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基于粒子群算法的图像椒盐噪声去除算法 被引量:8
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作者 张爱玲 李鹏 刘晟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期301-305,共5页
针对图像中的椒盐噪声消除问题,提出了一种基于粒子群算法的自适应开关中值滤波算法。提出的滤波器算法主要由两大阶段组成:噪声检测阶段和噪声滤除阶段。与标准中值滤波相比,提出的自适应开关中值滤波算法能够生成污染图像的噪波图。... 针对图像中的椒盐噪声消除问题,提出了一种基于粒子群算法的自适应开关中值滤波算法。提出的滤波器算法主要由两大阶段组成:噪声检测阶段和噪声滤除阶段。与标准中值滤波相比,提出的自适应开关中值滤波算法能够生成污染图像的噪波图。通过噪波图可以得到图像的污染和未污染像素信息。在滤除过程中,滤波器计算出未污染相邻像素的中值并且替换污染像素。仿真实验结果证实了所提算法的有效性,其能够有效地提高图像的峰值信噪比和图像质量;相比现有其他方法,所提算法的去噪效果更好。 展开更多
关键词 中值滤波 粒子群算法 噪声消除 椒盐噪声 图像去噪 PSNR NMSE
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基于分数阶微分的Kinect传感器深度图像阴影检测方法(英文) 被引量:2
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作者 张彤 刘晟 曹霆 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期305-313,共9页
深度图像作为Kinect传感器的重要组成部分,其获得的深度图像往往伴随着不可避免和无法预知的阴影噪声,这也极大地影响并制约其在三维可视化等方面的应用及研究。因此,针对深度图像提出了一种基于分数阶微分的阴影检测方法。在研究分数... 深度图像作为Kinect传感器的重要组成部分,其获得的深度图像往往伴随着不可避免和无法预知的阴影噪声,这也极大地影响并制约其在三维可视化等方面的应用及研究。因此,针对深度图像提出了一种基于分数阶微分的阴影检测方法。在研究分数阶微分定义的Tiansi模板基础上,设计并实现了一种非线性拉伸算子。该算子在0.6阶次可以增强阴影区域边界信息的同时实现阴影的有效检测。通过分析比较发现,该方法在F测度的评价体系中可以达到0.971,而其他传统的检测方法均小于0.7。实验结果证明文中提出方法可以有效实现深度图像的阴影检测。 展开更多
关键词 深度图像 噪声检测 分数阶微分 阴影检测
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一种用于时延积分CMOS图像传感器的10 bit全差分双斜坡模数转换器 被引量:2
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作者 张鹤玖 余宁梅 +1 位作者 吕楠 刘尕 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1466-1471,共6页
为了满足时间延时积分(TDI)CMOS图像传感器转换全差分信号的需要,同时符合列并行电路列宽的限制,该文提出并实现了一种10 bit全差分双斜坡模数转换器(ADC)。在列并行单斜坡ADC的基础上,采用2个电容的上极板对差分输入进行采样,电容下极... 为了满足时间延时积分(TDI)CMOS图像传感器转换全差分信号的需要,同时符合列并行电路列宽的限制,该文提出并实现了一种10 bit全差分双斜坡模数转换器(ADC)。在列并行单斜坡ADC的基础上,采用2个电容的上极板对差分输入进行采样,电容下极板接2个斜坡输出完成量化。基于电流舵结构的斜坡发生器同时产生上升和下降斜坡,2个斜坡的台阶电压大小相等。该电路使用SMIC 0.18μm CMOS工艺设计实现,ADC以19.49 k S/s的采样频率对1.32 kHz的输入进行采样,仿真得到无杂散动态范围和有效位数分别为87.92 dB和9.84 bit。测试显示该ADC的微分非线性误差和积分非线性误差分别为–0.7/+0.6 LSB和–2.6/+2.1 LSB。 展开更多
关键词 列并行模数转换器 全差分输入 电流舵斜坡发生器 比较器
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18方混凝土搅拌车副梁静力学分析与结构优化 被引量:10
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作者 史卫朝 王丽洁 段晓峰 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1227-1232,共6页
针对某公司生产的18方混凝土搅拌车副梁存在失效问题,在建立副梁力学模型可行性的基础上采用有限元分析法对副梁进行了静力学分析。建立副梁有限元模型,确定搅拌车工作过程中不同状况,通过分析副梁静力学特性获得在不同工况条件下应力... 针对某公司生产的18方混凝土搅拌车副梁存在失效问题,在建立副梁力学模型可行性的基础上采用有限元分析法对副梁进行了静力学分析。建立副梁有限元模型,确定搅拌车工作过程中不同状况,通过分析副梁静力学特性获得在不同工况条件下应力应变分布情况,分析结果表明在3种工况条件下副梁的最大应力区域存在失效现象。以降低应力和重量为目标,采用拓扑优化算法对副梁结构进行了优化,分析了优化后副梁的轻量化结果和静力学特性,结果表明:优化后副梁的重量和应力都较前有所降低,最大应力区域的失效问题得到解决,优化后副梁能够满足企业设计要求。 展开更多
关键词 搅拌车副梁 静力学分析 失效 拓扑优化
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