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面向節(jié)能的圖像顏色優(yōu)化研究碩士學(xué)位論文(已改無錯(cuò)字)

2023-07-25 03:51:43 本頁面
  

【正文】 x, Iy, b),分別記錄了圖像的每個(gè)像素的梯度(Ix, Iy)和邊界像素指示值b,其中b是根據(jù)給定閾值參數(shù)和梯度模的比較確定該像素是否為邊界像素。雖然梯度模描述了圖像中一個(gè)像素相對于周圍像素的亮度變化,但是直接用梯度模構(gòu)造特征場仍然會受到圖像噪聲的影響。在本文對于圖像自適應(yīng)亮度優(yōu)化的方案中,為了降低圖像噪聲的影響,我們僅考慮圖像的主要特征(邊界)及其特征區(qū)域(邊界附近的像素)。因此,我們通過邊界距離場的某種變換描述并構(gòu)造圖像的特征場。為了加速圖像邊界距離場的計(jì)算,我們采用Cao等人提出的基于GPU的并行條帶算法(PBA算法)[33]實(shí)現(xiàn)快速的距離場的計(jì)算,得到邊界圖像E的邊界距離場,記作D=PBA(E)。其中PBA算法是一種精確計(jì)算圖像距離場的算法,其算法復(fù)雜度僅與圖像尺寸有關(guān),而與邊界像素的數(shù)量無關(guān)。同樣,邊界距離場D的每個(gè)元素也被構(gòu)造為一個(gè)三元組(x, y, d),分別記錄距離每個(gè)像素最近的邊界像素的位置坐標(biāo)及其距離值。其中示例圖像的邊界距離場圖像如圖 34所示,亮度越低表示離邊界像素距離越近。圖 33 本小節(jié)使用的示例輸入圖像圖 34 PBA算法得到示例圖像的邊界圖像的距離場,像素亮度表示距離邊界像素的歐式距離最后,我們對邊界距離場D進(jìn)行如下數(shù)學(xué)變換,獲得圖像的特征場S:其中Dd(p)表示像素p在距離場圖像D中的離最近邊界像素的距離值,W為一個(gè)寬度參數(shù),表示該數(shù)學(xué)變換相對于邊界像素的作用范圍,用于控制特征區(qū)域的大小(如圖 35)。在邊界像素及其W寬度之內(nèi)的區(qū)域,稱為特征區(qū)域。S(p)表示像素p的特征性值,其值域?yàn)閇0,1],描述了該像素的特征表示能力,例如S(p)=1表示該像素是邊界像素,在用戶對圖像的理解上具有最重要的作用,而S(p)=0表示該像素位于無變化的區(qū)域內(nèi)。上述公式的求導(dǎo)在Dd(p)=W連續(xù),保證了特征區(qū)域向非特征區(qū)域過渡的連續(xù)性。在這里,對于彩色圖像則直接將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像后進(jìn)行特征邊界檢測和特征場計(jì)算。特征場相比于邊界場的優(yōu)勢在于,它提供了每個(gè)像素所具有的特征重要性的連續(xù)數(shù)值表達(dá),因此比較適合用于后期的圖像優(yōu)化處理。特征場描述了圖像像素的特征表示能力。然而用戶在圖像理解過程中,對于處于邊界特征兩側(cè)的圖像內(nèi)容會區(qū)別對待,本文采用特征重要性場描述這一行為。簡單而言,特征重要性場被定義為一個(gè)有向的特征場,以區(qū)別對待邊界兩側(cè)的區(qū)域。例如,由于像素明暗變化形成的一條邊界,在邊界一側(cè)為明亮區(qū)域而另一側(cè)為暗區(qū)域,那么將明亮區(qū)域定性為正值而暗區(qū)域定性為負(fù)值,則可以在后續(xù)的圖像處理操作中方便的進(jìn)行亮度優(yōu)化。我們在圖像的邊界場E中保存了圖像的梯度場Exy,在圖像的距離場中保存了圖像像素的最近邊界像素Dxy。因此,我們將特征重要性場M定義如下,其中sign為求符號函數(shù),p’=Dxy(p),是距離像素p的最近的邊界像素。圖 35示意了上述公式中各個(gè)參數(shù)的含義。因此,M(p)定義了一個(gè)有向的特征場,可以描述邊界兩側(cè)不同的特征表現(xiàn)能力,所用示例圖像的結(jié)果如圖 36所示。圖 35 示例圖像的特征場示意圖,及文中各參數(shù)的含義圖 36 示例圖像的特征重要性場圖 37展示了從一個(gè)實(shí)際圖像出發(fā),構(gòu)建特征重要性場的各個(gè)步驟。首先對輸入圖像進(jìn)行雙邊濾波后,執(zhí)行邊緣檢測,然后采用PBA生成距離場,進(jìn)而構(gòu)建出輸入圖像的特征重要性描述場。 (a) 原始輸入圖像 (b) 邊緣檢測結(jié)果 (c) PBA算法得到的距離場 (d) 特征重要性場圖 37 一個(gè)實(shí)際圖像的特征場構(gòu)建過程 基于特征重要性場的圖像優(yōu)化線性降低圖像的亮度可以獲得節(jié)能的顯示效果,但同時(shí)也使得圖像內(nèi)容的可讀性和圖像質(zhì)量下降,造成用戶識別和理解的困難。