1. 最优化影像
尼康优化校准是用于调整影像的颜色与对比度等整体属性，也可以在原有影像的数据为基准，对照片的锐利度、明度、饱和度进行细部微调。
标准模式的对比度、饱和度能给人以沉着的影像，适合大多数拍摄主体；鲜艳模式拍出的照片颜色鲜艳，对比度非常高；单色模拟搭配各种颜色滤镜的拍摄效果，是利用对比性构成的照片，有黄、橙、红、绿四种滤镜和黑白效果。
优化校准可以用到JPG和RAW格式图片上，甚至可以预先设定好参数，传到其它相机上套用或利用储存卡将数据传到电脑上，并利用Capture NX2 滤镜进行设定，可以一次套用到选定的RAW格式的照片上。
2. 最优图像优化
1，系统优化方法在哲学上又可以叫做整体优化方法。简单的说就是，从整体立场出发。通过自然的选择或人为的手段，综合掌握整体内部要素之间以及整体与外界之间的关系，使整体达到最佳状态并且费力最小，即最优化。
2，系统优化的过程一般是，先建立整体的模型，对所有模型进行最优化分析，把分析得到的结果进行对比，评价各种模型或方法的优劣，最后综合得出最优化的方案，确定出最优目标的解。
3. 图像处理优化
超文本传输协议 （HTTP）来实现的，浏览器其实就是个翻译网页代码的一个工具，你说你的浏览器显示图片速度慢无非就三点原因：
1.你的网速比较慢。这个问题只有你提速没有办法。
2.浏览器在运作的同时也会加载很多控件，单击浏览器工具查看“管理加载项”，把你认为没用的东西都删掉。
3.网站资源不好，我是说是没有经过优化的，比如说你要看的网站上的图片比较大，图片代码没有优化，那么打开肯定比较慢。 建议用第三方优化软件优化一次，同时打开工具---internet选项---浏览历史记录---删除（除了第一项不打勾，其余都打勾）
4. pdf优化图像质量
已经转换了就没有办法了，重新转换，必要时可以使用 pdf editor 这样的软件，将图片插入进去。
造成该情况的原因是你插入的图片在EXCEL中，可能并未被压缩，在转换为PDF的时候，会被调整和压缩，造成图片部分失真。5. 最优化在图像处理中的应用
1、电脑打不开，屏幕上面显示“屏幕优化中，请稍等……”这是因为电脑的屏幕分辨率设置得太高的原因，解决方法是：关闭电脑，重新启动。
2、显示器的分辨率问题，你原本设置的太高了，显示器不支持，更换下就好了。设定固定的分辨率，就没有这些现象了。
6. 优化图像质量
可以，现在的智能机像素都是比较高的，用手机拍摄是没有问题的，但是要注意光源情况，否则也会出现模糊的情况、在加上看你的拍摄效果和后期作图的能力了，但是图片不美观会直接影响到产品后期的销售，但是要注意图片尺寸和大小、图片质量等问题，并且最好经过后期优化后再上传，毕竟美观的图片还是可以有点击率的
7. 影像增强处理
2D电影转制成IMAX版本，一般是会采用IMAXDMR技术的。
IMAXDMR处理过程的第一步，是以最高的解析度扫描35毫米影片的每个画格，然后，把它们转制成数字画面。如果影像原本就是以数字方式所捕捉的，那么IMAX将获得更高分辨率的原始素材。
第二步，用历经多年开发和完善的专有图像增强技术，对于每幅画面进行优化处理。原始素材内的有用信息，都会被仔细分析。然后，专业人员会用一些技术对这些画面进行数字影像增强处理，包括：增强画面锐度、进行颜色校正、清除图像颗粒、消除图像不稳定现象等。
最后，完成增强处理的数字信号将被录制到15/70格式胶片或IMAX数字硬盘上。于是，当IMAX最先进的放映系统把这些画面投射到银幕上，观众就看到了明亮、清晰、稳定，绝对使人目瞪口呆的视觉影像。
8. 图像优化软件
一、首先第一步就是iQOO手机，之后打开在桌面找到并点击进入<相册>,再选择点击右上角两个点图标。
二、然后第二步就是选择下方的设置选项。
三、最后一步就是将自动优化手机存储选项关闭，即可关闭iQOO相机自动优化。仅供参考
9. 图像优化算法
凸优化算法是最优化问题中非常重要的一类，也是被研究的很透彻的一类。
对于机器学习来说，如果要优化的问题被证明是凸优化问题，则说明此问题可以被比较好的解决。
求解一个一般性的最优化问题的全局极小值是非常困难的，至少要面临的问题是：函数可能有多个局部极值点，另外还有鞍点问题。
对于第一个问题，我们找到了一个梯度为0的点，它是极值点，但不是全局极值，如果一个问题有多个局部极值，则我们要把所有局部极值找出来，然后比较，得到全局极值，这非常困难，而且计算成本相当高。
第二个问题更严重，我们找到了梯度为0的点，但它连局部极值都不是，典型的是这个函数，在0点处，它的导数等于0，但这根本不是极值点：
梯度下降法和牛顿法等基于导数作为判据的优化算法，找到的都导数/梯度为0的点，而梯度等于0只是取得极值的必要条件而不是充分条件。
如果我们将这个必要条件变成充分条件，即：问题将会得到简化。
如果对问题加以限定，是可以保证上面这个条件成立的。
其中的一种限制方案是：
对于目标函数，我们限定是凸函数；对于优化变量的可行域（注意，还要包括目标函数定义域的约束），我们限定它是凸集。
同时满足这两个限制条件的最优化问题称为凸优化问题，这类问题有一个非常好性质，那就是局部最优解一定是全局最优解。
