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World File Search System黑白图像
材料科学与 - 威斯康星大学麦迪逊分校工程学院
大三学生 Johnathon Brehm 凭借其在国际金相学会摄影大赛中拍摄的引人注目的显微镜图像获得了两个类别的荣誉提名。Brehm 使用光学显微镜拍摄了一张引人注目的金属微观结构照片，照片以冷色调的蓝色和灰色呈现，以及一张锻铁渣的黑白图像。Brehm 于 2018 年冬季在 Scott Forge 进行合作工作期间拍摄了这些照片。他预计将于 2020 年 12 月从威斯康星大学麦迪逊分校毕业，主修金属学。
Axia Chemisem
分析镀铬铝合金，用于铬，镍和铜涂层的质量控制。使用SEM产生的黑白图像（左），很难识别不同的材料，尤其是在反向散射的对比度仅有很小的差异时。Axia Chemisem图像（右）将每个元素作为不同的颜色呈现，从而可以轻松区分样品中的所有材料。在点和ID工作流中，这是选择相关点以进行进一步分析的关键信息。
CNN 架构：Alex Net、Le Net、VGG、Google……
深度学习是一种更广泛的机器学习方法，它将为机器带来洞察力。如今，深度学习被广泛应用于对象识别、模式识别、自然语言处理和其他图像处理任务。但它主要用在对象识别任务中，如驾驶员辅助系统、自动驾驶系统、目标检测[1]等。在现实生活中。但它也有几个不同的有趣的应用，如黑白图像的着色、为安静的电影添加声音、自动机器翻译、照片中的对象分组、自动手写生成、字符文本生成、图像标题生成和自动游戏。在大多数情况下，深度学习可以借助不同的神经网络架构[2]进行。这些系统主要用于图像提取和训练。深度学习中使用了四种主要的神经网络。
量子DS系列
图像子系统前图摄像头在300 dpi处捕获，可以提供该项目的多个演绎以进行后续处理。Quantum DS-FE在后扫描后面具有前扫描和前扫描，但具有与量子DS相同的DPI和其他规范。最多可以在单个通行证中捕获该项目正面的三个唯一图像演绎/分辨率。选项包括多个压缩的灰度和 /或黑白图像渲染，以提供图像交换的灵活性以及图像归档应用程序（即240、200、200、120或100 dpi，greyscale [jpeg] / 240或200 dpi，bitonal [ccitt]））。高分辨率图像演绎也可以用于汽车，LAR和ICR软件引擎，为数据挖掘应用程序提供出色的质量图像。正面图像的早期可用性还为基于图像数据的内联袋装决策提供时间，而不会中断项目流程。
使用生成对抗性
本项目使用深度学习技术介绍了用于图像着色和文本对图像生成的Web应用程序。应用程序包括两个主要模块：图像着色，将黑白图像转换为颜色，以及文本到图像生成，该图像基于文本描述创建图像。用于图像着色，预先训练的深度神经网络模型可用于预测灰度图像的色彩信息。该模型是使用OpenCV的DNN模块实现的，并且能够准确恢复颜色为灰度图像。在文本到图像生成模块中，采用稳定的扩散管道来生成文本提示中的图像。本管道利用深度学习技术根据用户提供的文本描述来合成图像。Web应用程序提供了一个用户友好的接口，供用户上传图像以进行着色和输入文本提示以生成图像。处理后，应用程序将有色的图像或生成的图像返回给用户。总体而言，该项目展示了深度学习模型在增强视觉内容创建方面的潜力，并为用户提供了一种实用的应用程序，可以交互探索图像着色和文本驱动的图像生成。
galerie rc digital silver - 哈曼技术
ILFORD GALERIE RC DIGITAL SILVER 是一种优质黑白全色相纸，具有中性图像颜色。它涂在亮白色、中等重量（190g/m²）、防水、树脂涂层基片上。GALERIE RC DIGITAL SILVER 采用最新的黑白卤化银乳剂技术设计而成。它具有光谱灵敏度和曝光特性，特别适合由 Durst、Océ、Pollielettronica、Fuji 等公司生产的三色激光放大机或 LED 系统的光学数字曝光系统。GALERIE RC DIGITAL SILVER 具有出色的对比度、清晰度和表面光洁度，可以从黑白或彩色胶片负片或正片、印刷品和数字原件制作的数字文件中产生出色的连续色调黑白图像或文本。其结果与使用传统黑白印刷材料和曝光设备时看到的结果相同。 GALERIE RC DIGITAL SILVER 提供 ILFORD Pearl 44M 和 Glossy 1M 表面处理，可作为壁画卷格式，宽度可达 127 厘米（50 英寸），长度可达 30 米（98 英尺）。ILFOSPEED RC DIGITAL 的改进 GALERIE RC DIGITAL SILVER 是 ILFORD ILFOSPEED RC DIGITAL 的升级版，采用完全重新设计的乳剂。新乳剂比之前的产品有显著的改进。即：–