，为了编、解码的方便，我们把本已减少的数据量又增加了一些。如果文件比较大的话，这一点多余的数据根本算不了什么，所占比例很小。但是，如果压缩的文件本来就很小的话，那么这笔数据就很可观了。一般来说，经典的Huffman算法的压缩比不是很高，这是无损压缩的“通病”。第二点就不用说了，由于它是无损压缩，能够完全恢复压缩之前图像的本来面貌。最后，让我们来分析一下Huffman压缩方法的速度问题。大家在第三节中已经看到了，在压缩的过程中，我们进行了两次扫描，第一次是为了统计各个灰度出现的频数而扫描整幅图像，第二次则是为了分配码字而扫描整个Huffman树。这样一来，对较大的文件进行编码时，频繁的磁盘读写访问必然会降低数据编码的速度，如果用于网络的话，还会因此带来一些延时，不利于实时压缩和传输。另外，Huffman算法的编码和解码的速度是不对称的，解码快于编码，因为解码不需要生成Huffman树的环节。5.图像压缩算法结束语Huffman算法目前已经得到了广泛的应用，软件和硬件都已经实现。基于Huffman经典算法的缺陷，不少人提出了一些自适应算法。前面的算法中，Huffman树是整个图像全部输入扫描完成后构造出来的，而自适应算法(或称动态算法)则不必等到全部图像输入完成才开始树的构造，并且可以根据后面输入的数据动态的对Huffman树进行调整。实际上，实用的Huffman树都是经过某种优化后的动态算法。网络资源
图像处理的很多任务都离不开图像分割。因为图像分割在cv中实在太重要(有用)了，就先把图像分割的常用算法做个总结。 接触机器学习和深度学习时间已经不短了。期间看过各种相关知识但从未总结过。本文过后我会尽可能详细的从工程角度来总结，从传统机器学习算法，传统计算机视觉库算法到深度学习目前常用算法和论文，以及模型在各平台的转化，量化，服务化部署等相关知识总结。 图像分割常用算法大致分为下面几类。由于图像的能量范函，边缘追踪等方法的效果往往只能解决特定问题，效果并不理想，这里不再阐述。当然二值化本身也可以分割一些简单图像的。但是二值化算法较多，我会专门做一个文章来总结。这里不再赘述。 1.基于边缘的图像分割算法： 有利用图像梯度的传统算法算子的sobel，roberts，prewitt,拉普拉斯以及canny等。 这些算法的基本思想都是采用合适的卷积算子，对图像做卷积。从而求出图像对应的梯度图像。(至于为什么通过如图1这样的算子卷积，即可得到图像的梯度图像，请读者复习下卷积和倒数的概念自行推导)由于图像的边缘处往往是图像像素差异较大，梯度较大地方。因此我们通过合适的卷积核得到图像的梯度图像，即得到了图像的边缘图像。至于二阶算子的推导，与一阶类似。优点：传统算子梯度检测，只需要用合适的卷积核做卷积，即可快速得出对应的边缘图像。缺点：图像边缘不一定准确，复杂图像的梯度不仅仅出现在图像边缘，可以能出现在图像内部的色彩和纹理上。 也有基于深度学习方法hed，rcf等。由于这类网络都有同一个比较严重的缺陷，这里只举例hed网络。hed是基于FCN和VGG改进，同时引出6个loss进行优化训练，通过多个层输出不同scale的粒度的边缘，然后通过一个训练权重融合各个层的边缘结果。hed网络结构如下： 可以得到一个比较完整的梯度图像，可参考github的hed实现。优点：图像的梯度细节和边缘完整性，相比传统的边缘算子要好很多。但是hed对于边缘的图像内部的边缘并不能很好的区分。当然我们可以自行更改loss来尝试只拟合外部的图像边缘。但最致命的问题在于，基于vgg的hed的网络表达能力有限，对于图像和背景接近，或者图像和背景部分相融的图片，hed似乎就有点无能为力了。 2.基于区域分割的算法： 区域分割比较常用的如传统的算法结合遗传算法，区域生长算法，区域分裂合并，分水岭算法等。这里传统算法的思路是比较简单易懂的，如果有无法理解的地方，欢迎大家一起讨论学习。这里不再做过多的分析。 基于区域和语意的深度学习分割算法，是目前图像分割成果较多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷积网络，以及经典的医学图像分割常用的unet系列，以及rcnn系列发展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术，无疑会成为图像分割技术的主流。 其中，基于深度学习语意的其他相关算法也可以间接或直接的应用到图像分割。如经典的图像matting问题。18年又出现了许多非常优秀的算法和论文。如Deep-Image-Matting，以及效果非常优秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss). 基于语意的图像分割效果明显要好于其他的传统算法。我在解决图像分割的问题时，首先尝试用了hed网络。最后的效果并不理想。虽然也参考github，做了hed的一些fine-tune,但是还是上面提到的原因，在我多次尝试后，最终放弃。转而适用FCN系列的网络。但是fcn也无法解决图像和背景相融的问题。图片相融的分割，感觉即需要大的感受野，又需要未相融部分原图像细节，所以单原FCN的网络，很难做出准确的分割。中间还测试过很多其他相关的网络，但都效果不佳。