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圖像邊緣提取

  • 華碩內(nèi)部的PCB基本規(guī)范

    PCB LAYOUT 基本規(guī)範(fàn)項(xiàng)次 項(xiàng)目 備註1 一般PCB 過板方向定義:􀀹 PCB 在SMT 生產(chǎn)方向?yàn)槎踢呥^迴焊爐(Reflow), PCB 長(zhǎng)邊為SMT 輸送帶夾持邊.􀀹 PCB 在DIP 生產(chǎn)方向?yàn)镮/O Port 朝前過波焊爐(Wave Solder), PCB 與I/O 垂直的兩邊為DIP 輸送帶夾持邊.1.1 金手指過板方向定義:􀀹 SMT: 金手指邊與SMT 輸送帶夾持邊垂直.􀀹 DIP: 金手指邊與DIP 輸送帶夾持邊一致.2 􀀹 SMD 零件文字框外緣距SMT 輸送帶夾持邊L1 需≧150 mil.􀀹 SMD 及DIP 零件文字框外緣距板邊L2 需≧100 mil.3 PCB I/O port 板邊的螺絲孔(精靈孔)PAD 至PCB 板邊, 不得有SMD 或DIP 零件(如右圖黃色區(qū)).PAD

    標(biāo)簽: PCB 華碩

    上傳時(shí)間: 2014-12-24

    上傳用戶:jokey075

  • 基于VB6.0的點(diǎn)陣字模信息提取方法

    摘要:提出通過顏色法提取像素點(diǎn)的漢字點(diǎn)陣字模信息提取方法,給出基于VB6.0的系統(tǒng)控件設(shè)置及流程實(shí)現(xiàn)方法。與基于內(nèi)碼法的漢字點(diǎn)陣提取方法的比較結(jié)果表明,該方法能夠方便地修改顯示內(nèi)容、字體及字號(hào),豐富LED或LCD顯示屏控制系統(tǒng)的字體顯示效果,提高其工作效率。關(guān)鍵詞:點(diǎn)陣顯示;點(diǎn)陣字模提取;區(qū)位碼

    標(biāo)簽: 6.0 VB 點(diǎn)陣字模

    上傳時(shí)間: 2013-10-19

    上傳用戶:yt1993410

  • 紅外熱成像技術(shù)在亞平面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用

    根據(jù)紅外成像無(wú)損檢測(cè)原理,利用機(jī)器視覺技術(shù),通過實(shí)驗(yàn)將紅外熱像儀采集的亞表面紅外缺陷圖像進(jìn)行一系列的處理,包括濾波降噪,圖像增強(qiáng),邊緣提取等,將缺陷檢測(cè)出來(lái)。文中用matlab和Visual C++2010聯(lián)合編程的方式對(duì)紅外缺陷進(jìn)行識(shí)別,通過窗口可視化將圖像和圖像中的缺陷位置,大小提取出來(lái)。通過多次實(shí)驗(yàn),本方法能夠檢測(cè)大多的亞平面缺陷,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

    標(biāo)簽: 紅外熱 成像技術(shù) 中的應(yīng)用 缺陷檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-10-10

    上傳用戶:徐孺

  • 雷達(dá)目標(biāo)一維距離像特征提取方法研究

    基于雷達(dá)目標(biāo)一維距離像非衰減指數(shù)和模型,文中將遺傳算法和Relax算法相結(jié)合求取目標(biāo)散射中心參數(shù),充分發(fā)揮兩種算法的優(yōu)勢(shì),通過仿真分析證明了文中方法的有效性。

    標(biāo)簽: 雷達(dá)目標(biāo) 特征提取 方法研究

    上傳時(shí)間: 2014-12-30

    上傳用戶:我們的船長(zhǎng)

  • 華碩內(nèi)部的PCB基本規(guī)范

    PCB LAYOUT 基本規(guī)範(fàn)項(xiàng)次 項(xiàng)目 備註1 一般PCB 過板方向定義:􀀹 PCB 在SMT 生產(chǎn)方向?yàn)槎踢呥^迴焊爐(Reflow), PCB 長(zhǎng)邊為SMT 輸送帶夾持邊.􀀹 PCB 在DIP 生產(chǎn)方向?yàn)镮/O Port 朝前過波焊爐(Wave Solder), PCB 與I/O 垂直的兩邊為DIP 輸送帶夾持邊.1.1 金手指過板方向定義:􀀹 SMT: 金手指邊與SMT 輸送帶夾持邊垂直.􀀹 DIP: 金手指邊與DIP 輸送帶夾持邊一致.2 􀀹 SMD 零件文字框外緣距SMT 輸送帶夾持邊L1 需≧150 mil.􀀹 SMD 及DIP 零件文字框外緣距板邊L2 需≧100 mil.3 PCB I/O port 板邊的螺絲孔(精靈孔)PAD 至PCB 板邊, 不得有SMD 或DIP 零件(如右圖黃色區(qū)).PAD

