基于最佳分析窗口的高光检测
Photoshop图像调整选项解析：曝光、阴影和高光
Photoshop图像调整选项解析：曝光、阴影和高光Photoshop作为一款强大的图像处理软件，拥有许多调整选项，可以帮助用户对图像进行各种不同的改变和优化。
其中，曝光、阴影和高光是常用的调整选项之一。
本文将对这三个选项进行解析，并介绍它们的调整步骤和效果。
一、曝光调整选项曝光调整选项主要用于调整图像的整体亮度和对比度。
通过改变曝光值，可以使图像变得更明亮或更暗，增强或减小图像的曝光程度。
1.打开图像：首先，打开需要进行曝光调整的图像文件。
在Photoshop软件中，选择“文件”>“打开”来导入图像。
2.选择曝光调整选项：在“窗口”>“调整图层”中，点击曝光选项来打开曝光调整面板。
3.调整曝光值：在曝光调整面板中，有一个曝光滑块，用来调整图像的曝光值。
向右滑动会增加曝光值，使图像变亮；向左滑动会减小曝光值，使图像变暗。
根据图像的实际需求，调整曝光值并观察变化。
4.调整其他参数：除了曝光滑块，曝光调整面板中还有其他参数可以调整。
例如，偏移可以调整阴影细节的亮度；Gamma值可以调整图像的对比度等。
根据具体需求，适当调整这些参数。
5.保存调整后的图像：完成调整后，点击曝光调整面板中的“确定”按钮，然后选择“文件”>“保存”来保存调整后的图像。
二、阴影调整选项阴影调整选项可以帮助用户对图像中的暗部细节进行调整，提升图像细节的可见性，并增强图像的立体感。
1.打开图像：同样地，在Photoshop软件中打开需要进行阴影调整的图像文件。
2.选择阴影调整选项：在“窗口”>“调整图层”中，点击阴影选项来打开阴影调整面板。
3.调整阴影参数：在阴影调整面板中，有一个阴影滑块，可以用来调整图像的阴影细节。
向右滑动滑块会增加阴影细节的亮度，使图像中的暗部更加清晰可见；向左滑动滑块则会减小阴影细节的亮度，使图像中的暗部更加暗淡。
4.调整其他参数：同样地，阴影调整面板中还有其他参数可以调整，如高光和中间调节。
适马 dp1 软件使用手册说明书
S I G M A P h o t o P r o用户手册此为适马数码相机之专用软件3.5 版重要事项:在开始使用本软件前，请先阅读以下条文多谢阁下选购适马产品。
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(12)将图像档案从相机转传到计算机。
(12)使用读卡器, 以复制图像到计算机。
(12)目录在主窗口内用幻灯片展示观看图像。
(19)6图像检视206.1检视窗口21开启检视窗口 (21)目录使用多重检视窗口作图像比较 (27)使用多重检视窗口的图像比较模式 (27)7图像处理和储存287.1在主窗口处理图像29目录阅览 矩形图 (Histogram) (37)在高光提示选择使用、不使用和数值设定 (37)8.5修改白平衡38在X3F档案中更改白平衡 (38)8.6更改色彩模式(只适用于D P2和S D15之R A W数据)381用戶手册简介在此章节中，你会学到…•Sigma Photo Pro 的主要特性。
•如何使用此用户手册。
1.1 关于 S I G M A P h o t o P r o你可以利用 SIGMA Photo Pro 作什么用途 ? 欢迎光临快速虚拟旅程 !以下是适马数码相机所用之SIGMA Photo Pro 图像处理软件的不同窗口和调色版。
请按入任何窗口和调色板，便可以跳到详细解说的画面里。
彩色图像人脸高光区域的自动检测与校正方法
2
+ Corresponding author: Phn: 86-595-2693985, Fax: 86-595-2693985, E-mail: dschen@
Received 2002-10-28; Accepted 2003-02-28 Chen DS, Liu ZK. A method for automatic detection and correction of highlighted area in color face image. Journal of Software, 2003,14(11):1900~1906. /1000-9825/14/1900.htm Abstract: Different environment illumination has a great impact on face detection and recognition. The automatic
