图像处理
医学图像处理
性。
03
CATALOGUE
医学图像处理的应用案例
医学影像诊断辅助系统
总结词
通过医学图像处理技术，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断 准确率。
详细描述
医学影像诊断辅助系统利用计算机技术和图像处理算法，对 医学影像（如X光片、CT扫描、MRI等）进行分析和解读， 帮助医生快速准确地识别病变和异常情况，为临床诊断提供 有力支持。
医学图像处理涉及的领域包括医学影 像学、计算机科学、数学和物理学等 ，是医学和工程学交叉学科的一个重 要分支。
医学图像处理的重要性
提高诊断准确性和可靠性
优化治疗过程
通过医学图像处理，医生可以更准确 地识别病变和异常，减少人为因素导 致的误诊和漏诊。
通过医学图像处理，医生可以制定更 加精确的治疗计划，提高治疗效果， 减少对患者的创伤和副作用。
合并等算法。
边缘分割
03
利用边缘检测算法识别图像中的边图像识别技术
01
特征提取
从医学图像中提取出与疾病或病变相关的特征，如形状、大小、纹理等
。
02
分类器设计
利用提取的特征训练分类器，实现对医学图像的自动识别和分类。
03
深度学习在医学图像识别中的应用
利用深度学习算法对医学图像进行自动识别和分类，提高准确率和可靠
CATALOGUE
医学图像处理的挑战与未来发展
数据安全与隐私保护
数据加密存储与传输
采用高级加密算法对医学图像数据进行加密，确保数据在存储和传 输过程中的安全性。
访问控制与权限管理
建立严格的访问控制和权限管理机制，限制对医学图像数据的访问 和使用权限，防止未经授权的访问和泄露。
匿名化处理
对医学图像数据进行匿名化处理，去除患者身份信息，保护患者隐 私。
图像处理的技巧
图像处理的技巧
图像处理的技巧有很多，下面列举一些常用的技巧：
1. 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，可以通过计算彩色图像的每个像素点的RGB分量的加权平均值来实现。
2. 二值化：将灰度图像转换为二值图像，可以通过设置一个阈值，将低于阈值的像素点设为黑色，高于阈值的像素点设为白色。
3. 平滑滤波：使用平均滤波、高斯滤波等方法，去除图像中的噪声，平滑图像。
4. 锐化增强：可以使用拉普拉斯算子、Sobel算子等方法，突出图像的边缘或者其它特定的细节。
5. 图像缩放：可以通过插值算法，将图像的尺寸缩小或者放大。
6. 图像旋转：可以通过旋转矩阵的变换，将图像按照指定的角度进行旋转。
7. 直方图均衡化：通过调整图像的灰度分布，增强图像的对比度。
8. 图像分割：将图像分割为不同的区域，可以使用阈值分割、边缘检测等方法。
9. 特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的图像识别、分类等任务。
10. 图像合成：将多个图像进行融合，可以通过加权平均、掩膜运算等方法实现。
这些只是图像处理中的一些常用技巧，实际应用中还有很多其他的技巧和方法，可以根据具体需求选择合适的方法。
图像处理方法有哪些
图像处理方法有哪些图像处理方法是指对数字图像进行处理和分析的技术和方法。
它可以通过一系列算法和技术对图像进行增强、滤波、分割、特征提取、识别等操作，以改善图像质量、提取有用信息和实现自动化处理。
常见的图像处理方法有以下几种：1. 图像增强：图像增强是通过改善图像的对比度、亮度、锐度和颜色等属性来改善图像质量的方法。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、对比度拉伸、锐化和平滑等。
2. 图像滤波：图像滤波是在频域或空域对图像进行滤波操作，以达到图像去噪、边缘检测、平滑、锐化等目的。
常见的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、边缘增强滤波等。
3. 图像分割：图像分割是将图像划分为具有独立语义的一组区域的过程，旨在提取图像中的目标或感兴趣的区域。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测、基于图割的分割等。
4. 特征提取：特征提取是从图像中提取出携带有目标信息的低维度表示的过程，常用于图像分类、目标识别和图像检索等任务。
常见的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）、速度骨架特征描述子（SURF）等。
