科技论文写作与学术道德规范课程建设研究

科技论文写作与学术道德规范是高校开设的一门必修实践课程,同时科技论文写作是学术交流和知识传播的重要形式。针对目前高校在科技论文写作与学术道德规范课程建设过程中存在的教学内容不全面、课程过于理论化、学术道德缺乏连贯性的问题,对科技论文写作与学术道德规范课程建设进行研究和探索。该文以科技论文写作与学术道德规范课程建设为背景,从教学内容、教学计划、教学方法和考核方式多个维度出发,设计了一个较为全面和详细的课程建设方案。实践表明,该文提出的课程建设方案,提高了课程的教学效果和教学质量,全面提升了学生的科技写作能力和学术道德素养。

JPEG图像压缩编码及其MATLAB仿真实现

首先介绍了基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法,接着用MATLAB6.5对标准灰度图像进行仿真,并对同一幅Lena图像做不同的压缩,绘制了率失真曲线。实验结果表明,在很大的压缩范围内,在不同的压缩比和编码比特率下,重建图像的峰值信噪比都在30dB以上,仍然能满足人们的视觉需要。对图像做不同的压缩,满足了不同的场合、不同的控制码率下要求不同的图像质量的实际需要。用MATLAB做仿真实验,方法简单而且误差小,大大提高了图像压缩的效率和精度。

基于斜面模型图像分割的改进JPEG图像压缩算法

基于Haralick斜面模型进行图像分割,提出了一种改进JPEG图像压缩算法.该算法考虑了图像中存在不同的区域,针对图像分割后得到的不同区域进行程度不同的压缩.实验结果表明,在相同的编码比特率下,重构图像质量要优于传统的JPEG压缩算法.

以学生为中心导向的信号与系统实验教学改革

信号与系统是电子信息类专业的专业基础课,实验教学是培养学生实践能力的重要课程。针对目前高校在信号与系统实验教学中存在实验内容陈旧、教学方式单一、课程实验简单等问题,对信号与系统实验教学改革进行研究和探索。该文以信号与系统实验教学为背景,从多个维度出发,对实验内容、教学方式、综合项目扩展和考核方法进行全面的教学改革,设计全面且富有启发性的实验内容,创新教学方法,引入综合项目实践并给出详细的实施措施。实践表明,通过该文提出的教学改革方案,学生对信号处理方法有全面和深层次的理解,有效地提升学生的独立思考和解决问题的能力,培养学生的创新能力,可为其他高校的相关课程教学提供参考借鉴。

培养科研能力的“数字图像处理”课程实验教学改革研究

对电子信息类专业的“数字图像处理”课程实验教学改革进行了研究和探索。以学生兴趣为导向,设计与理论课教材相匹配的实验内容,让学生对教材中的图像处理技术进行仿真实现,切身感受各种图像处理操作的效果。此外,通过“基础实验—拓展实验—论文复现和创新”的多层次培养,激发学生对课程的学习热情、拓宽学生在图像处理领域的知识面、引导学生参与学术研究。实践证明,该教改方案提高了学生发现问题和解决问题的能力,可为各高校培养科研型和创新型人才提供借鉴。

人工智能背景下数字图像处理教学改革

人工智能为数字图像处理提供新的研究理念,然而,目前高校在数字图像处理的教学中很少引入人工智能,并存在教学内容陈旧、教学方式单一、课程实验简单等问题,影响教学效果,不利于综合型、创新型人才培养。针对此问题,该文结合人工智能背景,从理论教学、实验教学、考核方式和综合项目扩展四个角度进行该课程的教学改革,提出以学生为中心、以项目为驱动、以全面和多角度为目标、以探索为方向的改革方案并给出详细的实施措施。实践表明,通过该文的教改思路和方法,教学效果得以改善,学生对数字图像处理的传统方法和深度学习方法有全面的了解和掌握,项目实践和科研探索能力得以训练和提升,可为其他高校的课程教学提供参考借鉴。

基于分形及纹理分析的城市遥感影像阴影去除

为有效去除城市遥感影像中阴影效应所产生的影响,实现阴影区域的自动检测及区域内景物重建,利用纹理分析的方法,通过计算共生矩阵及其相关指数来确定阴影区域,以实现阴影区域的自动检测;同时利用分形插值中的随机中点替代法对阴影区域内景物进行了复原,真实再现了阴影区域内的景物特征.对实际航空遥感影像的处理结果表明,该方法能有效实现遥感影像阴影区域的自动检测及区域内的景物重建.

