目标边界约束下基于自适应形态学特征轮廓的高分辨率遥感影像建筑物提取

ETH神经形态工程1（NE1） 由TobiDelbrück，刘时智和Giacomo Indiveri教授的ETH INI课程神经形态工程1（NE1）的摘要。 神经形态电路受生物神经元和神经网络的结构，功能和可塑性的启发。 它们的计算原语基于半导体器件的物理学。 神经形态架构通常依赖于并行网络中的集体计算。 适应，学习和记忆是在各个计算元素内本地实现的。 晶体管通常以弱反相（低于阈值）工作，它们表现出指数IV特性和低电流。 这些属性导致在其他范例中计算密集型功能的高密度，低功耗实现的可行性。 神经形态电路的高度并行性和连通性允许具有大量反馈的结构，而无需迭代方法和收敛问题，并且无需处理高维信号（例如视觉）的实时处理网络。 神经形态电路的应用领域包括硅视网膜和耳蜗，生物神经元网络的实时仿真以及自主机器人系统的发展。 本课程涵盖CMOS技术的器件（阈值以下的MOS晶体管，浮栅MOS晶体管，光

益肺活血颗粒对肺血管损伤家兔病理形态的影响，翟华强，袁园，目的:观察益肺活血颗粒对肺血管损伤家兔病理形态学的影响，探讨其抗肺血管损伤的作用机制。方法: 随机设立正常组、模型组、卡托普

虚拟仪器软件开发环境——LabWindows/CVI 6.0 编程指南 304 9.3 仪器驱动程序开发 在设计、组建自动测试系统中，仪器的编程是一个系统中 费时费力的部分。系统中 的仪器可能由各个仪器供应厂家提供，而且系统设计人员对所有的仪器既需要完成底层的 仪器 I/O 操作，又需要完成高层的仪器交互能力，这大大增加了系统集成人员的负担。因 此仪器用户总是设法将仪器编程结构化、模块化以使控制特定仪器的程序能重复使用。因 此，一方面，对仪器编程语言提出了标准化的要求；另一方面，需要定义一层具有独立性 的模块化仪器操作程序，亦即具有相对独立性的仪器驱动程序。 随着虚拟仪器的出现，软件在仪器中的地位越来越重要，将仪器的编程完全留给用户 的传统方法也越来越与仪器的标准化、模块化趋势不符。I/O 接口软件作为一层独立软件 的出现，也使仪器编程任务划分。人们将处理与一特定仪器进行控制和通讯的一层较抽象 的软件定义为仪器驱动程序。更明确地说，仪器驱动程序就是一系列带有图形面板的高层 函数，它把诸如数据格式化、与 GPIB、VXI 等总线通信等低层操作包装成为直观的高层函 数，方便用户编程。仪器驱动程序一般是控制物理仪器的，但也有的是纯软件工具。 VXIplug&play 规范作为 VXI 总线系统软件级的标准，详细地规定了符合 VXI 总线即插 即用规范的虚拟仪器系统的仪器驱动程序的结构与设计，即 VPP 规范中的 VPP3.1~VPP3.4。 在这些规范中明确了仪器驱动程序的概念：仪器驱动程序是一套可被用户调用的子程序， 利用它就不必了解每个仪器的编程协议和具体编程步骤，只需调用相应的一些函数就可以 完成对仪器各种功能的操作，并且对仪器驱动程序的结构、功能及接口开发等作了详细规 定。这样，使用仪器驱动程序就可以大大简化仪器控制及测试程序的开发。 在这一节中，我们将以哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所研制的 64 路开关模 块（HITC301）为例，详细介绍开发仪器驱动程序的过程。驱动程序开发过程的每一步都 严格遵守 VPP 规范的要求， 终形成 VXIplug&play 仪器驱动程序。读者开发其它仪器的 驱动程序时，可以参照此开发过程，编写符合虚拟仪器领域软件规范的驱动程序。 9.3.1 VPP 仪器驱动程序模型 VPP 仪器驱动程序要求具有兼容性、一致性和开放性。VPP 规范对仪器驱动程序的要 求不仅适用于 VXI 仪器，也同样适用于 GPIB 仪器、串行口仪器。VPP 规范规定了仪器驱动 程序统一的设计实现方法，使用户在理解了一个仪器驱动程序之后，可以利用仪器驱动程 序的一致性，方便而有效地理解另一个仪器驱动程序。 为了达到此目标，VPP 规范提出了仪器驱动程序的两个基本结构模型，VPP 仪器驱动 程序都是围绕这两个模型编写的。 一、外部接口模型 仪器驱动程序的外部接口模型如图 9-2 所示，它表示了仪器驱动程序如何与外部软件 系统接口。 外部接口模型共分为五个部分。