5. 图像配准：图像配准是将不同视角或不同时间拍摄的图像进行准确对齐的过程，常用于图像拼接、目标跟踪和立体视觉等应用。
常见的图像配准方法包括基于特征点匹配的配准、基于相似变换的配准、基于标定模型的配准等。
6. 特征匹配：特征匹配是将两个或多个图像中的特征点进行匹配，以实现图像拼接、目标跟踪和立体视觉等任务。
常见的特征匹配方法包括基于相似度的特征匹配、基于距离度量的特征匹配、基于深度学习的特征匹配等。
7. 目标检测与识别：目标检测与识别是指在图像中自动检测和识别出感兴趣的目标或物体的任务。
常见的目标检测与识别方法包括基于滑动窗口的检测、基于特征的分类器（如支持向量机、卷积神经网络）的识别、基于深度学习的目标检测与识别等。
8. 图像分析与理解：图像分析与理解是对图像进行高层次的语义理解和推理的过程，常用于人脸识别、行为分析和场景理解等应用。
图像处理流程
图像处理流程图像处理是指对数字图像进行一系列的操作和处理，以达到特定的目的。
图像处理流程是指在图像处理过程中，按照一定的步骤和方法进行处理，以获得所需的结果。
下面将介绍图像处理的基本流程。
首先，图像获取是图像处理的第一步。
图像可以通过摄像头、扫描仪等设备获取，也可以从已有的图像文件中读取。
在获取图像的过程中，需要注意图像的分辨率、色彩深度等参数，以及光照、对比度等因素对图像质量的影响。
接着，图像预处理是图像处理的重要环节。
在图像预处理中，通常包括图像去噪、图像增强、图像平滑、图像锐化等操作。
去噪是指去除图像中的噪声，以提高图像的质量；图像增强是指增强图像的对比度、亮度等，使图像更加清晰；图像平滑是指去除图像中的毛刺和颗粒，使图像更加平滑；图像锐化是指增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
然后，图像分割是图像处理的关键步骤之一。
图像分割是指将图像分成若干个不同的区域，以便对每个区域进行单独的处理。
图像分割的方法有很多种，包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
图像分割的目的是提取出图像中的目标，为后续的处理和分析提供基础。
接着，特征提取是图像处理的重要环节之一。
在特征提取中，通常会提取图像的颜色、纹理、形状等特征，以描述图像中的信息。
特征提取的方法有很多种，包括直方图、小波变换、形状描述子等。
特征提取的目的是将图像转换成易于分析和识别的形式，为图像识别和分类提供基础。
最后，图像识别和分类是图像处理的最终目标。
在图像识别和分类中，通常会利用机器学习、模式识别等方法，对图像进行分析和判断，以实现对图像中目标的识别和分类。
图像识别和分类的应用非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、医学影像识别等。
总之，图像处理流程包括图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取、图像识别和分类等步骤。
在实际应用中，根据具体的需求和目标，可以灵活选择和组合这些步骤，以实现对图像的有效处理和分析。
图像处理技术的不断发展和创新，将为各行各业带来更多的应用和机会。
图像处理流程
图像处理流程图像处理是数字图像处理的一种形式，旨在改善或增强图像的质量，使得图像更加清晰、更鲜明，或者从图像中提取出特定的信息。
图像处理的流程一般包括以下几个步骤：1. 图像获取：首先需要采集图像，可以通过摄像机、扫描仪等设备来获取图像，或者从存储介质中读取图像文件。
2. 图像预处理：在进行下一步处理之前，需要对图像进行预处理。
预处理的目的主要是去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。
常用的预处理方法包括平滑滤波、去噪、去除伪影等。
3. 图像增强：图像增强是指通过一系列的算法和方法来改善图像的质量，使得图像更容易被观察和分析。
常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波等。
4. 图像分割：图像分割是将图像中的物体或区域分离开来，通常是根据图像的某些特征进行分割。
图像分割常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
