详解视觉设计中的信息处理流程
计算机视觉与图像处理
计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理是计算机科学中不可缺少的研究领域之一，用于分析、处理和理解数字图像和视频。
这两个领域有着广泛的应用领域，如医学图像处理、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
一、计算机视觉计算机视觉是指计算机通过处理数字图像和视频来模拟人类视觉系统对视觉信息的分析、理解和理解过程。
计算机视觉主要包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测、图像识别等步骤。
其中，特征提取和目标检测是计算机视觉的重点研究方向。
特征提取是指从数字图像中提取出对目标描述精确、具有可区分性的特征。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
目标检测是指在数字图像中查找所有感兴趣目标的位置，并将其与其他的非目标信息区分开来。
常用的目标检测算法包括Haar 级联检测器、HOG算法、YOLO算法等。
二、图像处理图像处理是指对数字图像进行各种处理和操作，以提高图像质量、改进图像特征、增加图像信息等。
图像处理主要包括图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等方面。
图像增强是通过增强图像亮度、对比度、对图像进行滤波等处理方法，使图像信息显得更加清晰准确。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、非线性滤波、小波变换等。
图像复原是指通过图像处理来修复原始图像中含有噪声或变形的部分。
常用的图像复原方法包括带阻滤波、空间域滤波、频域滤波等。
图像分割是指将图像分成不同的区域，以便进行分析和操作。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
图像压缩是指将图像的数据编码压缩，以减少存储空间的占用。
常用的图像压缩方法包括JPEG压缩、PNG压缩等。
三、计算机视觉与图像处理的结合应用计算机视觉与图像处理的结合应用具有广泛的应用领域，如医学诊断、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
在医学诊断领域中，计算机视觉与图像处理可以用于肺结节检测、肝脏病变检测、乳腺癌早期检测等方面。
在自动驾驶领域中，计算机视觉与图像处理可以用于车道线检测、交通标志识别、障碍物检测等方面。
视觉信息处理模型
视觉信息处理模型视觉信息处理模型是指人类大脑对于视觉输入进行处理和解释的一种机制。
通过视觉信息处理模型，我们能够感知到世界的外部信息，并对其进行理解和判断，进而做出适当的决策和行动。
本文将介绍视觉信息处理模型的基本原理和主要的处理过程。
一、感知感知是视觉信息处理模型的第一步，也是最基础的阶段。
在这个过程中，我们通过眼睛接收到外界的光信号，并将其转化为神经信号传递到大脑。
感知包括了物体的辨别、空间位置的确定、运动方向的判断等。
在感知阶段，我们利用大脑中的感觉系统对光线强度、颜色、形状等特征进行筛选和分析。
二、注意力注意力是视觉信息处理模型中的重要环节之一。
注意力可以使我们集中精力关注某个特定的物体或者场景，并从众多的视觉输入中筛选出重要的信息。
在注意力的帮助下，我们能够更加准确地感知和理解外界的视觉输入。
注意力的选择性使得我们的大脑能够更高效地处理视觉信息，提高信息处理的速度和准确性。
三、知觉知觉是视觉信息处理模型中的核心环节。
在知觉阶段，我们对所感知到的视觉输入进行解释和理解，从而能够构建出对物体、场景和情境的准确认知。
知觉的过程涉及到对视觉输入的分析和推理，将感知到的形状、颜色、纹理等信息进行整合和理解，形成对物体特征和关系的认知。
知觉的结果将为后续的认知和决策提供重要的基础。
四、记忆记忆是视觉信息处理模型中不可或缺的环节。
通过记忆，我们能够将所感知到的信息进行存储和提取，为后续的认知和决策提供支持。
