運河堤防生態(tài)護坡鉸鏈矩陣的應(yīng)用總結(jié)
運河堤防生態(tài)護坡鉸鏈矩陣的應(yīng)用總結(jié)
一、傳統(tǒng)的漿砌石護坡護墊應(yīng)用分析:
近些年來,傳統(tǒng)河道的堤坡護岸大多采用混凝土、塊石類等功能單一的堅硬材料,使整個河道斷面整齊劃一,表面封閉僵硬,隔絕了土壤與水體之間的物質(zhì)交換,原先生長在岸坡上的生物不能繼續(xù)生存,生態(tài)系統(tǒng)的食物鏈斷開,使土壤和水體中的生物失去了賴以生存的環(huán)境,使原本生機勃勃的河道失去生命力,而成為破壞河道生態(tài)的主要罪魁。
傳統(tǒng)河道護坡的主要幾點不足:
1、僅單一防護、封閉僵硬、不利于水土交換、生態(tài)景觀性差。2、剛性結(jié)構(gòu)、抗沉降性差、容易損壞。3、施工繁瑣、費工費料、施工期較長。
4、不易于搶修搶建、不能重復(fù)使用、后期維護成本高。
二、綠源鴻達---生態(tài)護坡鉸鏈矩陣應(yīng)用分析:
生態(tài)護坡鉸鏈矩陣是由一組尺寸、形狀和重量一致的混凝土砌塊用一根繩索鉸鏈成的連鎖型矩陣,剛硬塊體柔性結(jié)構(gòu),整體聯(lián)鎖,是一種有效防止水浸蝕堤壩岸坡土壤的防治系統(tǒng),使河道護坡具有更堅固穩(wěn)定的防護作用;可全面解決擋土、反濾、排水、生態(tài)、景觀、防護、耐久、人性化等許多在結(jié)構(gòu)上互為制約、對立的難題;以此實現(xiàn)生態(tài)治水、科學治水。
抗壓強度Cc20可根據(jù)坡面實際需要進行組裝鋪放
鉸鏈矩陣主要優(yōu)勢特點如下:
1、安全性:毯狀柔性結(jié)構(gòu)整體聯(lián)鎖,起到抗沖刷、抗滑動、抗沉降、抗拉拔、防止洪水侵蝕堤坡的作用,最高抗流速7.6m/s,經(jīng)久耐用,同時植物根系深入土層對坡面結(jié)構(gòu)起到永久性的加筋加固作用。
2、生態(tài)性:鉸鏈矩陣具有滲水、透氣、消能、植生、保土作用,易于河道水土交換,還原生態(tài)系統(tǒng)并利用食物鏈使得多種生物能夠在此棲息,生態(tài)多樣性好。
3、景觀性:坡面可自生綠化,綠化覆蓋率達100%,既可保留江河湖泊原有的自然形態(tài)地貌,又使坡面整齊美觀。
4、施工簡便性:可機械吊裝或現(xiàn)場組裝、施工快捷省工省時,相比傳統(tǒng)護坡材料縮短工期50%以上。
5、經(jīng)濟合理性:矩陣組合,方便拆卸和重復(fù)使用,利于搶修搶建,后期維護費用幾乎為零,經(jīng)濟合理。
擴展閱讀:【技術(shù)】顏色矩陣應(yīng)用和公式總結(jié)
顏色矩陣應(yīng)用
作者聲明
本文大部分都是自己測試所得的結(jié)果,前面的顏色基礎(chǔ)多半是摘自百度百科里面的,還有更多的色彩方面的一些專業(yè)術(shù)語就不多加介紹了,顏色是感性的,我們可以用數(shù)字描述它,但是卻要通過眼睛感受它的美麗.
所以推薦大家多多測試一下,就是了.
夜色之下--201*/7/8
前言
顏色矩陣的使用是十分簡單而直觀的,功能是十分強大的,有很多功能都是imagetint和greyscale所不能實現(xiàn)的,本文會介紹顏色矩陣總結(jié)的公式,并且簡單的介紹一些色彩的概念.
好吧,我們先了解一下一些,RM中要知道的色彩的一些基本概念吧!
