扫描仪运用窍门:让扫描图愈加明晰的办法

       在制造电子教案过程中,扫描仪是咱们获取教案图画的重要设备。通常,咱们总把取得高质量图画的期望寄托在具有一台较高层次的扫描仪身上,那么,具有较高层次扫描仪就一定能取得高质量的数字图画吗?非也!要想取得高质量的数字图画,除了具有精巧的“兵器”之外,还必须练就以下的“内功心法”。

      插值分辨率的挑选

       所谓“插值分辨率”,是指扫描仪内建的颠末插值抵偿技术所供给的分辨率,它通常远高于光学分辨率。可是它对进步图画质量的作用不大,却几倍乃至几十倍地增大了图画文件的巨细,降低了扫描的速度。因而,在校园的通常运用中,若是不是用于地舆教研组的高质量的地图图片打印输出,挑选过高的插值分辨率的含义不大。

      扫描图画的后期处置

      简直所有的扫描仪都不一样程度地存在4个方面的问题:1、全体反差失真;2、图画偏色;3、网纹(网点);4、焦距禁绝。虽然许多扫描仪颠末供给硬件或软件去网、在驱动程序中设置滤镜等方法来尽可能地抵消这些不利因素的影响,但为了取得最佳作用,扫描图画的后期处置必不可少。 

     首要使用规范twain接口扫描一幅真彩色图片,为了调整全体反差失真,顺次挑选“图画/调整/色阶”,在所弹出的窗口中,调理左、右两个小三角形的方位,并颠末预览窗口观看调理后的作用,直到满足停止。通常是将两个小三角形向中心挪动,这样颠末屡次扫描不一样图片,重复调理,咱们就能把该扫描仪图画的全体反差失真程度“量化”,即断定左、右两个小三角形的挪动方向和起伏。若图画偏色,可以顺次挑选“图画/调整/改变”,在弹出的窗口中挑选最接近原图片的作用图。同样地,颠末屡次试验后,也就知道了扫描仪的偏色程度。

    接下来是去除网点了,履行“滤镜/杂色/去斑”,怎么样,图画明晰多了吧!最终一道工序是补偿扫描仪焦距上的差错,履行“滤镜/锐化/usm锐化”,细心调理窗口中的各项参数,注重半径(radius)值不要调得过大,这样可以使图画更为明晰。屡次试验后,对扫描仪的焦距差错也就心中有数了。

   颠末上面一番处置,您会发现图画更传神、更精密!若是这样您嫌费事的话,可以使用photoshop中的“举措”(action)功用,将上面的几道工序做成一个“举措”,下次需求处置时,只需履行这个“举措”就可以趁热打铁了!
   好了,如今您的“任督二脉”现已打通,加上精巧的“兵器”,图画就会绘声绘色地展如今您的电子教案里了。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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