5. 特征提取：特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征信息，用于描述图像的内容。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。
特征提取可以利用图像处理算法和机器学习方法来实现。
6. 物体识别和分类：特征提取之后，可以利用分类算法进行物体的识别和分类。
分类的目的是将图像中的物体归类到不同的类别中，可以通过统计、机器学习等方法来实现。
7. 结果评估和应用：最后，需要对处理结果进行评估，并根据具体的需求进行应用。
评估可以根据图像质量、识别准确率等指标来进行。
根据应用需求，可以将处理结果用于图像检索、图像分类、图像匹配等领域。
总之，图像处理流程涵盖了图像获取、预处理、增强、分割、特征提取、识别和分类等多个步骤，通过一系列的算法和方法来改善图像的质量和信息提取。
图像处理在计算机视觉、图像识别、医学影像等领域具有广泛的应用。
图像处理技术
图像处理技术图像处理技术是指利用计算机对图像进行各种操作和处理的一种技术。
随着计算机技术和数字图像技术的不断发展，图像处理技术已经广泛应用于许多领域，如医学影像、安防监控、娱乐游戏等。
本文将介绍图像处理技术的基本原理、应用领域和未来发展趋势。
一、图像处理技术的基本原理图像处理技术主要包括图像获取、图像增强、图像分割、图像压缩等几个环节。
1. 图像获取图像获取是图像处理的起始阶段，通常通过摄像机、扫描仪等设备将现实世界的图像转化为数字信号。
采集到的图像可以是二维或三维的，包括灰度图像和彩色图像。
2. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和方法，提高图像的质量、增强图像的细节、改善图像的对比度等。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
3. 图像分割图像分割是将图像分成若干个互不相交的子区域，每个子区域内具有相似的属性或特征。
常用的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长等。
4. 图像压缩图像压缩是对图像进行编码和压缩，减少图像占用的存储空间，并在一定程度上保持图像质量。
常见的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩。
二、图像处理技术的应用领域图像处理技术在各个领域都有广泛应用，下面列举几个典型的应用领域。
1. 医学影像医学影像是医学领域中非常重要的应用之一。
通过图像处理技术，可以对医学影像进行清晰度增强、病灶检测等，从而帮助医生准确诊断疾病。
2. 安防监控图像处理技术在安防监控领域也有广泛应用。
通过对监控视频进行分析和处理，可以实现行为识别、物体检测、人脸识别等功能，提高安防系统的效果。
3. 娱乐游戏娱乐游戏中的图像处理技术也十分重要。
通过对游戏场景、角色模型等进行实时渲染和特效处理，可以提升游戏的画面质量和视觉效果，提供更好的游戏体验。
三、图像处理技术的未来发展趋势随着人工智能、深度学习等领域的快速发展，图像处理技术也将迎来新的发展机遇。
1. 深度学习在图像处理中的应用深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像处理中取得了许多重要的突破。
图像处理的方法有哪些
图像处理的方法有哪些
图像处理的方法包括但不限于以下几种：
1. 滤波：通过卷积操作对图像进行模糊、边缘检测、锐化等处理，常见的滤波方法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
2. 灰度变换：通过对图像的像素值进行线性或非线性函数变换，改变图像的对比度、亮度或色调。
3. 直方图均衡化：通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的灰度直方图更均匀，增强图像的对比度。
4. 缩放与旋转：改变图像的尺寸和角度，常见的方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
5. 边缘检测：通过寻找图像中亮度变化较大的像素点，检测图像的边缘。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
6. 分割：将图像分成若干个相互独立的区域，常见的方法有阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。
