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随着城市基础设施建设投人力度的加大,近几年郴州市城市环境发生了很大的变化,一批又一批包括景观照明在内的美化、亮化工程不断展现在人们眼前。人们漫步街头,首先闯入眼帘的是各式各样的景观灯,但由于缺少专门规划,又显得比较杂乱,本文主要结合我市的特点谈几点看法。 相似文献
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目的 利用低秩矩阵恢复方法可从稀疏噪声污染的数据矩阵中提取出对齐且线性相关低秩图像的优点,提出一种新的基于低秩矩阵恢复理论的多曝光高动态范围(HDR)图像融合的方法,以提高HDR图像融合技术的抗噪声与去伪影的性能。方法 以部分奇异值(PSSV)作为优化目标函数,可构建通用的多曝光低动态范围(LDR)图像序列的HDR图像融合低秩数学模型。然后利用精确增广拉格朗日乘子法,求解输入的多曝光LDR图像序列的低秩矩阵,并借助交替方向乘子法对求解算法进行优化,对不同的奇异值设置自适应的惩罚因子,使得最优解尽量集中在最大奇异值的空间,从而得到对齐无噪声的场景完整光照信息,即HDR图像。结果 本文求解方法具有较好的收敛性,抗噪性能优于鲁棒主成分分析(RPCA)与PSSV方法,且能适用于多曝光LDR图像数据集较少的场合。通过对经典的Memorial Church与Arch多曝光LDR图像序列的HDR图像融合仿真结果表明,本文方法对噪声与伪影的抑制效果较为明显,图像细节丰富,基于感知一致性(PU)映射的峰值信噪比(PSNR)与结构相似度(SSIM)指标均优于对比方法:对于无噪声的Memorial Church图像序列,RPCA方法的PSNR、SSIM值分别为28.117 dB与0.935,而PSSV方法的分别为30.557 dB与0.959,本文方法的分别为32.550 dB与0.968。当为该图像序列添加均匀噪声后,RPCA方法的PSNR、SSIM值为28.115 dB与0.935,而PSSV方法的分别为30.579 dB与0.959,本文方法的为32.562 dB与0.967。结论 本文方法将多曝光HDR图像融合问题与低秩最优化理论结合,不仅可以在较少的数据量情况下以较低重构误差获取到HDR图像,还能有效去除动态场景伪影与噪声的干扰,提高融合图像的质量,具有更好的鲁棒性,适用于需要记录场景真实光线变化的场合。 相似文献
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消防模拟训练系统初探 总被引:8,自引:0,他引:8
随着经济的发展,各种特殊环境下的火灾灾害越来越严重。频发的火灾对消防人员的素质提出了更高的要求,为此国内外出现了多种消防模拟训练系统。在分析当前消防模拟训练系统发展状况的基础上,概述了国内外现代化模拟训练系统的特点、系统组成结构和软件功能,并探讨了消防模拟训练系统的发展趋势。 相似文献
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文章介绍了OPTO22的PAC系统在轮胎检测系统升级中的应用,主要从检测系统的硬件组成和软件设计两方面做了详细的论述. 相似文献
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一种亮度可控与细节保持的高动态范围图像色调映射方法 总被引:2,自引:0,他引:2
高动态范围(High dynamic range, HDR)图像通常需压缩其动态范围,以便于进行存储、传输、重现. 本文提出一种具有亮度可控与细节保持特性的HDR图像的全局色调映射方法.该方法对HDR图像 照度直方图进行裁剪与补偿,令色调映射后的低动态范围(Low dynamic range, LDR)图像仍能够保持原有的细节特性, 同时利用概率模型估算出输出LDR图像的亮度与标准差,进而调整直方图亮度区域的分配, 使得输出LDR图像的亮度接近用户设置的亮度,最后以分段直方图均衡的方法进行HDR色调映射处理. 仿真结果表明,该方法能对HDR图像动态范围进行合理的压缩映射,输出的LDR图像的亮度可由用户控制或自适应选择, 同时能保持图像的细节信息,令图像的主观视觉感受对比和谐. 相似文献