基于以太网控制的低成本音频播放器设计

随着物联网技术的发展,设备联网需求急剧增加。然而设备联网成本较高的问题限制了诸多潜在的应用。为此,提出单片机实现以太网控制的低成本解决方案,阐述了系统的设计原理和成本最优的软硬件选择方案,并以MP3设备为例验证了设计的可行性。实验测试验证表明,本设计能实现以太网控制设备运行和状态获取。     

软分割约束边缘保持插值的半自动2D转3D

半自动2D转3D将用户标注的稀疏深度转换成稠密深度,是解决3D片源不足的主要手段之一.针对现有方法利用硬分割增强深度边缘引入误差的问题,提出像素点与超像素深度一致性约束的边缘保持插值方法.首先,建立像素点深度和超像素深度传播的能量模型,通过像素点与所属超像素间深度差异的约束项将二者关联起来;其次,利用矩阵表示形式将两个能量模型的最优化转换成一个稀疏线性方程组的求解问题.通过超像素提供的约束项,可避免深度传播穿过低对比度边缘区域,从而能保持对象边缘.实验结果表明,本文方法对象边缘处深度恢复的准确性优于融合图割的随机游走方法,PSNR改善了1.5dB以上.     

OBE导向下应用型本科院校计算机专业课程群建设

针对计算机本科生系统研发能力薄弱的问题,以OBE理念为指导,围绕软件系统研发能力的培养,结合工程教育专业认证的需要,阐述了应用型本科院校计算机课程群建设的思路,给出了课程群的具体设置方案及每个课程群的能力设置要求,提出了课程群教学目标达成的保障措施。实践效果表明这一改革可有效促进学生能力培养,对应用型本科院校的计算机课程群建设具有参考意义。     

结合电路设计的“电子CAD”教学方法初探

电子CAD课程是一门实践性很强的电子类专业课,其教学目标是要求学生熟练掌握PCB设计软件进行原理图和PCB绘制。为达到这个目标,需要学生具有电路设计的基础知识。传统教学方法仅针对软件本身,剥离电路设计知识的做法使得学生难以体会这门软件的用途,导致学习效果不甚理想。针对这一情况,提出围绕51单片机应用系统搭建的PCB设计软件讲授方法,根据实际产品开展简单原理图、层次原理图、复杂原理图、简单PCB、复杂PCB以及元件库绘制的传授与实训。     

具有容错能力的L1最优化半自动2D转3D

半自动2D转3D的关键是将用户分配的稀疏深度转换为稠密深度.现有方法没有充分考虑纹理图像和深度图之间的结构差异,以及2D转3D对用户误标注的容错性.针对上述问题,借助L₁范数对异常数据的抵制,在一个统一框架下实现结构相关具有容错能力的稀疏深度稠密插值.首先,利用L₁范数表示估计深度和用户分配深度在标注位置的差异,建立数据项;其次,根据特征的相似性用L₁范数计算局部相邻像素点之间的深度差异,建立局部正则项;再次,对图像进行超像素分割,根据不同超像素内代表性像素点之间深度差异的L₁测度,建立全局正则项;最后,用上述数据项和正则项构建能量函数,并通过分裂Bregman算法予以求解.无误差和有误差情况下的实验结果表明,与边缘保持的最优化插值、随机游走、混合图割与随机游走、软分割约束的最优化插值和非局部化随机游走相比,本文估计深度图绘制的虚拟视点图像空洞和伪影损伤更小.在误操作情况下,本文比上述方法PSNR改善了0.9dB以上,且在视觉上屏蔽了用户误操作的影响.     

Talk-off鲁棒的双音多频信号解码器

双音多频信号被广泛用于音频电话及交互式控制系统中,正确解码是这些应用的关键.然而双音多频信号解码因噪音干扰面临着Talk-off的难题.针对该问题,在Goertzel算法基础上提出利用频率分辨率及其倍频检测干扰噪音的解决方案.测试结果表明该方法优于二次谐波检测的解决方案.     

加权SIFT流深度迁移的单幅图像2D转3D

2D视频转3D视频是解决3D片源不足的主要手段,而单幅图像的深度估计是其中的关键步骤.提出基于加权SIFT流深度迁移和能量模型优化的单幅图像深度提取方法.首先利用图像的全局描述符从深度图数据库中检索出近邻图像;其次通过SIFT流建立输入图像和近邻图像之间像素级稠密对应关系;再次由SIFT流误差计算迁移权重,将近邻图像对应像素点的深度乘以权重后迁移到输入图像上;然后利用均值滤波对迁移后的近邻图像深度进行融合;最后建立深度图优化能量模型,在尽量接近迁移后近邻图像深度的前提下,平滑梯度较小区域的深度.实验结果表明,该方法降低了估计深度图的平均相对误差,增强了深度图的均匀性.     

浅谈中职学校Protel课程的软件版本选择

Protel是中职学校电子类专业的重要课程。由于市场上Protel的版本较多,给课程中软件的选择带来了困惑。针对该问题．结合专业教学经验,从软件特点、学生接受能力和课程设置目标等角度进行分析,认为中职学校Protel课程应选择99se版本。     

融合对象性和视觉显著度的单目图像2D转3D

受对象性测度和视觉显著度的启发,提出一种适用于单目图像2D转3D的对象窗深度中心环绕分布假设,给出融合对象性测度和视觉显著度的单目图像深度估计算法。首先计算图像的视觉显著度并将其映射成深度;其次在图像上随机采样若干个窗,并计算这些窗的对象性测度;再次,定义一个能量函数用于度量深度和对象性测度对彼此的影响程度,并通过迭代优化的方法改进深度和对象性测度的估计结果;最后,根据深度信息进行3D视频合成。实验结果表明,融入对象性测度信息后,显著改进了基于视觉显著度2D转3D的深度估计质量,保证了估计深度在对象边界处的不连续过渡和其他区域的平滑过渡。     

对象引导的单幅散焦图像深度提取方法

2D图像转3D图像是解决3D影视内容缺乏的主要手段之一,而深度提取是其中的关键步骤.考虑到影视作品中存在大量散焦图像,提出单幅散焦图像深度估计的方法:首先通过高斯卷积将散焦图像转换成两幅模糊程度不同的图像;其次计算这两幅图像在边缘处的梯度幅值比例,进而根据阶跃信号与镜头的卷积模型得到边缘处的模糊度;再次将边缘处的模糊度转换成图像的稀疏深度并利用拉普拉斯矩阵插值得到稠密深度图;最后通过图像的视觉显著度提取前景对象,建立对象引导的深度图优化能量模型,使前景的深度趋于一致并平滑梯度较小区域的深度.该方法利用对象引导的深度优化,剔除了拉普拉斯矩阵插值引入深度图的纹理信息.模拟图像的峰值信噪比和真实图像的视觉对比均表明该算法比现有方法有较大改善.