《数字图像处理技术》课程的教学改革探索

从培养应用型人才的角度出发,提出了教学过程中基础理论知识与技术应用相结合的教学模式,并用Matlab和Photoshop对学生进行知识理解和技术掌控进行引导。针对如何激发学习兴趣,培养学生综合知识的运用能力等问题,从课程讲授内容、教学方法、教学手段等方面进来了探讨,以达到提高教学质量,优化教学过程的目的。

基于形变轮廓模型的视频图像中人物领域的追踪

基于头部轮廓设置人物领域轮廓模型,建立形变轮廓模型模板,通过模板评价函数完成模板的更新修正,实现不基于帧间差分和移动向量亦能在视频图像中追踪移动对象。基于形变轮廓模型算法,可实现摄像头转动或背景变动,且在背景较复杂的情况下从视频图像中检测移动人物。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性,可快速准确抽取视频图像中的人物领域。

基于多视觉特征融合技术的高速机床刀具状态视诊方法研究

传统多传感器融合的刀具磨损检测方法,通过依据特征变换的特征降维方法,完成多传感器融合的刀具特征降维处理,其对特征的描述性差,检测效率低。因此,设计基于多视觉特征融合技术的高速机床刀具状态视诊系统,该系统通过固定摄像机A采集整体刀具图像,可控摄像机B采集刀头图像。两个摄像机的视频图像都输入到图像采集卡中的数据采集电路进行处理。系统通过数据采集电路获取刀具图像数据后,将数据传递给数据处理模块进行存储和模/数转换等处理。采用STC89C52单片机设计显示报警模块,用于显示刀具磨损状态。系统实现部分给出了系统软件流程图,并通过BP神经网络方法融合多视觉特征信息,检测高速机床刀具的磨损情况。实验结果表明,所设计系统可准确检测出刀具的磨损状态,具有较高的检测精度和鲁棒性。

超声波信号渡越时间参数法测量空气中温度分布

超声波已成功在医疗、化工和无损探伤等领域得到广泛的应用。根据超声波在空气中的传播速度会随着温度改变而改变这一特点,本文把空气中的温度场作为研究对象,利用超声波信号在空气中的渡越时间参数TOF(Time of Flight)来对空气中的温度分布情况进行超声波CT画像的重建。

基于项目导向与情景模式的软件工程专业课程教学研究

从培养满足产业需求的软件工程专业人才角度出发,在分析当前软件工程专业课程教学现状的基础上,研究高等院校软件工程专业应用型人才培养过程中的教学方法,拓宽和细化软件工程专业学生的培养途径与方法,提出构建基于情景的教学模式,摆脱边讲边练的传统教学束缚,提高学生的实践能力与创新创业能力。

基于轮廓特征点的重叠车辆检测与分割

在交通视频场景中,由于环境、设备安装角度等因素的影响,可能会引起车辆相互遮挡的情况,从而造成车辆检测及跟踪的误差。为此,基于轮廓特征点,提出一种重叠车辆检测与分割方法。利用背景差分法获得目标区域,运用Freeman链码检测目标区域的边缘轮廓点,通过链码对确定特征点。根据目标区域的特征点数及占空比进行重叠车辆的判断,若重叠,则对目标区域进行凸包分析,寻找最优分割点分割重叠车辆。实验结果表明,与基于椭圆拟合的方法及基于凹性分析的方法相比,该方法不需要车辆形状以外的先验知识,能较为准确地分割重叠车辆,具有较好的适应性。

基于张量投票法的超声波图像去噪

超声波因其所具有的良好指向性及对人体的无伤害性,在检测及医疗领域得到了广泛应用.然而,超声波图像所特有的相干涉斑点噪声成为影响超声波图像质量的主要因素.针对这一问题,提出了将张量投票法应用于超声波图像去噪的方法.利用张量投票法能够提取图像中点、线、面特征的特点,消除超声波图像中孤立点显著性,突出所提取的线、面特征,重新构建图像,从而达到去除斑点噪声的目的.试验结果表明,与其他空间域滤波方法相比,张量投票法在去除斑点噪声的同时,能够更有效保留边缘特征,提高超声波图像的质量.

基于QR码签章技术的研究与设计

基于QR(Quick Response)码自定义加密解密算法的电子签章技术,对明文进行加密后快速生成二维码完成对设计蓝图的审核签章,利用Android平台进行二维码的快速扫描并解密展示签章内容。根据选择不同的编码集,系统自动调整加密算法产生不同复杂程度的密文形成二维码签章,Android扫描二维码后调用相应的解密程序进行签章解密。实践证明,该加解密算法在实际项目运用性能优越,稳定便捷,二维码辨识度高,应用效果非常好,使得规划设计领域的电子签章审核越来越便携实用,并已在规划设计类企业中得到应用。

基于最大似然估计算法实现空气温度分布的可视化

针对空气中温度差值难以捕捉的问题,以空气中温度分布的可视化作为研究对象,采用基于最大事后概率的最大似然估计算法,研究空气中温度分布图像化问题。可视化测量系统中,在被测区域设置32个收发分离的超声波换能器,基于一发多收模式实现渡越超声信号数据采集,通过实验获取16×16=256个渡越时间参数TOF(Time of Flight)。实验系统采用测量角度插补与渡越时间参数平行插补两种方法进一步补充成像所需渡越时间参数,确保重建图像可读性。对实验数据进行了基于最大似然估计算法的超声波CT图像重建,重建图像结果能成功分辨空气场温度值差异。实验结果表明,基于最大似然估计算法实现空气中温度差异可视化的有效性。

