赤手空拳如何在卖场鉴别LCD坏点

大家都听过“坏点”这个词，也知道可以用Nokia Monitor Test之类的软件来检测，但如果是赤手空拳呢？如何避免买到烂LCD呢？ 菜鸟点拨：什么是“坏点”？ 所谓“坏点”，就是控制某像素点的晶体管失效造成的该像素点始终保持同一状态——如果晶体管始终通电，则为“亮点”，     

无法分辨视网膜屏幕的像素

自从苹果将iPhone4的高分辨率显示屏称为视网膜屏幕后,像素密度已成为手持设备“军备竞赛”中的一个焦点。但真如苹果所言的那样,人眼无法分辨视网膜屏幕的像素点吗？     

基于像素点的碎片图像拼接技术

针对一页规则的既纵切又横切的中文文件碎片和一页规则的双面打印的英文文件碎片,分别提出了一种基于行列图像的碎片匹配算法和二维图像成片连接匹配算法。首先将碎片边缘像素点转化成灰度值,然后对各碎片的灰度值进行匹配度研究,且将匹配度作为碎片之间拼接的依据,最后使用相应的算法计算机按碎片拼接顺序输出碎片号。通过实验分析表明,该算法能够更快地获得碎片拼接结果,大大提高拼接复原效率。     

基于文档文字特征的碎纸机碎片拼接算法

针对经碎纸机粉碎的文档碎片,提出拼接复原的模型并研制了相应的算法。首先研究文档碎片边界像素特征,据此提出碎片横向拼接的两种算法;然后,研究行高、字体间间距以及字体大小等文本特征,据此提出针对经横向拼接形成的水平残条的纵向拼接算法。最后根据算法编写Matlab程序,并进行实验,结果表明该算法效果良好。     

基于单摄像头的非接触式物体体积测量

本设计采用计算机和STC89C52单片机进行控制,利用摄像头拍摄旋转物体的图片,以像素点与面积的对应关系为切入点,通过统计像素点的数量得到物体的截面积,而后对每一帧图像面积进行累加,拟合出像素点与物体体积的转换关系,用这个转换关系得到被测物体的实际体积。     

基于控制点的服饰图案几何形态变换

图案几何形态决定了产品的视觉效果,形态变换是图案创新设计的重要途径之一.本文从图像视觉变换技术出发,利用图像控制点的坐标位置信息,实现服饰图案的快速变形.首先确定图案的中心点,根据角度和距离确定像素点相对于图案中心点的位置;然后依据该像素点、对应相同角度的原图像边缘点和新图像边缘点分别到中心点的距离,计算出像素点坐标变换的比例系数;再据此系数和极坐标与直角坐标的转换关系以确定该像素点新坐标的位置;遍历原图中每一个像素点,最终实现图案的几何形态变换.结果表明:该方法的实现有利于提升传统图案设计、加工效率和视觉效果,满足快速时尚的行业设计需求.     

基于分块聚类特征匹配的无人机航拍三维场景重建

针对无人机航拍采集的海量无标定图像,在SFM(structure from motion)重建框架下,提出了基于分块聚类特征匹配的三维重建方法。文章将航拍图像的匹配问题转化为待匹配图像集合的筛选以及图像局部特征配准。通过增加筛选步骤,提出了在缩略图尺度下利用词汇树的评分机制构建待匹配图像集合的方法;利用特征成簇状分布的数据特性,提出了先聚类再匹配的局部特征配准方法。优化了SFM重建框架的特征匹配部分,在航拍数据库PAMView中进行了三维重建实验。实验结果表明,该方法在不影响重建性能下有效提高运算速率。     

基于互信息的医学图像匹配中的改进插值算法

基于互信息的配准方法是医学图像配准领域的重要方法,具有鲁棒性,精度高等优点,已成为医学图像处理领域的热点.在计算两个图像之间的互信息时,为了图像配准精度,图像的像素点经过空间变换需要进行插值,目前采用的插值方法一般都定位在单一的传统插值算法,由于传统的插值算法存在插值精度低或插值速度慢的缺点,提出了一种基于像素点的亮度绝对误差的图像插值算法,插值算法结合了近邻插值算法和双三次插值算法的优点,提高了配准的速度和精确度.通过对头部图像进行配准实验,验证了插值方法的有效性.     

图像的平视化处理

摄像机拍摄图像时,会使物体在同一水平面上的边缘呈现曲线形状,给图像处理方法的实现和图像边缘位置的定位带来不便。这篇文章研究了把图像的曲线边缘变为直线边缘的图像平视化处理方法,推导了像素点和空间点的对应关系公式,陈述了图像平视化处理的思路,并对现场采集的图像进行了平视化处理。通过试验,这篇文章的平视化方法取得了较好的效果。     

本本屏幕坏点 该怎么把它抓出来?

选购本本时最让人头疼的莫过于检查屏幕的暗点/坏点了。那么,我们该遵循什么样的选购方式,来挑选、检测、购买本本呢?