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cardetection
- 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,63
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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
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- 介绍了一种基于低成本CMOS摄像头的智能监控系统,实现了现场监控的实时化、智能化。系统可自动判别危险程度,可分别提供绿色、黄色和红色报警信息,并驱动相关附属设备工作。针对图像传输过程中的噪声,系统采用了对噪声图像使用局部算子的滤波技术来提高图像质量。根据对静态图像进行三原色分离后误差域的研究,达到背景与图像分离的目的,成功实现了图像的获取和处理。在低成本投入下,以简单的配置和简便的操作达到了高性能监控系统的功能。
基于EKF的多MEMS传感器姿态测量系统.caj
- 摘 要:姿态信息是飞行控制中最关键的参数之一,因此姿 态测量成为飞行控制系统首要解决的问题。利用多MEMS 传感器研制了一种微型姿态测量系统。利用三轴MEMS加 速度计和三轴MEMS陀螺数据,由方向余弦矩阵的姿态表 示形式推导了扩展Kalman滤波方程,解算出飞行器的俯仰 角和横滚角;设计专家系统判断飞行器的运动状态,并根据 该状态调整滤波算法中的测量噪声矩阵,使系统可同时满足 静态情况和动态情况的使用;利用空速和高度数据对俯仰 角进行修正,利用GPS解算航向角。将实验结果与国外最新 的商用自动
带噪图像中值滤波
- 本文根据对原始纯净图像进行的椒盐加噪处理，提出了利用中值滤波法消除图像噪声的实用方法。使用软件工具MATLAB快速地实现了图像的中值滤波。此文阐述了中值滤波的原理、算法以及利用MATLAB软件的仿真。在图像处理中利用中值滤波法消除图像中的噪声是图像噪声处理的常用方法。
基于MATLAB的带噪图像的中值滤波
- 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术，在图像处理中，它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
自适应加权中值滤波算法
- 提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后 根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分 组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波。计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪 声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能。-A similarity function based on adaptive weighted medi
Adaptive_blind_watermark_algorithm
- 一种嵌入可读水印的自适应盲水印算法， 本文提出了一种基于DWT的嵌入可读水印的自适应盲水印算法,通过分析图像经离散小波变换后细 节子带系数的特性,把细节子带系数的均值和方差作为水印信息的一部分来自适应地修改图像小波分解后某些细节 子带的系数值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折 衷. 同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测. 这里的水印是一幅有实际意义的二值图像. 实 验结果和攻击测试表明,本文提出的算
LabVIEWlvboqifangzhen
- 通过对IIR数字滤波器算法的研究,得出IIR数字滤波器的设计方案.经过仿真实验表明该滤波器能够滤除信号中的噪声,滤波效果良好 -Of IIR digital filter algorithm, derived IIR digital filter design. After simulation results show that the filter can filter out the noise signal, filter results
HFilterTechnologyinIntegratedNavigationSystem
- 研究了自主水下航行器组合导航系统精度.仿真结果表明,在有色噪声情况下,组合导航系统有效地克服了传统滤波容易发散的缺点.-Studied the combination of autonomous underwater vehicle navigation system accuracy. The simulation results show that in the case of colored noise, integrated navigation system to effectivel
ADPF
- 基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法, 在定义综合性能风险函数的基础, 推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式, 使得在跟踪过程中, 可以根据目标的机动情况在线调节粒子数, 以使跟踪性能 达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验, 结果表明, 自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法, 跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.17倍。-Based on statistical decision rules of the number of adap
vvvvv
- 图像在获取、传愉和存储过程中, 由于受多种原因如模糊、失真、噪声等的影响, 会造成图像质的下降。维纳滤波是一 种常见的图像复原方法, 该方法的思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则来复原图像。但是该法其有一定的限 制性, 本文在分析维纳滤波复原图像的基础上, 针对维纳滤波复原过程中产生的振铃效应, 提出了基于维纳滤波图像复原的 改进算法。该葬法通过分析图像的边界条件, 来用对图像边界进行处理的方法, 将图像在边界处对称化。实脸结果表明, 该 方法有效地降低了维纳滤波图像复原
Particle_filter
- 基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒
gy
- 加椒盐噪声，二维高斯低通滤波器，计算二维线性滤波-Add salt and pepper noise, Gaussian low-pass filter to calculate two-dimensional linear filtering
lunwen
- 本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。-This paper introduces the voice signal acquisition and analysis of the history and characteristics of speech signals, sampling and analysis methods, and thro
Designandrealizationofadaptivenoisecancellerbasedo
- 阐述了自适应噪声抵消(ANC)技术的基本原理,基于自适应滤波器的原理,设计了自适应噪声抵消器 在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了自适应噪声抵消器的核心———LMS自适应滤波算法。在MATLAB中的Simulink下,建立了自适应噪声抵消器的模型,并通过设置不同的参数进行仿真,结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号。最后对系统进行了性能分析,给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求 -This paper elaborated the basic theory
卡尔曼滤波算法C语言实现
- 数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用
滤波
- matlab下的图像高斯噪声、椒盐噪声的基本滤波方法程序(Basic image filtering method program under Matlab)
adaptive filter
- 介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均 方 (LMS, Least Mean Squares) 、归一化 LMS(NLMS, Normalized Least Mean Squares) 和递推最小二乘 (RLS, Recursive Least Squares) 三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明，这 几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下， RLS 算法 具有良好的收敛性
第九章 图形界面编程
- 生成一个采样频率2000，由50Hz、120Hz、200Hz正弦信号以及噪声信号组成的数字信号，滤掉150Hz>f>100Hz的频率，计算并显示滤波前后的原始数据波形以及功率谱密度。(generating a sampling frequency of 2000, a digital signal composed of 50Hz, 120Hz, 200Hz sine and noise signals, filter out the frequency of 150Hz>f&