基于计算集成成像的图像配准算法研究

计算集成成像是目前三维重构与显示领域的主流研究方向,是一种基于透镜阵列来获取和重现目标场景三维的技术,针对集成成像采集的子图特征点匹配问题,传统的图像匹配方法匹配点少、耗费时间长、容易产生局部极值等问题。为了获取更多的匹配点,在原有SIFT配准算法基础上进行了适当的改进,实现集成成像稠密的图像配准,较大地缩短了配准时间。

可见光视频去噪及其FPGA硬件实现

在静止场景下普通的图像滤波算法就能够有效抑制噪声,而在运动状态下,现有的滤波算法难以保证去噪的有效性,还会产生拖尾现象;采用运动补偿的滤波算法,又无法有效地抑制噪声。针对以上问题,提出一种基于时空域滤波的视频去噪算法,并在现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台上实现。该算法主要运用高斯差分滤波提取图像特征,再用空域滤波抑制高频噪声,采用反馈的方式对分割出的图像区域采用不同的去噪策略。硬件实现的关键是利用高层次综合(High-level Synthesis,HLS)工具简化编程、DDR3控制模块操作视频流在各模块间输入输出。实验结果表明:该算法能有效去噪,不同场景下,相比基于非下采样轮廓波变换的去噪算法,峰值信噪比最多可提升15 dB;将算法移植到FPGA后,峰值信噪比相比于MATLAB软件仿真相差约0.3 dB,运行时间缩短71.5%以上,在兼顾实时性的同时达到了较好的可见光视频去噪效果。

大学人才培养选己所爱,择国所需

从人才培养的角度认识和选择大学,有利于考生找到适合自身学习和发展的方式.人才培养模式决定着考生进入大学后将会接受怎样的教育和培养,与每个人息息相关.目前,各所大学经过不断探索与创新,为学子们提供了多样化的培养模式.那么,我们如何找到适合自己的大学和培养模式,让自己进入大学后发挥潜力、成长成才呢?笔者认为应当把握好以下三个方面.