图片颗粒度分析软件

‘壹’ 有没有什么可以处理扫描电镜图片的软件

扫描电镜图片和其他任何图片一样，只要是数字图像，都可以通过图像处理软件进行编辑处理。
根据处理目的，软件可分为通用型和专业性，当然都有正版和盗版，这个你懂的！
通用型最强大的就是众所周知的PS了，最精彩的是伪彩色处理，专业术语为图像增强，提高信息衬度和丰度。
专业的软件则从定量角度提取图像信息，如下图通过立体对图像，进行三维重构，强大的数据库为基础，进而可进行表面粗糙度分析，颗粒度分析。

图像的本质可以看成傅里叶变换模型，通过特殊滤波算法，可修复图像缺陷，单纯从图像美学角度，可以无限美化，例如清晰度，但基本无法提高图像信息。

‘贰’ 最近特别喜欢这种颗粒度的图，有没有人知道这种颗粒度是什么软件

颗粒度特效这个软件有很多，比如美图秀秀等软件就可以把图片进行美化成这种颗粒度的图片，你可以进行下载使用在特效里面，颗粒度可以进行你喜欢的百分比进行调整使用

‘叁’ 金属零件清洁度检测

清洁度检测是制造业最重要的检测手段，工艺流程：将零件冲流+超声波---收集检测液---干燥---冷却---分析膜片上的污染物。

主机厂的金属零件清洁度的要求为8 毫克/根，具体的检查方法和操作流程如下：
1、对清洗池中的金属零件用喷嘴对所有加工表面以及孔进行充分喷射清洗。喷液压力为1.2～1.5bar，喷嘴喷射角度为80°～90°;
2、自动排液。
3、取出并干燥过滤膜。干燥箱内的温度设定为100℃，烘干时间为1 小时;
4、在干燥器中冷却0.5 小时，并马上用分析天平(显示精度：0.1mg)进行重量测定，该重量就是被测金属零件的清洁度;
5、分析过滤膜上颗粒污染物。
清洁度检测台；Parts Cleanliness control， 清洁度控制仪，液体收集仪，液体过滤仪

