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22.
较为详细地叙述了可见光LED的进展,包括发展趋势、蓝色LED、超高亮度LED的研制及应用领域的拓宽 相似文献
23.
背光组件中主要的发光器件冷阴极荧光灯(CCFL)具有特定的电气特性,通过实验研究了CCFL的与发光亮度和发光效率有关的特性,定性地分析了CCFL的自激振荡电路的工作原理。并在此基础上,对逆变振荡电路进行了定量的理论分析,为设计高效率驱动电路提供参考依据。 相似文献
24.
基于非分离小波的多模态医学图像融合算法* 总被引:4,自引:1,他引:4
针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题,根据CT/MRI图像内容的互补性,提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下,对反映图像近似内容的低频分量采用区域信息熵加权融合规则,对反映图像细节特征的高频分量提出了区域亮度细节占优加权的融合规则;最后通过非分离小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该算法能在保留源图像信息的情况下增强融合图像的细节及亮度信息。 相似文献
25.
大功率激光二极管高亮度、高功率密度光纤耦合 总被引:2,自引:0,他引:2
将条宽为 10 0μm ,有源区厚度为 1μm的大功率激光二极管 (L D)的输出光束高效地耦合到芯径是 5 0μm的多模光纤中 ,得到了高亮度、高功率密度的光纤输出 .功率密度高达 3.6× 10 4W/cm2 ,耦合效率为 70 % . L D输出光束的发散角较大并且存在较大的像散 ,因此耦合系统中需要结构复杂、性能可靠的微透镜 .采用在一个玻璃衬底上 ,具有两个不同曲率半径的双曲面透镜实现 L D与多模光纤的耦合 . 相似文献
26.
Wan Zakiah Wan Ismail Kok Swee Sim 《International journal of imaging systems and technology》2011,21(3):280-289
Image processing requires an excellent image contrast‐enhancement technique to extract useful information invisible to the human or machine vision. Because of the histogram flattening, the widely used conventional histogram equalization image‐enhancing technique suffers from severe brightness changes, rendering it undesirable. Hence, we introduce a contrast‐enhancement dynamic histogram‐equalization algorithm method that generates better output image by preserving the input mean brightness without introducing the unfavorable side effects of checkerboard effect, artefacts, and washed‐out appearance. The first procedure of this technique is; normalizing input histogram and followed by smoothing process. Then, the break point detection process is done to divide the histogram into subhistograms before we can remap the gray level allocation. Lastly, the transformation function of each subhistogram is constructed independently. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 21, 280‐289, 2011; 相似文献
27.
28.
伽玛值、白场色温及亮度对显示效果的影响 总被引:2,自引:3,他引:2
对Gamma值、白场色温及亮度参数对显示颜色的影响进行了定量的研究。实验结果表明:选择恰当的伽玛值可以改善图像的显示效果;色温的影响大于伽玛值,选择色温值要根据显示器的具体工作环境来决定;亮度对显示效果几乎没有影响,可以根据观察条件来选择。 相似文献
29.
由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关键策略是通过改变图像背景,使得水平集在新图像上重新收敛;核心技术是依据同时明度对比提出的背景填充技术;算法流程采用多水平集串行收敛方式实现多相分割(n-1次收敛可以实现n相分割,n>1).实验结果表明,本算法可以表示复杂的区域连接情况(n相分割最多可以表示n连接情况),能够实现多目标分割(n相分割可以实现n-1个目标分割),特别适合于目标中含有子目标的图像. 相似文献
30.