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機器視覺技術

為了解決photoshop模糊邊緣的問題，作者陳兵旗 這樣論述：

　　本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例。   　　上篇「機器視覺理論與演算法」包括：機器視覺、圖像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、幾何變換、單目視覺測量、雙目視覺測量、運動圖像處理、傅立葉變換、小波變換、模式識别、神經網路、深度學習、遺傳演算法。   　　下篇「機器視覺應用系統」包括：通用圖像處理系統ImageSys、二維運動圖像測量分析系統MIAS、三維運動測量分析系統MIAS 3D、車輛視覺導航系統。   　　本書匯集了圖像處理絕大多數現有流行演算法，以淺顯的圖文並茂的方法講解複雜的理論演算法，每個演算法都給出了實際處理案例

。   　　書中所講案例均來自生產實踐，都得到了實際應用的檢驗。   　　本書不僅適用於機器視覺和圖像處理專業理論結合實踐的教學，對於本科系及相關科系的課題研究人員和專業技術人員也具有重要的參考價值。

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基於模糊邏輯的影像銳化技術之研究

為了解決photoshop模糊邊緣的問題，作者張立興 這樣論述：

由於影像處理演算法需要較高的時間與空間複雜度，早期的智慧型手機因硬體效能上的限制較難實現，而今日智慧型手機的硬體規格愈來愈強大，許多影像處理的後製功能被應用於智慧型手機上，例如：HDR(High Dynamic Range)、全景拍照、影像銳化等。人們用數位影像記錄生活中的點點滴滴，數位影像已伴隨我們成為日常生活中的一部分。本研究提出基於模糊理論的一種自適性影像銳化方式，該方法可使影像高頻區域(邊緣與細節)銳化程度提升，同時在低頻的區域銳化程度降低，為了提升執行速度我們使用簡易的方式來判斷所在位置是否為高頻區，如果不是則該像素的值直接輸出，在以往的銳化方法中如Laplacian，使用線性的方

式達到影像銳化的效果，但卻會產生低頻區域雜訊提升的現象，而Unsharp Masking是將計算後的高頻影像加回到原影像中得到銳化後影像，同樣也會導致雜訊提升，為了避免影像在銳化的過中會出現雜訊上升的副作用，我們提出一種非線性的銳化方式配合自適性的銳化強度參數調整，在邊緣的地方銳化效果良好且在平坦區也不會造成雜訊提升。實驗結果顯示所提方法不但能有效強化影像邊緣與細節，與傳統的Laplacian和Unsharp Masking銳化方法相比，平坦區域也不易導致雜訊提升。

職業繪師的人物插畫即戰力

為了解決photoshop模糊邊緣的問題，作者Sideranch 這樣論述：

訪問100位插畫家匯集而成的200個想法與技巧 公開提升畫功的Know-How   　　本書訪問了100位以上的插畫家， 　　以他們的回答為基礎， 　　將實用的思考方式和技巧濃縮在每個頁面中。 　　從容易運用的基礎知識和技術， 　　到推薦的繪圖公式和方便的繪製技法， 　　內容包括繪製身體的訣竅、上色的講究之處、展現姿勢的魅力、數位技法、線條表現、構圖的傳達能力等，一應俱全。   　　【Chapter1人物的外型】 　　蒐集了許多繪製人體時必須注意的技巧，例如臉部和身體的平衡、符合角色個性的五官畫法等。   　　【Chapter2服裝／配件】 　　則是介紹了衣服皺褶的畫法、必須事先了解的衣服

細節，以及繪製配件時的重點等技巧。   　　【Chapter3數位線稿／塗色／收尾】 　　彙整許多關於使用繪圖工具來作畫的技巧。有關工具功能的使用說明部分，收錄了CLIP STUDIO PAINT與Photoshop的操作方式。   　　【Chapter4姿勢／構圖】 　　介紹繪製姿勢時的訣竅、如何掌握具有良好平衡的構圖，以及在構圖上展現出各種效果的技巧等。   　　書中介紹的200個技巧， 　　是由多種不同畫風的插畫家所提供， 　　內容多元、知識量豐富， 　　你一定能在其中找到適合自己的技巧！   本書特色   　　◎訪問100位囊括各種類型的插畫家，匯集200個從基本功到變化應用的實用技巧

！ 　　◎每頁一個關鍵技巧，不長篇大論，掌握訣竅後就能現學現用！ 　　◎搭配有／無運用技巧的插圖對比，一眼就能看出差異！

應用消失點及深度模型產生二維影像之深度圖

為了解決photoshop模糊邊緣的問題，作者李柏漢 這樣論述：

近幾年來拜科技之賜，許多3D顯示設備也陸續趨於完善，如何幫現有大量2D的影像視訊產生其深度圖以便在3D顯示器撥放是一個非常重要的議題，而深度圖(Depth Map)的產生扮演著關鍵的角色。本論文提出將影像區分為前景與背景，分別予以分類並套用適當的深度漸層圖模型。前景部份，若影像中能找到消失點，則以該消失為基礎產生深度漸層圖，若影像中找不到消失點，則應用類神經影像分類法，將前景分類再套用該類型預設之深度漸層圖模型。背景部份則依類神經網路分類再套用該類型預設之深度漸層圖模型。實驗結果顯示，本文產生之深度圖合成的3D立體影像，在主觀評估上受測者可明確感受到影像之立體感；而在客觀評估部份本文產生之深

度圖與Stereo Matching和Photoshop產生的實際深度圖相比較，若在影像景物單純且走向一致時，MAPE最好可到1.29%。