上海浸泰分享---专注清洁度16年！

‘肆’ 泰坦遥感图像处理软件的Titan Image V8.0特点

1、强大的数据支持能力
1） 能够直接操作PCI PIX、TIF、GEOTIFF、BMP、JPEG、RAW主流遥感影像数据格式，并支持Titan GIS 、ArcView SHP、MapInfo MIF、DXF等上百种数据格式的读取、转换。
2) 具备开放、灵活的底层架构，提供强大的对新增数据源支持能力
2、丰富高效的遥感图像处理功能 持国内外主流遥感影像的高精度处理功能 提供上百种核心遥感影像处理工具供用户选择 集成高空间分辨率卫星数据及航空数据处理、高光谱、雷达数据处理功能，满足用户多种需求 3、方便友好的操作方式
基于国内用户使用习惯的深入调研和理解，提供贴合用户操作习惯的使用流程，界面友好，操作方便，易学易用；
支持多任务处理功能，允许用户同时执行多个处理操作。系统以后台执行操作的方式，并行执行多个处理任务。提高图像处理的效率，节省用户的时间。
4、强大的GIS功能
支持大多数常用GIS数据源，提供对矢量库、影像库、影像文件、各种GIS专题数据的叠加显示及地图整饰工作；提供了高质量、专业化的影像图制作。
5、丰富的二次开发函数库 提供多达上百种的C++图像处理算法库和灵活多样的算法扩展实现模式，支持VC++开发环境； 2） 提供细颗粒度开发组件，支持.NET、C++开发环境。
6、紧密的更新升级机制 密跟踪国产遥感卫星发射计划，快速实现对新增传感器的支持，以提供对TH、ZY-3、ZY02-C的支持 密切跟踪国家相关标准规范修订，确保软件系统的同步更新 关注用户体验，针对用户反馈及时更新 三、Titan Image V8.0 新特性 新增无人机数据处理模块：针对国土、环保、林业等行业的应急保障需求，提供无人机数据的快速定向、自动匹配、空三处理、正射校正以及镶嵌功能，操作简便、高效快捷、通用性强 新增基于卫星遥感影像立体像对的DEM提取功能：能处理P5、天绘、资源三号等多种传感器，支持DEM快速生产； 新增影像自动接边功能：针对影像镶嵌时重叠区域出现错位的问题，提供自动接边处理功能，有效纠正范围可达50个像素，为用户提供高质量的镶嵌结果； 全新的高光谱数据处理模块：从实际工程应用出发，增加多种独创的高光谱处理函数，极大丰富了原有的算法库，能处理主流高光谱卫星遥感数据及实验室光谱仪数据，为高光谱数据用户提供更加专业、实用的高光谱数据处理方法； 全新组织的影像工具箱：对影像工具箱的功能进行了重组，新增遥感影像立体像对DEM提取功能，并集成了原几何配准、影像镶嵌模块，提高了影像工具箱的影像处理能力 改进面向对象分类功能：改进图像分割算法的运行效率，能更好的支持大数据量的分割，提高面向对象分类的实用性 改进影像镶嵌功能：对自动镶嵌线生成算法进行了重新设计，提高镶嵌效率； 四、Titan Image V8.0 产品功能 Titan Image8.0流程化定制模块提供一个工作流处理的定制工具，提供了遥感图像常用操作和处理算法，用户只需根据数据处理的要求，很方便地定制所需的数据处理流程，系统即可根据用户的要求自动、批量地处理图像数据。用户也可以根据数据处理要求的变化而相应地更改数据处理流程。 可视化操作界面； 可定制与扩展的数据处理流程； 批处理与高效性。 重点项目介绍：
遥感数据处理商用软件（863重点项目）
遥感数据处理商用软件项目由北京东方泰坦科技股份有限公司主持，采用遥感领域成熟的研究成果和先进的软件开发技术，研制开发了完全自主知识产权、实用、可靠、先进的泰坦遥感图像处理软件系统，该系统目前已达到了和国际知名遥感图像处理软件同等技术水平。系统由软件集成环境、几何校正，影像镶嵌，雷达数据处理，高光谱数据处理，高空间分辨率数据处理、三维飞行、影像库服务管理九个主模块组成，同时具有强大的二次开发功能，满足了我国各行业遥感应用的需要。目前该软件已经在众多行业得到了广泛的应用，被很多行业用户选定为本行业的底层支撑软件平台；获得了国家多部门多次表彰，并被指定为“国家级重点新产品”。
多源遥感数据处理与服务系统（863重点项目）