230027)
A Method for Automatic Detection and Correction of Highlighted Area in Color Face Image
CHEN Duan-Sheng1,2+,
1
LIU Zheng-Kai1
(Department of Electrical Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) (Department of Computer Science, Huaqiao University, Quanzhou 362011, China)
基于模流分析技术的高光双色塑件成型工艺研究
基于模流分析技术的高光双色塑件成型工艺研究潘建新;潘祎【摘要】借助MoldFlow Synergy分析软件,对某双色底壳塑件进行CAE模拟仿真,结合浇注系统的设计原则,确定了该塑件模具浇注系统参数:模具型腔采用l模2腔布置;第一次成型外层PMMA材料,采用点浇口选胶,浇口尺寸为1.3mm;第二次成型内层ABS材料,采用潜伏式点浇口进胶,浇口尺寸为1.81mm.同时,还通过成型窗口分析,得到了PMMA材料和ABS材料的最佳工艺参数范围:PMMA材料的最佳模具温度为100℃、熔体温度控制在300C～340℃、注射时间控制在0.2～1.1s;ABS材料的最佳模具温度为60℃、熔体温度控制在220～260℃、注射时间控制在0.1～1.2s.【期刊名称】《模具制造》【年(卷),期】2017(017)008【总页数】4页(P42-45)【关键词】模流分析;高光;双色;塑件;成型工艺【作者】潘建新;潘祎【作者单位】长沙职业技术学院机械与汽车工程分院湖南长沙410217;中南大学基础医学院湖南长沙410000【正文语种】中文【中图分类】TQ320.66Key words:moldflow analysis；high surface finish；double color；injection parts；molding processAutodesk MoldFlow Synergy是一款专业的模流分析软件，可以对塑件和模具进行深入分析，还可以对注射全过程进行模拟，包括填充、保压、冷却、翘曲、纤维取向、结构应力和收缩，以及气体辅助成型分析等，使模具设计师在设计阶段就能找出未来塑件可能出现的缺陷，提高一次试模的成功率，可在更高程度上进行模拟仿真，提高塑件和模具设计的质量，优化注射工艺。
本文借助此软件，对某公司电子塑件底壳双色塑件的关键成型工艺进行研究，使塑件具有更好的工艺性，并优化模具设计，提高塑件的质量，缩短开发周期，降低生产成本。
高光谱数据可视化python实现 -回复
高光谱数据可视化python实现-回复标题：基于Python的高光谱数据可视化实现导言：高光谱数据是一种含有大量连续波段信息的数据，它具有广泛的应用价值，如农业、环境监测、地质勘探等领域。
可视化这些数据能够帮助我们更好地理解和分析数据，从而发现隐藏在其中的规律和信息。
本文将介绍如何使用Python实现高光谱数据的可视化，通过一步一步的详细实践，让读者熟悉高光谱数据可视化的实现过程。
第一步：获取高光谱数据首先，我们需要获取一组高光谱数据。
可以通过公开的数据集或者自行采集所需数据。
数据集通常包含多个波段，并以像素为单位存储。
这里我们以一个包含8个波段的高光谱遥感图像数据集为例。
第二步：导入所需库和数据集在Python中，我们可以使用多个库来处理和可视化高光谱数据。
常用的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn。
首先，我们要确保这些库已经安装在本地环境中。
