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顯示面板價格下跌彩電市場繼續(xù)表現(xiàn)強者恒強行情

2016,，中國彩電市場開門迎喜,。1月份適逢農(nóng)歷春節(jié)商戰(zhàn)，彩電市場繼續(xù)表現(xiàn)強者恒強行情,。

發(fā)表于：2/17/2016

基于Labelme的參考圖像的手工分割

圖像分割算法雖然已經(jīng)有了大量的研究,，但沒有適用于所有圖像的通用分割算法。因此針對不同圖像的實際情況,，需要進行大量的實驗來選擇最優(yōu)的分割算法,。通過比較算法分割得到的結果圖像與對應手工分割得到的參考圖像之間的差異,，可以得到一種圖像分割算法的性能評價,，因此本文提出一種參考圖像的獲取方法。通過結合算法和LabelMe在線注釋軟件,，該方法能夠方便地完成圖像中各種目標邊界的定位并保存圖像,。

發(fā)表于：2/13/2016

DCT變換域中的自適應圖像水印算法

提出了一種基于DCT變換的數(shù)字水印算法，該方法能夠自適應地選取水印嵌入位置,，依據(jù)人類視覺特性,，合理地分配不同嵌入位置處嵌入的水印強度。另外,，結合混沌序列和置亂技術,，增強了水印的抗攻擊能力。經(jīng)實驗驗證,，該方法基本上滿足不可見性和魯棒性要求,，尤其具有較強的抗JPEG壓縮攻擊的能力。

發(fā)表于：2/11/2016

基于安卓手機的液晶屏數(shù)字識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

針對帶有七段碼的數(shù)字液晶屏,，設計了一種基于安卓手機的液晶屏數(shù)字識別系統(tǒng),。通過手機拍照獲取液晶屏圖像，利用安卓本地接口功能調(diào)用計算機視覺庫,，對圖像進行處理,；針對圖像的傾斜問題，通過圖像預處理和霍夫變換取得圖像傾斜角,，并進行傾斜矯正,；利用直方圖對數(shù)字字符進行分割,，以網(wǎng)格法提取字符的特征值，用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行液晶屏數(shù)字字符的識別,。實際檢測結果表明識別率很高,，而且識別速度很快，該系統(tǒng)基于安卓手機,，使用方便,，便于攜帶，可以實時操作,。

發(fā)表于：2/10/2016

結合蟻群和自動區(qū)域生長的彩色圖像分割算法

為克服傳統(tǒng)區(qū)域生長算法對初始種子像素選擇以及生長順序魯棒性較差等缺點,，提出了一種基于蟻群算法優(yōu)化區(qū)域生長的彩色圖像分割方法。首先,，根據(jù)給定閾值,，利用蟻群算法自動選取種子像素，然后,，根據(jù)相鄰距離di和相似度值d（Hi,，Hj）的值選取生長及終止準則，最后利用數(shù)學形態(tài)學方法對分割結果進行優(yōu)化,。通過與JSEG和SRG算法比較發(fā)現(xiàn),，所提出的改進算法在分割準確性上具有明顯優(yōu)勢。

發(fā)表于：2/10/2016

二維經(jīng)驗模態(tài)分解域的新型HMT模型圖像去噪

二維經(jīng)驗模態(tài)分解（Bidimensional Empirical Mode Decompositio,，BEMD）是一種優(yōu)秀的多尺度幾何分析工具,，特別適用于非線性、非平穩(wěn)信號的分析處理,。以BEMD與新型隱馬爾可夫樹（Hidden Markov Tree,，HMT）模型理論為基礎，提出了一種基于BEMD的新型HMT模型的圖像去噪算法,。該算法的基本思想是,，首先對含噪圖像進行BEMD變換，然后采用新型HMT模型對BEMD系數(shù)進行建模,，并通過期望最大（EM）算法對圖像BEMD的HMT模型參數(shù)進行估計,，最后對訓練后的BEMD系數(shù)進行逆變換，以獲得去噪圖像,。仿真實驗結果表明,，該算法不僅擁有較強的抑制噪聲能力，而且具有較好的邊緣保護能力,，其整體性能優(yōu)于現(xiàn)有HMT圖像去噪方案,。

發(fā)表于：2/8/2016

高光譜圖像目標檢測研究進展

目標檢測是高光譜遙感領域一個重要研究方向，其在礦物勘探和國防偵查等領域都有著廣泛的應用,。簡明,、系統(tǒng)地介紹了高光譜圖像目標檢測中的一些關鍵算法及其在實際應用中存在的問題,，并對未來發(fā)展方向進行了展望。

發(fā)表于：2/6/2016

基于EnFCM的海量圖像聚類分割算法的并行研究

圖像分割的處理速度成為大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)處理的瓶頸,。本文提出一種基于EnFCM的圖像聚類分割模型,，直接對圖像像素的灰度級進行聚類，能顯著提高圖像聚類分割的處理速度,。為進一步提高處理速度,，結合EnFCM圖像聚類分割模型特點，設計了三種并行優(yōu)化策略——純MPI并行方法,、MPI+OpenMP混合編程方法和CUDA并行架構方法,，使其適合于大規(guī)模圖像處理。實驗結果表明,，提出的三種并行優(yōu)化策略都取得良好的加速效果,。

