基于FPGA＋COMS的小型彩色数字相机系统设计

为了满足实际项目需求,设计了一套基于FPGA结合CMOS图像探测器的轻小型彩色数字相机系统。根据项目特点,选用了一片Xilinx公司FPGA作为硬件设计平台．使用Verilog—HDL硬件描述语言并采用自上而下的模块化设计对整个系统进行硬件描述．对图像探测器时序驱动、输出图像格式重组、彩色图像恢复等功能进行了详细的设计。试验结果表明,所设计的图像采集系统在1280＊1024模式、25f·s^-1的情况下可以实时稳定的实现彩色图像的显示与存储。     

巧用Flash课件激发学生兴趣

正Flash教学课件突破时空限制,把各类的单一图形、语言文字、音频、视频、静态图像、动画等多种媒体相互结合在一起,使静态的图文视听化,复杂的内容简明化,抽象的思维过程可视化。随着电脑的普及,Flash教学课件作为教育资源之一,在幼儿园教学中的运用越来越普及,给幼儿教育带来了新的动力。Flash幼儿园课程教学具有生动形象、动静结合、感染力强的特点,在课堂活动中最大化地激发孩子们的学习积极性和主动性,使课堂教学活动的效率得到了较大的提高,让幼儿在各个领域都能得到适当的发展,追求全面发展的目标。     

课件对高中数学课堂的改变

正现在的课堂对于课件的应用越来越广泛,尤其是数学课堂,课件显得更重要。课件对于丰富课堂,提高学生的积极性都有很大的帮助。以前的课堂光是教师讲、学生听,教学效果不是很好。课件的应用,极大地丰富了我们的课堂,可以共享很多东西。有课件的课堂教学,还可以播放视频,通过视频的播放,为学生提供了更加直观的印象,对记忆大有好处。教师根据教学的需要,可以通过课件将很多教学的内容都展     

基于工学结合的Photoshop图像处理现状的探究

《Photoshop图像处理》是实践性、独立性、实用性较强,就业导向性较高的课程,也是平面设计专业学生必修的一门基础课程,对于学生的独立思考能力以及实践动手能力要求相对较高。随着教学改革的不断深入,工学结合一体化教学的重要性越来越突出,对于提高学生的实践动手能力显得尤为重要。本文主要基于工学结合的视角,分析了国内外关于《Photoshop图像处理》的研究现状。     

平面设计课程的研究性学习

正要想让毕业生顺利就业,学校就要在课程设置方面注重培养学生的动手能力,使本科教学偏重于学生实践能力的培养。因此教育技术学科的知识体系也发生了变化,专业与计算机技术和通信技术出现了融合,课程体系中设置了大量的软件课程,其中,"平面设计"就是培养学生实践能力和动手能力的一门课程。这门课程主要讲授利用Adobe Photoshop Cs、CorelDRAW软件处理图像,合成图像,设计平面作品,为从事     

互信息算法在车牌识别中的应用研究

将医学图像配准中的互信息算法移植到车牌识别系统,首先基于颜色信息快速定位车牌并校准分割出待识别的车牌字符,然后计算分割字符与字库字符的互信息值,互信息值的大小反映了图像之间的相似程度,最后通过比较互信息值的大小确定最终结果.实验证明,互信息算法相对其他车牌识别常规算法能更准确反映出图像之间的相似度,从而得到更精确的识别效果.     

基于双阈值分割法的模糊图像边缘区域的提取研究

图像边缘分割技术一直是图像分析处理中最困难的任务之一。本文提出以双阙值分割法来提取模糊图像边缘区域,通过双阙值分割算法的应用获得靠近边缘的初始轮廓,能准确跟踪图像边缘区域。结果表明在提取模糊图像边缘区域中,双阙值分割法具有良好的效果。     

Hf_(0.5)Zr_(0.5)O_2铁电薄膜的制备和性能研究

运用脉冲激光沉积方法,在Pt(111)基片上沉积制备Hf0.5Zr0.5O2铁电薄膜。通过对X射线衍射(XRD)分析表明,薄膜的正交相随衬底温度升高而增强,随薄膜厚度增加而减小。P-E电滞回线实验表明,提高衬底温度有助于增强薄膜铁电性能。400℃氧气中原位退火后薄膜剩余极化(2Pr)达到8μC/cm2。5V以下薄膜漏电流密度为3.2×10-6A/cm2。Hf0.5Zr0.5O2薄膜的疲劳特性测试表明,在经过2×109次反转后可参与翻转总极化值有一定下降。     

图像时代下高职学生思政教育对策——以某学院为例

共青团中央提出"高职生思政教育计划"后,对高职思政工作亦提出了更高的要求。基于图像时代的维度结合高职生的实际现状,以某学院为例提出高职院校学生思政教育更具针对性的方法与策略。推动建立前后衔接、覆盖全面的高职生思政教育体系。     

基于L0梯度范数泛函优化和变换域阈值的图像去噪算法

基于L0梯度泛函优化和变换域阈值法的图像去噪算法,首先利用L0梯度泛函的最优化算法把含有噪声的图像分解为显著边缘层和细节纹理细节层,然后对含有噪声的细节纹理层图像进行短时傅利叶转换,并在变换域中利用阈值法分离纹理细节层中的图像细节纹理和噪声,进而去除图像的噪声。实验结果表明图像去噪算法获得了显著的去噪效果。