本书是兼具技术性与指导性的参考手册。书中首先介绍了全书所需的基础知识;接着描述如何借助相关工具识别和分析性能问题,如何利用动态性能视图;接着重点关注负责将SQL语句生成执行计划的组件——查询优化器;最后则展示了Oracle数据库为高效执行SQL语句提供的特性。
2022-03-20 19:35:12 13.65MB Oracle
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《Oracle Database 9i/10g/11g编程艺术:深入数据库体系结构(第2版)》是一本关于Oracle Database 9i、10g和11g数据库体系结构的权威图书,涵盖了所有重要的Oracle体系结构特性
2022-03-20 11:08:52 4.38MB Oracle
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Windows PowerShell实战指南中文第2版(非扫描)
2022-03-20 09:04:41 11.36MB powershell
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本资源是java语言与面向对象程序设计第二版的答案,有王行言
2022-03-20 08:41:57 288KB java 课后答案
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着重介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。主要内容包括模糊控制的数学和逻辑学基础,模糊控制器的设计、模糊控制系统的仿真以及神经网络在模糊控制中的应用。
2022-03-16 10:32:10 73.08MB matlab 神经网络 开发语言 人工智能
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数据结构教程(第2版)李春葆 上机试验源代码 包括书上的例子
2022-03-15 21:53:55 76KB 数据结构 李春葆 上机
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Java经典实例(第2版),含有pdf书籍和相应的源代码。
2022-03-15 19:13:00 56.51MB Java经典实例 pdf
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1.1 基于Lanser算子的亚像素边缘检测 传统用来描述物体轮廓的每个点之间是一个像素间距, 数字图像中最基本的单位是像素,像素越高,分辨率越大, 图像越清晰。实 际 工 业 应 用 中,需 要 比 像 素 分 辨 率 更 高 的 精度,这时候就 需 要 提 取 亚 像 素 精 度 数 据。亚 像 素 边 缘 检 测技术是在不改 变 系 统 硬 件 条 件 下,通 过 软 件 的 方 式 来 提 高边缘检测的精度,使 图 像 分 辨 率 低 于1个 像 素 的 图 像 处 理技术[8]。 XLD(extended line descriptions)代 表 亚 像 素 精 度 的 边 缘轮廓和多边 形,可 以 理 解 为 扩 展 线 的 描 述。本 文 采 用 基 于Lanser算 子 的 亚 像 素 边 缘 检 测,从 而 提 高 边 缘 检 测 的精度。 1.2 Lanser边缘检测器 学者Canny[9]提 出 理 想 边 缘 检 测 器 应 满 足3条 准 则, 他将这3条准则 组 合 成 一 个 最 优 化 的 准 则,并 通 过 变 积 分 方法解决了这 个 问 题。Canny边 缘 检 测 器 与 高 斯 滤 波 器 一 阶导数近似,在二维图像 (x,y)中,其表达式为 gx = 2槡πσg′σ(x)gσ(y) gy = 2槡πσg′σ(y)gσ(x) (1) 式中:σ是决定平滑程度的参数,σ值越大,对应的平滑程度 越大。g′σ 为Canny滤波器,表达式为 g′σ(x)= - x 2槡πσ3 e-x 2/(2σ2) g′σ(y)= -y 2槡πσ3 e-y 2/(2σ2) (2) Deriche边缘检测器修正了Canny边缘检测器不 能 以 递 归方式计算的不足,其表达式为 dx =d′α(x)dα(y) dy =d′α(y)dα(x) (3) 式中:α是决定平滑程度的参数,α值越小,对应的平滑程度 越大。d′α 为Deriche滤波器,表达式为 d′α(x)=-2αsin(αx)e-α|x| d′α(y)=-2αsin(αy)e-α|y| (4) 若要使得Canny滤波 器 与Deriche滤 波 器 的 效 果 类 似, 则需满足 σ=槡π/(2α) (5) 上述两种边 缘 检 测 器,Canny边 缘 检 测 器 具 有 各 项 同 性和旋转不变 形,却 不 能 用 递 归 方 式 计 算,故 其 运 行 时 间 由σ的平滑程度决定。Deriche边 缘 检 测 器 能 以 递 归 方 式 计 算,其运行时间 不 受α的 影 响,运 行 速 度 快,但 它 是 各 项 异性的,其边缘 幅 度 依 赖 于 图 像 中 的 边 缘 角 度,边 缘 检 测 的精度会降低[10]。 Lanser[11]证明了Deriche边缘检测器的各项异性是可以 修正的:假设在Deriche边缘检测器的梯度方向为φ时,得 到边缘幅度为A,该梯度方向下边缘幅度真实值为A′,则 A′与A 有如下关系 A′=V(φ)A (6) 式 中:V(φ)为 原 始 振 幅 方 向 灵 敏 度 失 真 补 偿 系 数, x(φ)、y(φ)分 别 为V(φ)的 X轴 方 向、Y轴 方 向 的 失 真 补 偿 系 数 V(φ)= x(φ) 2+y(φ)槡 2 (7) 式中 x(φ)=1- 1 2(1+tanφ) - 1-tanφ 2(1+tan2φ) y(φ)=1- 1 2(1+cotφ) - 1-cotφ 2(1+cot2φ) (8) φ与V(φ)的关系如图1所示,通过计算得到每 个 梯 度 方向φ对应的V(φ)值。 图1 φ-V(φ)关系 图1中 V(φ)= V(φ), φ∈ 0, π[ ]2 V(φ- π 2 ), φ∈ π 2 ,[ ] 烅 烄 烆 π (9) 1.3 基于亚像素的形状选择函数 在光照不均时,从 图 像 中 提 取 的 亚 像 素 精 度 轮 廓 还 是 不能完全去除伪 边 缘 或 者 不 必 要 轮 廓,为 了 消 除 这 些 不 必 要特征,必须从 分 割 结 果 中 选 出 某 些 轮 廓,从 而 确 定 需 要 测量的特征。 在提取需要 测 量 的 特 征 之 前,因 为 有 噪 声、物 体 本 身 断裂等原因,很 多 边 缘 是 共 线 但 是 断 裂 的,我 们 需 要 先 合 并XLD,本文主要用到共线轮廓合并和共圆轮廓合并。 亚像素轮廓 可 以 分 为 两 种:①闭 轮 廓:首 尾 相 交;② 开轮廓:首尾不相交。 XLD特征主要包括以 下4个 特 征:①基 础 特 征:XLD 面积(area)、中心、宽高、左上角及右下角坐标;②形状特 征:圆度(circularity)、矩形 度(rectangularity)、紧 密 度/粗 糙度(compactness)、长度、凸性、离心率/偏心度、膨松度 ·7752·
2022-03-14 22:23:53 2.27MB Halcon
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2022-03-13 15:31:48 11.92MB ASQ
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