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基于灰度共生矩陣特征圖像的織物疵點(diǎn)檢測(cè)方法

提出一種由灰度共生矩陣生成相應(yīng)特征圖像的算法,，進(jìn)行了圖像分割和織物疵點(diǎn)檢測(cè),。先將織物疵點(diǎn)圖像進(jìn)行灰度級(jí)量化至16級(jí)，再提取0°，45°,，90°,，135°四個(gè)方向上的灰度共生矩陣,，通過(guò)計(jì)算灰度共生矩陣中的熵,、相關(guān)性、對(duì)比度,、差異性,、逆差矩共五種特征值并生成相應(yīng)的特征圖像，對(duì)常見(jiàn)的5種織物疵點(diǎn)進(jìn)行了分割檢測(cè)實(shí)驗(yàn),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明基于灰度共生矩陣生成特征圖像的檢測(cè)算法是一種檢測(cè)效果良好的疵點(diǎn)檢測(cè)方法,。

發(fā)表于：2/23/2016

一種圖像亞像素邊緣檢測(cè)算法的改進(jìn)研究

為了提高刀具預(yù)調(diào)測(cè)量?jī)x的檢測(cè)精度，提出了一種改進(jìn)的圖像快速亞像素邊緣檢測(cè)算法——基于正交多項(xiàng)式擬合的亞像素邊緣檢測(cè)算法,。首先,，利用傳統(tǒng)的Sobel算子完成邊緣點(diǎn)整像素級(jí)別的檢測(cè)，確定邊緣的主體區(qū)域,；然后,，過(guò)邊緣點(diǎn)沿邊緣法線方向拓展像素，取一系列像素點(diǎn)并計(jì)算其灰度值,；最后根據(jù)像素點(diǎn)灰度分布的數(shù)學(xué)特征,，利用正交多項(xiàng)式和最小二乘法求擬合函數(shù)，通過(guò)擬合曲線確定圖像邊緣點(diǎn)的精確位置,，實(shí)現(xiàn)圖像亞像素邊緣檢測(cè),。實(shí)驗(yàn)證明，該算法運(yùn)行時(shí)間短,，約為0.63 s,；檢測(cè)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(cè)算法,。該算法簡(jiǎn)單、高效,，但是在自然圖像顯著目標(biāo)檢測(cè)中,，存在顯著區(qū)域中心像素抑制、顯著目標(biāo)不突出等問(wèn)題,，故對(duì)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(cè)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(shí)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(jì)

研究了紅藍(lán)眼鏡的立體顯示原理，設(shè)計(jì)了基于紅藍(lán)眼鏡的立體視頻播放器,。這個(gè)設(shè)計(jì)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(guò)軟件實(shí)現(xiàn)了立體視頻的播放,。主觀實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，設(shè)計(jì)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(diǎn)

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(méi)有太大突破,，但是對(duì)于曲面顯示器的推廣,，廠商還是抱有非常不錯(cuò)的信心。其實(shí)從2015年開(kāi)始,，三星,、LG以及AOC、優(yōu)派等企業(yè)就開(kāi)始主推曲面顯示器,，相信進(jìn)入2016年這種產(chǎn)品將迎來(lái)新的高潮,。

發(fā)表于：2/23/2016

理性解析未來(lái)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(wú)疑問(wèn)這種材料不能滿足未來(lái)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(wèn)題，都使得液晶在升級(jí)上已經(jīng)沒(méi)有太多的空間,。因此未來(lái)的顯示世界還需要新的技術(shù)來(lái)刺激,。今天我們就來(lái)看看顯示技術(shù)的發(fā)展，看看我們?cè)诓煌娘@示領(lǐng)域,，都有哪些新的可能,。

發(fā)表于：2/23/2016

甜蜜點(diǎn)來(lái)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(chǎng)，專攻LED燈泡,。經(jīng)濟(jì)部統(tǒng)計(jì)處資料顯示,，臺(tái)灣LED產(chǎn)值也連五年持續(xù)成長(zhǎng)，去年超過(guò)35億元,，年增率達(dá)45%,。工研院更預(yù)估，2016年LED照明市場(chǎng)滲透率將達(dá)32.7%,，創(chuàng)下近年新高,，顯示LED照明市場(chǎng)甜蜜點(diǎn)將正式來(lái)臨。

發(fā)表于：2/23/2016

彎的更精彩曲面顯示器是2016年重點(diǎn)

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(méi)有太大突破,，但是對(duì)于曲面顯示器的推廣，廠商還是抱有非常不錯(cuò)的信心,。其實(shí)從2015年開(kāi)始,，三星、LG以及AOC,、優(yōu)派等企業(yè)就開(kāi)始主推曲面顯示器,，相信進(jìn)入2016年這種產(chǎn)品將迎來(lái)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(zhǎng)

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(duì)附加式觸控面板市場(chǎng)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(jì)時(shí)記分系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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

發(fā)表于：2/22/2016

一種基于分配的車隊(duì)自組網(wǎng)節(jié)點(diǎn)接入機(jī)制

通過(guò)分析自組網(wǎng)中不同接入機(jī)制對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信性能產(chǎn)生的影響,，根據(jù)車隊(duì)自身的特點(diǎn),，針對(duì)車隊(duì)自組網(wǎng)的組織形式提出了一種基于分配的節(jié)點(diǎn)接入機(jī)制。該機(jī)制將競(jìng)爭(zhēng)信息與業(yè)務(wù)信息相分離,，有效地克服了車隊(duì)自組網(wǎng)中競(jìng)爭(zhēng)信息對(duì)正常業(yè)務(wù)信息造成干擾的問(wèn)題,，提高了車隊(duì)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(shí),，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(jiàn)一斑。不過(guò)隨著新生代消費(fèi)群體的成長(zhǎng)壯大,，主流消費(fèi)群體對(duì)娛樂(lè)顯示設(shè)備智能化程度,、娛樂(lè)功能的多樣化以及視覺(jué)體驗(yàn)感等都有了更高的需求，而普通液晶電視顯然無(wú)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(duì)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(jì)算出相應(yīng)的對(duì)比度信息,，以實(shí)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(guò)實(shí)際的實(shí)驗(yàn)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(duì)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(cuò)誤的相似圖像組，但對(duì)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(duì)于初始輪廓的敏感性,，對(duì)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(dòng)輪廓模型來(lái)分割相似圖像組,。該模型首先結(jié)合LBF模型來(lái)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(lái)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(shí)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