图像识别技术和图像处理技术
图像识别与处理技术分享
图像识别与处理技术分享1. 引言图像识别与处理技术是计算机视觉领域的重要研究方向，随着深度学习和算法的不断进步，图像识别技术在各个领域得到广泛应用。
本文将从图像的预处理、特征提取、分类器设计等方面介绍图像识别与处理技术的相关内容。
2. 图像预处理图像预处理是图像识别与处理的基础，它包括图像去噪、图像增强等操作。
去噪是为了降低图像中的噪声干扰，常用的方法有中值滤波、均值滤波等。
图像增强则是通过调整图像亮度、对比度等参数来提升图像品质，常用的方法有直方图均衡化、拉普拉斯增强等。
3. 特征提取特征提取是将图像中的信息转化为能够表征图像内容的特征向量，通常包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
颜色特征是指根据图像中各个像素的颜色值进行统计分析，常用的方法有颜色直方图、颜色矩等。
纹理特征是指通过分析图像中不同区域的纹理信息来进行特征提取，常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换等。
形状特征是指通过分析图像中目标的形状来进行特征提取，常用的方法有边缘检测、轮廓描述等。
4. 分类器设计分类器设计是根据提取到的特征向量进行图像分类的过程，常用的分类器有支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）、决策树等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器，既可以处理线性可分问题，也可以处理非线性可分问题。
k近邻是一种基于样本距离的分类器，它将待分类样本与训练样本进行比较，找出与之最相似的k个训练样本，根据k个样本的类别来进行分类。
决策树是一种基于逻辑推理的分类器，通过构建一颗树形结构来进行分类决策。
5. 实例应用图像识别与处理技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，可以利用图像识别与处理技术从医学图像中自动检测病变，辅助医生进行诊断。
在智能交通领域，可以利用图像识别与处理技术进行车牌识别、行人检测等，提高交通管理的效率和安全性。
在工业检测领域，可以利用图像识别与处理技术进行缺陷检测、产品分类等，提高生产质量。
此外，图像识别与处理技术还可以应用于安防监控、人脸识别、虚拟现实等领域。
计算机视觉关键技术梳理
计算机视觉关键技术梳理计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频数据。
它具有广泛的应用领域，包括自动驾驶、人脸识别、智能监控等。
为了实现这些功能，计算机视觉依赖于许多关键技术。
本文将对计算机视觉的关键技术进行梳理和介绍，帮助读者了解并深入掌握该领域的基本原理和方法。
一、图像处理技术图像处理技术是计算机视觉的基础，用于对图像进行预处理和增强，以提取有用的信息。
常用的图像处理方法包括图像滤波、图像增强、边缘检测、二值化等。
图像滤波可以去除图像中的噪声，提高图像质量；图像增强可以使图像的细节得到突出，增强对目标的识别能力；边缘检测可以找到图像中目标的边缘特征；二值化可以将图像转换为黑白图像，便于后续处理和特征提取。
二、特征提取技术特征提取是计算机视觉中的关键问题，它通过从图像中提取出具有代表性的特征，进而实现对象的识别和分类。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）等。
灰度共生矩阵可以统计图像中灰度级别之间的关系，用于纹理分析；HOG方法可以提取图像的边缘和形状特征；SIFT方法可以提取图像的局部不变特征，具有旋转和尺度不变性。
三、目标检测技术目标检测是计算机视觉中的核心任务，它旨在从复杂的图像中准确地定位和识别目标对象。
常见的目标检测方法包括卷积神经网络（CNN）、基于特征的检测方法（如Haar特征）、级联分类器（如Viola-Jones算法）等。
CNN是目前最常用的目标检测方法，通过多层卷积和池化操作，可以学习到图像中的高层次特征；Haar特征是一种基于图像中的灰度差异的检测方法，具有快速的检测速度；Viola-Jones 算法通过级联分类器的方式，实现了快速而准确的目标检测。
四、图像识别技术图像识别是计算机视觉中的重要任务，它涉及到对图像中的对象类型进行判断和分类。
常见的图像识别方法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
图像处理技术在医学中的应用
