��ͨͼ��ѹ����FPGAʵ��

交通图像处理系统需要存储或上传非正常交通状况的图像,而图像数据量大难以存储或上传,对此本文设计了一种基于FPGA的交通图像压缩系统.针对交通图像压缩的特点,采用算法复杂度相对较低的JPEG算法,并对算法进行并行化处理,使系统内各个模块并行运行,增强了系统的实时性;采用两个基于Loeffler快速算法的一维DCT变换(1D DCT)模块实现二维DCT变换（2D DCT）,并在对大量交通图像进行实验的基础上给出一套适合交通图像压缩同时适合FPGA处理的量化表,大大降低了系统对FPGA资源的占用.外场实验分析表明,系统工作稳定,压缩图像质量好,压缩比较高,实时性强,对分辨率为720×576的彩色图像具有30帧/s的处理能力,可以作为交通图像处理系统的重要组成模块.     

Application of image morphology in detecting and extracting the initial welding position

A method of image morphology in detecting and extracting the initial welding position during the autonomous welding process is described. During the process, firstly visual sensing technology is used to capture the straight seam image, and secondly the image edges are detected by morphological corrosion edge detection algorithm, with which can retain the critical information while filter other interferences effectively at the same time. Then morphological processing algorithm is used to conduct the direction of filter by selecting the multidirectional linear structuring elements and finally get the initial weld position point coordinates with the Hough transform. The algorithm is simple, rapid, self-adaptability with high accuracy for interferences except long lines so as to accomplish the entire process of detecting the initial welding position. It can meet the practical demands of automatic guidance for robotic welding.     

教学活动中情绪唤醒于表象的意义

在教学活动全过程中,表象既是方式也是目的。任何教学内容都要借表象（主观的或客观的）才能进行教授和学习,习得的形式无论是记忆还是上升为理性认识,或各种程度的外显内隐,都伴随表象生成。表象的形象化程度和在心理层面上的操作性高低直接影响和反应教学效果。而情绪唤醒的水平高低能直接影响表象的生成和储存质量,因此利用情绪唤醒手段,促进表象形成,有利于教学活动的实施。     

地质雷达探测过程中干扰物的图像识别

为了保证施工安全与质量,采用地质雷达进行施工前期地质情况调查和施工质量无损检测。通过对探测过程中外界干扰因素形成的图像进行识别,提高地质雷达探测图像识别的准确率。对地质雷达探测过程中地面高压输电线、隧道衬砌台车、避车洞等干扰物形成的雷达图像进行了分析判别,研究确定了高压输电线、隧道衬砌台车、避车洞等干扰物在雷达图像上的表现形式。该研究成果可为地质雷达、地质勘察和无损检测图像解释提供参考,能有效提高地质雷达探测图像识别的分析效率和准确率。     

基于Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法

为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法．该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背景．在图像裂缝提取过程中,对图像中裂缝的线性提取可以有效地滤除噪声,提高裂缝提取的准确性．较传统的图像处理算法,该算法在准确地检测路面裂缝,均匀光照背景的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,且运算速度快．均匀的路面背景为路面裂缝图像的定性、定量分析奠定基础．     

基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法研究

遮挡是智能交通系统中车辆检测、跟踪和识别时较难解决的问题之一.本文主要针对智能交通系统中车辆之间的遮挡,以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在车辆遮挡的连通区域提取边缘轮廓,然后获取轮廓上的4类特征拐点,最后采用本文提出的基于轮廓特征拐点的车辆分离算法,将相互遮挡的车辆分离开来,便于后续对车辆的跟踪、匹配等处理.实验结果表明,本文提出的算法具有有效性、可行性和良好的应用前景.     

基于HSI空间的模糊C均值彩色图像分割方法

给出了一种在HSI空间上基于模糊C均值的彩色图像分割方法．首先对每个像素根据H分量和I分量计算出4个隶属度,然后将其中的两个隶属度结合形成一个二雏特征矢量来表征像素的全部颜色特征,最后对二维矢量运用模糊C均值聚类算法得到最终的彩色图像分割结果．     

生态文学：作为生态伦理的镜像性存在

基于20世纪以来全球生态危机而走向热潮的生态文学以生态主义作为主导思想,而生态主义的基本价值尺度是生态伦理与生态正义,这就促使生成生态伦理。生态伦理的文学镜像必然要求解构人类中心主义,这也必然引发两个层面的巨变：一是在现实层面上对传统伦理道德的冲击;二是在文本层面上对传统经典文学的检讨与反思。文学镜像通过干预和建构的途径实现生态伦理的镜像性意义。     

基于小波变换和自适应直方图均衡的红外图像增强

针对实际应用中红外图像的对比度较低、存在噪声的缺点,结合人的视觉特征,在已有图像增强方法的基础上,采用小波变换与自适应直方图均衡相结合的方法对红外图像进行增强.该方法不但解决了红外图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了图像细节.     

基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别

大型公共建筑内人群数目及分布的在线监测是有效控制和疏散客流、保障人员安全的重要依据之一．利用公共建筑内现有的闭路电视监视系统,通过计算机视觉技术实现人群数目的自动识别是目前国外普遍采用的一种方式．文中提出了一种基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别算法,利用包含行人数目信息的前景图像的投影曲线等特征数据,通过训练好的RBF神经网络直接得到该前景图像中包含的人群数目．与其他算法相比,该算法具有较高的识别准确率,在一定误差范围内可以达到较好的效果．