光场相机 Lytro Illum 使用说明书
Lytro公司光场相机二代 Lytro Illum 使用说明书设置白平衡46参数栏66手动设置白平衡47菜单栏66连拍深度标尺66使用自拍定时50为重新对焦处理图像数据67使用网格参考线50为图像重新对焦68使用曝光柱状图52调整图像的光圈69设置光学偏移53调整图像视角70调整设置菜单53使用网格视图开始重新排列菜单54使用曝光柱状图信息72重新排列菜单删除图像72使用关灯功能555删除网格视图中的一张或多张图像72使用手动对焦打开设置菜单7使用包围对焦56深度创作功能7使用包围曝光58重新对焦范围使用焦点锁定60深度标尺77使用变焦锁定60光场超焦距对焦位置78使用超焦距对焦6Q光学偏移79使用闪光灯61调整光学偏移82使用水平线62深度柱状图和深度覆盖图83调校水平线63图像回看模式64包围对焦85图像回看模式中的菜单栏和参数栏65设置菜单86距离测量90格式化SD卡86关于90亮度86更新相机软件90声音86将配对数据传输到SD卡90曝光模拟86帮助91剪裁警告87重置91即时预览87图标术语表92文件格式870S连接87学习资源96长曝光NR(长曝光降噪)87规格参数表97控件8半按快门88女全警告101曝光轮88法律信息102曝光轮功能分配88镜头环89重新排列菜单89重映射按钮89AEL(自动曝光锁定)89常规89日期和时间时区90语言90YTROLL∪M欢迎使用 Lytro ILLUmLytro ILLUM是一款重新定义摄影方式的光场相机。它的创新软件系统捕捉光场中的每一束光线,为摄影者提供一科独特的全新摄影体验。不同于传统相杋,光场相机的独一无二的交互性让光场的每一个细节尽在摄影者的掌握当中。光场技术的优势不同于传统相机, Lytro Illum捕捉并记录包含光线方向的“光场”。在 Lytro ILlum推出之前,光场相机都只停留在技术实验阶段。实验人员使用一支连接到超级计算机的长焦镜头进行技术验证。 Lytro的硏发人员将这项科技优化成熟,将其发挥到极致,只为呈现在您的于中。捕捉这些光线的基本数据给予摄影者前所未有的对焦、改变视角和3预览的功能。并且这些高级功能在每张照片中都可以使用。使用 Lytro Illum,摄影师可以获得全新的摄影体验和大胆创新的机会,不管您捕捉是为了精彩瞬间还是用于商业用途, Lytro Illum都能给予您最大的可能。学习使用 Lytro ILlUM这本使用说明书是 Ly tro Illum的技术指南。在接下来的几章中您将了解到 Lytro Illum的操作方法、不同的模式、设置和按钮。要发挥 Lytro Illum的最大潜能,我们推荐您查看附加教程以便更好地使用 Lytro Illum捕捉和创作III HD k要查看视频教程,请前往training.Lytro.comytro为您精心准备了一系列教学资料,包括培训资料、视频教程、在线帮助和为培训图库。前往training.Lytro.com在以下分类中获取更多内容新用户培训和新机设置( Orientation& Setup)光场101( Light Field101)光场和景深( Light field in the Field)工作流程( Workflow)这些教程包括 Lytro ILlUm的工作原理和软件系统,电脑软件,和发布到网络和移动设备(比如手机、平板电脑)的方式快速参考指南相机外部各部分3271.热靴2.电源按钮3.肩带挂孔44. Lytro按钮85.快门键6.前部拨轮57.对焦环9变焦环9.电池仓610.三脚架接口11.微型USB3.0接口1012.HDMI囗和SD卡仓保护壳13.肩带挂孔4.触摸屏15.自动对焦按钮16.后部拨轮17.曝光锁定按钮141516(AEL按钮)18.自定义按钮(Fn按钮)19.超焦距对焦按钮11201721.自定义按钮(Fn按钮)22.超焦距对焦按钮12131819包装清单Lytro Illum相机Lytro IlLum快速指南Lytro ILLUM快速充电器Lytro ILLUm充电锂电池Lytro IlLum镜头盖· Lytro ILLUm镜头遮光罩肩(脖)带肩带挂孔环(2)中性密度滤镜(ND8)-72毫米微型USB3.0连接线镜头布参数需求Lytro Illum需要使用SD卡(需另购)。