简介：C＋＋Builder是Borland公司推出的应用程序开发工具，程序员可以通过C＋＋Builder提供的组件快速地在窗体上绘制各种图形和图像，并对图形和图像进行特殊效果处理。这些组件是TImage、TShape、TBevel、TChart、TPaintBox、TGraphic、TPicture、TBitmap、TCanvas。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的图像处理算法优化。通过分析当前图像处理算法存在的问题，重点阐述如何利用深度学习技术提高图像处理的效果。研究结果对于推动我国图像处理技术的发展具有重要意义。

简介：摘要：本论文针对基于FPGA的红外成像系统及图像处理算法进行研究，通过使用FPGA技术实现红外图像的采集、预处理、增强和显示等功能，提高红外成像系统的性能和实时性。同时，通过优化图像处理算法，实现对红外图像的降噪、增强、目标检测等功能，提高图像质量和目标识别能力。表明基于FPGA的红外成像系统及图像处理算法具有良好的实时性、稳定性和性能优势。

简介：摘要：数字图像处理算法在电子工程领域发挥重要作用，本文介绍了一种新型算法。该算法在操作逻辑、图像提取和数据格式上均展现卓越性能，尤其在处理噪声、边缘和特征提取上效果显著。此算法还实现了图像的自动智能化处理，显著减轻了手工操作的负担，并提高了处理准确性。实验数据充分验证了其优越性。本研究不仅深化了对图像处理技术在电子工程中应用的理解，也为未来技术发展提供了有价值的参考。通过此算法，有望在电子工程领域实现更高效、更准确的图像处理。

简介：摘要仪表板管梁是仪表板系统的支撑骨架，它安装在仪表板系统内部，但其对仪表板系统强度及外观质量有着直接的影响。因仪表板管梁的规格和尺寸均要符合一定的标准，汽车型号的也不同，因此仪表板管梁的尺寸存在差别。传统的测量方式是采用人工测量的方法，该方法存在着一系列的问题，本文提供了一种仪表板管梁测量中的图像处理算法，该算法根据首、末端面的图像并结合相机标定信息求出仪表板管梁的长度和平行度，方法简便，具有较好的实时性和精确性，可以极大地提高测量效率。

简介：针对Yanowitz和Bruckstein的二值文字图像后处理算法存在的问题，提出了一种新的基于灰度期望值的后处理算法。实验结果表明，该算法能自动选取阈值、运算速度快、处理效果好，具有良好的噪声适应性。

简介：摘 要：近年来，动画产业发展的如火如荼。同时随着动画作品数量的不断增加，其版权保护就变得迫在眉睫。针对数字图像中动画角色被抄袭问题，本文提出了一种基于动画角色提取的数字图像预处理算法，该算法可用于动画角色特征提取及判断是否被抄袭前的动画角色预处理部分。首先，通过GrabCut图像分割算法分割出动画角色。其次，对分割出的动画角色进行二值化操作。最后，利用图像形态学方法对二值化后的动画角色进行形态学膨胀腐蚀处理。实验结果表明，该方法能够准确的提取出动画角色，并且经过预处理后的动画角色可以更好的为后续角色的特征提取及判断是否被抄袭做准备。

简介：摘要：数字信号处理与图像处理算法研究旨在通过算法和数学方法，对数字信号和图像进行提取、分析和处理。通过这些算法的研究与应用，能够改善图像质量、增强图像细节、降噪、去除失真等，从而满足用户对图像的需求。基于此，以下对电子工程技术中的数字信号处理与图像处理算法进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：本文根据LFM信号和OFDM信号模型，指出LFM干扰会给OFDM外辐射源雷达在RD谱上带来多条斜线状条纹，同时抬高基底，掩盖目标。

简介：摘要：本研究聚焦于CT图像处理算法在肿瘤检测与定位中的应用。通过系统性的文献回顾和实验研究，我们探讨了不同的CT图像处理算法在肿瘤诊断中的效果及应用前景。研究发现，基于深度学习的算法在提高检测准确性和定位精度方面具有显著优势。这一研究旨在为医学影像领域提供先进的图像处理方法，推动肿瘤检测技术的进步。

简介： 摘要：近年来，深度学习在图像处理领域取得了显著进展，成为电子信息系统中关键的技术之一。本文主要探讨了基于深度学习的图像处理算法在电子信息系统中的应用及其优势。分析了目前传统图像处理方法的现状和不足，指出了其在复杂环境下处理能力的局限。然后，详细介绍了深度学习算法在图像识别、分类、目标检测和图像分割中的应用，展示了其在处理精度和效率方面的显著优势。

简介：

简介： 摘要：

简介：摘要低截获概率（LPI）雷达信号的应用，是科学技术发展的产物，具有功率低、分辨率高、抗干扰性强等特点，提高了雷达的使用性能。与此同时，如何截获雷达信号并进行处理，成为研究人员关注的重点。本文首先介绍了循环谱算法的理论，然后阐述了低截获概率雷达信号的算法改进，最后针对LFM雷达信号进行仿真实验，以供参考。

简介：摘要本文介绍了声音信号识别的一般过程，主要包括声信号的预处理、特征提取、模式识别分类过程的方法。基于信号处理的声音模式识别，是利用信号处理技术，对信号进行分析，提取其时域、频域特征，对这些特征进行分类，并设计合理的分类器，以达到精确识别的目的。本文主要对声信号处理过程中所涉及的方法进行了研究。

简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：机器学习算法能够从大量数据中学习模式，为信号处理提供了新的解决方案。然而，这些算法面临计算资源限制、信号特征提取复杂性以及过拟合与泛化能力问题等优化难题。在本文中，我们对常见的机器学习信号处理算法进行了详细分析，并提出了针对性优化策略，以应对这些挑战。通过实验验证，我们展示了所提算法在信号去噪、特征提取和分类等应用中的性能提升。研究结果表明，这些优化策略有助于提升信号处理的效率和准确性，推动了机器学习在信号处理领域的深入研究和应用。

简介：摘要：近年来，深度学习技术在医学影像识别领域取得了显著的进展，为医学诊断和治疗提供了新的可能性。本研究旨在探讨基于深度学习的图像处理算法在医学影像识别中的应用，重点关注其在癌症早期诊断、疾病分析和医学图像分割中的作用。通过深度学习技术，医学影像可以更准确地被解读和分析，为医生提供了更多的信息和决策支持。本研究强调深度学习在提高医学影像识别准确性、降低漏诊率和提高患者治疗效果方面的关键作用。未来，随着深度学习技术的不断发展和应用，医学影像识别将迎来更多的创新和进步，有望成为医学领域的重要突破点。

简介：摘要：本论文旨在研究基于深度学习的图像处理算法在电子产品中的应用。对深度学习技术在图像处理领域的发展进行了综述，探讨了其在电子产品中的重要性。随着电子产品的普及和功能的增强，对图像处理算法的需求也日益增长，而传统的图像处理方法往往无法满足复杂场景下的要求。针对电子产品中常见的图像处理问题，提出了一种基于深度学习的解决方案。