该项目由北京东方泰坦科技股份有限公司牵头武汉大学、中科院遥感应用研究所、中国测绘科学研究院三家单位共同参加完成的面向国家和行业部门提供大范围、综合、高效的多源遥感数据处理与应用服务，实现我国自主卫星遥感数据综合化、流程化处理与应用。该系统借鉴国际多源遥感处理和产品加工前沿技术，建立专业的遥感图像加工处理系统（高分辨率处理专业模块、SAR数据专业处理模块、高光谱数据处理专业模块和红外遥感数据专业处理模块），为“多源遥感数据综合处理与服务系统”提供技术支撑。 该项目的成果，为我国自主产权的大数据量遥感数据快速并行处理系统奠定了基础。
投资项目遥感动态监测与管理信息系统（863重点项目）
北京东方泰坦科技股份有限公司作为项目承担单位负责整个项目的管理和核心技术的攻关及产品研发。该项目针对国家统计局在投资项目动态监测与管理方面的重大需求，通过制定相关标准和规范，基于遥感技术，结合GIS、GPS技术，研究对投资项目进行遥感动态监测与管理的机理、模型和技术方法，建立投资项目遥感动态监测与管理业务运行系统。该系统解决了目前统计业务中空间地理信息缺乏、数据更新迟缓、实地取证困难、数据难保真等方面的问题，全面提升对投资项目的宏观监测管理水平，为国家统计局投资司的投资项目监测管理业务实现“阳光统计”、“科学统计”提供技术手段，为投资项目的重点监测与预警、快速遥感调查应急反应、统计辅助巡查等提供新的技术支撑和信息服务。该项目的成果，在重点投资项目的实施监测、用地监测管理等应用中，得到广泛应用。
泰坦 (Titan)大型空间信息处理系统软件平台（北京市科技攻关重大计划）
本项目在泰坦GIS、遥感、制图等软件基础上，研发形成了可以支撑大型空间信息处理应用的软件平台，该平台可以进行遥感图像的网络分布式处理，海量空间数据管理，研制了空间信息应用开发组件库，特别是在大型空间信息处理系统平台集成技术上的创新成果，得到了专家组的一致认可。项目成果在“北京一号小卫星深加工”、“网络导航及产业链构造”等多个民用和军用项目中得到应用，开发了国内各领域的大量用户，取得了很好的经济和社会效益，项目成果荣获2006年“北京市科技进步二等奖”，较好地推动了我国自主创新的空间信息软件行业的发展。
土地整理遥感监测技术研究与应用（863项目）
该项目是国家科技部在对地观测与导航领域设立的863专题项目，项目对遥感技术及地理信息系统在土地整理中的应用进行了深入研究。主要包括基于遥感数据的土地资源整理标准研究，基于成像光谱与雷达数据等多源数据融合的土地质量信息提取，基于“3S”技术的全国、区域、县域和乡级不同尺度的土地资源调查、监测技术方法体系构建。该项目由国土资源部有关部门具体组织协调管理，由北京东方泰坦科技股份有限公司具体实施完成。该项目成果为土地变化的快速监测，建库管理提供了基础。
高(多)光谱遥感矿物蚀变信息提取技术及软件开发（863项目）
该项目是国家科技部在资源环境技术领域设立的863专题项目，由北京东方泰坦科技股份有限公司具体实施完成。根据冶金勘查部门的具体应用要求，北京东方泰坦科技股份有限公司完成了基于GIS的遥感图像标准制图技术与规范文本，研发完成了遥感矿物蚀变信息提取技术的软件系统以及示范区的系列应用成果。形成了一套比较完备的遥感矿物蚀变信息提取的方法体系和工程化的解决方案（或工作流程）；构建了不同地质与生态景观区遥感矿物蚀变信息提取的最佳方法组合模式；提交了一套遥感矿物蚀变信息提取技术的软件系统。该系统在西藏地质勘查及南非找矿中，被有关部门广泛采用。
大数据量数据压缩、传输与规模化处理关键技术研究（国防科工委“十一五”民用遥感卫星应用技术研究项目）
该项目是国防科工委在“十一五”我国民用遥感卫星应用技术发展领域设立的研究项目，项目完成了建立统一的大数据量航空、航天遥感数据的存储和管理模型，大数据量遥感影像的快速高质量压缩机制，大数据量遥感数据的大规模处理平台三大任务。该项目研究了包括海量空间数据的压缩算法研究、海量高速率数据的实时传输与记录研究、高性能遥感数据处理技术研究等，为遥感空间数据的快速压缩、网上发布与处理奠定了基础。

