数字图像处理 ppt ppt添加图像的技巧图文教程
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《数字图像处理基础》PPT课件
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精选ppt
根据阈值将图像二值化，将物体和背景置为黑白两色。 对图像扫描一遍，灰度大于阈值的点置为 255，即白色； 小于等于阈值的点置为0，即为黑色。由于物体上有高 光，所以二值化后，在黑色物体上会有小白点，如图所 示。为了使形心计算的结果准确，我们必须将这些小白 点填充为黑色。
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精选ppt
2021年1月13日
9
精选ppt
图像处理系统一般使用256级灰度图像，即 8 位黑白图像，其1个
像素由 1个字节描述。0表示黑色，255为白色；其它中间灰度见图
2。一个立方形物体的照片如图1所示。通过图像采集卡后，其像
素矩阵如表1所示。
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精选ppt
需要强调的是：
在计算机中，图像被分割成像素（Pixel），各像素的灰 度值用整数表示。一幅M×N个像素的数字图像，其像 素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示：
图像理解：
研究图像中各目标的性质和其相互关系，理解图像的含义。 自动驾驶、医学图像和地貌图像的自动判读理解等。
4
精选ppt
图像处理、图像分析和图像理解的关系：
5
精选ppt
数字图像处理系统
数字图像处理系统硬件
早期的数字图像处理系统为了提高处理速度、增加容量都 采用大型机。随着计算机性价比（性能价格比）日新月异的提 高，以小型机为主的微型图像处理系统得到发展。主机为PC机， 配以图像采集卡及显示设备就构成了最基本的微型图像处理系 统。微型图像处理系统成本低、应用灵活、便于推广。特别是 微型计算机的性能逐年提高，使得微型图像处理系统的性能也 不断升级，加之软件配置丰富，使其更具实用意义。
通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。
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最新数字图像处理图像增强ppt课件
4.2.1 灰度级变换的应用
第 四
3.灰度级变换的应用之三
章
灰度级切片
图
像 255
255
增
强 176
214
0
48 134
255
0 48 142 255
4.2.2 获取变换函数的方法
第 四
1.获取变换函数的方法之一
章
固定函数：指数函数、正弦函数、分段直线、
图
对数函数，如显示傅立叶的s=c log(1+|r|)
四
设有1个整数函数I(l),l=0,1, … ,N-1,满足0 ≤I(0) ≤ … ≤I(l)
章 ≤ … ≤I(N-1) ≤M-1 。现要确定能使下式达到最小的I(l)
图
像 增
I(l)
l
ps si pu u j
l 0,1,, N 1
强
i0
j0
如果l=0, 则将其i从0到I(0)的si对应到u0去，如果l≥1, 则将其 i从I(l-1)+1到I(l)的si都对应到ul去。
章
01234567
图
(a) 原始图像直方图
像
0.3
增 强
0.25
0.24
0.2
0.19
0.21
0.11
0.1
0 01234567
(c) 均衡化后的直方图
4.3.1 直方图均衡化
第 小结： 四 章 1) 灰度变换关系
图
灰度变换关系式，通过公式
像
增 强
tk EH sk
k i0
ni n
k i0
0→1
1→3 790
2→5
3,4→ 6 1023
5,6,7 →7 850 985 448
数字图像处理 第四章图像增强 ppt课件
图像质量退化的原因
✓ 对比度局部或全部偏低 ✓ 噪声干扰，包括热噪声、量化噪声、椒盐噪声、
背景干扰等 ✓ 清晰度下降，图像模糊
图像增强通过针对性技术，如直方图均衡、平 滑去噪、边缘锐化等对图像的退化加以修正， 已达到改进图像质量的目的。
6
图像增强的主要内容
空间域
✓ 点运算 ✓ 局部运算 图像平滑，图像锐化
11
4.1.2灰度变换
灰度变换：将图像的灰度级映射到另一灰度级。 分类：线性变换，非线性变换 一、线性变换 由于成像时曝光不足或过度，以及成像设备的 非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素， 对图像都会产生对比度不足的弊病，使图像中 的细节分辨不清，这时如将图像灰度线性扩展， 常能显著改善图像的主观质量。
