细节--电视新闻闪光点

本文分析了电视新闻中展现细节的重要性,认为电视新闻记者只有加强自身学习,逐步提高自己细节捕捉意识,才能更好地展现电视新闻中的每一个细节,使电视新闻细节成为电视新闻的"闪光点"。     

浅谈广播人物报道中的细节处理

广播人物报道的细节处理至关重要,人物、故事、情感只有通过细节才能生动、真实、浓缩地展现出来.广播人物报道的细节处理体现在采写制作的全过程,从拟定详细的采访文案,到合理运用素材、精心构思,再到制作时典型音响的运用,处处都有对细节的把握.细节处理得当,才能让广播人物报道更具魅力.     

超高清电视清晰度和细节表现力测量方法探讨

在研究超高清电视观看特点的基础上,基于人眼细节分辨极限的视觉特性,解释传统清晰度测量方法。提出了一个全新的概念"细节表现力",用来评价显示设备显示图像细节的表现能力。分析探讨了清晰度和细节表现力的测量方法,该方法为进一步确定超高清电视清晰度和细节表现力的标准测量方法提供参考。     

网格索引下反向插补图像纹理细节增强算法

通过对图像纹理细节增强,提高低质量采集图像的识别和细节特征分析能力.传统的图像纹理细节增强算法采用纹理结构信息特征子空间多维谱峰搜索方法,算法只考虑结构信息特征子空间中的纹理特征,对剩余的元素没有进行有效的网格化分区,细节增强效果不好.对此,首先进行图像结构纹理信息传导模型设计,引入网格索引方法对图像纹理细节增强的优先级进行判定,然后提出一种基于反向插补的网格索引下补图像纹理细节增强算法.提取亮度、对比度和结构相似度等能有效表征图像的结构化特征,采用反向插补实现图像纹理细节增强,仿真结果表明,该算法对图像纹理细节特征的检测概率最高,有效确保增强后的图像质量,提高低质量采集图像的识别和细节特征分析能力,在图像识别和成像处理等领域应用价值较高.     

我的十大管理心得

1."一把手"抓细节战略上藐视敌人,战术上重视敌人。战术说的就是细节。第一,细节太重要了,尤其是关键环节的细节。一把手抓细节,可以有效地减少项目所承担的风险。第二,模范起带头作用。如果一把手是"马大哈",下面的人也会和你一样,那这个项目就完了。一把手要抓细节,能让"细节为王"的理念落实到行动中来。回顾我20年的下海生涯,有上坡和下坡。恰恰这20年里有三个时期我是抓细节,亲自干的。2.责任、权力、义务配套我们过去有这种情况,有权力的没有责任,有责任的没有权力,也没有利益这种     

一种宽动态范围下的红外图像局部细节增强算法

针对红外图像在宽动态范围下压缩到窄动态范围时带来的图像细节显示模糊、暗处细节丢失以及对比度偏低等问题,提出了一种基于引导滤波分层的红外图像细节自适应增强算法。对背景层利用优化的CLAHE算法来进行压缩,对细节层利用脉冲噪声的多尺度检测并结合韦伯定理的方法进行压缩;解决前述的弱细节模糊以及暗部细节丢失问题。综合主、客观实验结果表明,相对于映射类、分层增强类以及Retinex和集成学习类增强算法,本文所提算法在背景层对比度和光照强度优化、细节层噪声抑制和弱细节增强上取得优异效果;在信息熵、PSNR和SSIM三种客观评测指标下综合效果最佳;处理速度达到150 f/s。在保证实时性的同时,不仅提高了图像的整体对比度,还突出了图像的局部细节,适用于宽温度范围下复杂环境的应用。     

一种用于遥感图像云雾处理的小波系数加权算法

依据小波变换理论分析,得出图像经多层小波变换后,低层细节系数频率高于高层细节系数,近似系数的频率最低.遥感图像景物的频率较高,云雾频率较低.提出通过选择合理的分界层数,将景物信息尽量分配到低层细节系数,云雾噪声尽量分配到高层细节系数,对低层、高层细节系数、近似系数分别给予权重,增大低层细节系数,突出景物信息,减小高层细节系数,削弱云雾噪声,依据近似系数包含云雾状态,保持或减小近似系数.同时还提出以信息熵作为分界层数和权重选择的依据.实验证明,该算法优于同态滤波和Retinex算法.     

