该文档为小波阈值降噪在手写数字识别图像预处理中的应用概述资料，讲解的还不错，感兴趣的可以下载看看…………………………
标签： 图像预处理
上传时间： 2021-10-16
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数字运算，判断一个数是否接近素数 A Niven number is a number such that the sum of its digits divides itself. For example, 111 is a Niven number because the sum of its digits is 3, which divides 111. We can also specify a number in another base b, and a number in base b is a Niven number if the sum of its digits divides its value. Given b (2 <= b <= 10) and a number in base b, determine whether it is a Niven number or not. Input Each line of input contains the base b, followed by a string of digits representing a positive integer in that base. There are no leading zeroes. The input is terminated by a line consisting of 0 alone. Output For each case, print "yes" on a line if the given number is a Niven number, and "no" otherwise. Sample Input 10 111 2 110 10 123 6 1000 8 2314 0 Sample Output yes yes no yes no
上传时间： 2015-05-21
上传用户：daguda
* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X
上传时间： 2015-07-26
上传用户：xauthu
(1) 、用下述两条具体规则和规则形式实现.设大写字母表示魔王语言的词汇 小写字母表示人的语言词汇 希腊字母表示可以用大写字母或小写字母代换的变量.魔王语言可含人的词汇. (2) 、B→tAdA A→sae (3) 、将魔王语言B(ehnxgz)B解释成人的语言.每个字母对应下列的语言.
上传时间： 2013-12-30
上传用户：ayfeixiao
1.有三根杆子A,B,C。A杆上有若干碟子 2.每次移动一块碟子,小的只能叠在大的上面 3.把所有碟子从A杆全部移到C杆上 经过研究发现，汉诺塔的破解很简单，就是按照移动规则向一个方向移动金片： 如3阶汉诺塔的移动：A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外，汉诺塔问题也是程序设计中的经典递归问题
上传时间： 2016-07-25
上传用户：gxrui1991
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
上传用户：XuVshu
视频监控一直是人们关注的应用技术热点之一，它以其直观、方便、信息内容丰富而被广泛用于在电视台、银行、商场等场合。在视频图像监控系统中，经常需要对多路视频信号进行实时监控，如果每一路视频信号都占用一个监视器屏幕，则会大大增加系统成本。视频图像画面分割器主要功能是完成多路视频信号合成一路在监视器显示，是视频监控系统的核心部分。 传统的基于分立数字逻辑电路甚至DSP芯片设计的画面分割器的体积较大且成本较高。为此，本文介绍了一种基于FPGA技术的视频图像画面分割器的设计与实现。 本文对视频图像画面分割技术进行了分析，完成了基于ITU-RBT.656视频数据格式的画面分割方法设计；系统采用Xilinx公司的FPGA作为核心控制器，设计了视频图像画面分割器的硬件电路，该电路在FPGA中，将数字电路集成在一起，电路结构简洁，具有较好的稳定性和灵活性；在硬件电路平台基础上，以四路视频图像分割为例，完成了I2C总线接口模块，异步FIFO模块，有效视频图像数据提取模块，图像存储控制模块和图像合成模块的设计，首先，由摄像头采集四路模拟视频信号，经视频解码芯片转换为数字视频图像信号后送入异步FIFO缓冲。然后，根据画面分割需要进行视频图像数据抽取，并将抽取的视频图像数据按照一定的规则存储到图像存储器。最后，按照数字视频图像的数据格式，将四路视频图像合成一路编码输出，实现了四路视频图像分割的功能。从而验证了电路设计和分割方法的正确性。 本文通过由FPGA实现多路视频图像的采集、存储和合成等逻辑控制功能，I2C总线对两片视频解码器进行动态配置等方法，实现四路视频图像的轮流采集、存储和图像的合成，提高了系统集成度，并可根据系统需要修改设计和进一步扩展功能，同时提高了系统的灵活性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：gundan
视频监控一直是人们关注的应用技术热点之一，它以其直观、方便、信息内容丰富而被广泛用于在电视台、银行、商场等场合。在视频图像监控系统中，经常需要对多路视频信号进行实时监控，如果每一路视频信号都占用一个监视器屏幕，则会大大增加系统成本。视频图像画面分割器主要功能是完成多路视频信号合成一路在监视器显示，是视频监控系统的核心部分。 传统的基于分立数字逻辑电路甚至DSP芯片设计的画面分割器的体积较大且成本较高。为此，本文介绍了一种基于FPGA技术的视频图像画面分割器的设计与实现。 本文对视频图像画面分割技术进行了分析，完成了基于ITU-RBT.656视频数据格式的画面分割方法设计；系统采用Xilinx公司的FPGA作为核心控制器，设计了视频图像画面分割器的硬件电路，该电路在FPGA中，将数字电路集成在一起，电路结构简洁，具有较好的稳定性和灵活性；在硬件电路平台基础上，以四路视频图像分割为例，完成了I2C总线接口模块，异步FIFO模块，有效视频图像数据提取模块，图像存储控制模块和图像合成模块的设计，首先，由摄像头采集四路模拟视频信号，经视频解码芯片转换为数字视频图像信号后送入异步FIFO缓冲。然后，根据画面分割需要进行视频图像数据抽取，并将抽取的视频图像数据按照一定的规则存储到图像存储器。最后，按照数字视频图像的数据格式，将四路视频图像合成一路编码输出，实现了四路视频图像分割的功能。从而验证了电路设计和分割方法的正确性。 本文通过由FPGA实现多路视频图像的采集、存储和合成等逻辑控制功能，I2C总线对两片视频解码器进行动态配置等方法，实现四路视频图像的轮流采集、存储和图像的合成，提高了系统集成度，并可根据系统需要修改设计和进一步扩展功能，同时提高了系统的灵活性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：啦啦啦啦啦啦啦
使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-17
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