图片
互联网图片信息网络传播权侵权特点
互联网图片信息网络传播权侵权特点 近年来，随着互联网的普及，涉图片作品的信息网络传播权侵权纠纷呈上升之势。该类案件呈现“五多”特点： 一是侵权主体多为公司。被告公司为对外宣传、拓展业务，在未经图片作者许可的情况下使用图片，进而侵害他人图片作品信息网络传播权。 二是获得图片方式多不合法。审理中发现，除少数涉案图片系被告向图片网站购买取得外，多数案件中涉案图片系未经权利人许可直接从他人网页上复制、下载后所得，易发生侵权纠纷。 三是盗取图片多用于网站建设。大部分案件中，被侵权图片拍摄的并非被告公司产品，但被告公司仍将图片作为公司网站的配图使用，借此美化公司网站、提升视觉效果。 四是疏忽大意导致的侵权行为多。涉案公司大多将网站建设与维护外包给第三方完成，所使用的图片亦由第三方获取后提供，但因著作权法律意识不强，未能仔细审查网站图片来源致发生纠纷，主观上系疏忽大意，故意侵权的情况较少。 五是被告公司抗辩多无法成立。被告公司多抗辩称侵权图片系建立网站时由第三方放置，但无法提供相应证据，也未在使用中及时通过后台操作撤下侵权图片，以致得不到法院支持。 链接>>> 杨浦法院分析知识产权反诉案件后发现，知识产权案件中的反诉纠纷具有如下“四多”特点： 一是纠纷发生多源于特定种类合同。原被告之前多签订有技术服务合同、软件开发合同或特许经营合同，原告起诉被告要求支付价款时，被告反诉称原告未按照合同约定提供服务或产品，违约在先。 二是合同对服务质量、技术产品参数等多未作出明确约定。涉案合同多是提供服务或产品一方准备的格式合同，对合同价款、支付时间等约定较详细，但出于对自身水平过于自信或意图减轻责任等原因，对服务或产品的内容、质量标准、违约责任等语焉不详。 三是履行中多对合同内容作出变更。履行过程中，原被告多因为技术上遇到困难、被告需求进一步明确等原因对服务内容、技术产品功能等做出修改，当事人虽在履行时予以容忍，但诉讼时多要求对方承担违约责任。 四是举证时多提供电子证据。为证明履行过程中对合同的修改情况，原被告均大量提交电子邮件、微信聊天记录、手机短信等电子证据。质证时，原被告往往因为情绪对立或意图规避责任而否认电子证据真实性或相关性，法院认定证据效力、查清案件事实存在较大困难。 来源：上海高级人民法院网
报纸图片新闻的传播效果.
报纸图片新闻的传播效果 在今天的“读图时代”，图片新闻在报纸中的地位和作用越来越突出。图片新闻形象生动、吸引力强，而且不受受众文化水平、地域的限制，可以实现全球传播。但图片新闻的传播效果还有待进一步加强，笔者认为，必须提高传播主体的业务素质，重视图片的选择和编辑，提高受众的主观能动性。图片新闻的传播特点图片新闻与文字新闻相比，传播特点可以概括为以下几个方面： 1.形象生动，吸引力强直观形象是图片新闻的突出优势，它以视觉形象传递信息内容，以图文结合的方式加强感知和认识，不仅能够提高受众关注度，而且能加深受众对新闻事件的理解。图片新闻的形象性能够弥补文字新闻的抽象性，使一则枯燥的信息变得有声有色，具体可感。这种形象生动能使传播具有相当强的生命力。 2.事实回放，现场感强图片新闻是对过往事件的简单回放，比起文字新闻来说，受记者主观因素的影响少，现场感强，说服力大。图片讲求抓拍，是对事件某一瞬间的定格。这种瞬间定格的效果可以唤起并延续受众对客观事物的某种情感。比如一张反映大学生毕业典礼的图片，容易使受众回想起当年自己毕业时的情景，从而增强了传播效果。 3.无声语言，辐射面广文字新闻的传播效果受受众的文化水平的制约。图像语言不受受众文化水平高低的限制, 可以在任何人群中传播交流。因此，图片新闻可以超越时空，跨越地界，为所有民族所共享, 不受受众区域和语言的局限。影响图片新闻传播效果的因素1.图片本身的质量作为新闻的图片应该是“会说话“的图片，甚至能与受众进行对话。图片新闻要发挥传播效果，其构图、色彩等都要非常到位。这就对摄影记者提出了高要求，记者不仅要善于抓拍镜头，善于抢拍镜头，留下最精彩、最感人、最真实的瞬间，还要有高度的社会责任感和职业道德，拒绝摆拍和用软件大幅度修改图片。 2.图片编辑的设计图片的编辑设计包括图片的切割，图片在版面中的具体位置，图片的大小，底纹、边框的运用等。图片编辑的好坏对图片新闻的版面效果有着最直接的影响。