标签: 高斯滤波

基于自适应高斯滤波超声斑点降噪

分析了图像边缘特性以及Laplacian算子检测图像边缘的基本原理,并对经典Laplacian算子进行改进,提出了一种新的边缘检测算法,以便准确地检测出图像中的目标边缘,利用该改进算法来检测图像的边缘.基孑改进帕ＬａｐＩａｃｉａｎ舅子硇图像边缘检测刘佳，肖晓明，彭骏驰，蔡自兴（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：分析了图像边缘特性以及Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子检测图像边缘的基本原理，并对经典Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子进行改进，提出了一种新的边缘检测算法，以便准确地检测出图像中的目标边缘，利用该改进算法来检测图像的边缘。关键词：图像处理边缘检测Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子高斯滤波阈值１研究背景在边缘点出现零交叉，二阶导数在边缘点取极小值【３】。机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能，本文对Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子经过分析后，提出了对Ｌａｐｌａ．对客观世界的三维场景进行感知、识别和理解。图像中ｃｉ锄算子的改进意见，并得到了一种新的检测图像边缘的大部分信息都存在于图像的边缘中。边缘主要表现为……

针对基于软件无线电的FSK调制，用理论推导得到了基带信号相位变化率来表征FSK载波频率调制的理论依据，用MATLAB仿真了数据产生、映射、高斯滤波、相位积分、相位-幅度转换和正交调制等FSK调制的链路级设计，用XC5VSX35T、AD9779等芯片完成了PN序列生成、滤波因子卷积、正余弦寻址查找、混频求和等FSK调制的电路实现，最后通过对生成FSK信号的实际测量，验证了该实现方法的有效性。

为了更好地解决驾驶辅助系统中道路标识线精确定位及轮廓提取问题，通过高斯滤波和Canny算子实现道路标识线轮廓边缘检测，基于小波分析增强道路标识线图像轮廓，然后运用累计概率Hough变换检测道路标识线，并在VisualStudio和OpenCV编程环境下设计开发了软件，实验结果表明该方法检测准确率为96%，未识别率为2%，误识别率为2%，每帧图像检测耗时15ms，具有较高的道路标识线检测识别精度和良好的实时性。