    標(biāo)簽: PCB 華碩

    上傳時(shí)間: 2013-11-06

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  • 本文提出一種用于獨(dú)立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對(duì)關(guān)鍵獨(dú)立成份(SOI)的分離和提取,關(guān)鍵獨(dú)立成份在其信號(hào)樣本數(shù)據(jù)的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類

    本文提出一種用于獨(dú)立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對(duì)關(guān)鍵獨(dú)立成份(SOI)的分離和提取,關(guān)鍵獨(dú)立成份在其信號(hào)樣本數(shù)據(jù)的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類特征濾波的ICA算法可以改善對(duì)于視覺功能區(qū)等平滑圖象信號(hào)的提取. 因此, 這種特征濾波技術(shù)在估計(jì)具有平滑特性的腦功能成像方面具有潛在的應(yīng)用價(jià)值.

    標(biāo)簽: ICA 獨(dú)立 SOI

    上傳時(shí)間: 2015-03-20

    上傳用戶:han_zh

  • 為了實(shí)現(xiàn)彩色柵格地圖道路的全自動(dòng)提取

    為了實(shí)現(xiàn)彩色柵格地圖道路的全自動(dòng)提取,提出了一種閉環(huán)反饋提取彩色 柵格地圖道路的方法。在地圖圖像數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)地圖中對(duì)象的顏色特征對(duì)地圖圖 像進(jìn)行規(guī)范化處理。在采用一些算法去除噪聲后提取道路,對(duì)道路進(jìn)行細(xì)化處理。依據(jù)道路 和噪聲的特征建立一些判據(jù)判斷道路的正確性,把道路的提取變成了根據(jù)判據(jù)不斷修正道路 的循環(huán)過程,實(shí)現(xiàn)道路的全自動(dòng)提取。試驗(yàn)結(jié)果表明了該方法具有較高的準(zhǔn)確性、全自動(dòng)化 和通用性。

    標(biāo)簽: 彩色 地圖 全自動(dòng)

    上傳時(shí)間: 2013-12-25

    上傳用戶:咔樂塢

  • % 文件名:randlsbget.m % 程序員:余波 % 編寫時(shí)間:2007.6.25 % 函數(shù)功能: 本函數(shù)將完成提取隱秘于上的秘密信息 % 輸入格式舉例:result=( scover.

    % 文件名:randlsbget.m % 程序員:余波 % 編寫時(shí)間:2007.6.25 % 函數(shù)功能: 本函數(shù)將完成提取隱秘于上的秘密信息 % 輸入格式舉例:result=( scover.jpg ,56, secret.txt ,2001) % 參數(shù)說(shuō)明: % output是信息隱藏后的圖象 % len_total是秘密信息的長(zhǎng)度 % goalfile是提取出的秘密信息文件 % key是隨機(jī)間隔函數(shù)的密鑰 % result是提取的信息 function result=randlsbget(output,len_total,goalfile,key) ste_cover=imread(output) ste_cover=double(ste_cover) % 判斷嵌入信息量是否過大 [m,n]=size(ste_cover) frr=fopen(goalfile, a ) % p作為信息嵌入位計(jì)數(shù)器將信息序列寫回文本文件 p=1 % 調(diào)用隨機(jī)間隔函數(shù)選取像素點(diǎn) [row,col]=randinterval(ste_cover,len_toal,key) for i=:len_toal if bitand(ste_cover(row(i),col(i)),1)==1 fwrite(frr,1, bit1 ) result(p,1) else fwrite(frr,0, bit1 ) result(p,1)=0 end if p==len_total break end p=p+1 end fclose(frr)

    標(biāo)簽: randlsbget result scover 2007

    上傳時(shí)間: 2015-11-10

    上傳用戶:yzhl1988

  • 改進(jìn)的顏色聚合向量提取程序 該函數(shù)提取的向量分三列第一列是顏色區(qū)間的聚合面積

    改進(jìn)的顏色聚合向量提取程序 該函數(shù)提取的向量分三列第一列是顏色區(qū)間的聚合面積,第二列是顏色區(qū)間剩余像素面積, 第三列是新增列,代表聚合面積所在的位置信息(把圖像分成十六個(gè)子塊,聚合區(qū)域的中心點(diǎn)所在的子塊)

    標(biāo)簽: 向量 函數(shù) 程序

    上傳時(shí)間: 2013-12-23

    上傳用戶:王楚楚

  • 基于非負(fù)矩陣分解(NMF)的人臉特征提取算法

    基于非負(fù)矩陣分解(NMF)的人臉特征提取算法,NMF基本思想是找到一個(gè)線性子空間W,使的構(gòu)成子空間的基本圖像的像素點(diǎn)都是正值,而且人臉圖像在子空間上的投影系數(shù)也是正數(shù)

    標(biāo)簽: NMF 非負(fù)矩陣分解 人臉 特征提取

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

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