[b，Mf ]被压缩
17
二、非线性灰度变换
对数变换 g (i， j) = a+ ln [f(i, j) + 1 ] b ln c
低灰度拉伸，高灰度压缩 指数变换
g (i， j) = b c[f(i,j)-a] 1 使图像高灰度拉伸
对数 变换
指数 变换
18
附：PS相关命令
通过命令“图像曲线”调整灰度
具体实现
实际处理对象
✓ 对理想系统的输入图像f(i,j)和实际获得降质图 像g(i,j)的关系用公式表示为 g(i,j)=e(i,j)f(i,j)
其中e(i,j)为降质函数/系统的灰度失真系数
✓ 采用一幅灰度级为常数C的图像成像，实际输 出为gc(i,j)，即gc(i,j)=e(i,j)C，代入前式可得
基本思想是提出希望的局部均值和方差对原图像每个像素分别进行处局部均值平均灰度方差平均对比度局部方差平均对比度局部统计法主要内容图像增强的作用及目的空间域点运算空间域平滑空间域锐化频率域增强彩色增强代数运算空间滤波的概念平滑滤波空间域滤波概念空间域滤波属于局部处理空间域滤波分类空域滤波按不同条件分类空间域滤波线性滤波器定义空间域滤波42空间域平滑图a原图像图b阈值化处理后的图像图c平滑处理后的图像空间域平滑平滑滤波器的用途平滑滤波器的用途一局部平滑法像素灰度像素邻域内各像素的灰度平均值s表示去心邻域常用4邻域8邻域
✓ 对比度局部或全部偏低 ✓ 噪声干扰，包括热噪声、量化噪声、椒盐噪声、
背景干扰等 ✓ 清晰度下降，图像模糊
图像增强通过针对性技术，如直方图均衡、平 滑去噪、边缘锐化等对图像的退化加以修正， 已达到改进图像质量的目的。
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图像增强的主要内容
空间域
✓ 点运算 ✓ 局部运算 图像平滑，图像锐化
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4.1.2灰度变换
灰度变换：将图像的灰度级映射到另一灰度级。 分类：线性变换，非线性变换 一、线性变换 由于成像时曝光不足或过度，以及成像设备的 非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素， 对图像都会产生对比度不足的弊病，使图像中 的细节分辨不清，这时如将图像灰度线性扩展， 常能显著改善图像的主观质量。
[b，Mf ]被压缩
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二、非线性灰度变换
对数变换 g (i， j) = a+ ln [f(i, j) + 1 ] b ln c
低灰度拉伸，高灰度压缩 指数变换
g (i， j) = b c[f(i,j)-a] 1 使图像高灰度拉伸
对数 变换
指数 变换
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附：PS相关命令
通过命令“图像曲线”调整灰度
具体实现
实际处理对象
✓ 对理想系统的输入图像f(i,j)和实际获得降质图 像g(i,j)的关系用公式表示为 g(i,j)=e(i,j)f(i,j)
其中e(i,j)为降质函数/系统的灰度失真系数
✓ 采用一幅灰度级为常数C的图像成像，实际输 出为gc(i,j)，即gc(i,j)=e(i,j)C，代入前式可得
基本思想是提出希望的局部均值和方差对原图像每个像素分别进行处局部均值平均灰度方差平均对比度局部方差平均对比度局部统计法主要内容图像增强的作用及目的空间域点运算空间域平滑空间域锐化频率域增强彩色增强代数运算空间滤波的概念平滑滤波空间域滤波概念空间域滤波属于局部处理空间域滤波分类空域滤波按不同条件分类空间域滤波线性滤波器定义空间域滤波42空间域平滑图a原图像图b阈值化处理后的图像图c平滑处理后的图像空间域平滑平滑滤波器的用途平滑滤波器的用途一局部平滑法像素灰度像素邻域内各像素的灰度平均值s表示去心邻域常用4邻域8邻域
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
数字图像处理课件ppt课件
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• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （1）处理精度高。 • （2）重现性能好。 • （3）灵活性高。 • 2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （1）处理精度高。 • （2）重现性能好。 • （3）灵活性高。 • 2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
