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一種圖像亞像素邊緣檢測算法的改進(jìn)研究

為了提高刀具預(yù)調(diào)測量儀的檢測精度，提出了一種改進(jìn)的圖像快速亞像素邊緣檢測算法——基于正交多項式擬合的亞像素邊緣檢測算法。首先，利用傳統(tǒng)的Sobel算子完成邊緣點整像素級別的檢測，確定邊緣的主體區(qū)域；然后，過邊緣點沿邊緣法線方向拓展像素，取一系列像素點并計算其灰度值；最后根據(jù)像素點灰度分布的數(shù)學(xué)特征，利用正交多項式和最小二乘法求擬合函數(shù)，通過擬合曲線確定圖像邊緣點的精確位置，實現(xiàn)圖像亞像素邊緣檢測。實驗證明，該算法運(yùn)行時間短，約為0.63 s；檢測精度高，可達(dá)0.1 pixels。

發(fā)表于：2/23/2016

基于改進(jìn)的FT算法在自然圖像中的應(yīng)用研究

FT算法是在空間頻域內(nèi)的顯著目標(biāo)檢測算法。該算法簡單、高效，但是在自然圖像顯著目標(biāo)檢測中，存在顯著區(qū)域中心像素抑制、顯著目標(biāo)不突出等問題，故對FT算法進(jìn)行改進(jìn)。首先，在特征提取階段，除了提取顏色和亮度信息外，改進(jìn)的FT算法還提取圖像的邊緣信息，利用Canny算子檢測圖像的邊緣并用梯度算子表示邊緣特征，使得顯著區(qū)域的邊界信息更加豐富；然后，利用中心優(yōu)先規(guī)則線性處理顯著圖，提高顯著區(qū)域的中心像素的亮度，突出顯著區(qū)域，去除冗余信息。仿真結(jié)果表明改進(jìn)的FT算法是切實可行的。

發(fā)表于：2/23/2016

基于紅藍(lán)眼鏡的立體視頻播放器設(shè)計

研究了紅藍(lán)眼鏡的立體顯示原理，設(shè)計了基于紅藍(lán)眼鏡的立體視頻播放器。這個設(shè)計主要包括YUV與RGB之間的轉(zhuǎn)換、BMP文件的讀寫和立體視頻的合成等，最后通過軟件實現(xiàn)了立體視頻的播放。主觀實驗結(jié)果表明，設(shè)計的立體視頻播放器能產(chǎn)生較好的立體效果。

發(fā)表于：2/23/2016

彎的更精彩曲面顯示器是2016年重點

2016年顯示器行業(yè)依舊按照自己的節(jié)奏發(fā)展著，雖然很多人認(rèn)為顯示器行業(yè)的創(chuàng)新沒有太大突破，但是對于曲面顯示器的推廣，廠商還是抱有非常不錯的信心。其實從2015年開始，三星、LG以及AOC、優(yōu)派等企業(yè)就開始主推曲面顯示器，相信進(jìn)入2016年這種產(chǎn)品將迎來新的高潮。

發(fā)表于：2/23/2016

理性解析未來顯示技術(shù)四種可能

液晶面板是目前流行的顯示材質(zhì)，但是毫無疑問這種材料不能滿足未來的顯示的更新?lián)Q代的需求。液晶采用背光的模式，以及液晶面板本身顯示具有的問題，都使得液晶在升級上已經(jīng)沒有太多的空間。因此未來的顯示世界還需要新的技術(shù)來刺激。今天我們就來看看顯示技術(shù)的發(fā)展，看看我們在不同的顯示領(lǐng)域，都有哪些新的可能。

發(fā)表于：2/23/2016

甜蜜點來了 LED漸取代省電燈泡

美商奇異（GE）在美宣布退出省電燈泡市場，專攻LED燈泡。經(jīng)濟(jì)部統(tǒng)計處資料顯示，臺灣LED產(chǎn)值也連五年持續(xù)成長，去年超過35億元，年增率達(dá)45%。工研院更預(yù)估，2016年LED照明市場滲透率將達(dá)32.7%，創(chuàng)下近年新高，顯示LED照明市場甜蜜點將正式來臨。

發(fā)表于：2/23/2016

彎的更精彩曲面顯示器是2016年重點

2016年顯示器行業(yè)依舊按照自己的節(jié)奏發(fā)展著，雖然很多人認(rèn)為顯示器行業(yè)的創(chuàng)新沒有太大突破，但是對于曲面顯示器的推廣，廠商還是抱有非常不錯的信心。其實從2015年開始，三星、LG以及AOC、優(yōu)派等企業(yè)就開始主推曲面顯示器，相信進(jìn)入2016年這種產(chǎn)品將迎來新的高潮。

發(fā)表于：2/23/2016

1T2R觸控面板引入 LCD on-cell預(yù)期隨之增長

2015年顯示器面板制造商例如日本顯示器、三星顯示器、LG顯示器、天馬、京東方、友達(dá)光電、群創(chuàng)光電等明顯增加了嵌入式觸控面板的供應(yīng)量，例如LCD in-cell、LCD on-cell以及AMOLED on-cell類型，這對附加式觸控面板市場產(chǎn)生了巨大的影響。

