41、高动态范围色彩空间探索

高动态范围色彩空间探索

1. 高动态范围色彩空间基础

高动态范围色彩空间指的是视觉范围,而动态范围则是指在单个场景(或显示器)中同时遇到的亮度水平范围。自然场景中会遇到各种各样的动态范围:
- 漫射照明和哑光物体的场景动态范围可能非常低,例如 20:1。
- 同样的物体在更具方向性的照明下,动态范围可能显著提高,例如 100:1。
- 如果场景经过修改,包括产生深阴影所需的几何形状和产生反射高光所需的表面特性,动态范围可达到数千比一。
- 当存在直接可见的光源时,场景的动态范围会进一步增加,甚至可能达到百万比一。不过,由于散射和间接照明进入阴影区域,如此高的动态范围极为罕见。

在三维和高动态范围场景中探索颜色时,会出现一个有趣的现象:场景中的某些元素亮度水平会明显高于漫射白色(CIELAB 亮度的参考点),这会导致计算出的 L 值大于 100,这引发了对这些 L 值有效性以及比色法在其设计范围之外含义的质疑。

2. HDR 摄影调查

为了研究高动态范围场景和图像的测量、成像、外观和再现,需要一组可靠的数据来测试算法和数据。HDR 摄影调查的目标就是创建这样一组用于计算和心理物理测试的图像及相关数据。该调查借鉴了美国早期的一些摄影调查,最终创建了一个独特的集合,包括图像、比色场景数据、场景外观数据和校准数据。这个包含 100 多张图像及其相关数据的集合可在网上免费获取(http://www.cis.rit.edu/fairchild/HDR.html)。

对于大多数场景,图像数据通过多次曝光收集,每次曝光间隔一档,然后将这些曝光组合成浮点 HDR 图像。比色数据使用点色度计在场

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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