26、计算机代数在生物医学与焊缝缺陷检测中的图像分析应用

计算机代数在生物医学与焊缝缺陷检测中的图像分析应用

生物医学计算机视觉中的计算机代数应用

引言

计算机视觉方法可应用于生物医学图像处理,计算机代数系统也能用于计算机视觉。本文将计算机代数应用于生物医学计算机视觉,具体分析了一名糖尿病男孩患鼻脑毛霉菌病的病例。目的是找到自动图像分析方法,区分男孩患病和健康状态的生物医学图像,为医生提供快速诊断工具。

图像卷积处理

  • 操作步骤 :使用Maple软件的ImageTools包中的卷积方法对四张图像进行处理。具体算法如下:
> restart: with(ImageTools):
> imagefile := cat(kernelopts(datadir),"/help/ImageTools/chav1.jpg"):img := Read(imagefile):
> sharpened := Convolution(img,<<0,-1,0>|<-1,6,-1>|<0,-1,0>>,weight=20): View([img,sharpened]);
> imagefile2 := cat(kernelopts(datadir), "/help/ImageTools/chav2.jpg"): img2 := Read(imagefile2):
> sharpened2 := Convolution(img2,<<0,-1,0>|<-1,6,-1>|<0
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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