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通过实验方案,对影响染料敏化太阳能电池(DSSC)的敏化条件进行了优化设计,在光阳极初始默认的制作条件下,从海带中提取叶绿素,分别对影响DSSC光电性能的敏化染料溶液浓度、pH值、温度、受光时间、敏化时间、对电极背景色等影响因素逐一进行研究,最终确定了光阳极敏化的最优条件:醇水溶液的最佳稀释比为1:2,最佳敏化pH=8,最佳敏化温度为30℃,最佳敏化时间24 h,黑暗环境下敏化效果最好,且对电极采用镜面背景最佳,最终获得光电转换效率0.76;. 相似文献
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基于亮度信息匹配的国画艺术品图像重建研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对国画样品反射参量和特性进行测量与分析,结合色度学相关理论提出了一种利用亮度信息匹配的国画图像重建方法。采用色调-饱和度-亮度(HSI)色空间对国画辐亮度与色度信息进行分离,利用Gaussian函数对不同照明角度下PR-715实测图像色块亮度数值进行拟合,从而建立对应的空间亮度函数关系式。选择90°照明角实拍图像为参考色块,将该图像HSI色空间的色度信息与拟合空间亮度信息相结合,重建出任意照明角度下的国画色块图像,并与Canon EOS 400D单反相机实拍图片进行比较分析。结果表明,利用亮度信息匹配方法能够准确对国画色块图像进行重建,该方法具有较高可行性与可靠性,对绘画艺术品文化遗产数字化的重建与真实复制有重要的实际应用价值。 相似文献
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CIELAB与CIECAM02色空间均匀性比较研究 总被引:4,自引:1,他引:4
采用均匀色空间Munsell系统检验和验证了CIELAB和色貌模型CIECAM02色空间的均匀性。利用Mun- sell色卡所对应的三刺激值X,Y,Z作为模型的输入值,预测色空间模型的明度、彩度和色调,并通过预测结果比较和检验了CIELAB色空间和CIECAM02模型色空间的均匀性。研究表明:在预测明度方面,两个色空间的结果相似;在预测彩度时,CIECAM02模型较好于CIELAB色空间;在预测色调时,当色调逐渐从BG变化到B时,CIELAB所预测的色调角与由Munsell色空间计算出来的色调角之差逐渐增大,最大时超过6%,而CIECAM02所预测的色调角与Munsell色空间的色调角之差在2.5%以内,CIECAM02优于CIELAB色空间。 相似文献
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基于独立成分分析法ICA的多光谱重建 总被引:3,自引:0,他引:3
构造了一个6通道,8-bit多光谱相机(MSC)模型作为图像采集装置(包括一个三色数码相机和一个滤光片),在多光谱成像技术基础上,通过模拟相机的数码响应,对物体表面的反射光谱进行重建。由数码相机的响应值得到物体的光谱反射比。使用独立成分分析法来进行数据压缩,光谱重建结果分别用CIE1976色差,光谱反射比RMS误差和反射比相对误差进行评价。20例训练样本的平均CIE1976色差为0.1579,平均反射比均方差为0.0099,平均反射比相对误差为0.0107;12例待测样品的平均CIE1976色差为0.7150,平均反射比均方差为0.0309,平均反射比相对误差为0.0312。结果说明,基于独立成分分析法的光谱重建是一种有效的光谱重建方法。 相似文献
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为了增强目标跟踪算法在被跟踪目标发生运动位移、遮挡、形变、相似物体干扰等情况下的鲁棒性,提出利用超像素构建目标外观模型,将外观模型与候选区域进行匹配,获取候选区域当中目标超像素,并用Meanshift算法确定目标中心点的跟踪算法。仿真实验选取Benchmark库当中在运动位移、遮挡、形变、相似物体干扰方面具有代表性的视频Girl和FaceOcc1。该算法在视频Girl中的跟踪成功率和跟踪精度为0.601、0.856,比对比实验的经典算法当中跟踪效果最好的KCF算法的成功率和精度分别高0.059和0.084;在视频FaceOcc1中跟踪成功率和精度仅次于KCF。表明该跟踪算法在受到相似物体干扰和目标遮挡时具有良好的鲁棒性。 相似文献
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色貌模型的人工神经网络方法的研究 总被引:7,自引:1,他引:7
色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM02的预测,包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预测(从色貌属性参数到色度参数),应用自然色系统(NCS)中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输出色貌属性参数空间不是均匀的,对于网络预测精度用特殊方法评估,而对于逆向模型则可直接利用LAB色差公式评价。测试的结果表明:用神经网络对CIECAM02模型的预测达到了较高的精度。 相似文献
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对RC充,放电实验中易于被忽视的:(1)方波频率对电容充,放电的影响;(2)对RC电路时间常数实验测定数值小于理论值(RC乘积)等问题,给出了理论分析和精确的实验结果。 相似文献
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