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1.
AutoCAD二次开发平台与开发实例   总被引:2,自引:0,他引:2  
探讨了AutoCAD二次开发平台的特点,并结合实例给出了AutoCAD的二次开发方法和经验技巧。  相似文献   
2.
利用四阶迂回相位计算全息原理实现原始图像计算全息图的制作,并将其作为水印信号嵌入到载体图像。在水印嵌入过程中选择载体图像离散余弦变换(DCT)域中频系数作为嵌入点,以提高抗JPEG压缩能力,而对全息水印数据的Arnold置乱处理可明显提高水印信息的抗剪切能力。仿真实验结果表明,基于迂回相位编码方法的计算全息水印技术在透明性和稳健性方面具有一定优势,特别在抗剪切方面具有优良性能。计算全息术及置乱的引入使所嵌入的水印具有较高的安全性。  相似文献   
3.
为了更好的将人眼感知特性用于视频压缩系统,提出了一种改进的基于显著性协同检测的恰可察觉失真模型(Just Noticeable Distortion,JND).该模型通过像素域和变换域下联合建模计算得到的最优JND模型,基于上下文感知的显著性算法得到相应的显著图,并将检测结果用于JND模型权值分配.提出的JND残差滤波器可以嵌入到HEVC视频编码框架中.实验结果表明:在全I帧配置下,提出的算法编码结果与HM16相比,在视觉主观感知质量一致的情况下,平均码率可节省10.7%.  相似文献   
4.
多尺度边缘综合一直是多尺度思想中较难解决的问题。本文将灰色系统理论与多尺度边缘检测思想相结合.提出基于灰色关联分析和梯度方向的图像边缘宽度计算策略,并根据边缘宽度自适应地调整样条小波的滤波尺度参数,从而实现对有噪图像进行自适应尺度边缘检测。仿真结果表明本文算法不仅能有效地抑制噪声,而且对细节边缘和模糊弱边缘均有较好的检测效果。  相似文献   
5.
针对视频中的视觉感知冗余,提出一种面向视频编码的基于结构分析的感知信号处理模型———结构显著性最小可觉察失真模型.先分策略获取视频帧的有序/无序结构分量和纹理分量进行最小可觉察失真( JND)建模;使用无序结构分量的结构不确定性调节视频帧的显著性区域和JND的对比度掩蔽效应;最后,基于该模型的感知滤波模块被嵌入HEVC中.实验结果表明,在主观视觉感知没有明显损失的情况下,所提出方法的平均码率比HEVC的编码软件HM16.0减少了10.3%.  相似文献   
6.
提出一种在同一张全息图上记录多个三维物体菲涅耳衍射分布的数字化编解码方法。首先利用一次快速傅里叶变换算法计算三维物体全息面上的物光波复振幅分布;然后对物光波数据预处理以克服频谱面上各三维物体数字频谱的混叠问题;最后控制不同的载频系数制作计算全息干涉图。数字再现通过在全息图数字频谱面的特定位置提取有效频谱分量,再计算离散菲涅耳逆变换的方法实现各原始三维物体的数字重建。仿真实验结果表明所提出的方法实现了不同制作参数的多个三维物体的同时记录,并且具有良好的数字再现质量,全息图制作参数如波长、再现距离、载频系数还可作为密钥,实现多个三维物体的加密存储。  相似文献   
7.
基于FPGA的数字滤波系统设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为研究基于FPGA的数字滤波系统的设计与实现过程,根据数字滤波系统的基本工作原理在芯片内部设计了模数转换采样控制、基于分布式算法的FIR滤波器以及基于FFT IP核应用的频谱分析电路等功能模块,并给出了QUARTUS Ⅱ平台上的系统设计时序仿真波形.实验结果表明,相比于一般实现方法,基于FPGA实现的数字滤波系统具有高速灵活的优点,FPCA可广泛应用于高速数字信号处理领域.  相似文献   
8.
基于子块特征的遥感图像边缘灰提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
遥感图像为地理信息系统数据的更新和应用提供了有利条件,遥感图像的特征提取是其中的关键问题.针对灰色绝对关联度计算模型的特点,提出一种基于灰色绝对关联度和图像子块标准差的边缘检测算法,实现遥感图像边缘灰提取过程中阈值的自适应调整.实验结果表明本文算法能有效提取图像弱边缘,具有很好的实用性.  相似文献   
9.
基于牛顿迭代法的计算全息干涉图仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了计算全息干涉图制作的基本原理,并根据实现原理设计相应的计算机仿真算法实现各类波面计算全息干涉图绘制。算法主要基于牛顿迭代法思想。在全息图面上搜索满足二元全息函数基本方程的点以获取干涉条纹的具体坐标位置,并将它们连成线或者绘制与y轴平行小线段构成计算全息干涉图。给出了MATLAB平台上球面波、锥面波及螺旋形波面的计算全息干涉图。该算法提供了制作计算全息干涉图的新手段,同时仿真结果也表明这是一种高效快捷的实现方法。  相似文献   
10.
融合小型深度生成模型的显著性检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对基于深度神经网络模型的显著性检测方法中存在的模型训练困难、模型参数量大以及检测速度慢等问题,本文提出了一种融合小型深度生成模型的显著性检测方法.方法以生成对抗网络为框架,设计了包含11个卷积模块和5个池化层的鉴别器网络以及不包含池化层,仅包含15个卷积模块和5个转置卷积模块的小型生成器网络.其中,小型生成器网络大小仅2.4M,参数量仅67万左右.将训练好的小型生成器用于显著性检测,并与LMB(融合背景块再选取过程的显著性检测)算法通过设计的融合算法进行融合,从而得到最终结果.通过大量的实验对比分析表明,提出的方法在F值和MAE(Mean Absolute Error)值上均取得大幅提升.  相似文献   
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