基于VR技術(shù)的傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配系統(tǒng)設(shè)計
發(fā)布時間:2021-04-23 07:46
傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配系統(tǒng)存在色彩匹配特征點少的缺點,導(dǎo)致傳統(tǒng)系統(tǒng)色彩匹配效果較差,因此設(shè)計一種基于VR技術(shù)的傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件部分包括單片機(jī)、顏色傳感器和控制器,其中,單片機(jī)為系統(tǒng)提供存儲功能,顏色傳感器主要對傳統(tǒng)廣告圖案符號顏色采樣,傳感器主要提高系統(tǒng)的實時處理能力。系統(tǒng)的軟件部分計算傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差,對傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩進(jìn)行分布調(diào)整,標(biāo)定傳統(tǒng)廣告圖案坐標(biāo)系,求出傳統(tǒng)廣告圖案與VR技術(shù)之間的坐標(biāo)系與坐標(biāo)點的關(guān)系,最后利用VR技術(shù)完成傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配。實驗對比結(jié)果表明,此次設(shè)計的基于VR技術(shù)的傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配系統(tǒng)比傳統(tǒng)系統(tǒng)匹配特征點多,能夠滿足傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配需求。
【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(20)北大核心
【文章頁數(shù)】:4 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配系統(tǒng)硬件設(shè)計
1.1 單片機(jī)設(shè)計
1.2 顏色傳感器設(shè)計
1.3 控制器設(shè)計
2 傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配系統(tǒng)軟件設(shè)計
2.1 傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩分布調(diào)整
2.2 傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配
3 實驗對比
3.1 實驗樣本
3.2 實驗結(jié)果分析
4 結(jié)語
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]相似匹配塊組的稀疏表示圖像修復(fù)[J]. 樓幸欣,唐向宏,張越. 中國圖象圖形學(xué)報. 2019(07)
[2]基于改進(jìn)顏色傳遞策略與NSCT的紅外與可見光圖像偽彩色融合[J]. 錢偉,常霞,虎玲. 紅外技術(shù). 2019(06)
[3]基于非線性SIFT框架SAR圖像匹配[J]. 于秋則,周珊,雷震,吳鵬. 雷達(dá)科學(xué)與技術(shù). 2019(03)
[4]基于改進(jìn)Kuwahara濾波的圖像去霧算法[J]. 溫立民,巨永鋒,張昌利,王會峰. 控制工程. 2019(05)
[5]大數(shù)據(jù)處理警示性圖像顏色紋理特征選取仿真[J]. 張子棟,張杰敏,茅劍. 計算機(jī)仿真. 2019(05)
[6]顯著顏色提取的織物圖像色彩轉(zhuǎn)移改進(jìn)方法[J]. 謝斌,徐晨,韓雨,劉鈞彬. 信號處理. 2019(04)
[7]基于對抗顏色空間梯度SURF特征匹配復(fù)制黏貼篡改檢測[J]. 秦銘謙,曾青松. 電子測量與儀器學(xué)報. 2018(10)
[8]點對稱關(guān)系耦合距離約束的圖像匹配算法[J]. 劉濤,周先春. 光學(xué)技術(shù). 2018(04)
[9]基于DCT與自適應(yīng)人類學(xué)習(xí)優(yōu)化算法的圖像匹配算法[J]. 張旭,郭東恩. 電子測量與儀器學(xué)報. 2018(06)
[10]基于VR技術(shù)的三維動態(tài)激光成像技術(shù)研究[J]. 陽小蘭,錢程. 激光雜志. 2018(05)
碩士論文
[1]基于非線性尺度空間的圖像特征提取與匹配算法研究[D]. 馬曉珂.河南大學(xué) 2019
[2]基于特征殘差學(xué)習(xí)和圖像轉(zhuǎn)換的異源圖像塊匹配方法研究[D]. 王若靜.西安電子科技大學(xué) 2019
本文編號:3154933
【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(20)北大核心
【文章頁數(shù)】:4 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配系統(tǒng)硬件設(shè)計
1.1 單片機(jī)設(shè)計
1.2 顏色傳感器設(shè)計
1.3 控制器設(shè)計
2 傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配系統(tǒng)軟件設(shè)計
2.1 傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩分布調(diào)整
2.2 傳統(tǒng)廣告圖案符號色彩數(shù)字化匹配
3 實驗對比
3.1 實驗樣本
3.2 實驗結(jié)果分析
4 結(jié)語
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]相似匹配塊組的稀疏表示圖像修復(fù)[J]. 樓幸欣,唐向宏,張越. 中國圖象圖形學(xué)報. 2019(07)
[2]基于改進(jìn)顏色傳遞策略與NSCT的紅外與可見光圖像偽彩色融合[J]. 錢偉,常霞,虎玲. 紅外技術(shù). 2019(06)
[3]基于非線性SIFT框架SAR圖像匹配[J]. 于秋則,周珊,雷震,吳鵬. 雷達(dá)科學(xué)與技術(shù). 2019(03)
[4]基于改進(jìn)Kuwahara濾波的圖像去霧算法[J]. 溫立民,巨永鋒,張昌利,王會峰. 控制工程. 2019(05)
[5]大數(shù)據(jù)處理警示性圖像顏色紋理特征選取仿真[J]. 張子棟,張杰敏,茅劍. 計算機(jī)仿真. 2019(05)
[6]顯著顏色提取的織物圖像色彩轉(zhuǎn)移改進(jìn)方法[J]. 謝斌,徐晨,韓雨,劉鈞彬. 信號處理. 2019(04)
[7]基于對抗顏色空間梯度SURF特征匹配復(fù)制黏貼篡改檢測[J]. 秦銘謙,曾青松. 電子測量與儀器學(xué)報. 2018(10)
[8]點對稱關(guān)系耦合距離約束的圖像匹配算法[J]. 劉濤,周先春. 光學(xué)技術(shù). 2018(04)
[9]基于DCT與自適應(yīng)人類學(xué)習(xí)優(yōu)化算法的圖像匹配算法[J]. 張旭,郭東恩. 電子測量與儀器學(xué)報. 2018(06)
[10]基于VR技術(shù)的三維動態(tài)激光成像技術(shù)研究[J]. 陽小蘭,錢程. 激光雜志. 2018(05)
碩士論文
[1]基于非線性尺度空間的圖像特征提取與匹配算法研究[D]. 馬曉珂.河南大學(xué) 2019
[2]基于特征殘差學(xué)習(xí)和圖像轉(zhuǎn)換的異源圖像塊匹配方法研究[D]. 王若靜.西安電子科技大學(xué) 2019
本文編號:3154933
本文鏈接:http://sikaile.net/wenyilunwen/guanggaoshejilunwen/3154933.html
最近更新
教材專著