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屏幕软打样技术是近年来发展的新技术,应用日益广泛。由于使用显示图像模拟硬拷贝图像,显示的设置、环境光的条件、观察的条件等因素都会对软打样的效果造成影响,需要进行深入的研究。用4幅典型图像分别改变明度和彩度制作了68对具有不同平均色差值的测试图像,用EIZO CG19显示器在不同环境光照明条件下进行显示,通过心理物理实验对测试图像对进行了目视评估实验,测试并分析不同环境光条件下对显示图像色差分辨的影响,以便确定最佳的软打样观察环境光照条件或范围。 相似文献
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基于特征码匹配的静态分析方法提取的特征滞后于病毒发展,且不能检测出未知病毒。为此,从病毒反编译文件及其灰度图出发进行特征提取及融合,采用机器学习中的随机森林(RF)算法对恶意代码家族进行分类,提取恶意代码的操作码指令和灰度图纹理2个局部特征,并将颜色直方图作为恶意代码的全局特征。实验结果表明,融合恶意代码特征与RF算法可实现恶意代码家族的有效分类,平均准确率达到99.59%。 相似文献
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0引言静电电压高,静电感应突出,尖端放电现象严重,可发生现场放电产生数万伏静电火花,引起火灾。静电对油品危害很大,瞬时即可出现事故,要杜绝静电危害必须以预防为主,常 相似文献
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