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基于SSLUT的颜色空间转换的快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了满足实时视频分析中颜色空间转换的效率要求,本研究提出了一种DSP上基于简化移位和查表法(simplified shift and lookup table method, SSLUT)的YCbCr到HSV颜色空间的快速转换算法,并对转换后的图像质量做了综合评价。首先,采用定点移位法把YCbCr转换到RGB,再用查表法将RGB转换到HSV,以实现YCbCr到HSV的快速转换。其次,分别基于DSP和PC两个平台上分析了算法速度。最后,从客观测量和满足人眼视觉特性两个方面,利用峰值信噪比和结构相似性算法综合评价转换后的图像质量。通过算法时间和图像质量评价实验的结果表明,该算法具有良好的实时性。同时,可使图像有较高的保真度 相似文献
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在图像去雾领域中,目前多数去雾模型难以维持精度与效率的平衡,高精度的模型往往伴随着复杂的网络结构,而简单的网络结构又往往会导致低质量的结果.针对该问题提出一个基于雾浓度分类与暗-亮通道先验的多分支去雾模型,通过对带雾图像分类,使用复杂度不同的网络来处理不同雾浓度的图像,可在保证精度的同时提高计算效率.模型由轻量级雾图像分类器和基于暗-亮通道先验的多分支去雾网络2部分构成:前者将带雾图像分为轻雾、中雾、浓雾3类,输出雾浓度标签;后者包含3个结构相同、宽度不同的分支网络,根据雾浓度标签选择不同的分支网络处理不同雾浓度图像,恢复至无雾图像.提出一个新的雾浓度分类方法以及基于该方法的雾浓度分类损失函数,可根据带雾图像的暗通道特征和恢复难度,结合生成图像质量和模型计算效率,得到对带雾图像合理准确的分类结果,达到去雾效果和算力需求的良好平衡.提出新的暗通道与亮通道先验损失函数,用于约束分支去雾网络,可有效提高去雾精度.实验结果表明,模型能够以更低的网络参数量和复杂度得到更优的去雾结果. 相似文献
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磨损失效是金属材料主要的失效形式之一,因此减少材料表面磨损一直是金属改性的研究重点。基于粘着理论、润滑相结构、润滑膜行为等不同角度,对如何提升金属材料的减摩性能进行解读,并根据理化性质的改变,综述2类表面减摩方向:化学减摩、物理减摩。化学减摩由自润滑涂层展开,阐述自润滑体系的分类,从粘着摩擦力探究润滑膜的减摩机制。介绍外部直接添加与原位合成的减摩方法。举例了4种自润滑涂层的制备工艺:喷涂、气相沉积、微弧氧化、高能束熔覆。物理减摩中的梯度纳米和表面织构是当前的研究热点。通过探究脆性摩擦层与应力应变的变化,研究梯度纳米结构的变形机制,介绍了机械研磨、激光冲击等制备技术。表面织构在不同摩擦状态下,拥有储油、集屑、流体动压润滑的功能,常见的制备方法有激光刻蚀、化学刻蚀等。最后对金属表面减摩的未来发展进行展望:从多尺度追溯起源,完善摩擦理论;利用原位合成、微观结构活动探究如何延长减摩时间;展开多元体系、工艺的优化,向经济实用的方向发展。 相似文献
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分别以TiC粉和Ti+C粉为原料,采用外加法和原位法制备了TiC/Ni激光熔覆涂层,分析了TiC生成方式对涂层物相组成、微观组织、硬度和磨损性能的影响。结果表明,涂层的物相组成不受生成方式的影响;但Ti+C质量分数高于30%时,原位法涂层无法成型,而外加法可获得40%TiC的涂层。外加法涂层中TiC以原料TiC为主,少量溶解析出的结晶TiC;而原位法涂层中TiC全部为结晶析出,分布更加均匀,颗粒细小,枝晶数量增多。原位法涂层的平均硬度和耐磨性均优于相同TiC含量的外加法涂层;涂层中TiC含量(质量分数)由20%增至30%时,涂层硬度升高,耐磨性下降,生成方式引起的磨损性能差异由5%降至0.6%。 相似文献
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目的 随着显示设备分辨率和纵横比的多样化,内容感知图像缩放技术逐渐成为图像处理领域新的研究热点之一,为了既能实现图像有效缩放,又能较好保持图像主体区域的几何结构完整,提出一种基于弹簧近似的内容感知图像缩放方法。方法 首先,为控制图像缩放,对输入图像进行显著性检测和特征直线检测;其次,在图像上构建一个平面三角网格,视三角网格的每一条边为一根弹簧,则整个三角网格构成一个弹簧系统,可利用该弹簧系统的变形实现图像缩放,其中,根据每根弹簧所在图像区域的显著度设置弹簧的弹性系数,该系数可在缩放时有效保持图像的主体区域,避免主体内容缩放不均匀或变形;然后,以图像直线特征保持为约束,构造用于约束弹簧系统变形的目标函数;最后,利用纹理贴图技术把弹簧系统每个三角形对应的图像贴回弹簧系统,得到缩放后的目标图像。结果 为证明本文方法的有效性,对大量图像进行多比例缩放测试,并与现有方法进行比较。在同比例缩放下,本文方法可以更好地保持图像中的主体区域,以及特征直线,使放缩后的图像整体具有更好的视觉效果。本文方法的计算时间小于0.19 s,时间成本与现有方法大致相同。结论 基于弹簧系统的内容感知图像缩放方法,通过弹簧系统变形带动网格变形进而实现图像缩放,与现有的内容感知图像缩放方法相比,本文方法所处理的图像视觉效果更好,实验结果表明,本文方法能够更有效、快速地处理各种图像的内容感知缩放。 相似文献