色彩基礎(chǔ)
色相
色相是色彩的首要特征,是區(qū)別各種不同色彩的最準確的標準。事實上任何黑白灰以外的顏色都有色相的屬性,而色相也就是由原色、間色和復(fù)色來構(gòu)成的。色相,色彩可呈現(xiàn)出來的質(zhì)的面貌。自然界中各各不同的色相是無限豐富的,如紫紅、銀灰、橙黃等。色相即各類色彩的相貌稱謂。
色調(diào)
色調(diào)指的是一幅畫中畫面色彩的總體傾向,是大的色彩效果。在大自然中,我們經(jīng)常見到這樣一種現(xiàn)象:不同顏色的物體或被籠罩在一片金色的陽光之中,或被籠罩在一片輕紗薄霧似的、淡藍色的月色之中;或被秋天迷人的金黃色所籠罩;或被統(tǒng)一在冬季銀白色的世界之中。這種在不同顏色的物體上,籠罩著某一種色彩,使不同顏色的物體都帶有同一色彩傾向,這樣的色彩現(xiàn)象就是色調(diào)。
灰度
灰度使用黑色調(diào)表示物體。每個灰度對象都具有從0%(白色)到
灰度條
100%(黑色)的亮度值。使用黑白或灰度掃描儀生成的圖像通常以灰度顯示。
所謂灰度色,就是指純白、純黑以及兩者中的一系列從黑到白的過渡色。我們平常所說的黑白照片、黑白電視,實際上都應(yīng)該稱為灰度照片、灰度電視才確切。灰度色中不包含任何色相,即不存在紅色、黃色這樣的顏色;叶裙灿256級
一般,像素值量化后用一個字節(jié)(8b)來表示。如把有黑-灰-白連續(xù)變化的灰度值量化為256個灰度級,灰度值的范圍為0~255,表示亮度從深到淺,對應(yīng)圖像中的顏色為從黑到白。黑白照片包含了黑白之間的所有的灰度色調(diào),每個像素值都是介于黑色和白色之間的256種灰度中的一種。
對比度
對比度指的是一幅圖像中明暗區(qū)域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級的測量,差異范圍越大代表對比越大,差異范圍越小代表對比越小,好的對比率120:1就可容易地顯示生動、豐富的色彩,當對比率高達300:1時,便可支持各階的顏色。但對比率遭受和亮度相同的困境,現(xiàn)今尚無一套有效又公正的標準來衡量對比率,所以最好的辨識方式還是依靠使用者眼睛。
對比度是最白與最黑亮度單位的相除值。因此白色越亮、黑色越暗,對比度就越高。對比度對視覺效果的影響非常關(guān)鍵,一般來說對比度越大,圖像越清晰醒目,色彩也越鮮明艷麗;而對比度小,則會讓整個畫面都灰蒙蒙的。高對比度對于圖像的清晰度、細節(jié)表現(xiàn)、灰度層次表現(xiàn)都有很大幫助。
有兩種提高對比度的方法:1.提高白色畫面的亮度。
2.讓黑色更黑,降低最低亮度,這個也許有些不好理解,首先,需要知道控制液晶顯示器光線的明暗變化,是不可能通過發(fā)光燈管開、關(guān)來實現(xiàn)的,而液晶又是不能做到100%不漏光的,所以即使調(diào)整至純黑畫面,液晶顯示器還是會有一些亮度的。這是個分母、分子的問題,分子小了對比度自然就高了。
亮度
亮度是指發(fā)光體(反光體)表面發(fā)光(反光)強弱的物理量。人眼從一個方向觀察光源,在這個方向上的光強與人眼所“見到”的光源面積之比,定義為該光源單位的亮度,即單位投影面積上的發(fā)光強度。亮度的單位是坎德拉/平方米(cd/m2)亮度是人對光的強度的感受。它是一個主觀的量。與亮度不同的,由物理定義的客觀的相應(yīng)的量是光強。這兩個量在一般的日常用語中往往被混淆。
簡而言之,亮度(lightness)是顏色的一種性質(zhì),或與顏色多明亮有關(guān)系的色彩空間的一個維度。
飽和度
飽和度可定義為彩度除以明度,與彩度同樣表征彩色偏離同亮度灰色的程度。注意,與彩度完全不是同一個概念。但由于其代表的意義與彩度相同,所以才會出現(xiàn)視彩度與飽和度為同一概念的情況。
飽和度是指色彩的鮮艷程度,也稱色彩的純度。飽和度取決于該色中含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大,飽和度越大;消色成分越大,飽和度越小。
RM中總結(jié)的顏色矩陣公式
基本聲明
聲明一下,本文里面假定顏色矩陣生效前的任意一個像素的RGBA值分別為,R,G,B,A.生效后分別為,r,g,b,a.顏色矩陣對背景色無效就是solidcolor,必須對圖片使用,另外說一下的是顏色矩陣每一個值大小不局限于-1到1之間,比如你可以是m11=4或者其他的都是可以的。
顏色矩陣是對一個個像素進行控制,每一個像素都包含有RGBA這四個分量,因而通過控制他們我們可以實現(xiàn)很多的效果.比如說實現(xiàn)alpha白,aplha白就是將某個顏色分量的透明度a設(shè)置一下,比如設(shè)置為0那么這個顏色就不可見了,就是透明的.這個是用imagetint和geryscale實現(xiàn)不了的,比如說純色的實現(xiàn)等等.總之利用顏色矩陣可以實現(xiàn)大部分ps對于色彩的控制效果.
