护士人际冲突处理形态与工作压力的相关性研究

[目的]调查护士人际冲突处理形态与工作压力现状,并探讨两者相关性。[方法]应用护士一般资料调查表、人际冲突处理形态量表、护士工作压力源量表对411名三级甲等医院的护士进行调查。[结果]护士最常用的冲突处理形态是整合,最不常用的是支配;护士工作压力总分为(111.56±18.86)分,总均分为(3.19±0.54)分,工作压力处于中等偏上水平;相关分析显示:冲突处理形态的整合维度与工作压力呈负相关(r=-0.166,P<0.01),支配、逃避维度与工作压力呈正相关(r=0.178,P<0.01,r=0.258,P<0.01);工作年限、所在科室与冲突处理形态的整合、逃避、支配维度是护士工作压力的重要影响因素。[结论]护理管理者应注重培养护士处理冲突的能力,使护士能采取合理的方式处理冲突,降低工作压力,提升护理质量和病人满意度。

护士人际冲突处理形态及影响因素分析

目的:了解护士人际冲突处理形态的现状,探讨其影响因素。方法:采用便利整群取样法抽取郴州市4所医院的561名护士,采用护士一般情况调查表、冲突处理形态量表进行调查。结果:护士人际冲突处理形态按维度均值降序排列依次为整合、逃避、让步和支配;护士人际冲突处理形态在人口学资料上有统计学差异。结论:护患冲突是护士面临的主要冲突;人口学资料在不同程度上影响护士人际冲突处理形态。

护士非理性信念对其人际冲突处理形态的影响

目的:了解护士非理性信念和人际冲突处理形态现状,探讨非理性信念对护士人际冲突处理形态的影响。方法:采用非理性信念量表和人际冲突处理形态量表对533名临床护士进行问卷调查,采用Pearson相关分析法了解非理性信念和人际冲突处理形态的相关性,并采用多元线性逐步回归分析法探讨非理性信念对护士人际冲突处理形态的影响。结果:护士非理性信念均分:低挫折耐受(2.82±0.70)分,概括化评论(1.78±0.57)分,绝对化要求(2.66±0.73)分,总分2.44±0.67。护士人际冲突处理形态均分:整合(3.46±0.55)分,逃避(3.75±0.67)分,让步(3.13±0.50)分,支配(3.02±0.44)分。整合与低挫折耐受、概括化评论、绝对化要求和非理性信念总分均呈显著负相关(P<0.05);逃避、让步、支配与低挫折耐受、概括化评论、绝对化要求和非理性信念总分均呈显著正相关(P<0.05)。多元线性逐步回归分析显示,低挫折耐受、概括化评论、绝对化要求均为护士人际冲突处理形态的影响因素(P<0.05)。结论:护士非理性信念以低挫折耐受为主,人际冲突处理形态以逃避为主,非理性信念是护士人际冲突处理形态的影响因素。

融合OTSU与形态学图像处理的非结构化道路分割

非结构化道路通常具有不规则的道路边界,缺少车道线和道路标识,背景环境较为复杂。针对非结构化道路场景中的道路区域分割问题,提出了融合OTSU算法与形态学图像处理的道路分割算法,即首先将摄像头获得的彩色场景图像转换为灰度图像;其次进行高斯滤波,减少噪声;再次利用OTSU算法计算出合适的分割阈值,得到初始分割二值图像;从次使用形态学图像处理减少噪声和平滑图像;最后对得到的分割图像进一步处理,保留分割图像中最大的连通区域,得到道路区域分割结果。实验结果表明,融合算法可以更加精确地分割非结构化道路场景中的道路区域,可为非结构化道路场景下无人驾驶车辆的安全运行提供参考。

护士人际冲突处理形态与工作绩效的相关研究

目的了解护士人际冲突处理形态与工作绩效的现状，探讨二者之间的相关性，为提高护士工作绩效提供依据。方法便利整群取样法抽取郴州市4所医院610名护士，采用护士一般情况调查表、冲突处理形态量表、医院护士工作绩效评估量表进行调查，并对结果进行分析。结果护士人际冲突处理形态按维度均值降序排列依次为整合、逃避、让步和支配；工作绩效各维度降序排列依次为任务绩效、情境绩效和反生产绩效；护士人际冲突处理形态中整合与任务绩效和情境绩效呈正相关，与反生产绩效呈负相关；让步与任务绩效呈负相关，与反生产绩效呈正相关。结论护士人际冲突处理形态中整合的处理形态有利于护士工作绩效的完成。