7. 特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，常见的特征包括形状特征、
纹理特征和颜色特征。
8. 目标检测与识别：在图像中检测和识别出特定的目标，常见的方法有模板匹配、Haar特征和深度学习等。
9. 图像修复与增强：对受损的图像进行修复，消除图像中的噪声、模糊和伪影等，提高图像的质量。
10. 图像压缩与编码：对图像进行压缩，减少图像占用的存储空间，常见的压缩算法有JPEG、PNG和GIF等。
这些方法可以单独应用于图像处理，也可以组合使用以实现更复杂的图像处理任务。
图像处理方法
图像处理方法图像处理是一种通过计算机对图像进行数字化处理的技术，它可以对图像进行增强、复原、压缩、分割、识别等操作，广泛应用于医学影像、遥感图像、工业检测等领域。
在本文中，我们将介绍几种常见的图像处理方法，包括滤波、边缘检测、图像分割和特征提取。
首先，滤波是图像处理中常用的一种方法，它可以通过去除图像中的噪声、增强图像的细节等方式来改善图像的质量。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
均值滤波是通过计算像素周围邻域的平均灰度值来平滑图像，适用于去除轻度噪声；中值滤波是通过计算像素周围邻域的中值来平滑图像，适用于去除椒盐噪声；高斯滤波则是通过对像素周围邻域进行加权平均来平滑图像，适用于去除高斯噪声。
选择合适的滤波方法可以有效地改善图像质量。
其次，边缘检测是图像处理中常用的一种方法，它可以用来检测图像中的边缘信息，对于图像分割、目标识别等应用具有重要意义。
常见的边缘检测算子包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny 算子。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子，它可以有效地检测图像中的水平和垂直边缘；Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算子，它可以对图像进行水平、垂直和对角线方向的边缘检测；Canny算子是一种基于多阶段处理的边缘检测算子，它可以对图像进行高质量的边缘检测，并且具有良好的抗噪声能力。
选择合适的边缘检测算子可以提取出图像中的有效边缘信息。
接着，图像分割是图像处理中常用的一种方法，它可以将图像分割成若干个具有独立语义的区域，对于图像分析、目标识别等应用具有重要意义。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测。
阈值分割是一种基于像素灰度值的分割方法，它可以通过设定合适的阈值将图像分割成不同的区域；区域生长是一种基于像素相似性的分割方法，它可以通过合并相似的像素来实现图像分割；边缘检测也可以用来进行图像分割，将图像中的边缘信息作为分割边界。
选择合适的图像分割方法可以得到准确的分割结果。
图像处理技术
图像处理技术随着数字技术的飞速发展和普及，图像处理技术成为了一个越来越重要的领域。
在各种应用领域，从计算机视觉到医学图像，从影视制作到地球观测，从游戏开发到图像搜索，图像处理技术都有着广泛的应用和重要的作用。
本文将介绍图像处理技术的基础知识、应用领域、发展趋势和未来展望。
一、图像处理技术的基础知识图像处理技术是指对图像进行数字化处理的技术。
图像是指由像素组成的二维数字信号。
每个像素包含一个灰度或彩色值。
图像处理技术的主要目的是提取、改善和分析图像信息。
图像处理技术主要包括以下几个方面：1. 图像获取：图像获取是指从现实世界获取图像的过程。
常见的图像获取方式包括摄影、扫描、摄像等。
2. 图像增强：图像增强是指通过一系列数学处理算法，使图像更加清晰、明亮、对比度更强，以提高图像的可视化效果。
3. 图像压缩：图像压缩是指通过一定的压缩算法，将图像数据压缩到更小的空间，以便于传输和存储。
4. 特征提取：特征提取是指从图像中提取出有用的信息或特征，这些特征可以用于图像分类、识别等应用。
5. 分割：图像分割是指将图像划分为若干个连续的区域或物体，以便进行进一步的处理和分析。
二、图像处理技术的应用领域图像处理技术在各种领域都有广泛的应用，包括以下几个方面：1. 计算机视觉：计算机视觉是指利用计算机算法和设备，实现对现实中图像和视频的自动识别、分析、理解和把握。
图像处理技术在计算机视觉领域的应用包括人脸识别、目标检测、行人跟踪等。
