妙用“五字诀”,文明任我行——信息技术教学中渗透思想品德教育的尝试

“欲立其业,先树其德”,用这句话来概括网络环境下的信息技术教育显得尤为贴切。网络具有方便快捷、资源无限的特点,但也充斥着某些不利因素：暴力、色情、垃圾信息,等等。因此,如何在信息技术课堂渗透德育,让学生负责任地、文明地使用信息技术,笔者总结出“五字诀”：保、律、荐、雅、权，希望得到专家和同行的批评指导。     

基于级联生成对抗网络的遥感图像去雾方法

针对图像训练对的去雾算法难以应对遥感图像中训练样本对不足,且模型泛化的问题,提出一种基于级联生成对抗网络（GAN）的遥感图像去雾方法。为解决成对遥感数据集的缺失,提出了学习雾生成的U-Net GAN（UGAN）和学习去雾的像素注意GAN（PAGAN）。所提方法通过UGAN学习如何使用未配对的清晰遥感图像和带雾遥感图像集在保留遥感图像细节的同时对无雾图像进行加雾处理,然后引导PAGAN学习如何正确地对此类图像进行去雾。为了减少生成的带雾遥感图像和去雾后遥感图像之间的差异,在PAGAN中加入自我注意机制,用生成器从低分辨率图像中所有位置的细节线索生成高分辨率细节特征,用判别器检查图像远端部分的细节特征是否彼此一致。与特征融合注意网络（FFANet）、门控上下文聚合网络（GCANet）和暗通道先验（DCP）等去雾方法相比,级联GAN方法无需大量成对数据来反复训练网络。实验结果表明该方法能够有效地去除雾和薄云,在目视效果和定量指标上均优于对比方法。     

基于DWT域的音频水印算法研究

论述了DWT(离散小波变换)域中的一种音频水印的嵌入和提取算法,此算法能够实现盲检测,并在Matlab软件中进行了仿真实验。实验结果表明,此算法具有较好的不可感知性,并且对叠加噪声、重采样、重量化、回声、MP3压缩等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节.     

自监督学习的单幅透射图像恢复

现有基于学习的单幅透射图像恢复方法常需要大量成对的标签数据来训练模型,因缺乏成对图像集的监督约束,致使透射图像恢复效果欠佳,限制了其实用性.提出了一种基于自监督学习的单幅透射图像恢复方法,利用循环一致性生成对抗网络的循环结构和约束转移学习能力实现非成对图像的模型训练,通过设计自学习模块,从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息对网络进行训练,以此形成有效的从浅层到深层的特征提取,提高透射图像正面内容的纹理、边缘等细节信息恢复质量,实现单幅图像的透射去除.实验结果表明,该方法在合成图像数据集、公共图像数据集以及真实图像数据集上都取得了较好的透射图像恢复结果.     

一种基于数字水印的图像检索方案

将二值水印信息预先嵌入载体图像中,计算查询水印与提取水印间的归一化相关系数值,得到检索结果。水印算法在离散余弦变换域进行,水印提取过程无需原始图像,具有良好的实时性。实验结果表明,基于数字水印的图像检索方法能保护数字作品的版权并实现图像检索。     

基于半监督模糊C均值算法的遥感影像分类

遥感影像数据因其固有的不确定性与复杂性,导致传统的无监督分类算法难以对其准确建模。基于模糊集理论的模式识别方法可以有效地表达数据的模糊性,其中二型模糊集能更好地刻画类间多重不确定性,而半监督法可以利用少量先验知识来解决算法对数据的泛化性问题,因此提出一种基于半监督的自适应区间二型模糊C均值遥感影像分类方法（SS-AIT2FCM）。首先,结合半监督和进化论思想,提出一种新的模糊权重指数选取方法,以提升自适应区间二型模糊C均值聚类算法的鲁棒性与泛化性,使算法更适用于光谱混叠严重、覆盖面积大、地物丰富的遥感数据分类;然后,通过对少量标记样本的软约束监督,对区间二型模糊算法迭代过程进行优化指导,来挖掘数据的最优表达。实验选用了北京颐和园区域的SPOT5多光谱遥感影像数据和广东横琴岛区域的Landsat TM多光谱遥感影像数据,对现有流行的模糊分类算法和SS-AIT2FCM的分类结果进行了比较。结果表明,SS-AIT2FCM获得了更高的分类精度与更清晰的类别边界,且有较好数据泛化能力。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑。该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果。实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节。     

一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离方法

针对基于聚类稀疏成分分析的盲图像源分离方法噪声敏感的问题,提出了一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离算法.通过分析混合图像与噪声图像间的相关性,估计混合图像中的噪声并去除,对去噪后的混合图像进行稀疏成分分析,即分离出源图像.实验结果表明,该算法能直接、有效地去除同分布的加性噪声,使叠加噪声的混合图像得到精确的分离.     

基于模式识别的图像编码

提出了一种新的基于模式识别的图像编码方案:(1)利用模式识别对图像进行预测,然后进行DCT编码;(2)将图像分为高频和低频两个区域分别进行模式库的训练,以提高图像预测效果.实验表明,该算法具有更好的预测编码性能.在压缩比为30:1时,重建图像的平均峰值信噪比有1.3dB的改善.