基于形态学图像处理的细分曲面加工技术研究

针对细分曲面加工技术中轨迹规划所影响的加工精度问题,研究了一种基于形态学图像处理的细分曲面加工技术。通过计算极限顶点位置坐标,提取特定组合形式的索引间隔,得到细分曲面的分辨率极限顶点网格坐标,在同心圆的拟合作用下直接求得各点的标定坐标,计算目标矩阵,获取内部奇异点内极限位置,利用形态学图像处理方法建立复杂曲面精细切割模型。设计加工算法,在平底铣刀的切削判别式下,得到一种新的细分曲面加工技术。仿真对比证明,该加工技术的加工精度优于对比的三种加工技术,减小了加工误差。

基于图像处理的火灾烟雾识别技术

目前,图像处理火灾烟雾识别技术,在火灾监控领域中得到了良好运用,这也属于其中十分重要的分支。不过,受到火灾衍生物多变性以及场景复杂性等因素的影响,因此在这一环节中使用的图像处理方式方法暂时未具有普遍性的理论以及算法。随着国家整体经济持续发展,社会中各种科学技术也在不断创新和研发,进一步加大了图像处理的火灾烟雾识别技术研发力度,进而及时和精准识别出火灾烟雾情况,为相关营救工作提供重要的指导方向,及时消除了火灾带来的影响,避免对人民生命安全和财产安全造成损害,从而实现了长治久安的战略目标。在图像处理过程中,HIS空间彩色图像分割方式具有独立性和真实性的特点,同时也很容易被分割开。在大量实验数据中证明,把HIS空间图像分割法用在火灾烟雾探测环节中,可以具有实时性的火灾预警性能。同时,结合火灾现场一些衍生物的运动特点以及纹理特征,采用动态视频图像分割技术,也具有一定可行性。在强化处理效果期间,促使分割更加精准,积极运用形态学中图像处理技术知识,采用形态学处理方式方法,因此突出图像处理的科学性和有效性,在图像分割环节中占有重要地位,可以及时、有效地识别出火灾烟雾情况。

基于形态学处理的太阳能晶片计数研究

针对工业生产中太阳能晶片人工计数的难以实施,提出了运用数字图像处理技术的自动计数方法。通过对晶片叠层图像的纹理分析,提出了一种二值化计数方法,通过对二值图像的特殊的形态学处理后,得到一幅便于计数的图像。实验结果表明该算法有较高的计数精度,而且算法简单可行,具有实用价值。

基于分块投影和形态学处理的多车牌定位方法

针对多车牌定位中候选区域过多和结构元素选择不合理的问题,提出了一种基于分块投影和形态学分块处理的多车牌定位方法。对车牌图像进行预处理和水平差分处理,应用分块水平投影方法粗略定位车牌区域,用形态学分块处理确定车牌的候选区域,最后用车牌的特征去除伪车牌,定位出多个车牌。仿真实验结果表明,该方法能减少车牌候选区域,提高多车牌定位的效率。

Lab颜色空间和形态学处理相结合的双行车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的前提和关键。针对双行车牌均是黄色车牌,且比较脏的特点,首先将图像由RGB颜色空间转换成Lab颜色空间;再利用Lab颜色空间的通道a提取出图像中的红色和绿色区域,通道b提取图像中带干扰的黄色区域,然后将二者相减,提取出图像中的黄色区域,并可同时去除背景及车身的大部分干扰;最后利用形态学处理滤除噪声等影响,粗略定位出车牌候选区域,再结合图像的纹理特征如面积、长宽比和连通域内像素个数最终定位出车牌区域。该方法对复杂环境下的双行车牌能实现快速准确定位,受光线、背景环境影响较少,同时对脏牌、污牌也能达到准确定位的目的。

