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针对印刷电路板(PCB)光电图像在获取过程中 含有噪声和较模糊的边缘等各种原因,提出 了一种基于图像融合的含噪声且较模糊PCB光电图像边缘检测方法。首先,讨论了基于小波 变换 及Canny边缘检测算子的图像边缘检测法,分析了其基本原理。然后,结合两种方法的优点 ,提 出了基于图像融合检测方法的PCB光电图像边缘检测基本原理及中值滤波、增强去模糊、小 波分解、图像融合、图像去噪等步骤。最后,将由CCD成像系统及显微镜获取的主要含有高 斯噪声且较模糊的PCB光电图像用三种检测方法进行了主观实验对比,采用本文融合方法得 到的边缘图像效果最好,在抑制噪声的同时得到了连续的边缘;为了客观地评价PCB光电图 像边缘检测的效果,用峰值信噪比及图像边缘信息熵作为评价指标,采用本文方法的峰值信 噪比及信息熵的实验结果值都是最大的。 相似文献
912.
A novel incremental nonlinear detection algorithm is presented for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) system. In this algorithm, the received data at multiple receiver antennas are nonlinearly mapped and then summed with weights. The weight coefficients are incrementally computed to avoid direct computation of the inverse of a matrix, which greatly reduce the computational complexity. Simulation and comparison show that the proposed algorithm can obtain better performance of Bit Error Rate (BER) than linear Minimum Mean Square Error (MMSE). 相似文献
913.
《Mechatronics》2022
With the number of individuals using a wheelchair on the rise, the issue of removing architectural barriers, or at least overcoming them, has to be faced to improve independence, inclusiveness, and participation of wheelchair users. Some electric wheelchairs can climb and descend stairs and obstacles, however, the actual operations required to do so safely may be complex and may require an experienced or trained user. To overcome this issue, a method to first detect and classify a step and then autonomously climb it safely is proposed here. The same method is then applied and tested on an actual stair-climbing wheelchair prototype to prove its reliability in different conditions. 相似文献
914.
Learning-based shadow detection methods have achieved an impressive performance, while these works still struggle on complex scenes, especially ambiguous soft shadows. To tackle this issue, this work proposes an efficient shadow detection network (ESDNet) and then applies uncertainty analysis and graph convolutional networks for detection refinement. Specifically, we first aggregate global information from high-level features and harvest shadow details in low-level features for obtaining an initial prediction. Secondly, we analyze the uncertainty of our ESDNet for an input shadow image and then take its intensity, expectation, and entropy into account to formulate a semi-supervised graph learning problem. Finally, we solve this problem by training a graph convolution network to obtain the refined detection result for every training image. To evaluate our method, we conduct extensive experiments on several benchmark datasets, i.e., SBU, UCF, ISTD, and even on soft shadow scenes. Experimental results demonstrate that our strategy can improve shadow detection performance by suppressing the uncertainties of false positive and false negative regions, achieving state-of-the-art results. 相似文献
915.
916.
在对几种不同拓扑结构的混合型有源滤波器进行对比分析的基础上,提出了一种改进方案,通过降低有源装置承担的基波电压和减小有源装置输出的基波电流有效降低了有源装置的容量。采用混合型有源滤波器与高通无源滤波器并联运行的方式,克服了原有装置补偿无功不足、有源部分容量大、成本高的缺点。方案运用了谐波分次检测、电容组投切、组合检测方式、谐波电流反馈校正等手段改善系统性能。通过理论分析,论证了该方案的有效性、可行性。 相似文献
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