發(fā)表于：2/23/2016

基于通用大屏顯示足球計時記分系統(tǒng)設(shè)計

分析了當(dāng)前足球比賽大屏顯示系統(tǒng)存在的問題，提出一種基于多視圖模板適配的通用大屏顯示及計時記分系統(tǒng)設(shè)計方法，較好地解決不同場館比賽的計時記分控制、多個大屏顯示等問題，并詳細(xì)介紹相關(guān)技術(shù)的結(jié)構(gòu)模型和實現(xiàn)算法。

發(fā)表于：2/22/2016

一種基于分配的車隊自組網(wǎng)節(jié)點接入機(jī)制

通過分析自組網(wǎng)中不同接入機(jī)制對網(wǎng)絡(luò)通信性能產(chǎn)生的影響，根據(jù)車隊自身的特點，針對車隊自組網(wǎng)的組織形式提出了一種基于分配的節(jié)點接入機(jī)制。該機(jī)制將競爭信息與業(yè)務(wù)信息相分離，有效地克服了車隊自組網(wǎng)中競爭信息對正常業(yè)務(wù)信息造成干擾的問題，提高了車隊通信的性能

發(fā)表于：2/22/2016

IHS 2016年柔性O(shè)LED需求將大幅攀升

IHS稱，隨著三星Galaxy Edge系列手機(jī)和蘋果手表的大賣，柔性AMOLED的需求正大幅度上升，顯示器制造商正積極擴(kuò)大產(chǎn)能和柔性O(shè)LED技術(shù)的投資。

發(fā)表于：2/22/2016

智能投影干倒智能電視有幾分勝算

九十年代時，電視機(jī)成為結(jié)婚必備的三大件之一，它在人們生活中的地位可見一斑。不過隨著新生代消費(fèi)群體的成長壯大，主流消費(fèi)群體對娛樂顯示設(shè)備智能化程度、娛樂功能的多樣化以及視覺體驗感等都有了更高的需求，而普通液晶電視顯然無法完全滿足這類消費(fèi)者。

發(fā)表于：2/22/2016

基于小波分解的分層自適應(yīng)圖像增強(qiáng)

針對具有豐富紋理細(xì)節(jié)的圖像的增強(qiáng)，本文提出了一種基于小波低頻自適應(yīng)分層的算法。該算法根據(jù)圖像小波分解的低頻部分計算出相應(yīng)的對比度信息，以實現(xiàn)自適應(yīng)分層，然后依據(jù)分層的結(jié)果確定自適應(yīng)增強(qiáng)函數(shù)，最后達(dá)到不同程度的增強(qiáng)效果。通過實際的實驗表明，所提出的基于小波分解的分層自適應(yīng)增強(qiáng)算法對具有豐富紋理細(xì)節(jié)的圖片具有較好的增強(qiáng)效果，能夠有效地提高圖像質(zhì)量。

發(fā)表于：2/21/2016

基于雙重輪廓演化曲線的相似圖像組分割模型

ACGS（Active Contours With Group Similarity）模型在CV模型的基礎(chǔ)上結(jié)合了矩陣的低秩性約束，能較好地分割目標(biāo)特征缺失或錯誤的相似圖像組，但對于灰度不均的相似圖像組分割效果較差。而雙重輪廓演化曲線的圖像分割水平集模型在LBF模型的基礎(chǔ)上引入了目標(biāo)內(nèi)外兩條輪廓曲線，很好地克服了LBF模型對于初始輪廓的敏感性，對于灰度不均的單張圖像分割效果較好。受此啟發(fā)，本文提出了基于雙重輪廓演化曲線的活動輪廓模型來分割相似圖像組。該模型首先結(jié)合LBF模型來更好地分割灰度不均的圖像；其次利用ACGS模型的低秩性質(zhì)來保持圖像間的相似程度，從一定程度上改善了LBF模型在能量函數(shù)最小化時易陷入局部極小值的情形；最后引入目標(biāo)內(nèi)外的兩條輪廓曲線

發(fā)表于：2/21/2016

貓群算法仿生計算在圖像聚類分析中的應(yīng)用

針對傳統(tǒng)優(yōu)化算法在圖像聚類分析中存在的復(fù)雜度高、容易陷入局部最優(yōu)解的問題，提出了使用貓群算法求解圖像聚類問題。該算法通過分組和混合策略的機(jī)制進(jìn)行信息傳遞，用貓記憶當(dāng)前群體中的全局最優(yōu)解來更新自身，提高了算法的搜索能力；闡述了貓群算法的搜尋模式和跟蹤模式，討論了兩種模式下貓群的速度、位置更新公式；并說明了利用該算法求解圖像聚類分析問題的具體步驟。通過實驗驗證了貓群算法在圖像聚類分析中的有效性和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：2/21/2016