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模拟电子 基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割

模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20670.html
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模拟电子 基于CUDA的红外图像快速增强算法研究

针对红外图像边缘模糊,对比度低的问题,文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上,研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法,并基于CUDA并行处理技术,在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点,应用纹理映射、多点访问 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20692.html
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模拟电子 基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现

文中设计研制了一种新型的基于仿射变换模型的实时图像跟踪系统。本跟踪系统已经通过实践检验,能够稳定的、准确的、快速的跟踪目标。并且系统有很大的升级潜力,除了能够满足仿射变换跟踪的要求之外,还能适用于其他的一些算法,构成鲁棒性更强的图像跟踪系统。实践证明该跟踪系统性能优于经典的相关跟踪系统。 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20776.html
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模拟电子 一种改进的线性图像插值算法

针对传统的双线性插值法在对图像进行插值后会不可避免的产生边缘模糊的问题,提出了一种改进的线性插值法,该算法首先把待插值点分为三类,然后分别选取合适的已知点进行插值。通过对经典图像lena和pepper进行插值的实验结果表明,该算法的插值效果与双立方法相当,但计算量远远小于双立方,能有效的保持图像边缘信息,提高 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20796.html
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模拟电子 小波变换在图像边缘检测中的应用

目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20805.html
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模拟电子 基于改进SIFT算法的图像匹配方法研究

SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点,也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧式距离的新方法,来提高SIFT特征匹配效率,缩短匹配时间,提高SIFT算法的实时性。实验结果表明,该方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性的同时,可以减少运算时间。 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20809.html
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模拟电子 基于第二代电流传输器的积分器设计

介绍了一种基于低压、宽带、轨对轨、自偏置CMOS第二代电流传输器(CCII)的电流模式积分器电路,能广泛应用于无线通讯、射频等高频模拟电路中。通过采用0.18 μm工艺参数,进行Hspice仿真,结果表明:电流传输器电压跟随的线性范围为-1.04~1.15 V,电流跟随的线性范围为-9.02~6.66 mA,iX/iZ的-3 dB带宽为1.6 GHz。输出 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20872.html
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模拟电子 高等模拟集成电路

近年来,随着集成电路工艺技术的进步,电子系统的构成发生了两个重要的变化: 一个是数字信号处理和数字电路成为系统的核心,一个是整个电子系统可以集成在一个芯片上(称为片上系统)。这些变化改变了模拟电路在电子系统中的作用,并且影响着模拟集成电路的发展。 数字电路不仅具有远远超过模拟电路的集成规模,而且具有可 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/21118.html
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模拟电子 主成分分析的图像压缩与重构

针对图像占用空间大,特征表示时维数较高等的缺点,系统介绍了主成分分析(PCA)的基本原理。提出了利用PCA进行图像数据压缩与重建的基本模型。实验结果表明,利用PCA能有效的减少数据的维数,进行特征提取,实现图像压缩,同时并根据实际需要重建图像。 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/21122.html
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模拟电子 针对JPEG图像的通用隐写分析算法

提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析算法。该算法提取了15个具有良好分类特性的特征参数,输入构建的LS-SVM分类器,以达到检测载密图像的目的。实验结果表明,该算法的检测正确率较高,检测速度快,能够实现针对各类JPEG载密图像的有效检测。 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/21124.html
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