一种新的脉冲噪声滤波算法

针对传统中值滤波法在去除脉冲噪声时存在的不足,提出了一种由噪声检测、噪声滤波和误检像素校正三个阶段组成的图像噪声滤波方法.通过对不同类型和不同强度噪声图像的实验结果表明,该方法在去除噪声的同时较好地保持了边缘,在噪声率为80%时,该方法比中值滤波法的峰值信噪比提高了16 dB.     

多结构元形态学和PCNN的图像凹点检测

脉冲耦合神经网络(PCNN)模拟人眼视觉机制进行凹点检测时,受背景和噪声影响较大,不易检测出有效凹点.提出一种基于多结构元形态学和PCNN改进模型的凹点检测方法.首先利用多结构元形态学边缘检测器抑制背景和噪声影响,保持图像的层次性和主要细节,然后通过PCNN改进模型进行凹点检测,最后选择适当的阈值调整凹点数目.实验结果...     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

面向图计算应用的处理器访存通路优化设计与实现

针对图计算应用的访存特点,提出并实现一种支持高并发、乱序和异步访存的高并发访存模块(High Concurrency and high Performance Fetcher, HCPF)。通过软-硬件协同的设计方法,HCPF可同时处理192条共8种类型的内存访问请求,且访存粒度可由用户定义,满足图计算应用对海量低延迟细粒度数据访问的需求。同时,HCPF扩展了基于内存语义的跨计算节点定制互连技术,支持远程内存的细粒度直接访问,为后续实现分布式图计算框架提供技术基础。结合上述两个核心研究内容,基于流水线RISC-V处理器核,设计并实现了可支持HCPF的RISC-V片上系统(System-on-Chip,SoC)架构,搭建基于FPGA的原型验证平台,并使用自研测试程序对HCPF进行初步性能评测。实验结果表明,HCPF相比原有访存通路,最高可将基于数组和随机地址的两种随机内存访问性能分别提升至3.5倍和2.7倍。远程内存直接访问4 Byte数据的延时仅为1.63μs。     

基于人眼视觉机理的红外图像边缘提取

在描叙了On型感受野特性的基础上,结合Bubble函数和负高斯-拉普拉斯二阶微分函数,给出了实用的On型感受野数学模型;探索性地描叙了人眼微动产生中央凹区信息精细处理、周边区域保持适度警觉的机理,据此提出了大尺度On型感受野与小尺度Off型感受野相结合的人眼微动精细处理模型,并利用该模型对红外图像进行了边缘提取,显示出对弱小目标处理的快速性和精确性.     

基于系统分层与故障树的故障诊断方法

提出了一种新的故障诊断与定位方法 ,该方法利用产品在结构和功能上具有一定层次的特点进行结构和功能的分解 ,这样将故障缩小在一定的功能范围内 ,然后在一个较小范围内利用故障树进行诊断和故障定位。该方法比较适合于电子系统的故障诊断和定位 ,具有简洁、高效的特点。     

基于不变矩和神经网络的目标识别方法

针对寻的导引头成像制导中实时采集图像由于存在几何失真及像质模糊而导致目标识别精度差的问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的目标识别方法.该方法采用一种改进的不变矩算法提取目标图像的不变矩特征量来训练BP神经网络,实现目标图像的识别和分类.仿真结果表明该不变矩特征库训练的神经网络分类器具有较高的识别精度,是一种比较实用的目标识别方法.