還有不一定每次非要寫5行來表示你的顏色矩陣,自己通過下面的學習靈活運用下就是了.(顏色的縮放,旋轉(zhuǎn),削減,偏移這些就不扯了,本文只想詮釋直觀的實用顏色矩陣)
顏色矩陣基本定義:
顏色顏色的參數(shù)是由5*5的矩陣表示的,用來改變相應(yīng)的meter=image類型的meter的指定的image圖片的色彩表達方式用的,默認的矩陣如下:
ColorMatrix1=1;0;0;0;0ColorMatrix2=0;1;0;0;0ColorMatrix3=0;0;1;0;0ColorMatrix4=0;0;0;1;0
ColorMatrix5=0;0;0;0;1
主對角線上的值,從左上到右下,依次是.紅,綠,藍,alpha,和一個占位符,0.0表示的是none,1.0表示的是正常,矩陣中允許一種顏色的值來修改另外一種顏色(比如:紅色的值可能有藍色值的一半),最后一行(ColorMatrix5),這個偏移量會直接添加給顏色(比如:colormatrix=0.5;0;0;0;1那么紅色的值就增加了50%)
占位符是神馬呢?這個你不用做太多理解,實際上占位符沒有什么實際的含義,你可以理解為占個位置你發(fā)現(xiàn)上面矩陣是5*5的,如果沒有占位符就會變成5*4的了,可能在顏色矩陣內(nèi)在運算的時候就引入了占位符這個概念,在RM里面寫法是固定的.你不要改就是了
顏色矩陣規(guī)范式
RGBAVm11m12m21m31m41m51
m13m14m15
m25m35m45m55
m22m32m42m52
m23m33m43m53
m24m34m44m綜合公式:
r=R*m11+G*m21+B*m31+A*m41+m51*255g=R*m12+G*m22+B*m32+A*m42+m52*255b=R*m13+G*m23+B*m33+A*m43+m53*255a=R*m14+G*m24+B*m34+A*m44+m54*255
負運算
前面就是只有對角線有值的情況下面
b的負運算值為b=B*m33=64*(-1)=192,但是加上了一個削減量和偏移量這個值會發(fā)生變化,比如加上0.1的偏移,這個問題有兩個解決方案:
(1).縮放后值192的基礎(chǔ)上面加上偏移量0.1*255等于218
(2).做連續(xù)的運算,b=B*m33=64*(-1)+255*0.1=-38(飽和處理后大小為0)Colormatrix的方案使用的是(2)
亮度,對比度和飽和度的實際矩陣
BrightnessMatrixContrastMatrixSaturationMatrix(亮度矩陣)(對比度矩陣)(飽和度矩陣)RGBAWRGBAWRGBAWR[10000]R[c0000]R[sr+ssrsr00]G[01000]G[0c000]G[sgsg+ssg00]B[00100]B[00c00]B[sbsbsb+s00]A[00010]A[00010]A[00010]W[bbb01]W[ttt01]W[00001]b=brightnessc=contrasts=saturationt=(1.0-c)/2.0sr=(1-s)*lumRLegendsg=(1-s)*lumGR=redsb=(1-s)*lumBG=greenB=bluelumR=0.3086or0.2125A=alphalumG=0.6094or0.7154W=whitelumB=0.0820or0.0721亮度矩陣其實是一個RGB分量的簡單的表達矩陣
對比度矩陣是一個由RGB分量值縮放的矩陣,對于矩陣的一個額外的參數(shù)的用途是轉(zhuǎn)移基礎(chǔ)色調(diào)(當c=0的時候),從黑到灰.
