• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于圖像處理的煤堆顆粒分形研究

      2014-06-14 22:11:47程棟等
      關(guān)鍵詞:圖像處理

      程棟等

      摘 要:煤堆的顆粒形狀、大小等物理表征對(duì)煤的性質(zhì)有著重要的影響。如何提高煤的燃燒率,使其高效潔凈地燃燒成為當(dāng)下研究的重點(diǎn)。隨著分形理論的不斷發(fā)展與圖像處理技術(shù)的逐步成熟,該文聯(lián)想到結(jié)合圖像的分形特征對(duì)煤堆顆粒進(jìn)行研究探索。介紹了分形理論的基本概念和方法,闡述了數(shù)字圖象處理技術(shù)的應(yīng)用分析。為測(cè)量識(shí)別煤堆顆粒粒度,煤樣顆粒粒徑分布情況提供了一種有效的途徑。

      關(guān)鍵詞:分形理論 圖像處理 識(shí)別檢測(cè) 粒徑分布

      中圖分類號(hào):TQ533 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2014)01(a)-0005-02

      在我國(guó)的電力供應(yīng)中,有很大一部分來(lái)自火力發(fā)電?;鹆Πl(fā)電對(duì)煤炭資源的需求最大,因此提高煤的燃燒效率變得十分重要。煤的燃燒特征是煤的顆粒越小,越容易燃燒殆盡,而且在其燃燒過(guò)程中所產(chǎn)生的硫化氣體等污染物也會(huì)相對(duì)較少。所以通過(guò)一種有效的辦法對(duì)煤堆進(jìn)行顆粒粒度識(shí)別具有重要意義。顆粒物識(shí)別檢測(cè)通常采用的方法為篩析法、重量沉降法、激光散射分析等,這些方法中存在人為操作量大,重復(fù)性不好,且不能給出顆粒的相關(guān)參數(shù)特性等缺點(diǎn)[1]。該文運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)煤顆粒進(jìn)行處理分析,可避免上述方法的不足,提升測(cè)量速度節(jié)省時(shí)間,增強(qiáng)測(cè)量準(zhǔn)度和精度。并提出結(jié)合分形理論,對(duì)煤堆顆粒作分形分析。圖像處理方法作為對(duì)煤堆特性分析方法可利用軟件得到相關(guān)的煤堆顆粒粒度參數(shù)、進(jìn)而可以選擇相應(yīng)適合的條件對(duì)煤堆進(jìn)行顆粒過(guò)濾,從而滿足工業(yè)要求。

      1 圖像處理技術(shù)

      1.1 數(shù)字圖象處理的特點(diǎn)

      隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展與工控程度的提高,圖像處理技術(shù)被越來(lái)越廣泛的運(yùn)用。在顆粒檢測(cè)識(shí)別領(lǐng)域,圖像處理技術(shù)有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。它減少了單純的人工操作量,降低了測(cè)量過(guò)程中的粗糙性。提供了對(duì)復(fù)雜細(xì)微顆粒處理的可行性,加快了分析處理速度并且可以直接或間接的獲取人們所需要的信息。實(shí)現(xiàn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制。

      1.2 煤堆顆粒的圖像識(shí)別系統(tǒng)框架

      圖像識(shí)別系統(tǒng)主要包括圖像采集和圖像處理兩部分。圖像采集主要由圖像傳感器來(lái)完成,圖像處理主要由計(jì)算機(jī)和相應(yīng)的系統(tǒng)軟件來(lái)完成。框架如圖1。

      在煤堆里取樣,用粉碎機(jī)磨制好煤粒粗樣后得到煤的顆粒樣本如圖2。然后通過(guò)CCD圖像傳感器采集到圖像,進(jìn)行數(shù)字化處理后存入計(jì)算機(jī),獲取煤粒原始圖像。再利用軟件對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行相應(yīng)處理得到相關(guān)圖像參數(shù),最后根據(jù)所得參數(shù)數(shù)據(jù)分析得出煤粒特性結(jié)論。

