低畫質轉高畫質的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

低畫質轉高畫質的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦出口仁寫的 大家學標準日本語【每日一句:旅行會話篇】 行動學習新版:書+APP(書籍內容+隨選即聽MP3)iOS / Android適用 (加碼出口仁親授Youtube跟讀練習影音) 和AdamRogers的 酒與色彩的科學套書組(酒的科學:從發酵、蒸餾、熟陳至品酩的醉人之旅+全光譜:色彩科學如何形塑現代世界)都 可以從中找到所需的評價。

另外網站六指淵Huber - 實測能提升畫質的AI技術!把30年前舊影片轉成 ...也說明:

這兩本書分別來自檸檬樹 和商周出版所出版 。

國立政治大學 傳播學院傳播碩士學位學程 林翠絹所指導 李融的 擴增實境應用於網路影音產製與創新: 以台灣Yahoo TV 為例 (2021),提出低畫質轉高畫質關鍵因素是什麼,來自於5G、AR、TV AR、Yahoo TV、組織內部創新過程、組織創新因素、媒體創新。

而第二篇論文國立宜蘭大學 電子工程學系碩士班 周賢興所指導 曾哲威的 基於自監督深度學習之脈衝雜訊影像濾波器 (2021),提出因為有 卷積神經網路、邊框保存運算、邊緣保留濾波器、自監督式深度學習的重點而找出了 低畫質轉高畫質的解答。

最後網站【Facebook臉書影片下載】2021實測有用,1080P/4K HD高畫質則補充:轉檔完成後,在“Download in HD Quality” 按右鍵叫出選單,點“另存連結為”。 FB影片下載成功. 影片就會開始下在到電腦內了。實測下載4K ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了低畫質轉高畫質,大家也想知道這些:

大家學標準日本語【每日一句:旅行會話篇】 行動學習新版:書+APP(書籍內容+隨選即聽MP3)iOS / Android適用 (加碼出口仁親授Youtube跟讀練習影音)

為了解決低畫質轉高畫質的問題,作者出口仁 這樣論述:

網路&實體教學皆廣受好評的出口仁老師, 了解大家學日語時「擔心文法不對不敢說」或是「聽不懂,所以無法說」的困擾, 精心撰寫「實境日語會話」並親授「提升聽力、連帶提升會話力」的「跟讀練習法」   141個「在日本旅行的實際會話場面」 APP整合全書內容及MP3音檔〈日本旅遊絕對實用!〉 再搭配【出口仁老師親授,5階段跟讀練習】Youtube影音 任何程度都能用自己跟得上的速度,循序漸進達成最終階段「高速跟讀」; 讓「閱讀的文字」和「聽到的發音」在腦海中產生連結〈不再「看得懂的字卻聽不懂」!〉, 把自己的「讀解力」「語彙力」連結到「提升會話力」的層次!  

  【APP特色】   將全書之「主題句、文型解析、使用文型、用法、會話練習、MP3」等內容,融合文字、圖像、音訊等元素,透過APP友善的操作介面,規劃流暢的學習動線。日常一機在手,可閱讀、可聽MP3,享受科技帶來的學習便利與舒適。     ●【可跨系統使用】:iOS / Android皆適用,不受日後換手機、換作業系統影響。   ●【可播放MP3】:可「全單元播放音檔」或「逐句播放音檔」。   ●【自由設定MP3的 5 段語速】:最慢、稍慢、正常語速、稍快、最快。   ●【一單元一獨立畫面】:操作簡潔,完整掌握「主題句、文型、會話」等內容。   ●【可搜尋學習內

容/標記書籤/做筆記】   ●【可調整字體大小】:進行個人化設定,舒適閱讀。   ●【提供手機/平板閱讀模式】:不同載具的最佳閱讀體驗。可離線使用。     ※[APP安裝說明]   1. 取出隨書所附之「APP啟用說明」:內含安裝序號1組。      2. 掃瞄QR-code連結至「App Store / Google Play」免費安裝《檸檬樹-大家學標準日本語【每日一句:旅行會話篇】APP》。      3. 安裝後,開啟APP:   ● iOS:點按[取得完整版]輸入[序號]點按[確定],即完成安裝。   ● Android OS:點按主畫面

