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追蹤算法

數(shù)字圖像處理算法在QR碼識(shí)別中的應(yīng)用

介紹了基于數(shù)字圖像處理的QR碼識(shí)別算法。該方案綜合運(yùn)用了圖像灰度化、濾波去噪、二值化、邊緣檢測(cè)、圖像旋轉(zhuǎn)等多種圖像處理方法對(duì)條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法提高了識(shí)讀的靈活性和可靠性，為QR碼識(shí)別提供了一種新途徑。

標(biāo)簽： 數(shù)字圖像處理 QR碼中的應(yīng)用算法

上傳時(shí)間： 2013-11-13

上傳用戶(hù)：cccole0605
基于映射函數(shù)收縮算法的圖像去噪方法

文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示，提出了利用映射函數(shù)來(lái)描述圖像的去噪過(guò)程，通過(guò)求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對(duì)加噪圖像的小波變換子帶系數(shù)進(jìn)行變換，達(dá)到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)比較，驗(yàn)證了本文算法的可行性和魯棒性。

標(biāo)簽： 映射函數(shù) 圖像去噪算法

上傳時(shí)間： 2013-10-21

上傳用戶(hù)：許小華
基于CORDIC算法的高速ODDFS電路設(shè)計(jì)

為了滿足現(xiàn)代高速通信中頻率快速轉(zhuǎn)換的需求，基于坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字計(jì)算（CORDIC，Coordinate Rotation Digital Computer）算法完成正交直接數(shù)字頻率合成（ODDFS，Orthogonal Direct Digital Frequency Synthesizer）電路設(shè)計(jì)方案。采用MATLAB和Xilinx System Generator開(kāi)發(fā)工具搭建電路的系統(tǒng)模型，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA，F(xiàn)ield Programmable Gate Array）完成電路的寄存器傳輸級(jí)（RTL，Register Transfer Level）驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明電路設(shè)計(jì)具有很高的有效性和可行性。

標(biāo)簽： CORDIC ODDFS 算法電路設(shè)計(jì)

上傳時(shí)間： 2013-11-09

上傳用戶(hù)：hfnishi
基于仿生小波變換和模糊推理的語(yǔ)音降噪算法研究

提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波語(yǔ)音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來(lái)的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的信噪分離，去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。

標(biāo)簽： 仿生小波變換模糊推理語(yǔ)音降噪

上傳時(shí)間： 2013-10-14

上傳用戶(hù)：戀天使569
一種新的自適應(yīng)數(shù)字水印算法

為了提高數(shù)字水印抗擊各種圖像攻擊的性能和保持圖像的穩(wěn)健性和不可見(jiàn)性，提出了一種基于離散小波變換（DWT），SVD（singular value decomposition）奇異值分解水印圖像和原始載體圖像的離散余弦變換（DCT）的自適應(yīng)水印嵌入算法，主要是將水印圖像的兩次小波變換后的低頻分量潛入到原始圖像分塊經(jīng)過(guò)SVD分解的S分量矩陣中，同時(shí)根據(jù)圖像的JPEG壓縮比的不同計(jì)算各個(gè)圖像塊的水印調(diào)節(jié)因子。實(shí)驗(yàn)證明該算法在抗擊JPEG壓縮、中值濾波、加噪等均具有很好的魯棒性，嵌入后的圖像的PSNR達(dá)到38，具有良好的視覺(jué)掩蔽性

