贵州省科学技术基金([2011]2193)
- 作品数：7 被引量：19H指数：3
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- 相关机构：贵州大学国网重庆市电力公司更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 实时图像自适应阈值边缘检测FPGA实现被引量：6
- 2014年
- 传统的Sobel边缘检测算子对噪声变化抑制能力较差,并且其使用固定阈值导致适应性差。该方法利用中值滤波思想来确定图像的每一像素点局部边缘阈值来实现自适应阈值Sobel边缘检测,并在FPGA平台实现。实验结果表明,该算法检测出的实时图像边缘更加精细,并且能很好地抑制背景噪声。
- 祁佳刘紫燕冯亮
- 关键词：自适应阈值FPGASOBEL边缘检测
- 一种对比度增强的边缘检测改进算法及FPGA实现
- 2014年
- 传统的Sobel实时图像边缘检测算法对光照条件敏感,因此在进行边缘检测时常会有虚假边缘以及遗漏边缘的现象。将采集到的实时灰度图像进行中值滤波,再进行对比度增强来调整图像灰度值,将进行对比度增强后的图像进行Sobel边缘检测并在FPGA上实现。实验结果表明,采用对比度增强改进的边缘算法检测的边缘更加准确,抑制背景噪声能力更强。
- 刘紫燕祁佳唐思腾徐跃州冯亮
- 关键词：对比度中值滤波SOBEL边缘检测
- 数据融合方法在实时图像边缘检测中的应用被引量：3
- 2014年
- 在实时图像分析处理中,边缘检测是模式识别、场景分析的基础。传统的边缘检测算子中,Sobel边缘检测算子没有Laplacian边缘检测算子检测出的边缘精细,而Laplacian边缘检测算子的抗噪能力不如Sobel边缘检测算子。文中采用了一种数据融合的边缘检测方法,先将Sobel和Laplacian算子分别对实时图像进行边缘检测,再将两种算法检测出的实时边缘数据进行融合。FPGA实现结果表明,采用数据融合方法的实时图像边缘检测,得到的边缘更加精细,视觉效果良好。
- 刘紫燕祁佳冯亮
- 关键词：数据融合SOBELLAPLACIAN边缘检测
- 基于融合及形态学的自适应阈值图像边缘检测被引量：3
- 2014年
- 传统的Sobel和Roberts边缘检测算子阈值固定,适应性和抗噪能力较差。通过将最大类间方差法和双峰法引入边缘自适应阈值的确定,利用自适应阈值的Sobel和Roberts算子检测出图像边缘后进行融合,再进行形态学的细化。实验结果表明,该算法检测出的边缘清晰,适应性好,对噪声抑制能力强。
- 祁佳刘紫燕
- 关键词：最大类间方差法数据融合形态学边缘检测
- 实时图像双边缘检测算法及FPGA实现被引量：4
- 2014年
- 传统的单独采用Roberts和Sobel算子对实时图像的边缘进行检测,其检测出的结果在边缘精度和抗噪能力方面都有待提高。首先将实时图像经过中值滤波来去除噪声,然后再进行Roberts边缘和Sobel边缘检测,实现双边缘检测,最后将得到的边缘数据在FPGA上实现。实验结果表明,双边缘检测优于单独采用Roberts或Sobel边缘检测算法,检测出的边缘更加清晰,抗噪能力增强。
- 祁佳刘紫燕
- 关键词：中值滤波SOBEL边缘检测
- 混合蛙跳在AF协作通信功率优化中的应用被引量：2
- 2015年
- 针对合理的功率分配能有效地提高中继协作性能,在不考虑功率优化目标函数的特性下,对功率受限的多中继协作通信的功率分配进行了研究。首先对AF多中继协作通信,提出了混合蛙跳算法的多中继节点功率分配方案。然后在总功率约束下,以最大化平均信噪比为优化目标函数,通过混合蛙跳得到源节点和中继节点的功率分配方案。上述算法不依赖于最优化问题的目标函数,具有操作简单,易于跳出局部最优等特性。仿真结果表明,与遗传算法和平均功率分配相比,基于混合蛙跳算法的功率分配方案能获得更小的比特差错率,提高了系统性能。
- 刘紫燕唐思腾冯丽帅暘
- 关键词：混合蛙跳算法功率分配协作通信
- 基于萤火虫算法的多中继功率分配被引量：2
- 2014年
- 为了充分实现中继协作，降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度，提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下，以最大化平均信噪比为优化目标函数，建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数，用向量表示萤火虫的状态，该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数，通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫，即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明，与平均功率分配相比，基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%-6.17%的比特差错率，提高了系统性能。
- 唐思腾刘紫燕帅暘
- 关键词：功率分配萤火虫算法
