手写数字字符的边界特征提取

为提高图像质量,研究手写数字字符的边界特征提取技术.设计了一种图像预处理方案,给出了灰度化和二值化的具体算法公式,主要运用Roberts算子、维纳滤波和形态学处理三种算法成功提取出了手写数字字符的边界特征,字符边界清晰,内部饱满无空缺.该图像预处理方案为正确分割字符打下了良好的基础.

基于边界特征的字符分割

为了提升图像分割效果,利用基于灰度边缘检测方法对图像中的数字区域定位后进行逐列扫描,确定字符的左右边界,分割出所有字符.实践证明,依据边界特征分割字符,可以得到蕴含关键信息的字符,效果良好,且经过归一化处理后,便于后期识别.

耗散腔中压缩真空态下Casimir效应

运用Fox-Li准模理论,研究了压缩真空态下耗散腔中的Casimir效应,并利用黎曼Zeta函数正规化方法,克服了计算中的发散问题.研究结果表明:耗散腔中的Casimir力不仅与腔的尺寸有关,还与耗散腔的衰减率和压缩系数有关,Casimir力随着腔尺寸和衰减率的增大而减小,随着压缩系数的增加而增大.