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基本成像操作:1. 色域映射和外观操作 2. 偏好操作 关键色彩保真度要求:1. 过程特性 2. 将源设备独立表示转换为目标设备独立表示 图像状态影响:1. 根据色彩渲染条件更改或“嵌套”图像状态 图像系统域:1. 标准格式接口 2. 标准媒体相关比色法 3. 专有感知方法
摘要:为了减少沿海和国际航行船舶的污染,航运公司正在转向各种技术解决方案,这些解决方案大多基于电气化和使用碳足迹较低的替代燃料。传统柴油的替代品之一是使用氢气作为燃料或氢燃料电池作为动力源。它们在船舶上的应用仍处于实验阶段,仅限于小型船舶,这些船舶可作为评估不同技术解决方案适用性的平台。然而,在沿海和远洋船舶上大规模使用氢气作为主要能源还需要有生产和安全储存氢气的基础设施。本文概述了基于颜色的氢气分类,这是基于当前可用的生产技术描述氢气类型的主要方法之一,以及氢气储存的原理和安全方面。讨论了生产技术在海事领域应用的优缺点。还确定了成功使用氢气作为船舶燃料必须克服的问题和障碍。所提出的问题可用于确定航运业使用氢作为燃料的全球变暖潜力的长期指标,并根据特定地区的技术能力和资源选择合适的、具有成本效益且环境可持续的生产和储存方法。
1.引言多光谱图像通常提供互补信息,如可见光波段图像和红外图像(近红外或长波红外)。有强有力的证据表明,融合的多光谱图像提高了解释的可靠性(Rogers & Wood,1990;Essock 等人,2001);而彩色多光谱图像则提高了观察者的表现和反应时间(Toet 等人,1997;Varga,1999;Waxman 等人,1996)。计算机可以自动分析灰度融合图像(用于目标识别);而彩色图像则易于人类用户解释(用于视觉分析)。想象一下,夜间导航任务可以由配备多传感器成像系统的飞机执行。分析组合或合成的多传感器数据将比同时监测多光谱图像(如可见光波段图像(例如,图像增强,ll)、近红外(NlR)图像和红外(lR)图像)更方便、更有效。在本章中,我们将讨论如何使用图像融合和夜视彩色化技术合成多传感器数据,以提高多传感器图像的有效性和实用性。预计这种图像合成方法的成功应用将提高遥感、夜间导航、目标检测和态势感知的性能。这种图像合成方法涉及两种主要技术,即图像融合和夜视彩色化,分别在下面进行回顾。图像融合通过整合互补数据来组合多源图像,以增强各个源图像中明显的信息,并提高解释的可靠性。这样可以得到更准确的数据(Keys et al.,1990)并提高实用性(Rogers & Wood,1990;Essock et al.,1999)。此外,据报道,融合数据提供了更为稳健的操作性能,例如增加了置信度、减少了歧义性、提高了可靠性和改进了分类(Rogers & Wood,1990;Essock et al.,2001)。图像融合的一般框架可以在参考文献(Pohl & Genderen,1998)中找到。在本章中,我们的讨论重点是像素级图像融合。对融合图像质量的定量评估对于客观比较各个融合算法非常重要,它可以测量有用信息的数量和融合图像中引入的伪影数量。
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3. 颜色 顾名思义,HP Indigo 技术可实现全彩色数字印刷。然而,与传统的胶印彩色印刷机(每种颜色需要一个完整的印刷单元)不同,HP Indigo 印刷机在承印物每次通过印刷机时都会印刷多种颜色。如上所述,在数字胶印彩色技术中,所有油墨都会从橡皮布转移到承印物上。HP Indigo 数字印刷机在印刷滚筒每次旋转时,在一组橡皮布和成像板上不仅会转移不同的图像,还会转移不同的油墨。惠普将这种方法或配置称为“即时颜色切换”。这一切都是在不同颜色分色之间没有物理交互的情况下完成的。除了 CMYK 之外,还可以使用 5、6 或 7 种颜色进行打印,可以灵活地添加预混合的 HP IndiChrome 专色,并且能够改变每种颜色的印刷数量,从而大大提高了颜色质量、范围、保真度和亮度(见图 2)。
在显示符号设计中,色彩处理一直被认为是一种改善操作员体验和性能的方法。彩色平视显示器 (HUD) 和头盔显示器 (HMD) 技术的最新发展强调了了解符号颜色编码与传统单色符号格式的人为因素考虑的必要性。在这个低保真桌面人机在环实验中,叠加符号集上的飞行符号颜色被编码为冗余提示,以指示专业和非专业飞行员在一系列模拟飞行操作中的飞行剖面的准确性。这项研究的主要发现是彩色编码飞行符号支持专业和非专业飞行员的手动飞行性能。值得注意的是,倾斜指示器和空速带的颜色编码分别最大限度地减少了转弯和高度变化操作期间的性能误差。彩色编码符号的可用性也高于单色符号。我们得出结论,用户更喜欢彩色编码的 HUD/HMD 符号系统,并且可能在低工作量手动飞行任务中提高性能。要更全面地了解性能和工作量的影响,需要未来的研究采用更高工作量的飞行任务,并检查颜色编码在更高保真度环境中的实用性。
ESSN 1872-7387 出版商:Elsevier 注意:这是作者在 Displays 上接受发表的作品版本。出版过程导致的更改(例如同行评审、编辑、更正、结构格式和其他质量控制机制)可能不会反映在本文档中。自提交出版以来,本作品可能已作出更改。最终版本随后发表于 Displays,61,(2020)DOI:10.1016/j.displa.2019.101932 © 2020,Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利归作者和/或其他版权所有者所有。可以下载副本用于个人非商业研究或学习,无需事先许可或付费。未经版权所有者书面许可,不得复制或大量引用本项目。未经版权所有者正式许可,不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本,包含同行评审过程中商定的任何修订。已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异,如果您想引用已发布版本,建议您参考已发布版本。