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World File Search System颜色空间
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。
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。
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。
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。