基于局部显著特征的快速图像配准方法

针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图像分别提取SIFT特征点,并对特征点运用改进的K-means聚类算法进行聚类;然后利用聚类结果筛选聚类区域,在各聚类区域提取显著特征点进行粗匹配;最后利用显著特征点在原始图像中定位显著区域,对所得显著区域进行精配准。实验结果表明,该方法减少了图像匹配时间,控制了特征点数量,在保证匹配准确度的同时,有效地提高了特征匹配的效率。

机载电子稳像技术综述

对近年来机载电子稳像技术的研究现状进行了综述,首先分析了电子稳像的基本原理,然后对电子稳像关键技术的研究进展进行了归纳总结,指出了各算法的优缺点,并给出了目前机载电子稳像存在的问题;最后分析了电子稳像技术的发展趋势。

一种快速鲁棒的全局运动估计算法

局部运动矢量会严重影响全局运动估计的结果,不仅降低全局运动估计的准确度,而且消耗大量的运算时间。针对上述问题提出了一种快速鲁棒的全局运动估计算法。首先采用快速的块匹配算法得到运动矢量场,然后通过改进的梯度均值残差法去除估计的不准确运动矢量,提高估计出的运动矢量场的准确性并使得全局运动估计所处理的宏块尽可能是全局运动块;其次,基于六参数仿射模型估计出初始全局运动参数,为了消除错误运动矢量产生的误差,使用匹配加权函数的方法对估计结果进行进一步修正,最终得到最优的全局运动参数。实验结果表明该算法兼顾了全局运动估计的准确性和鲁棒性,对大多数视频序列的全局运动估计具有算法复杂度低、运动参数估计准确的效果。

网络流量预测模型研究

针对当前网络通信业务量大,业务种类多的特点,对近年来网络流量预测模型研究现状进行了综述,分析了多种网络流量预测模型,针对网络流量的不同特点对各种模型从计算复杂度、应用场合及适用范围等方面展开比较分析。比较结果表明,预测模型与所分析流量特性及应用场合关系密切,在具体应用中应充分考虑预测目标和具体的网络流量特点,选择合适的预测模型。

数学例题教学“隐性目标”的显性化

义务教育阶段的数学课程是促进学生全面、持续、和谐地发展,让学生在理解数学的同时,在思维能力、情感态度与价值观等方面得到进步和发展.要实现数学教学目的,课堂教学是主阵地.在教学中,教师应努力实现从过去的偏重知识技能的落实,转向体现'知识与技能、数学思考、问题解决、情感与态度'四维合一的多元目标,使数学课堂教学不只是让学生获得必要的知识技能,还关注学生在数学思维能力、解决问题能力、情感态度等方面的发展.