2. 医学图像：医学图像是指用于诊断、治疗和研究医疗领域的图像。
图像处理技术在医学图像中的应用包括影像重建、图像分割、病灶识别等。
3. 影视制作：影视制作是指使用数字技术进行电影、电视节目或广告制作的过程。
图像处理技术在影视制作中的应用包括特效合成、颜色分级、场景修复等。
4. 地球观测：地球观测是指通过人造卫星等手段对地球进行监测和观测。
图像处理技术在地球观测中的应用包括遥感图像解译和地形测量等。
图像处理总结
图像处理总结引言图像处理是指对图像进行分析、增强、压缩、识别等一系列操作的过程。
它在各个领域都有着广泛的应用，如医学影像、机器视觉、图像搜索等。
本文将对图像处理领域的一些常见技术进行总结和概述。
基本概念在图像处理中，我们首先需要了解一些基本概念。
1. 图像图像是由像素组成的二维表示，每个像素都有一个灰度值或颜色值。
灰度图像中，每个像素的灰度值表示亮度。
彩色图像中，每个像素的颜色值由红、绿、蓝三个分量或色彩通道表示。
2. 图像处理图像处理是对图像进行一系列操作的过程，包括滤波、变换、增强、分割等。
这些操作可以改变图像的外观、提取图像的特征、识别图像中的物体等。
3. 数字图像数字图像是将模拟图像通过采样和量化的方式转化为离散数值的图像，可以通过计算机进行处理和存储。
常用技术1. 图像滤波图像滤波是图像处理中常见的操作之一。
它通过对图像进行卷积操作，将图像中的噪声进行平滑或增强。
常见的图像滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
2. 图像变换图像变换是将图像在时域或频域进行转换的操作。
常见的图像变换方法有傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）等。
这些变换可以用于图像压缩、去噪、特征提取等。
3. 图像增强图像增强是通过改变图像的亮度、对比度、色彩等属性，使图像更具有观赏性或更适合于后续应用。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、颜色平衡等。
4. 图像分割图像分割是将图像分成若干个区域的过程，在图像处理和计算机视觉中具有重要作用。
常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
5. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的信息的过程，用于图像分类、目标检测等任务。
常见的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取、颜色直方图等。
6. 图像识别图像识别是指从图像中识别出特定的目标或模式的过程。
常见的图像识别方法有模板匹配、特征匹配、神经网络等。
应用领域1. 医学影像图像处理在医学影像领域有着广泛的应用，如CT扫描、磁共振成像（MRI）、X射线等。
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“新建图层”对话框 “复制图层”对话框
提示框
总结
1、了解图像处理的基 础知识，包括图像类型、 分辨率、图像格式、颜 色模式等。 2、初识Photoshop CS 的工作界面，争取熟悉 工作界面，并掌握一些 简单的操作。 3、能熟练图层的应用
P15
直接点击窗口右上方“×”型图标。
操 作 界 面
④ 工 具 箱 ⑥ 浮 动 面 板
Photoshop的窗口组成
1、标题栏：位于窗口最顶端。 2、菜单栏：其中包括9个菜单。位于标题栏下方。 3、工具栏：位于菜单栏下方。可以随着工具的改 变而改变。 4、工具箱：位于工具栏的左下方。 5、图像窗口：位于工具栏的正下方。用来显示图 像的区域，用于编辑和修改图像。 6、控制面版：窗口右侧的小窗口称为控制面版。 用于改变图象的属性。 7、状态栏：位于窗口底部，提供一些当前操作的 帮助信息。
打开的图像及其“图层”面板
图层面板
“图层”面板可以用于编辑图层，制作特殊 的效果。执行“窗口”→“图层”命令或按 F7键，弹出“图层”面板。
“图层”面板
图 层 的 操 作
复制 新建
删除 图层
图层
图层
新建图层 删除图层 复制图层