考虑到感受野和原图像细节，尝试了resnet和densenet作为图像特征提取的底层。最终我测试了unet系列的网络： unet的原始模型如图所示。在自己拍照爬虫等手段采集了将近1000张图片。去掉了图片质量太差的，图片内容太过类似的。爬虫最终收集160多张，自己拍照收集200张图片后，又用ps手动p了边缘图像，采用图像增强变换，大约有300*24张图片。原生unet网络的表现比较一般。在将unet普通的卷积层改为resnet后，网络的表达能力明显提升。在将resnet改为resnet101，此时，即使对于部分相融的图像，也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。 在最后阶段，看到maskrcnn的实例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn发展过来。于是用maskrcnn来加入自己的训练数据和label图像进行训练。maskrcnn的结果表现并不令人满意，对于边缘的定位，相比于其他算法，略显粗糙。在产品应用中，明显还不合适。 3.基于图的分割算法 基于深度学习的deepgrab,效果表现并不是十分理想。deepgrab的git作者backbone采用了deeplabv2的网络结构。并没有完全安装原论文来做。 论文原地址参考： 整体结构类似于encode和decoder。并没有太仔细的研究，因为基于resent101的结构，在模型体积，速度以及deeplab的分割精度上，都不能满足当前的需求。之前大致总结过计算机视觉的相关知识点，既然目前在讨论移动端模型，那后面就分模块总结下移动端模型的应用落地吧。 由于时间实在有限。这里并没有针对每个算法进行详细的讲解。后续我会从基础的机器学习算法开始总结。
图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号： 文献标识码： A
1引言
随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。
2图像分割方法
图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
基于灰度特征的阈值分割方法
阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
这类方法主要包括以下几种：
(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。
(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。
(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。
边缘检测分割法
基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。
基于区域的分割方法
基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。
区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。
结合特定工具的图像分割技术
20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。
基于数学形态学的分割算法
分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。
基于模糊数学的分割算法
目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。
(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。
(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。
基于遗传算法的分割方法
此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。
基于神经网络分割算法
人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。
图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
