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ICC_Inspector
- 色彩管理软件，能够icc文件读取相关的Tag，以及相关曲线的绘制，数据的读取-Color management software to draw relevant icc file read Tag, and the associated curve, read data
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- ：刚像修复足指重建损坏的I訇像业女除粥像巾币需要的对蒙的过程。我们需 要采取蛙适当的方，℃修补县原始状忐帕l锢形，同时确保修补结果达到最佳的艺术 效果或者说视觉效粜。日前有一嗤比较流行的修复打法．如基于偏微分力程的修 复理沦或壁于纹理台成的修复理f}色．它们分别在细节修复和规则纹理修复案例中 仃良好的表现。假在受损区域过大或完全丢失了个语义片段的情况卜，邢些传 统方法常常难以胜任。柱J比较从待修复l刘像自身款取信息进行修补，使用从其他 图像内弁叶】引入新的信息柬修复艘损图
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- 为了有效实时地检测高速路段汽车行驶中的流量情况，确保交通安 全等，文中讨论了因汽车高速运动和外界环境噪声干扰所引起的图像失 真，在图像处理终端实现恢复的总体方案。利用deconvwnr 函数，在图像 的频率特征和附加噪声已知的情况下，采用维纳滤波进行因运动模糊引起 的失真图像恢复效果明显。经软件编程仿真，结果表明在设置合理的点扩 散函数的基础上，其效果优于高斯模糊引起的失真图像恢复效果。经过图 像处理终端的设计，可以较好地检测高速路段的车流量情况。-In order to
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- 为对图像的缺损部分进行快速自动修复, 提出了一种基于曲率驱动修复模型的快速图像修复算法。曲率驱动修复模 型由于引入了曲率项, 使其偏微分方程为高阶, 修复时需要数值求解偏微分方程, 大量迭代运算导致修复速度非常缓慢。为 加快修复速度, 算法将模型的偏微分方程数值化, 进一步改造成加权平均形式, 利用邻近已知像素直接合成损坏像素, 加权 系数由曲率和梯度共同确定, 使修复按照图像等照度线方向进行, 在曲率大的地方将等照度线拉伸, 同时由待修复点邻域内 已知像素的梯度方差确定修复次序
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- 图像修复是指恢复图像中破损区域的颜色信息或者去除图像中的多余物体。针对视频图像损坏特征中较复杂的水 平与垂直条带，利用视频图像时间连续性的特点，提出基于小波分析理论的修复方法。实验结果表明，该系统能够较好地恢复 视频图像和有效去除文字。 -Image inpainting refers to restore the color information of the damaged region in the image or remove the unnecessary obje
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- 本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法，对非纹理图像有比较好的修复效 果。边缘自适应小波变换的基本思想是，先检测出图像的主要边缘，这些边缘把图像分割成几个平滑区，然后 对图像进行不跨越边缘的小波分解，即在各平滑区内部进行小波变换，得到图像的多尺度表示，并且同时计算 边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上，而高频系数则非常稀疏，而且都接近 于零。在此基础上进行图像修复，就只需要对低频部分与边缘图像进行修复，然后重构得到修复图像即可。 经过小
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- 图像修复是对图像中破损区域进行信息填充，以减少图像破损所带来的信息损失的过程。 传统的图像修复方法需要依赖图像的具体结构来制定相应的修复方法，压缩感知理论的提出，使得可以利 用信号的稀疏性来对图像进行修复。基于K 奇异值分解（KSVD）与形态学成分分析（MCA，Morphological Component Analysis）的图像修复方法首先采用形态学成分分析方法对破损图像进行特征分析，将其分解 为结构部分和纹理部分；然后基于学习型字典KSVD分别对这两部分进行过完备字典训练；
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- 针对当前CGF行为建模时存在的决策过程过于呆板和教条化、仿真实体逼真度存在缺陷、同一仿真实体建立不同 决策模型时采用的方法过于单一等t - l题，对行为建模技术进行了研究，建立了自行高炮CGF的战术规则库，重点研究如何应 用基于规则的专家系统对自行高炮CGFA．类行为模型进行开发，最后基于此方法对车长的行为模型进行了设计实现。该方 法避免了对复杂的乘员决策行为进行分析和建模的过程，实时性好，对今后相关的研究工作具有较好的参考价值。-Abstract：Aiming at the pro
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- 利用灰度共生矩阵提取图像纹理特征值，然后根据熵值的大小来实现模块大小的选择。 另外，在寻找最佳匹配块时，同时考虑了颜色信息的差异和空间距离的因素。最后，给出了客观评价 图像修复质量的PSNR度量。实验表明，与Criminisi算法相比，该方法得到的修复效果更自然，更符合 人的视觉感知。 关键词：图像修复；纹理合-This paper firstly utilizes gray-level co-occurrence matrix to exti’act image s textu
Sobel_edge_detection
- Sobel边缘检测 C++ YUV视频文件-Sobel edge detection
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- 文物修复和图像修复在原理上存在共性，利用这种共性，结合数字图像修复通过数学算法自 动实现的特性，可将文物领域的修复需求预先在计算机上虚拟实现。本文简单阐述这种基于数字图像修复技 术的文物虚拟修复的概念、意义及研究路线、内容，并展示一些文物虚拟修复的实验成果。最后，结合对 文物虚拟修复问题的理解，对数字图像修复技术的在文物领域的应用进行一些展望。-Abstract：In tlle naditional e)【芒IlIlplaur-b鹊ed a1剃tllm，tlle image comp
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- 提出了一种基于整体变分模型的图像修复方法，该方法通过计算像素点的梯度信息来构造一个扩散函数，再进行加权处 理，达到了对原模型的改进．实验表明，该方法修复有较大破损区域的图像效果比较好，边缘过渡更自然．-This p鼍|per p他s铷吣蚰iIIlage∞st0枷on algorinlm b鹪ed∞total v蜀一撕∞model，mis metllod证lpraves tbe original m吠ld tb：∞ugh c∞s蜘Jcting a spmad鼬cti∞by c“culati