基于高斯曲面拟合的影像渐晕复原方法

本文根据影像发生渐晕时灰度分布的特点,提出了一种基于最速下降法的高斯曲面拟合方法,推导了Hesse矩阵的相关参数,较好地解决了不规则高斯曲面拟合的问题,获得了影像整体灰度变化情况,从而实现了影像渐晕现象的复原.仿真结果表明,上述方法能够有效估计出不规则高斯曲面(如渐晕图像灰度值)的相关参数.通过对实际影像的处理结果表明,本文方法能够有效去除影像的渐晕现象,改善图像质量.由于该方法不需要相关的光学和几何参数,因此具有广泛的适用性.

有限长度信号Mallat算法的边界延拓方法

处理有限长度信号时需要对其边界做某种延拓处理。本文在对Mallat算法分析的基础上,研究了有限长度信号Mallat算法中常用的4种边界延拓方法,并详细推导了4种边界延拓方法实现小波变换的一般过程。详细讨论了对称延拓中的2种延拓方式,分别就滤波器长度和信号长度为奇数或偶数的情况进行了研究。在周期延拓和对称延拓中,为了使多级分解与重构顺利进行,引入一个二元标示序列,使得小波变换便于编程实现。最后以bior4.4双正交小波给出实例,计算结果表明,在保持信号长度不变的情况下,按本文延拓方法能实现完全重构。

全相位沃尔什双正交变换及其在图像压缩中的应用

本文提出了全相位沃尔什双正交变换和对偶双正交基向量的新概念,并提出了一种基于这种变换的、新的图像压缩算法.与JPEG压缩编码算法中的DCT变换做比较,在相同码率下,采用全相位沃尔什双正交变换的重建图像峰值信噪比与DCT变换的大致相同,而该方法最大的优点是量化简单,能对变换系数进行均一量化,从而大大缩短运算时间,且便于硬件实现.

基于全相位DCT／IDCT内插的去马赛克算法

针对消费类摄像设备中的马赛克问题,本文提出了一种基于全相位DCT/IDCT内插滤波器的色差空间去马赛克算法。该方法根据三种颜色图像之间的相关性及采样特点,采用全相位IDCT菱形半带滤波器实现了绿色图像重构,并用全相位延拓DCT内插滤波器实现了红绿色差和蓝绿色差的重构。其中全相位IDCT内插滤波器是纯二维滤波器,且能够直接实现五点梅花形采样矩阵与矩形采样矩阵之间的转换。而全相位延拓DCT内插滤波器能够有效地抑制FIR滤波器的吉布斯效应。实验结果表明,本文算法比双线性内插算法重构图像PSNR最多高6dB,能够保留更多的图像边缘细节,且比自适应算法运算效率高。

全相位方向滤波器组设计及其应用

为提高方向滤波器组的方向选择性和运算速度,基于全相位列率滤波理论提出了一种新的方向滤波器组设计方法.该方法直接从频谱特性设计纯二维方向滤波器并灵活构建方向滤波器组,避免了传统方向滤波器组对图像的旋转、采样等操作,可以更多地保留图像细节并减小运算量.采用该方法设计了2种全相位方向滤波器组,并将其用于图像去噪.对经典测试图像的实验结果表明,与Contourlet变换及其改进——非下采样Contourlet变换相比,采用该方法去噪后图像的峰值信噪比最多提高2.96 dB,且重建图像的主观质量也较好.

基于全相位频谱分析的图像配准

为了提高图像配准精度并简化算法,在研究传统频域配准方法的基础上,引入了全相位FFT谱分析,并将其推广到分析二维图像频谱.提出了基于全相位FFT谱分析的欠采样图像频域配准算法.配准实验结果表明,基于全相位频谱分析的图像配准精度高于传统频域配准方法,能基本实现空域配准精度,无噪声条件下对平移参数的估计精度高于空域方法.

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.

保细节自适应超分辨率融合算法

超分辨率融合是把配准好的低分辨率图像信息进行综合,形成高分辨率栅格上的均匀采样为了改善图像超分辨率融合效果,对鲁棒超分辨率融合算法进行改进.分析图像局部模式,给出角点和连接点的识别方法,进而设计了保细节自适应适用度函数,提出了保细节自适应超分辨率融合算法.实验结果表明,算法不仅对配准误差具有鲁棒性,而且能很好地保存图像的边缘和细节特征,提高了融合图像的质量.