[三點]圖示,點按[取得完整版]輸入[序號]點按[確定],即完成安裝。      4. 適用之裝置系統:   ●iOS:支援最新的iOS版本以及前兩代   ●Android OS:支援最新的Android版本以及前四代     【Youtube跟讀練習影音】   使用全書的主題句製作成「Youtube跟讀練習影音」,由出口仁日文錄音,並親授「跟讀的功能&練習方法」。透過「跟讀」讓「日語文章(視覺情報的日語)」和「日語會話(聽覺情報的日語)」產生連動,你將感受到自己的「讀解力」「語彙力」反映在「會話力」的進步。     ※[跟讀的功能]   (1)提升「發音

、語調、表達力」   (2)提升「聽解力」     ※[跟讀的練習方法]   ①【掌握內容】   第1階段[聆聽]:〈一邊看〉會話文。一邊聽日文語音,確認中譯。     ②【循序漸進跟讀】   第2階段[複讀]:〈可以看〉會話文。日文語音結束後「1秒」(建議值)複讀。   第3階段[低速跟讀]:〈儘量不看〉會話文。聽到日文語音後「2秒」(建議值)跟讀。   第4階段[中速跟讀]:〈儘量不看〉會話文。聽到日文語音後「1秒」(建議值)跟讀。     ③【高速跟讀】   最終階段[高速跟讀]:〈絕對不看〉會話文。聽到日文語音後「0.5秒」(建議值)跟讀

。   書籍特色     去日本旅行,是實際練習日語的最好機會。本書大量收錄到日本旅行時「經常需要對日本人說」或是「經常聽到日本人說」的各種會話表現。書中的「每日一句」及「會話練習」,旅行時可以原封不動地照著說出來,也可以替換掉某些詞彙,照著原本的文型,說出自己想表達的內容。     除搭配「可離線使用的APP」,更適時補充「便利表現」及「旅遊小知識」。例如〈追加餐點〉的〈再來一杯/再來一碗/要加麵〉,〈點飲料〉的〈少冰/減糖/去糖〉,〈日本電車座位〉的〈自由座/對號座/綠色車廂座位/面對面的四人座〉等,全書的設計方式與內容,絕對是旅行時和日本人交流,達成「自助、自救」的

得力助手。     同時,也沒有忽略文法。任何日語表達的背後,一定存在「規則性的文法」。能夠說得一口流利日語的學習者,一定都徹底而紮實地學習文法。如果欠缺文法能力,即使持續學著日語,很快地日語能力就會陷入停滯且苦無進展。本書詳細解說「文法結構、使用文型」,期待大家透過「具體的會話場面」以及各種「根據文法原則的日語表現」,學會能夠在旅行中實際運用的日本語。

低畫質轉高畫質進入發燒排行的影片

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教學影片
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#燕秋老師教學頻道

擴增實境應用於網路影音產製與創新: 以台灣Yahoo TV 為例

為了解決低畫質轉高畫質的問題,作者李融 這樣論述:

在5G高速、高頻寬、低延遲通訊環境中,擴增實境(Augmented Reality;AR) 科技逐漸應用於影音創新,藉以打造資訊視覺化、虛實融合之沉浸式、互動式觀眾經驗,突破傳統影片產製模式。在2020年中台灣5G開始商業化,電信業者嘗試以XR科技創造影音體驗吸引用戶。國內外TV AR創新實驗正在起步階段,檢視AR與媒體相關學術研究,多數文章檢視科技對於使用者反應為主,少數探討AR在電視節目技術應用,目前並無任何以組織創新理論分析TV AR科技在影音研發應用的研究。為填補AR媒體研究之學術缺口,本研究以組織創新傳播為基礎,針對在台引領TV AR研發與應用的Yahoo TV為研究個案,對於5G