      這里選用CCD傳感器來(lái)獲取數(shù)字圖像如圖3所示。CCD圖像傳感器是一種特殊的半導(dǎo)體材料又名電荷耦合器[2]。它由大量按矩陣排列的獨(dú)立光敏元件構(gòu)成??芍苯訉⒐庑盘?hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào),然后電信號(hào)經(jīng)放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換后,實(shí)現(xiàn)圖像的獲取、存儲(chǔ)、傳輸、處理和復(fù)現(xiàn)等操作。由CCD攝像設(shè)備采集的光學(xué)圖像轉(zhuǎn)成模擬信號(hào)經(jīng)圖像模數(shù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行數(shù)字化后,得到數(shù)字圖像交由計(jì)算機(jī)處理。它最顯著的優(yōu)點(diǎn)是噪聲低、響應(yīng)速度快、像素分辨率高等。

      1.3 煤堆顆粒圖像的數(shù)字化處理

      在計(jì)算機(jī)中利用軟件對(duì)原始顆粒圖像(圖4)進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)于一張圖像來(lái)說(shuō),往往需要提取目標(biāo)物,所以先作灰度變換減少圖像噪聲,保證圖像質(zhì)量。每一副圖像相當(dāng)于一個(gè)矩陣,矩陣的行和列確定圖像中的每一個(gè)點(diǎn),矩陣中的元素值對(duì)應(yīng)該點(diǎn)的灰度級(jí)。圖像矩陣中的每個(gè)元素就是像素。顆粒本體灰度值與背景圖層灰度值較為均勻,進(jìn)行灰度變化后效果較好,灰度圖有無(wú)明顯的雙峰?;叶茸儞Q不足以達(dá)到最終效果,需要對(duì)圖像作二值化處理。手動(dòng)改變圖像閾值,顆粒圖像二值化效果發(fā)生改變,當(dāng)觀測(cè)圖像變化效果最為理想時(shí)停止改變,確定一個(gè)最佳的門限閾值。二值化處理后顆粒如圖5。另外也可以選擇自適應(yīng)閾值分割,但是無(wú)法同步觀察變化過(guò)程,且計(jì)算量相對(duì)較大耗時(shí)長(zhǎng),無(wú)法達(dá)到背景圖層與顆粒本體二值化圖像最佳效果。

      2 煤堆顆粒特性分析

      2.1 顆粒的形態(tài)描述

      從顆粒的形態(tài)學(xué)切入,分析顆粒粒度及形狀。粒度是顆粒在空間范圍所占大小的線性尺度。通常表面光滑的球體顆粒的粒度用直徑表示,立方體顆粒的粒度用邊長(zhǎng)表示。對(duì)不規(guī)則的礦物顆粒,可將與礦物顆粒有相同行為的某一球體直徑作為該顆粒的等效直徑。對(duì)許多取向混亂的顆粒按一定方向測(cè)量平均線度的統(tǒng)計(jì)作為當(dāng)量徑。由于獲取的是顆粒投影圖像,則可按二維投影規(guī)則對(duì)煤粒度進(jìn)行定義[3]。

      2.2 煤堆顆粒粒度相關(guān)參數(shù)

      顆粒面積的計(jì)算,通過(guò)對(duì)圖像像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)得到。統(tǒng)計(jì)獲得顆粒像素的個(gè)數(shù)后,還需要用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位來(lái)標(biāo)定。通過(guò)比例換算得到目標(biāo)顆粒實(shí)際面積大小。采用逐行掃描的方式對(duì)圖像中每一個(gè)顆粒進(jìn)行標(biāo)號(hào)確定單個(gè)顆粒參數(shù)。這樣每一個(gè)目標(biāo)顆粒的參數(shù)都有一個(gè)歸屬,不容易產(chǎn)生混亂。

      顆粒周長(zhǎng)的計(jì)算可以通過(guò)對(duì)二值圖像中目標(biāo)物的邊緣像素計(jì)算獲得。依然可以采用順序逐行掃描的方式對(duì)圖像進(jìn)行掃描。對(duì)圖像邊緣像素跟蹤累加,統(tǒng)計(jì)像素個(gè)數(shù)可得周長(zhǎng)。因此顆粒的當(dāng)量直徑可以根據(jù)顆粒粒度定義由面積和周長(zhǎng)求得。此外還可以利用計(jì)算機(jī)圖像系統(tǒng)對(duì)顆粒進(jìn)行自定義多方向掃描,獲取每一個(gè)方向上的粒徑值再進(jìn)行平均。用該平均值對(duì)粒徑大小作粗估計(jì)值,這里并沒(méi)有對(duì)此種方法加以詳細(xì)證明。