根據(jù)前面對圖像的處理,我們已經(jīng)得到了圖像的特征重要性場的圖像,因此結(jié)合該數(shù)據(jù)可以指導(dǎo)一個(gè)自適應(yīng)的圖像亮度優(yōu)化。本文的方案是在全局降低圖像亮度的基礎(chǔ)上,通過將邊界兩側(cè)的像素根據(jù)特征重要性場進(jìn)行自適應(yīng)的亮度調(diào)整。同時(shí),將原始圖像與經(jīng)過迭代雙邊濾波得到的圖像結(jié)果進(jìn)行融合后作為輸入圖像,一定程度上也能夠降低輸出圖像的非特征的細(xì)節(jié)或噪聲干擾。因此最后本文的研究方案可以表述為如下公式:其中,I、I’和I*分別為輸入圖像、雙邊濾波后圖像和輸出圖像,參數(shù)b控制控制非特征細(xì)節(jié)的保留程度,b越大,則非特征細(xì)節(jié)越多;當(dāng)b= 0時(shí),雙邊濾波圖像作為輸入圖像,因此相當(dāng)于丟棄了非特征細(xì)節(jié),當(dāng)b=1時(shí),則相反;在原始圖像中,這些所謂的非特征細(xì)節(jié)刻畫了圖像內(nèi)容的豐富性。但是,當(dāng)圖像亮度被降低后,它們反而可能會導(dǎo)致其他特征細(xì)節(jié)被弱化,這個(gè)時(shí)候用戶可以通過調(diào)節(jié)參數(shù)b的值以獲得較滿意的結(jié)果。上式中α表示基于特征重要性場的圖像亮度優(yōu)化函數(shù),具體公式如下其中λ表示由用戶調(diào)整的全局亮度參數(shù),θ由用戶調(diào)整的關(guān)于特征區(qū)域的局部亮度參數(shù)。用戶在進(jìn)行參數(shù)調(diào)整的時(shí)候首先調(diào)整全局亮度參數(shù),然后調(diào)整特征區(qū)域的局部亮度參數(shù)。注意到當(dāng)θ時(shí),該方案即為線性亮度調(diào)整方案,即所謂的均勻亮度調(diào)整;當(dāng)λ=1,且θ≠0時(shí),該方案可以獲得一個(gè)類似于Unsharp Masking[34]處理的效果。本文所述方案被用于基于節(jié)能的圖像自適應(yīng)顏色亮度優(yōu)化時(shí),主要通過提高邊界及其鄰域等特征區(qū)域的對比度的方式,確保圖像亮度降低時(shí)圖像特征的保持。圖 38顯示了方法用于簡單示例圖像得到的結(jié)果圖像。圖 39展示了方法應(yīng)用于圖 37中實(shí)例圖像得到的節(jié)能顯示結(jié)果。圖 38 對示例圖像進(jìn)行自適應(yīng)亮度優(yōu)化的結(jié)果示意圖,注意到圖像中元素邊界部分的對比度相比于原圖像的變化圖 39 對圖 37中實(shí)例圖像進(jìn)行自適應(yīng)亮度優(yōu)化的結(jié)果示意圖 圖像處理原型軟件 需求分析本論文主要研究面向節(jié)能的圖像顏色亮度優(yōu)化方法,其基礎(chǔ)是圖像處理,因此一個(gè)具有較完整的圖像處理基本功能的軟件是研究本文方法的重要基礎(chǔ)。針對本論文的研究問題,本文需要實(shí)現(xiàn)的圖像處理原型軟件的主要需求如下:l 基本的圖像載入與保存功能;l 圖像的對比度、亮度等基本參數(shù)調(diào)節(jié)功能;l 基于本論文研究算法的參數(shù)調(diào)節(jié)與命令控制功能;l 原始圖像與結(jié)果圖像實(shí)時(shí)對比功能;l 能耗評估,用于計(jì)算給定圖像的所需的顯示功耗。針對本論文研究面臨的主要需求,本章將主要描述本文在進(jìn)行圖像亮度優(yōu)化研究過程中,針對性開發(fā)的一款圖像處理原型軟件,該原型軟件的功能模塊圖如圖 310所示。原型系統(tǒng)圖像載入與保存圖像通道選擇亮度對比度調(diào)節(jié)自適應(yīng)亮度優(yōu)化能耗評估圖 310原型軟件的功能模塊圖 主界面和交互設(shè)計(jì)本章描述的圖像處理原型軟件的主界面如圖 311所示。該主界面主要由結(jié)果顯示區(qū)域和參數(shù)控制區(qū)域兩部分組成。為了方便用戶對圖像處理的結(jié)果進(jìn)行預(yù)覽和比較,主界面的結(jié)果顯示區(qū)域分為“原始圖像”區(qū)域和“結(jié)果圖像”區(qū)域兩部分,分別顯示用戶載入的原始圖像和當(dāng)前處理所得到的結(jié)果圖像。同時(shí)為了進(jìn)一步方便用戶進(jìn)行比較,右上角“切換比較”按鈕實(shí)現(xiàn)了在“結(jié)果圖像”區(qū)域依次切換原始圖像和結(jié)果圖像的功能,將幫助用戶對圖像進(jìn)行像素級別的比較。