基于JAVA实现的图像特征提取源代码 图像特征提取的源代码,使用sobel算子提取图像边缘,使用hu矩提取图像形状特征,使用颜色中心矩提取图像颜色特征,请使用eclipes导入该工程并运行test文件(可将test文件中去掉一些注释部分运行更多功能)。
上传时间: 2016-12-24
上传用户:dragonhaixm
1. 下列说法正确的是 ( ) A. Java语言不区分大小写 B. Java程序以类为基本单位 C. JVM为Java虚拟机JVM的英文缩写 D. 运行Java程序需要先安装JDK 2. 下列说法中错误的是 ( ) A. Java语言是编译执行的 B. Java中使用了多进程技术 C. Java的单行注视以//开头 D. Java语言具有很高的安全性 3. 下面不属于Java语言特点的一项是( ) A. 安全性 B. 分布式 C. 移植性 D. 编译执行 4. 下列语句中,正确的项是 ( ) A . int $e,a,b=10 B. char c,d=’a’ C. float e=0.0d D. double c=0.0f
上传时间: 2017-01-04
上传用户:netwolf
AR0231AT7C00XUEA0-DRBR(RGB滤光)安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT,为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频,还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁,令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术,提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像,并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR,以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机,以易于在汽车应用中实现多个传感器节点,和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口,包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制,支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状:AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装,现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度),将完全通过AEC-Q100认证。
标签: 图像传感器
上传时间: 2022-06-27
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随着红外探测技术和超大规模专用集成电路的发展,实时红外成像系统得到了越来越广泛的应用。如何针对红外图像的特性对红外图像进行实时处理,得到能真实反映探测场景、适合观察分析的红外图像是目前红外成像技术的研究热点。针对红外图像在被采集后立即进行预处理,简化后级数字信号处理单元的繁重任务,在红外成像技术中具有重要意义。本论文主要工作如下: (1)对红外成像的原理、红外图像的形成过程、红外图像的特征以及红外图像与可见光图像的区别进行了阐述。 (2)简要介绍了频域中图像的增强算法,以及图像的灰度变换原理。 (3)通过对时域中各种算法的分析对比,以及时域处理与频域处理的对比,选择数种适合红外图像预处理的算法进行硬件实现,然后再根据硬件实现的难易程度和算法对硬件资源的占用率,以及最终对图像的处理效果,选择一种最佳的平滑和锐化方法。 (4)针对FPGA的特点,采用了模块化结构设计,方便构成并行运算,充分体现了实时处理的要求。 (5)分析了红外图像灰度变换的硬件构成,实现了对红外图像的直方图统计。 (6)阐述了I2C总线标准,使用I2C总线对SAA7115视频图像处理芯片的控制,对模拟的红外图像采集、量化成数字图像信号;由于采用SDRAM进行数据的存储,所以针对数据的存储及读取方式设计了SDRAM存储器的控制器,将量化后的数据存储到SDRAM存储器。 (7)详细阐述了图像频域处理的硬件实现方法,并特别说明了DFT的FPGA硬件构成方法及这种方法与DSP处理器构成方法的区别。然后针对整个系统的时序构成及时序要求,采用了PLL核构成了系统的时序部分,并对系统进行了优化,以提高运行速度及减少资源占用率。
上传时间: 2013-07-12
上传用户:顶得柱
针对SIFT算法复杂程度高,实时性差,在维数较高的图像配准中并不实用的问题,提出了一种基于线性鉴别分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量,然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验,实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时,实时性要优于传统的SIFT算法,其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。
上传时间: 2013-10-13
上传用户:392210346
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、并行触发技术,优化数据的存储结构,提高数据处理速度,适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明,该算法有较好的并行特性,能充分利用CUDA的并行计算能力,提高了红外图像增强的实时性,处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。
上传时间: 2014-01-03
上传用户:mh_zhaohy
图象处理源代码集 图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一,是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则,对图像像素进行分组聚类,把图像平面划分为一系列有意义的区域,使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少,同时又保留有关图像结构特征的信息。由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段,因此分割的精确程度是至关重要的。
上传时间: 2014-01-08
上传用户:vodssv
动画素材图像语义标注系统:该系统实现对图片的语义标注,提取图片的物理特征,并可以截取一张图片的任意部分进行物理特征提取,然后存入数据库;在客户端客户输入任意一张图片用匹配算法和数据库进行匹配,得出图片的描述(该图片的对象语义和场景语义描述)。该系统的开发与动漫公司和软件园863 项目专家进行的研讨,具有一定的应用价值。对匹配算法、图像物理特征提取、语义标注研究有很大的启发,同时用到的Java截图知识对Java学习者是很好的学习资料。
上传时间: 2017-05-24
上传用户:lizhen9880
在MATLAB中,用gabor滤波器的方法对图像实现特征提取
标签: MATLAB。。。gabor
上传时间: 2015-05-01
上传用户:15502949116
人脸识别技术作为生物识别技术之一,是模式识别在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全,图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位,特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位,即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分,先对原始人脸数据进行特征提取,之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中,接下来进行人脸分类,在识别待测人脸图像时,将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对,判断是否为库中的某一人,从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里,人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题,随着研究的深入,许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法;同时Adaboost人脸检测算法,在PC上基本可以达到实时,在嵌入式产品广泛应用的今天,只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现,才能获得更广阔的应用,本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点,目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多,如:DSP,ARM,PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台,研究人脸识别在ARM平台的性能,为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手,分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果,接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台,对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植,并得出相应实验效果。
上传时间: 2013-05-31
上传用户:saharawalker