時代AR在網路影音創新進行系統化分析。本研究架構結合Rogers(2003)組織內部創新過程:議題設定、合理化、重新定義/重新建構、明確化、例行化,以及Scott(1994)等組織創新因素理論,審視TV AR科技在Yahoo TV組織內的創新流程與調整,並分析其重要創新因素(領導、心理氣候、資源分配與個人特質等)影響,同時也深入了解Yahoo TV研發與企製TV AR影音內容類型、特質及技巧,包括TV AR模組化進程。本混合法研究選擇台灣Yahoo TV創新個案,針對其TV AR科技相關專家 (Yahoo TV Lab、節目企製團隊和外部合作單位)進行半結構式,並完成7個月組織內參與式觀察,深

入了解TV AR影音研發執行、內部調整合作、創新流程及影響因素。根據Rogers(2003)組織內部創新過程理論,透過專家訪談及內部觀察Yahoo TV發現:在組織創新過程方面,「初始階段」的「議題設定」、「合理化」時期進展迅速,Yahoo TV獲得母公司美國Verizon電信集團支持後,內部創建了Yahoo TV Lab團隊研發推廣XR在影音應用技術;在「實施階段」歷程較長,Yahoo TV積極發展創新TV AR等影音應用,「重新定義/重新建構」調整耗時最久,目前Yahoo TV組織內部仍進行「明確化」TV AR流程,致力於建立TV AR模組化,但尚未達到「例行化」階段。過去文獻並未明確解釋

TV AR,本研究結合個案參與觀察與專家訪談結果明確定義TV AR科技及其影音特色。由於5G科技加上疫情影響,Yahoo TV 近年來TV AR影音企製快速增加,並頻頻獲獎,其影音內容分為自製節目、Verizon Media高峰會及跨界合作影音三類。研究發現Yahoo TV將AR科技應用於影音展現四大特色:資訊視覺化讓觀眾能直覺理解;產生互動拉近與觀眾距離;運用TV AR整合真實與虛擬世界;打造使用者沉浸式體驗以投入情境產生連結與共鳴。此外,Yahoo TV Lab正積極開發TV AR模組化,以降低研發成本,不僅提高內部使用率,並計畫向外推廣該新科技。根據Scott(1994)等組織創新因素分

析結果發現,「創新心理氣候」與「領導」乃影響本個案組織內推動TV AR創新最關鍵要素。母公司Verizon積極發展5G新科技、提供跨公司資源運用,台灣Yahoo TV定位為媒體科技公司,支持XR影音創新作為品牌特色,不但組織支持創新,Yahoo TV領導亦抱持開放態度,積極鼓勵團隊勇於影音創新實驗。而組織創新個人屬性部分,除了成員須具備缺乏前例的「創造力」與「專業能力」外,本研究更發掘不在模型中的「冒險精神」及「溝通協調」是影響媒體科技創新的新因素。本研究在理論貢獻上,將Rogers(2003)組織內部創新過程理論及Scott(1994)等組織創新因素分析範疇延伸到TV AR組織科技創新個案,

並提出整合創新因素模式,未來可供其他媒體組織分析其科技創新因素、過程及影響(內容企製或組織合作)。研究成果在實務貢獻上,本研究歸納TV AR專案團隊合作方式、TV AR創新專案產製流程,TV AR影音節目特性歸納,提供給欲透過科技創新的相關媒體組織與從業人員,作為未來實務應用發展方向上的參考。

酒與色彩的科學套書組(酒的科學:從發酵、蒸餾、熟陳至品酩的醉人之旅+全光譜:色彩科學如何形塑現代世界)

為了解決低畫質轉高畫質的問題,作者AdamRogers 這樣論述:

《酒的科學:從發酵、蒸餾、熟陳至品酩的醉人之旅》 ★榮獲2014年Gourmand Awards最佳酒類圖書獎 ★入圍2015年筆會/E.O.威爾遜文學獎科學寫作獎決選 ★Amazon、NBC、《衛報》、《Wired》雜誌2014年年度最佳科學書 不論你啜飲的是清酒、精釀啤酒、單一麥芽威士忌,或卡本內蘇維濃葡萄酒,當你真正了解杯中魔液的來龍去脈,飲酒將變得更饒富趣味!   有泡沫的啤酒喝起來更香醇可口?為什麼香檳的氣泡比啤酒的更快消失?   味覺敏感的人比較不愛喝兩杯?亞洲人喝酒為何特別容易臉紅?   人們真能從酒中嘗出數十種風味?酒評師為何能夠說出精湛絕妙的神級酒評?   台灣噶瑪

