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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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Colour remains one of the key factors in presenting an object and, consequently, has been widely applied in retrieval of images based on their visual contents. However, a colour appearance changes with the change of viewing surroundings, the phenomenon that has not been paid attention yet while performing colour‐based image retrieval. To comprehend this effect, in this article, a chromatic contrast model, CAMcc, is developed for the application of retrieval of colour intensive images, cementing the gap that most of existing colour models lack to fill by taking simultaneous colour contrast into account. Subsequently, the model is applied to the retrieval task on a collection of museum wallpapers of colour‐rich images. In comparison with current popular colour models including CIECAM02, HSI and RGB, with respect to both foreground and background colours, CAMcc appears to outperform the others with retrieved results being closer to query images. In addition, CAMcc focuses more on foreground colours, especially by maintaining the balance between both foreground and background colours, while the rest of existing models take on dominant colours that are perceived the most, usually background tones. Significantly, the contribution of the investigation lies in not only the improvement of the accuracy of colour‐based image retrieval but also the development of colour contrast model that warrants an important place in colour and computer vision theory, leading to deciphering the insight of this age‐old topic of chromatic contrast in colour science. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Col Res Appl, 40, 361–373, 2015  相似文献   
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A tensile properties testing study was conducted to understand the influence of thickness, cross-head speed (speed of testing), gauge length (GL; specimen test length), and sample shape on important tensile properties of polyvinyl alcohol (PVA) nanofiber webs. The effects of each testing parameter on load at break, extension at break, Young's modulus, and tensile stress–strain curve of PVA nanofiber webs are analyzed. The Welch two sample t-tests show the significant difference among tested data. Using interaction plots, two-way analysis of variance, and margin mean plots, the interaction effects among testing parameters have been analyzed. Of all the factors, cross-head speed, the interaction among GL, and sample thickness (GL: Thickness) and the interaction among GL, testing speed and sample thickness (GL: Speed: Thickness) have significant influence on the tensile properties of PVA nanofiber webs. Moreover, the hypothesized model of mechanism of tensile strain–stress curve of PVA nanofiber webs has been proposed. Based on the model, the tensile strain–stress curve can be split into three stages: linear elastic, partial break up, and complete breakage. This study will provide a better understanding of tensile testing parameters' effects and their interaction effects on the tensile properties of nanowebs.  相似文献   
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