新型网络攻击被曝光，将导致DNA科学家创造出可怕的病毒
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2021-09-06 17:00:07
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在传统的多曝光图像融合方法中,一旦目标发生移动则会在最终融合图像中出现“鬼影”现象。现有的去“鬼影”算法大部分都继承了参考图像中的大量信息,倘若参考图像中出现曝光不足/曝光过度现象,便会影响到最终的融合结果。基于此,提出了一种基于图像块分解的多曝光图像融合去鬼影算法。首先将参考图像划分为曝光正常及曝光不足/过度两大区域,并有针对性地对这两部分区域进行处理。为了更加精准地检测出鬼影区域,将多曝光图像块分解成信号结构、信号强度和平均强度3个概念相独立的部分,采用图像块结构一致性检测的方式来进行鬼影检测。最后,去除结构不一致的图像块并对这3个部分分开融合,重构所需图像块并将其聚合至最终融合图像。实验结果表明,与现有的去“鬼影”算法相比,所提算法取得了更好的视觉效果,且计算效率得到了较大提升。
2021-09-02 11:38:05
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行业分类-设备装置-直写式光刻系统中采用灰度方式提高曝光图形质量的方法.zip
2021-08-30 09:04:37
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数据融合matlab代码从多重曝光图像中学习深层单图像对比度增强器
抽象的
由于不良的照明条件和数字成像设备的动态范围有限，因此记录的图像通常曝光不足/曝光过度且对比度较低。
大多数以前的单图像对比度增强（SICE）方法都会调整色调曲线以校正输入图像的对比度。
但是，由于单个图像中的信息有限，这些方法通常无法揭示图像细节。
另一方面，如果我们可以从适当收集的培训数据中学习更多信息，则可以更好地完成SICE任务。
在这项工作中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来训练SICE增强器。
一个关键问题是如何为端到端CNN学习构建低对比度和高对比度图像对的训练数据集。
为此，我们建立了一个大规模的多重曝光图像数据集，其中包含589个精心挑选的高分辨率多重曝光序列和4,413张图像。
采用十三种代表性的多曝光图像融合和基于堆栈的高动态范围成像算法来生成每个序列的对比度增强图像，并进行主观实验以筛选质量最好的图像作为每个场景的参考图像。
利用构建的数据集，可以轻松地将CNN训练为SICE增强器，以改善曝光不足/曝光过度图像的对比度。
实验结果证明了我们的方法相对于现有SICE方法的优势，并且具有很
2021-08-26 22:25:46
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自动曝光控制是现代相机和摄像机必备功能之一。提出一种基于亮度直方图的自动曝光控制算法。基于人类视觉系统(HVS)的视觉注意机制,可认为直方图中大而陡峭的峰值区域对应于图像中的不感兴趣区域。算法寻找直方图中最大的两个峰值区域,并依据峰值区域的大小确定它们中像素亮度的加权值,从而计算图像的加权亮度均值。像素亮度的加权值与其所属峰值区域的大小之间的关系由一组二次型曲线描述,二次型曲线的参量是由图像的背景亮度决定,其中背景亮度由自动曝光系统参量计算得到。在实际应用中采用了模糊逻辑确定最大的两个峰值区域的加权值。实验结果表明该算法对各种场景均能进行有效的自动曝光控制。
2021-08-23 20:57:30
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为了更好地选择临床激光医疗曝光参量,采用有限元数值计算方法,模拟了脉冲激光与连续激光对人皮肤组织的光热作用及导致的温度变化效应,比较了两者的不同,得到了热响应时间及热弛豫时间与组织深度的关系,即组织越深(0～60 μm),其热响应时间(0～4 ms)与热弛豫时间(0.4～12.1 ms)越长; 分析了激光脉宽长短对组织升温的影响; 建立了评价脉冲间热损失的评价函数δ,并以此对脉冲间隔的选取作了探讨。
2021-08-17 18:21:47
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