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基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此
transpixar：使用透明度推进文本到视频生成
文本到视频生成模型已取得了长足的进步，从而实现了娱乐，广告和教育方面的多种应用。但是，由于数据集有限和适应现有模型的困难，生成包括透明度的Alpha频道的RGBA视频仍然是一个挑战。alpha通道对于视觉效果（VFX）至关重要，允许烟雾和反射等透明元素无缝地融合到场景中。我们介绍了Transpixar，这是一种在保留原始的RGB capa-lisions的同时扩展了验证的视频模型的方法。Transpixar利用扩散变压器（DIT）结构，结合了α特异性令牌和基于Lora的微调来共同生成具有较高一致性的RGB和Alpha通道。通过优化构度，Transpixar保留了原始RGB模型的优势，并在RGB和Alpha通道之间达到了强烈的对齐，尽管培训有限
christie-xenolite-lamp-brochure-english.pdf
› 我相信科视是全球电影放映的标杆。提供一流的氙气和新型 RGB 激光产品。我们的承诺是提供卓越的客户体验，我们相信科视投影能够以无与伦比的可靠性和质量提供最佳的屏幕体验。虽然 HOYTS 已经开始推出 RGB 激光投影机，但我们也在继续推出氙气系统。氙气投影机仍然占我们投影机阵容的绝大部分，虽然我们预计会过渡到 RGB 激光，但这些氙气主力产品仍将提供出色的价值、可靠性和无与伦比的质量。Adam Wrightson，HOYTS 影院技术集团总经理
使用扩散模型 - 补充材料
所提出的StableVSR建立在单个图像超分辨率（SISR）的预训练潜在扩散模型（LDM）上。我们使用稳定的扩散×4上放大器（SD×4 Upscaler）4。它遵循LDM框架[14]，该框架将迭代精炼过程执行到潜在空间中，并使用VAE解码器D [7]将潜伏期解码为RGB图像。从低分辨率的RGB图像LR（条件图像）和初始嘈杂的潜在X t开始，使用denoising Unet ϵθ用于通过迭代改进过程生成高分辨率对应物。在此过程中，从LR引导的X t逐渐消除了噪声。在定义数量的采样步骤之后，使用VAE解码器D [7]将获得的潜在X 0解码为高分辨率的RGB图像HR。所获得的图像HR的分辨率比低分辨率图像LR高的分辨率高，因为D执行×4升级。实际上，低分辨率的RGB图像LR和初始噪声潜在X t沿通道尺寸加入并输入到denoising unet中。
卷。 02，编号03（2024）185-192，doi：10.61552/jibi.2024.03.007-http：//jibi.aspur.rs开发基于LED的WH
图1。单色性LED的颜色模式。（a）蓝色LED，（b）绿色LED和（c）红色LED。与混合R，G和B LED的发射光谱建模有关，已报道不同的主题。儿子等。al。报道了一种使用RGB LED改善边缘背光的颜色和亮度均匀性的方法（Sun等，2002）。Zhao等。 研究了RGB LED芯片的驱动电流与产生的白光的色温之间的关系。 提出了一种简单的方法来估计电流输入的色温输出。 所提出的方法不仅可以节省大量时间进行试验和错误，以通过RGB颜色混合对白光照明的色温调整，而且还会降低样品制备成本（Nguyen等人。 2023）。 Sun等。 （2022）提出并实验分析了一种新型的光照明器，该光照明器有效地混合并投射了可调的光，从红色，绿色和蓝色（RGB）发射二极管（LED）中。 此方法简单而紧凑；它仅使用短管，薄扩散器和总内反射镜头。 通过改变光回收和颜色混合来研究光学效率和颜色均匀性之间的平衡（Son等人 2011）。 Hung等。 （2013）提出了一种在链接机制上的创新颜色混合技术。 在某些情况下，颜色混合效果提供了持续变化的颜色，以满足人们对颜色混合固定装置的要求。Zhao等。研究了RGB LED芯片的驱动电流与产生的白光的色温之间的关系。提出了一种简单的方法来估计电流输入的色温输出。