新建图层的方法有以下几种： 复制图层的方法有以下几种： 删除图层的方法有以下几种： 单击“图层”面板下方的“创建新图层”按钮，可在当前 在“图层”面板中选择要删除的图层，按Delete键即 图层上方新建一个图层。 将需要复制的图层拖到“图层”面板下方的“创建 可将其删除。 新图层”按钮，即可复制该图层。 执行“图层”→“新建”→“图层”命令，弹出 “新建图 在“图层”面板中将要删除的图层拖到“图层”面板 层”对话框，单击“确定”按钮，即可新建一个图层，这 在需要复制的图层上右击，从弹出的快捷菜单中选 下方的“删除图层”按钮上，即可删除该图层。 择“复制图层”命令，弹出 “复制图层”对话框， 相当于按住 Alt键的同时，单击“图层”面板下方的“创建 新图层”按钮。 单击“确定”按钮，即可复制图层。 在“图层”面板中选择要删除的图层，单击“图层” 面板下方的“删除图层”按钮，弹出提示框，单击 “是”按钮，即可删除当前图层。
Photoshop CS的启动与退出 • 1、Photoshop CS的启动 • 2、Photoshop CS的卸载
• 3、Photoshop CS的退出
Photoshop CS的启动
Photoshop CS的卸载
Photoshop 退出操作
在Photoshop CS的操作环境中，从菜单 栏中选择“文件”/“退出”。
图像处理
孝义七中 —余鹏云 余鹏云
Jing Cai Zhan Shi
石头人 灯泡中的金鱼 微距人像
玻璃瓶中的美女 双脚行走的怪马 蓝色水珠人像
飞溅的艺术脸谱 沙漠中的巨人
冲击你的视觉 冲击你的视觉
前 言
Photosop是ADOBE公司推出 的图形图像处理软件，它功能 强大，可以制作出完美、不可 思议的合成图像，也可以对照 片的修复，还可以制作出精美 的图案设计、专业印刷设计、 网页设计、包装设计等，可谓 无所不能。因此Photoshop广 泛应用于印刷、广告设计、封 面制作、码照片处理、插画设 计、网页图像、照片编辑等领 域。
颜色模式
索引颜色模式 灰度颜色模式 RGB CMYK 颜色模式 颜色模式
采用的是相减混色原理 , 基于可见光的发光原理 在PhotoShop中，需要将各种颜色数字化处理，以利 CMYK即青色（ Cyan ）洋红色 G 而制定， R代表红色， 于计算机组织和表示颜色。因此颜色模式是一个非常 此模式的图像是一幅没有彩色 索引颜色模式采用一个颜色表 （ Magenta ）和黄色 代表绿色， B代表蓝色， 重要的概念，只有了解了不同颜色模式才能精确地描 信息的黑白图像 存放并索引图像中的颜色，最 ,在灰度模式 （Yellow ），这三种颜色的 它们称为光的三基色或 述、修改和处理色彩信息。 中的像素由8位的分辨率来记 多只能有 256 种颜色。 油墨相混合可以得到所需的 三原色。 录，即每个像素点具有 256个 PhotoShop提供了多种颜色模式，通过这些颜色模式 各种颜色。 灰度级。 可以将颜色以一种特定的方式表示出来，而这种色彩 又可以用一定的颜色模式存储。 灰度图像中每个对象都是独立的个体特 点：与分辨率无关，可以将任何矢量图进行任意的放大或缩 小，而不影响它的清晰度和光滑性 。
图像格式
分辨率
1. 像素：是组成图像的最基本单元，它是一个小 的方形的颜色块。 2. 图像分辨率：即单位面积内像素的多少。分辨 率越高，像素越多，图像的信息量越大。图像分辨 率和图像尺寸的值决定了文件的大小及输出质量， 分辨率越高，图像越清晰，所产生的文件也越大。 图像分辨率成为图像品质和文件大小之间的代名词；
9.5.4 绘图工具箱
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套索工具： 移动工具： 模糊工具： 路径选择工具： 钢笔工具： 吸管工具： 矩形选框工具： 魔棒工具： 裁切工具： 复原画笔工具： 画笔工具： 仿制图章工具： 历史记录画笔工具： 橡皮擦工具： 渐变工具： 减淡工具： 文字工具： 注释工具： 抓手工具： 缩放工具： 前景色和背景色： 快速蒙版模式： 屏幕模式： 切片工具： 矩形工具：用来画出相应图形，制作出 跳转编辑： 随着Photoshop软件版本的不断 将图像的部分处理成柔化、模糊效果。 选择在图像上创建的矢量图形。可以选 用于在图像的需要部分上绘制直线路径。 用于在图像或调色板中摄取颜色到色彩 来线条都是矢量线条。包括矩形工具、 可将设置成选区的部分图像移动到 用鼠标拖动套索工具，可指定不规 使用该工具可按照矩形形态在图像 使用该工具可按照矩形形态在图像 利用原图像的质感，进行复制。 选择需要的颜色和画笔形态，进行 可将需要部分的图像设置为基准， 清除掉图像的部分内容，显示成背 可混合两种以上的颜色，应用到图 使图像部分像素亮度值变得更亮。 