      這樣就可以根據(jù)不同粒徑的顆粒物在顆粒總體中所含的百分比來(lái)確定粒度分布。此外還可以根據(jù)顆粒粒度來(lái)進(jìn)行顆粒分級(jí),明確顆粒的層次關(guān)系。

      3 煤堆顆粒與分形理論

      3.1 分形理論的定義

      分形理論是時(shí)下非常流行的新理論。分形理論的最基本特點(diǎn)是用分形分維的數(shù)學(xué)工具來(lái)描述研究客觀事物。它跳出了一維的線、二維的面、三維的立體乃至四維時(shí)空的傳統(tǒng)藩籬[4],更加接近客觀事物和復(fù)雜系統(tǒng)的真實(shí)屬性。

      3.2 顆粒粒度的分形分析

      在顆粒的形態(tài)特征中,主要討論了分形分維的方法。把分形維數(shù)作為顆粒形態(tài)描述的一個(gè)重要角度。分形維數(shù)在一定程度上體現(xiàn)了顆粒的某些化學(xué)物理特性。實(shí)際測(cè)定分維的辦法有很多,如根據(jù)尺度、測(cè)度關(guān)系、相關(guān)函數(shù)等。針對(duì)顆粒的不同特征可以建立不同的分形模型。對(duì)于無(wú)規(guī)顆粒具有如下分形特征式:

      。

      ①根據(jù)邊緣進(jìn)行分形分析,顆粒的無(wú)歸邊緣曲線可利用盒維數(shù)[5]計(jì)算得分形維數(shù)。與邊緣線相交的正方形個(gè)數(shù)記為盒子數(shù)N(如圖6盒子數(shù)為16),盒子大小為k*k,k即盒子的邊長(zhǎng)。存在推導(dǎo)關(guān)系式:-;D記為分形維數(shù),B為常數(shù)。通過(guò)推導(dǎo)關(guān)系計(jì)算擬合數(shù)據(jù)可得到分形維數(shù)D。在對(duì)k取值時(shí),k值越小所能取到的盒子數(shù)也越多,邊緣分形結(jié)果越精確。理論上顆粒邊緣復(fù)雜程度越大,分形維數(shù)值越大。邊緣分形維數(shù)體現(xiàn)顆粒的輪廓曲線特點(diǎn)。這里取了4個(gè)不同顆粒樣本進(jìn)行了圖像處理后,經(jīng)過(guò)計(jì)算分別得出4個(gè)樣本的分形維數(shù),進(jìn)行比較。

      從表1中可以看出顆粒邊緣分形維數(shù)變化不是特別明顯,原因可能與所取的盒子邊長(zhǎng)k有關(guān)。還需要結(jié)合其他形狀參數(shù)來(lái)進(jìn)行特征描述。說(shuō)明僅僅利用顆粒邊緣分形分維作為煤粉顆粒特性標(biāo)準(zhǔn)描述有待改進(jìn)。

      ②根據(jù)顆粒粒徑分形有關(guān)系式:-。是粒徑分布分形維數(shù),R是粒徑大小,為粒徑大于R的顆粒數(shù)。同樣可以通過(guò)擬合數(shù)據(jù)計(jì)算得到顆粒粒徑分布分形維數(shù)。在選取了3組顆粒圖像進(jìn)行了顆粒粒徑分布分形維數(shù)計(jì)算后得到相關(guān)參數(shù)如表2。

      從表2來(lái)看,粒徑分布分形很大程度上與顆粒數(shù)目有關(guān)。分形維數(shù)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)粒徑R以及對(duì)應(yīng)的顆粒數(shù)目N進(jìn)行擬合后得到的直線斜率。盡可能的選取較多的顆粒圖進(jìn)行計(jì)算,分形維數(shù)越準(zhǔn)確粒徑分布分形偏差越小。顆粒粒徑與分布分形維數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,粒徑越小分布分形維數(shù)越大,粒徑分布隨粒徑減小呈現(xiàn)的分形特征越明顯,反映煤堆顆粒粒徑分布越復(fù)雜。

      5 結(jié)語(yǔ)

