一个基于Neugebauer方程的输入图像色彩误差校正模型

色空间转换在扫描输入图像的色彩管理中具有重要作用。现行基于光学曲线分析或黑箱法的色彩管理方法难以应用于扫描输入图像，在分析扫描物呈色原理和扫描误差产生原因的基础上提出了一个新的色空间转换模型。随后给出了模型推导的详细步骤：第一步，重新解释Neugebauer方程和Yule-Nielson方程参数．使原本只适合印刷网点的方程也适合于非印刷网点图像；第二步，对应于扫描物呈色原理．分单色、双色、三色逐步考察误差修正Yule-Nielson方程。最后．本算法与BP神经网络和多项式拟合算法比较，色彩转换精度有明显提高。     

基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法

边缘检测是图象特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果.寻找一种对噪声不敏感、定位精确、不漏检真边缘又不引入假边缘的检测方法,一直是人们的努力目标.本文尝试与探讨了基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法.该算法首先对图象基元的特点进行分析,以确定非边缘点参考序列和待比较序列,然后通过两个序列之间的灰色关联度区分边缘点和非边缘点.实验结果证明,该算法不仅能够较为准确地检测出有用的边缘信息,具有一定的抗噪声能力,而且还可通过调整关联度阈值控制边缘信息量,因此其是一种有效的、具有可调功能的边缘检测新算法.     

基于灰色遗传算法的快速图像匹配方法研究

针对图像匹配速度慢,抗干扰能力差的问题,将灰色关联理论与遗传算法相结合,提出了一种鲁棒性强的快速图像匹配方法——GGA(Grey Genetic Algorithm)法。该方法首先确定问题的参数空间,通过对参数空间编码和种群初始化得到待匹配的多个初始位置,然后利用模板图和当前搜索子图的直方图信息,分别构建参考序列和比较序列,并以两序列间的灰色关联度为适应度函数。在此基础上,初始群体经过选择、交叉和变异等操作逐代进化到搜索空间的优化区域,并逼近最佳匹配位置。实验结果显示,GGA法充分利用了灰色关联理论的小样本特性和遗传算法的计算并行性,在保证一定匹配精度的情况下,实时性和鲁棒性明显提高。     

中压中间接头模具的设计

介绍了使用液态硅橡胶硫化成型的电缆附件中压中间接头产品的模具设计,其中包括应力锥、屏蔽管和绝缘体3种产品的模具结构;探讨了用于立式和卧式合模单元成型绝缘体硫化模具的结构特点以及产品成型工艺中常见问题的解决方法。对于了解、设计中间接头产品硫化模具和优化产品成型工艺具有参考意义。     

灰色理论在图像工程中的应用研究进展

随着传统图像信息处理技术的日趋成熟,寻求基于新理论和新思想的图像信息处理技术具有十分重要的理论意义和实用价值。为了使图像处理中的新理论——灰色理论更多地被人们所了解,首先简要介绍了灰色理论的研究内容、主要特点和基础理论;然后分别从图像处理、图像分析和图像理解3个层次来综述和分析灰色理论在图像工程中的研究进展,包括一些新的研究成果;最后,总结了在图像工程中应用灰色理论时,要解决的关键问题和未来的发展方向。研究结果显示,尽管灰色理论在图像工程中的应用研究还处于起步阶段,但其应用范围却几乎涉及了图像工程的各个方面,这充分显示它的广泛可行性、有效性,以及良好的发展潜力和应用前景。     

线上辩论式教学法+课程思政的教学模式研究

挖掘辩论式教学法的天然思政育人功能,提出线上辩论式教学+课程思政的教学模式,以微课设计与实践课程为例,基于在线论坛,从辩题设计、辩论筹备、辩论实施方面介绍线上辩论式教学模式构建,然后通过3个育人机制(辩题设计、辩论过程和辩论评价)的思政建设,阐述如何将专业知识传授和思政育人有机结合,最后提出教学反思.     

疫情下基于个人移动端的网络安全居家实验技术与应用

作者针对新冠疫情期间在线教学实践过程中存在的“实验教学短板”,紧密结合实际分析实验教学开课不足、资源匮乏和效能退化的现状,提出基于智能手机、家用路由器等个人移动端的网络安全居家实验技术,详细阐述了该实验技术的总体设计、居家实验环境创建和实验流程,并在此基础上,给出DHCP地址耗尽攻击和DHCP欺骗攻击的居家实验教学案例,为打造个人化、轻量级和体验式实验教学新模式提供切实可行的途径。     

基于灰色关联分析的改进GAC模型轮廓检测方法

针对传统的基本测地线活动轮廓( GAC)模型在检测噪声干扰、弱边界及凹陷边界目标的轮廓时提取效果不佳的问题,文中提出一种基于灰色关联分析的改进GAC模型轮廓检测方法。该方法利用灰色关联度代替梯度信息来构建停止函数。与传统的梯度信息相比,灰色关联系数对于具有模糊的边界信息的图像信息表示更为准确,从而更好地提取弱边界目标轮廓。初步实验结果表明,文中方法在提取弱边界目标轮廓时效果优于基于传统GAC模型和传统的LBF模型的轮廓检测方法。     

视觉场景描述及其效果评价

作为计算机视觉、多媒体、人工智能和自然语言处理等领域的交叉性研究课题,视觉场景描述的研究内容是自动生成一个或多个语句用于描述图像或视频中呈现的视觉场景信息.视觉场景中内容的丰富性和自然语言表达的多样性使得视觉场景描述成为一项充满挑战的任务,综述了现有视觉场景描述方法及其效果评价.首先,论述了视觉场景描述的定义、研究任务及方法分类,简要分析了视觉场景描述与多模态检索、跨模态学习、场景分类、视觉关系检测等相关技术的关系;然后分类讨论视觉场景描述的主要方法、模型及研究进展,归纳日渐增多的基准数据集;接下来,梳理客观评价视觉场景描述效果的主要指标和视觉场景描述技术面临的问题与挑战,最后讨论未来的应用前景.     

基于灰色关联分析的图像保真度准则

针对图像保真度评价问题，利用灰色系统理论中的灰色关联分析(Grey Relational Analysis，GRA)的整体比较机制和小波变换的多尺度分辨率匹配于人类视觉系统(Human Visual System，HVS)的多信道模型性质，通过小波域系数之间的灰色关联度，给出了一种图像质量评价算法——小波系数灰关联法．实验表明：该算法可以从概貌质量和细节质量分别对图像进行评判，评价结果能够与人眼主观评价保持较好的一致性，优于传统的PSNR评价方法．