然后，我们可以使用以下代码导入数据集并加载所需库：pythonimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 导入高光谱数据集dataset = pd.read_csv('spectral_data.csv')第三步：数据探索与预处理在进行数据可视化前，我们需要对数据进行探索和预处理。
这包括查看数据的基本信息，检查数据是否存在缺失值或异常值，并对数据进行必要的处理。
python# 查看前几行数据print(dataset.head())# 查看数据形状print(dataset.shape)# 检查是否存在缺失值print(dataset.isnull().sum())# 检查数据的统计摘要print(dataset.describe())根据探索结果，我们可以根据需要对数据进行清洗、处理缺失值或异常值等操作。
基于最小关联窗口的高光谱图像非监督分类
Ｊｕｎｌ ｆ ａ ｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃｎｌ ｙ ｏｒａ ｏ ｍｉｇＵ ｉ ｓｙ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏ Ｎ ｅ ｉ Ｓ ｅ ｇ
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高光谱特征选择成像python
高光谱特征选择成像python
高光谱特征选择成像是一种重要的遥感成像技术，它可以通过获取大量的光谱信息来提高遥感图像的分类精度和特征提取能力。
在实际应用中，如何选择有效的光谱特征成为了一项关键工作。
Python
语言具有丰富的科学计算库和数据处理工具，可以帮助我们实现高光谱特征选择成像。
在Python中，我们可以使用numpy和pandas等库来读取和处理高光谱数据，使用matplotlib等库可视化数据。
特征选择方面，我们可以使用sklearn库中的特征选择算法，如卡方检验、互信息、方差分析等，来选择最具代表性的特征。
同时，我们也可以使用神经网络等机器学习模型来实现高光谱图像分类和特征提取。
总之，Python语言在高光谱特征选择成像方面具有强大的工具和库支持，能够帮助我们更加高效地处理和分析数据，提高遥感图像的分类和特征提取能力，为科学研究和实际应用提供了有力的支持。
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作物氮素营养诊断方法综述
四、基于Green Seeker的高光 谱氮素营养诊研究现状
GreenSeeker主动遥感光谱仪法特点及其使用
1、GreenSeeker基本工作原理: 植物叶片的光谱诊断原理是植物中某些化学组分分子结构中的 化学键在一定辐射水平的照射下发生振动,引起某些波长的光谱发射
和吸收产生差异,从而产生了不同的光谱反射率,且该波长处光谱反射
三、高光谱遥感测定
高光谱遥感的概念和特点：
概念：国际遥感界将光谱分辨率达纳米(nm)数量级范围内的 遥感技术称之为高光谱(Hyper spectral)遥感。
特点：光谱分辨率高,波段连续性强,光谱信息量大,允许对目
标物进行直接识别和微弱光谱差异分析。 原理：植被的光谱反射或发射特性是由其化学和形态学特征
持研究所的科学家联合开展了应用GreenSeeker技术的小麦玉米两熟下作物氮素亏缺诊断和估产模型研究,将为我国变量
施肥机具的实时光学诊断技术提供技术参数。
四、基于Green Seeker的高光 谱氮素营养诊研究现状
国内外的应用现状及其前景（应用前景）
使用GreenSeeker可方便快速的、非损伤性的对作物氮素丰缺 状况进行动态监测,如与施肥机具相结合,可在行进过程中诊断养 分亏缺并进行变量施肥,合理的使用氮素资源,保证作物的产量和 品质,减少氮源污染的发生。结合我们的国情,研制基于 GreenSeeker的变量施肥机及相应的软件,开发基于GreenSeeker的 估产模型,或者研制性能相仿或更加优越的同类产品,实现国产化
作物 氮素营养诊断方法
石宏刚
内容提要
一、氮素营养诊断的必要性 二、主要的氮素营养诊断方 法
三、高光谱遥感测定
四、基于Green Seeker的高光 谱氮素营养诊研究现状
Si1102_中文简介
描述
