基于非极大值抑制的SUSAN算法改进及硬件实现

基于FPGA的嵌入式双目立体视觉系统中要求其边缘检测算法具备抗噪能力强、定位精度高、实时性好、易于硬件实现的特点。本文在SUSAN算法的基础上,提出了一种能够满足上述要求的改进边缘检测算法,先用SUSAN算法计算图像的初始响应和法线方向,再进行基于USAN重心与中心点距离阈值的非极大值抑制,最后进行边缘连接,得到边缘图像。该算法各模块采用Verilog HDL语言编程,并在FPGA中验证实现;边缘检测结果用于立体匹配,匹配效果良好,完全满足设计要求。

一种新的基于QAM调制信号的改进恒模算法

在MCMA算法的基础上,引入一种改进代价函数的新型算法。仿真结果表明,该算法较CMA算法有较快的收敛速度,较小的稳态均方误差,并且可以纠正相位偏移引起的星座图旋转;在均衡器结构方面加入反馈环节,大大减少了抽头个数,增强了算法可实现性。