本文目前實(shí)現(xiàn)的原型軟件窗口尺寸是固定的,為了方便用戶對大尺寸圖像進(jìn)行瀏覽和處理,在結(jié)果顯示區(qū)域的“原始圖像”區(qū)域和“結(jié)果圖像”區(qū)域兩部分子窗口中,用戶可以通過鼠標(biāo)對圖像進(jìn)行縮放與平移操作,并且用戶對一個(gè)子窗口圖像的交互操作都可以實(shí)時(shí)地反映到另一個(gè)子窗口的圖像中,以方便用戶對結(jié)果的對比分析。圖 311 圖像處理原型軟件的主界面軟件的參數(shù)控制區(qū)域主要包括圖像處理的一些基本操作及第2章提出基于節(jié)能的圖像亮度自適應(yīng)優(yōu)化方法的參數(shù)調(diào)節(jié)控制等命令,通過選項(xiàng)卡的形式集成在主界面的下方。其中“文件操作”選項(xiàng)卡包含圖像文件的打開和保持兩個(gè)基本操作?!傲炼?對比度”選項(xiàng)卡中實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的對圖像亮度、對比度、伽馬值等圖像參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)的功能,參數(shù)調(diào)節(jié)的結(jié)果將實(shí)時(shí)地展現(xiàn)在“結(jié)果圖像”區(qū)域。“通道”選項(xiàng)卡提供用戶選擇查看彩色圖像的紅、綠、藍(lán)等單一顏色通道的功能,也是圖像處理中的基本操作之一?!白赃m應(yīng)亮度優(yōu)化”選項(xiàng)卡給用戶提供了針對本文第2章提出的算法的主要參數(shù)調(diào)節(jié)的功能以及控制命令(如圖 312所示)。圖 312 圖像處理原型軟件的“自適應(yīng)亮度優(yōu)化”選項(xiàng)卡中的參數(shù)與命令 基本處理功能的實(shí)現(xiàn)圖像載入與保存是圖像處理的基礎(chǔ)操作。本章描述的圖像處理軟件的交互界面通過Qt工具包實(shí)現(xiàn),Qt工具包提供了硬件無關(guān)的簡單高效的圖像類庫QImage,實(shí)現(xiàn)了圖像處理的部分基本操作,包括圖像縮放、旋轉(zhuǎn)、像素顏色替換等。QImage提供的圖像的載入與保存函數(shù)使用方便,并且支持大多數(shù)主流的圖像存儲格式(如BMP,JPG,PNG,GIF等)。基于此,我們在實(shí)現(xiàn)圖像處理原型軟件時(shí),直接使用了類庫QImage提供的圖像操作,圖像的載入通過QImage類的構(gòu)造函數(shù)或load函數(shù)實(shí)現(xiàn),而圖像的保存則通過QImage類的save函數(shù)實(shí)現(xiàn)。通過QImage類對圖像進(jìn)行載入之后,需要使用QPixmap類對QImage對象中保存的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示。實(shí)現(xiàn)代碼如下所示:QImage* image = new QImage。 //創(chuàng)建一個(gè)QImage對象以載入圖像imageload(“ImageFileName”)。 //根據(jù)圖像名載入圖像//使用QPixmap對象在顯示窗口displayPanel中顯示圖像dispalyPanelsetPixmap(QPixmap::fromImage(*img))。 圖像通道操作則可以方便用戶通過選擇單一的顏色通道對圖像內(nèi)容進(jìn)行檢視。在第2章中提到,雙邊濾波算子在作用于彩色圖像時(shí)將分別在紅、綠、藍(lán)三個(gè)顏色通道進(jìn)行,因此允許對圖像的單一通道的觀察將方便用戶對雙邊濾波算子執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行分析。在軟件實(shí)現(xiàn)中,我們遍歷圖像的每個(gè)像素,采用Qt工具包中的QRgb類來獲取圖像每個(gè)像素的紅、綠、藍(lán)三個(gè)顏色通道的值。實(shí)現(xiàn)代碼如下:int width = imagewidth()。int height = imageheight()。for (int i = 0。 i width。 i++) for (int j = 0。 j height。 j++) {Qrgb pixel = imagepixel(i,j)。int r = qRed(pixel)。int g = qGreen(pixel)。int b = qBlue(pixel)。}圖 313 圖像通道選擇界面圖像亮度和對比度調(diào)節(jié)是圖像處理的最基本操作。