飽和度矩陣重新調(diào)整RGB顏色的分配,在s=0的時候,R=G=B=luminancebrightness(亮度)表示的是灰度的亮度層級.
(聲明一點的是,無論是神馬矩陣,歸根結(jié)底都是顏色矩陣,只是表現(xiàn)的方式不同,起到的作用不同而已,所謂的亮度,對比度,和飽和度矩陣是總結(jié)出來的矩陣,是一種經(jīng)驗使然的矩陣)
亮度,對比度和飽和度矩陣相乘之后的矩陣
RGBAWRGBAWRGBAWR[10000]R[c0000]R[sr+ssrsr00]G[01000]G[0c000]G[sgsg+ssg00]B[00100]XB[00c00]XB[sbsbsb+s00]A[00010]A[00010]A[00010]W[bbb01]W[ttt01]W[00001]BrightnessMatrixContrastMatrixSaturationMatrixRGBAWR[c(sr+s)c(sr)c(sr)00]G[c(sg)c(sg+s)c(sg)00]===>B[c(sb)c(sb)c(sb+s)00]A[00010]W[t+bt+bt+b01]TransformationMatrix
那么我們只想對亮度進行控制,直接使用亮度矩陣就是了,復(fù)制亮度矩陣的表現(xiàn)形式,之后定義一個變量b,控制一下b的值就是了.同理我們可以這么使用其他的矩陣,其實都是顏色矩陣,不過相應(yīng)控制的色彩表現(xiàn)是不同的.
亮度,對比度和飽和度矩陣使用范例
比如你可以設(shè)定幾個變量在[variables]節(jié)點下
Brightness=0Contrast=1Saturation=1
之后編輯代碼如下:
[Variables]Brightness=-0.2Contrast=1.2Saturation=1.5[b]Measure=CalcFormula=#Brightness#[c]Measure=CalcFormula=#Contrast#[s]Measure=CalcFormula=#Saturation#[t+b]Measure=CalcFormula=((1.0-c)/2)+b[c(sr)]Measure=CalcFormula=c*((1-s)*0.3086)[c(sg)]Measure=CalcFormula=c*((1-s)*0.6094)[c(sb)]Measure=CalcFormula=c*((1-s)*0.0820)[c(sr+s)]Measure=CalcFormula=c*(((1-s)*0.3086)+s)[c(sg+s)]Measure=CalcFormula=c*(((1-s)*0.6094)+s)[c(sb+s)]Measure=CalcFormula=c*(((1-s)*0.0820)+s)[Image]Meter=IMAGEImageName=cats.jpgColorMatrix1=[c(sr+s)];[c(sr)];[c(sr)];0;0ColorMatrix2=[c(sg)];[c(sg+s)];[c(sg)];0;0ColorMatrix3=[c(sb)];[c(sb)];[c(sb+s)];0;0ColorMatrix4=0;0;0;1;0ColorMatrix5=[t+b];[t+b];[t+b];0;1DynamicVariables=1那么你就可以通過控制相應(yīng)的變量從而控制我們想控制的圖片的亮度,對比度和飽和度了。說明一下的是如果對比度為0就是c=0的時候,那么就沒有色相了,那時候可以利用b控制灰度的層級,0表示純灰.c0的時候就情況多了。
顏色矩陣實現(xiàn)greyscale
先看下面代碼:[Variables]Saturation=0
[sr]
Measure=CalcFormula=(1-s)*0.3086
[sg]
Measure=CalcFormula=(1-s)*0.6094[sb]
Measure=Calc
Formula=(1-s)*0.0820
[sr+s]
Measure=Calc
Formula=((1-s)*0.3086)+s
[sg+s]
Measure=CalcFormula=((1-s)*0.6094)+s
[sb+s]
Measure=Calc
Formula=((1-s)*0.0820)+s[image]
meter=image
imagename=1.pngx=200
ColorMatrix1=[sr+s];[sr];[sr];0;0ColorMatrix2=[sg];[sg+s];[sg];0;0ColorMatrix3=[sb];[sb];[sb+s];0;0ColorMatrix4=0;0;0;1;0ColorMatrix5=0;0;0;0;1DynamicVariables=1
這個就相當于greyscale,相當灰度顯示我們就應(yīng)該想到飽和度,那么我們單獨使用飽和度的矩陣就可以灰度顯示了(但是不能調(diào)整灰度級別(亮度)和對比度),我們只需要將飽和度設(shè)定為0就是了
在亮度,對比度和飽和度使用范例里面也可以實現(xiàn)去色效果實現(xiàn)灰度顯示,你只需要將飽和度設(shè)定為了,就行了,其他的你可以通過設(shè)定亮度和對比度實現(xiàn)一些其他效果,這里就不說了,自己去多弄弄.