‘伍’ Nutanix云软件是如何保障数据安全的

Nutanix 提供了企业级的超融合和虚拟化解决方案，并提供了自有的虚拟化软件AHV。运行在 Nutanix AHV 虚拟化平台上的应用，就可以实现更细颗粒度的保护（也称微分段技术）。这个解决方案叫做 Flow，它通过 App 归类的方法定义了“类”之后，将策略级别相同的虚拟机放入这个类中，再根据类来定义策略，实现类和类的安全防护。这样的解决方案，不关心IP地址、虚拟机所属 VLAN及所在位置，也不关心虚拟机迁移后IP地址是否发生变化，就实现了精细颗粒度的访问控制，完成了访问控制列表、VLAN 无法做到的事情。。如果对我的回答满意的话，请采纳

‘陆’ 颗粒度分析用微分和积分表示的意思如何对应标准值表上的数值

摘要 亲 粒度测试是通过特定的仪器和方法对粉体粒度特性进行表征的一项实验工作。粉体在我们日常生活和工农业生产中的应用非常广泛。如面粉、水泥、塑料、造纸、橡胶、陶瓷、药品等等。在的不同应用领域中，对粉体特性的要求是各不相同的，在所有反映粉体特性的指标中，粒度分布是所有应用领域中最受关注的一项指标。所以客观真实地反映粉体的粒度分布是一项非常重要的工作。下面就我具体讲一下关于粒度测试方面的基知识和基本方法。 一、粒度测试的基本知识 1、颗粒：在一尺寸范围内具有特定形状的几何体。这里所说的一尺寸一般在毫米到纳米之间，颗粒不仅指固体颗粒，还有雾滴、油珠等液体颗粒。 2、粉休：由大量的不同尺寸的颗粒组成的颗粒群。 3、粒度：颗粒的大小叫做颗粒的粒度。 4、粒度分布：用特定的仪器和方法反映出的不同粒径颗粒占粉体总量的百分数。有区间分布和累计分布两种形式。区间分布又称为微分分布或频率分布，它表示一系列粒径区间中颗粒的百分含量。累计分布也叫积分分布，它表示小于或大于某粒径颗粒的百分含量。 5、粒度分布的表示方法： ① 表格法：用表格的方法将粒径区间分布、累计分布一一列出的方法。 ② 图形法：在直角标系中用直方图和曲线等形式表示粒度分布的方法。 ③ 函数法：用数学函数表示粒度分布的方法。这种方法一般在理论研究时用。如着名的Rosin-Rammler分布就是函数分布。 6、粒径和等效粒径： 粒径就是颗粒直径。这概念是很简单明确的，那么什么是等效粒径呢，粒径和等效粒径有什么关系呢？我们知道，只有圆球体才有直径，其它形状的几何体是没有直径的，而组成粉体的颗粒又绝大多数不是圆球形的，而是各种各样不规则形状的，有片状的、针状的、多棱状的等等。这些复杂形状的颗粒从理论上讲是不能直接用直径这个概念来表示它的大小的。而在实际工作中直径是描述一个颗粒大小的最直观、最简单的一个量，我们又希望能用这样的一个量来描述颗粒大小，所以在粒度测试的实践中的我们引入了等效粒径这个概念。 等效粒径是指当一个颗粒的某一物理特性与同质的球形颗粒相同或相近时，我们就

‘柒’ 为什么正片扫描出来会有颗粒

你的计算机里应该准备好下面的两个软件：
1）Vuescan 7.3.9 2）Photoshop 5.5 (2) 调整显示器
使用Photoshop

作为一个专业的图像处理工具，Photoshop的功能非常丰富和完善。对于非专业人士来说，恐怕很少有人能够把一本Photoshop的教程书从头到尾给读完。事实上，我从来没有读过任何有关Photoshop的书籍。我曾经和一位俄罗斯商业图片设计师在一起工作过，我的所有招数都是从他那里学来的。

加工一张图片的基本步骤有以下几个:

1）图像旋转
2）调整色调和反差
3）保存图像文件
4）缩小图像尺寸
5）锐化图像
6）色彩空间转换
7）生成JPEG格式文件

下面将分别解释每个步骤

(5.1) 图像旋转

经过Vuescan扫描出来的图像十有八九是颠倒的，就像下面这张图片。因此当打开图像文件后的第一步就是要调整图像的方位。使用的命令是：Image>Rotate Canvas。具体的旋转方向根据实际情况而定。
(5.2) 调整色调和反差

在做图像的色调和反差的调整时，有个准则就是：任何调整过程都要尽量保留图像的原有数据信息。

这一点非常重要，图像中包含的数据信息一旦被丢失就再也无法找回。换句话说，在图像加工过程中如果某些数据信息被丢失，那么第1步到第3步的整个过程就变成不可重复过程。

比如说，你今天调好了一张图片，并且存盘保留下来。之后你发现以前调整的结果并不是最佳结果。那么你需要重新打开图像文件进行调整。如果第一次加工后图像就残缺了，那么后来的加工就变成徒劳的了。这时唯一的补救办法是重新扫描原底片。

