27、CIE 混合模式照明指南与日光模拟器评估方法

CIE 混合模式照明指南与日光模拟器评估方法

1. CIE 混合模式照明概述

混合模式照明是指在连续双目观察下,对软拷贝和硬拷贝图像进行比较。当将自发光显示器上的软拷贝图像与环境光下的硬拷贝图像进行比较时,观察者的眼睛会在两者之间来回移动。在这种情况下,适应状态是不固定的,人类视觉系统会部分适应软拷贝显示器的白点,部分适应环境照明。这种状态被定义为混合色适应。

1998 年,国际照明委员会(CIE)第 8 分部的技术委员会 8 - 04 成立,旨在研究在比较自发光显示器上的软拷贝图像和不同环境光照条件下的硬拷贝图像时,视觉系统的适应状态。一系列实验围绕在混合照明条件下实现软拷贝和硬拷贝图像的颜色外观匹配展开。

以下是一些相关研究及其成果:
- Katoh 的研究 :开发了 S - LMS 混合适应模型。在 CRT 软拷贝图像与 F6 照明下的硬拷贝图像比较实验中发现,无论软拷贝和硬拷贝的亮度水平是否相等,人类视觉系统对显示器白点的适应率为 60%,对环境光的适应率为 40%,且适应率与图像内容、亮度以及显示器白点和环境照明的色度无关。
- Berns 和 Choh 的研究 :在 F2 光源下,软拷贝和硬拷贝图像亮度相等的情况下,发现具有 50% 色适应偏移的图像被认为是最接近颜色匹配且独立效果最佳的图像,所测试的颜色模型为 RLAB 颜色空间。
- Shiraiwa 等人的研究 :提出一种在 CIE xy 色度坐标中应用混合色适应的新方法,最佳适应率在 50% - 60% 之间,与之前的研究结果相似。在视觉实验中,他们提出的方法和 S -

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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