蘭威士忌奪得世界冠軍的關鍵為何? 一萬年來,人類的製酒技術不斷精進;然而,現代科學家對酒中微妙生化反應的解析才剛剛展開。在這趟跨越地域、文明的精神之旅中,亞當.羅傑斯帶著我們穿越古今,仔細審視酒精飲料的歷史。我們首先回顧前人無意間邂逅發酵飲料的過往,隨著時間軸移動,再來到最先進的科研實驗室中,目睹研究人員證明人類為何熱愛飲酒。 從發酵、蒸餾到熟陳等工序,書中以獨特的視野,將生產知名酒飲的木桶、蒸餾器、槽具與酒缸內的神奇展露無遺。跟著羅傑斯的腳步,我們神遊蘇格蘭高地的威士忌聖地,以及當今世上最頂尖的基因定序實驗室──沿途還會造訪好幾間酒吧──也順道見識了現代製酒技術衍生而來的各種角色與發展。

他讓我們的好奇心永無止境,漸次揭開酒精飲料的層層神秘面紗:   ●物理學(喝香檳時為何最好選用笛形香檳杯?);   ●分子生物學(日本科學家高峰讓吉原本為釀酒所研發的澱粉酶,後來竟成為暢銷腸胃藥!);   ●有機化學(酵母的食物──糖,其分子結構對大腦來說就等同「好吃」?);   ●冶金學(銅為何是用來製造蒸餾器的最佳材質?);   ●心理學(為什麼我們常說「酒不醉人,人自醉」?);以及   ●神經生物學(酒裡的迷人氣泡,對大腦來說其實是一種痛覺?) 鍾情於醺酣的羅傑斯,在他筆下酒精飲料儼然成了科學奇蹟。當你凝視著杯中之物,遙想它的來歷源起,或是沉吟乾杯後身體裡發生的變化,《酒的科學》便是

陪你展開冒險的最佳伴侶。你,準備好來一杯了嗎? 《全光譜:色彩科學如何形塑現代世界》 從史前畫作到中國唐代瓷器再到皮克斯動畫, 從古希臘哲人到中世紀阿拉伯學者再到現代科學家, 作者耗費20年搜集資料,揭露人類對色彩奧祕的探尋, 以及色彩如何改變了我們看待世界的方式。 最早的人類是如何從自然中取得顏料與利用色彩?上釉技術的創新,如何牽動文明的發展? 一樁白色顏料製作技術竊取案何以驚動了FBI?為什麼人跟AI都偏好暖色系物體? 一張藍黑/白金裙照片如何揭露色彩並不如我們所想那麼絕對? 只靠投影技術,就能讓損毀的藝術作品重現原貌?…… 讀完本書,你將以截然不同的方式看待色彩! 從赭紅、鉛白、

靛藍、雌黃……到莫蘭迪色與千禧粉,繽紛的色彩總是為我們的世界增添風采。但要創造出足以媲美大自然變化萬千的色彩,需要歷經數千年材料與技術的非凡創新,以及各方科學家與藝術家、工匠之間饒富趣味的跨領域交流,才能讓我們打造與裝飾的世界,展現出最亮麗的外觀。 在《全光譜》一書中,羅傑斯以精彩風趣的文筆,帶領讀者漫步全球、穿梭古今,沿著最早期人類製造顏色的足跡,一路追尋到今日與未來的數位合成色彩。讀者將看到人類祖先在洞窟裡將木炭搗成糊,絲路商人競相叫賣製作最為精良的陶瓷,織品藝術家破解色彩是如何混合的數世紀之謎,再飛躍到現代,一窺代價高昂的商業間諜行動,以及永遠重新改寫色彩規則的數位革命。 各界推薦

