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World File Search System颜色空间
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。
使用机器学习技术的 CMYK-CIELAB 颜色空间转换
摘要 在本研究中，我们实施了四种不同的机器学习方法来执行 CMYK 和 CIELAB 颜色空间之间的颜色空间转换。我们探索了支持向量回归 (SVR)、人工神经网络 (ANN)、深度神经网络 (DNN) 和径向基函数 (RBF) 模型在实现此颜色空间转换（AToB 和 BToA 方向）方面的性能。本研究使用的数据集是 FOGRA53，它由 1617 个颜色样本组成，这些颜色样本以 CMYK 和 CIELAB 颜色空间值表示。转换模型的精度以 ∆ E ∗ 色差来衡量。此外，在实际应用中，将提出的模型与标准 ICC 配置文件在此颜色空间转换方面的性能进行了比较。结果表明，对于正向转换（CMYK 到 CIELAB），使用 RBF 可获得最高的精度。而对于后向变换（CIELAB 到 CMYK），使用 DNN 可获得最高的准确度。
CSC颜色空间转换器钥匙设计功能...
像素根据有效的准备管道协议1流入设计。输入像素和同步在CLK的上升边缘采样时，当Pixin_val和Pixin_rdy都高。在输出接口处，当Pixout_val和pixout_rdy较高时，将像素和同步在CLK的上升边缘上采样。输入和输出同步信号是侧带标志，与框架的第一个像素和行的第一个像素一致。这些对于识别视频框架和线路边界很有用，并包含在与其他邮政编码IP的兼容。
基于颜色空间变换模型的晶圆颗粒计算机视觉检测技术
结果表明，由于背景图像噪声比颗粒尺寸更占主导地位，因此无法辨别晶圆上的颗粒。另一方面，所提出的方法可以以最小的串扰检查晶圆表面，并且使用实验定义的 HSV 颜色空间模型，可以按类型分离颗粒。生成的图像在视觉上清晰，没有颗粒和背景之间的串扰。所提出的方法简单、快速且易于使用，并表现出良好的颗粒分类性能。因此，该方法有望用于晶圆缺陷检测步骤，增强晶圆缺陷分类过程。
MeGaigixel Tech简介： - 电影制作中的颜色
大多数LED处理都可以支持多种颜色空间，但这并不一定意味着LED面板可以支持100％的颜色空间初选。在下面的示例中，Helios支持Rec。2020，但面板本身无法重现REC中的所有颜色。2020。此颜色覆盖范围由LED组件功能确定。颜色覆盖范围更好地表达了屏幕的功能，因为它代表了设备的颜色范围和REC之间重叠的百分比。2020标准。以下示例来自覆盖95％REC的设备。2020可以保证能够再现95％的REC。2020彩色域。如果您仔细观察绿色区域，您会发现这是面板在覆盖范围内最困难的区域。
Akomex Group的新印刷技术
Ako 7 Color是一种现代解决方案，在Akomex组的客户中获得越来越多的认可。它可以用扩展的颜色域技术打印，该技术为CMYK（紫罗兰色，绿色和橙色）增添了三种额外的颜色。感谢它，它大大扩展了CMYK标准颜色空间以进行偏移打印。它允许仅使用7种颜色完美地投射95％的Pantone调色板！
蚀变制图的主成分分析* - ASPRS
摘要：减少主成分分析 (PCA) 输入的图像波段数量可确保某些材料不会被映射，并增加其他材料被明确映射到其中一个主成分图像中的可能性。在干旱地形中，如果只有一个输入波段来自可见光谱，则四个 TM 波段的 PCA 将避免氧化铁，从而更可靠地检测含羟基矿物。如果仅使用其中一个 S m 波段，则用于氧化铁映射的 Pw\ 将避免羟基。然后可以创建一个简单的主成分彩色合成图像，其中羟基、羟基加氧化铁和氧化铁的异常浓度在红绿蓝 (RGB) 颜色空间中明亮地显示。该合成允许对蚀变类型和强度进行定性推断，可以广泛应用。
使用...在非常高分辨率的卫星数据中映射阴影
摘要 IKONOS 等多光谱扫描仪 (MSS) 具有非常高的空间分辨率，因此可提供有关陆地特征的极佳信息来源。这些扫描仪的图像可能包含阴影，这会导致辐射信息部分或全部丢失，从而导致误解或分类不准确。此外，阴影的识别对于多种应用都至关重要。本研究的目标是开发基于计算机的算法来检测 IKONOS 全色 (1× 1 m) 和 MSS 波段 (4×4 m) 中的阴影。我们将纽约市的 IKONOS 全色和 MSS 图像子集转换为 HSV 颜色空间，并使用直方图分析确定强度阈值。划定潜在的阳光照射和阴影区域，并采用边缘检测技术消除非阴影、低强度区域并识别图像子集上的阴影区域。我们在一系列时间数据集上测试了结果，以开发一个能够检测阴影并从高分辨率卫星图像中提取阴影的强大模型。
使用大数据工具和...
OpenCV是计算机视觉OpenSource库的缩写，它是用于计算机视觉和机器学习任务的开源软件库。它最初是由英特尔（Intel）于1999年开发的，此后已成为实时计算机视觉应用程序中使用最广泛的库之一。这是其关键功能的细分。OpenCV为图像处理任务（例如过滤，边缘检测，形态操作和颜色空间操纵）提供了大量工具和算法。随着面部检测应用的不断扩展，实时处理的集成变得至关重要。实时的面部检测在诸如监视之类的方案中至关重要，在诸如监视之类的情况下，快速准确的识别至关重要。这不仅需要有效的算法，还需要并行处理和优化硬件来快速决策。此外，隐私问题在部署面部检测系统中变得越来越重要。在面部分析的益处和尊重个人隐私是一个关键的考虑之间达到平衡。伦理使用和负责处理面部数据是不可或缺的方面，需要随着这些技术的发展而需要注意。
皮肤类型分析通过计算机视觉和最近的邻居
这个提出的计算机视觉系统是一种创新的解决方案，可以帮助在皮肤病学诊断和个性化护肤方面革命性。在使用最新的图像分析技术时，该系统拾取了与皮肤类型，色调以及其他皮肤问题有关的基本属性，例如痤疮，色素沉着甚至细纹。这可以通过在HSV和YCBCR颜色空间中进行转换来精确确定皮肤，从而精确地确定皮肤，无论是否有任何照明或环境条件，都可以精确地确定皮肤的细分。Fitzpatrick肤色分类与K-最近的邻居（KNN）一起使用，以在音调上有很大的差异，因此具有包含和准确的结果。它通过使用一式式编码和余弦相似性来映射针对策划产品数据库的独特皮肤配置文件，从而为用户提供可行的见解。它被放置在一个基于网络的平稳平台中，该平台将允许实时视频和电子商务集成，为不同的方法集创建友好且易于访问的体验。