Linux设备驱动开发方法及应用实例

介绍了基于LKM(linuxkernelmodel)的Linux设备驱动开发方法,完成了THIPC-7462测控模板的驱动程序,并讲述了其在THMR-V视觉临场感遥控系统上的具体应用.     

基于选区的彩色图像抽取和融合算法研究

给出了一种利用图像中定义的选择区域（选区），从复杂背景中尽可能保持原样地提取出所关心图像的图像抽取方法；同时还介绍了如何对抽出的图像进行融合设置，进行看似自然的、无缝的融合；另外对算法的应用过程进行了适当的描述，作出算法的实际使用情况说明．     

前向多翼离心风机叶片尾迹和蜗壳二次流动的试验研究

对前向多翼式离心风机建立了性能及流场测试台位 性能试验及流场测试表明,性能试验重复性良好,曲线符合理论性能曲线.用粒子图像速度场仪技术对叶片尾迹区及蜗壳出口横截面上的二次流做了详细的变工况测量与分析.结果表明:叶片尾迹区脉动强度达20%～70%;在设计工况附近叶片尾迹影响区域小,在非设计工况下叶片尾迹影响区域大,尾迹区域占到蜗壳径向宽度的15%～25%,约是叶片弦高的2～3倍;在蜗壳横截面上明显存在二次流旋涡;沿着蜗壳旋出方向二次流对称分布,但是到达出口时,小流量下两侧旋涡结合成一个旋涡,大流量下两侧旋涡一直保持到蜗壳出口.     

智能小区安防实时视频图像跟踪系统的研究

本文介绍了一种用于安防视频监控系统的实时视频图像监控系统，构琏了一个简单的实验平台，并对实时图像的获取、目标检测和跟踪算法作了讨论和验证。     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.     

自主车辆视觉系统的摄像机动态自标定算法

为了解决自主车辆视觉传感器在姿态变化后摄像机旋转外参数的在线自标定问题,提出了一种利用道路图像消失点相对不变量的摄像机旋转外参数的动态自标定算法.它首先从汽车采集到的道路视频序列中实时分析道路消失点,然后依据中心极限定理并使用相应的统计量,动态地估计主消失点与消失线参数,最后利用小孔成像模型下的消失线与消失点方程,解析地求得对应于当前统计特征的摄像机外部参数动态解.实验结果表明,在摄像机进行姿态调整后,实验系统使用本算法可在不超过90帧有效图像样本的基础上,能对摄像机旋转外参数进行精确标定,使旋转外参数的绝对误差值收敛于0.001 rad的误差带之内.     

一种基于区域分割的多传感器图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题，提出一种基于区域分割的图像融合方法．在图像配准的基础上进行区域分割，提取显著性因子和可见性因子作为区域特征，自适应地确定融合权值以得到融合图像．该方法克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足，尤其适用于图像没有严格配准的应用场合．实验结果表明，与小波变换融合方法相比，均方根误差减小了33％～36％，灰度标准差提高了0．9％～53％，互信息提高了39％～42％，空间频率提高了0．3％～38％，客观评价准则与目视效果吻合良好．     

基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。     

北方山溪鲵与隆肛蛙视网膜显微结构的观察比较

为探讨北方山溪鲵和隆肛蛙视网膜结构与生活习性、捕食方式的关系，用光镜观察了这两种动物视网膜的结构，测量各层厚度、3个核层胞核的层数及胞核直径．结果表明，山溪鲵与隆肛蛙视网膜虽然各核层的层数相似，但隆肛蛙的胞核直径明显小于山溪鲵，致使两种动物在3个核层和2个网层的厚度上存在明显差异．从视网膜结构分析其机能，依赖于视觉捕食的隆肛蛙，视网膜具有较高的视敏度；捕食时以嗅觉为主、视觉为辅的山溪鲵，视网膜则具有较高的光敏度．显示了视网膜结构机能与各自的捕食方式的适应性．     

具有真实感的虚拟人头部的一种构造方法

在人类交流信息、情感和动机暗示的广泛能力之中，面部是其中最关键的组成部分之一．因此，具有真实感的三维人脸模型的构造和动画是计算机图形学领域中一个重要的的研究课题．如何能够便捷有效的构造出具有真实感的三维人头部模型是其中一个难点．本文介绍了一种三维人头部模型的构造方法．该构造方法基于一个已存在的三维头部的无个体特征的一般模型，该模型可以经过调整而创造出具有个性特征的头部模型；借助于从两张从正交角度拍摄的普通的某个人的二维照片上采集到的能够反映该个体特征的数据参考点作为控制点，通过DFFD(Dirichlet Free-Form Deformation)的自由变形方法，调整该三维头部模型，进行非线性变形，向特征人面部结构逼近，从而构造出具有个性化特征的头部模型．在此基础上，本文提出了对该方法的一种改进，即对用来进行控制非线性变形的参考点赋以不同的权值，进行分层次控制，从而使得三维头部模型能够更精确的再现个体特征．