      對(duì)于煤堆顆粒的識(shí)別,采用數(shù)字圖象處理技術(shù)能夠提高識(shí)別檢測(cè)的速度,同時(shí)還可以減小大量人為干預(yù)造成的誤差,避免檢測(cè)重復(fù)性低等缺點(diǎn)。對(duì)于煤炭行業(yè)提高燃煤利用率和降低污染有著重要的意義。本文主要通過(guò)圖像灰度變換、圖像分割等方法對(duì)煤粒圖像做處理。同時(shí)結(jié)合分形理論進(jìn)行分析,得到煤堆顆粒粒徑分布分形等參數(shù),說(shuō)明了顆粒分形的可行性并對(duì)煤的顆粒分形特征進(jìn)行描述。但是在粒度形態(tài)識(shí)別中只是對(duì)二維投影圖顆粒粒徑做了說(shuō)明,還可以從形狀因子等參數(shù)考慮,綜合描述顆粒特征。對(duì)顆粒分布分形也不完善,需要做進(jìn)一步研究。此外,如何更好的提取顆粒的邊緣輪廓,找到顆粒新的參考特性以及分形與工業(yè)分析之間的關(guān)系是下一步探討的方向。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 苗春衛(wèi),李玉祥,王克家,等.基于數(shù)字圖像處理的煤粉顆粒檢測(cè)[J].應(yīng)用科技,2003(2):1-3.

      [2] 王丹青.基于分形理論的大氣懸浮顆粒物圖像識(shí)別[D].武漢:武漢理工大學(xué),2006.

      [3] 霍紅濤.數(shù)字圖象處理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2003.

      [4] Mandelbrot B.B.The fractal geometry of nature[M].San Francisco:Freeman,1982.

      [5] 章萍,黃勇理.基于顯微觀測(cè)及圖像處理的顆粒的檢測(cè)綜述[J].現(xiàn)代測(cè)量與實(shí)驗(yàn)室管理,2004(2):3-6.

      。

      ①根據(jù)邊緣進(jìn)行分形分析,顆粒的無(wú)歸邊緣曲線可利用盒維數(shù)[5]計(jì)算得分形維數(shù)。與邊緣線相交的正方形個(gè)數(shù)記為盒子數(shù)N(如圖6盒子數(shù)為16),盒子大小為k*k,k即盒子的邊長(zhǎng)。存在推導(dǎo)關(guān)系式:-;D記為分形維數(shù),B為常數(shù)。通過(guò)推導(dǎo)關(guān)系計(jì)算擬合數(shù)據(jù)可得到分形維數(shù)D。在對(duì)k取值時(shí),k值越小所能取到的盒子數(shù)也越多,邊緣分形結(jié)果越精確。理論上顆粒邊緣復(fù)雜程度越大,分形維數(shù)值越大。邊緣分形維數(shù)體現(xiàn)顆粒的輪廓曲線特點(diǎn)。這里取了4個(gè)不同顆粒樣本進(jìn)行了圖像處理后,經(jīng)過(guò)計(jì)算分別得出4個(gè)樣本的分形維數(shù),進(jìn)行比較。

      從表1中可以看出顆粒邊緣分形維數(shù)變化不是特別明顯,原因可能與所取的盒子邊長(zhǎng)k有關(guān)。還需要結(jié)合其他形狀參數(shù)來(lái)進(jìn)行特征描述。說(shuō)明僅僅利用顆粒邊緣分形分維作為煤粉顆粒特性標(biāo)準(zhǔn)描述有待改進(jìn)。

      ②根據(jù)顆粒粒徑分形有關(guān)系式:-。是粒徑分布分形維數(shù),R是粒徑大小,為粒徑大于R的顆粒數(shù)。同樣可以通過(guò)擬合數(shù)據(jù)計(jì)算得到顆粒粒徑分布分形維數(shù)。在選取了3組顆粒圖像進(jìn)行了顆粒粒徑分布分形維數(shù)計(jì)算后得到相關(guān)參數(shù)如表2。