: 《酒的科學》 跟著顯微鏡下一隻酵母菌鑽進了兔子洞,我們的亞當宛如愛麗絲,帶你遊走乙醇仙境中令人痴迷的嘻耍喧鬧,從渾然天成的發酵一路逛到今日頂級的威士忌──最後還闖入了驚恐萬分的宿醉迷離。書中融合了淵博的知識與生動的趣味,精采絕倫。 ──羅伯特.沃克,《料理科學》作者 《酒的科學》璀璨耀眼猶如頂級威士忌般金碧輝煌。書中引用的科學事證妙不可言,與人類歷史的複雜本質交相呼應更是趣味橫生,是一齣集所有上乘幽默的傑作。隨著敘事的開展,手中美酒滑下咽喉的神奇感官將會超乎想像。 ──黛博拉.布魯姆(Deborah Blum),《落毒事件簿》作者 迫不及待先讀為快。《酒的科學》足與韋恩.柯蒂斯(W

ayne Curtis)的《話想當年蘭姆酒》(And a Bottle of Rum)和湯姆.斯丹迪奇的《歷史六瓶裝》同列必讀之書。 ──傑佛瑞.摩根泰勒(Jeffrey Morgenthaler),克莱德餐廳酒吧經理、《酒吧指南》(The Bar Book)作者 《酒的科學》是最精采的科學寫作──詼諧、簡潔,當你全神貫注於報導文學時,彷彿親身遨遊在酒精飲料的古往今來,傳奇中的製酒人物紛紛出現眼前。 ──克萊夫.湯普森,《雲端大腦時代》作者 羅傑斯以歷史、考古、生物、社會和物理為原料,蒸餾出震撼人心、清澈無比的性靈之飲。 ──吉姆.米漢(Jim Meehan),《PDT酒吧雞尾酒手冊》(T

he PDT Cocktail Book)作者 科學迷與飲酒達人同樣大呼過癮,一頁接著一頁讀個不停,《酒的科學》揉合了真實情境與怪誕奇想。書中豐富的知識讓我迷醉! ──傑夫.波特,《廚藝好好玩》作者 亞當.羅傑斯駕馭文字的功力十足,筆鋒優雅,五彩繽紛的科學環繞著酒的前世今生,不論是對宿醉的生理解析,或是古代微生物將植物汁液轉化成酒的描述,每段故事都讓人嘖嘖驚奇。是本值得細細品味、不斷回顧的書。 ──卡爾.齊默(Carl Zimmer),《霸王寄生物》(Parasite Rex and A Planet of Viruses)作者 閱讀《酒的科學》的經驗就像與一位魅力無窮的博學之友同飲。從

故事第一行開始,羅傑斯對主題的掌握始終扣人心弦,每一頁都綻放出閃爍耀人的光芒。 ──亞當.薩維奇(Adam Savage),節目主持人、《流言終結者》製作人 身為蒸餾師,我覺得大部分其他探討酒的書都相當空洞。但這本卻獨一無二,書中淵博的科學知識與深刻的歷史故事,絕對可以打動最挑剔的飲者。各個章節都以動人故事串連,鉅細靡遺間不失風雅,讓讀者品嘗到字裡行間每一細節的趣味。書中有關酒類製作、賞味及學術研究的深入報導包羅萬象,抵過二十本相關書籍。 ──文斯.歐勒森(Vince Oleson),Widow Jane蒸餾廠首席蒸餾師∕酒桶專家 讀來趣味十足……隨著羅傑斯精湛的筆鋒一路奔馳,轉眼間涉獵所

及是我曾花了超過五年才能通曉的知識……《酒的科學》激勵、啟發了製酒後進,並瓦解了酒品王國一度緊不可摧的高牆。 ──丹.格里森(Dan Garrison),格里森兄弟蒸餾廠 生動無比……從大眾熟悉的酒品牽引出科學漫談式傑作,讓我們一讀成癮。 ──《紐約時報》 一位不可多得的科學作家。 ──《國家地理》雜誌 羅傑斯的這本著作如同美酒般令人痴狂。讀來溫馨動人,喚起迎向繽紛世界的情懷,彷彿集眾多頂尖智者於己身。最重要的是,它讓你明瞭飲一杯酒是多麼的與你貼身相關。 ──《華爾街日報》 本書是以下人士的必讀之作:酒吧達人及萬事通,或是揉合兩者特點的研究生。 ──《T雜誌》 我們潛入社交潤滑的佳釀