通常而言，假如整版报纸的注意值为100，那么左半版比右半版注意值大，上半版比下半版略易于吸引人的注意，大幅照片比小幅照片更能吸引人。图片新闻放在报纸的哪个版、某个版的哪个位置都将影响受众对它的认知，从而影响到传播效果。 3.传播主体的把关传播主体既是图片新闻的创造者，也是图片新闻的传输者，他对图片的把握与图片的效果有直接的联系。每张新闻图片在正式上版刊发之前，将受到层层把关，在把关过程中，媒体人都会根据报纸的定位、时下的热点、受众的需求等对新闻图片进行适当合理的加工处理。提高传播效果的对策与建议要加强图片新闻的传播效果，需从传播主体、信息载体和受众三个方面来考虑： 1.提高传播主体的业务素养（1）培养一支业务精湛的摄影记者队伍。图片新闻的关键在于通过视觉语言反映事件、人物和环境等，因此，摄影记者专业化不仅要求他们掌握过硬的摄影技术，还要能够运用视觉语言，充分展示、准确传达报道中的新闻要素。“文字报道可以舍弃表象直接揭示问题的本质，而新闻图片则是要通过表现事物现象来揭示问题的实质，这就要求摄影记者具备更敏锐的观察力。” ①正是这种观察力，在暗中影响着摄影记者镜头前的取舍。由于新闻的真实性原则，摄影记者更要注重这种观察力的培养。只有从新闻的专业角度进行思考，图片新闻才会有深刻的内涵、独到的见解，才能给受众留下长久的回味与深刻的印象。
jquery实现图片翻转特效
效果图： CSS： html,body,div,span,applet,object,iframe,h1,h2,h3,h4,h5,h6,p,blockquote,pre,a,abbr,acronym,address,big,cite,code,d el,dfn,em,font,img,ins,kbd,q,s,samp,small,strike,strong,sub,sup,tt,var,dl,dt,dd,ol,ul,li,fieldset,form,label,legend,tabl e,caption,tbody,tfoot,thead,tr,th,td { margin:0; padding:0; border:0; outline:0; font-weight:inherit; font-style:inherit; font-size:100%; font-family:inherit; vertical-align:baseline; } :focus { outline:0; } a:active { outline:none; } body { line-height:1; color:black; background:white; } ol,ul { list-style:none; } table { border-collapse:separate; border-spacing:0; } caption,th,td { text-align:left; font-weight:normal; } blockquote:before,blockquote:after,q:before,q:after { content:""; } blockquote,q { quotes:""""; } body { font:normal62.5%/1.5Helvetica,Arial,sans-serif; letter-spacing:0; color:#434343; background:#efefef url(../img/background.png)repeat top center; padding:20px0; position:relative; text-shadow:01px0rgba(255,255,255,.8); -webkit-font-smoothing: subpixel-antialiased; } #container { width:580px; padding:10px; margin:0auto;
图像颜色特征提取原理
一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:
dreamweaver图片展示特效代码
js脚本结束 4。简单的页面加密