Si1102 是一款高性能（0 ~ 40 cm）的主动式接 近检测器。因为它基于绝对反射阈值原理工作，所 以可避免基于运动的接近检测系统的不确定性。为 了获得最佳性能，需要高度隔离（耦合小于 10-6） 两个毫米级尺寸的光口：一个用于发射 LED，另一 个用于 Si1102。对于较短距离的应用（~ 10 cm）， 可将产品外壳上现有的高光损型孔用作光口，例如 显示窗口、指示灯孔、观景窗、红外接收器窗口或 耳麦孔等。如果使用半透明塑料外壳，该检测器甚 至可在没有专门窗口的情况下工作。
Si1102 由一个获得专利的、抗电磁干扰（EMI） 能力强的差分光敏二极管和一个带 LED 驱动器及 高增益光接收器的信号处理 IC 组成。接近检测是 通过测量对一个由选通脉冲控制、光学上隔离的 LED 的反射光实现的。
Si1102 的标准封装是 8 脚 ODFN。
特性
− 感测范围可达 40 cm 的高性能接近检测器 − 阈值反射原理克服运动型系统固有的不确定性 − 可调整检测阈值和选通频率 − 接近（PRX）状态在两次连续的选通之间被锁存 − 抗 EMI 干扰能力强，无需屏蔽 − 电源电压：2.0 ~ 5.5 V − 工作温度范围：-40 ~ +85℃ − 电流消耗典型值 10 μA − 电流驱动（400 mA）或饱和的 LED 驱动器输出 − 消除 DC 环境光至少 100 klux（直射日光下） − 小外形封装：3x3 mm（ODFN） − 美国专利 5,864,591 和 6,198,118（其它正在审批中）
参数
电源电压 工作温度 峰峰值电源 电压噪声抑制 DC 环境光（Edc） IDD（停机）
条件 -40℃ ~ +85℃，相对VSS
添加和调整视频阴影和高光层的方法与技巧
添加和调整视频阴影和高光层的方法与技巧在使用Adobe Premiere Pro软件编辑视频时，为了增强影片的视觉效果，我们常常需要添加阴影和高光层来突出画面中的细节和对比度。
本文将介绍如何在Premiere Pro中添加和调整视频阴影和高光层的方法与技巧。
首先，打开Premiere Pro软件并导入需要编辑的视频素材。
在项目窗口中，将视频素材拖放到时间轴上。
确保选择了要进行调整的视频剪辑。
在效果控制面板中，可以找到“色彩匹配”选项。
点击“色彩匹配”选项会打开调色校正界面。
1. 添加阴影层点击调色校正界面中的“曲线”标签。
曲线窗口中有一条曲线，上方是高光，下方是阴影。
我们需要调整的是阴影，所以要向下将曲线点移动。
在曲线上点击鼠标左键并拖动，我们可以即时看到画面中的阴影增加。
通过调整曲线可以根据需要增加或减少阴影的强度。
2. 添加高光层与添加阴影层相似，点击调色校正界面的“曲线”标签，然后将曲线点向上移动，这样就可以添加高光层。
通过调整曲线，可以控制高光的亮度和对比度。
如果只想调整某个特定区域的阴影和高光层，可以使用蒙版功能。
在“曲线”标签下方有一个“蒙版”按钮，点击后会打开蒙版界面。
3. 使用蒙版功能在蒙版界面中，可以选择不同的图形工具来创建蒙版。
例如，使用矩形工具可以创建一个矩形蒙版来限制阴影和高光层的影响范围。
选择合适的工具后，在视频中拖动鼠标来创建蒙版，然后调整蒙版的大小和位置。
可以使用“模糊”选项来使蒙版边缘更加柔和。
4. 调整阴影和高光层的属性在“曲线”标签下方有一些属性选项，可以进一步调整阴影和高光层的效果。
例如，可以通过调整“亮度”，“对比度”和“色彩饱和度”来改变阴影和高光层的外观。
还可以通过使用“色彩平衡”选项来调整阴影和高光层的颜色。
5. 动态调整如果想要动态调整阴影和高光层的属性，可以使用关键帧功能。
在时间轴中找到阴影和高光层调整效果的位置，并在“效果控制”面板中点击“停止观看关键帧”。
blinn phong高光计算方式
blinn phong高光计算方式
Blinn-Phong高光计算是一种常见的计算光照效果的方法。
它基于Phong光照模型，但使用了Blinn反射模型来计算高光部分。
Blinn-Phong高光计算的公式是：
N·H = ||N+H||
其中，N表示法线向量，H表示半角向量，||·||表示向量的长度。
使用该公式，可以计算出入射光线和半角向量之间的夹角，从而计算出高光的亮度值。