之海,《連線》雜誌編輯亞當.羅傑斯帶著大夥穿梭古今,探訪奇聞軼事,世紀之謎與科學秘辛逐一揭曉,隨即發現心愛的烈火之飲何故令人痴迷且變幻無常──亦了解到帶勁好酒即是人類巧思創意之作。 ──《瓊斯夫人》雜誌 本書提供了充滿知識性與娛樂性的觀點……一如書中柔滑順口的頂級佳釀,《酒的科學》完美融合所有元素,讓讀者感覺自己彷彿也變身為酒學專家。」 ──《探索》雜誌 一場酒之國度的開懷暢遊。 ──《紐約郵報》 飽藏科學的故事中,見證著一萬年來人類與酒之間的恆久愛戀,當中緊密交織著發酵、蒸餾、口感與香氣的認知,以及人體對酒的生物反應……《酒的科學》是充滿樂趣、經過詳實考證的科普作品。 ──《自然》雜誌

威士忌信徒肯定會喜愛的作品……充滿出人意表的科學與趣味十足的悄悄話,即便你對酒所知不多也能讀出興味。 ──《芝加哥論壇報》 如同其他知識濃度高卻淺顯易懂的科學作品(例如,愛咪.史都華的《醉人植物博覽會》及布萊恩.格林恩的《宇宙結構》〔The Fabric of the Cosmos〕),羅傑斯在《酒的科學》中清楚闡述一切細微之處,從酒桶製成始末一路談到細菌菌株。 ──《Imbibe》雜誌 這本歌頌酒的絕妙好書充滿令人大開眼界的科學知識,是你暢飲下一杯的最佳良伴。 ──《科學家》雜誌 故事開場如電影影像掃過,從酵母的動感場景,進而聚焦在迷離的宿醉情境,中途還有發酵、蒸餾及熟陳的魔魅敘事

,《連線》雜誌編輯羅傑斯帶領讀者走過一場壯闊的製酒之旅。 ──《科克斯書評》雜誌星級評鑑 令人印象深刻且趣味十足的報導……羅傑斯冷面笑匠的寫作手法平易近人,帶你深入探尋那神秘古老的社交潤滑劑之精髓。 ──《出版人週刊》 《全光譜》 全書沿著時間軸,作者帶領我們走進色彩、科學以及歷史的世界。讀完此書,會讓我們在腦海的知識領域中,多了一條由色彩與科學構成的生動活潑的歷史觀。本書非常適合大眾閱讀,讀者不僅可以探索科學與色彩之間的脈絡,還可以隨著歷史軌跡,暢走一趟知性之旅。 ——國立臺灣師範大學美術學系教授 林震煌 亞當.羅傑斯的著作《全光譜》就是你會想讀關於色彩的一本書——閃爍著藍寶石、金寶石

、綠寶石、紅玉髓在內的所有寶石光芒,點綴著我們周遭的世界。但就如掛毯上的絲線,交織其中的遠不只如此,更包括歷史、科學,以及人類文化具有多種色調的彩虹光譜。出色的科學著作向來罕見,本書便是其一。 ——普立茲獎作家、《試毒小組》(The Poison Squad)與《落毒事件簿》(The Poisoners Handbook)作者 黛博拉.布魯姆(Deborah Blum) 我很愛有人搖醒我,讓我看清自己在夢遊期間發生了什麼事。亞當.羅傑斯在本書中便做到了這點。他讓我知道,今日隨處可見的色彩都是源自我們發明的科技!我們發明出來的色彩!真是令人大開眼界! ——《紐約時報》暢銷書《必然》(The I

