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101.
不用专门相移装置的三维面形测量 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种不需要专用相移装置实现相移,主要利用数字图像处理技术实现三维面形测量的方法,研究结果表明,用原干涉图像及1幅以上的移值条纹图主可能实现物体三维面形的测量。 相似文献
102.
准连续波体制雷达最大熵方法的算法选择 总被引:1,自引:0,他引:1
准连续体制作为一种新型雷达体制以其固有的优越性给雷达界带来了巨大的冲击。其数字信号处理系统的开发是进一步完善该体制雷达的关键。本文针对数字信号处理系统中最大熵谱外推电路的算法选择进行了研究。 相似文献
103.
104.
主要论述了采用图像边缘检测和图像跟踪算法对采集的关节镜图像进行图像处理和分析的过程。在图像处理的基础上,系统自动测量出指定目标的形状参数,实现了系统的测量要求。本研究为实现关节镜手术过程图像的保存和手术的准确性提供了可行的方法。 相似文献
105.
一种高性能数字显微图像分析系统 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了基于Windows操作系统的24位真彩色通用的高性能显微图像检测与分析软件系统,它采用先进的图像处理和形态分析算法,能对各种显微图像进行处理、分析和检测;并具有友好的操作界面、性能稳定等特点,可为材料、冶金、医药、生物、化工等相关领域的用户提供便捷的显微图像分析及处理测量工具。 相似文献
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107.
The 3-D modeling of heads by using optical triangulation techniques is of great interest in the context of virtual reality, telecommunication and computer animation. This paper presents a structured light-based system mainly for human heads. It is named “3-D Laser Color Scanner” (3DLCS). A 3-D model is obtained with a cylindrical scan. The laser beam is switched on and off using a “light valve” and two successive CCD frames are captured, one with the laser line showing and one without. We can simplify the laser line extracting by subtracting these two images.In this system, two CCD cameras are used to avoid occlusion problems. Color information is read from the CCD when the laser light is absent. Since traditional laser scanner will miss the range data in the low-reflectance areas such as the hair area of human head, a shape from silhouette algorithm is presented to overcome this problem. Finally, we give some results using our system. The resulting model is suitable for many applications. 相似文献
108.
Vladimir E. Bondarenko 《Complexity》2005,11(2):39-52
Information processing and two types of memory in an analog neural network model with time delay that produces chaos similar to the human and animal EEGs are considered. There are two levels of information processing in this neural network: the level of individual neurons and the level of the neural network. Similar to the state of brain, the state of chaotic neural network is defined. It is characterized by two types of memories (memory I and memory II) and correlation structure between the neurons. In normal (unperturbed) state, the neural network generates chaotic patterns of averaged neuronal activities (memory I) and patterns of oscillation amplitudes (memory II). In the presence of external stimulation, the activity patterns change, showing changes in both types of memory. As in experiments on stimulation of the brain, the neural network model shows synchronization of neuronal activities due to stimulus measured by Pearson's correlation coefficient. An increase in neural network asymmetry (increase of the neural network excitability) leads to the phenomenon similar to the epilepsy. Modeling of brain injury, Parkinson's disease, and dementia is performed by removing and weakening interneuron connections. In all cases, the chaotic neural network shows a decrease of the degree of chaos and changes in both types of memory similar to those observed in experiments with healthy human subjects and patients with Parkinson's disease and dementia. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Complexity 11:39–52, 2005 相似文献
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110.