现在看一下Photoshop里哪些命令是会产生数据丢失的：

1) Auto Levels （自动色价）
2）Auto Contrast （自动反差）
3）Brightness/Contrast （亮度和反差）

上述几个命令是应该尽量避免使用的。

调整色调和反差的基本方法是改变图像的直方图，或者说调整RGB通道的相对位置。这步工作将通过Photoshop里的Levels命令完成。对于Photoshop 5.5来说，调出该命令的菜单是：Image>Adjust>Levels，或者用键盘组合Ctrl-L。下面来看一看如何用Levels来调整前面扫描出的图像。

打开Levels后得到这样的对话框：
作为调整色彩平衡的最简单方法是“在图像中寻找中灰色物体”。前面我曾经要求找一张带有灰色景物的片子来扫描，就是为了这一步而作准备的。

具体做法是：点击“色彩选择器”，然后把光标移出Levels对话框之外，编辑的图像之内的任何地方。你会看到显示屏上的光标由箭头变成一支吸管。继续移动鼠标器，把吸管的顶端对准图像中带有灰色景物的位置上。

在下面的例子里，吸管的顶端是放在水边码头的水泥过道上面（图像的灰色方块内）：
当吸管的位置选好以后就可以点击鼠标器。这时注意观察图像的色彩变化情况。在点击鼠标器的同时轻微移动吸管的位置。重复“点击-移动-点击”的过程，直到感觉色彩的变化满意了为止。下面是色彩改变后的图像。可以看到图像里水泥码头由原来的品红色变成了中灰色，草坪的绿色也显露出来。
就如同使用傻瓜相机拍照一样，对于初次使用Levels工具来调整色彩平衡的人来说，“寻找中灰色物体”是一个简单而又可靠的方法。

在今后的深入讨论中你会看到这实际上是在调整RGB三个色彩通道的平衡关系。

调整一张图像的反差或者亮度的工具仍然是使用Levels命令。

到目前为止，作为例子的图像总体看上去有些发暗。这并不是原底片曝光不足而造成的，而是因为扫描软件的内部参数与具体用户使用环境不匹配所造成的。具体讲，对于同样的底片，如果你拿给软件作者那里扫描，在他的软硬件环境下图像的结果可能是最佳的。软件的作者会根据他的判断调整软件内部的默认参数值。但是对于你自己来说，你的软硬件环境不可能与软件作者的完全一致。在这种情况下如果继续依照默认的参数值，你的扫描结果就会有差异。

根据我自己的使用经验，经过扫描后的反转片几乎100%的需要做增加亮度的调整。
这是调整前的图像：

使用鼠标器把位于直方图下方中间的那个游标向左移动。在移动的同时注意观察图像的亮度变化情况，直到满意为止。从下面的图像可以看到其亮度有明显的变化。
对于决大多数反转片来说，扫描图像的反差都很高，因此在这里先忽略调整反差的步骤。对于负片来说，由于胶片的特征曲线不一样，扫描图像的反差往往偏低，需要在Photoshop里适当的增加反差。等到扫描负片时我们再重新使用Levels命令来调整图像的反差。

至此图像的调整工作就完成了。
(5.3) 保存图像文件

下面一步就是要保存刚刚编辑好的图像。存盘命令使用菜单File>Save，或者Ctrl-S。

存盘后的图像文件是“档案”文件。今后的任何后期加工，比如：生成上网文件，加边框，构图裁剪，打印输出，等等都是以这个文件作为基础。

总结一下。到目前为止完成了一张扫描图像的原始加工过程：

1）图像旋转，使用命令：Image>Rotate Canvas
2）调整色调和反差，使用命令：Image>Levels or Ctrl-L
3）保存图像文件，使用命令：File>Save or Ctrl-S

在继续往前走之前，我想应该再重点解释一下使用Levels命令调整色彩平衡的原理。

一般说来，造成图像偏色的原因是多种多样的，偏色现象在Photoshop里的反映就是RGB这三个色彩通道不平衡。那么如何考察RGB通道是否平衡？如何调整才能使RGB通道达到平衡状态？寻找这两个问题答案的过程就是调整图像偏色的过程。

