全面推进中华民族伟大复兴:“两个结合”是必由之路

党的二十大报告中指出“只有把马克思主义基本原理同中国具体实际相结合、同中华优秀传统文化相结合,坚持运用辩证唯物主义和历史唯物主义,才能正确回答时代和实践提出的重大问题,才能始终保持马克思主义的蓬勃生机和旺盛活力”。

一种新的模糊对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊集合理论的图像模糊对比度增强算法 .首先将图像从灰度域变换到模糊域 ;在预先设定图像空间像素模糊隶属度基础上引入了模糊对比度概念 ,而后在模糊域对模糊对比度进行非线性变换 ,得到增强后的模糊隶属度 ,最后将图像从模糊域变换到灰度域 .由算法分析可知 ,利用模糊隶属度可以对图像的细节进行增强 ,图像的层次更加分明 .通过对几例图像增强对比实验结果的分析 ,表明该算法是有效的 .

彩色序列图像中的人脸检测与跟踪

提出了一种彩色视频序列图像中的人脸检测与跟踪方法。该方法将人脸检测与人脸跟踪有效地结合在一起,采用Condensation滤波跟踪算法对区域进行跟踪,在跟踪过程中提出引入基于支持向量机的人脸置信度,样本的置信度随时间进行更新,人脸检测的结果基于置信度的后验概率。同时,该方法对Condensation滤波跟踪算法作了改进,在跟踪过程中采用了基于Metropolis算法的重采样方法以及自适应的动态模型,实现了复杂背景下的对人脸自由运动的跟踪,且精度较高。实验结果表明,该方法有效地解决了复杂背景中人脸姿态变化情况下的人脸检测与跟踪问题,与静态人脸检测相比有更好的检测效果。

基于兴趣区检测与分析的水上桥梁识别

研究自然景物光学图像中大型水上桥梁自动识别的问题 ,提出了一种新的基于知识的两阶段目标识别策略 .首先在全视场中检测符合水上桥梁上下文关系的兴趣区 ;随后对检出的兴趣区进行图像分割与特征抽取 ,基于桥梁的几何特征运用模糊推理识别目标 ,并选择中央桥墩或桥身为瞄准点 .对多种场景多种类型的大型水上桥梁光学图像作识别实验 。

一种新的车牌快速定位方法

针对车辆图像分割困难、车牌位置定位不准等问题 ,提出了一种新的车牌快速定位方法 .在图像增强与分割的基础上 ,对得到的二值图像作行、列扫描 ,并利用车牌位置信息、尺寸信息来缩小搜索范围 ,提高了定位精度和实时性 .对不同光照、不同车型的汽车图像的仿真试验结果表明 。

一种改进的自适应肤色检测算法

针对H su R L的肤色检测方法的不足,提出了一种改进的自适应肤色检测算法。用白平衡算法取代了H suR L的光线补偿方法,从而较好地解决了由光照引起的图像彩色偏移,使得检测结果更加稳健。在H su R L的统计模型的基础上,提出了一种自适应检测算法,该算法根据肤色值在非线性变换后的色度空间的二维直方图分布,自动确定肤色模型的位置,从而能更加准确地描述肤色在一幅图像中的分布情况。并将该算法用于彩色视频图像中的人脸检测,实验结果表明,该算法比H su R L的方法更能取得满意的检测效果。

Marr边缘检测算法的研究

针对M arr边缘检测算法中LOG模板的构造进行了研究。根据实际应用中LOG模板的设计要求,提出了不等间隔采样和非均匀量化相结合的数字化方法;导出了构造LOG模板的一般公式;给出了调整公式中参数的方法。实验结果表明,该方法能够满足实际应用的要求。

基于区域生长的红外图像分割

该文采用区域生长的方法 ,结合人工智能 ,针对红外图像中目标相对较小、灰度值与视场中目标物体的热辐射量相关的特点 ,选取相应种子点根据灰度相似性判决生长出目标区域。结果表明 ,采用这种方法具有一定的针对性 。

基于色彩恒常性的彩色图像增强改进算法

将色彩恒常性算法应用于彩色图像增强中,在分析McCann Retinex算法的基础上．针对迭代参教的选取问题作出了改进。改进的算法基于一种迭代截止条件,对参数进行自适应选取,避免了人工设定,并同时减少了整个算法的运算量。实验结果表明,改进后的算法对彩色图像的颜色、亮度、对比度处理的结果符合人眼视觉系统的感知特性,应用于彩色人脸检测的预处理后,人脸正确检测率提高了1．5%。

一种基于Contourlet变换的人脸识别方法

Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。该文分析了Contourlet变换的基本原理与变换的特点,提出了基于Contourlet变换的人脸识别方法,分别提取Contourlet变换的低频系数特征与高频方向子带统计特征进行实验。实验结果证明,Contourlet变换的低频系数特征具有优异的识别特性,而其高频方向子带统计特征则刻画了人脸轮廓与局部器官形状等信息,也具有一定的识别性能。

一种基于变分水平集的红外图像分割算法

红外图像大都存在边缘模糊或离散状边缘的特点,并且图像的先验知识较少,因此红外图像的分割是比较困难的。针对这种情况,该文提出了一种基于图像全局信息并且不需要重新初始化的变分水平集红外图像分割方法,不考虑图像边缘梯度的影响,将图像全局信息作为外部能量项,在很大程度上克服了边缘模糊时过分割的情况。同时通过引入内部变形能量约束水平集函数逼近符号距离函数,省去了重新初始化水平集函数的过程,简化了计算,减小了因重新初始化水平集函数带来的误差。将算法应用在红外图像的分割中,验证了算法的有效性。

