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省電燈泡熄燈奇異搶市 LED出貨看增

美國(guó)球泡燈大廠GE（奇異）計(jì)畫停售省電燈泡（CFL），美國(guó)市場(chǎng)將全面停售，預(yù)計(jì)年底完成退出CFL市場(chǎng)全力沖刺LED燈泡，GE目前LED燈泡市占率仍落后Cree（科銳）、OSRAM（歐司朗）、Philips（飛利浦），法人預(yù)期今年廠商將再度舉行促銷，對(duì)臺(tái)廠而言LED售價(jià)將不易上漲、但出貨量可望增加。

發(fā)表于：2016/2/17

2016年矚目技術(shù)－轉(zhuǎn)型下世代顯示技術(shù) OLED成首選

OLED技術(shù)正逐漸跳脫“高貴”的印象，成為在價(jià)格上能與LCD面板一搏的新興顯示技術(shù)，產(chǎn)品組合也從消費(fèi)性電子產(chǎn)品，擴(kuò)增至車用等產(chǎn)業(yè)用面板，成為日、韓業(yè)者轉(zhuǎn)型下世代顯示技術(shù)的首選。

發(fā)表于：2016/2/17

“大面積器件封裝技術(shù)”增長(zhǎng)OLED照明器件壽命

日前，中科院長(zhǎng)春應(yīng)化所研制出“大尺寸OLED照明器件薄膜封裝系統(tǒng)”，該技術(shù)系統(tǒng)可以增長(zhǎng)OLED照明器件的壽命，是OLED照明產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

發(fā)表于：2016/2/17

顯示器新年標(biāo)配曲面+電競(jìng)+護(hù)眼

2016年顯示技術(shù)依舊會(huì)突破性的飛躍，細(xì)分市場(chǎng)讓2016的新品擁有了更多的發(fā)展契機(jī)，這些具備高科技含量的產(chǎn)品再次席卷了整個(gè)顯示器市場(chǎng)。從上市的產(chǎn)品來看，無論是大熱的曲面、電競(jìng)、還是護(hù)眼等各種各樣的顯示器，使整個(gè)市場(chǎng)呈現(xiàn)出一種百家爭(zhēng)鳴的狀態(tài)，給人無比的希望。

發(fā)表于：2016/2/17

顯示面板價(jià)格下跌彩電市場(chǎng)繼續(xù)表現(xiàn)強(qiáng)者恒強(qiáng)行情

2016，中國(guó)彩電市場(chǎng)開門迎喜。1月份適逢農(nóng)歷春節(jié)商戰(zhàn)，彩電市場(chǎng)繼續(xù)表現(xiàn)強(qiáng)者恒強(qiáng)行情。

發(fā)表于：2016/2/17

基于Labelme的參考圖像的手工分割

圖像分割算法雖然已經(jīng)有了大量的研究，但沒有適用于所有圖像的通用分割算法。因此針對(duì)不同圖像的實(shí)際情況，需要進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)來選擇最優(yōu)的分割算法。通過比較算法分割得到的結(jié)果圖像與對(duì)應(yīng)手工分割得到的參考圖像之間的差異，可以得到一種圖像分割算法的性能評(píng)價(jià)，因此本文提出一種參考圖像的獲取方法。通過結(jié)合算法和LabelMe在線注釋軟件，該方法能夠方便地完成圖像中各種目標(biāo)邊界的定位并保存圖像。

發(fā)表于：2016/2/13

DCT變換域中的自適應(yīng)圖像水印算法

提出了一種基于DCT變換的數(shù)字水印算法，該方法能夠自適應(yīng)地選取水印嵌入位置，依據(jù)人類視覺特性，合理地分配不同嵌入位置處嵌入的水印強(qiáng)度。另外，結(jié)合混沌序列和置亂技術(shù)，增強(qiáng)了水印的抗攻擊能力。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法基本上滿足不可見性和魯棒性要求，尤其具有較強(qiáng)的抗JPEG壓縮攻擊的能力。

發(fā)表于：2016/2/11

基于安卓手機(jī)的液晶屏數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

針對(duì)帶有七段碼的數(shù)字液晶屏，設(shè)計(jì)了一種基于安卓手機(jī)的液晶屏數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)。通過手機(jī)拍照獲取液晶屏圖像，利用安卓本地接口功能調(diào)用計(jì)算機(jī)視覺庫，對(duì)圖像進(jìn)行處理；針對(duì)圖像的傾斜問題，通過圖像預(yù)處理和霍夫變換取得圖像傾斜角，并進(jìn)行傾斜矯正；利用直方圖對(duì)數(shù)字字符進(jìn)行分割，以網(wǎng)格法提取字符的特征值，用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行液晶屏數(shù)字字符的識(shí)別。實(shí)際檢測(cè)結(jié)果表明識(shí)別率很高，而且識(shí)別速度很快，該系統(tǒng)基于安卓手機(jī)，使用方便，便于攜帶，可以實(shí)時(shí)操作。