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1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
数字图像处理课件第二章数字图像基础(ppt)
▪ 人眼的视觉系统能适应的光的
亮度等级从可以看见的昏暗到 眩目相差能达到1010等级。但 是人眼并不能同时在这么大的 范围内看清物体，而只能在同 一时间内适应一个小的亮度变 化范围（106等级）。
Basic experimental setup used to characterize brightness discrimination
▪ 视觉过程
人的视觉过程的流图
视觉原理
光接收细胞：
▪ 视锥细胞（也称中央凹）：600～700万，既能感光、
又能感色、对颜色敏感。可以充分识别图像细节，每个细 胞接一个神经末端，又叫适亮视觉（photopic vision）、 白昼视觉。
l视杆细胞（杆状细胞）：7500～15000万，只能感光、
不能感色。几个杆状细胞联到同一个神经末梢，分辨率低， 提供视野的整体视象，不感受颜色，对低照度敏感。 夜视 觉。
▪ 视网膜 (retina)：如同底片。 ▪ 视网膜是视觉接收器的所在，
它本身也是一个复杂的神经 中心。
▪ 眼睛的感觉为网膜中的视杆
细胞和视锥细胞所致。视杆 细胞能够感受弱光的刺激， 但不能分辨颜色，视锥细胞 在强光下反应灵敏，具有辩 别颜色的本领。某些动物 （如鸡）因视杆细胞较少， 所以在微光下，它们的视觉 很差，成为夜盲。也有些动 物（如猫和猫头鹰）因视杆 细胞很多，所以能在夜间活 动。
▪ 在一定条件下，一个视觉系统当前的敏感
度叫做亮度适应级。这个敏感度是用实验
Hale Waihona Puke 来验证的。在实验中，逐渐增加光照射的
强度I，改变量为I，达到多个观察者能感
图2.5用于描述亮度辨 别特性的基本实验
知的程度， 当有一半的人感知增加时， I/I成为Weber ratio,作为视觉系统当前的 敏感度。在很强的光下，需要改变较强的
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
最新数字图像处理的应用-Digital-Image-Processing教学讲义ppt课件
指隐藏算法有较强的抗攻击能力，隐藏信息不易破坏
12 of
数字水印技术的技术特性
36
自恢复性
由于经过一些操作或变换后，可能会使原图产生较大 的破坏，如果只从留下的片段数据，仍能恢复隐藏信 号，而且恢复过程不需要宿主信号，我们就说这样的 算法具有自恢复性
高通滤波
直方图均衡化
锐化处理
13 of 36
自恢复性
提取水印的算法
在水印提取时，选取相同的DCT系数 并根据系数之间的关系抽取特定信息。
算法分析
数据改变的幅度比较小，透明性好。 抵抗几何变换攻击的能力会比较弱。
18 of
数字水印的典型算法
36
压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准。 水印信号的嵌入、提取、检测直接在压缩域数据中进 行。 节省了解码和重新编码的过程
输入图像
生成 查询要求
相似性 匹配
返回 初步结果
返回结果图像
特征调整
逐步筛选 、求精
25 of
基于内容的图像检索系统
36
基于内容的图像检索系统的4种检索方式
利用图片样本检索（Query By Example） • 可以由用户准备图片样本 • 可以在图片库中浏览
数字图像处理的应用-DigitalImage-Processing
2 of
数字图像处理的应用
36
本节课我们学习：
图像处理的主要应用领域 图像处理在数字水印中的应用 基于内容的图像检索
3 of
图像处理的主要应用领域
36
航天和航空技术方面的应用 生物医学工程方面的应用 通信工程方面的应用 工业和工程方面的应用 军事公安方面的应用 文化艺术方面的应用
但对于数字水印系统来说，隐藏信息的丢失，意味着 版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能，因此， 这样的系统是失败的
12 of
数字水印技术的技术特性
36
自恢复性
由于经过一些操作或变换后，可能会使原图产生较大 的破坏，如果只从留下的片段数据，仍能恢复隐藏信 号，而且恢复过程不需要宿主信号，我们就说这样的 算法具有自恢复性