在视觉信息处理中，记忆能够使我们对物体和场景进行识别和分类，找到相关的经验和知识，并将当前的视觉输入与之进行比对和匹配。
通过记忆的作用，我们能够在复杂的视觉环境中更好地理解和处理所面对的情境。
五、认知与决策认知和决策是视觉信息处理模型的最终阶段。
在这个过程中，我们将视觉信息和记忆中存储的知识进行整合和分析，从而做出适当的决策和行动。
认知和决策的过程涉及到对物体属性、关系、情境的判断和推理，以及对可能结果和后果的评估。
版式设计的视觉流程
版式设计的视觉流程版式设计是指将文字、图像、图表等多种元素有机地组合在一起，形成视觉上的整体效果。
它在传达信息、提升品牌形象等方面起到极为重要的作用。
一个好的版式设计不仅要有良好的视觉效果，还要能够清晰明确地传达出设计要表达的信息。
下面将介绍版式设计的视觉流程：1.确定设计的目标和需求：在进行版式设计之前，设计师首先需要明确设计的目标和需求。
比如，设计是用于印刷物还是网络页面？设计的主题和风格是怎样的？设计要表达的信息和宣传的产品或服务是什么？通过对需求的明确，可以为后续的设计工作提供基础。
2.搜集素材并进行创意构思：设计师需要搜集与设计主题相关的素材，包括文字、图片、图标等。
通过收集各种素材，设计师可以有更多的选择和灵感，为后续的构思和设计提供素材基础。
在此基础上，设计师进行创意构思，试图将所搜集的素材有机地组合在一起，形成协调统一的效果。
3.进行版式结构规划：在进行版式设计之前，设计师需要对整个版面进行结构规划。
这一步可以理解为版面的“骨架搭建”。
设计师需要确定版面的导航栏、主要内容的位置、配图的布局等。
通过合理的版面结构规划，可以保证版面的整体布局清晰明了，符合阅读习惯，使得信息传递更加高效。
4.文字排版设计：文字是版式设计的一大要素，合理的文字排版设计可以提升版面的整体美感和可读性。
设计师需要选择适合的字体、字号、行距、字距等，根据版面的风格和设计的目标，将文字进行合理的排列和布置。
同时，要注意文字的对齐方式、行间距等细节，保证版面的整体统一和协调。
5.图片及图标的处理：图片和图标的使用可以提升版面的视觉吸引力和信息表达能力。
设计师需要对所使用的图片进行处理，包括调整大小、裁剪、色彩调整等。
同时，设计师还需要选择适合的图标，将其与文字配合使用，起到强调和突出重点信息的作用。
6.配色方案的选择：色彩在版式设计中起到非常重要的作用，不同的色彩搭配可以给人不同的感觉和情绪。
设计师需要选择适合的配色方案，根据设计的目标和风格来确定主题色、辅助色等，保证版面的整体协调和统一7.元素的布局和调整：在完成版面的基本构架之后，设计师需要对各个元素进行布局和调整。
计算机视觉中的轮廓线提取技术
计算机视觉中的轮廓线提取技术随着现代技术的迅速发展，计算机视觉技术也日渐成熟。
其中轮廓线提取技术是视觉算法中一个重要的环节，它能够从图像中提取出物体的轮廓线，为图像处理、目标检测、三维建模等应用提供基础支持。
本文将介绍计算机视觉中的轮廓线提取技术，包括方法原理、应用场景以及相关算法。
一、轮廓线提取技术原理轮廓线提取是数字图像处理中一个重要的过程，它主要通过对图像进行边缘检测和特征提取，来实现对物体轮廓线的提取。
轮廓线是物体和背景之间的边界线，它具有明显的区分度，适用于识别物体的形状、大小和位置等信息。
轮廓线提取技术的主要流程包括：1. 去噪：对原始图像进行降噪处理，使得图像更加干净，有利于后续的边缘检测和特征提取。
2. 边缘检测：经过降噪后，对图像进行边缘检测，以便提取出物体的轮廓线。
边缘检测算法主要有Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等。
3. 特征提取：提取边缘点，将其组成闭合的轮廓线。
常用的特征提取算法有霍夫变换、最大连通区域分析等。
二、轮廓线提取算法1. Sobel算子Sobel算子是一种边缘检测算法，在数字图像处理中广泛应用。
该算法通过对图像进行卷积操作，来提取出图像中的边缘点。
Sobel算子具有简单、易于实现的特点，但是提取出的边缘点可能不够准确，容易受到噪声的影响。
2. Canny算子Canny算子是一种比较常用的边缘检测算法，它对图像进行多次卷积操作，以提取出图像中的边缘点。
