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学术论文 基于FPGA的视频图像处理器.rar

随着数字图像处理技术的发展,图像处理系统在日常生活、工业、军事和医疗方面等许多领域得到了广泛的应用。 本论文围绕视频图像处理器的设计以及图像增强算法的研究,开展了以下方面的研究: 1.对基于拉普拉斯算子的灰度图像增强算法、基于饱和度分量反馈的自适应亮度增强算法及其改进算法进行了仿真,并分别对增强前后的灰 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/9274.html
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学术论文 一种基于SIFT描述子的特征匹配新算法

为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度非线性变换敏感的不足,提出了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算子的特征匹配算法。该算法首先
https://www.eeworm.com/dl/514/9902.html
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学术论文 用FPGA实现“共轭变换”图像处理方法

近年来微光、红外、X光图像传感器在军事、科研、工农业生产、医疗卫生等领域的应用越来越为广泛,但由于这些成像器件自身的物理缺陷,视觉效果很不理想,往往需要对图像进行适当的处理,以得到适合人眼观察或机器识别的图像。因此,市场急需大量高效的实时图像处理器能够在传感器后端对这类图像进行处理。而FPGA的出现,恰 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/9998.html
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学术论文 基于FPGA的细胞图像识别预处理的硬件研究

本文提出了一种基于FPGA的细胞图像识别系统方案,该系统中FPGA处于核心地位,FPGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片,构造专用处理功能,实现彩色图像灰度化、灰度变换、中值滤波、低通滤波、灰度图像二值化等算法。这部分处理的数据量非常大,由于采用FPGA处理,产生的时延变得很小;最后系统机进行识别处理的是二值图像 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/10024.html
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学术论文 FPGA技术在全数字化超声诊断仪中的应用研究

数字超声诊断设备在临床诊断中应用十分广泛,研制全数字化的医疗仪器已成为趋势。尽管很多超声成像仪器设计制造中使用了数字化技术,但是我们可以说现代VLSI 和EDA 技术在其中并没有得到充分有效的应用。随着现代电子信息技术的发展,PLD 在很多与B 型超声成像或多普勒超声成像有关的领域都得到了较好的应用,例如数字通信 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/10043.html
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学术论文 基于ARMLinuz机器视觉的军用自动报靶系统的研究

射击训练是基本的军事训练科目,改善训练环境、改进训练质量,在现代军队建设中具有重要的意义。本文首先从国内外自动报靶技术的研究现状出发论述了自动报靶技术的发展,在此基础上提出了基于嵌入式机器视觉的智能报靶系统设计实现。 本文讨论了基于机器视觉的嵌入式报靶系统终端硬件组成、相关图像格式和Linux操作系统,分 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/10266.html
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学术论文 基于ARM的LED显示控制技术研究

显示技术被定义为新世纪世界朝阳产业之一。几十年来,LED显示技术成为一项使用最广泛和最普及的技术,由于其极高的性价比、高亮度、主动发光等特性,使得LED构成的大屏幕已经被广泛的应用于车站、码头、广场等各种场合以及各企事业单位,成为各单位、部门很好的信息发布与交流工具。传统的显示技术以简单的8位或者16位单片 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/10322.html
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学术论文 基于ARM的嵌入式系统开发与应用

随着现代计算机技术和互联网技术的飞速发展,嵌入式系统成为当前最热门的焦点之一;ARM以其高性能低功耗等特性成为目前应用最广泛的32位嵌入式处理器。近年来得到快速发展的机电一体化设备的人民币纸币清分机系统,是嵌入式系统的典型应用;它的主要工作流程是:人民币图像通过图像传感器采集得到的模拟信号,经过放大、A/D ...
https://www.eeworm.com/dl/514/10498.html
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学术论文 基于ARM的指纹识别门禁系统的设计与实现

随着数字化和网络化的发展,传统的门禁系统由于鉴别方式、速度和性能等方面的限制,很难满足安全可靠和网络化的控制需求。由于识别技术的不断成熟,基于人体生理特征的身份识别系统逐渐被人们开始采用,目前,从实用的角度看,指纹识别技术要比其它生物识别技术更安全和方便,这是因为人的指纹具有唯一性、不变性以及贴身性 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/10523.html
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C/C++语言编程 数字识别系统源代码

数字识别系统源代码 使用说明 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别) 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的 ...
https://www.eeworm.com/dl/503/10840.html
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