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【24h】

Colors of the Sublunar

机译：次月球的颜色

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摘要

Generic red, green, and blue images can be regarded as data sources of coarse (three bins) local spectra, typical data volumes are 104 to 107 spectra. Image data bases often yield hundreds or thousands of images, yielding data sources of 109 to 1010 spectra. There is usually no calibration, and there often are various nonlinear image transformations involved. However, we argue that sheer numbers make up for such ambiguity. We propose a model of spectral data mining that applies to the sublunar realm, spectra due to the scattering of daylight by objects from the generic terrestrial environment. The model involves colorimetry and ecological physics. Whereas the colorimetry is readily dealt with, one needs to handle the ecological physics with heuristic methods. The results suggest evolutionary causes of the human visual system. We also suggest effective methods to generate red, green, and blue color gamuts for various terrains.
机译：普通的红色，绿色和蓝色图像可以看作是粗糙（三个单元）本地光谱的数据源，典型的数据量是104到107个光谱。图像数据库通常会产生数百或数千个图像，从而产生109至1010个光谱的数据源。通常不进行校准，并且经常涉及各种非线性图像转换。但是，我们认为纯粹的数字弥补了这种歧义。我们提出了一种光谱数据挖掘模型，该模型适用于月球下域，即由于来自一般陆地环境的物体散射的日光所致的光谱。该模型涉及比色法和生态物理学。尽管比色法很容易处理，但需要用启发式方法来处理生态物理学。结果表明人类视觉系统的进化原因。我们还建议了针对各种地形生成红色，绿色和蓝色色域的有效方法。

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