在MATLAB环境中实现基于熵的声纳图像分割算法的具体步骤和技术要点。首先读取并灰度化原始声纳图像，然后进行离散余弦变换(DCT)去噪，接着利用Roberts算子进行边缘检测，去除阴影边界，通过阈值定位分离图像背景与前景，去除船舶边界，再经过形态学膨胀操作连接断开的边缘，将去噪和膨胀结果合并，最后采用二维熵分割完成图像分割，并进行后处理优化结果。文中不仅提供了详细的代码实现，还针对每个步骤给出了具体的参数选择依据和注意事项。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员、工程师以及从事海洋探测、图像处理相关领域的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要从声纳图像中提取特定目标的应用场景，如水下考古、海洋测绘等。主要目的是提高声纳图像的目标识别精度，减少噪声干扰，增强图像质量。 其他说明：文中强调了实际操作过程中需要注意的问题，如DCT去噪可能出现的块效应、边缘检测后的形态学操作参数调整、熵阈值的选择等。同时提醒读者可以通过对比各步骤的中间结果来检查和优化算法性能。

文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 C 语言，作为编程界的常青树，凭借高效性能与底层操控能力，成为系统软件、嵌入式开发的核心语言。其简洁语法与强大扩展性，不仅是程序员入门的不二之选，更为操作系统、游戏引擎等奠定技术基石，历经数十年依然在计算机技术领域占据不可撼动的地位。

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根据笼型异步电动机断条故障的基本规律及希尔伯特变换的物理意义,将数学形态学滤波器技术与希尔伯特变换相结合,得到谐波信号的希尔伯特模量,其在复平面内所占的面积可反映转子断条故障的存在与否,即面积越大转子断条的数量越多,故障越严重。利用希尔伯特模量的回转半径对转子断条故障做了定量分析。通过仿真实验验证该结论,该方法对转子断条故障判断灵敏,可将其应用于转子断条故障的检测。

针对可见光与SAR图像灰度差异大，共有特征提取难的问题，提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割，得到图像分割区域；通过形态学处理，有效减少SAR图像斑点噪声影响，准确提取两类图像的封闭轮廓；采用轮廓不变矩理论，引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略，获取最佳匹配对，实现了两类图像的配准。通过实验，三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810，结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB对血细胞图像进行处理的完整流程，包括去噪、增强、二值化以及形态学分割。首先，采用中值滤波去除图像中的椒盐噪声并保持细胞边缘清晰；接着，通过自适应直方图均衡化增强图像对比度；然后，应用Otsu法确定全局阈值并适当调整以实现二值化；最后，利用形态学操作（如开运算、填充孔洞）将血细胞分割为独立的连通域，并对其进行标记和计数。整个过程不仅展示了具体的MATLAB代码实现，还提供了实用的操作技巧和注意事项。 适合人群：从事医学图像处理的研究人员和技术人员，尤其是对血细胞图像分析感兴趣的初学者。 使用场景及目标：适用于需要对血细胞图像进行预处理和特征提取的应用场合，如血液病诊断辅助系统。目标是提高图像质量，便于后续的定量分析和识别。 阅读建议：读者可以跟随文中提供的步骤，在自己的环境中重现实验结果，同时注意作者提到的一些常见错误及其解决方案。