全相位内插交错采样超分辨率融合

利用超分辨率重建技术可提高图像的空间分辨率,但是低分辨率图像序列的配准精度直接影响超分辨率重建的效果。如果能在现有硬件设备的基础上,通过合理安排CCD线阵对图像进行错位,就能对图像间的子像素位移进行精确控制,消除运动参数估计对图像超分辨率重建的制约,从而提高图像的空间分辨率。对超模式影像所代表的交错采样图像的超分辨率重建进行了研究,基于全相位滤波理论,构造了具有交错采样结构的全相位内插滤波器,并将其用于交错采样图像超分辨率内插融合。为交错采样图像超分辨率重建提供了快速、实用且性能优异的高分辨率图像初始估计,大大提高了图像超分辨率重建质量。

SDSS-DR10中WDMS光谱的自动搜索研究

SDSS-DR10是美国SLOAN巡天望远镜发布的最新数据,包含了首批APOGEE光谱。这些海量的天文光谱除了可以用来探寻银河系的结构和进行多波段证认外,还蕴藏着包括白矮主序双星在内的特殊天体。白矮主序双星是一类特殊的双星系统,它由两颗主序星演化而来,包含了中低质量恒星演化的终点—白矮星,以及M矮星。白矮主序双星对于密近双星的演化和参数研究有积极的意义。目前针对这类特殊天体的发现主要使用测光筛选结合后期观测证认的方法,不但准确率低,而且需要耗费较多的人工处理时间,无法满足在海量光谱数据中快速发现目标天体的需要。提出一种适用于在海量天文光谱中自动、快速发现白矮主序双星的方法。该方法针对SDSS的DR10数据,使用改进的遗传算法对海量光谱进行自动识别,寻找白矮主序双星候选体。实验共发现了4,140个白矮主序双星,通过交叉证认,其中24个是未被收录的新的源。验证了遗传算法在天文数据挖掘和自动搜索方面的有效性,为在海量光谱中快速发现特殊天体提供了另一途径。该方法也可用于在其他巡天望远镜的海量光谱中进行特定天体的自动识别。提供了新发现的白矮主序双星的赤经、赤纬等信息,补充了现有的白矮主序双星光谱库。

简单有效的小波域图像插值放大算法

提出一种基于Cycle-Spinning的小波域图像插值放大算法。Cycle-Spinning技术已证明是小波去噪中消除伪Gibbs效应的有效方法,将低分辨率图像作为高分辨率图像的低频子带,将高频系数置零,再进行反变换,得到高分辨率图像的初始估计。在此基础上,利用Cycle-Spinning技术处理得到高分辨率图像,很好地消除了边缘锯齿现象。经实验仿真,并与传统及改进插值算法比较,提出的算法简单、快速、有效,使放大后的图像无论在边缘处还是平滑区域均能达到理想的效果。

边界镜像对称延拓双正交小波变换矩阵的构造

计算小波变换的Mallat算法需要进行逐级分解和重构,对于有限长信号的小波变换来说,为了保证其完全重构,有必要对其进行边界延拓。基于边界周期延拓的小波变换算法极易实现,也常见于文献,而边界对称延拓较周期延拓则更适合用于信号和图像的处理,但基于边界对称延拓的小波变换矩阵实现方法却很少出现在文献中。为了用矩阵-向量乘积实现信号的小波变换,给出了一种在信号镜像对称延拓方式下,任意深度小波变换矩阵的构造方法,并证明了该延拓方式下实现Mallat算法的完全重构条件。作为实例,绘出了B ior3.3小波的分解和重构矩阵的基向量及波形图。将构造的变换矩阵用于基于小波的图像处理中,不仅可以避免逐级迭代,大大简化运算量,而且边界效应也明显减少。

全相位DCT数据内插与立方卷积内插方法比较研究

本文对基于8点信息的全相位数据内插方法进行了推导和理论分析,利用它对实际图像进行了插值处理,并且同当前比较先进的H.26L中建议的立方卷积内插做了比较,仿真实验结果表明全相位数据内插在性能指标上要优于立方卷积内插.