灰度共生矩阵
共 8 篇文章
灰度共生矩阵 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 8 篇文章，持续更新中。
AD9880色彩空间转换器用户指南
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AD9880中的色彩空间转换矩阵(CSC)是一个3 × 3矩阵，可提供矩阵中所有系数下的完全编程能力。每个系数均为12位宽，以保持信号完整性。CSC可在高达150 MHz的速度下运行，在60 Hz速率时支持1080 p。CSC支持“任意至任意”色彩空间，支持RGB、YUV、YCrCb等格式。<br />
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数字图像处理算法在QR码识别中的应用
介绍了基于数字图像处理的QR码识别算法。该方案综合运用了图像灰度化、滤波去噪、二值化、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法对条码图像进行预处理。理论分析和实验结果表明：该算法提高了识读的灵活性和可靠性，为QR码识别提供了一种新途径。<br />
<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/829019-13040P91T9547.jpg" style
基于Gabor小波的人脸表情特征提取研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表
基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">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
基于压缩感知的信号重构
压缩感知是针对稀疏或可压缩信号，在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论，采用该理论，可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技术问题，介绍了信号稀疏表示、观测矩阵和重构算法。最后仿真实现了基于压缩感知的信号重构，并对正交匹配追踪（OMP）重构算法性能作了分析。<br />
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矩阵计算的并行算法与实现
对于大型矩阵的乘积运算和高阶方阵的求逆运算, 构造了一种适用于多处理机系统的并行算法. 该方法能较大地节约计算机的工作单元, 提高计算速度和效率, 同时给出了具体的并行程序和计算结果.<br />
小波变换在图像边缘检测中的应用
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">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
一种新的自适应数字水印算法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">为了提高数字水印抗击各种图像攻击的性能和保持图像的稳健性和不可见性，提出了一种基于离散小波变换（DWT），SVD（singular value deco