這里主要實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的圖像亮度和對比度調(diào)節(jié)方法。首先通過QRgb獲取圖像上每個(gè)像素的紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的值,然后將圖像顏色的RGB模式轉(zhuǎn)化成HSB模式,對HSB模式中的亮度(Brightness)進(jìn)行調(diào)整與設(shè)置,從而改變原像素值。RGB模式轉(zhuǎn)化HSB模式的實(shí)現(xiàn)代碼如下:float r = rgbred/。 //獲取r、g、b的值float g = rgbgreen/。float b = rgbblue/。float maxVal = max3v(r, g, b)。 //獲取r、g、b三者的最大值float minVal = min3v(r, g, b)。 //獲取r、g、b三者的最小值//Hueif(maxVal == minVal) h = 0。 else if(maxVal==r amp。amp。 g=b) h = *(gb)/(maxValminVal)。else if(maxVal==r amp。amp。 g) h = *(gb)/(maxValminVal) + 。else if(maxVal==g) h = *(br)/(maxValminVal) + 。else if(maxVal==b) h = *(rg)/(maxValminVal) + 。// Brightnessl = (maxVal+minVal)/。// Saturationif(l == 0 || maxVal == minVal) s = 0。else if(l0)s = (maxValminVal)/(maxVal+minVal)。else if(l) s = (maxValminVal)/(2 (maxVal+minVal))。 //(maxValminVal 0)?hsbhue = (h360)? 360 : ((h0)?0:h)。hsbsaturation = ((s1)? 1 : ((s0)?0:s))*100。hsbluminance = ((l1)? 1 : ((l0)?0:l))*100圖 314展示了采用本原型軟件系統(tǒng)對圖像進(jìn)行亮度和對比度調(diào)節(jié)的結(jié)果。圖 314 圖形亮度和對比度調(diào)節(jié)界面 圖像自適應(yīng)亮度優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)本文第2章提出的基于節(jié)能的圖像自適應(yīng)亮度優(yōu)化方法主要包括圖像雙邊濾波、特征重要性場構(gòu)造(包括邊界檢測、邊界距離場計(jì)算等)、自適應(yīng)亮度調(diào)整優(yōu)化等三個(gè)主要步驟。因此在實(shí)現(xiàn)上,也分為三個(gè)操作,分別對應(yīng)交互界面(圖 312)中的3個(gè)命令按鈕,其中每個(gè)命令都需要讀取用戶給定的一組參數(shù)。圖像自適應(yīng)亮度優(yōu)化過程中產(chǎn)生了多個(gè)中間結(jié)果(參考圖 31),為了便于用戶對中間結(jié)果進(jìn)行分析,在交互界面的“自適應(yīng)亮度優(yōu)化”選項(xiàng)卡(圖 312)中,用戶可以使用單選按鈕選擇在右上“結(jié)果圖像”區(qū)域內(nèi)顯示的圖像內(nèi)容。圖 315展示了對圖像進(jìn)行自適應(yīng)亮度優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)節(jié)能的操作界面。圖 315 圖像自適應(yīng)亮度優(yōu)化操作界面 本章小結(jié)隨著計(jì)算性能的提升和計(jì)算部件制造工藝的進(jìn)步,顯示器功率消耗正逐漸成為整體系統(tǒng)的主要功耗來源。越來越多的移動設(shè)備的普及,對節(jié)能顯示技術(shù)提出了更多的要求。對于OLED顯示技術(shù)而言,節(jié)能的顏色設(shè)計(jì)非常重要,而基于亮度降低的策略仍然是節(jié)能顯示領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向。降低圖像亮度后,圖像的亮度動態(tài)范圍也被降低,從而造成特征細(xì)節(jié)的減弱或丟失。本章中,我們用特征重要性場描述圖像的特征重要性,并提出了一種基于該特征重要
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