全瓷冠修复颜色偏差的影响因素分析

目的探讨全瓷冠修复颜色偏差的影响因素。方法选择行桩核全瓷冠修复的患者296例,记录桩核材料类型和树脂粘接剂色号,测量瓷层和树脂粘接剂厚度,将出现颜色偏差的129颗患牙作为研究对象,根据桩核材料、树脂粘接剂色号、瓷厚度、树脂粘接剂厚度分类统计全瓷冠颜色偏差检出率,分析颜色偏差的原因。结果不同桩核材料全瓷冠颜色偏差的检出率,抛光钯银合金桩核为31.78%,氧化锆桩树脂核为10.08%,氧化锆全瓷桩核为8.53%;树脂粘接剂的选择中,以选用色号A3的树脂粘接剂全瓷冠颜色偏差的检出率最高,为4.65%(16/129);瓷厚度低于正常值时颜色偏差检出率高(3.11%),瓷厚度高于正常值时颜色偏差检出率则低(0.78%);树脂粘接剂厚度低于正常厚度时颜色偏差检出率高(1.55%),树脂粘接剂厚度高于正常厚度时颜色偏差检出率则低(0.78%)。结论对颜色效果要求较高的全瓷冠修复病例,推荐使用全瓷桩核或氧化锆桩树脂核做桩核,尽量使用树脂粘接剂与试色糊剂颜色一致性较好的材料及色号进行粘接,控制瓷厚度和树脂粘接剂的厚度。

基于颜色匹配算法全彩LED显示颜色偏差分析

LED采用颜色匹配修正后仍存在色域空间偏差,偏差量值影响着校正后LED显示屏显示的均匀度。文章介绍颜色匹配算法,并分析将该算法应用于实际中时产生的误差,然后利用标定色差值对量化精度、显示灰度值以及颜色偏差之间的关系进行探讨。

结合细粒度自注意力的实例图像着色

尽管基于深度学习的图像着色方法已取得显著效果,但仍存在冗余色斑、着色暗淡和颜色偏差三个问题。为此,提出了一种结合细粒度自注意力(fine-grain self-attention,FGSA)的实例图像着色方法。具体地,首先将提取的特征图分为颜色和空间位置,并结合两者拟合提高颜色和图像空间位置的对应关系,以缓解冗余色斑;其次,受光学摄影HDR原理的启发,利用感受野小的卷积核增强或抑制图像的颜色特征,并结合softmax对特征进行动态映射,从而提高对比度,缓解着色暗淡的问题;最后,组合不同的非线性基函数,增加网络对非线性颜色的表达,拟合出最接近真实图像的颜色分布,以解决颜色偏差。大量的实验结果表明,该方法在实例图像着色中取得了良好的效果。特别地,与当前较优的着色方法相比,该方法在特征感知评价指标LPIPS和FID上分别降低了4.1%和7.9%。

融合多颜色空间信息的彩色图像色差校正算法

智能相机在获取图像时,由于成像条件的限制,容易导致彩色图像的颜色与物体本身的颜色偏差较大;为了减少两者的偏差,提高颜色的还原性,文中提出了一种新的颜色校正方法。该方法先在RGB颜色空间中以最小二乘法求出最逼近的Color Matrix,再在L~*ab颜色空间中对其进行优化。通过该方法获得的颜色矩阵,改进了在RGB空间中以穷举方式逼近目标值的方式。为验证新算法的有效性,以标准D65光源为照明光源,Color Check24色卡/ColorCheck+Vectorscope为实验对象,来衡量校正结果。实验结果表明,色块区域使用新方法后的色彩均衡效果优于传统的颜色矩阵计算方法。

基于神经网络的覆膜产品颜色预测研究

由于印刷品在覆膜前后存在着明显的颜色偏差,在实际生产中需要根据覆膜颜色的变化规律建立一套新的标准来指导机台生产,以保证印刷成品与客户签样的一致性。为了实现覆膜后的印刷样与客户签订的标准样之间的匹配,提出采用数码打样模拟印刷样的方式研究覆膜色彩变化规律,并利用BP神经网络建立覆膜前后色度值的映射关系,从而建立新的适用于覆膜工艺的特性文件进行数码打样,以输出的数码样来指导印刷环节,为企业提供一种低成本、高效率的色彩管理解决方案,实验数据表明该方案的可行性和准确性。

一种改进的适用复杂场景的运动目标检测算法

针对传统运动目标检测算法中存在的"拖影"、光变干扰、阴影等问题,提出了一种改进的更具鲁棒性的检测算法。基于背景边缘检测差并通过两次结合帧间差分法以及颜色偏差用以消除噪声和减低运动目标边缘断裂现象,从而获取运动目标的完整轮廓,同时采用双向模板填充算法进行运动目标的分割,最后通过数学形态学滤波和连通域分析来进一步去除噪声和填补空洞,获得完整理想的运动目标区域。实验结果证明,相对于传统的帧差与背景差分检测算法,能够有效地克服阴影和光扰所产生的噪声问题,可以在复杂背景下准确地检测分割出运动目标,并满足实时性要求。

无需图像处理或编程知识,人工智能成像平台来袭!

通过推理方式,可以解决传统图像处理无法处理或者是需要花费许多资源的影像任务。例如,对具有强烈变化的对象进行图像处理任务一一对不同类型的水果进行分类或识别受损部位(如有损伤或颜色偏差的苹果)。传统的图像处理是非常耗时间的,成本往往过高,而通过人工智能,可以轻松解决这类挑战。