高通滤波
直方图均衡化
锐化处理
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自恢复性
提取水印的算法
在水印提取时，选取相同的DCT系数 并根据系数之间的关系抽取特定信息。
算法分析
数据改变的幅度比较小，透明性好。 抵抗几何变换攻击的能力会比较弱。
18 of
数字水印的典型算法
36
压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准。 水印信号的嵌入、提取、检测直接在压缩域数据中进 行。 节省了解码和重新编码的过程
输入图像
生成 查询要求
相似性 匹配
返回 初步结果
返回结果图像
特征调整
逐步筛选 、求精
25 of
基于内容的图像检索系统
36
基于内容的图像检索系统的4种检索方式
利用图片样本检索（Query By Example） • 可以由用户准备图片样本 • 可以在图片库中浏览
数字图像处理的应用-DigitalImage-Processing
2 of
数字图像处理的应用
36
本节课我们学习：
图像处理的主要应用领域 图像处理在数字水印中的应用 基于内容的图像检索
3 of
图像处理的主要应用领域
36
航天和航空技术方面的应用 生物医学工程方面的应用 通信工程方面的应用 工业和工程方面的应用 军事公安方面的应用 文化艺术方面的应用
但对于数字水印系统来说，隐藏信息的丢失，意味着 版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能，因此， 这样的系统是失败的
遥感数字图像处理教学ppt
80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
01
02
03
04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
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数字图像处理 ppt ppt添加图像的技巧图文教程
在幻灯片上如果全部都是用文字来描述的话，可能在演示的时候都是一个比较枯燥，并
且观众看起来也是比较乏味。下面给大家分享ppt图像编排技巧教程，希望看完本教程的朋
友都能学会并运用起来。
ppt图像编排技巧教程
我们考虑的是图片该如何放置才是最好的呢?最能体现出演示主题，还能让观众记忆犹
新。
一、PPT排版技巧：图像编排对齐原则：包括中对齐、左对齐、右对齐等等对齐方式。
PPT排版技巧：图像编排对齐原则之底对齐方式：
PPT排版技巧：图像编排对齐原则之图片页面内部对齐：
二、上下型构图原则：比较常见的形式，将版面分为上下部分，其中一部分配以图片，
另一部分配以文字形式。
上下型构图原则：在图片需要上下排列时，也存在一些基本原则。列举人物时，级别高
的在上，级别低的在下。
三、上下位置关系的图片该放哪里?上下排列需要考虑到现实情况，比如空间大小位置，
右侧中奖天空放在上方，大海放在下方，符合常规的视觉习惯。
另外一个放图的原则是：人上物下。虽然具体原图笔者不是很清楚，比如下图经过改动
过后至少不会给人一种头顶汉堡的感觉。
四、图片放在一侧，另一侧放在对图片的描述说明或者小图片，这样就有强烈的明暗对
比，效果更贴切。
人物朝向与要表达的意思关系紧密，比如右下图中拥抱文字，根据自己的尝试对对位，
也会觉得是右边的图形展示效果要好。
改动之后营造出的谈话的气氛更浓。
五、对角线型构图原则：是一种比较活泼的一种构图形式，在需要表达元素较少时，可
用于产生强调作用。
六、突破约束排版：用色块辅助
突破约束排版：突出特点
突破约束排版：出血图式
七、图文怎么搭配：通常情况下，我们使用的图片一般分为两种，小图或者填充整个画
面的全图，这两种图片与文字搭配有各自不同的形式。
小图图文搭配：中规中矩，但是图文排放杂乱，但是排放注意主次关系明显突出。
小图图文搭配：图片规格不一，略显呆板，缺乏灵活性，杂乱排列有的时候更显的有活
力，排列更加自然美观。
八、全图图文搭配：直接结合。图文直接结合，最基本最快捷的方式。使用这种方法，
选图是关键，能否找到一张留有大块颜色一致的背景图片很大程度上决定了你能否使用这种
方法。
全图图文搭配：直接结合。其中包括文字处理方式，文字手势之处，文字颜色的选取，
文字的目光之处。
全图图文搭配：添加蒙版，通过添加一层半透明蒙版，在蒙版上添加文字，用以凸出文
字，蒙版的颜色比所在处背景颜色稍微暗淡，这里需要设置透明度。
感谢您的阅读！