Blinn-Phong高光计算的优点是运算速度快，计算结果也比较真实，因此经常被用在实时渲染中。
同时，该方法也可以通过调整参数来控制高光的大小和锐度，以达到更好的视觉效果。
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如何利用曝光补偿拍摄高光与阴影细节
如何利用曝光补偿拍摄高光与阴影细节曝光补偿是摄影中一项重要的技术，可以帮助我们在拍摄中更好地处理高光和阴影的细节。
本文将介绍如何利用曝光补偿来拍摄出更好的高光与阴影细节。
一、什么是曝光补偿曝光补偿是指在摄影中通过调整相机的曝光设置，从而使图像的亮度更加准确地呈现被摄物体的细节。
在普通情况下，相机会根据场景的平均亮度进行曝光，但这样往往会导致高光或者阴影中的细节丢失。
利用曝光补偿，我们可以调整相机的曝光设置，以捕捉到更多细节。
二、拍摄高光细节1. 了解场景在拍摄高光细节时，首先要了解场景的亮度分布和光照情况。
如果遇到高光过暴的情况，可以通过减少曝光值来调整拍摄。
这样可以在原有基础上减少进光量，从而使高光细节更加清晰可见。
2. 利用曝光补偿根据实际场景中的光照情况和需求，我们可以使用曝光补偿功能进行调整。
如果想要保留高光细节，可以选择减少曝光值，一般将曝光补偿设置在-1至-2的范围内。
这样可以有效避免高光过曝，保留细节。
3. 注意细节损失和背景暗化在拍摄过程中，需要注意的是过度减少曝光会导致整体画面过暗，细节丧失。
因此，需要在减少曝光的同时保持画面整体明亮度的平衡。
同时，还要注意背景过暗化，可以通过合理选择拍摄角度和适当增加前景的明亮度来改善画面的效果。
三、拍摄阴影细节1. 了解场景在拍摄阴影细节时，同样需要先了解场景的亮度分布和光线情况。
如果遇到阴影部分过暗的情况，可以通过增加曝光值来调整拍摄。
这样可以增加进光量，使阴影细节更加清晰可见。
2. 利用曝光补偿根据实际场景中的光照情况和需求，我们可以使用曝光补偿功能进行调整。
如果想要保留阴影细节，可以选择增加曝光值，一般将曝光补偿设置在+1至+2的范围内。
这样可以有效增加曝光，使阴影部分变亮，细节更加清晰。
3. 注意细节丢失和背景过曝在增加曝光的过程中，需要注意过度增加曝光会导致整体画面过亮，细节丢失。
因此，在增加曝光的同时需要控制画面的明亮度。
同时，还要注意背景过曝，可以通过调整拍摄角度和避免强光直射等方法来改善画面效果。
基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术与方法
基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术与方法基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术引言复杂高光亮曲面的瑕疵检测是一项具有挑战性的任务，因为高光亮曲面在不同的观察角度和光照条件下会出现明暗变化、反射、折射等现象。
在这篇文章中，我们将介绍基于视觉感知的高精度瑕疵检测技术，探讨各种方法和技术在该领域的应用。
视觉感知的重要性复杂高光亮曲面的瑕疵检测需要考虑人类视觉感知的特点。
人类的视觉系统擅长从复杂的视觉信息中提取关键特征，并对不同光照条件下的物体进行辨识。
因此，将视觉感知应用于瑕疵检测可以提高检测的准确性和鲁棒性。
方法一：基于机器学习的瑕疵检测•利用深度学习方法，例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，对复杂高光亮曲面进行特征提取和分类。
这种方法可以自动学习复杂的特征表示，并能够处理大量的训练数据。
•使用生成对抗网络(GAN)来生成合成的高光亮图像，并将其与真实的高光亮曲面图像进行对比。
通过比较差异来检测瑕疵，这种方法对于缺乏大量标注数据的情况尤为有效。
方法二：基于图像处理的瑕疵检测•利用传统的计算机视觉算法，如边缘检测、纹理分析和形态学处理等技术，对高光亮曲面进行图像处理和分析。
这种方法通常需要手工设计特征和规则，但在某些特定场景下仍然具有一定的应用价值。
•结合人类视觉感知的特点，使用注意力机制或显著性检测技术，将注意力集中在可能存在瑕疵的区域，从而提高瑕疵检测的精度和效率。
