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基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
高动态范围(HDR)图像相比低动态范围(LDR)图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。 相似文献
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为了提高飞机在着陆过程中的气动性能,提出了一种新方法:将翼型上翼面的一段表面设计为活动部分。当飞机进入着陆阶段的较大迎角时,通过活动部分在上翼面形成一个台阶产生稳定的驻涡,再联合Gurney襟翼,达到同时提高翼型的升力、失速迎角及增加翼型阻力的目的。在NACA2415翼型上对上述方法进行了验证。结果表明,翼型最大升力系数从原始翼型的1.548 232提高到2.160 687,最大升力系数所对应的迎角可以从原始翼型的17°提高到20°。可见,所提出的新方法对提高飞机的着陆性能是有效的。 相似文献