多媒体投影新载体——灰幕：高对比度、清晰、艳丽的呈现

随着投影机应用的普及和成熟，用户在采购时逐渐将关注点从单纯的投影机基本数据转移到了投影环境的构建方面。环境光线、投影机、投影幕组成了投影应用的生态环境。以往我们过于关注环境光线和投影机之间的联动关系，通过遮光、局部采光等方式降低自然光或灯光对于投影效果的影响。而在投影机的另一端，投影幕对于显示效果的影响一直为使用者所忽视。事实上，一块合适的投影幕，搭配得当的话，可以配合不同性质投影机的特性，对投射出影像的质量作出最大限度的改善和修饰，达到优化投影机显示质量、延长投影机使用寿命的目的。 从2005年开始，《教育技术资讯》开始关注投影幕领域，并致力于帮助用户甄别该领域种类繁多的产品和技术。在2007年，以灰幕和金属幕为代表的投影新载体逐渐走入了我们的视野。两种类型的银幕各有哪些特色与优势？张家港市红叶视听器材有限公司和鞍山市丽亮反光材料有限公司分别发表了各自的观点。     

走进数字电视

现有的传统模拟电视最大的缺点是:逐级放大的传输方式容易产生噪声,长距离传输后信噪比恶化,图像清晰度受到严重损伤,图像对比度产生较大的畸变,诸如雪花干扰、滚道干扰、网纹干扰等。此外,模拟电视还具有稳定性差、可靠性低、调整繁杂、不便集成、自动控制困难、以及成本高昂等缺点。因此,发展数字电视势在必行。《按     

基于直方图均衡的图像增强

据图像的特点或存在的问题采取的改善方法或者加强特征的措施称为图象处理。在图像形成、传输或变换的过程中,由于受到一些客观因素的影响,获取和传输图像的过程中往往会发生图像失真,所得到的图像和原始图像有某种程序的差别,如图像对比度降低和图像模糊等等。因此,图像增强技术正改善这种情况。     

浅谈提高感知觉能力在运动实践中的作用

在运动实践中,有哪些因素会影响运动技术的发挥,对创造优异成绩不利,人们一般会想到,除了技术等原因外,心理状态是重要的因素,其中,运动员的情绪、个性特点、神经类型的影响,则是人们常谈的问题,也是运动心理学工作者感兴趣和研究的比较多的问题.在这众多的研究课题中是否有一个比较薄弱的环节,就是人们感知能力的好坏对运动技术的发挥,优异成绩的创造有否影响呢?本文就这方面的问题谈一点粗浅的看法.无可置疑,人们能够认识世界,是由于各种感知觉为人们收集了丰富的关于外界事物的信息.那么,人们感知觉能力的强弱就为信息收集的多少奠定了基础.所以,感知觉能力是人们接受信息,认识世界的基础.在运动中,感知运动速度的能力;时空能力;人在运动中的动态和静态的视觉敏锐度,运动的深度知觉;对目标的直线,目测力等等.如在训练中能很好的发展,提高这些方面的感知能力,对创造优异成绩,无疑是有利的.感知运动速度的能力,外界物体和我们自身运动不停地进行.但不是所有的运动都能被     

应用选择技术

对目前两种技术的投影机来说，LCD技术在色彩表现上有优势，DLP技术在长时间使用的稳定性及对比度上有一定优势。两种技术将在相当一段时间内并驾齐驱。我们认为，技术并不能引导消费，而是用户本身的具体需求决定了选择哪种技术。     

Sony召开下半年投影机全国经销商会议

近日，三菱推出一款新型投影机产品MD-7200LS。此次推出的MD-7200LS率先使用极致色彩技术的0．7英寸DMD芯片，能够呈现出更为清晰的投影画质，亮度提高至4000ANSI流明，可以轻松满足礼堂等大型场景投影的需求，并在原来XGA分辨率的基础上配备了25001的超高对比度，大幅度增加了文字、表格和线条的清晰度和锐利度。该机还首次增加了网络控制功能，     

走进数字电视

现有的传统模拟电视最大的缺点是:逐级放大的传输方式容易产生噪声,长距离传输后信噪比恶化,图像清晰度受到严重损伤,图像对比度产生较大的畸变,诸如雪花干扰、滚道干扰、网纹干扰等.     

浅谈高清摄像机对电视剧照明设计的影响

电视剧艺术对照明设计者来讲,是依托电子技术及设备通过光电转换等技术手段,运用光线的描绘进行创作的视觉造型艺术。光线是视觉造型艺术的灵魂,它直接参与了电视剧创作的全过程,从画面形象的塑造到环境的艺术再现,从人物性格的刻画到气氛的渲染烘托,均需要借助光的作用来实现艺术作品的完成。"光线是电视画面存在的媒介、条件和工具"。没有光就谈不上画面造型语言,更谈不上屏幕上形象的塑造。随着摄录设备技术特性的     

液晶显示器的最佳设置方法

现在，装机的朋友大部分都选用液晶显示器，品牌机则100％配置液晶显示器，因此，有必要为大家介绍一下液晶显示器的最佳设置方法，包括亮度、对比度、色温、分辨率这些基本的参数调整。     

基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法

为了使彩色图像灰度化后能更好地保留原始对比度和细节特征，课题组提出一种基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法。课题组通过对线性参数模型产生的一系列备选图像采用像素差值网络（pixel difference networks, PiDiNet）实现鲁棒性、准确性的边缘检测，边界点数最多的备选图像所对应的权重则被选为映射函数的最优解，由于引用了像素差值卷积PDC，对边缘信息敏感度增强。实验结果表明：此算法相比于其他算法能较好地保留原彩色图像的细节特征，使得输出图像轮廓清晰且自然，主客观评价均较优。