基于超声波反射法检测钢管腐蚀分布的观测实验

为降低钢管被腐蚀后对工业生产及人身安全所造成的潜在危害,研究钢管壁厚度的无损检测及推断腐蚀的分布。根据超声波通过不同介质分界面时会发生反射这一特点,用检测到的反射波形进行数据处理,从而计算出被测钢管壁的厚度,并利用互相关函数法提高反射信号间延迟的分辨精度,从而准确地推断出钢管壁的腐蚀分布。

“软件测试技术与软件质量”课程教学改革探索

从培养软件工程专业应用型专业人才的角度出发,在分析当前软件测试技术与软件质量课程现状的基础上,从教学方法及教学内容等方面,对课程的理论教学与实践教学进行了探索实践,提出了几点针对面向应用型人才培养模式的教学改革建议,以适应社会对初、中级软件测试人员的培养需求。

“软件测试技术与软件质量”课程教学改革探索

从培养软件工程专业应用型专业人才的角度出发,在分析当前软件测试技术与软件质量课程现状的基础上,从教学方法及教学内容等方面,对课程的理论教学与实践教学进行了探索实践,提出了几点针对面向应用型人才培养模式的教学改革建议,以适应社会对初、中级软件测试人员的培养需求。

一种基于交通视频车辆阴影去除算法的研究

车辆识别是智能交通系统的主要研究课题,而阴影是影响车辆识别的最主要原因。根据车辆阴影形成的光学特征,提出一种基于自动标记的OSTU双阈值图像增强车辆阴影去除算法。首先使用改进的统计直方图背景更新算法进行背景更新,获取背景图像。其次使用背景差分运算求取包含移动阴影的前景二值图像。最后使用改进的自动标记算法对所得二值图像的连通区域进行标记,然后分别对每一个标记的连通区域所对应的实际图像使用OSTU双阈值图像分割方法进行分割,并对所得的分割区域进行不同程度的灰度增强。在视频检测实验中,该算法不仅能够有效消除移动阴影,而且在一定程度上克服了阴影误检等问题。实验结果表明,该改进方法在阴影消除方面的有效性。

基于标准化灰度霍夫SAR图像的舰船尾流探测算法变换研究

目前,合成孔径雷达(SAR)图像技术在舰船检测和监视等方面的应用越来越广泛,特别是在舰船目标识别方面。当运用SAR图像技术进行舰船尾迹检测时,面临的主要问题是缺乏自适应的检测算法和检测系统,导致舰船尾迹检测的项目稀少,获取的目标信息单一,既无法发挥SAR图像技术的优点,又无法准确有效地进行舰船尾迹检测。本文详细分析了影响尾迹产生的因素,在Hough变换的基础上,进行了SAR图像技术在舰船尾迹检测中的研究。

改进的YOLOv3网络在钢板表面缺陷检测研究

为了提高工业自动化水平,对表面缺陷进行有效检测,提出了一种改进的YOLOv3(You Only Look Once)网络检测方法。使用轻量级网络(MobileNet)来代替YOLOv3原有网络中的密集连接网络(Darknet-53),适当减少参数量的提取;加入空洞卷积,提高网络对小目标缺陷的检测能力;在网络结构的最后一层卷积中加入了Inception结构,进一步减少参数总量并加深网络。改进后的网络在测试集上精准性比原有的YOLOv3网络提高了23.3%,实时性也提高了95.4%,在钢板表面缺陷检测中具有更好的应用前景。

初中数学探究式教学策略

课程改革中的关键点之一就是将学习活动的主动权交给学生,以实现学生主体性的回归。基于此,探究式教学模式的重要性逐渐凸显。文章在研究了大量相关文献资料的前提下,具体阐述初中数学探究式教学的原则及具体的教学策略。

初中数学高效课堂的构建策略

通过对初中数学课堂的现状分析,发现初中数学教学中存在教师教学观念陈旧、课堂氛围不活跃、教学过于形式化的问题。因此,本文将从开展特色化教学、培养学生自主学习能力、改善学生学习方法这几个方面来进行探究,如何构建初中数学高效课堂。

一种空间数据结构加速的顶点与地形实时交互算法

针对动态场景的实时交互式渲染中,离散碰撞检测算法导致的“穿模”现象,提出一种新的顶点与地形实时交互算法,并利用空间数据结构进行加速。算法利用顶点与模型表面多边形的空间位置关系,首先计算顶点在当前模型移动后的位置,然后计算本次移动与其他模型的相交情况,将移动沿路径依次分解到每个经过的面上,以此计算移动轨迹与终点位置。算法可通过层次包围盒、八叉树、KD树等各类现有的空间数据结构进行加速。使用八叉树,设计并实现了简易的场景漫游与寻路,以此为实验环境进行性能分析。实验数据证明,该方法能够满足实时性的要求,并且具有较高精度。

基于局部自我相关函数光线照明变化下的人脸检测

针对照明变化条件下人脸图像检测精度相对较低的问题,以照明变化下的人脸检测为研究对象,提出局部自我相关函数(local autocorrelation,LAC),研究基于Adaboost算法下采用局部自我相关函数为前处理的光照变化下人脸检测。提出了局部自我相关函数定义模型,对局部自我相关函数的物理特性进行分析,从理论上验证局部自我相关函数对线性照明变化的鲁棒性。采用卡内基梅隆大学的人脸照明变化数据库(CMU PIE Database)作为检测数据验证基于局部自我相关函数的光线照明变化下的人脸检测,实验结果证明了局部自我相关函数消除照明变化对人脸检测精度影响的有效性。

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。