      從表2來(lái)看,粒徑分布分形很大程度上與顆粒數(shù)目有關(guān)。分形維數(shù)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)粒徑R以及對(duì)應(yīng)的顆粒數(shù)目N進(jìn)行擬合后得到的直線斜率。盡可能的選取較多的顆粒圖進(jìn)行計(jì)算,分形維數(shù)越準(zhǔn)確粒徑分布分形偏差越小。顆粒粒徑與分布分形維數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,粒徑越小分布分形維數(shù)越大,粒徑分布隨粒徑減小呈現(xiàn)的分形特征越明顯,反映煤堆顆粒粒徑分布越復(fù)雜。

      5 結(jié)語(yǔ)

      對(duì)于煤堆顆粒的識(shí)別,采用數(shù)字圖象處理技術(shù)能夠提高識(shí)別檢測(cè)的速度,同時(shí)還可以減小大量人為干預(yù)造成的誤差,避免檢測(cè)重復(fù)性低等缺點(diǎn)。對(duì)于煤炭行業(yè)提高燃煤利用率和降低污染有著重要的意義。本文主要通過(guò)圖像灰度變換、圖像分割等方法對(duì)煤粒圖像做處理。同時(shí)結(jié)合分形理論進(jìn)行分析,得到煤堆顆粒粒徑分布分形等參數(shù),說(shuō)明了顆粒分形的可行性并對(duì)煤的顆粒分形特征進(jìn)行描述。但是在粒度形態(tài)識(shí)別中只是對(duì)二維投影圖顆粒粒徑做了說(shuō)明,還可以從形狀因子等參數(shù)考慮,綜合描述顆粒特征。對(duì)顆粒分布分形也不完善,需要做進(jìn)一步研究。此外,如何更好的提取顆粒的邊緣輪廓,找到顆粒新的參考特性以及分形與工業(yè)分析之間的關(guān)系是下一步探討的方向。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 苗春衛(wèi),李玉祥,王克家,等.基于數(shù)字圖像處理的煤粉顆粒檢測(cè)[J].應(yīng)用科技,2003(2):1-3.

      [2] 王丹青.基于分形理論的大氣懸浮顆粒物圖像識(shí)別[D].武漢:武漢理工大學(xué),2006.

      [3] 霍紅濤.數(shù)字圖象處理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2003.

      [4] Mandelbrot B.B.The fractal geometry of nature[M].San Francisco:Freeman,1982.

      [5] 章萍,黃勇理.基于顯微觀測(cè)及圖像處理的顆粒的檢測(cè)綜述[J].現(xiàn)代測(cè)量與實(shí)驗(yàn)室管理,2004(2):3-6.

      。

      ①根據(jù)邊緣進(jìn)行分形分析,顆粒的無(wú)歸邊緣曲線可利用盒維數(shù)[5]計(jì)算得分形維數(shù)。與邊緣線相交的正方形個(gè)數(shù)記為盒子數(shù)N(如圖6盒子數(shù)為16),盒子大小為k*k,k即盒子的邊長(zhǎng)。存在推導(dǎo)關(guān)系式:-;D記為分形維數(shù),B為常數(shù)。通過(guò)推導(dǎo)關(guān)系計(jì)算擬合數(shù)據(jù)可得到分形維數(shù)D。在對(duì)k取值時(shí),k值越小所能取到的盒子數(shù)也越多,邊緣分形結(jié)果越精確。理論上顆粒邊緣復(fù)雜程度越大,分形維數(shù)值越大。邊緣分形維數(shù)體現(xiàn)顆粒的輪廓曲線特點(diǎn)。這里取了4個(gè)不同顆粒樣本進(jìn)行了圖像處理后,經(jīng)過(guò)計(jì)算分別得出4個(gè)樣本的分形維數(shù),進(jìn)行比較。

      從表1中可以看出顆粒邊緣分形維數(shù)變化不是特別明顯,原因可能與所取的盒子邊長(zhǎng)k有關(guān)。還需要結(jié)合其他形狀參數(shù)來(lái)進(jìn)行特征描述。說(shuō)明僅僅利用顆粒邊緣分形分維作為煤粉顆粒特性標(biāo)準(zhǔn)描述有待改進(jìn)。

      ②根據(jù)顆粒粒徑分形有關(guān)系式:-。是粒徑分布分形維數(shù),R是粒徑大小,為粒徑大于R的顆粒數(shù)。同樣可以通過(guò)擬合數(shù)據(jù)計(jì)算得到顆粒粒徑分布分形維數(shù)。在選取了3組顆粒圖像進(jìn)行了顆粒粒徑分布分形維數(shù)計(jì)算后得到相關(guān)參數(shù)如表2。

