浅谈数字媒体艺术中的技术应用-1-技术概述

本文是针对数字媒体艺术学生的讲座摘要,介绍了计算机图形学、图像处理、虚拟现实、增强现实、混合现实、体感交互和开源硬件在数字媒体艺术中的应用。讨论了3d Max、Maya、Unity3d、UE4、Photoshop等工具,并强调了这些技术在教育、医疗和交互体验中的实际用途。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

    这个是我近期在某个大学做的讲座,主要针对的是数字媒体艺术专业的大一-大三的学生,大概听讲座的有100个学生,老师有6-8个。主要讲述了数字媒体艺术专业的同学不熟悉的计算机技术,但是他们到做毕设的时候确实必须要用到的计算机技术如计算机图形图像技术、虚拟现实技术、电子电路和通信技术、还有就是互动展示项目中经常会用到的体感交互技术。下方的ppt是整个讲座要讲述的几个点。

 

 

1 数字媒体艺术中的技术概念

1.1 数字媒体艺术的定义(来源百度):

 

    首先,数字媒体艺术是一个交叉学科,跨自然科学、社会科学和人文科学,集中体现了--科学,艺术和人文的领域。

    其次,该学课涉及到的知识主要有:造型艺术、艺术设计、交互设计、数字图像处理技术、计算机语音、计算机图形学、信息与通信技术等方面的知识。

    其中,如计算机图像处理技术、计算机语言、计算机图形学和信息与信息通信技术等技术应用,就涉及到本主题中提到的数字媒体艺术的技术应用。

&n

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值