Contourlet變換結(jié)合了不可分離的方向?yàn)V波組,具備小波所不能表達(dá)的多方向特性,能有效捕獲自然圖像的邊緣輪廓信息。本文分析了圖像ontourlet系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征,并利用廣義高斯函數(shù)對(duì)各子帶系數(shù)層進(jìn)行建模。將此模型應(yīng)用于基于VisTex的自建紋理圖像庫,采用矩匹配估計(jì)法,提取模型參數(shù)集,運(yùn)用K2L距離計(jì)算圖像間的相似度。對(duì)800幅紋理圖像進(jìn)行檢索,本文方法比傳統(tǒng)小波方法的平均檢索查準(zhǔn)率高出約2％到10％不等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法改進(jìn)了導(dǎo)向紋理的描述
標(biāo)簽： Contourlet ontourlet 方向 系數(shù)
上傳時(shí)間： 2016-02-20
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醫(yī)院管理信息系統(tǒng)論文。 醫(yī)院管理信息系統(tǒng)(HIS: Hospital Management Information System)是利用計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)等現(xiàn)代化手段，對(duì)醫(yī)院及其所屬各部門(本系統(tǒng)不包含門診部分)的人流、物流、財(cái)流進(jìn)行綜合管理，對(duì)在醫(yī)療活動(dòng)各階段中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存貯、處理、提取、傳輸、 匯總、加工生成各種信息，從而為醫(yī)院的整體運(yùn)行提供全面的、自動(dòng)化的管理及各種服務(wù)的信息系統(tǒng)。本文簡單介紹了醫(yī)院出入院處、病區(qū)、藥房、藥庫的業(yè)務(wù)流程，在整體分析醫(yī)院各部門以及部門之間的實(shí)際工作業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)之上，結(jié)合管理信息系統(tǒng)開發(fā)的理念，開發(fā)和完成了系統(tǒng)的模塊設(shè)計(jì)、實(shí)體-聯(lián)系圖(E-R圖)設(shè)計(jì)、關(guān)系模式設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、代碼設(shè)計(jì)、人機(jī)界面設(shè)計(jì)， 并在Delphi7.0和SQL2000上編程實(shí)現(xiàn)了住院管理、藥品庫房管理功能模塊。
標(biāo)簽： Information Management Hospital System
上傳時(shí)間： 2013-12-28
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本論文的主要工作在于引入了一種新的特征提取方法----獨(dú)立分量分析。獨(dú)立分量分析的根本原理是通過分析多維觀測數(shù)據(jù)間的高階統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，找出相互獨(dú)立的隱含信息成分，完成分量間高階冗余的去除及獨(dú)立信源的提取
上傳時(shí)間： 2016-04-28
上傳用戶：zhouchang199
利用同一密鑰的混沌序列對(duì)經(jīng)過置亂的水印信息實(shí)現(xiàn)雙重加密，考慮小波變換的能量分布問題，把水印信息嵌入低頻系數(shù)中，確保水印信息的可靠性。提取時(shí)利用圖像復(fù)原方法實(shí)現(xiàn)盲檢測。
上傳時(shí)間： 2013-12-28
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針對(duì)目前的基于特征的圖像檢索中沒有有效地結(jié)合圖像中對(duì)象空間信息的問題，提 出了一種新的融合了顏色、空間和紋理特征的圖像特征提取及匹配方法。為了減少時(shí)間 間復(fù)雜度，首先通過基于普通顏色直方圖的檢索得到初始圖像集合，然后根據(jù)提出的結(jié)合空間、紋理特征加權(quán)度量對(duì)初始圖像集合再進(jìn)行檢索，從而得到最后更符合要求的相似圖象
標(biāo)簽： 特征 圖像檢索 對(duì)象 結(jié)合圖
上傳時(shí)間： 2014-01-10
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車輛GPS數(shù)據(jù)的提取，得到具體的地理位置信息
標(biāo)簽： GPS 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2016-05-28
上傳用戶：清風(fēng)冷雨
使用AVR單片機(jī)解析出GPSRM數(shù)據(jù)段的信息，提取時(shí)間、經(jīng)緯度、指示出南北半球及東西經(jīng)、日期、以及當(dāng)前數(shù)據(jù)是否有效的標(biāo)識(shí)位，并將這些信息顯示在1602液晶屏上。
標(biāo)簽： GPSRM AVR 單片機(jī) 數(shù)據(jù)段
上傳時(shí)間： 2016-06-04
上傳用戶：sz_hjbf
基于視覺傳感器實(shí)現(xiàn)道路信息的理解是目前移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航的重要研究方向，其中道路圖象的正確分割 是提取有效路徑信息的關(guān)鍵。該文針對(duì)復(fù)雜、干擾因素多的室外環(huán)境下傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)道路圖象正確分割的問題，提 出了一種基于’() 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路圖象分割方法。該方法通過選取道路圖象的歸一化色彩分量為特征向量，應(yīng)用基于 ’() 學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行道路與非道路識(shí)別；為解決環(huán)境噪聲對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的影響，本文設(shè)計(jì)了串行級(jí)聯(lián) 式四階形態(tài)濾波器實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的分割圖象的濾波處理。通過對(duì)實(shí)測圖象進(jìn)行分割處理驗(yàn)證了該方法的有效性 和魯棒性，可用于室外環(huán)境下機(jī)器人的實(shí)時(shí)視覺導(dǎo)航控制。
標(biāo)簽： 視覺傳感器 移動(dòng)機(jī)器人 導(dǎo)航 方向
上傳時(shí)間： 2016-07-18
上傳用戶：lnnn30
提出了一種基于CCD圖像的塑料齒輪齒形缺陷檢測方法。采用A102FCCD數(shù)字?jǐn)z像頭采集塑料齒輪的圖像, 經(jīng) 過IEEE1394數(shù)字接口卡傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。對(duì)含有噪聲的原始數(shù)字圖像實(shí)施平滑處理、圖像分割、輪廓提取及細(xì)化等處理, 使圖像轉(zhuǎn)變成易于檢測的單像素寬邊緣信息。檢測了齒輪中心孔的圓心, 進(jìn)而對(duì)齒輪齒形缺陷進(jìn)行檢測。理論分析及實(shí)驗(yàn) 結(jié)果表明該方法檢測速度快、精度高, 滿足產(chǎn)品在線檢測的要求。
上傳時(shí)間： 2016-07-18
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從公路路面光條中心圖像中提取光條中點(diǎn)的坐標(biāo)，從而給出路面輪廓信息
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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