發(fā)表于：2016/2/10

結(jié)合蟻群和自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)的彩色圖像分割算法

為克服傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)初始種子像素選擇以及生長(zhǎng)順序魯棒性較差等缺點(diǎn)，提出了一種基于蟻群算法優(yōu)化區(qū)域生長(zhǎng)的彩色圖像分割方法。首先，根據(jù)給定閾值，利用蟻群算法自動(dòng)選取種子像素，然后，根據(jù)相鄰距離di和相似度值d（Hi，Hj）的值選取生長(zhǎng)及終止準(zhǔn)則，最后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。通過與JSEG和SRG算法比較發(fā)現(xiàn)，所提出的改進(jìn)算法在分割準(zhǔn)確性上具有明顯優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：2016/2/10

二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解域的新型HMT模型圖像去噪

二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Bidimensional Empirical Mode Decompositio，BEMD）是一種優(yōu)秀的多尺度幾何分析工具，特別適用于非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的分析處理。以BEMD與新型隱馬爾可夫樹（Hidden Markov Tree，HMT）模型理論為基礎(chǔ)，提出了一種基于BEMD的新型HMT模型的圖像去噪算法。該算法的基本思想是，首先對(duì)含噪圖像進(jìn)行BEMD變換，然后采用新型HMT模型對(duì)BEMD系數(shù)進(jìn)行建模，并通過期望最大（EM）算法對(duì)圖像BEMD的HMT模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，最后對(duì)訓(xùn)練后的BEMD系數(shù)進(jìn)行逆變換，以獲得去噪圖像。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅擁有較強(qiáng)的抑制噪聲能力，而且具有較好的邊緣保護(hù)能力，其整體性能優(yōu)于現(xiàn)有HMT圖像去噪方案。

發(fā)表于：2016/2/8

高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)研究進(jìn)展

目標(biāo)檢測(cè)是高光譜遙感領(lǐng)域一個(gè)重要研究方向，其在礦物勘探和國(guó)防偵查等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。簡(jiǎn)明、系統(tǒng)地介紹了高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)中的一些關(guān)鍵算法及其在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題，并對(duì)未來發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：2016/2/6

基于EnFCM的海量圖像聚類分割算法的并行研究

圖像分割的處理速度成為大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)處理的瓶頸。本文提出一種基于EnFCM的圖像聚類分割模型，直接對(duì)圖像像素的灰度級(jí)進(jìn)行聚類，能顯著提高圖像聚類分割的處理速度。為進(jìn)一步提高處理速度，結(jié)合EnFCM圖像聚類分割模型特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了三種并行優(yōu)化策略——純MPI并行方法、MPI+OpenMP混合編程方法和CUDA并行架構(gòu)方法，使其適合于大規(guī)模圖像處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的三種并行優(yōu)化策略都取得良好的加速效果。

發(fā)表于：2016/2/5

基于CLBP、改進(jìn)KPCA和RF的牛肉大理石紋評(píng)級(jí)

為進(jìn)一步提高牛肉大理石紋評(píng)級(jí)的正確率，提出了基于完整局部二值模式（Completed Local Binary Pattern，CLBP）、改進(jìn)核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）和隨機(jī)森林（Random Forests，RF）的牛肉大理石紋評(píng)級(jí)方法。首先，利用CLBP提取牛肉大理石紋圖像的紋理特征；其次，采用混沌蜂群算法對(duì)KPCA的核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使KPCA的降維效果和特征提取達(dá)到最優(yōu)，獲得表征牛肉大理石紋樣本圖像的特征向量；最后，使用隨機(jī)森林完成牛肉大理石紋樣本的分級(jí)識(shí)別，獲得最終評(píng)級(jí)結(jié)果。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于分形維和圖像特征的方法、基于灰度共生矩陣和BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相比，本文方法所得識(shí)別率最高。

發(fā)表于：2016/2/5

超三星蘋果將成全球最大芯片消耗大戶

市場(chǎng)研究公司Gartner最近發(fā)布了2015年全球半導(dǎo)體消耗報(bào)告。據(jù)稱，三星和蘋果芯片消耗頗為驚人，兩家連續(xù)5年一直占據(jù)榜單的前兩位，2015年三星蘋果半導(dǎo)體消耗占比達(dá)到17.7%，總共消耗了價(jià)值590億美元的芯片。

發(fā)表于：2016/2/5

群創(chuàng)繼續(xù)研發(fā)柔性O(shè)LED面板

很早之前我們就聽說群創(chuàng)光電要進(jìn)軍OLED面板市場(chǎng)，早在2012年，群創(chuàng)已承諾生產(chǎn)小型OLED面板，但是該計(jì)劃從未實(shí)現(xiàn)。而現(xiàn)在群創(chuàng)光電總經(jīng)理表示，2017年高端智能手機(jī)將有望采用有機(jī)發(fā)光二極體(OLED)面板，公司將繼續(xù)研發(fā)柔性O(shè)LED面板。

發(fā)表于：2016/2/5