层次聚类算法的实时图像边缘检测及FPGA实现

Sobel、Roberts算子是基于微分得出的,由于模板和阈值固定,因此缺乏自适应性。将采集到的实时灰度图像先进行中值滤波,使用分裂聚类算法对实时灰度图像梯度值进行第1次聚类,然后对第1次分裂聚类的结果进行凝聚聚类,再进行第2次的分裂聚类,最后对第2次聚类的结果进行自适应阈值判断得出图像边缘,并在FPGA上实现。实验结果表明,采用层次聚类算法检测出的边缘更加精细,抑制噪声能力更强。     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种生物进化技术。依据粒子间的相互影响发现搜索空间中的最优解。通过分析基本PSO算法的进化方程,研究了一种具有更好收敛速度和全局收敛性的改进PSO算法。5个典型测试函数的仿真实验表明该改进算法是行之有效的。     

基于融合及形态学的自适应阈值图像边缘检测

传统的Sobel和Roberts边缘检测算子阈值固定,适应性和抗噪能力较差。通过将最大类间方差法和双峰法引入边缘自适应阈值的确定,利用自适应阈值的Sobel和Roberts算子检测出图像边缘后进行融合,再进行形态学的细化。实验结果表明,该算法检测出的边缘清晰,适应性好,对噪声抑制能力强。     

功能性调和菜籽油制备及脂肪酸组成分析

以菜籽油、亚麻籽油、青藏高原牦牛酥油为原料,分别按照牦牛酥油∶亚麻籽油∶菜籽油质量比为1∶2∶7（A）、1∶1∶8（B）、2∶1∶7（C）制备调和油,通过单因素试验和正交试验分别确定3种调和油中牦牛酥油溶解率的最佳工艺条件;利用气相色谱-质谱法（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）分别对3种调和油及其沉淀进行脂肪酸组成分析。结果表明,3种调和油均无异味,酸值、过氧化值均符合国家食用油标准,油脂品质高、稳定性强、不易变质;所有调和油及其沉淀物质共检出脂肪酸44种,单一样品脂肪酸检出种类在39种～44种之间;共检出8种支链脂肪酸,其中,调和油C中支链脂肪酸含量最多,为2.92%;3种调和油中检出的主要脂肪酸为棕榈酸、亚麻酸、亚油酸、油酸,ω-6、ω-3脂肪酸含量的比值在1.29～1.80之间,从营养价值角度出发,调和油A中ω-6脂肪酸和ω-3脂肪酸比值较小,脂肪酸含量的比例更接近1∶1。     

一种对比度增强的边缘检测改进算法及FPGA实现

传统的Sobel实时图像边缘检测算法对光照条件敏感,因此在进行边缘检测时常会有虚假边缘以及遗漏边缘的现象。将采集到的实时灰度图像进行中值滤波,再进行对比度增强来调整图像灰度值,将进行对比度增强后的图像进行Sobel边缘检测并在FPGA上实现。实验结果表明,采用对比度增强改进的边缘算法检测的边缘更加准确,抑制背景噪声能力更强。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定

粒子群算法是一种新的基于群体智能的全局优化算法,算法简单并且容易实现,已经被广泛应用在各个领域.本文为改善传统PID控制器的参数整定问题,提出了一种改进的粒子群算法.并用它来优化PID控制器的三个参数,得到的控制器结构简单,易于实现,仿真结果证明这种控制器具有良好的性能.     

土壤样品前处理微波消解与湿法水浴消解方法比较试验 ——以蔬菜、果品种植地土壤为例

采用微波消解和湿法水浴消解法对同一标准样品和土壤样品进行前处理,制备好的溶液用原子荧光测定土壤中砷、汞的测定,微波消解法可大大缩短土壤样品消解时间,且方法操作简便,测定值和湿法水浴消解基本一致,在标样范围之内。     

实时图像自适应阈值边缘检测FPGA实现

传统的Sobel边缘检测算子对噪声变化抑制能力较差,并且其使用固定阈值导致适应性差.该方法利用中值滤波思想来确定图像的每一像素点局部边缘阈值来实现自适应阈值Sobel边缘检测,并在FPGA平台实现.实验结果表明,该算法检测出的实时图像边缘更加精细,并且能很好地抑制背景噪声.     

G6连连看——城市翻修系列设计课程教学报告(36)之北京G6京藏高速连接设计

本课程为建筑城市·景观设计,由建筑与城市设计、历史建筑保护设计、建造设计。城市规划设计、景观设计等组成。G6连连看属于建筑与城市设计。G6是京藏高速公路的简称,起始于德胜门,向北经过八达岭长城,再向西通往遥远的西藏。课程取自G6城区段,从马甸桥至轻轨13号线龙泽站,长约15km(图1)。     

实时图像边缘检测形态学优化设计及FPGA实现

利用Sobel算子对实时图像进行边缘检测,然后再对边缘检测之后的图像进行形态学的膨胀和腐蚀技术的优化,最后利用FPGA将形态学优化后的实时图像进行边缘检测。结果表明该方法能有效提高边缘检测的效果,检测出的图像边缘更加清晰,同时可大幅度滤除掉图像中的背景噪声。