nevitable)作者 凱文.凱利(Kevin Kelly) 這本極具人性之書,將帶領讀者踏上一趟關於色彩科學界的千變萬化之旅。這正是那種會讓你以全新角度看待一切的書籍之一——你會開始到處辨認哪裡用了什麼顏料,再回頭鑽研本書,發覺隱藏其後的智識探索之旅。 ——《紐約時報》暢銷書《10種物質改變世界》(Stuff Matters)與《液體》(Liquid Rules)作者 馬克.米奧多尼克(Mark Miodownik) 本書是深入鑽研色彩主題的書籍之最,亞當.羅傑斯則是我最愛的科學作家。閱讀本書感覺就像長時間享用一頓令人垂涎三尺的美味大餐,用餐對象還是你認識最有趣的人。 ——《流言終結者

》(Mythbusters)執行製作兼節目共同主持人、科學交流員、創客 亞當.薩維奇(Adam Savage) 有一個字是用來形容關燈後所看到的色彩,稱為「eigengrau」或腦灰色。閱讀本書就像是一章接著一章,慢慢調高調光開關,從腦灰色轉到《全光譜》。亞當.羅傑斯透過引人入勝且清晰有趣的文筆,從歷史、化學、生物、地質各領域旁徵博引,揭露我們所建造的世界,遠比祖先的居住環境還要多彩多姿。為這趟目眩神迷之旅做好準備,因為讀完本書,你就不會再用同樣的目光看待色彩了。 ——科學節目主持人、《超維度思考》(The Reality Bubble)作者 湯毅虹 當代最優秀的科學作家之一。 ——《國家

地理》雜誌(National Geographic) 輕鬆活潑、清楚易懂……作者對本書主題的熱情立刻便一覽無遺,因為他帶來一場生動鮮明的旅程,讓人瞭解看見色彩這種日常體驗背後有多錯綜複雜,而賦予「我們所處的宇宙形狀」的正是色彩。本書涵蓋眾多不同觀點,任何人都能從這本研究成果中找到感興趣之處。 ——《出版者週刊》(Publishers Weekly) 文筆犀利,經常帶著詼諧口吻……羅傑斯為本書主題注入了輕鬆易懂的幽默與顯而易見的熱情。從視蛋白到彩色電影,他以生動活潑且淺顯易懂的方式探討色彩景觀。 ——《科克斯書評》(Kirkus),星級書評推薦

基於自監督深度學習之脈衝雜訊影像濾波器

為了解決低畫質轉高畫質的問題,作者曾哲威 這樣論述:

自數位影像發展以來,高畫質、無雜訊的影像,一直都是使用者追求的目標。隨著半導體工藝的進步,現代的研究者們可以透過GPU的平行處理大幅減少硬體的運算時間,也能得到更佳的去雜訊效果。軟體方面則是搭著人工智慧的浪潮,不斷有新型態的網路架構被提出。在深度學習以及卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)的加持下,如何抑制不同型態且大量的雜訊,更是需要琢磨的地方。大多數基於深度學習的去雜訊網路演算法都依賴於原本的訓練數據樣本,為了彌補此項缺點而使用自監督式深度學習(Self-supervised deep learning)網路,是因為現實中難以大量取得乾淨無

雜訊的影像且受到的雜訊干擾類型也不相同,所以接受現有雜訊的影像作為輸入,能使演算法更符合實務。但因文獻中常見的去雜訊網路多以高斯雜訊為對象,實際上對消除脈衝雜訊的效果驟降。本文在卷積神經網路的強大功能下,優化並修改文獻的架構,提出一種自監督式深度學習網路的去脈衝雜訊方法。此架構分成幾個階段:影像預處理、深度學習網路訓練與驗證、影像評比。在影像預處理的具體作法是先透過邊框保存的視窗對影像周圍的像素點逐步鏡射與反轉,然後再以改良式邊緣濾波器處理影像,解決影像邊緣容易被誤判為雜訊的問題並保留細節。最後輸入深層的CNN網路中,網路包含17層的卷積層、網路歸一、正則化和整流線性單元的激活運算。最後經過實

驗表明,在不同的脈衝雜訊類型以及雜訊率影響的情況下,所提出的方法能夠有效降低脈衝雜訊的干擾並優化影像。