可以为图像增加文字注释，从而起 当图像无法完整显示时，可使用此 可以放大或缩小显示需要的部分。 通过此工具对图像进行上色或修改 标准模式是 包括标准模式、带菜单栏的全屏模 经常使用于当需要选取图像中一个 可在整个图像中，裁切掉多余而无 分割图像，能提高图像在网页上传 把用画笔拖动的部分恢复成原图像。 包括横排文字工具、直排文字工具、 Photoshop的基本工作 升级，其工具越来越贴近用户，在使 将把当前编辑的图象在 择一个或多个路径，并对其进行移动、组合、 控制栏中。该工具可以在任何吸管可以达到 锐化工具： 自由钢笔工具： 圆角矩形工具、椭圆工具、多边形工具、 需要的位置上。 则形态的图像选区。 用的部分。 绘画，可以绘出柔和的彩色线条。 复制到其他位置上。 景色。 像上。 到提示作用。 式和不带菜单栏的全屏模式。 中指定选区，除了矩形选框工具以外， 被某些相同或相近颜色所填充的区域， 横排文字蒙版工具和直排文字蒙版工具。 工具对其进行移动操作，但移动的是视 操作。单击颜色块可在弹出的拾色器中 模式，在此模式下，可以进行选择图像、 输速度，主要用于制作网页图片。分割 用时更加的得心应手。在 ImageReady 软件中处理。 修补工具： 历史记录艺术画笔工具： 加深工具： 排列、分发和交换等操作。 的地方取样，摄取的颜色将作为前景色。 直线工具和自定形状工具。 将图像的部分处理得更加鲜明。模糊是 以手绘的方式建立路径，用户可随意拖 它是 后的图片的左上角有数字编号。 Photoshop 中应用非常广泛的一种 还包括椭圆选框工具、单行选框工具和 使用文字工具创建文字层，使用文字蒙 图而不是图像，它并不改变图像在画布 选择需要的颜色。通过切换工具可实现 填充颜色等操作。而快速蒙版模式则是 多边形套索工具： Photoshop CS中， Adobe公司增加 铅笔工具： 图案图章工具： 背景色橡皮擦工具： 油漆桶工具： 语音注释工具： 使图像部分像素亮度值变得更暗。 选择指定区域，并以该区域图像的 把用画笔拖动的部分恢复成原图像， 直接选择工具： 颜色取样器工具： 动鼠标来创建形状不规则的路径。 用来降低图像相邻像素间的反差，锐化正好 单列选框工具。 选择工具，而且使用也非常方便。 版工具建立文字选区；为文字进行各种 中的位置。双击抓手工具，图像按“满 前、背景色的转换。通过点击“默认” 只针对图像选择的一种模式。例如，使 了一些新的工具，这使得图像处理功 切片选取工具： 可以用来选取无规则的多边形图形。 质感，进行复制。 同时还可以获得多种上色效果。 可以模拟铅笔的效果进行绘画，可 可把选定的图案应用到图像上。 清除掉图像的部分内容，使该部分 可以在图像的部分区域上填充颜色 在图像中添加语音注释，可以提醒 相反，使图像的区域变得清晰。 单击某个锚点可选择该锚点；按住鼠标 可利用该工具查看图像中若干关键点的 海绵工具： 添加、删除锚点工具： 画布显示”（即显示全页）。 变形，只能对文字层上的所有文字有效， 按钮可恢复原始的前景色黑色，背景色 用画笔工具对、图像的一部分进行上色， 能得到了明显提高。 绘制锋利的边线。 变成透明效果。 或图案。 其他同伴进行相应的操作。 用于选择和调整切割区域，双击被 磁性套索工具： 颜色数值，以便在调整颜色时做参考。 拖动可改变锚点位置；拖动锚点两侧的控制 红眼画笔工具 涂抹工具： 改变图像上部分区域的饱和度。 用于在已存在的路径上插入或删除锚点。 白色的设置。 不能对单个文字有效；如果要对文字层 那么颜色并不应用在图像上，而是被设 杆可改变路径形状；按下 Shift键的同时单击 切割区可以为其指定链接地址。 度量工具： 请顺序单击工具箱中的工具！ 魔术橡皮擦工具： 在图像上要选择区域的边缘上单击， 可以推延部分像素，与其他像素的颜色 用前景色替换图像中指定的像素。 转换工具： 置成选区。 进行像素化处理必须将文字层转换为普 锚点可选择多个锚点；按下 Alt键的同时单击 用来测量图像任意两点的距离。也可使 值混合。就像在未干的画面上用手指涂抹， 并沿着区域的边缘移动，曲线将自动吸 删除掉相同颜色范围的图像，制作 不同的绘图模式会产生不同的替换效果， 可将曲线锚点转换为直线锚点，或将直 通层，需要进行栅格化处理。 任意一个锚点可选择该路径上的所有锚点。 产生类似水彩的画面效果。 用两条测量线创建一个量角器，以测定角度。 附在不同色彩的分界线上。 线锚点转换为曲线锚点。 常用的模式为“颜色”。 成透明状态。 继续