方法三：基于光学原理的瑕疵检测•利用特殊的光学器件和测量方法，如激光散斑成像、相位差测量和干涉技术等，对高光亮曲面进行非接触式的瑕疵检测。
这种方法可以直接获取高光亮曲面的形貌和相位信息，具有较高的精度和灵敏度。
结论基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术是一个研究热点和挑战性问题。
通过使用机器学习、图像处理和光学原理等方法，可以有效地提高瑕疵检测的准确性和鲁棒性。
未来的研究方向包括进一步融合不同方法和技术，提升检测的效率和实时性，并在实际应用中进行验证和优化。
一种简单的单幅灰度图像高光检测与恢复方法
一种简单的单幅灰度图像高光检测与恢复方法尹芳;陈田田;付自如;于晓洋【摘要】高光的检测与去除一直是计算机视觉领域的一个热点问题,现有的大多数方法主要都是针对彩色图像,但是灰度图像的应用又很广泛,对于只包含亮度信息的灰度图像的高光检测和去除是一个难点问题,针对这一问题,提出了一种简单的单幅灰度图像高光检测方法.该方法对二维亮度饱和度直方图方法进行改进,并利用漫反射分量和镜面反射分量的分布获取高光亮度值范围,对可能存在的高光区域进行检测,最后,利用基于BSCB模型的图像修复方法去除高光.实验结果表明本文算法细节处理的较好,能够有效地检测出灰度图像中镜面反射区域,提高了图像高光区域的修复率.【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》【年(卷),期】2018(023)002【总页数】5页(P86-90)【关键词】高光检测;反射模型;二维亮度饱和度直方图;BSCB模型【作者】尹芳;陈田田;付自如;于晓洋【作者单位】哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学仪器科学与技术博士后科研流动站,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学仪器科学与技术博士后科研流动站,黑龙江哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言物体表面的高光反映的主要是光源的特征，在视觉效果上却可以看作是物体的表面特征，高光的存在往往会遮盖物体表面的纹理、损坏物体边缘的轮廓、改变物体表面的颜色，直接导致了物体表面局部区域的信息丢失。
这对计算机视觉领域中的图像跟踪、景物分析、场景重建等会带来很大的干扰[1-2]。
为了能够准确无误的提取出物体的特征信息，为了确保图片能够在图像跟踪、景物分析、场景重建等领域得到应用，高光的检测和去除技术是至关重要的。
现有的大多数高光检测方法主要是针对彩色图片，但是现有的在计算机视觉领域当中灰度图像又是很常见的，对于拥有少量可用信息的灰度图像高光检测和去除是一个难点问题，针对此问题本文提出了一种简单的单幅灰度图像高光检测方法。
基于稀疏表示的人脸图像高光检测和消除
基于稀疏表示的人脸图像高光检测和消除李明悦【期刊名称】《《现代计算机（专业版）》》【年(卷),期】2019(000)019【总页数】5页(P41-45)【关键词】高光检测; 高光消除; 稀疏表示; 非负矩阵分解【作者】李明悦【作者单位】四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室成都 610065【正文语种】中文0 引言许多计算机视觉问题在处理的时候都会假设图像不存在镜面反射高光，然而在真实场景中，非均匀介质不是理想的漫反射体，物体的表面总会存在高光。
图像中的镜面反射会遮盖高光区域内的真实材质属性，影响图像的质量，对于如图像分割、目标检测和跟踪等问题产生很大的干扰。
传统的高光消除研究大多采用Shafer 提出的在非均匀介质上的双色反射模型（Dichromatic Reflection Model）。
该模型指出，当场景中光源发出的光线照射到物体材质表面时，反射光同时包含漫反射和镜面反射：漫反射是入射光线在物体表面经过多次的反射和吸收后返回物体表面的光；镜面反射是入射光在物体表面上直接反射出的光，它与物体表面的位置、粗糙程度等因素有关。
