具有用户感知的家用缝纫机形态设计方法

文章以产品意象中的缝纫机功能、造型为研究主题,以典型的缝纫机黑白线框素材为例,探求用户对于缝纫机的直觉意象评价。运用用户感知方面的特性及合理的数理知识,探讨人的感性特征与缝纫机的设计要素间的关系,用感性认知的设计要素定量化技术为缝纫机的造型设计和优化提供一个相对客观的参考依据。     

一种仿人足球机器人视觉系统环境特征获取与识别方法

环境感知是仿人机器人系统进行决策的前提和基础.提出一种通过图像拼接技术获得完整的环境信息以供决策的方法.首先通过对同一机器人所获得的不同角度的图像进行特征提取,提取SIFT特征点,然后对提取特征点的待匹配图像通过K-D树方法进行初匹配,再通过RANSAC方法剔除错误匹配点,进而利用双线性插值法进行图像融合.最后对融合后的图像利用Canny算法提取边缘线,获得环境特征.实验表明这种方法是有效的.     

基于超像素分割的无线内窥镜出血图像检测

将图像形态学处理和计算机辅助诊断方法应用于无线内窥镜出血图像检测。在对无线内窥镜图像进行形态学处理和超像素分割的基础上,提出红色纯度特征,应用最小二乘支持向量机分类器对分割后的图像进行分类。试验结果表明,该方法能够有效地检测无线内窥镜图像中的出血区域,敏感性、特异性和准确率分别达到了99%、94%和95%,可以作为临床医生的辅助诊断工具。     

二进小波与扩散滤波结合的光学相干层析图像降噪

斑点抑制各向异性扩散(SRAD)是一种重要的图像降噪方法。将二进小波与SRAD结合,提出一种光学相干层析图像的二进小波扩散滤波降噪方法。该方法利用二进小波分解得到的不同尺度间小波系数的相关性区分边缘和噪声,修改SRAD中扩散系数得到新的扩散系数计算公式。实验表明,新方法具有更好的降噪能力,降噪后得到的图像的信噪比和对比度噪声比率等量化衡量指标都优于经典SRAD方法。     

矩阵填充与主元分析在受损图像配准中的应用

本文提出了一种有效的针对受损图像(元素丢失)的图像配准方法。利用矩阵填充技术将受损图像的丢失元素恢复,然后将主元分析法(PCA)应用于尺度不变特征变换(SIFT)中进行图像的配准。针对SIFT算法采用128维特征向量表示特征点,存储空间、匹配时间与特征点数量成正比,文本采用主元分析法对多维特征向量进行降维处理,以提高运算效率;并采用高斯加权欧氏距离代替欧氏距离进行特征点的匹配。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性、准确率和匹配速度,针对受损图像配准具有较好的鲁棒性,可应用在基于内容的图像与视频检索等机器视觉领域。     

平面和立体图像的ERP特性研究

基于ERP技术,比较了一系列的平面和立体图片刺激的脑电信号。通过分析比较平面和立体图片的脑电信号,发现立体图像诱发的P300成分波幅比平面图像的P300成分波幅大。在非注意条件下,与平面相比,立体图像诱发的N140成分潜伏期较长。注意刺激图片诱发总能量均比非注意刺激图片产生的能量大。     

宁夏遥感影像旅游地图的编制

为更加充分地展示宁夏地貌、地形特点,选用平面制图软件CorelDRAW12,从宁夏遥感影像地图的整体设计、特色符号设计、绘制地图等方面制作宁夏遥感影像旅游地图,使其成为独具宁夏文化旅游特色的旅游地图,并把宁夏旅游信息传递给各地游客．     

基于Canny边缘检测算子的雷达图像1/8插值改进算法

雷达扫描图像的图像信息单一,大部分为黑色背景,运用传统的1/8图像插值算法放大显示不仅运算复杂度高,处理延时大,而且会使雷达目标航迹的图像边缘十分模糊,难以得到满意的视觉效果。为此,结合Canny算子检测雷达扫描图像的边缘,提出了一种雷达图像1/8插值改进算法。实验结果表明,经本文算法插值放大的雷达扫描图像的目标边缘清晰,且算法复杂度较低,便于硬件实现,可实现实时图像缩放。目前该算法已成功应用于雷达站某系统的图像处理模块。     

“他者”在注视中变异——论比较文学中的“形象”

形象学作为比较文学研究的一个重要分支,研究的是某国某民族文学作品所塑造或描述的异国异族形象,它并不关注和追究这种塑造或描述的真实性、可靠性,不在乎原形象和重塑形象之间存在多大的差异,形象学关心的是作家塑造异国异民族形象时的个体和社会心理因素、文化背景因素,对本民族本国形象研究则不属于形象学研究。鉴于目前学界某些对形象学认识的模糊和混乱,本文试图通过重新解读巴柔的形象学理论,梳理形象学在比较文学领域的个性特征。     

Analysing decadal land use/cover dynamics of the Lake Basaka catchment (Main Ethiopian Rift) using LANDSAT imagery and GIS

Development of accurate classification methods for rapidly changing catchments like that of Lake Basaka is fundamental to better understanding the catchment dynamics, which were not addressed in previous studies. Thus, the aim of this study was to map the decadal land use/cover (LUC) regimes of the Lake Basaka catchment, utilizing time series of LANDSAT images and to analyse the changes that occurred at different time periods. Both unsupervised and supervised image classification systems were utilized in Earth Resources Data Analysis System (ERDAS) Imagine (9.1). Appropriate pre‐ and postprocessing also was utilized. Seven major LUC classes were identified in the final land cover maps produced after the supervised (maximum likelihood) classification exercise. The analysis results indicated the Lake Basaka catchment had experienced a drastic change in its LUC conditions over the last 4–5 decades because of rapid increases in human settlement, deforestation, establishment of irrigation schemes and Awash National Park (ANP). Approximately 18 924 ha of forest and 4730 ha of grazing lands were devastated between 1973 and 2008. At the same time, there was a shift in land cover from forests/woodlands to open woodlands, shrub and grazing lands. The land cover classifications generally were achieved at a very high overall accuracy (84.34%) and overall kappa statistics (0.802), substantiating the value of using the classified LUC in this study as an input to hydrological models. This study results provide an opportunity to better understand and quantify the hydrological response regimes of the lake catchment from the perspective of changing LUC conditions during different hydrological periods and the resulting dynamics of the lake water balance.