低代价高清晰的图像智能去雾方法研究

随着计算机技术的不断发展,图像的清晰度也越来越高,但是由于雾霾等影响因素的存在,使得拍照所得图片的清晰度大幅下降。如今很多学者都在研究图像去雾方面的难题,但是所得结果却并没有投入到广泛的应用中。因此,研究低代价高清晰的智能图像去雾方法具有广阔的前景。如今大家普遍研究的几种有关于图像去雾的算法大体相同,各个算法的优缺点也都很清楚,基于几种经典的算法的研究,得知各自经由处理后的图片的或者在饱和度方面,或者出现色斑色块等问题,致使图片虽已处理但仍不完美。鉴于此种现象,本文选择一种较为创新的方法,即先用一种算法处理过后,再试图利用另一种算法处理其前一种算法处理后出现的问题。本文选择研究暗通道先验算法和卷积神经网络相结合,来进行图像智能去雾方法的研究。这种方法,如果进行很好的优化及完善,必然会对图像清晰度处理方面有很深的现实意义。

基于SimCoder的电压反馈控制降压电源器设计

利用PSIM自带的SmartCtrl开关电源环路设计软件,设计了采用TYPE3补偿调节器的单闭环电压反馈降压控制电路,测其输出电压、电流波形,并与开环电路,PI补偿调节器的单闭环电压反馈控制电路进行比较,仿真结果表明该系统在稳定性和响应时间上都具有较大的优势,能满足降压电源器的设计要求。在此基础上,又对电路输出电压可调性进行分析,并设计了采用PI调节器的单闭环电流反馈的恒流控制电路和必要的滤波电路,通过电流仿真波形分析,得出该系统能够达到恒流输出的目的。最后通过SimCoder自动生产用于DSP控制器的C程序代码。