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51.
介绍了广告创意的内涵、金字塔原理、过程及其思考方法,途述了广告创意的U SP广告策略、品牌形象策略和广告定位策略。  相似文献   
52.
图像处理中的数学问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
主要介绍了图像处理中应用最新和最广的数学方法之一,通过偏微分方程及变分原理和Euler-lagrange方程的应用,可以得到基于曲率的几何图像模型,使图像恢复光滑的边界,并指出了要解决的难点及热点问题.  相似文献   
53.
基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪   总被引:1,自引:1,他引:0  
分析了破损路面图像的像素点区域特征,针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的,所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明,本算法能够有效滤除噪声,并具有很好的细节保护能力。  相似文献   
54.
红外焦平面探测器输出图像信噪比计算和分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
推导了红外焦平面探测器输出图像信噪比的一般计算公式 ,并针对红外焦平面探测器在地面面目标自动识别系统中的具体应用 ,计算了其在不同天气情况下的成像信噪比。由计算结果可知 :采用高性能的焦平面探测器后 ,红外成像的图像信噪比非常高 ,即使在较恶劣的天气 (大雾 )情况下也可获取质量较好的红外图像 ,满足自动目标识别系统图像处理的需求  相似文献   
55.
子块非均匀量化的小波变换图像压缩编码方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文提出了一种子块非均匀量化的小波变换的图像压缩的编码方法。该方法充分利用了WT的良好的去相关特性,针对小波分解弱化各子带的统计特性的缺点给量化器设计造成困难提出了一个解决方案,并在实践中收效良好。  相似文献   
56.
叶露生改编的钢琴曲<蓝花花的故事>成功地利用了原始民歌音调,采用变奏形式,运用钢琴语言,塑造了以蓝花花为主人公的多个形象,情感丰富,爱憎分明,是一部改编的好作品,难得的好教材.  相似文献   
57.
数字图象的二值化处理技术探究   总被引:8,自引:0,他引:8  
分析了数字图象二值化处理的特点,提供了几种二值化处理技术,并对这些算法进行了测试与比较,最后根据实践应用对二值化处理中的动态阈值的选取策略等相关技术作出了阐述。  相似文献   
58.
为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.  相似文献   
59.
首先按照数字图像技术分析基本原理差异,对数字图像相关(DIC)、粒子图像测速(PIV)等二维数字图像测量方法在隧道模型试验中的应用现状、技术发展以及基本原理进行梳理。进一步,对三维测量方法的原理及在隧道模型试验中的应用潜力进行分析。最后,通过黄土地层盾构隧道的掘进模拟试验,对数字图像测量技术在隧道模型试验中的应用进行示范。结果表明:DIC、数字照相变形量测(DPDM)等非接触测量方法以照片上点的相关性判断各点的位移,使用场景更偏向于室内试验道路、桥梁、隧道、基础、河坝、钢结构、钢混结构等土建结构的变形监测中;而PIV分析可测量流体中流动的大小和方向,被广泛运用于浆液、泥石流、喷泉等流体运动的研究中。此外,基于黄土地层盾构隧道室内模型试验方案发现,低含水率黄土地层盾构掘进8环管片距离时,围岩的扰动范围为盾构掘进中轴线两侧1 D(管片外径)左右和盾构上方1 D范围内。  相似文献   
60.
图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合(Infrared and Visible Image Fusion,IVIF)是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.  相似文献   
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