所提出的方法不仅可以节省大量时间进行试验和错误，以通过RGB颜色混合对白光照明的色温调整，而且还会降低样品制备成本（Nguyen等人。2023）。Sun等。 （2022）提出并实验分析了一种新型的光照明器，该光照明器有效地混合并投射了可调的光，从红色，绿色和蓝色（RGB）发射二极管（LED）中。 此方法简单而紧凑；它仅使用短管，薄扩散器和总内反射镜头。 通过改变光回收和颜色混合来研究光学效率和颜色均匀性之间的平衡（Son等人 2011）。 Hung等。 （2013）提出了一种在链接机制上的创新颜色混合技术。 在某些情况下，颜色混合效果提供了持续变化的颜色，以满足人们对颜色混合固定装置的要求。Sun等。（2022）提出并实验分析了一种新型的光照明器，该光照明器有效地混合并投射了可调的光，从红色，绿色和蓝色（RGB）发射二极管（LED）中。此方法简单而紧凑；它仅使用短管，薄扩散器和总内反射镜头。通过改变光回收和颜色混合来研究光学效率和颜色均匀性之间的平衡（Son等人2011）。Hung等。 （2013）提出了一种在链接机制上的创新颜色混合技术。 在某些情况下，颜色混合效果提供了持续变化的颜色，以满足人们对颜色混合固定装置的要求。Hung等。（2013）提出了一种在链接机制上的创新颜色混合技术。在某些情况下，颜色混合效果提供了持续变化的颜色，以满足人们对颜色混合固定装置的要求。将单个RGB芯片安装在3组四杆链接中，以通过用机构的曲柄驱动RGB芯片来实现颜色混合。Chung等。 （2015）提出了一项研究，其中使用颜色混合腔，多个LED用于在某个频带上产生准谱Chung等。（2015）提出了一项研究，其中使用颜色混合腔，多个LED用于在某个频带上产生准谱
SAA7104H;SAA7105H 数字视频编码器
7.1 复位条件 7.2 输入格式化程序 7.3 RGB LUT 7.4 光标插入 7.5 RGB YC B -CR 矩阵 7.6 水平缩放器 7.7 垂直缩放器和防闪烁滤波器 7.8 FIFO 7.9 边界发生器 7.10 振荡器和离散时间振荡器（DTO） 7.11 低通时钟发生电路（CGC） 7.12 编码器 7.13 RGB 处理器 7.14 三重 DAC 7.15 HD 数据路径 7.16 时序发生器 7.17 HD 同步脉冲的模式发生器 7.18 I 2 C 总线接口 7.19 省电模式 7.20 对 SAA7104H 进行编程； SAA7105H 7.21 输入电平和格式 7.22 位分配图 7.23 I2C 总线格式 7.24 从属接收器 7.25 从属发送器
使用 YUV 颜色空间进行图像边缘检测
边缘检测是图像处理中备受关注的一个方面，因为它可以显著减少数据量并过滤掉图像中的无用信息。图像的边界通常以边缘为特征，而边缘又保留了图像中重要的结构属性。颜色是一种必不可少的属性，它简化了描述、对象识别和场景提取，从而使彩色图像边缘检测在彩色图像分割中得到广泛应用。本文回顾了 RGB 图像边缘检测方法，并对彩色图像边缘检测进行了改进，即从 RGB 颜色空间转换为 YUV 颜色空间，处理 YUV 图像的 Y 分量，并对处理后的图像进行直方图均衡变换。实验结果表明，与 RGB 图像检测相比，改进的方法提供了一种更快的彩色图像检测方法，同时保留了更多特征。
对移动设备进行手工跟踪的深度学习实施的初步调查
摘要 - 手动跟踪是计算机图形和人机交互应用程序的重要组成部分。使用RGB摄像机没有特定的硬件和SENS（例如，深度摄像机）允许为大量设备和平台开发解决方案。尽管提出了各种方法，但由于阻塞，复杂的背景以及各种手势和手势，单个RGB摄像机的手跟踪仍然是一个具有挑战性的研究领域。我们提出了一个移动应用程序，用于从智能手机摄像机捕获的RGB图像中进行2D手跟踪。图像是由深层神经网络处理的，并经过修改，以解决此任务并在移动设备上运行，以寻找性能和计算时间之间的折衷方案。网络输出用于显示用户手上的2D骨架。我们在几种情况下测试了我们的系统，显示了交互式手动跟踪水平，并在变化的亮度和背景和小遮挡的情况下取得了令人鼓舞的结果。索引术语 - 深度学习，人类计算机互动，图像处理，手跟踪