17、图像纹理与颜色处理技术详解

图像纹理与颜色处理技术详解

1. 边缘检测前的噪声平滑

在进行边缘检测之前进行噪声平滑处理,能够减少虚假边缘像素的数量,在某些情况下可获得更好的效果。拉普拉斯边缘检测器的方向性较弱,在提供的软件中可替代索贝尔边缘检测器使用。不过,一些更高级的边缘检测器(如 Canny 或 ISEF)平滑过度,会将纹理当作噪声处理。在使用这些方法之前,可能需要大幅提高图像的对比度。

text.c 程序在边缘处理上有一些特别的操作。使用 sobel 关键字运行 text 程序,会将原始文件的边缘增强版本写入 sobtxt.pgm 文件。该文件可作为 fast.c text.c 的输入,并指定所需的共生算子。例如,创建图 5.6d 的操作如下:

text sky.pgm sobel
FAST sobtxt.pgm contrast 4 0

若需要边缘像素的角度,可指定 sang 作为关键字,结果会生成一个包含缩放角度的 sobtxt.pgm 文件。关键字 dx dy 分别指定 x 和 y 方向的方向分量, nx ny 作为关键字则会得出每个窗口中在 x 或 y 方向上具有最大分量的边缘数量。

2. 能量与纹理

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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