基于形态学融合滤波的农业图像改进MSR增强算法

农业图像增强对于提高图像识别与分析结果的准确性有很大帮助。多尺度Retinex(muti-scale retinex,MSR)算法由于对噪声具有较强的敏感性,容易在增强图像信息的同时放大噪声,为此结合形态学滤波思想对MSR算法进行改进。首先分别采用半径为1、2的棱形结构元素构建了开启-闭合、闭合-开启的形态滤波器,将它们分别对含有噪声的农业图像进行滤波,获得了滤波图像1、滤波图像2;然后根据局部像素最大化原则对滤波图像1、滤波图像2进行融合,得到滤波后图像;最后采用MSS算法对滤波后的图像进行增强。分别采用图像标准差(standard deviation,SD)、归一化均方根误差(normalized mean square error,NMSE)对增强后的图像进行客观性评价。结果表明,该算法对于低对比度且含有噪声的农业图像的增强效果明显优于形态学滤波、MSR算法。

“鼓励教学”在课程中的应用——浅谈技师专业课程教学

在技师学院多年的专业课教学工作的过程中，养成了一个习惯。每学期的期中和期末，都会要求我所任教的班级的学生每人写一份对我和对该课程的教学意见，以及这学期学生对自己学习情况的评价。从中了解了许多学生学习过程中的心理和想法，也收到了许多宝贵的意见，对我的教学工作的改进有很大的帮助。同时，我也看到了一些触目惊心字眼如：“老师的定义，我不懂!”但我知道，如果没把学生教好，不一定是老师的错，但老师错的比例占很大”。先撇开个人感情能否接受，也不说这句话的对错，但最起码可以看出学生对老师的期望，这期望之大已远远超脱出其字面的意思。这不能不让我陷入了深深的思考。当你站在讲台上，如何才能让台下满怀期望的眼睛满意？

基于改进Prewitt算子的农业图像去噪算法

农业图像的获取受到气候、光照、拍摄角度、拍摄器件电压等因素的限制,所获取的图像含有噪声,无法直接用于判读分析。对该类图像去噪进行研究,首先,将经典Prewitt算子的检测模板由2个方向扩充为8个方向,进一步丰富了Prewitt算子的检测模板序列,将其应用于农业图像边缘轮廓检测,获得边缘图像和非边缘图像;其次,对边缘图像采用经典中值滤波算法进行处理,剔除其中的噪声点;再次,在对经典中值滤波特征分析的基础上,提出了一种具有噪声检测功能的改进加权中值滤波算法,将其应用于处理非边缘图像;最后,将处理后的边缘图像、非边缘图像进行充分融合。试验结果表明,本研究算法对于农业图像的处理效果明显优于经典中值滤波以及2种改进型中值滤波。

技师学院电子商务教研室建设浅谈

作为教学工作的核心骨干部门,教研室是高校基层的教学组织和研究组织,教研室建设的好坏,不仅关系到该校的教学科研水平和教育教学质量,还关系到教师的培养与提高。本文对技师学院电子商务教研室建设进行了阐述。