研究生学术道德与学术规范现状探究

在研究生培养过程中,学术道德与学术规范问题特别值得关注。在对1176名高校研究生进行问卷调查后发现,利益驱动是造成学术失范现象的最主要因素。学生抵制学术失范现象的自觉意识亟待加强。高校需要从完善学术评价和责任制度、提高研究生科研创新能力、加强对导师的培训,控制招生规模等多方着手,加强学风建设,营造良好的学术氛围,减少直至杜绝学术失范现象的发生。

红岩英烈诗书的思想政治教育价值及传承进路

红岩英烈诗书是在抗日战争与解放战争时期的革命斗争中以周恩来为代表的南方局老一辈无产阶级革命家、共产党人和革命志士,在国统区顽强斗争中铸就的英雄史书,它蕴含了鲜明的红色基因,真实地记录了革命英烈的真情实感、家国情怀及使命担当,汇聚着深厚的历史意蕴与崇高的精神境界。红岩英烈诗书生动地彰显了红岩精神,红岩精神是新时代应当弘扬传承的先进文化。文章立足于红岩英烈诗书所蕴含的历史意蕴与精神境界,对其育人价值及传承进路进行条分缕析,提出红岩英烈诗书是中华民族推进伟大复兴的力量源泉,对中国共产党人立德修身及当代青年成长成才具有重要的思想政治教育价值。基于此,新时代传承红岩英烈诗书所蕴含的思想价值,当助推其春风化雨般地渗入党政机关、学校课堂、家庭教育、社会生活和网络媒体等诸场域,使红岩英烈诗书所彰显的红岩精神在历史沉淀中经久不衰,在时代征程中历久弥新。

基于矩和多分辨分析的图像识别

应用矩和多分辨分析对图像进行特征提取,求取不同分辨率下的小波系数的均值、能量和方差,作为特征向量。这组特征向量是将图像的矩特征和小波特征结合形成小波矩特征,即反映了图像的全局信息,又反映了图像的局域性信息,并且具有旋转、平移和缩放不变性。该算法不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题,而且提高了对近似物体的识别能力。最后简要介绍了仿真实验及结果,证实此算法能对飞机、舰船等目标进行有效的识别。

基于Contourlet变换的加权小波特征抽取算法

特征提取是模式识别中的一个关键问题。本文提出了一种基于Contourlet变换的特征抽取算法。Con-tourlet变换具有多方向性和各向异性,能以接近最优的方式描述图像的边缘和纹理。文中算法利用Contourlet变换各子带系数的统计特性,构造特征矢量。Contourlet变换获得的特征是图像的局部特征,图像不同子带特征的分类能力是不相同的,针对各子带数据的离散程度进行加权处理,为分类能力强的特征量赋予较大的权值。该算法充分利用样本的统计信息,简捷、高效,并具有一定的鲁棒性。将该算法应用于Brodatz图像库纹理图像的检索,验证了算法的有效性。

一种三维场景的消失点检测算法

消失点可以提供大量的场景三维结构和方向信息,是重要的特征点。本文提出了一种不需附加场景先验信息和空间变换,直接利用直线信息在图像平面上估计消失点的算法,算法利用Helmholtz原理估计消失点在二维平面上的方向,在各检测到的方向中通过最小二乘求解消失点的准确位置。本算法不需要其它先验信息,提高了消失点检测效率和准确性,尤其适用于人工目标的三维特征提取。

基于特征组合的视觉目标跟踪

针对大多目标跟踪算法仅关注目标特征的问题,提出同时采用目标特征及背景特征对目标进行跟踪.针对场景中灰度和梯度特征在跟踪过程中其分类性能动态变化,首先计算各特征似然度,然后根据各特征分类性能计算特征权重,求取加权似然图.根据该似然图,结合粒子滤波算法,进而确定待跟踪目标位置与尺寸.仿真结果表明,该方法对环境光照变化、目标尺寸变化、局部遮挡等均具有一定的鲁棒性.

一种自适应小波域图像降噪方法

Donoho所提出的去噪算法由于没有考虑到图像的局部特征,而滤除了过多的小波系数,影响了图像的去噪效果。本文介绍了一种自适应阈值的小波系数收缩算法,该算法利用邻域小波系数与噪声方差关系,同时根据小波分解级数的不同而动态地改变小波系数收缩的幅度。由于阈值的自适应性。从而可以利用更多小波分解级数而不会滤除过多的小波系数,因此在去噪方面达到了更好的效果。本文还讨论了如何选取合适的小波分解级数、窗口大小、以及算法的复杂性。通过大量的实验结果可以看出,本算法在去噪的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)指标上,优于其他去噪算法,同时,算法的执行和原理非常简单。

改进的contourlet变换域隐马尔可夫树模型

Contourlet域隐马尔科夫树(C_HMT)模型不但可以描述尺度间的相关性,而且可以对方向子带间contourlet系数的相关性做出统计描述,是一种比小波域HMT模型更为有效的系数相关性描述方法。本文提出了一种改进的contourlet变换域HMT模型,节点的状态不只依赖于其父节点的状态,而且兼顾到其父节点相邻节点的状态。这种模型可以进一步捕捉尺度间contourlet变换系数更为丰富的相关性,从而能够更准确和有效的刻画contourlet变换系数的非高斯性和持续性。将该模型应用于图像的去噪,并与另外几种典型的去噪算法作定性比较,验证了本文提出的改进的C_HMT模型在图像去噪性能方面有一定的优越性。

基于DSP的实时视频处理系统及应用

该文以高性能浮点数字信号处理器(DSP)———TMS320VC33为核心,结合专用视频解码器、大容量双口RAM和复杂可编程逻辑器件,构建了一个实时视频处理系统,实现了对PAL制复合视频信号的采集、存储和处理,并将此系统应用到电视跟踪系统中,实现了对目标的智能跟踪。