数学模型为：其中，ms 和md 分别是镜面反射和漫反射的权重因子，Γ 是光照颜色的色度，Λ 是漫反射的色度。
本文工作的目的是针对单幅人脸图像的镜面反射高光分量，建立一个有效的检测和消除方法。
在高光检测任务中，我们利用人脸图像上高光分布的稀疏性特点，结合非负矩阵分解方法检测高光。
进而，在高光消除过程中，在尽可能不改变图像特点的前提下，借鉴图像修复的思想实现高光消除。
1 相关工作单幅图像的高光消除算法，因为输入图像数量的限制，是一个病态问题，有大量的相关研究。
早期高光消除方法通过分析彩色图像的直方图分布恢复高光和漫反射分量。
Schluns 和Koschan[1]利用双色反射模型公式，将镜面反射图像( x,y )和漫反射图像( x,y )看作是颜色空间的两个基向量，图像应当近似地分布在这两个向量支撑的平面上。
基于最佳分析窗口的高光检测
基于最佳分析窗口的高光检测
孙欣欣;徐舒畅;卢涤非
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2007(28)6
【摘要】物体上的高光直接影响计算机视觉领域的很多操作,比如图像分割、边缘检测、视频中物体的跟踪等.该方法基于双色反射模型,提出了最佳分析窗口的概念.在最佳分析窗口的基础上,分析窗口中像素的亮度、色彩、以及位置信息,组成五维特征向量,利用K-means算法在向量空间的聚类结果得到漫反射像素族,从而估计出全局漫反射色度,并以此检测图像中的高光像素.最后,利用Tan等提出的STD机制从原图像中分离出漫反射分量和镜面反射分量.该方法无需交互操作,不受相机噪声为线性的限制,比同类算法更容易实现且效果更佳.
【总页数】4页(P1469-1472)
【作者】孙欣欣;徐舒畅;卢涤非
【作者单位】浙江大学,浙江,杭州,310027;浙江水利水电专科学校,浙江,杭
州,310018;浙江大学,浙江,杭州,310027;浙江大学,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于嵌套窗口的高光谱图像目标检测 [J], 张文升;王立国;孟凡旺
2.基于ASTERGDEM地形起伏度最佳分析窗口研究 [J], 黄小羽
3.基于最佳竞争窗口的IEEE802.11DCF接入协议改进及性能分析 [J], 何燕;张红梅;张向利;朱常其
4.基于最佳漫反射像素的汽车表面高光检测 [J], 杨丹;刘嘉敏;黄有群
5.基于最佳邻域重构指数的水下高光谱目标检测 [J], 李斯特;孙旭东;张红旗;徐凤强;付先平
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基于窗口提取的虹膜阳光放射沟检测方法研究
基于窗口提取的虹膜阳光放射沟检测方法研究苑玮琦;陈冰洁【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2015(000)009【摘要】Iris radii solaris is one of the forms of the human’ s organ’ s pathological changes. It is shown as radial lines and it occurs in the whole iris. The detection has been studied for the characteristics of the radii solaris in the iris,analyzing the gray features of radii solaris, putting forward the method of window extraction to detect the radii solaris. Firstof all,preprocess the iris image. Secondly,according to the characteristics of the radii solaris,design the window. Then,through the window extract the candidate pixel of radii solaris and select. Finally,detect radii solaris by the length and position characteristics of the radii solaris. To the laboratory iris database,the location accura-cy of this algorithm can reach 91. 