应用区域间差异性和距离约束函数的图像分割

许多水平集图像分割模型需要不断重新初始化水平集函数,或需要图像的梯度信息来约束曲线进化。提出最大化区域间差异性和距离约束函数水平集图像分割模型,该模型引入距离约束函数作为内部能量保证水平集函数始终为符号距离函数（SDF）,避免了进化过程中对水平集函数的不断初始化。基于目标和背景两区域平均灰度值之差的平方构造外部能量函数（区域间差异性函数）,并使其最大化,确保零水平集曲线稳定地收敛于目标边界。实验结果表明,提出的模型不仅有效地克服了传统模型需重新初始化的缺点,并且由于外部能量函数融合了区域信息,对弱边界图像以及含噪声图像具有较好分割能力。     

在VC 6.0对话框应用程序中实现打印和打印预览

对于许多应用程序打印和打印预览功能是必不可少的,利用Visual C + +6.0的文档/视图框架可以很方便的实现这一点,但如果应用程序是基于对话框的,则有很大的问题.本文结合具体实例应用实例介绍一种在对话框应用程序中实现打印和打印预览的方法.     

AD7416在低功耗系统中的应用

介绍了具有I2C总线接口功能的10位低功耗数字温度传感器AD7416的引脚特性、内部结构;给出了在基于PIC单片机的低功耗温度测量系统中硬件设计和软件编程。     

用MAX197和PIC单片机实现数据采集设计

MAX197是一种并行A/D转换芯片,12位精度,8路模拟量可以同时输入转换,接口方便、效率高。PIC单片机体积小,功能全,代码保密性高。文中在详细分析MAX197结构、特点和工作原理的基础上,介绍其与M ICROCHIP公司的PIC单片机配合使用的典型电路,系统地给出了方案的硬件设计原理和软件编程思路,提供了一个结构简单而且十分实用的数据采集系统。     

组合NNSC收缩技术和改进四阶PDE的MMW图像恢复

毫米波(MMW)图像含有大量未知噪声,仅用一种方法恢复的效果较差,因此结合非负稀疏编码(NNSC)收缩技术和改进四阶偏微分方程(PDE)模型的优点,提出了一种基于组合处理的MMW图像恢复方法.NNSC收缩法具有自适应消噪图像的特性,和数据的属性无关;而改进四阶PDE能够消除二阶PDE产生的阶梯效应,同时避免光滑区域不平整的现象,具有较好的图像恢复效果.分别采用模拟的和真实的MMW图像进行测试,并用相对信噪比(RSNR)进行评判,实验表明,与NNSC收缩、基于四阶的PDE模型以及小波收缩等方法相比,所提出的方法能够有效地用于MMW图像的恢复.     

分数阶微分算子增强图像边缘和纹理

为了提高增强图像边缘和纹理的能力,分析了分数阶微分算子频域特性,大幅提升信号高频成分同时增强信号的中频成分以及非线性保留信号的甚低频成分,据此可增强图像的边缘信息和纹理细节信息。从分数阶微分定义出发,构建了近似微分算子模板及线性滤波算法。考虑到边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,提出在3×3模板窗口内,取中心点四个方向最大值为增强值。实验结果表明,本文提出的分数阶微分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息,增强后图像清晰度提高,视觉效果明显。     

MEEMD特征掌纹的2DPCA识别方法

为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数（IMF）分量,用高频分量重构掌纹图像,形成掌纹识别图像集.然后利用2DPCA技术进行识别.MEEMD重构掌纹能够突出掌纹细节特征,提高识别率.采用香港理工大学掌纹数据库进行实验,将此方法与不包含MEEMD的2DPCA方法进行比较,实验结果说明此方法有较高的识别率和较快的识别速度.     

应用改进自蛇模型和L-R算法恢复毫米波图像

在毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法,但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。针对毫米波图像数据量少和图像分辨率低的特点,提出基于改进自蛇模型和L-R算法毫米波图像恢复方法,以局部方差构造自蛇模型的边缘停止函数,其改进自蛇模型在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征,然后使用L-R算法进行图像恢复,这种改进算法通过使用基于改进自蛇模型去噪能有效地减少噪声对L-R算法的影响。实验结果表明:在信噪比和相关度方面本文算法提高了L-R算法的性能,可用于含噪声的图像复原。     

钻井监控系统的研制与探讨

研制的钻井监控系统主要由传感器、采集单元、钻台显示单元和计算机单元四个部分组成,通过数据通讯共同完成对钻井设备的监控.该系统在技术上的特点主要包括倍频电路、算术平均滤波、误差校正等.     

一种新的毫米波图像去噪方法?

毫米波(MMW)焦平面成像系统得到的图像质量较差,为此,结合基于人类视觉系统(HVS)的自适应中值滤波和轮廓波变换,提出一种新的MMW图像去噪方法。利用基于HVS的自适应中值滤波方法实现噪声的自适应检测和滤波,滤除脉冲噪声。根据轮廓波分解的方向性和能量变化特性对中值滤波结果进行变换,并对得到高频子带做阈值去噪处理,以最大限度保留图像轮廓。实验结果表明,与传统方法相比,该方法所得图像的峰值信噪比较高。