基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法

利用静脉识别原理采集的静脉图像通常模糊不清、难以分辨。传统的CLAHE算法虽然能够提高静脉图像的对比度,但是会丢失图像的一些细节信息。文章提出了一种基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法。首先对静脉图像进行ROI提取,采用CLAHE算法增强静脉与手背间的对比度;然后利用多尺度细节融合算法得到静脉图像的细节图,再通过均值滤波滤除细节层中的高频噪声;最后把上面两种方法得到的图像加权叠加得到细节增强后的静脉图像。实验结果表明,该方法在提高静脉图像对比度的同时保留了原图像的细节信息。     

梯度稀疏和最小平方约束下的低照度图像分解及细节增强

低照度图像存在细节模糊、对比度低等问题.针对这些问题,本文提出一种低照度彩色图像增强算法.首先建立梯度稀疏和最小平方约束模型,将图像分解为结构层和细节层;然后采用提出的多尺度边缘保护细节增强算法强化图像的细节信息并滤波;最后把细节增强的图像经改进的Retinex算法映射,最终得到细节增强、亮度适宜、对比度较强的修复图像.实验结果表明,主观上：图像细节增强,亮度适宜;客观上：结构层图像的一维像素线性图显示其平滑特性效果较好,细节增强图的NIQE（5.5202）、BRISQE（31.1893）和PSNR（25.3625）特征较好,修复图像的熵值（7.4421）、边缘强度（128.3231）和平均亮度（121.1827）较好.本文算法实现了对低照度图像的有效分解及细节增强,并提高了图像综合质量.     

FLIR公司热成像细节增强DDE技术的分析

对FLIR公司数字细节增强技术(DDE)进行了分析,认为该技术的处理结果之所以能够清晰显示不同温度背景下的细节信息,源于其对原始14 bits红外图像全局大动态场景信息的合理压缩以及局部小动态温差细节的保留和提升,最终能够在8 bits图像中保留对整体场景有效感知的同时,突出图像可能的目标场景细节信息.并以此为思路,进行了一个热图像动态压缩和细节增强处理实验,相对以往的AGC方法,取得了较好的动态压缩和细节增强效果.     

基于空域和频域处理的红外图像细节增强算法

高精度高动态红外图像具有对比度低和有效灰度范围窄的特点,因此为了提高红外图像细节纹理的显著性,避免空域处理中噪声和盲元对弱对比度细节纹理的影响,同时利用频域处理的全局性,提出了一种基于空域和频域处理的红外图像细节增强算法.首先在空域内对红外图像进行高频细节和低频背景的分离,然后将其转换到频域内并利用伽玛变换对细节的高频...     

注重电视作品中的细节

细节是一部电视片成功的基石.细节被有些人视为芝麻、绿豆,而电视艺术的表现正在于抓住了具有象征力量的芝麻、绿豆等细节,使整体精益求精.恰如其分的运用细节,能够使严肃、呆板、平面、枯燥的电视报道变得立体、鲜活,使观众看过之后不仅印象深刻而且回味无穷.一个好的电视报道吸引和征服观众的很重要的一种办法是巧妙运用细节.     

一种结合PE的高动态范围红外图像压缩及细节增强算法

针对在提升高动态范围红外图像中潜在或弱小目标细节的同时,还需兼顾噪声抑制、对比度增强的问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的动态范围及细节增强算法。对背景层采用平台直方图均衡算法进行压缩,对细节层先采用中值滤波进行去噪,再采用非线性映射对细节中潜在的弱小目标细节进行增强,最后按照一定权重合并得到细节增强后的图像。综合主、客观实验结果,相对于映射类、直方图均衡、双边滤波分层增强等算法,该算法能够在动态范围压缩的过程中提高红外图像目标场景的对比度,突显其纹理特征,取得良好的细节增强效果。     

论电影《海洋天堂》中细节的运用

一部影视剧叙事的成功与否,与电影化的细节有着直接的关系,细节丰富且运用巧妙的电影往往叙事严谨,情感丰富,产生共鸣.在电影化叙事中,细节带出人物出场、表现人物性格、构建人物关系、引出核心戏剧冲突、推进人物关系和剧情的发展,从而完成叙事.由薛晓路导演的《海洋天堂》就是一部以细节取胜电影.通过对《海洋天堂》的解读,详细分析了影片中对于细节的运用.     

