专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 电视图像自动跟踪的基本原理-123页-1.7M.pdf
上传时间： 2013-06-12
上传用户：coolloo
专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 视频图像格式转换芯片的算法研究-76页-9.6M.nh
上传时间： 2013-04-24
上传用户：matlab
C语言实用数字图像处理，注释很详细，方便与学习
上传时间： 2013-07-31
上传用户：ljmwh2000
在LCD显示应用领域,通常数据源输出图像的分辨率是变化,而从工业生产标准化要求和获得最佳显示效果的角度出发,LCD显示器的物理分辨率则是固定不变的。这就需要将不同分辨率的输入图像经过缩放后输出到分辨率固定的LCD显示器上,当前工业上解决这一问题的方案是在输入数据源和数据显示设备之间设置LCD图像引擎来实现缩放处理。LCD图像引擎是面向LCD显示器应用的一种高度集成的图像处理芯片,它在整个LCD显示系统中具有不可取代的位置。 本文在分析了大尺寸LCD图像引擎的研究现状之后,提出了拟开发的大尺寸LCD图像引擎的总体结构和设计目标。针对该体系结构,提出了一种基于2点的三次样条插值算法,推导出了该算法的插值核函数的表达式,并基于该算法实现LCD图像引擎的核心部分——图像缩放引擎的硬件结构设计。主观和客观Q值评价实验结果表明,该算法获得的插值图像质量非常接近传统的双三次插值算法,而运算复杂度和硬件实现开销却低于后者,对于实时性要求较高的LCD图像引擎来说该算法是一个性价比较高的插值算法。 为了提高经过图像缩放引擎处理后的图像显示质量,在LCD图像引擎中引入了图像色彩调整技术。
上传时间： 2013-06-07
上传用户：zoushuiqi
基于ARM的数字图像采集系统的硕士论文 ARM-PowerPC-ColdFire-MIPS
上传时间： 2013-07-24
上传用户：lishuoshi1996
学习图像必备的，方便你的学习！包含：中值滤波，直方图，维纳滤波，均衡滤波等等……
上传时间： 2013-04-24
上传用户：三人用菜
永磁同步发电机由于一系列高效节能的优点，在工农业生产、航空航天、国防和日常生活中得到广泛应用，并且受到许多学者的关注，其研究领域主要涉及永磁同步发电机的设计、精确性能分析、控制等方面。 本课题作为国家自然科学基金项目《无刷无励磁机谐波励磁的混合励磁永磁电机的研究》的课题，主要研究永磁电机的电磁场空载和负载计算，求出永磁电机的电压波形和电压调整率，为分段式转子的混合励磁永磁电机的研究奠定基础，主要做了以下工作： 首先介绍了永磁同步发电机的基本原理，包括永磁同步发电机的结构形式和永磁同步发电机的运行性能，采用传统解析理论给出了电压调整率的计算方法及外特性的计算模型；然后用有限元ANSYS对永磁同步发电机样机进行实体建模，经过定义分配材料、划分网格、加边界条件和载荷、求解计算等，得到矢量磁位Az、磁场强度H、磁感应强度B等结果，直观地看出电机内部的磁场分布情况。 其次根据电磁场计算结果，应用齿磁通法对其进行后处理。该方法求解转子在一个齿距内不同位置处的磁场，以定子齿的磁通为计算单位，根据绕组与齿的匝链关系，计算出磁链随时间的变化，进而得到永磁同步发电机空、负载时电压大小及波形。通过计算结果写实验结果对比，验证了齿磁通法的正确性，为计算永磁同步发电机各种性能特性提供有力工具。 最后，基于齿磁通法对永磁同步发电机的外特性进行了深入研究，定量分析了结构参数对外特性的影响规律，提出了有效降低电压调整率的方法的是：增加气隙长度g的同时，适当增加永磁体的磁化方向的长度hm；此外，要尽量的减少每相串联匝数N和增大导线面积以减小阻抗参数。通过改变电机的结构参数，对其电磁场进行计算，找到永磁电机电压调整率的变化规律，为加电励磁的混合励磁永磁电机做准备，达到稳定输出电压的目的。
上传时间： 2013-04-24
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随着当今科学技术的迅猛发展，数字图像处理技术正在各个行业得到广泛的应用，而FPGA技术的不断成熟改变了通常采用并行计算机或数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)等作为嵌入式处理器的惯例。可编程逻辑器件(FPGA)凭借其较低的开发成本、较高的并行处理速度、较大的灵活性及其较短的开发周期等特点，在图像处理系统中有独特的优势。 本文提出了一种基于FPGA的图像采集处理系统解决方案，并选用低成本高性能的Altera公司的CycloneIII系列FPGA EP3C40F324为核心，设计开发了图像采集处理的软硬件综合系统。文章阐述了如何在FPGA中嵌入NiosII软核处理器并完成图像采集处理系统功能的设计方案。硬件电路上，系统设计了三块电路板：FPGA核心处理板、图像采集卡、图像显示卡，其中通过I2C总线对采集卡的工作模式进行配置，在采集模块控制下，将采集到的图像数据存储到SDRAM；根据VGA显示原理及其时序关系，设计了VGA显示输出控制模块，合成了VGA工作的控制信号，又根据VGA显示器的工业标准，合成VGA接口的水平和帧同步信号。逻辑硬件上，应用SOPCBuilder工具生成了FPGA内部的逻辑硬件功能模块，定制了NiosII IP core、CMOS图像采集模块、VGA Controller及其I2C总线接口，系统各模块间通过Avalon总线连接起来。软件部分，在NiosII内核处理器上实现了彩色图像颜色空间转换、二值化、形态学腐蚀处理及其目标定位等算法。实验结果证明了本文提出的方案及算法的正确性，可行性。
上传时间： 2013-08-05
上传用户：woshiyaosi
印刷电路板( PCB)是集成各种电子元器件的信息载体，在各个领域得到了广泛的应用。近年来随着印刷电路板生产复杂度和产量的提高，传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素，已经逐渐不能满足现代检测需要，因此研究实现一种PCB缺陷的自动检测系统具有很大的现实意义和实用价值。 @@ 本论文根据机器视觉检测理论，运用数字图像处理技术，构建了一套PCB缺陷自动检测系统方案。该系统主要由光照、CCD摄像机、图像采集卡、运动控制台及计算机图像处理软件组成。其中图像处理软件部分作为本论文的核心，着重研究了其关键功能模块包括图像预处理、阈值分割、图像识别几个部分算法的选择与设计，并在MATLAB 7.0的环境下进行仿真。 @@ 运用现代成熟的数字图像处理技术，本文实现了PCB缺陷的软件检测方案。在预处理模块中，结合PCB板的特点运用图像预处理手段得到高质量的PCB图像。在阈值分割模块中，实现了四种当前成熟的阈值分割算法，以得到特征清晰、低噪声的PCB二值图像。在识别模块中结合电路板的短路、断路、毛刺、缺损、空洞五大缺陷的特征，设计相应算法并予以实现，并提示缺陷信息。 @@关键词：缺陷检测；图像预处理；图像分割；图像识别
上传时间： 2013-06-23
上传用户：lgnf
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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