推荐使用高速 Class10SD卡(读写速度95MB/秒)最低要求:Mac0S8X10.9或更高(最低:4 GB RAM, Intel corem2Duo或更新)或64-bit WindOWs 7 5X 64-bit Windows 8(min: 4GB RAM, DirectXR 10.0 and dual-processor CPU推荐配置:Mac0SX10.9或更高(8 GB RAM, Intel i5或更高)或64-bit Windows 7 or 64-bit Windows 8(8GB RAM, Intel i5 or equivalent or better)显卡Intel hd4600或更高AMD Radeon m hi6750或更高NVIDIAR GCFOrCeOR GTS450或更高拍摄模式下的触摸屏显示31.取景界面2.深度标尺3.菜单栏4.参数栏CMP39AWBC32cM2S200s150z0.0Om101105634
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利用MATLAB实现医学图像处理与分析
利用MATLAB实现医学图像处理与分析边缘是图像最基本的特征。所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合, 它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。边缘具有方向和幅度两个特征, 沿边缘走向, 像素值变化比较平缓; 垂直于边缘走向, 像素值变化比较剧烈, 可能呈现阶跃状, 也可能呈现斜坡状因此, 边缘可以分为两种: 一种为阶跃性边缘, 它两边的像素灰度值有着明显的不同; 另一种为屋顶状边缘, 它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。对于阶跃性边缘, 二阶方向导数在边缘处呈零交叉; 而对于屋顶状边缘, 二阶方向导数在边缘处取极值。第6期高向军,等:利用 MATLAB实现医学图像处理与分析1749d imw rie( modif, ank le_new series d en, n b)在 MATLA B中,笔者实现算法如下:a读入图像,预定义3.2 Levelset图像分割初始轮廓,如图3(a)所示;b定义离散化水平集函数;c)曲线在医学图像分割研究中,基于 level set技术的活动轮廓模演化,递准过程;d)求解演化后的零水平集,即为分割图像的型正引人注目。本实例在 MATLAB环境中,实现了Chm和边缘,如图3(b)所示。Ⅴese提出的无梯度的活动轮廓模型,并应用在医学图像分割之中。4结束语CⅤ分割方法的基本原理如下:没定义域为Ω的图像uo实践证明,MAT^AB软件功能强大、数据计算能力突出、被闭合边界C划分为目标O(C的内部)和背景B(C的外语言简洁易读。使用图像工具箱中的医学图像处理函数可以部)两个同质区域。两个区域的平均灰度分别为c1和c2此时方便快捷地实现医学图像的读写及简单处理功能。本文用实能量函数可看做为外部能量和内部能量之和,即例证明了在 MATLAB环境中可以方便、快速、有效地实现复杂E(cIc> C)=EinsidefC)+Eoutsidec)医学图像处理算法。同时Ⅵ ATLAR工具箱涉及的专业领域广H, m isc,(uo-Ci2dx dy+泛且功能強大。由于工具箱具有可靠性和开放性,可以方便H2IJout ie c)(o-C2)2dedy-YICI地直接加以使用,也可以将自己的代码加到工具箱中以改进函数功能。因比,在Ⅵ ATLA B(R2006b)环境下,实现医学图像的处理和分析具有很大的应用优势和价值。参考文献:1」田捷,包尚联,周明全.医学影像处理与分析[Ⅵ].北京:电子工业出版社,2003.(a)初始图像(b)分割结果「2]张尢赛,陈福民·D)IαM医学图像窗口变换的加速算法[J.计图3 Level set分割结果算机工程与应用,200339(13):218-2203]王立功,刘伟强,于甬华,等.DCOM医学图像文件格犬解析与当闭合边界C处于两个同质区域的边界时,能量达到最应用研究[J计算机工程与应用,20642(29):210212225小。为了解决曲线的拓扑变化问题,C-V分割法采用了水平[41曾筝,董芳华,陈咣,等.