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(xué)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?zhǔn)沟枚喾N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(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)。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。灰度共有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(dāng)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(biāo)準(zhǔn)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(xué)習(xí)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

RGBAV

m11m12m21m31m41m51

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(dāng)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(dāng)于greyscale，相當(dāng)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?yán)锩嬖O(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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