双目视觉图像边缘区域处理的精确立体匹配

立体匹配是双目视觉系统最关键一步,其处理图像的速度和精度直接影响系统结果。针对传统SAD(Sum of absolutedifferences)算法存在较多冗余计算问题,引入线性插值法降低算法复杂度;针对光照对算法干扰,提出一种融合算法策略避免光照影响;为了提高融合算法处理图像精度,引入Sobel边缘检测算子及自适应惩罚系数约束和保护图像边缘区域;为了获取边缘信息且抵御光照变化影响,采用基于结构森林快速边缘检测及大律法(OTSU)进行图像边缘和非边缘区域的分割;针对图像边缘出现的遮挡,采用左右一致性检测(Left-rightchecking)算法,并采用引导滤波器实现边缘优化。将该算法与传统SGM(Semi-global matching)算法在Middlebury测试集进行对比实验,平均误匹配率降到7.55%以下,平均运算时间较SGM算法缩短3.5s。     

“电路与电子技术基础”课程改革的实践

介绍了桂林电子科技大学在电路与电子技术基础课程教学改革方面的具体措施和方法。结合我校实际情况提出精选讲解内容的同时，引进多媒体教学，利用研究型教学方式，培养学生的工程陆观点，从而培养学生的实践能力、创新精神，全面提高学生的综合应用能力。     

"电路与电子技术基础"课程改革的实践

介绍了桂林电子科技大学在电路与电子技术基础课程教学改革方面的具体措施和方法.结合我校实际情况提出精选讲解内容的同时,引进多媒体教学,利用研究型教学方式,培养学生的工程性观点,从而培养学生的实践能力、创新精神,全面提高学生的综合应用能力.     

基于手机蓝牙的遥控小车的设计

阐述一种通过手机蓝牙遥控小车行走的软、硬件设计。手机蓝牙作为客户端,小车上的蓝牙模块HC-04-D作为服务端。客户端采用Eclipse开发环境,J2ME编程,服务端采用单片机控制。双方通过串口仿真协议进行通信,单片机驱动直流电机控制小车行动。实验结果表明．小车可以接收手机遥控信号并灵活地进行前行、倒退、左转、右转和停止等功能。     

“计算机网络”课程的改革与实践

介绍了桂林电子科技大学在计算机网络课程教学改革方面的具体措施和方法。结合实际情况提出坚持教师为主导、学生为主体,因材施教的教学模式;采用发现式互动教学方法,引进多媒体教学,网络教学;重视实践环节,以网络技术构建网络课程教与学的互动平台,理论与工程应用并重。     

基于NSCT和自适应PCNN的遥感图像融合方法

以全色和多光谱遥感图像为研究对象,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应脉冲耦合神经网络(PC-NN)的遥感图像融合方法;该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;然后采用以各带通子带系数的梯度作为PCNN的链接强度β的PCNN图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换和IHS逆变换得到融合图像;实验结果表明,此方法更好地保留了原遥感图像中的有用信息,并提高了融合图像的质量。     

王甫洲水电站计算机监控系统

针对汉江王甫洲水电站 (WFZPP)采用灯泡贯流式机组的特点 ,展现了王甫洲计算机监控系统原理、结构及功能。从结构方面介绍了王甫洲水电站的计算机监控系统 (RTU&LCU) ;从原理方面介绍了该电站自动化技术系统SAT系列产品的构成元件、特点及其功能 ;从软件方面介绍了TOLBOX工具箱及其功能。     

基于双目视觉的无人机实时测距算法

无人机对目标进行测距时,其算法的实时性和准确性一直是研究的重点。针对算法的实时性,提出双向搜索策略以及采用三条数据流并行处理实现GPU加速,并引入蝶形排序算法,提高了运算效率;针对算法的准确性,提出改进AD算法与改进Census算法融合,有效地解决了算法过度依赖中心像素的问题;为了降低算法复杂度,在基于背景差法的目标检测中引入移动平均算法;针对无人机平台存储空间有限,提出存储数据优化方案,减少了数据的占用空间。在Middlebury数据集下与BM算法、SGBM算法进行对比实验,采集室外场景与BM算法进行测距性能对比,最后实现室外无人机测距。通过大量实验数据验证了所提算法可满足无人机实时测距的高精度要求。     

上下文感知自适应的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类目标跟踪算法在目标出现遮挡、目标快速移动、复杂背景等情况下跟踪精度低的问题,提出了一种上下文感知自适应的相关滤波跟踪算法.首先,提取目标周围8个方向的背景样本为相关滤波器提供训练样本,然后利用粒子滤波对目标的运动状态进行估计,预测目标的运动方向.在训练滤波器时,给予目标运动方向上的背景样本更多的权重;接着,引入了一种新的模型更新判别依据APCE,只有当APCE值和响应最大值同时分别以一定比例大于各自的历史平均值时,才对模型进行更新;最后将上述算法与当前一些主流的跟踪算法在基准测试集OTB100上进行实验对比.实验结果表明,所提算法的成功率为0.647,精确度为0.866,与其中最优算法相比,分别提高了4.7％和7.3％.且上述算法具有较强的鲁棒性.