      從表2來(lái)看,粒徑分布分形很大程度上與顆粒數(shù)目有關(guān)。分形維數(shù)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)粒徑R以及對(duì)應(yīng)的顆粒數(shù)目N進(jìn)行擬合后得到的直線斜率。盡可能的選取較多的顆粒圖進(jìn)行計(jì)算,分形維數(shù)越準(zhǔn)確粒徑分布分形偏差越小。顆粒粒徑與分布分形維數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,粒徑越小分布分形維數(shù)越大,粒徑分布隨粒徑減小呈現(xiàn)的分形特征越明顯,反映煤堆顆粒粒徑分布越復(fù)雜。

      5 結(jié)語(yǔ)

      對(duì)于煤堆顆粒的識(shí)別,采用數(shù)字圖象處理技術(shù)能夠提高識(shí)別檢測(cè)的速度,同時(shí)還可以減小大量人為干預(yù)造成的誤差,避免檢測(cè)重復(fù)性低等缺點(diǎn)。對(duì)于煤炭行業(yè)提高燃煤利用率和降低污染有著重要的意義。本文主要通過(guò)圖像灰度變換、圖像分割等方法對(duì)煤粒圖像做處理。同時(shí)結(jié)合分形理論進(jìn)行分析,得到煤堆顆粒粒徑分布分形等參數(shù),說(shuō)明了顆粒分形的可行性并對(duì)煤的顆粒分形特征進(jìn)行描述。但是在粒度形態(tài)識(shí)別中只是對(duì)二維投影圖顆粒粒徑做了說(shuō)明,還可以從形狀因子等參數(shù)考慮,綜合描述顆粒特征。對(duì)顆粒分布分形也不完善,需要做進(jìn)一步研究。此外,如何更好的提取顆粒的邊緣輪廓,找到顆粒新的參考特性以及分形與工業(yè)分析之間的關(guān)系是下一步探討的方向。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 苗春衛(wèi),李玉祥,王克家,等.基于數(shù)字圖像處理的煤粉顆粒檢測(cè)[J].應(yīng)用科技,2003(2):1-3.

      [2] 王丹青.基于分形理論的大氣懸浮顆粒物圖像識(shí)別[D].武漢:武漢理工大學(xué),2006.

      [3] 霍紅濤.數(shù)字圖象處理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2003.

      [4] Mandelbrot B.B.The fractal geometry of nature[M].San Francisco:Freeman,1982.

      [5] 章萍,黃勇理.基于顯微觀測(cè)及圖像處理的顆粒的檢測(cè)綜述[J].現(xiàn)代測(cè)量與實(shí)驗(yàn)室管理,2004(2):3-6.

      猜你喜歡
      圖像處理
      海戰(zhàn)場(chǎng)偵察圖像處理技術(shù)圖譜及應(yīng)用展望
      基于ARM嵌入式的關(guān)于圖像處理的交通信號(hào)燈識(shí)別
      電子制作(2019年15期)2019-08-27 01:12:12
      基于圖像處理的機(jī)器人精確抓取的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用
      電子制作(2018年18期)2018-11-14 01:48:20
      Bayesian-MCMC算法在計(jì)算機(jī)圖像處理中的實(shí)踐
      改進(jìn)壓縮感知算法的圖像處理仿真研究
      模糊圖像處理,刑事偵查利器
      圖像處理技術(shù)的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
      遙感圖像處理軟件在文物高光譜數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
      基于圖像處理的定位器坡度計(jì)算
      電氣化鐵道(2016年4期)2016-04-16 05:59:46
      江都市| 普安县| 安宁市| 陈巴尔虎旗| 徐汇区| 开平市| 江门市| 荣成市| 绵阳市| 台东县| 军事| 墨江| 山阳县| 区。| 镇坪县| 礼泉县| 中卫市| 元朗区| 迁西县| 焉耆| 青川县| 宜黄县| 密山市| 金平| 垦利县| 望奎县| 陵水| 马尔康县| 云浮市| 舒城县| 西青区| 越西县| 建宁县| 三河市| 黔西县| 霍山县| 中江县| 尼勒克县| 新邵县| 图们市| 册亨县|