快速SUSAN-Laplace角点算法

提出了一种新的SUSAN-Laplace角点算子。新算子首先使用拉普拉斯-高斯核对图像进行卷积,并将图像转换为二值或三值图像,然后使用SUSAN算子检测角点。这样既快速又具有SUSAN算子的位置精确性。SUSAN- Laplace角子具有较好的旋转、仿射、光照、尺度和噪声不变性,其计算速度也较快,比Harris角点快1.5倍,比SUSAN角点快6倍。应用中SUSAN-Laplace角子有一种快速算法,快速算法在计算拉普拉斯-高斯卷积时使用移位运算代替全部乘除法运算,能进一步提高计算速度。SUSAN-Laplace角子较其它角点算法能产生更丰富的角点,应用到SIFT算法中可提高对小目标的识别能力。     

图像局部特征识别中的多目标分离

研究了一种多目标识别算法,该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点,采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变,为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简化使其维数降低一半,得到增广矩阵.对增广矩阵进行列变换,依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点,实现了快速分离多目标的匹配点.结果表明,利用新算法得到的多目标识别结果能保证最小二乘法迭代运算快速收敛,且一次迭代就能得到精度较高的目标定位参量,根据SIFT标准的128维局部特征描述符判别匹配点,匹配点数量较SIFT算法多一倍,分离多目标速度较Hough变换快2～3倍.     

应用分集接收技术的LED可见光音频传输演示装置

演示装置通过在接收端以多个光敏二极管进行分集接收的形式完成信号接收,达到演示可见光光通信目的。该装置性能稳定、操作方便,能直观演示整个传输过程,能够使学生更深入全面地理解可见光通信技术的实际应用。     

基于LED可见光波分复用的音频传输演示仪

利用LED高频率闪烁的响应特性,设计了一种基于LED可见光波分复用的音频传输演示仪。波分复用是让不同波长的可见光同时加载不同信号,通过同一信道传输信息的通信技术。本装置实现了可见光通信技术和波分复用技术的结合,可以大大提高可见光通信的效率。装置亦可用于课堂演示。