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多方向GAP预测器彩色图像快速边缘检测
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作者 党向盈 鲍蓉 姜代红 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第6期201-203,288,共4页
针对传统梯度调节预测器(GAP)模板进行边缘检测时产生预测错误繁衍的不足,提出改进的多方向GAP预测器模板。首先色融合生成灰度图像;以图像中心划分四个区域,采用并行技术应用多方向GAP模板计算预测值;利用错误反馈信息构建预测误差图像... 针对传统梯度调节预测器(GAP)模板进行边缘检测时产生预测错误繁衍的不足,提出改进的多方向GAP预测器模板。首先色融合生成灰度图像;以图像中心划分四个区域,采用并行技术应用多方向GAP模板计算预测值;利用错误反馈信息构建预测误差图像;再通过梯度直方图计算阈值,分类误差图像边缘;最后Hilditch算法细化边缘。实验证明,该模板方法不仅大大降低了时间复杂度,而且检测的伪边缘较少,细节丰富,得到了视觉质量较好的边缘图像。 展开更多
关键词 梯度调节预测器(gap) 边缘检测 色融合 并行技术 阈值 Hilditch算法
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GAP图像预测算法在FPGA上的快速实现方法
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作者 华赟 胡波 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第14期181-182,192,共3页
GradientAdjustedPrediction(GAP)是一种有效的图像预测方法,该方法通过计算梯度预测当前像素值,特别适用于连续图像的无损压缩。梯度计算需要大量的求“差的绝对值”计算,对于硬件实现需要大量的计算时间。不同的梯度需要不同的程序分... GradientAdjustedPrediction(GAP)是一种有效的图像预测方法,该方法通过计算梯度预测当前像素值,特别适用于连续图像的无损压缩。梯度计算需要大量的求“差的绝对值”计算,对于硬件实现需要大量的计算时间。不同的梯度需要不同的程序分支,造成了程序多次跳转,不利于硬件汇编程序的实现。该文针对这两个问题,提出了使用FPGA实现GAP预测的快速方法。 展开更多
关键词 gap预测 FPGA 流水线
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灰色预测模型在冷轧动态张力控制中的应用 被引量:10
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作者 张岩 邵富群 +1 位作者 王军生 刘云江 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期614-617,共4页
针对PID控制器参数保持不变时很难保证轧机架间张力稳定在裕量范围内的问题.在分析轧机辊缝与速度动态张力控制原理的基础上,推导出机架间张力控制对象的数学模型,并利用灰色预测PID控制方法,实现了机架间张力稳定控制.从仿真数据和实... 针对PID控制器参数保持不变时很难保证轧机架间张力稳定在裕量范围内的问题.在分析轧机辊缝与速度动态张力控制原理的基础上,推导出机架间张力控制对象的数学模型,并利用灰色预测PID控制方法,实现了机架间张力稳定控制.从仿真数据和实际应用结果数据可以得出,此方法对比其他传统PID控制方法,能够有效地保证张力系统较高的动静态控制性能和干扰抑制性能要求,且控制精度更高. 展开更多
关键词 冷轧 张力控制 辊缝调张法 GM(1 1)模型 灰色预测控制
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基于多方向梯度边缘预测器快速边缘检测算法 被引量:4
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作者 党向盈 鲍蓉 姜代红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期674-676,707,共4页
改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域;2)采用并行技术多... 改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域;2)采用并行技术多个方向应用MGEDP模板,分别预测错误值,利用错误反馈信息构建预测误差图像;3)利用大津算法计算阈值,分类误差图像边缘;4)细化边缘;5)合成边缘图像。实验证明:应用并行技术降低了时间复杂度,以中心逐步向四周选择预测参考点避免了误差繁衍,最终得到清晰完整、细节丰富的边缘图像。 展开更多
关键词 梯度自适应预测器 梯度边缘检测 多方向梯度边缘检测预测器 大津算法 并行技术 细化
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无损压缩中基于块的梯度预测模式 被引量:1
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作者 王春洁 沈燕飞 +2 位作者 卢毓海 朱珍民 周应权 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第6期290-294,共5页
为应对自然图像纹理属性的多方向性要求,提出一种基于块的梯度预测模式。对不同的块采用水平、垂直、左斜以及右斜4种扫描方式,并根据图像纹理属性自适应选择扫描方式。块中每个像素则通过加权不同扫描方式下的相邻像素预测得到。实... 为应对自然图像纹理属性的多方向性要求,提出一种基于块的梯度预测模式。对不同的块采用水平、垂直、左斜以及右斜4种扫描方式,并根据图像纹理属性自适应选择扫描方式。块中每个像素则通过加权不同扫描方式下的相邻像素预测得到。实验结果表明,与CALIC单一水平扫描方式的梯度预测方法相比,该方法能有效提高预测精度,且预测残差的零阶熵可降低3%~12%。 展开更多
关键词 梯度预测 扫描模式 压缩 纹理属性 无损编码
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