基于边缘信息的工业CT图像分割法

由于CT技术各方面的原因,工业CT扫描测量图像质量不是很理想。要获得精确的测量数据,必须进行准确的图像分割。该文采用多尺度二维小波变换模极大值作为分裂合并图像分割的一致性度量,采用四叉树结构作为图像块的初始划分,设置合适的门限值抑制噪声的干扰并提取出图像边缘信息。实验证明,对于皮鞋内嵌的CT测量图像该算法比常规的算法更理想,能够准确分割出皮鞋的内外腔边缘。     

用PHP实现Web与数据库的互连

本文概述Web技术和数据库技术融合的必要性,在介绍一种流行的Web脚本语言PHP的基础上,提出PHP实现Web与数据库互连的解决方案,并通过实例介绍如何运用这一技术在Web上实现对数据库的查询和修改。     

基于混沌的图像小波域加密算法

研究了适应用于JPEG2000标准的图像加密技术。首先给出了一个基于Chebychev多项式的混沌映射，分析了它的统计特性；为实现基于质量可控的图像加密，构建了加密质量控制模型，并在此基础上进一步构造了图像小波域加密算法，对算法进行了有效性分析。实验结果验证了该算法的可靠性、安全性和高效性，而且对JPSEC是实用的。     

CASAT的功能及原理

在开发企业管理信息系统的过程中,人们已经日益重视系统分析工作的重要作用。所谓系统分析是指按照系统的观点和方法,运用适当的工具去分析和研究现行对象系统,从而建立一套标准的、描述对象系统的文档资料。系统分析工作是开发信息系统的第一步,也是关系到信息系统成败的关键一步。文献[1]中介绍了目前国内进行系统分析时采用的主要方法和步骤。在系统分析阶段,分析人员的主要精力和时间都花费在对企业现行人工系统的调查分析之中,他们运用各种标准的工具或方法(如数据流图、数据字典、数据功能格栅图、信息分布图等)去勾画对象系统的全貌,并通过与用户讨论,逐步修改和完善,建立起一整套易于理解的分析文档,提交给系统设计人员。目前,这些分析文档的建立、管理和使用几乎都是由人工来完成。随着计算机应用的深入,在建立一个规模庞大、关系复杂的企业综合信息系统时,仍然依靠手工方式去完成系统分析工作已经越来越困难,这就迫切要求利用计算机本     

基于增量主成份分析的在线视频镜头边界检测

在基于内容的视频检索系统中,镜头边界检测是极其关键的一步。而在线检测镜头边界也是亟需解决的问题,所以提出利用增量主成份分析(IPCA)方法,对视频进行实时分析和在线镜头边界检测。IPCA方法允许样本逐步输入,这样正符合在线视频的获取方式,所以利用IPCA可以实现镜头边界的在线检测。但是,IPCA也存在存储空间逐步增大的缺陷,针对此问题也提出了解决方案。实验证明该方法可以取得满意的效果。     

一种用于视图合成的空洞填充算法*

针对较小的空洞提出了一种新的空洞填充算法。该算法总是先填充那些4邻域像素集中不空的像素大于等于本轮域值的空洞点,并且每填完一遍空洞点之后都重新搜索4邻域像素集中所有像素都不空的空洞点以开始下一轮填充。实验表明,该算法能较好地填充较小的空洞,特别是对纹理单一区域中的空洞能产生良好的填充效果。该算法适用于经过平滑深度图处理后剩余空洞的填充。     

基于ColorMax模型的拟视皮层图像识别*

受生物学研究启发,模拟视皮层组织结构提出了ColorMax层次模型用于彩色图像识别问题。利用ColorMax模型进行学习能得到较高层次的复杂仿真视觉特征,这些特征具有较好的识别可分性和不变性。利用该模型实现基于对象颜色、纹理和形状的综合特征识别与比较。实验结果表明,提出的模型能够在学习样本数量少的情况下进行学习,提高了识别的速度,能达到与当前先进算法相当识别效果。     

应用自然邻居分类算法的大学生就业预测模型

针对因大学生对薪酬预期过高而导致就业难的问题,利用基于自然邻居的分类算法对近三年信息类专业毕业生的就业数据进行分析,建立了大学生就业薪酬预测模型.首先采用因子分析方法提取出决定大学生就业薪酬级别的潜在因子并作为模型输入变量,进而应用基于自然邻居的分类算法对就业薪酬进行分类预测.其中,自然邻分类算法成功避免了KNN算法中存在的K值选取难题,且每个节点的邻居数目会根据数据集的分布状况自适应获取.实验结果表明,该模型的预测精度高达80.16%,对于帮助大学生建立合理就业预期、提高就业能力等方面具有一定指导意义.     

基于LBP/C纹理分析的立体匹配算法

针对传统方法难以可靠估计图像中纹理单一区域像素点视差的问题,将纹理分析应用于立体匹配中,提出图像分块整体匹配的方法。首先用LBP/C纹理分析方法对图像纹理进行描述;然后进行基于区域生长的扩张检测,得到纹理单一图像块;最后对图像块进行整体匹配,得到纹理单一区域的稠密视差图。对国际标准图像进行测试,结果表明该算法能提高纹理单一区域稠密视差图的精度,具有实用价值。