图像处理技术在医学中的应用在医学领域中，图像处理技术已经成为了一项非常重要的应用。
通过数字图像处理技术，医生可以更加精确地诊断病情，为患者提供更好的治疗方案。
同时，图像处理技术也可以帮助医生在手术过程中进行更加精细的操作，提高手术的成功率。
接下来，我们将详细介绍图像处理技术在医学中的应用。
一、医学图像处理技术的分类在医学图像处理中，我们通常可以将其分为：医学图像存储技术、医学图像处理技术和医学图像识别技术三个主要方面进行分类。
医学图像存储技术是指将医学检查结果中所产生的图像数据进行数字化保存，便于医生进行快速查询和分析。
这种技术一般需要依靠一些特定的数据格式进行存储，比如DICOM(数字图像通信)等。
医学图像处理技术则是指通过一些图像处理方法，提高医学图像的质量或者将其转化成更加方便分析的类似于矢量图的数据结构。
这种技术可以应用在多种医学检查方法中，例如X光片、超声波、核磁共振图像等。
医学图像识别技术则是指通过计算机分析所得到的不同类型的医学图像，从中提取出重要的信息或者特征，便于医生进行诊断和治疗。
二、医学图像处理技术的具体应用1、医学图像检测医学图像检测是通过图像处理技术，根据医学图像中包含的各种信息，确诊患者的病情。
在这种应用中，医学图像通常包含有人体内部的器官、肌肉、骨骼等信息，通过针对此种信息的计算机分析，可以生成一份患者的医学报告，给予医生更多的治疗建议。
2、医学图像分割医学图像分割是指将医学图像中不同组成部分分别挑选出来，形成一个类似于矢量图的数据结构。
这种技术可以帮助医生对图像中的目标进行更为准确和精细的诊断和治疗。
比如，在核磁共振图像处理中，医学图像分割可以帮助医生区分出组成物质中的不同部位，使医生能够更加精准地定位肿瘤或其他异常情况。
3、医学图像融合医学图像融合是指将不同类型的医学图像进行组合，形成一幅更为清晰和综合的图像。
通过医学图像融合技术，医生可以很容易地发现那些通常很难被发现的问题，同时提高治疗效果和成功率。
图像处理与图像识别技术研究
图像处理与图像识别技术研究随着计算机科学和人工智能的发展，图像处理与图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。
图像处理与图像识别技术是一门涉及数字以及模拟图像的处理与分析的技术，通过对图像进行处理和分析，可以获得图像的各种特征信息，并实现图像的自动识别与分类。
本文将从图像处理和图像识别两个方面进行深入探讨，并探讨其在实际应用中的一些研究进展和挑战。
1. 图像处理技术研究图像处理是指对于图像进行增强、复原、分割、压缩等操作的技术。
图像处理技术通过对图像进行预处理，以提高图像质量和增强图像特征，从而为后续的图像识别提供更好的数据基础。
在图像处理技术研究中，有一些经典的算法和方法被广泛应用，如灰度转换、滤波、边缘检测、特征提取等。
灰度转换是一种将图像从彩色转换为灰度的方法，它去除了彩色信息，只保留了图像的亮度信息，便于后续的算法处理。
滤波是图像处理中常用的一种方法，可以平滑图像、去除图像中的噪声，提高图像质量。
边缘检测是一种可以检测图像中物体边缘的方法，对于图像识别和物体检测非常重要。
特征提取是从图像中提取出代表图像特征的信息，通常结合机器学习算法使用，用于训练模型和分类。
2. 图像识别技术研究图像识别是指对于图像进行自动识别、分类和检测的技术。
图像识别技术通常包括图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。
图像预处理包括图像的去噪、灰度转换、尺寸调整等操作，以提高后续操作的准确性和效果。
特征提取是从图像中提取出代表图像特征的信息，通常使用各种特征描述子，如SIFT、HOG等。
模式识别是根据提取的特征信息，通过学习和分类器的训练，实现图像的自动识别和分类。
在图像识别技术研究中，深度学习技术是目前最热门和最具潜力的方法之一。
深度学习通过构建深度神经网络模型，可以从图像中提取更加高级和复杂的特征，大幅提高图像识别的准确性和效果。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的一种网络结构，它模拟了人类视觉系统的处理过程，通过卷积、池化和全连接等操作，实现图像的自动分类和识别。
人工智能中的图像识别和图像处理技术
人工智能中的图像识别和图像处理技术随着人工智能技术的不断发展，图像识别和图像处理技术已经成为人工智能应用领域中的重要技术之一。
尤其在计算机视觉领域，图像识别和图像处理技术的应用已经广泛涉及到生活、医疗、工业等各个领域。
本文将从图像识别和图像处理的基本原理入手，深入探讨人工智能中的图像识别和图像处理技术。