或者你了解一些綜合式的運算,那么你只需要將:ColorMatrix1=m11:m12:m13;0;0
ColorMatrix2=m21;m22;m23;0;0ColorMatrix3=m31;m32;m33;0;0
這個矩陣里面設(shè)定為,m11=m12=m13m21=m22=m23m31=m32=m33就是了,之后通過對各行值的不同設(shè)定實現(xiàn)灰度級別的更改.不過推薦亮度,對比度和飽和度使用范例,用這個的控制簡單直觀一點.
Imagetint深入分析
情況一:單獨使用imagetint
先聲明一下imagetint的格式:
Imagetint=R’,G’,B’,A’,在這里透明度aplha設(shè)定A’就不討論了
公式有:r=R/255*R’g=G/255*G’b=B/255*B’
(另外說明一下,R’,G’,B’的取值有效范圍在-255到255,不過可以不考慮-255到0之間的區(qū)域,因為這部分功能用0-255這個區(qū)間就可以實現(xiàn).自己試試就知道了)
情況二:使用imagetint+greyscale
這里面又要分兩種情況:
1.R’,G’,B’只有一個不為0的情況
有公式:
r=R*2*R’/255g=G*2*G’/255b=B*2*B’/255
2.R’,G’,B’有至少兩個不為0的情況
這里面又有兩種情況:
(1).R’不為零
r=R*2*R’/255g=R*2*G’/255b=R*2*B"/255
(2).R’為零
r=0
g=G*2*G’/255b=G*2*B"/255
顏色矩陣實現(xiàn)imagetint
直接上公式:m11=R’/255m22=G’/255m33=B’/255
比如:
[image14]meter=imageimagename=1.pngy=300x=200
imagetint=127.5,127.5,127.5
[image15]meter=image
imagename=1.pngy=300x=300
ColorMatrix1=0.3921;0;0;0;0ColorMatrix2=0;0.3921;0;0;0ColorMatrix3=0;0;0.3921;0;0ColorMatrix4=0;0;0;1;0ColorMatrix5=0;0;0;0;1
上面是等同的.
那么就是說顏色矩陣實現(xiàn)imagetint的表現(xiàn)形式是:ColorMatrix1=R’/255;0;0;0;0ColorMatrix2=0;G’/255;0;0;0ColorMatrix3=0;0;B’/255;0;0ColorMatrix4=0;0;0;1;0
ColorMatrix5=0;0;0;0;1
至于怎么實現(xiàn)imagetint+greyscale自己參照上面的自己試試就是了.
尾聲
正如上面所描述的一樣,相信大家已經(jīng)知道顏色矩陣的相對于imagetint和greyscale的強大之處了.本文都是經(jīng)過自己的測試所得到的總結(jié).難免有所紕漏,還望各位愛好者能夠不吝賜教.利用顏色矩陣你可以做得更多.
友情提示:本文中關(guān)于《運河堤防生態(tài)護坡鉸鏈矩陣的應(yīng)用總結(jié)》給出的范例僅供您參考拓展思維使用,運河堤防生態(tài)護坡鉸鏈矩陣的應(yīng)用總結(jié):該篇文章建議您自主創(chuàng)作。
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