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随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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演化算法在20世纪60年代被提出时并未受到普遍重视，主要原因有三点，一是这些方法当时并不成熟；二是这些方法运行需要较大的计算量，当时计算机速度跟不上要求；三是当时解决类似难题人工智能方法可以得出很好的结果，人们难以过多的关注其他算法。传统人工智能解决问题的局限性在20世纪80年代初被凸显出来，当时计算机速度已经明显提高并且普及，制约演化计算的一大瓶颈已经不复存在。演化计算在机器学习，工程优化，过程控制等领域取得极大地成功，这引起了包括数学，物理学在内的各个学科及工程应用领域专家的兴趣。某些学者研究了演化计算的灵现行为(Emergent Behavior)后声称,演化计算与混沌理论、分形几何将成为人们研究非线性现象和复杂系统的新的三大方法,并将与神经网络一起成为人们研究认知过程的重要工具。自20世纪80年代中期以来，世界上许多国家都掀起了演化计算的研究热潮。目前，以演化计算为主题的国际会议在世界各地定期召开，如IEEE。随着演化计算的广泛应用，一些杂志都设置专栏介绍这方面的文章，现在还出版了两种关于演化计算的影响力较大的新杂志《Evolutionary Computation》和《IEEE Transactionson Evolutionary Computation》。演化计算是一种通用的问题求解方法,具有自组织、自适应、自学习性和本质并行性等特点,不受搜索空间限制性条件的约束,也不需要其它辅助信息。因此,演化算法简单、通用、易操作、能获得较高的效率,越来越受到人们的青睐。演化计算在大型优化问题求解、机器学习、自适应控制、人工生命、神经网络、经济预测等领域取得的成功，引起了包括数学、物理学、化学、生物学、计算机科学、社会科学、经济学及工程应用等领域科学们的极大兴趣。现在，演化计算的研究内容十分广泛，例如演化计算的设计与分析、演化计算的理论基础以及在各个领域中的应用等。随着演化计算的理论研究的不断深入和应用领域的不断扩展，演化计算将会取得很大的成功，必将在当今社会占据更重要的位置。
进化计算的三大分支包括：遗传算法(Genetic Algorithm ，简称GA)、进化规划(Evolu-tionary Programming，简称EP)和进化策略(Evolution Strategies ，简称ES)。这三个分支在算法实现方面具有一些细微的差别，但它们具有一个共同的特点，即都是借助生物进化的思想和原理来解决实际问题。 遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国Holand J教授于1975年首次提出。它是利用某种编码技术作用于称为染色体的二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成的种群的进化过程，通过有组织的、然而是随机的信息交换来重新组合那些适应性好的串。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并根据适应性来选择染色体，使适应性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会。遗传算法尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂的非线性问题，可广泛用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域，是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。 1964年，由德国柏林工业大学的RechenbergI等人提出。在求解流体动力学柔性弯曲管的形状优化问题时，用传统的方法很难在优化设计中描述物体形状的参数，然而利用生物变异的思想来随机地改变参数值并获得了较好效果。随后，他们便对这种方法进行了深入的研究和发展，形成了进化计算的另一个分支——进化策略。 进化策略与遗传算法的不同之处在于：进化策略直接在解空间上进行操作，强调进化过程中从父体到后代行为的自适应性和多样性，强调进化过程中搜索步长的自适应性调节;而遗传算法是将原问题的解空间映射到位串空间之中，然后再施行遗传操作，它强调个体基因结构的变化对其适应度的影响。 进化策略主要用于求解数值优化问题。 进化规划的方法最初是由美国人Fogel LJ等人在20世纪60年代提出的。他们在人工智能的研究中发现，智能行为要具有能预测其所处环境的状态，并按照给定的目标做出适当的响应的能力。在研究中，他们将模拟环境描述成是由有限字符集中符号组成的序列。 进化算法与传统的算法具有很多不同之处，但其最主要的特点体现在下述两个方面： 进化计算的智能性包括自组织、自适应和自学习性等。应用进化计算求解问题时，在确定了编码方案、适应值函数及遗传算子以后，算法将根据“适者生存、不适应者淘汰"的策略，利用进化过程中获得的信息自行组织搜索，从而不断地向最佳解方向逼近。自然选择消除了传统算法设计过程中的-一个最大障碍：即需要事先描述问题的全部特点，并说明针对问题的不同特点算法应采取的措施。于是，利用进化计算的方法可以解决那些结构尚无人能理解的复杂问题。 进化计算的本质并行性表现在两个方面： 一是进化计算是内在并行的，即进化计算本身非常适合大规模并行。 二是进化计算的内含并行性，由于进化计算采用种群的方式组织搜索，从而它可以同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息，这种搜索方式使得进化计算能以较少的计算获得较大的收益。