论电影《海洋天堂》中细节的运用

一部影视剧叙事的成功与否,与电影化的细节有着直接的关系,细节丰富且运用巧妙的电影往往叙事严谨,情感丰富,产生共鸣.在电影化叙事中,细节带出人物出场、表现人物性格、构建人物关系、引出核心戏剧冲突、推进人物关系和剧情的发展,从而完成叙事.由薛晓路导演的《海洋天堂》就是一部以细节取胜电影.通过对《海洋天堂》的解读,详细分析了影片中对于细节的运用.     

基于自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法

红外图像普遍存在对比度低、细节不清晰、边缘特征不突出等问题。针对这些问题,本文提出了一种自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法。采用引导滤波将红外图像分解为背景层和细节层;然后采用自适应阈值邻域条件直方图结合对比度受限直方图均衡方式,对背景层图像进行灰度压缩和对比度增强;接着利用引导滤波的中间计算结果构造滤噪掩模,在对细节层进行增强的同时有效滤除背景噪声;最后将背景层和细节层处理结果进行线性融合得到细节增强后红外图像。主观评价和客观数据计算表明,本文提出的红外图像细节增强算法无须手动调节参数即可实现对各类场景的自适应,可以在抑制噪声的前提下,有效增强图像细节,并提升图像整体对比度水平。对算法进行了嵌入式移植,显示效果和资源占用表明算法具有很强的工程化应用水平。     

细节管理对输液治疗护理品质的影响

目的:分析细节管理对输液治疗服务品质的影响。方法:创建护理质量管理小组、制定细节管理标准、细化护理流程、增强护士自身的细节意识、护理工作标准化等细节管理。结果:实施细节管理后,护士的静脉输液知识与技能水平、输液治疗护理专项检查成绩等均由显著提高。结论:通过将细节管理应用在输液治疗护理工作中,能够显著的提高输液治疗护理品质。     

自适应字典学习的卷积稀疏表示遥感图像融合

基于细节注入方案的遥感图像融合主要包括两个步骤:空间细节提取与注入。为保证被提取细节的质量与确定合适的调制系数,本文提出一种基于自适应字典学习的卷积稀疏表示遥感图像融合方法。该方法先利用引导滤波和非抽取小波变换来分别获取全色图像和多光谱图像的空间细节;然后自适应地学习提取空间细节的字典,并将其引入卷积稀疏表示模型来重构联合细节图像;最后,将联合细节通过联合判别调制系数注入到上采样的多光谱图像中得到最终融合结果。实验结果表明,本文方法的融合结果无论从主观效果还是客观定量评价,都优于一些主流的遥感图像融合方法。      

基于子带分解多尺度Retinex的红外图像自适应细节增强

为实现高动态范围红外图像压缩和高亮区与阴影区细节增强,提出一种基于子带分解多尺度Retinex自适应细节增强方法。利用子带分解多尺度Retinex获取三个独立光谱子带;利用引导滤波将各子带分为细节层和基础层;之后依据子带特性设计细节增强权值基函数,自适应实现红外图像细节增强;针对输出图像平滑区灰度不均匀特点,自适应求取Gamma曲线实现灰度映射。实验结果表明:经本文算法处理后图像阴影区与高亮区细节得到明显增强,全局视觉效果良好。客观测评结果表明:本文算法有效增强图像细节信息,并且与经典基于双边滤波的细节增强算法比较,本文算法耗时没有增加。     

基于形态学的可变权值匹配自适应图像增强算法

为了精确提取图像的细节特征,改善图像增强的效果,该文提出了一种基于形态学的可变权值自适应增强算法。通过构造扩展全方位多尺度结构元素,并进行top-hat变换,分解了图像不同方向不同尺度的细节。该文打破了传统形态学增强算法中各方向细节取均值融合的思想,实现了根据图像的局部灰度特性,动态调整各方向不同尺度细节的权值。在图像增强过程中,根据提取到的细节的结构化特征,构造相应的自适应增益函数,从而实现图像的自适应增强。实验结果表明,该算法能较好地利用图像的自相关性,比传统的形态学增强方法更有效地突出图像的细节信息,且能抑制噪声的放大。