图象颜色格式相关文章汇总

本文汇总了多种图像颜色格式的相关资料,包括RGB、YUV、YCbCr等格式的定义及转换公式。通过链接形式提供了详细的技术文档,适合从事图像处理和视频编码工作的技术人员参考。

下面是从网上收集到的一些关于图象颜色格式方面的文章,以备将来查找:

 

1.  Color conversion

地址: http://www.equasys.de/colorconversion.html

主要介绍YUV, RGB, YCbCr 等颜色格式之间的转换公式

 

2. Color formats

地址: http://www.equasys.de/colorformat.html

主要介绍YUV, RGB, YCbCR 等颜色格式

 

3. RGB ,YUV, YCbCr的定义

地址: http://www.edacn.net/html/02/160002-32524.html

介绍 RGB ,YUV, YCbCr的中文文章

 

4.YUV格式详解

地址: http://blog.youkuaiyun.com/SearchSun/archive/2008/05/14/2443867.aspx

对YUV格式进行了全面的介绍, 是微软MSDN文章的翻译。

 

5. Video Rendering with 8-Bit YUV Formats

地址: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa904813%28VS.80%29.aspx

MSDN中对YUV格式的详细介绍,网上有很多文章都翻译自这篇

 

6. ...

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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