采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于Ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用Ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的3×3或5×5的结构元素模板,采用数学形态学中的腐蚀算法利用元素模板来腐蚀二值图像。自适应地均衡腐蚀结果,检测出图像边缘。仿真和分析表明同传统边缘检测算法相比新算法运算量小,检测的边缘轮廓清晰,连续性好,可以很好地提取图像中富含的边缘信息,且抗噪声性能较好,假边较少,适用性强。

用动词的论元结构跟事件模板相匹配——一种由动词驱动的信息抽取方法

本文以文献[2]中信息抽取模型(InfoX)的测试语料(职务变动文本)为主要对象,具体说明怎样建立从动词的论元结构到相关的事件模板的匹配关系。首先根据职务变更动词的有关句法、语义特点,把它分成六个小类:任命、担任、免职、辞职、调遣、受命;然后,分别描写每一小类动词的论元结构,特别是它们所支配的论元角色及其句法配置方式。最后,建立动词的论元角色跟事件模板元素的匹配关系,并揭示动词对文本筛选和合并都有导向作用,说明发展由动词驱动的信息抽取方法的可行性。