基于颜色重心和k-means的彩色图像聚类分割算法

图像分割是图像分析的关键步骤,实现彩色图像的快速有效分割是图像处理研究的重点和难点。针对彩色图像分割,介绍一种基于颜色重心和改进的k-means算法相结合的分割方法。实验结果表明,该聚类分割算法计算简单,迭代收敛速度快,能在彩色图像上取得好的聚类分割效果。     

维纳滤波器在生丝纤度检验中的应用

本文对维纳滤波器在生丝纤度检测中的应用，进行了计算机仿真，研究表明，对随机干扰的抑制具有明显的效果，其测量精度可提高一个数量级。     

基于像素统计特性及细胞神经网络的运动目标分割

针对动态图像序列中背景成像过程因各种因素而变化存在复杂性，提出了一种基于像素统计特性及细胞神经网络（CNN）的目标分割方法。首先建立图像每一像素点的高斯分布模型，并根据图像序列中的当前帧及历史帧信息自适应地调整模型的参数。然后结合图像的帧间信息将图像从空间域映射到统计域。最后在统计域中用细胞神经网络方法对其进行目标分割。由于CNN是由局部互连的细胞组成，因此易于用VLSI实现。通过对图像像素建立细胞近邻模型，可以获得较强的鲁棒运动目标分割。实验的结果反映了该方法的有效性。     

基于稠密扩张卷积的图像语义分割模型

为解决图像语义分割任务中面对的分割场景的复杂性、分割对象的多样性及分割对象空间位置的差异性问题, 提高语义分割模型的精度, 提出基于稠密扩张卷积的双分支多层级语义分割网络(double branch and multi-stages network, DBMSNet). 首先采用主干网络提取输入图像的4个不同分辨率的特征图(De1、De2、De3、De4), 其次采用特征精炼(feature refine, FR)模块对De1和De3这两个特征图进行特征精炼处理, 特征精炼处理之后的输出分支经过混合扩张卷积模块(mixed dilation module, MDM)编码空间位置特征, De4分支采用金字塔池化模块(pyramid pooling module, PPM)编码高级语义特征, 最后将两个分支进行融合, 输出分割结果. 在数据集CelebAMask-HQ和Cityscapes中进行实验, 分别得到mIoU精度为74.64%、78.29%. 结果表明, 本文方法的分割精度高于对比方法, 且具有更少的参数量.     

利用VB增强PB的输出功能

通过对PB与VB文本显示的比较 ,介绍了如何利用VB增强PB的输出功能     

基于颜色重心和分层过滤结构的人脸检测算法

提出一种基于颜色重心六边形（colorbarycentershexagon,CBH）模型,结合分层过滤结构的人脸检测方法。首先根据肤色在空间的聚类特性检测人脸,利用CBH模型将彩色图像中的肤色区域和非肤色区域分开,得到人脸检测的候选区域;然后利用级联型的分层过滤结构,采用最优椭圆拟合、形态及方差验证、方向归一化和模板匹配等操作逐步排除非人脸区域,最终确定并标记出彩色图像中人脸的位置。实验结果表明：该方法能够在复杂背景的彩色图像中快速并且准确地检测出人脸,误检率较低,具有较高的应用价值。     

通用试题库设计

介绍了通用试题库的设计方法。以关键词和难度系数表示试题考核的知识内容及难易程度,应用关键词识别和匹配算法,可为各类课程、不同层次水平考试自动生成试题之间内容无相关性的试卷。     

Turbo C 2．0V 的汉化

本文介绍了ＴｕｒｂｏＣ２．０Ｖ的汉化方法。汉化后的ＴｕｒｂｏＣ２．０Ｖ可以在任何汉字系统下正确运行，并且保持了西文ＤＯＳ状态运行时原有的功能。     

Tubo C2.0V的汉化

本文介绍了Ｔｕｂｏ Ｃ２．０Ｖ的汉化方法，汉化后的Ｔｕｂｒｏ Ｃ２．０Ｖ可以在任何汉字系统下正确运行，并且保持了西文ＤＯＳ状态运行时原有的功能。     

模糊评定的通用计算机方法

本文介绍了应用模糊数学工具，对难以定量化的模糊对象，进行数字化的一种通用的计算机方法，并在生丝等级评定方面的应用作了具体分析。