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51.
This paper describes a cluster-based method for combining differently exposed images in order to increase their dynamic range. Initially an image is decomposed into a set of arbitrary shaped regions. For each region we compute a utility function which is based on the amount of presented information and an entropy. This function is used to select the most appropriate exposure for each region. After the exposures are selected, a bilateral filtering is applied in order to make the interregional transitions smooth. As a result we obtain weighting coefficients for each exposure and pixel. An output image is combined from clusters of input images using weights. Each pixel of the output image is calculated as a weighted sum of exposures. The proposed method allows recovering details from overexposed and underexposed parts of image without producing additional noise. Our experiments show effectiveness of the algorithm for the high dynamic range scenes. It requires no information about shutter speed or camera parameters. This method shows robust results even if the exposure difference between input images is 2-stops or higher. 相似文献
52.
针对上下位关系在分类层级结构建立阶段遇到的多义性问题,给出一种概念空间中上下位关系意义识别的方法.单个概念的意义识别问题被转换为概念空间中上下位关系的意义识别.首先利用并列语境解决语境稀疏问题,获取上下位关系意义的语境.然后利用<同义词词林>对每个语境进行词义修正,以三种特征计算特征词权重,构建"关系一词'的高维向量空间,然后通过潜在语义分析降维,获取上下位关系意义的潜在语义,最后组平均聚类后得到关系的意义划分.在实验中,给出了聚类阈值自动调整函数,分析了词林和潜在语义分析的作用,实验结果证实了方法的有效性. 相似文献
53.
This paper investigates the use of artificial intelligent models as virtual sensors to predict relevant emissions such as
carbon dioxide, carbon monoxide, unburnt hydrocarbons and oxides of nitrogen for a hydrogen powered car. The virtual sensors
are developed by means of application of various Artificial Intelligent (AI) models namely; AI software built at the University
of Tasmania, back-propagation neural networks with Levenberg–Marquardt algorithm, and adaptive neuro-fuzzy inference systems.
These predictions are based on the study of qualitative and quantitative effects of engine process parameters such as mass
airflow, engine speed, air-to-fuel ratio, exhaust gas temperature and engine power on the harmful exhaust gas emissions. All
AI models show good predictive capability in estimating the emissions. However, excellent accuracy is achieved when using
back-propagation neural networks with Levenberg–Marquardt algorithm in estimating emissions for various hydrogen engine operating
conditions with the predicted values less than 6% of percentage average root mean square error. 相似文献
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