一种使用后可变颜色的彩色轮胎及其制造方法

一种使用后可变颜色的彩色轮胎及其制造方法     

浅谈彩色沥青混凝土在路面工程中的使用

公路建设不断发展，对公路的要求越来越高。彩色沥青混凝土有多种特殊用途，被广泛应用和普及。本文就彩色沥青混凝土的应用进行了分析研究。     

基于深度学习的彩色以及近红外图像去马赛克

单传感器捕获的彩色-近红外（RGB-NIR）图像存在光谱干扰，从而导致重建出的标准彩色图像（RGB）图像与近红外（NIR）图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法，通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题，使得网络更容易训练，并且提升了网络的拟合能力。首先，用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征；然后，将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征；其次，为充分利用低级特征与高级特征，将多个残差稠密块提取到的特征进行组合；最后，通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组（IVRG）数据集、有植被的户外多光谱图像（OMSIV）数据集和森林（Forest）三个公开数据集进行实验。实验结果表明，所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。     

天然彩色桑蚕丝行业市场分析与产品开发

文章分析目前国内外天然彩色桑蚕丝行业的市场供求状况及产品开发方向,并探讨天然彩色桑蚕丝行业未来的发展趋势。分析指出,作为一种特种天然、绿色、生态型纤维材料,天然彩色桑蚕丝具有传统白色蚕丝所没有的诸多优良性能,可用于设计开发各种高附加值、差异化、个性化的特色纺织品,在非纺织品领域也同样具有较好的开发利用价值及市场推广发展前景,为行业发展及产品研发提供有益借鉴。     

基于彩色图像处理的浮选尾煤灰分软测量研究

浮选尾煤灰分是浮选产品的一个重要指标。针对选煤厂浮选尾煤灰分多采用离线检测而无法实现在线准确测量，以及当前浮选软测量多采用单一的灰度图像从而导致软测量模型精度及适应性较差的问题，提出了一种基于彩色图像处理的浮选尾煤软测量方法，建立了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的浮选尾煤灰分软测量模型。模型以不同颜色空间的彩色特征、灰度均值以及浓度特征为输入变量，以尾煤灰分作为输出变量，采用粒子群优化算法对LSSVM模型参数进行优化。结果表明：所建立的尾煤灰分软测量模型可以较好地实现浮选尾矿灰分的在线预测，引入浮选尾矿图像的彩色特征可以提高尾煤图像分析的精度，预测精度达96.89%。研究成果在柳湾选煤厂现场应用，并取得了较好的尾矿灰分测量效果。     

彩色轮胎的生产工艺及设计要点

介绍不同工艺的彩色轮胎，总结白胎侧和半彩轮胎的工艺、结构及配方设计要点。彩色轮胎改变了传统轮胎以单一黑色为主的状况，让轮胎颜色更加丰富；传统黑色轮胎的配方设计时只需考虑原材料对胶料性能的影响，彩色轮胎进行配方设计时则需同时兼顾原材料对胶料性能的影响。     

基于MSRCR的水下图像清晰化算法

针对水体、悬浮颗粒对光线极强的散射效应导致水下图像细节模糊、对比度下降及颜色失真的问题,在水下光学成像模型的基础上,利用改进的暗通道先验算法对图像进行清晰化处理,并结合MSRCR算法对图像进行颜色恢复,实验结果图像和客观质量评价指标显示,该算法提高了图像清晰度和对比度,并且达到了修正色彩不平衡的效果。