一、图像识别技术基本原理图像识别是指利用人工智能算法对图像进行自动分析和识别的过程。
图像识别技术的基本原理是通过机器学习算法，训练计算机以识别特定的视觉模式，并将这些模式应用于新输入的图像中。
基于机器学习的图像识别涉及三个主要步骤：图像准备、特征提取和模式匹配。
（一）图像准备：图像准备是指将图像进行预处理，以使其适合用于机器学习算法。
这包括调整图像的大小、亮度和对比度，以及进行图像分割和边缘检测等处理。
（二）特征提取：特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以用于训练机器学习算法。
常见的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
（三）模式匹配：模式匹配是指使用机器学习算法对特征进行匹配，以确定图像中是否存在预定义的模式。
常见的模式匹配算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
二、图像处理技术基本原理图像处理是指从图像中提取有用信息、进行特定操作和改善图像质量的过程。
图像处理技术的基本原理是通过对图像进行分析和处理，以提取有用的信息。
常见的图像处理技术包括图像增强、图像去噪、图像分割、形态学处理等。
（一）图像增强：图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等方法，改善图像的质量。
常见的增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波等。
（二）图像去噪：图像去噪是指从图像中去除噪声的过程。
常见的去噪方法包括小波去噪、中值滤波、双边滤波等。
（三）图像分割：图像分割是指将图像分割成多个区域的过程，以便于后续处理。
常见的分割方法包括阈值分割、区域生长、分水岭算法等。
（四）形态学处理：形态学处理是指利用形态学操作对图像进行处理的方法。
图像识别与处理技术研究
图像识别与处理技术研究一、图像识别技术的发展历程图像识别技术，是一种基于计算机视觉的应用。
早在二十世纪六十年代，人们开始探索图像处理和识别的技术，那时候主要是基于传统的图像处理算法，如模板匹配、边缘检测、分割、形态学等。
这些算法已经被广泛应用于实际生产中，但是也存在着很多问题，比如说针对不同环境和场景的适应性不强。
随着计算机技术的快速发展，计算机视觉的应用也得到了迅速发展。
二十世纪八十年代，人工神经网络的出现，使得图像识别技术有了大量的革新。
在二十一世纪，深度学习也进一步推动了图像识别技术的发展。
随之而来的就是一个类比人类视觉系统的卷积神经网络的出现。
此外，各家企业利用大量的数据和计算能力进行深度学习的研究，深度学习技术也变得更加成熟，二分类、多分类等模型得到了广泛应用。
二、图像识别技术的分类根据算法的特点和应用场景不同，图像识别技术可以分为以下几类。
1、传统图像处理技术传统的图像处理技术主要是采用一些确定性的算法来进行图像的处理，包括以下几个方面：色彩空间变换，基于阈值的图像分割，边缘检测，形态学，像素级运算。
目前该类算法仍广泛应用于医疗影像、人脸识别、军事照片等领域。
2、机器学习机器学习是用于预测、分类、挖掘等任务的算法或技术。
在图像识别中，机器学习技术主要包括：支持向量机，KNN，朴素贝叶斯，以及最近流行的深度学习。
幸运的是，深度学习以其卓越的性能使其成为最流馁的分类器，利用深度神经网络，可以在图像识别领域实现更好的性能。
3、深度学习算法深度学习算法是指使用深度神经网络来进行图像识别等任务的技术和算法。
该类技术亮点在于数据的深入挖掘，利用相同的网络结构，通过架构修改和数据增强，可以实现对图片等深层次的分析，最终达到较优判别效果。
深度学习算法在人脸识别、自然场景文字识别等领域有着广泛的应用。
三、图像识别技术的应用1、视频监控现代城市中到处都可以看到大规模的的视频监控系统，其作用主要是为了安保。
计算机图像处理与图像识别技术
计算机图像处理与图像识别技术计算机图像处理与图像识别技术是近年来快速发展的领域，它在许多应用领域中起着重要作用，包括医学诊断、安全监控、自动驾驶等。
本文将从图像处理的基本原理、常见的图像处理方法以及图像识别技术的应用等方面进行探讨。
一、图像处理基础原理图像处理是指对图像进行增强、修复、分析和识别等操作的过程。
其基本原理是将数字图像转换为计算机可以处理的数据，在此基础上进行各种图像操作，并最终输出经过处理的图像。
图像的数字化通常是通过光学传感器将光信号转换为电信号完成的。
二、图像处理方法1. 图像增强图像增强是通过改变图像的外观以改善其质量和可视化效果。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
