多投影面沉浸式虚拟环境的快速构建方法

针对多投影面沉浸式虚拟环境构建过程中几何校正、边缘融合过程的调试和维护繁琐、费时的实际情况,采用基于相机反馈的方法实现了投影面图像在曲面屏幕上的畸变校正以及多投影面画面之间的对齐校正和边缘亮度融合,给出了一种快速构建小型多投影面沉浸式虚拟环境系统的实现方法。最后给出实验结果,证明了此方法对解决多投影面沉浸式虚拟环境系统几何校正和边缘融合问题的有效性。     

基于微电网的DV-hop改进算法

针对微电网监控系统中海量信息数据处理时,大量数据的传输可能会导致无线传感器网络崩溃与数据丢失等问题,提出了一种基于微电网的无线传感器网络的改进DV-hop算法。首先,将边缘计算技术应用于微电网,改进微电网监控系统结构;其次,在改进微电网监控系统基础上,将基于平均加权方法与跳数加权方法的DV-hop算法有机结合,得到新的改进算法,使得无线传感器节点定位误差缩小至0.60。仿真结果表明:基于平均加权方法与跳数加权方法提高了传感器节点定位精度。     

宁芜火山岩盆地及周缘重磁场多尺度边缘检测与地质意义

宁芜火山岩盆地位于长江中下游成矿带,在盆地内发育了以玢岩型铁矿为主的宁芜矿集区,是我国重要的铁矿资源基地。经过多年勘探和开发,浅部矿床基本已经查明,深部找矿已经成为解决接替资源这一突出问题的主要方向。但受火山岩和第四系覆盖,宁芜盆地隐伏构造和隐伏岩体还未完全查明,制约了找矿预测。本文利用覆盖宁芜盆地及周缘的重力和航磁数据,通过多尺度边缘检测方法,增强和提取了地下地质体的边界。结合地质资料综合分析,厘定了15条断裂构造,推测了8个隐伏岩体,为宁芜矿集区找矿预测提供了支撑。     

一种图像区域边缘表达方法

在图像的研究和应用中,图像区域边缘的表达方式很重要,它关系到区域描述的准确性,对后继的图形识别和判断影响很大．根据自由曲线产生方法,用自由曲线拟合图像区域的边缘,克服了以往样条曲线不过型值点的缺点．同时,由于无须反求运算,自由曲线拟合速度很快,并且采用了最佳光顺算法,曲线拟合边缘较紧密,实验表明这种方法是有效的．     

向量空间彩色图像的Canny边缘检测

针对Canny算法检测边缘的准确性,提出了基于Canny算法的彩色图像边缘检测方法.根据Canny算法的特性,用近似高斯函数的滤波器平滑图像;利用梯度模板计算图像的向量梯度及方向角,并依据方向角对梯度图像进行非极大值抑制;计算高、低两个阈值,基于8邻域连接边缘点.实验结果证明,该方法继承了canny的性能,并充分利用了彩色信患,能较好地检测出彩色图像边缘.     

基于前视红外图像的边缘特征检测算法评估

随着技术的发展和实战需求的提高,基于前视景像匹配的制导方式成为了新一代精确制导武器中的研究热点。针对前视红外实时图匹配预处理中边缘特征检测的四种典型算子(Roberts,Sobel,Log,Canny)进行了研究。结合实际采集的前视红外图像数据,对四种算子的可识别性和处理的快速性进行了仿真验证,给出了评估结论。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

基于边缘的字符串定位算法

为了对强干扰噪声图像中的字符串进行实时的检测定位,该文提出了一种基于边缘的字符串定位算法,它引入了边缘密度图和边缘连接强度两个新的概念。该算法首先通过对边缘密度图进行投影分析进行自顶向下的粗定位,然后在此基础上利用垂直边缘的连接强度进行自底向上的精确定位。新算法有效地克服了噪声的影响,运算复杂度低,因而能够实现对强干扰噪声图像中的字符串的实时定位。采用该算法对集成电路芯片图像中的编号字符串进行定位,实验结果证明其在处理强干扰噪声图像时是有效的。     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次B样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了B样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像．经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

基于边缘计算的电力领域预测性维护架构设计

在对电力设备运维现状、预测性维护、边缘计算技术概要阐述的基础上,从涉及开展预测性维护的基础环境、开展边缘计算的关键要素、预测性维护的关键步骤几方面展开了充分的先决条件分析.对于边缘计算在电力领域预测性维护中的架构设计,与《边缘计算参考架构3.0》涉及的相关架构做了深度融合,用以指导预测性维护涉及的边缘计算,进而拓展应用思路,引导在电力物联网以及多站融合数据中心站大力推进的大背景下,边缘计算和边缘计算技术环境下电力领域预测性维护的研究和实际应用.