發(fā)表于：2/5/2016

基于CLBP,、改進KPCA和RF的牛肉大理石紋評級

為進一步提高牛肉大理石紋評級的正確率，提出了基于完整局部二值模式（Completed Local Binary Pattern,，CLBP）,、改進核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）和隨機森林（Random Forests,，RF）的牛肉大理石紋評級方法,。首先，利用CLBP提取牛肉大理石紋圖像的紋理特征,；其次，采用混沌蜂群算法對KPCA的核參數(shù)進行優(yōu)化,，使KPCA的降維效果和特征提取達到最優(yōu),，獲得表征牛肉大理石紋樣本圖像的特征向量；最后,，使用隨機森林完成牛肉大理石紋樣本的分級識別,，獲得最終評級結果。大量實驗結果表明,，與基于分形維和圖像特征的方法,、基于灰度共生矩陣和BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡法相比，本文方法所得識別率最高,。

發(fā)表于：2/5/2016

超三星蘋果將成全球最大芯片消耗大戶

市場研究公司Gartner最近發(fā)布了2015年全球半導體消耗報告,。據(jù)稱，三星和蘋果芯片消耗頗為驚人,，兩家連續(xù)5年一直占據(jù)榜單的前兩位,，2015年三星蘋果半導體消耗占比達到17.7%,，總共消耗了價值590億美元的芯片。

發(fā)表于：2/5/2016

群創(chuàng)繼續(xù)研發(fā)柔性OLED面板

很早之前我們就聽說群創(chuàng)光電要進軍OLED面板市場,，早在2012年,，群創(chuàng)已承諾生產(chǎn)小型OLED面板，但是該計劃從未實現(xiàn),。而現(xiàn)在群創(chuàng)光電總經(jīng)理表示,，2017年高端智能手機將有望采用有機發(fā)光二極體(OLED)面板，公司將繼續(xù)研發(fā)柔性OLED面板,。

發(fā)表于：2/5/2016

無償安裝LED路燈該如何賺錢

在某省中心城市,，一個新創(chuàng)企業(yè)承諾免費為城市實施LED路燈改造，當?shù)卣疀]出一分錢,，而這個公司也沒有虧本,，反而還賺了一筆錢。這是怎么做到的,？這對創(chuàng)業(yè)者有何啟示,？

發(fā)表于：2/5/2016

OLED+HDR引領未來顯示技術新風向創(chuàng)維助推產(chǎn)業(yè)變革

近日，在北京召開了由中國消費電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心主辦的“2016中國平板顯示產(chǎn)業(yè)趨勢研討會”,。本次研討會主要討論了中國平板顯示產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級現(xiàn)狀以及未來發(fā)展趨勢,，并對為推動平板顯示產(chǎn)業(yè)鏈合作共贏做出積極貢獻的優(yōu)秀企業(yè)進行了表彰，創(chuàng)維榮獲產(chǎn)業(yè)合作共贏獎,。創(chuàng)維作為中國首家規(guī)模量產(chǎn)4K OLED電視的民族品牌,，一直備受業(yè)內(nèi)的矚目。對于2016年的平板顯示產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢,，創(chuàng)維彩電事業(yè)部總裁劉棠枝表示,，2016年將是OLED、HDR技術推廣和爆發(fā)的一年,，創(chuàng)維的目標是成為中國乃至世界OLED電視的第一品牌,，未來也會用OLED電視來助推創(chuàng)維的國際化發(fā)展。

發(fā)表于：2/5/2016

基于活動輪廓模型的腦部醫(yī)學圖像彈性配準

針對傳統(tǒng)互信息彈性配準方法在醫(yī)學圖像應用上計算量大,、處理速度慢的問題提出了一種基于活動輪廓模型（CVL-BFGS）醫(yī)學圖像配準方法,。該算法結合了圖像局部輪廓信息和全局變化信息，通過提取圖像的邊緣輪廓,，可以有效地挖掘輪廓信息,，并克服了彈性配準算法容易陷入局部極值問題，使圖像配準的結果更加穩(wěn)定,。同時該算法為全局互信息配準提供一個通過局部配準得到的更優(yōu)初始值,，從而降低了整體配準的迭代次數(shù)，提高圖像配準效率，并證明了該算法的魯棒性和有效性,。

發(fā)表于：2/4/2016

基于ViBe算法及Canny邊緣檢測的運動目標提取

為了能快速提取視頻監(jiān)控中的運動目標,，提出將ViBe算法與Canny邊緣檢測算法相結合快速準確提取運動目標的方法。該方法利用ViBe算法檢測運動目標,，運用Canny算子提取運動目標邊緣輪廓,，并將其與通過區(qū)域填充得到的精確運動目標相“與”，獲取運動目標準確的外邊界,；通過膨脹,、腐蝕、閉運算等數(shù)學形態(tài)學圖像處理,，得到運動目標完整檢測區(qū)域,，結合相對應視頻序列幀可以提取運動目標。實驗表明,，該方法可以快速,、實時地提取多運動目標。

發(fā)表于：2/4/2016