边缘缺失的畸变图像校正算法研究

目前,尚未有对边缘缺失畸变图像进行校正的有效方法。四边缘确定的畸变图像通过透视变换矫正,先确定边缘缺失图像的4个顶点,再通过透视变换实施校正。对边缘缺失的多边缘线图像,使用Hough变换的边缘检测及桥接膨胀,使主要边缘线延伸相交成4个点的封闭图形以确定四顶点。此外,拍摄图片有时背景复杂,对有效信息所在的四边形区域辨认带来一定困难。因此,在整幅图像中先获取所有连通区域,建立所有连通区域最小外接矩形,计算各外接矩形整幅占比,模糊比较后确定图像所在目标区域。在得出目标区域4个顶点后,采用透视变换进行畸变校正,再进行有效信息提取识别。在Matlab实验中,识别矫正成功率达93%,说明该方法准确率较高,适用于多边缘缺失图像矫正。

基于生成对抗网络的分级联合图像补全方法

已有的图像补全工作大都基于规则的、区域较小或者有足够上下文信息的待补全区域。当待补全区域面积较大时,由于上下文信息的缺失及生成对抗网络(GAN)训练的不稳定性,往往会产生模糊或失真的补全结果。尤其是当缺失区域位于图像边缘位置时,补全结果会出现较大的空白及伪彩色。基于以上情况,在已有的基于GAN的补全方法的基础上提出一种分级联合图像补全方法,并针对GAN训练不稳定的问题对网络结构做出了改进。一方面改善了由于缺失区域面积较大产生的补全结果有空白生成的问题,从而使补全结果的纹理细节更加真实、清晰;另一方面使得对抗网络训练更加稳定,抑制了伪彩色的生成。实验结果表明分级联合图像补全方法取得了更好的补全结果。

制约智慧型课堂生成的因素及对策

课堂需要智慧,本文着重剖析课堂普遍 缺失的三个智慧因素,并针对这些因素提出相应的 解决策略。