Canny算子具有高灵敏度和低误检率的特点，可以有效地提取出物体的轮廓线，受到很广泛的应用。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种利用二阶偏导数求解的边缘检测算法，它主要通过对图像进行拉普拉斯滤波，来提取出图像中的边缘点。
Laplacian算子具有灵敏度高、响应速度快的特点，但是容易受到噪声的干扰。
三、轮廓线提取技术的应用场景轮廓线提取技术可以应用于多个领域，如图像处理、目标检测、三维建模等。
平面设计中的视觉转化的方法
平面设计中的视觉转化的方法
在平面设计中，视觉转化是指通过图形、色彩、排版等设计元素，将信息转化为视觉形式，以吸引观众的注意并传达特定的信息。
视觉转化的方法有很多种，以下是其中一些常见的方法：
1. 图形符号化，通过使用图形符号来代表特定的概念或信息，
例如使用箭头表示方向，使用图标表示功能，以及使用形象化的图
形来传达特定的概念。
2. 色彩搭配，通过选择合适的色彩搭配来吸引观众的眼球并传
达特定的情感或信息。
比如，鲜艳的色彩可以吸引注意力，冷暖色
调的搭配可以传达不同的情感。
3. 排版设计，通过文字的大小、字体、间距等排版元素的设计，来引导观众的视线，突出重点信息，以及传达设计的风格和氛围。
4. 图像处理，利用图像的处理技术，如剪裁、滤镜、合成等手段，对图片进行处理以达到视觉吸引力和信息传达的目的。
5. 比例和对比，通过合理运用大小和对比关系，突出主题，增
强视觉效果，使设计更加生动和有趣。
6. 视觉层次，通过合理的视觉层次安排，使得设计内容有层次感，引导观众的视线，帮助观众更好地理解信息。
7. 图形与文字结合，巧妙地将图形与文字结合，使得视觉元素和文字信息相辅相成，达到更好的传达效果。
总之，视觉转化是平面设计中非常重要的一环，通过合理运用上述方法，设计师可以更好地将信息转化为视觉形式，吸引观众的注意，传达设计的目的和意图。
这些方法可以根据具体的设计需求和情境进行灵活运用，以达到最佳的设计效果。
第3章 信息可视化设计的流程[79页]
![第3章 信息可视化设计的流程[79页]](https://img.taocdn.com/s3/m/4323ba8d28ea81c758f578fa.png)
03 拓展式结构模型
拓展式结构模型，是指围绕一个信息中心，通过信息拓展来表达信息分解后 的分支信息与中心信息关系的一种信息结构模型。
04 分组式结构模型
分组式结构模型，是指将信息根据类型差异或角度不同进行分组表现的一种 信息模型结构。分组式结构模型的表现形式较为多样，但其作用都是为了更 好的归纳和整合信息，同时突显不同组别信息之间的差异。
分组式结构 ——处理有共性和差异且数量较大的组别类信息
此外，分组式结构模型主要表达的是信息组之间并列与平行的结构关系。在 实际表达中，信息组之间以并列的方式同时展现，以并存突显共性，以对比 彰显差异，但却又不产生任何交叉关系，因此在设计表达阶段需要注意信息 组之间风格形式的统一与变化。
展示2007年俄罗斯运动员收入前三名的信息图表（俄罗斯） （阶梯型结构）
网球运动员玛丽亚·莎拉波娃（Maria Sharapova）以1900万美元高居榜 首，篮球运动员安德烈·基里连科（Andrei Kirilenko）以1200万美元位 居第二，冰球运动员（守门员）尼古拉·哈比布林（Nikopay Khabibulin） 以600万美元排名第三。
发散结构 —— 强调分支信息
中心结构 —— 突出中心信息
发散结构和中心结构是一种基于发散式思维所得到的结构模型框架，主要用于表达中 心信息与分支信息之间关系
重心结构 —— 表达分解类信息
在重心结构中，信息重心点可为解说对象的全局或局部，或二者并存，意思就是允许 有两个及以上的重心点出现，但是要注意处理好重心点之间的关系。
设计中的纹理与表面处理
设计中的纹理与表面处理纹理是设计中一个重要的元素，它能够为作品带来视觉上的丰富感、触觉上的表现力和情感上的冲击。
表面处理则是为了达到特定的效果，对物体的表面进行一系列的处理和修饰。
在设计领域中，纹理与表面处理可以应用于各种不同的产品和环境中，下面将从材质选择、表面处理技术和纹理设计三个方面介绍设计中的纹理与表面处理。
