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Perception-Based Quality Contrast Preserving Decolorization...

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简介：
本文提出了一种基于感知的质量保持去色技术，旨在减少彩色图像转换为灰度时的信息损失，同时保留视觉上的高质量对比度。 将彩色图像转换为灰度图会损失部分信息。然而，灰度处理是单通道图像处理、数字印刷以及单色调电子墨水显示屏中的基本工具且不可或缺。本段落提出了一种优化框架，旨在最大程度地保留颜色对比度。我们的主要贡献有三点：首先，我们采用双模目标函数来缓解色彩映射的严格顺序约束；其次，我们开发了一个高效的求解器。

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  • Perception-Based Quality Contrast Preserving Decolorization...
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    本文提出了一种基于感知的质量保持去色技术，旨在减少彩色图像转换为灰度时的信息损失，同时保留视觉上的高质量对比度。 将彩色图像转换为灰度图会损失部分信息。然而，灰度处理是单通道图像处理、数字印刷以及单色调电子墨水显示屏中的基本工具且不可或缺。本段落提出了一种优化框架，旨在最大程度地保留颜色对比度。我们的主要贡献有三点：首先，我们采用双模目标函数来缓解色彩映射的严格顺序约束；其次，我们开发了一个高效的求解器。
     
  • Software Quality Measurement Based on ISO 25000
    优质
    本研究基于ISO 25000标准，提出了一套软件质量测量方法，旨在提升软件产品的性能、可靠性及用户体验。 An ISO standard that describes software quality management.
     
  • Gradient-Guided Structure-Preserving Super Resolution
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    Gradient-Guided Structure-Preserving Super Resolution是一种先进的图像处理技术，通过利用梯度信息来保持图像结构完整性的同时实现高分辨率增强。该方法在提升图像清晰度的同时，有效保留了细节和纹理特征。 本段落提出了一种保持结构的超分辨率方法，旨在解决单幅图像超分辨率过程中出现的结构失真问题。该方法结合了生成对抗网络的优势，并利用图像梯度图来指导细节生成，从而创造出视觉效果良好的高分辨率图像。实验结果表明，在保留原有结构的同时，该方法能够有效提升图像的清晰度和质量。
     
  • Universal Perception Large-Kernel ConvNet (UniRepLKNet)
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    简介：UniRepLKNet是一种创新的大核卷积神经网络架构，专为高效处理大规模视觉数据设计，适用于图像识别和视频理解等任务。 模型结构及代码结构图高清版
     
  • DL-Wine-Quality
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    DL-Wine-Quality是一款利用深度学习技术评估葡萄酒品质的应用程序或模型。通过分析化学成分等数据，精准预测并提升品酒体验和理解。 DL葡萄酒质量项目旨在使用AI预测葡萄酒的质量。该项目的动机是学习深度学习，并利用Keras创建第一个神经网络模型。 目标包括： - 使用深度学习库（如Keras）。 - 准备机器学习所需的数据集。 - 组成一个简单的神经网络。 - 调整参数以改善分数。 项目结构如下： ``` DL-wine-quality ├── Wine-dataset │ ├── wine.csv [6497 条记录] ├── Quality_wine_predictor │ ├── __init__.py │ ├── datasets.py │ └── models.py │ └── mlp_regression.py └── README.txt └── requirements.txt ``` 要安装和运行此项目，请确保您的环境满足以下要求：
     
  • REAL-TIME OBSTACLE DEPTH PERCEPTION WITH STEREO VISION
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    本研究提出了一种基于立体视觉的实时障碍物深度感知方法，通过双目摄像头获取图像信息并进行快速准确的距离测算，提升机器人或自动驾驶车辆在复杂环境中的避障能力。 本段落是一篇关于利用双目技术进行深度计算的论文，共66页，并附有相关代码。该文稿提交给佛罗里达大学研究生院，以满足获得理学硕士学位的要求。
     
  • Assessment of Blind Contrast Enhancement via Gradient Ratioing...
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    本文提出了一种基于梯度比率的新颖评估方法，用于客观评价盲图增强算法的效果。通过分析图像局部对比度变化，为自动评估提供了有效工具。 用于自然图像去雾算法的质量评价方法中，目前应用最广泛的一种算法来源于文章“Blind contrast enhancement assessment by gradient ratioing at visible edges”。
     
  • Improved Depth Image Quality Enhancement
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    本研究提出了一种改进的深度图像增强方法，旨在提升深度图像的质量和清晰度，以适应各种应用场景的需求。通过优化算法，有效减少噪声并提高细节表现力，从而为计算机视觉任务提供更可靠的深度数据支持。 深度图像的最新质量增强方法（2021年每3-6个月更新以下摘要） 深度质量增强方法列表以及一些可用代码或项目的概述。 该列表由相关维护人员负责。 如果您有关于此领域的论文未被列出，请与相关人员联系。 以下是部分可用代码和项目概述： 深度增强工具箱 联合双边滤镜用于带有闪光灯和无闪光灯图像对的数码摄影 联合双边上采样技术 噪声感知滤波器，适用于实时深度采样的优化处理 加权模式过滤器，基于加权模式进行深度视频质量提升 各向异性扩散方法以增强深度图像的质量 马尔可夫随机场在范围感测中的应用研究 马尔可夫随机场用于结合图像和稀疏激光数据的密集场景重建技术 分层双边滤波算法实现空间深度超分辨率处理 此外，还有以下项目： 稳健色彩引导下的深度图还原方法[代码] 基于自适应自回归模型从RGB-D数据进行颜色指导的深度恢复[代码] 多尺度制导策略用于提升深度图像的超分辨率效果[项目]
     
  • Towards Efficient and Privacy-Preserving Computing in the Big Data Era...
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    本论文探讨大数据时代下的高效与隐私保护计算方法，提出创新技术以平衡数据利用效率和用户隐私安全。 Innovation in big data processing has recently received significant attention due to the high volume, velocity, and variety challenges it presents (often referred to as 3V challenges). However, beyond these 3V challenges, the growth of big data also depends on a thorough understanding and management of emerging security and privacy issues. If data are not authentic, any new insights derived from them will lack credibility; similarly, if privacy is not adequately protected...