3%. Experimental results show that this algorithm has many advantages in the complicated degree and the thresholds selection.%虹膜阳光放射沟是人体器官发生病变表现在虹膜上的其中一种形式。
检测曝光的方法
检测曝光的方法：
1.观察高光和阴影是否有溢出。
可以借助于相机的高光溢出提示，
但更好的方法是借助于直方图。
直方图最理想状态下，直方图应该是集中于中心区域，而两端逐步降低，到坐标两端后截止，不再有溢出。
但一般情况下，不会是这样的理想状态。
首先要保证，高光部分，也就是直方图右侧没有溢出。
夜晚拍摄城市，灯光部分必然会溢出，这些可以接受。
另外，相机的视觉重点，也就是直方图最高的部分，尽量分布于直方图的中心区域。
2.曝光补偿。
如果相机自动测光不能满足要求，可以借助于曝光补
偿。
曝光补偿就是人为干预测光，来调整曝光亮度。
曝光补偿按钮一般写作EV，用步长来表示，一般用1/3档，或者1/2档来形容。
例如曝光补偿+1EV，就是提亮一倍曝光，而-1EV就是减少一倍亮度。
在M档下，曝光是摄影师手动调整的，因此曝光补偿不起作用。
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中图 法分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１
文献标 识码 ： Ａ
文章 编号 ：０ ０７２ （０ ７ ０ —４ ９０ １０ ．０ ４ ２ ０） ６１６．４
Ｈｉ ｈ ｉ ｈ ｅｅ ｔ ｎ ｂ ｓ ｄｏ ｅ ｔ ｔ ｎ ｏ ｇ ｌ ｔ ｔ ｃｉ ａ ｅ ｎｂ ｓ ｄ ｗ ｇ ｄ ｏ ｉ ｆ ｗｉ
维普资讯
第 ２ 卷 第 ６ ８ 期
ＶＯ１２８ ．
ＮＯ ６ ．
计算 机 工 程 与 设计
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２０ 年 ３ ０７ 月
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双 色反 射 模 型 ， 出 了 最 佳 分 析 窗 口的 概 念 。在 最 佳 分 析 窗 口的 基 础 上 ， 析 窗 口 中像 素 的 亮 度 、 提 分 色彩 、 以及 位 置 信 息 ， 成 组
五 维特征 向量 ， 用 Ｋ ｍｅｎ 算法在 向量 空 间的聚类 结果得到 漫反射 像素 族 ， 而估计 出全局 漫反射 色度 ， 利 — ａｓ 从 并以此检 测 图像 中的 高光像 素 。最后 ， 利用 Ｔ 等提 出的 Ｓ Ｄ机 制从原 图像 中分 离出漫反射 分量 和镜 面反射 分量 。该 方法无 需 交互操作 ， ｎ ａ Ｔ 不 受相 机噪声 为线性 的 限制 ， 比同类算法 更容 易 实现且 效果 更佳 。 关键 词： 高光检 测； 高光去 除； 双 色反 射模 型； 最佳分析 窗 口； 漫反 射像 素族
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基于最佳分析窗 口的高光检测
孙欣 欣 １ ， ２
徐舒 畅 卢 涤非 ，
（．浙 江 大学 ，浙 江 杭 州 ３ ０ ２ ；２ 浙 江水 利水 电专 科 学校 ，浙 江 杭 州 ３ ０ １） １ １０ ７ １０ ８
摘 要 ： 物体 上 的 高光 直接 影 响计 算机 视 觉领域 的很 多操作 ， 比如 图像分割 、 边缘检 测 、 频 中物体 的跟踪 等 。该 方 法基 于 视
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