基于单片机的酒店节能用电控制装置设计

对酒店用电系统进行智能化控制,设计一款基于单片机的节能用电控制装置。该装置以单片机AT89C51为主控芯片,分为走廊、过道等公共区域节能用电控制和客房节能用电控制2个模块。通过光敏电阻、热释电红外传感器、步进电机的巧妙配合,完成光照度和人体存在信息的采集。这种新装置真正达到了在公共区域“人在灯亮,人走灯灭”,客房无人时自动关闭电源的目的。      

鲁棒的形态学彩色图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出一种新的基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,设计出一种多尺度、多结构元素的抗噪型边缘检测算子,利用新算子对R、G、B三个分量分别检测出图像的边缘分量,对三个边缘分量进行融合得到最终的彩色边缘信息。仿真实验表明,该方法得到的边缘轮廓清晰,边缘定位精度较高,比传统的边缘检测方法具有更好的噪声鲁棒性和边缘细节保护能力。     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.     

基于差别子空间的用户击键特征识别

根据用户的击键行为特征，提出了一种基于差别子空间的识别算法，该算法仅依据用户前几次成功登录的击键特征计算出能够代表用户击键的共性特征向量，进而利用当前用户击键特征向量与共性特征向量的欧几里德距离作为判别依据来判定用户的身份。该算法主要进行内积运算，实现简单且识别速度快，实验结果表明该算法误报率较低，鲁棒性较强。     

基于广义变分模型的自适应图像去噪算法

通过分析全变分(TV)去噪模型的优缺点,提出了一种新的改进算法。该算法根据最大后验概率(MAP)和马尔可夫随机场(MRF)的理论,推导出一个广义变分的图像去噪模型,并对平衡正则化项和数据保真项的Lagrange乘子λ进行了自适应改进,最后采用了一种鲁棒性好和边缘保持能力强的势函数,结合梯度加权最速下降法和半点格式的数值迭代算法对自适应的广义变分去噪模型寻优求解。实验结果表明,新模型能很好地应用于图像去噪,与现有的算法相比,在峰值信噪比有所提高的同时,图像的主观视觉效果也更好。     

联合结构张量和变指数正则变分医学图像复原

利用图像局部特征,提出了一种基于[Lp]范数的变指数正则变分模型。采用结构张量作为[Lp]范数算子的自适应调整参数,克服了传统算子对噪声敏感的缺陷。从扩散的角度看,该模型是各向异性的,在图像同质区趋于平滑滤波,在图像渐变区趋于沿边缘方向扩散。该方法在扩散的同时更好地保持图像的边缘细节。实验结果表明,该方法对医学图像的复原效果优于其他几种变指数变分模型,各种客观性能指标也更佳。