下面还是来举例说明。对于前面讲过的图像调整过程，采用的方法是，“寻找中灰色物体”。当你在Levels对话框里使用吸管找到中灰色的区域时，如果你仔细观察RGB通道的变化情况，你就会发现如何分别改变RGB通道的参数值而达到色调平衡。下面分别给出了三个通道的变化情况：
概括讲，调整前的图像偏品红色，为了消除过多的品红色，软件程序（Photoshop）根据在吸管的位置所采集到的RGB值，减小了红色的比例（从1变到0.97），增加了绿色的比例（从1变到1.08）。

了解这个原理非常重要。你可以想象一下，在你所拍过的片子中带有中灰色景物的片子是很有限的。对于不含中灰色区域的图像就无法使用吸管来调整色偏，这时候就完全靠你自己做手工调整了。

前面我曾经提到过，本帖中的任何其它步骤都可以“照葫芦画瓢”，但是唯独这一步是要靠自己的工夫。图片是在你自己手里，显示器上看到的图像和你手里的底片相比，色彩的偏差程度只有你自己清楚。只有你自己才能决定如何改变RGB通道的相对位置。

在完成前面的工作之后，继续加工上网用图片的基本步骤是：

4）缩小图像尺寸
5）锐化图像
6）色彩空间转换
7）生成JPEG格式文件

下面举例说明每一步的操作要点。

(5.4) 缩小图像尺寸

这一步用到的菜单命令是：Image>Image Size。为了尽可能保证缩小后图像的质量，缩小的比例应该设置为整数倍，比如缩小的倍数可以是原尺寸的1/2,1/3,1/4。掌握这一点非常重要。很多人在改变一个图像的大小时，往往是调整图像的边长。比如说，把像素为2932的图像所小为1000。实际上这种做法无形中破坏了原有图片的像质。

正确的做法如下图所示。在设置Vuescan的参数时，我们曾经把图像的输出分辨率设为300dpi。选用这个分辨率的目的就是为了便于改变图像的尺寸。

注意在调整尺寸的对话框里只改变Resolution的值。在这个例子中，根据最终想要得到的文件尺寸，你可以把300改成150，100，75。
这是改变后的情况。注意：把分辨率从300改成100以后，图像的边长就从2932变成974。改变后的边长虽说不是正好1000个像素，但是边长974任然能够满足“不超过1000像素的上网要求”。

(5.5) 锐化图像

这一步所用的命令是：Filter>Sharpen>Unsharp Mask。关于是否使用USM和使用USM的程度，我经常看到一些错误的概念：

有些人坚实拒绝使用USM，认为USM是一种欺骗行为。尤其是对于那些评论镜头好坏的片子。事实上，当经过扫描仪产生的图像，不管扫描分辨率是多少，原底片的清晰度都要受到影响。还有，Resize后的图像在清晰度方面也要受到破坏。使用USM就是为了弥补这些损失。

作为另外一个极端现象，有些人为了表现一张高清晰度的图片，往往“超剂量”地使用USM。事实上确起到了相反的作用，过量使用USM的后果是破坏了图片的层次感，或者增加了图片的颗粒度。不管怎样看上去都会不舒服。

使用USM时涉及到三个参数，Amount, Radius, Threshold。恰当选取这三个参数的组合是得到最佳效果的关键。这里先忽略深入的讨论，作为上网用的图片，如果图像的边长小于1000个像素的话，那么你就选用这样的参数组合（140, 0.5, 1)。
(5.6) 色彩空间转换

由于我们在Photoshop里选用了BruceRGB作为工作空间，而在Windows环境里的图像阅览器都是使用sRGB色彩空间，因此通过Photoshop保存的Jpeg图像文件不能够直接在Windows里观看，必须经过从BruceRGB到sRGB的空间转换之后再保存图像文件。

前面曾经有人提出对于相同的图像，在Photoshop之外观看会有不同的色彩效果，如果你忽略了这一步就会发生这种现象。

空间转换的菜单命令是：Image>Mode>Profile to Profile。下面是空间转换功能的对话框。注意选择目标色彩空间为sRGB。参考资料：http://sxyar.bokewu.com/blog4667.htm