基于数学形态学图像处理的泥质纹层定量表征——以加拿大麦凯河油砂区块为例

油砂储层内大量发育的毫米至厘米级泥质纹层会显著降低热采开发效益。为明确泥质纹层的发育特征,以加拿大麦凯河油砂区块下白垩统McMurray组上段为研究对象,基于泥质纹层定性研究成果,针对不同类别泥质纹层的岩心照片,利用Matlab软件开展了数学形态学图像处理,在一定误差范围内统计了6类泥质纹层的泥质含量、纹层厚度和发育频数等定量表征参数,有效地将泥质纹层定性研究成果定量化。结果表明:6种泥质纹层的单条纹层厚度变化范围为0.2～6 cm,发育频数为32～95条/m,泥质含量为9%～51%。在形态学处理过程中,图像二值化的分割阈值是影响参数精度的主要因素;对图像进行先腐蚀后膨胀的形态学运算能够在保留关键信息的前提下,去除无效噪点。提出了将数学形态学图像处理技术应用到岩心照片的定量研究中,为充分挖掘岩心照片信息和提高资料处理效率提供了技术支撑。

基于形态学处理的轨道扣件定位算法研究

针对不同光照条件对轨道扣件定位影响的问题,提出一种基于形态学处理的扣件定位算法。首先使用Canny自适应算法提取轨道图像的边缘特征,交替采用腐蚀、膨胀等操作以凸显钢轨、轨枕和枕肩的边缘特征,再对其边缘特征进行投影,结合相关空间关系和边界长度可以消除光照条件对扣件定位的影响,从而实现轨道扣件的准确定位。通过实验表明,在不同光照条件下,基于形态学处理的轨道扣件定位算法的准确率大大提高,可满足轨道扣件检测与定位的实际工程应用需求。

SAR图像船行尾迹检测的Radon变换和形态学图像处理技术

该文提出了一种由Radon变换与形态学图像处理技术检测船行尾迹的算法SWDRM (ShipWakeDetec tionAlgorithmbasedonRadontransformationandMorphologicimageprocessingtechnology)。算法特点是 :在Radon空间进行处理后 ,得到逆变换图像。通过图像后处理 ,可得到二值图像 ,以用于尾迹自动检测。对海洋卫星合成孔径雷达 (SEASATSAR)图像及模拟乘性斑点噪声中舰船尾迹进行了检测。结果表明 ,SWDRM具有很好的鲁棒性 ,能够适应不同水平的噪声环境。同时 ,对阈值系数和工作窗口宽度的选择范围都比较大 ,在一定的噪声水平范围 ,给定阈值系数后 ,得到近似于恒虚警率的检测结果 ,结合图像后处理 。

形态学处理在肿瘤体积测量中的可行性分析

目的:基于CT图像,通过形态学处理软件C半自动化测量模型容积并与真实容积比较,验证该软件的有效性。方法:7个中空模型容积介于1.93～64.75ml,灌满16.6%的甘露醇溶液后,固定在水桶底座,水桶灌满水后,采集CT图像,测量模型壁厚度、CT值,以及16.6%的甘露醇溶液、水与空气的CT值。设空气/水,水/模型壁,空气/模型壁界面的CT值阈值分别是-20HU,16HU,-900HU。根据模型壁厚度自适应测量模型容积,并计算测量相对误差。结果:这7个模型壁厚从0.6～3.5mm不等,壁CT值(58.1±5.2)～(116.8±4.7)HU。模型内16.6%甘露醇溶液CT值(47.8±4.6)HU,水桶内水CT值(-2.6±4.2)HU,空气CT值(-1 002.4±2.4)HU。7个模型容积测量值容积从2.15～68.40ml,测量相对误差(-2.0±9.0)%。结论:形态学处理软件C能够测量模型容积,其准确性受限于CT图像的空间分辨率。