直方图均衡化是通过调整图像亮度和对比度来增加图像的清晰度和鲜艳度。
滤波是通过对图像进行平滑处理来减少噪声和细节。
锐化是对图像进行边缘增强，使其看起来更加清晰。
2. 图像复原图像复原是指从受损的或退化的图像中恢复原始图像信息的过程。
常见的图像复原方法有去噪、去模糊和重建等。
去噪是通过滤波等方法减少图像中的噪声干扰。
去模糊是根据退化模型对模糊图像进行反卷积操作来恢复清晰图像。
重建是通过利用已知的图像信息重建被破坏的图像。
3. 特征提取特征提取是图像处理中重要的一步，它可以从图像中提取出代表图像内容的信息。
常用的特征提取方法有边缘检测、纹理分析和目标检测等。
边缘检测是通过寻找图像亮度变化的位置来提取图像边缘信息。
纹理分析是通过分析图像中的纹理特征来描述图像的细节和结构。
目标检测是在图像中寻找特定目标的位置和属性。
三、图像识别技术的应用随着计算机图像处理和机器学习算法的不断发展，图像识别技术在各个领域中得到了广泛应用。
1. 医学诊断图像识别技术在医学领域中具有巨大的潜力。
它可以帮助医生在大量的医学图像中准确地检测和诊断疾病。
例如，在癌症早期诊断中，计算机图像处理可以帮助医生发现微小的肿瘤细胞，提高诊断的准确性和敏感性。
图像处理技术的图像分析与识别方法
图像处理技术的图像分析与识别方法图像处理技术是计算机视觉领域中的重要技术，它通过对图像进行各种数学和逻辑操作，从而改善图像的质量和提取图像中的有用信息。
图像分析和识别是图像处理技术的一个重要应用，它可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等许多领域。
在本文中，将介绍图像分析与识别方法的一些基本概念和常见算法。
图像分析是指对图像进行特征提取和表达的过程。
常用的图像分析方法包括特征提取、特征选择和特征降维等。
特征提取是指从原始图像中提取出能够表达图像特征的数值或符号量，常用的特征提取方法包括灰度特征、颜色特征、纹理特征等。
特征选择是指从所有的特征中选择出最重要和相关的特征，常用的特征选择方法包括相关系数、信息增益等。
特征降维是指将高维的特征空间降低到低维空间，从而减少特征数量和提高计算效率，常用的特征降维方法包括主成分分析、线性判别分析等。
图像识别是指根据图像所包含的信息将其分类或识别出来的过程。
常用的图像识别方法包括模板匹配、统计分类、神经网络等。
模板匹配是指将输入图像与预先定义的模板进行匹配，从而找到最相似的图像区域。
模板匹配常用于目标检测和人脸识别等领域。
统计分类是指根据已有的训练样本和统计模型对图像进行分类，常用的统计分类方法包括最近邻分类、线性判别分析等。
神经网络是一种模仿人脑神经元网络工作的计算模型，通过多层感知机、卷积神经网络等结构，实现对图像的识别和分类。
深度学习算法在图像分析与识别中也得到了广泛应用。
深度学习通过构建深层的神经网络结构，能够自动地从图像中学习和提取高级抽象特征，从而大大提高了图像分析与识别的准确率。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
卷积神经网络是一种特殊的深度学习网络，它具有卷积层、池化层和全连接层等结构，通过卷积和池化操作可以有效地提取图像中的特征。
循环神经网络是一种具有记忆特性的神经网络，它能够处理序列数据，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘要本文对图形图像处理系统的发展现状和所采用的主要技术进行了详细分析，确定了相应的结构和主要功能，以及实际开发中所采取的技术。
系统在Windows XP平台下实现，本课题是采用Visual C++作为编程工具，采用面向对象的程序设计技术实现一个图形绘制和图像处理的应用软件。
主要工作分为三类，包括基本图形绘制与编辑、简单的图像处理、图像格式的转换。
图形方面主要是设计图形基类，以及继承图形基类的具体图形类。
通过对独立功能的封装，可以为今后需要的图形图像的应用奠定基础。
系统的优点有：充分体现了面向对象的设计思想，充分运用了C++的特性，比如封装、多态、继承。
程序结构清晰，可读性好，程序中做了充分的注释。
图形绘制部分避免了传统的switch case的繁琐结构。
容易扩充和移植。
最后，对系统进行测试表明，系统功能达到了预期的要求，界面友好，操作简便，运行也较稳定，是一个完成基本功能的图形图像系统。
总体上，本文介绍了系统开发设计的全过程和设计过程中部分代码，也对系统测试的过程进行简单描述，同时对系统中采用的关键技术也作了一些必要的说明，对图像变换的基本原理，图像处理的基本原理和各种图像格式做了详细的阐述。