材质的选择对于设计中的纹理和表面处理至关重要。
不同的材质会呈现不同的触感和视觉效果，因此在进行设计时需要根据作品的需求选择合适的材质。
例如，在家居设计中，选择柔软的纺织品可以为家具和窗帘增加触感上的舒适度；而在建筑设计中，选择具有质感的石材或木材可以为建筑物赋予自然和温暖的感觉。
材质的选择一定要与设计的整体风格和要传达的信息相匹配，以达到合理、统一的效果。
表面处理技术是实现纹理与表面效果的重要手段之一。
现代科技的发展为纹理和表面处理提供了丰富的选择，例如喷涂、贴膜、打磨、抛光等技术。
这些技术可以使材料表面呈现出不同的色彩、质感、光泽和纹理效果。
在设计产品时，设计师可以根据需要选择一种或多种表面处理技术，以达到所需的视觉和触觉效果。
如在珠宝设计中，采用抛光技术可以使宝石和金属表面呈现出闪亮的光泽，增加珠宝的吸引力；而在汽车设计中，采用喷涂技术可以使车身呈现出丰富的色彩和拉风的外观。
纹理设计是设计中的一个重要环节，它可以为作品增加丰富的表现力和视觉冲击力。
纹理设计可以通过手工创作、数码模拟等方式实现。
例如，在室内设计中，通过在墙面施加纹理涂料，可以为整个空间增添生机和活力；而在产品设计中，设计师可以运用图案设计、图像处理等技巧，为产品的外观增加有趣和独特的纹理效果。
纹理设计需要考虑到与产品整体风格的协调性、视觉和触觉上的效果，以及对用户体验的影响。
通过细致的纹理设计，可以使作品更加出色和引人注目。
综上所述，设计中的纹理与表面处理是为了增强视觉、触觉和表达效果而进行的一系列处理和设计。
通过合理选择材质、运用不同的表面处理技术和精心设计纹理，可以使作品呈现出丰富多样、富有情感的效果。
视觉传达海报设计流程
视觉传达海报设计流程一、明确主题。
咱得先搞清楚这海报是要干啥的。
是宣传一场超级酷炫的音乐节呢，还是为了推广一个超美味的餐厅呀？这主题就像是灯塔，给整个设计指明方向。
要是主题模糊不清，那设计出来的海报就会像没头的苍蝇，不知道飞哪儿去。
比如说，要做音乐节海报，那就要抓住音乐节那种热血沸腾、充满激情的感觉，把音乐元素、舞台效果啥的融入进去。
如果是餐厅海报，就得把美食的诱人之处展现出来，像那香喷喷的菜肴、精致的摆盘之类的。
二、收集素材。
有了主题之后，就开始找素材啦。
这就像厨师做菜找食材一样。
可以从好多地方找呢，比如自己拍照、上网搜图或者从素材库里面扒拉。
不过要注意版权问题哦，可不能乱拿人家的东西。
如果是做音乐节海报，可能会去找一些乐器的照片、舞台灯光闪耀的画面，还有那些嗨翻全场的观众照片。
要是餐厅海报呢，就去找食物的特写照片，像那油亮油亮的红烧肉、鲜嫩欲滴的蔬菜沙拉。
当然啦，还可以收集一些与主题相关的装饰元素，像音符、餐具之类的。
三、确定风格。
风格也很重要呢！是走时尚潮流风，还是复古文艺风呀？这就看海报的受众和主题啦。
如果是面向年轻人的音乐节，可能时尚潮流风就很合适，色彩鲜艳，图形酷炫。
要是那种古色古香的传统餐厅，复古文艺风就很棒，用一些淡雅的色彩，古典的排版。
而且不同的风格会给人完全不同的感觉。
就像人穿衣服一样，不同风格的衣服能展现出不同的气质。
四、设计构图。
构图就像是安排演员在舞台上的位置一样。
要考虑怎么把文字、图片这些元素合理地摆放。
不能让画面看起来乱糟糟的。
可以有中心构图，把最重要的元素放在中间，吸引大家的目光；也可以用不对称构图，营造出一种独特的动感。
比如说在音乐节海报里，把舞台和主唱放在中心位置，周围环绕着各种乐器和观众元素。
餐厅海报呢，可以把招牌菜放在显眼的地方，旁边配上一些精致的餐具和温馨的文字。
五、色彩搭配。
色彩可是能影响人的情绪的哦。
鲜艳的色彩能让人感到兴奋，淡雅的色彩会给人宁静的感觉。
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物质世界客观存在，而人的“视觉成像”是对当前世界的“唯心”重建。
这种重建基于个人“经验”、“感知”和“集体意识”。
最初科学家认为人类通过视觉被动获取周围世界的全部图像信息而建立个人的视觉资料库，近10年来的研究表明捕获“全部图像信息”只是个传说，其中由心理学家Daniel T. Levin 和Daniel J. Simons建立的实验“真实世界”客观说明一个事实：大脑利用眼球1/10秒的速度获取重要信息，而这些信息将服务于正在进行的核心任务。