基于形态学处理算法的条烟复核技术

为解决传统人工条烟复核方法与现有高速自动卷烟分拣系统不匹配等问题,基于形态学处理算法,利用条烟条码唯一性,提出了一种条烟图像自动识别方法。采用正方形自适应结构元素形态学算法处理二值化图像,减少条码内部条空区域对连通域的干扰,得到多个候选子连通域;采用子区域筛选方法定位条码区域,通过投影法定位可识别的字符并分割数字,完成条烟信息识别。以不同姿态不同品种的条烟图片在Matlab中进行仿真实验,测试条码定位分割算法的鲁棒性。结果表明:1该方法能够有效避免条烟表面字符、图形信息及光照噪声带来的干扰。2投影法可将供人识别字符与条空区域快速分割开,实现数字的有效定位,对于条码倾斜、低像素图像的数字分割效果良好。3加权模板匹配法结合模糊判别准则的数字识别算法,对于低品质数字以及易混淆数字均具有较好的识别效果。4在现场测试条件下,系统识别效率可达2 686次/h,准确率达95.2%。在满足系统要求下,采用该方法能够大幅提升条烟图像识别效率和准确性。

形态学图像处理方法在湿地破碎化格局中的应用

以三江平原沼泽湿地为研究单元,应用形态学图像处理技术在基于像元水平的二元沼泽湿地图上对沼泽湿地类型进行分类,并应用形态学模型和类型统计模型系统分析了三江平原1980—2000年间沼泽湿地景观破碎化的时空变化格局。结果表明,20年间,三江平原沼泽湿地面积由快速下降趋于缓慢下降。核心湿地面积急剧减小,由大面积分布逐步向三江平原东北部的别拉洪河和挠力河流域集中。孔隙湿地面积减小比例最大,目前处于消亡状态,由原来的沼泽湿地内部异质景观向同质景观过渡。核心和孔隙湿地大部分转化为斑块湿地,主要位于三江平原西北部、中部和南部,有逐步取代东北部核心湿地的趋势。边缘湿地面积比例年增长最快,且边缘像元宽度越来越宽,三江平原西部、南部和东部地区的核心湿地几乎全部由边缘湿地取代,易产生一定的边缘效应,导致种群间的竞争更加激烈。

从形态处理谈产品的安全性设计

从分析生活用品的设计实例入手,从人机工程学的角度出发,分析形态处理与产品安全性设计的关系,并总结出产品安全性设计中形态处理的基本方法:利用形态隔离保障安全;利用倒角防止伤害;利用合理的尺度关系防止伤害和利用形态指示操作方式防止伤害。

熔池的形态学图像处理

本文利用数字图像处理技术按照一定的算法,计算出熔池形状的特征参数,并满足实时控制的时间要求。传统图像处理方法的检测结果都不能去除阴极雾化区和焊丝的图像边缘,本文提出了采用形态学方法处理铝合金MIG焊熔池图像。运用了自适应维纳滤波处理和Canny边缘检测算子,对熔池图像进行边缘检测及其几何特征尺寸参数的提取。重点描述了图像处理算法提取熔池正面形状参数的具体实现。经过实践证明此算法精度较高。

基于LabVIEW的形态学图像处理研究

形态学图像处理包含许多强大的非线性图像处理技术。探讨基于LabVIEW软件平台形态学图像处理实施方法,将虚拟仪器技术和形态学图像处理算法有机地结合起来,设计图像采集处理软件。研究表明,虚拟仪器应用于形态学图像处理是可行的,具有广阔应用前景。

基于二维图像形态处理法的接触物体分离算法

在许多图像分析处理中,区分和计算被摄对象的形状与尺寸大小是重要的一步.解决形状识别等问题对于图像中那些互不接触的被摄对象(本文中简称物体)而言是相对简单的.如果物体相互接触甚至部分重叠,问题就变得复杂起来.在这种情况下,2个或2个以上接触的物体相对机器视觉来说只是一个尺寸更大,形状更复杂的物体,由此得出的结果无疑是错误的.本文作者提出了一种利用图像形态处理法来分离相互接触或轻度重叠物体的算法.该算法首先对二值图像中的物体图形部分进行“三维地貌化”的立体化处理,再设计一个搜寻模板在所得的地貌表面上通过搜寻特征面来寻找分离点(鞍点).分离点位置确定后,搜索最佳切割方向继而进行图形的切割分离.该算法在一含有相互接触物体堆的真实图像上进行验证,其结果显示了算法是有效而令人满意的.