图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域。本文是在阅读大量国内外相关文献的基础上，对阈值分割技术稍做总结，分三个大类综述阈值选取方法，然后对阈值化算法的评估做简要介绍。

图4．14正弦信号20倍内插多相实现仿真图 用FPGA设计多相结构插值时，主要由4个模块构成。它们分别为时钟及控 制模块、输入存储控制模块、系数模块和滤波器模块。具体实现框图如4．15所示： 图4．15多相插值结构实现框图 时钟模块由FPGA中自带的时钟模块构成，而控制模块可以起到辅助的作用， 即可以选择使用外部输入的时钟作为插值时钟。此外，控制模块还可以根据输入 信号强弱对滤波后的输出的不同位进行取舍控制。 输入存储模块由25个寄存器构成，其输入时钟与输入信号的采样时钟同步， 但读取时钟为插值时钟，这样在每个寄存器中存储的数据可以读取20次。保证了 后面的滤波器模块可以被复用20次。 系数模块由ROM及存储在其中的系数构成，在此设计中，有25个深度为32， 字长为16 bits的ROM构成。每个ROM中相同地址上的数共同构成每个单通道的 1 8 6 4 2 O O O O O 1 8 6 ‘ 2 O O O O O

本文提出了一种基于AT89S52和AD9850的交变信号源发生器的设计方案，其调幅电路采用TLC5615，简化电路设计，改进当前幅值可控信号源电路设计，提高了控制精度。

在MFC下打开一张图片，并且可以显示鼠标点位置，以及鼠标点10*10处的灰度值，20*20范围内的灰度直方图

matlab随机插值代码气弹计算模态分析平台的实现 •气动弹性模态分析平台的主要要求 首先从FEA求解器（即NASTRAN）计算线性结构方程式的结构模式。 产生了由不同幅度和频率的正弦曲线组成的白噪声信号/信号，以在所有计算出的结构模态方向上激励空气动力求解器。 •SU2代码结构的更改： 结构变形或运动编码在grid_movement_structure.cpp中。 修改了代码CSurfaceMovement :: Surface_Pitching中的函数以处理模态位移。 机翼表面上的压力编码在solver_direct_mean.cpp中。 修改代码CEulerSolver :: Pressure_Forces内部的函数以计算广义的空气动力。 下图显示了在SU2环境中促进模态位移的实现过程示意图。 如图所示， MATLAB平台中多项式插值的系数被传送到SU2代码库的两个独立部分，即作为网格运动求解器和用于计算气动载荷以确保广义位移的求解器和分别计算广义的空气动力。 下图概述了五阶多项式插值映射在NASTRAN中设计的结构网格和SU2中的流体网格。 •线性和非线性降阶模型 利用结构相互

针对传统混沌雷达对多目标测距困难的问题,提出了一种建立在解析解系统上的混沌雷达多目标测距方法。该方法使用解析解混沌系统中的连续信号作为雷达发射信号,并把解析解混沌系统中的二值离散序列经移位寄存器保存在雷达接收端,通过保存的二值离散序列能够准确重构雷达发射信号模板。使用该模板和回波信号进行匹配滤波,通过匹配滤波输出信号的峰值得到待测目标的距离。该方法能够在-10 d B信噪比条件下实现多目标测距,且雷达接收端因为只需保存二值离散信号所以需要的存储空间小,实现过程成本低廉。仿真实验验证了提出方法的有效性。

Gabor变换的中文书籍，值得一看！浅显易懂。

中值滤波器是一种非线性数字滤波技术，常用于通过拉普拉斯分布去除噪声。 中值滤波器的主要思想是逐个条目遍历信号条目，用相邻条目的中值替换每个条目。 邻居的模式称为“窗口”，它在整个信号上逐项滑动。

在工厂和工作场所，有很多情况下，人们可以通过视觉读取仪表值，但越是连续执行，工人的负担就越大，并且可能会发生人为错误。有许多基于规则的图像处理工作，但要创建可在任何环境中使用的稳健算法并不容易。 在此示例代码中，相机获取的仪表值是使用深度学习来预测的。这是自定义用于回归图像判断的训练过的 CNN (AlexNet) 并将仪表值（连续值）应用于读数的示例。 AlexNet 的训练网络可在此处获得。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network [Keyward]图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习、CNN、IPCV演示、深度学习、机器学习、回归、回归、迁移学习

此代码将创建一个图形用户界面。 您可以使用它来解决线性插值问题。