举个例子，你的大脑向眼球发出指令阅读这段文字，而让你忽略了文章右侧导航的其他信息。
左图为相机拍摄效果，右图为人类视觉关注效果
正因为有如此特性，研究“视觉注意力”变得尤为重要。
如何让用户更容易发现我们的产品?如何让商家更有效的广告?如何让我们的网页和软件更容易触动用户，更有萌点?… 在深入问题之前先简单了解三个概念。
视觉信息处理流程
人脑皮质有140亿-160亿个神经元，其中常用的不到1/10，而五感瓜分到的神经元则更少，所以在睁开眼睛，有大量视觉信息输入的时候做有机筛选变得非常有必要，这也是漫长进化的优化结果。
某些医学著作提到，视觉信息处理需经24个以上流程，Colin Ware又将其归纳为三个阶段，大致是：一、基本信息提取，并行处理多个特征; 二、根据目的需要，筛选关注内容; 三、保存关键目标，联想相关描述。
(详细见《Visual Thinking For Design》)
被动关注和主动关注
“被动关注”又称“刺激引发”，按照Colin Ware归纳的三阶模型可以理解为：最基本的视觉元素，颜色、位置、顺序、轮廓等交织形成-> 过滤多余信息，有序构建复杂图像、塑造三维模型等-> 确认信息对象，并从“经验”获取更多其他信息来描述对象。
可参考示意图：
例如网页右下角的弹出广告，我们眼睛先是看到右下角一个框，很多颜色在跳动，然后看清楚是一个人在跳舞，最后才是确认出原来是**公司的广告。
视觉信息是一种生物电流脉冲信号，眼球神经被动感知事件传送到大脑，大脑主动确认事件后回馈，形成一个循环过程。
但是“关注”事件并不一定由眼球发起，那种由大脑发起的“主动关注”也称“概念引发”。
比如打开下载网页，我们去寻找“下载按钮”，就是“主动关注”的典型例子。
此类概念还有很多，有兴趣研究的朋友可以找几本医学著作或视觉理论自己研读，我这里也不班门弄斧了。
下面回归正题，如何让设计更容易吸引人?或者说影响视觉注意力促成视觉干扰的因素有哪些?
我们来看一下刚刚总结的三个阶段：“最基本的视觉元素、颜色、位置、顺序、轮廓等交织形成-> 过滤多余信息，有序构建复杂图像、塑造三维模型等-> 确认信息对象，并从‘经验’获取更多其他信息来描述对象”(主动关注则反行之)。
可以发现一个问题，当第一阶段获取信息越少时，第二阶段的过滤和构建事件则越快，到达第三阶段形成“概念”的速度也更快，假设以1/10秒的速度获取一次信息，则在一秒钟时间里可重复10次，这样意味着可以对获取目标有更深刻的印象。
我举两个例子。
MUJI的设计崇尚简约实用、质朴又充满创意，统一的视觉标准和无装饰反而让用户更容易记住这个品牌。
公车站灯箱广告也是如此，从公车进站到离开往往不过几十秒，在车上的我根本没有时间看完所有信息，这时简洁的设计更具优势。
MUJI设计(图片来自MUJI网站)
那么，如果第一阶段必须有比较多的信息怎么办?目前我们的设计确实遇到这样的问题，有大量的信息需要集中在一小张图片上，这时无序堆砌信息是致命的。
我们来看一下这种图片：
APPLE设计(图片来自apple网站)
同样是非常多的信息，但是没有杂乱，可以快速找到我所关注的内容，非关键元素并没有过分分散我的注意力。
怎么做到的?请重新阅读那个梯形图。
是的，大脑从一开始就会对基础元素进行挑选，所以优化设计无非有两种方式：一、减少基础元素信息;二、帮“用户”大脑先整理一次基础元素信息。
当信息量过多的时候，“被动关注”的用户往往会有“逃跑”心理(实在看不完-_-)，这时候被“设计”过的基础信息会吸引用户继续关注或引导用户重点关注特定信息，以期达到商家推广或者我们希望用户进一步操作的目的。
再说得浅显一点，出现大量信息的时候，可以通过色彩、构图、光线明暗、闪动、符号导向、增强大小对比等方式强调重点信息(详细做法可以参考一下CDC其他同事的文章)。
也许你还会问：“主动关注”的用户是否就不存在注意力分散问题??非也!回想一下大学上课的场景，我们在“主动关注”老师分享的知识时，心里是不是还常惦记着隔壁班的那个她(他)… 实际情况就是“主动关注”的用户比“被动关注”的用户更难伺候。
具体分析得等以后有时间再续写了。