基于几何特征的圆形标志点亚像素中心定位

视觉测量系统中圆形标志点中心定位的精度易受噪声的影响。为了增强其抗噪性从而提高定位精度,提出了一种利用几何特征以降低噪声干扰的中心定位算法。首先将自适应阈值分割法与质心法相结合,对点目标进行圆心粗定位。利用粗定位的圆心和半径对Canny算子检测到的边缘进行半径约束,以消除孤立点和噪声点。然后根据理想的圆成像后边缘点分布的几何特征和链接规律,采用一种基于分区原理的方法获取点目标的理想边缘。最后,采用Zernike正交矩对像素级边缘点进行亚像素定位,并用最小二乘椭圆拟合法计算得到中心坐标。实验结果表明,该方法的定位精度可以达到0.023 7pixel,算法的运行时间为2~3ms,基本满足测量系统对于圆形标志点中心定位在精度、稳定性和实时性上的要求。     

基于边缘强度匹配的图像融合并行算法的研究

图像融合是图像理解和计算机视觉领域中的一项重要课题。随着图像规模的增大,图像融合面临着处理速度的挑战。最近几年,GPU面向通用计算应用得到了快速发展。本文基于GPU编程模型和硬件特性,深入研究了基于边缘强度的图像融合算法,提出了该算法的并行模型。实验结果表明,该方法有效地综合了源图像中的重要信息,融合图像边界清晰,得到较好视觉效果和较优的评价指标,执行速度与CPU上相比提高了3个数量级。     

基于模糊三值模式的矿物浮选泡沫图像边缘检测方法

针对一类边缘特征不明显的矿物浮选泡沫图像,提出了一种基于模糊三值模式的泡沫图像边缘检测方法.在‘0/1’二值模式基础上,增加不确定逻辑状态,构成模糊局部三值模式,以描述邻域像素灰度均值的不确定关系,同时,对邻域双向灰度差值之和进行模糊化,以描述边缘与非边缘方向的关系,联立邻域灰度关系与双向灰度差值隶属度,构造气泡边缘隶属度矩阵,依据联合隶属度的解模糊结果判决是否为边界候选像素,再根据边界候选像素集合的特征剔除非边界像素,以此得到泡沫边缘.实验结果表明,该方法能够有效地检测出气泡边缘,同时,在强噪声环境下,具有良好的鲁棒性.     

实时视频信号的Sobel边缘检测的FPGA实现

在实时视频信号处理中,由于边缘检测等图像处理算法的数据量大,系统采用FPGA+DSP的图像处理方案。利用FPGA可对数据并行处理的特点,在FPGA中实现数据量大、处理速度要求高,但算法结构简单的低层处理算法。文中介绍了在FPGA中实现Sobel边缘检测算法的方法,并提出了自适应阈值的处理方案。实验结果证明,FPGA能够对实时视频信号完成Sobel边缘检测,且自适应阈值模块保证了系统在环境亮度变化的情况下,得到良好的边缘检测效果。     

智能燃油液位计的设计

燃油液位计是发动机燃油保障系统的一个重要装置,它的功能是准确地测量油箱的剩余油量以维持对发动机的自动供油,使发动机能够正常的运行。本文介绍了电容式液位传感器的基本原理和电容检测芯片PS？21的测量原理,设计了液位计系统的软硬件,同时传感器结构的设计考虑到了液位传感器的边缘效应,电路大大减弱了寄生电容杂散电容的影响,并实...     

非辐射边馈电的宽带双层微带贴片天线

介绍了一种非辐射边馈电的宽带双层微带贴片天线单元,并对其参数特性进行了仿真研究,结果表明,通过在寄生贴片上开3～5个与极化方向相平行的缝,可有效抑制天线的交叉极化,同时改善天线的阻抗带宽。相比传统双层微带贴片,该天线单元的阻抗带宽可提高3%以上,而交叉极化指标相当。当该单元应用于阵列天线设计时,可简化馈电网络,便于实现宽带、高效、大扫描角的微带共面馈电天线阵。对X波段8×8单元实验小阵的测试结果表明,该天线在17.6%的频段内具有良好的交叉极化性能及较高的工作效率。     

基于分块和滑动窗口的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键环节.提出了一种利用分块和滑动窗口快速定位车牌的新方法.首先,进行垂直边缘的检测;然后利用分块和滑动窗口的方法进行搜索,产生车牌候选区域;最后经过判别得到车牌区域,并对边界加以调整.实验结果证明这种算法具有定位准确、效率高、适应性强的特点.     

一种改进的对抗软错误电路结构设计

给出了一种改进的基于时钟沿的自我检测和纠正的电路结构,以纠正由单粒子翻转（SEU）引起的数据错误。简单概述了已有的检测和纠正SEU的电路结构,并在该电路的基础上提出了改进的电路结构,以实现对触发器以及SRAM等存储器的实时监控,并可以及时纠正其由于SEU引起的数据错误。采用内建命令进行错误注入模拟单粒子翻转对电路的影响。改进的电路与原来的电路相比,以微小的面积和较少的资源换取更高的纠错率。     

协作多点传输系统有限反馈下容量分析

协作多点传输（Coordinated Multiple Point,CoMP）是围绕IMT Advanced的目标而提出的。它通过基站内不同射频接入点（RRU）协作、基站和其所属Relay协作及基站间协作等多种多点协作方式,以减小小区边缘干扰,提高小区边缘频谱效率,增加有效覆盖。这里在有限反馈信道下研究了如何使频谱效率最大化,并分3种情况进行容量分析,包括了在最大SNR波束成型、波束成型信道容量的上界,以及极端情况下的波束成型。     

基于Fourier-Mellin变换和Keren算法的改进运动估计算法

针对超分辨率图像重建中图像运动估计精度要求高,速度要求快的问题,对传统的基于Fourier-Mellin变换和Keren算法的运动估计方法做出以下改进:首先提取参考图像和待估计图像的边缘,从而避免了Fourier-Mellin变换的不足(对细节不明显的图像运动估计精度极差);由于只是用Fourier-Mellin变换进行粗估计,对角度估计精度要求不高,只需小于1°,因此在进行对数极坐标变换时,可以减少角度坐标和对数坐标的采样点数,大幅缩小了矩阵大小,提高了运动估计速度;由于先用Fourier-Mellin对待估计图像进行粗估计,Keren算法可以避开复杂的金字塔计算而只需一层估计,减少了运动估计时间。在VC++中的仿真实验表明,该方法有效地结合了Fourier-Mellin变换和Keren算法的优点,同时又提高了运动估计速度。经测试,用未改进的算法对328×500像素大小的两幅图像进行运算估计需要3.53s,而用改进的算法则只需要1.15s,大大提高了运动估计速度。