关键词：图形；图像；多态；继承AbstractThis article has carried on the detailed analysis about graph image processing system development and using of the key technology，identify the corresponding structure and central function, as well as the system adopts technology in the actual development. The system realizes under the Windows XP platform, the topic use Visual C++ as a programming tool, use object-oriented programming techniques to achieve a graphic and image processing software. Major work is divided into three categories, basic drawing and editing graphics, simple image processing, and image format conversion. The graph aspect is designs the graph base class , as well as inherits the graph bas e class’s specific graph class. Through independent function's encapsulation, for the future’s needs of the graphic images lays the foundation. The system merit has: the object-oriented design’s thought application of the c++ properties, for example encapsulation, pol ymorphism, and inheritance. Program’s structure is clear, good readability, codes has the full annotation in the program. The graph plan’s part has avoided complicated structure of the traditional switch case. Easy expansion and transplantation.Finally, system’s testing shows, s ystem’s functions achieve the expected demand, friendly interface, and the operation is simple, also a much stable operation, it has basic functions of the graphic image system.As a whole, this paper describes the system design process and part of the process of designing code, also carries on the simple description to the system test process, meanwhile it made some necessary explanations about key technology in the system, it made the detailed description to image transform of the basic principle, the image processing basic principle and various image formats.Keyword: graph; image; polymorphism; inheritance目录摘要 (I)Abstract (II)第1章引言 (1)1.1 课题的研究目的和意义 (1)1.2 国内外发展现状 (1)1.3 研究方法与手段 (2)1.3.1 运行环境 (2)1.3.2 开发环境 (2)第2章图形图像处理系统相关技术综述 (3)2.1 图形设计基础 (3)2.1.1 Visual C++技术概要 (3)2.1.2 图形设备接口GDI (3)2.1.3 设备环境DC (3)2.1.4 CDC类的派生类的功能及其之间的区别 (4)2.1.5 与绘图相关的GDI对象类 (5)2.1.6 坐标变换和映射模式 (6)2.2 图像设计基础 (7)2.2.1 数字图像的基本概念 (7)2.2.2 调色板 (8)2.2.3 调色板的概念 (9)第3章图形图像处理系统的总体设计 (10)3.1 需求分析 (10)3.2 图形图像处理系统目标设计 (10)3.3 图形图像处理系统功能描述 (10)3.4 界面设计 (12)3.4.1 主界面设计 (12)3.4.2菜单设计 (14)3.4.3 工具栏设计 (14)3.4.4 属性框设计 (15)第4章图形图像处理系统图像部分设计 (16)4.1 与设备无关位图(DIB) (16)4.1.1 DIB位图的结构 (16)4.1.2 定义DIB处理函数集 (18)4.1.3 CDib类的设计目标 (20)4.2 图像变换 (20)4.2.1 图像变换的理论基础 (20)4.2.2 旋转 (21)4.2.3 镜像 (22)4.3 图像处理的基本方法 (22)4.4 图像格式 (25)4.4.1 PCX格式 (25)5.4.2 GIF格式 (26)4.4.3 JPEG (28)第5章图形图像处理系统图形部分设计 (29)5.1 图形类的设计 (29)5.1.1 图形系统的层次结构 (29)5.1.3 类层次性的特点 (29)5.1.4 图形系统类层次的设计原则 (30)5.1.5 基类CEntity (30)5.1.6 命令基类CCommand (31)5.2 派生类设计 (32)5.2.1 派生类Cline (32)5.2.2 派生类Cline的具体实现 (32)5.2.3 创建直线命令类CCreateLine (33)5.3 位置类Position (33)5.3.1 构造位置类的原因 (34)5.3.2 位置类Position的实现 (34)5.4 图元拾取 (35)5.4.1 直线的拾取 (36)5.4.2 矩形的拾取 (37)5.4.3 圆的拾取 (37)5.4.4 图元拾取的准确度和可靠性 (37)5.5 图元的编辑 (37)5.5.1 图元编辑函数 (38)5.5.2 实现图元的交互编辑 (39)5.6 序列化和反序列化 (40)5.7系统测试 (41)第6章结论 (43)参考文献 (44)致谢 (45)第1章引言1.1 课题的研究目的和意义本课题的目的是采用Visual C++作为编程工具，实现基本图形元素如直线、圆、椭圆等的绘制，对图形元素的基本操作如填充、擦除等，也包括对常用图像格式的处理，如图像的显示、图像格式的转换等[1]。
应该说，目前已有种类繁多的图形图像处理专用软件工具，如AutoCAD、和PhotoShop等，利用这些图形图像处理软件可以实现同样的功能。
即便如此，研究这些图形图像处理技术仍具有一定使用价值。
首先，利用一个设计良好的简单的小图形处理程序可以用于教学演示的目的，展示基本的图形图像处理技术和面向对象技术在这一领域的应用效果。
其次，在很多应用中需要提供自己的图形图像处理功能，例如，在一个正在连接网络的任务中可能就希望显示一幅示意性的动画，此时，不能依赖一个图形软件来实现。
因此，通过对独立功能的封装，可以为今后需要的图形图像的应用奠定基础[2]。
此外，借助Visual C++语言这种典型的面向对象编程环境，能够充分挖掘硬件的潜能，得到性能优良的程序代码。
1.2 国内外发展现状图形与图像处理是计算机最早应用的领域之一，从简单的图形显示到复杂的图像分析、模式识别，使得图形与图像处理技术不断走向成熟，也涌现出了大量的软件。
例如，ACDSee、PhotoShop、CorelDraw等，这些软件提供了一般显示、特殊显示、特技处理等大量复杂的功能。
图形处理技术得益于图形学的发展，而从目的上可以将图像处理技术分为两类，分别是图像识别技术和图像处理技术。
针对图像处理技术，可以是旋转、亮度、对比度、饱和度、RGB调节、调节图像尺寸等属性方面的处理技术和添加文字、图像增强、弱化、水印、特效、镂空等处理方法。
甚至为了达到更精微的处理效果，这些软件还使用了图层。
随着网络和多媒体技术的发展和应用，体现在应用软件中的是一些更具有1“现代感”的应用，例如，支持各种常用图形、RAW原始图片、Flash动画的快速浏览、编辑、保存、导入、导出，甚至还可以提供一些趣味涂鸦、字符素描之类的应用，以体现人的个性[3]。