观瞻A8音乐原创中国颁奖典礼-_-

作者参加A8音乐原创中国颁奖典礼发布会,该网站鼓励网络原创歌曲并做成铃声供下载。发布会现场媒体入场遇阻,A8方面经验不足。作者分享了现场看到的获奖歌曲、歌手表现等情况,认为网络歌曲在网络存在即可,不必走向现实。

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人家问我现在做什么版,我总是说娱乐版,然后人家会说“啊,你成了娱记啦?”我只能苦笑着回答“嗯,自娱自乐。”

好吧,今天终于算是去了一次娱乐圈的发布会……叫什么A8音乐原创中国颁奖典礼。仿佛好像,其实是一个网站,专门鼓励网络原创歌曲,然后将这些歌曲做成铃声供下载。你知道,现在手机铃声这块业务有多赚钱,所以这个公司轻轻松松就搞到了风险投资,有钱好办事啊……所以他们来北京开发布会的来了。

现在北京是很冷的,所以晚上7点多跑到中山公园去吹风已经是很不容易的事情了,可惜媒体们的热脸却碰到了冷屁股--至少我到的时候,那场外站了不下几十个媒体,硬是不让人家进去,说没有票不能进。那么票呢?打电话给公关公司负责的人,她居然也被关在外面了……啊,太诡异了,里面到处是人,这些人为什么有票,为什么我们没有票,隔着一层玻璃看到里面有堂皇的“媒体签到处”,可是媒体们却在外面吹风,这叫什么事儿嘛。我看到很多记者怒了,有人撕掉邀请函走了,还有人不停打电话去追问到底怎么办。我看到A8的PR出来了,她,她竟然是金山以前的PR李雪!当然她已经不认得我了,其实我也不怎么认得她了。于是我拿到了一张票,而且在第4排,可惜在很靠边的位置,旁边坐的全部是电台的DJ。从这件事情可以看出,A8方面没什么经验。

我觉得我这张照片拍得非常有艺术气质啊……怎么会产生这种剪影般的效果涅?只能解释为灯光太暗了。我不怎么听网络歌曲,而且极其讨厌《两只蝴蝶》和《老鼠爱大米》,幸亏在这里我没看见香香和杨臣刚,第一名的歌曲叫《彩云之南》,听起来还不错。第八名叫《老鼠爱猫咪》,这个我就不做评价了。特别要提一下的是我看见王蓉了!就是那个唱《芙蓉姐夫》的王蓉嘛,台风很活泼,但没有什么明星风范,也就是一唱歌的。她唱的那首《哎呀》,比得奖的人水平高点,这是经验问题,不是实力问题。

来捧场的都是半红不紫的名人,我指的是颁奖的,坐在前排的领导不算,各大唱片公司好像都有人参加,比如刚签了李宇春的华谊兄弟。如果一定要说有什么感觉的话,我的感觉就是网络歌曲毕竟还是网络歌曲……在网络上存在就好了,没必要搞到现实里来。

还没看完就走了,怕太晚赶不到地铁,到家10点半,没吃晚饭,饿!嗯,希望下次能有更好的收获。

### 影像辐射校正后的颜色变化原因分析 影像经过辐射校正后,其像素值范围可能发生变化,这直接影响到显示效果的颜色表现。如果未合理调整像素值分布,则可能导致视觉上的颜色失真或不自然现象。 #### 颜色变化的原因 1. **动态范围压缩不当** 当原始影像的像素值分布在较宽范围内(如 0 到数千),将其映射至 [0, 255] 的过程中,若采用简单线性拉伸而忽略极端值的影响,可能会导致部分区域过曝或欠曝,从而引起颜色偏差[^1]。 2. **Nodata 值处理不足** 如果影像中存在 nodata 区域且未被妥善排除,在后续处理中这些异常值会被错误地参与计算并影响最终结果。 3. **统计特性差异** 不同波段间的直方图形状可能存在显著差异,直接应用统一参数进行拉伸容易造成各通道间相对关系改变,进而引发色彩偏移[^2]。 --- ### 解决方案 针对上述问题,可以采取以下措施来优化影像的颜色表现: #### 方法一:基于百分比截断的线性拉伸 通过去除两端极值点后再实施线性转换能够有效减少异常值干扰。具体做法如下: - 计算每波段灰度级累积概率密度函数; - 找出对应于累计频率分别为指定比例(例如 2% 和 98%)处的阈值作为新的上下限; - 将此区间内的数值按比例缩放到目标范围 (0~255),超出该区间的则分别设为最小最大亮度级别。 ```python import numpy as np def linear_stretch(image, lower_percent=2, higher_percent=98): """ 对图像执行基于百分比裁剪的线性增强 参数: image (numpy.ndarray): 输入多维数组形式的遥感影像数据. lower_percent (float): 下界百分位数,默认为2%。 higher_percent (float): 上界百分位数,默认为98%。 返回: stretched_image (numpy.ndarray): 经过拉伸处理后的单精度浮点型矩阵。 """ out_min = 0 out_max = 255 band_num = image.shape[-1] stretched_bands = [] for b in range(band_num): a = image[...,b].flatten() if not isinstance(a, type(None)): low_value , high_value = np.percentile(a,[lower_percent ,higher_percent]) stretched_band = ((a.clip(low_value,high_value)-low_value)/(high_value-low_value))*(out_max-out_min)+out_min stretched_bands.append(stretched_band.reshape((image.shape[0],image.shape[1]))) stretched_image=np.dstack(tuple(stretched_bands)) return stretched_image.astype(np.uint8) ``` 这种方法兼顾了大部分正常反射率的数据特征,同时避免了个别极高/低值带来的负面影响。 #### 方法二:引入非线性变换技术 除了常规直线拟合外,还可以考虑利用对数或者幂次运算实现更灵活的空间映射策略。比如设置合适的指数因子(此处推荐约等于0.7左右),既可较好保持细节层次又不会过分放大暗部噪声贡献。 --- ### 总结 综上所述,为了改善经由辐射矫正之后可能出现的颜色突兀状况,建议优先选用带有适当边界剔除机制的全局标准化流程;另外视具体情况增补局部自适应调节手段亦不失明智之举。如此这般既能满足整体观瞻需求又能顾及细节点缀之处。
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