一种用于红外耦合图像色彩校正的生成对抗网络

CCD/CMOS传感器在图像采集过程中,R,G,B三通道都会受到红外光线的串扰,导致所拍摄的照片呈现一种不正常的红色状态。针对这一问题,文中提出一种用于红外耦合图像色彩校正的生成对抗网络。生成网络使用编码解码结构。编码器通过卷积层提取红外耦合图像特征;解码器对提取到的特征进行逆向求解、重构,以剔除图像红、绿、蓝通道中混叠的红外信号。为了进一步缩小生成图像与源图像的差距,使其在颜色、纹理细节等方面更具一致性,文中在原有的对抗损失基础上加入了MSE损失优化网络参数,对网络模型进行约束。实验结果表明,相较于其他色彩校正算法,使用文中方法校正的图像色彩更加鲜明,纹理细节更加突出,更加符合人眼的直观感受;PSNR,SSIM,AVG指标分别比Gray World算法高8.447 1 dB,0.082 3,1.347 1,CD,NIQE指标分别比Gray World算法低6.176 8,1.064 9,具有更好的校正效果。     

开启VR新视界EOS R5 C与VR镜头的强强联手

<正>RF5.2mm F2.8 L DUAL FISHEYE针对3D VR视频拍摄开发,具备两个视角约190°的鱼眼镜头,大幅简化了3D VR视频的拍摄及制作。搭配支持8K分辨率的EOS R5 C,可拍摄180°的3D VR高画质视频,同时还可通过佳能官网下载EOS VR Utility及相关视频编辑软件的插件,方便VR视频的剪辑及文件转换。由此构建起的EOS VR系统,降低了VR视频制作门槛,让VR视频的拍摄及制作真正走向大众。     

损失重量式工业动态称量系统的剖析

介绍了损失重量式动态称量系统的构成、工作原理及校正方法。动态称量系统主要由称量料斗、称量元件、输送装置和控制装置构成,其工作原理基于受控重量的损失,电路控制的重点是称量元件和控制装置。校正方法主要为物位控制校正和变化量校正,现场校正和计算机远程控制校正的一致性是成功校正的关键。     

去除人脸图像中眼镜的方法

人脸图像的校正是人脸识别相关技术的前提性工作之一.眼镜作为一种常见的干扰物对识别结果有着重要的影响.针对该问题,提出了一种去除眼镜的面部图像校正方法.首先对无眼镜的一组人脸样本集进行训练,然后通过主成分分析法对输入的带眼镜的人脸图像进行重构,再按照原始图像的灰度特征对重构出的图像进行处理,最后合成为不带眼镜的人脸图像.实验结果表明,该算法易于实现,合成效果比较自然,有利于后续的处理过程.     

基于数字控制单相PFC系统的研究

功率因数校正技术是抑制电网谐波电流,提高功率因数的有效方法。本文设计了一款基于TMS320LF2407的平均电流控制型的数字控制单相Boost-PFC控制器,研究了电压电流双闭环数字控制回路的设计方法,除此之外,还在Matlab/Simulink中建立了该数字控制PFC(Power Factor Correction)控制器模型,并对其性能进行了仿真研究。     

HDTV用CPT校正透镜曲面的计算方法

给出了校正透镜曲面的计算机辅助设计方法,综合考虑了曝光台各种因素对校正透镜曲面的影响,用户精度的测量仪器对初始透镜的几何尺寸及试验管的着屏误差进行测量;提出了正反设计方法,采用快速、高精度的算法及大量样点计算校正透镜的曲面,经过试验样管检测,设计出的校正透镜能适应的HDTV用CPT的生产要求。     

一种锥束CT中平板探测器输出图像校正方法

为了消除平板探测器缺陷在锥束CT重建切片中引起的伪影,提出一种投影图像校正方法.通过对投影图像进行暗场和增益不一致校正,推导了像元增益系数公式;对增益系数以及像元输出的期望和方差进行直方图分析以识别坏像素,根据坏像素分布特征设计相应的插补方案;通过局部屏蔽区域数据统计暗场波动幅度并逐行修正.实验结果表明,该方法使投影图像灰度分布均匀,像元输出波动和切片伪影得到有效抑制.     

非致冷红外焦平面的噪声分析与非均匀性校正研究

非致冷红外焦平面阵列探测器具备体积小、无需致冷的优点,具有广泛的应用前景.然而非均匀性问题一直是制约其应用的根本原因,也是目前红外热成像研究的热点.论文通过分析实际的红外图像噪声特性,从图像恢复的角度,提出非均匀性校正的具体方案,并比较这两种图像恢复方案的实际效果,最后指出红外图像非均匀性校正算法的研究和发展的可能方向.     

无内屏蔽彩管的地磁兼容性研究

地球存在着地磁场,地磁场对彩色显像管(CPT)的色纯度影响很大.为了减小地磁场对CPT色纯度的影响,通常在CPT内部装有磁屏蔽组件(简称为内屏蔽).本文介绍一种无内屏蔽组件的CPT,它既降低了CPT的成本,又不影响CPT的品位,还能满足全球地磁场的兼容性.     

基于DVI-DVI处理器的两种亮度逐点算法分析

基于DVI-DVI处理器的亮度逐点校正算法有两种,即算法1和算法2.针对采用两种算法后在亮度偏差量以及数字电路设计方面的差异性进行分析.首先,通过色度学空间转换理论获得校正算法1和校正算法2的模型;然后,分别对采用两种算法引起的亮度偏差量进行对比,通过计算得到算法2和算法1的亮度偏差量比例系数kr;最后,对实现两种算法数字电路应用的资源进行对比.通过两种算法在这两方面的对比得出:算法2更适合应用于DVI-DVI处理器.