標(biāo)簽： 數(shù)字水印算法

上傳時(shí)間： 2013-10-09

上傳用戶(hù)：ca05991270
基于CUDA的紅外圖像快速增強(qiáng)算法研究

針對(duì)紅外圖像邊緣模糊，對(duì)比度低的問(wèn)題，文中研究了改進(jìn)的中值濾波和改進(jìn)的Sobel邊緣檢測(cè)對(duì)紅外圖像進(jìn)行處理。在對(duì)處理后圖像的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，研究了改進(jìn)的Laplace金字塔分解的圖像融合算法，并基于CUDA并行處理技術(shù)，在可編程GPU上實(shí)現(xiàn)了紅外圖像快速增強(qiáng)的目的。該算法結(jié)合GPU的內(nèi)存特點(diǎn)，應(yīng)用紋理映射、多點(diǎn)訪問(wèn)、并行觸發(fā)技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)處理速度，適用于對(duì)紅外圖像增強(qiáng)的實(shí)時(shí)性要求較高的領(lǐng)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有較好的并行特性，能充分利用CUDA的并行計(jì)算能力，提高了紅外圖像增強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，處理分辨率為3 096×3 096的紅外圖像時(shí)加速比達(dá)32.189。

標(biāo)簽： CUDA 紅外圖像算法研究

上傳時(shí)間： 2014-01-03

上傳用戶(hù)：mh_zhaohy
基于遺傳變異蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃的改進(jìn)

針對(duì)基本蟻群算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃問(wèn)題中容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的蟻群算法，利用遺傳算法加入了變異因子使最優(yōu)路徑產(chǎn)生變異，從而降低了蟻群算法陷入局部極小的可能性，同時(shí)改善了基本蟻群算法不收斂或收斂速度比較慢的缺點(diǎn)，加快了收斂速度，增加了最優(yōu)解的多樣性。

標(biāo)簽： 變異蟻群算法機(jī)器人路徑規(guī)劃

上傳時(shí)間： 2013-11-11

上傳用戶(hù)：zuozuo1215
一種基于LBT的分布式圖像壓縮算法

無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)（WMSNs）中傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)量非常大，在傳輸前需對(duì)大數(shù)據(jù)量的多媒體信息進(jìn)行壓縮處理，但是單節(jié)點(diǎn)能源受限，存儲(chǔ)、處理能力相對(duì)較弱。針對(duì)無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的高效、低耗能的需求這些問(wèn)題，在圖像壓縮雙正交重疊變換（LBT）的基礎(chǔ)上，文中提出了一種基于此變換的分布式無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法。即基于簇結(jié)構(gòu)，把壓縮任務(wù)分配給其他節(jié)點(diǎn)，通過(guò)多個(gè)節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作，共同完成圖像的壓縮編碼和傳輸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在傳感器節(jié)點(diǎn)散布不均且較為密集的情況下，該算法在高質(zhì)量、低復(fù)雜度和低功耗等方面都有了很大的性能提高。

標(biāo)簽： LBT 分布式圖像壓縮算法

上傳時(shí)間： 2014-12-23

上傳用戶(hù)：langliuer
一種改進(jìn)的線性圖像插值算法

針對(duì)傳統(tǒng)的雙線性插值法在對(duì)圖像進(jìn)行插值后會(huì)不可避免的產(chǎn)生邊緣模糊的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的線性插值法，該算法首先把待插值點(diǎn)分為三類(lèi)，然后分別選取合適的已知點(diǎn)進(jìn)行插值。通過(guò)對(duì)經(jīng)典圖像lena和pepper進(jìn)行插值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的插值效果與雙立方法相當(dāng)，但計(jì)算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于雙立方，能有效的保持圖像邊緣信息，提高了圖像質(zhì)量。

標(biāo)簽： 線性圖像插值算法

上傳時(shí)間： 2014-01-17

上傳用戶(hù)：杏簾在望
基于改進(jìn)SIFT算法的圖像匹配方法研究

SIFT算法具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度縮放和亮度的變化保持不變性的優(yōu)點(diǎn)，也有算法復(fù)雜、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)。本文提出了以街區(qū)距離代替歐式距離的新方法，來(lái)提高SIFT特征匹配效率，縮短匹配時(shí)間，提高SIFT算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在保持圖像匹配率和算法魯棒性的同時(shí)，可以減少運(yùn)算時(shí)間。

標(biāo)簽： SIFT 算法圖像匹配方法研究

上傳時(shí)間： 2013-10-28

上傳用戶(hù)：zhangzhenyu