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国家自然科学基金(60671046)

作品数:6 被引量:8H指数:2
相关作者:严伟唐小萍陈瑛胡松吴钦章更多>>
相关机构:中国科学院中国科学院研究生院四川大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金中国科学院西部之光基金成都市科技攻关计划项目更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术医药卫生生物学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 4篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇生物学
  • 1篇医药卫生

主题

  • 5篇生物芯片
  • 4篇图像
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇嵌入式
  • 2篇微阵列
  • 2篇细胞神经
  • 2篇细胞神经网络
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理
  • 1篇信号处理器
  • 1篇形态小波
  • 1篇扫描仪
  • 1篇升格
  • 1篇视频
  • 1篇视频采集
  • 1篇视频采集系统
  • 1篇数字信号
  • 1篇数字信号处理
  • 1篇数字信号处理...

机构

  • 6篇中国科学院
  • 2篇中国科学院研...
  • 1篇四川大学

作者

  • 5篇严伟
  • 4篇唐小萍
  • 2篇吴钦章
  • 2篇王淑蓉
  • 2篇律睿慜
  • 2篇胡翔宇
  • 2篇罗正全
  • 2篇胡松
  • 2篇陈瑛
  • 1篇杨勇

传媒

  • 2篇光电工程
  • 1篇电子技术应用
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇四川大学学报...
  • 1篇微纳电子技术

年份

  • 3篇2008
  • 3篇2007
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于USB2.0的高速视频采集系统设计被引量:3
2007年
介绍了基于USB2.0的高速视频采集系统的实现方法。通过介绍Philips视频解码芯片SAA7111以及USB通用接口芯片CY7C68013的性能特点,提出了基于USB2.0的视频采集系统硬件平台设计方案;讨论并给出了软件设计方法,诸如SAA7111初始化方案、如何使用状态机实现双帧轮换存储方式、各种时序控制、驱动程序设计以及应用程序设计等。对该采集系统测试分析,主频为27 MHz时,达到了158 Mbit/s的数据传输速率。
严伟胡松吴钦章陈瑛
关键词:SAA7111通用串行总线视频采集系统
嵌入式生物芯片检测分析系统设计
2008年
提出一种嵌入式生物芯片检测分析系统设计方法。根据样点、噪声和背景特征的关系提出适合嵌入式系统的软件算法,并设计出通过CCD采集芯片图像、DSP进行图像信息处理的生物芯片检测分析系统硬件。多种生物芯片实验结果表明系统操作简便,可以稳定地对生物芯片进行自动的检测分析,对目前生物芯片检测分析系统的自动性和集成性方面有很大的提升。
胡翔宇唐小萍严伟罗正全
关键词:生物芯片扫描仪嵌入式数字信号处理器
嵌入式生物芯片扫描仪图像自动定位方法研究被引量:1
2007年
生物芯片扫描仪扫描结果图像包含了多个高密度的微斑点阵列,为了满足嵌入式生物芯片扫描仪智能化、自动化要求,提出了一种生物芯片图像全自动定位的算法。首先对图像做基于形态学的腐蚀算法预处理,以及图像轮廓提取;采用投影法做行、列方向投影,将2维灰度矩阵转换为一维灰度和序列,结合离散傅立叶变换和功率谱运算,估计斑点的行、列间距;利用行、列间距,在1维灰度和序列中实现分段搜索,获取光斑中心粗定位;利用轮廓图像投影后出现双次峰的现象,估算斑点直径;最后,依据重心法调整斑点中心,同时采用自适应变步长搜索斑点半径,最终实现生物芯片扫描图像的精确定位和分割。本算法用C语言实现,测试平台Pentium 4 2.2 GHz,处理一幅16×19斑点阵列的图像,算法用时1.8 s,定位准确率达到100%。
严伟胡松吴钦章陈瑛
关键词:生物芯片图像定位图像分割
基于提升格形态小波的生物芯片图像增强被引量:2
2007年
提出一种使用提升格形态小波进行生物芯片图像滤波增强的方法。根据生物芯片图像的样点和噪声区域的大小选择合适的结构元素或者预测-升级算子,并通过形态学算子或者提升格构造形态小波分解和重构形式。利用形态小波的不同级连方式和高频系数的处理实现生物芯片图像的滤波增强。实验表明,该方法可以有效地结合形态学和小波滤波的优势,降低了运算量,取得良好的生物芯片图像增强效果。
胡翔宇唐小萍
关键词:生物芯片图像增强形态小波
基于细胞神经网络的生物芯片图像实时处理
2008年
运用CNN设计了一套生物芯片样点识别算法。算法实现的目标:改善已有方法的缺陷,达到良好的图像质量增强效果;将CNN输出的模拟信号图像转化为样点数据信息,使得后续的信息分析成为可能。最后利用实际CNN芯片参数估算了整套算法的运算时间,结果显示其速度达到实时处理的标准。
律睿慜杨勇王淑蓉唐小萍严伟
关键词:生物芯片微阵列芯片细胞神经网络
采用细胞神经网络快速校正生物芯片图像倾斜被引量:2
2008年
倾斜校正是全自动生物芯片图像处理必不可少的环节。针对以往倾斜校正算法耗时过长,本文提出一种快速倾斜校正算法。算法首先用细胞神经网络(CNN)寻求各个样点的中心,然后进行Hough变换,再计算方差来寻求倾斜角,最后利用CNN灰度图像旋转模板进行倾斜校正。本算法利用了细胞神经网络并行处理的特性,并充分考虑了生物芯片图像的特点。理论分析与试验结果显示本文算法能够准确高速地完成倾斜校正。
律睿慜王淑蓉罗正全唐小萍严伟
关键词:生物芯片微阵列倾斜校正细胞神经网络霍夫变换
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