利用 MATLAB实现C断层图像的三维集方法,将闭合边界C嵌入高一维的曲面ψ中,根据初始闭合重建[J·CT理论与应用研究,200413(2):24-29曲线c构造一个内正外负的符号距离水平集函数中这样就5l任忠宝,李佳·基于 MATLA B的颅面三维重构技术J·计算机将关于闭合曲线C的能量函数转换为关于曲面中的能量函(6]王家文,李迎军.MAAB7.0图形图像处理(M].北京:国防数,再通过变分技术可以得到关于曲面的偏微分方程模型,即工业出版社,2006冲=1中/Yd(y中/1中1)-1(mo-c12+2(no-c2)2通(71HANT, VESE L. A ctive con bou rs w ithou t edges JI. EEE Tans过求由面的零水平集就可以得到C的位置mage Process 2001, 10(2): 266 277(上接第1740页)相比,本文算法虽然计算量有所增大,但能acam pos itc m ethod[ J]. Pattern Recogn tion 1982, 22(4: 381正确区分质量中等区域和质量较差的区域,并将背景区域和质385.量较差、后继算法无法恢复的噪声区域分割,保留质量巾等41 MEHTRE B M. F ngerp rmt m age ana ls s for autm atic ren tifica tion区域,使后续算法的处理区域更精确。I J] M achine Vis ion and App lica tons 1993, 6(2-3): 124-1395]苏彦华·Ⅴ balc++数字图像识別技术典型業例[M]·北京:人4结束语民邮电出版社,2004I6]耿茵茵,唐良瑞.指纹图像分级分割算法ⅠJ.北方工业大学学本文提出了一种改进的基于指纹灰度特性的指纹图像分200012(3):2-26割算法,克服了传统自适应阈值分割算法在指纹与背景交接区[7]甘树坤,欧宗瑛,魏鸿磊,基于灰度特性的指纹图像分割算法[J域,以及指纹内部脊线太淡或脊线粘连的区域分割不准及分割古林化工学院学报,200623(1):68-71前景边界的方坎效应问题,适用于更多类型的指纹图像,且分[8] ROSENFILD A, KAK A C. Digita I im age process ing[M].Naw割比较精确。实验结果表明,该算法的分割效果很好,对前景Yor a cadem i press 1976区和背景区的分割更加灵活准确,有效降低了指纹图像噪声的[9]G0 NAZALES R C. WOODSR E. D igital m age processing[M I影响,它不仅能分割出指纹质量较好的图像,也能有效地分割Read a add ison w esley 1992噪声干扰较大的指纹图像,经过分割后的图像指纹纹线清晰、「11田捷,杨鑫,生物特征识别技术理论与应用M],北京:子工业出版社,2005流畅,具有较强的适应性和很高的实用价值。目前该算法已被应用到成熟的指纹识别算法中。10]吴|金,朱兆达图像处理中阂值选取方法3年(192-1992)的进展(12)[J.数据采集与处狸19938(3):1920}(4):26278.参考文執I 12 BAZEN AM, GEREZ S H. Segn en tation of fingeprin t m ages[ c]//l]陆颍.指纹自动识别原理与方法综述[J]·工栏数学学报.2004Prme of the 12th Annual W orks op on C icu its Sys kms and Sign al21(6):10031010Pocess ng Neherland I s n, 2001 276-2802]硎 HANG J anwei I Heng li s udy on segm ent a lgorithm in au m a[l3]冯星奎,颜祖泉,肖兴明,等.指纹图像合成分割法[J.计算机l i fige prill ilen Lifica lion[ J. M cro oomputer Applica tons应用研究,200017(1):7G77199915(12)202214]韩思奇,王蕾·图像分割的阈值法综述丨J].系统工程与皃子技13 CMEBTREUM.C是是出m出是 lishing630 bihgts-ycscrved.htp/w. cnkinct
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