高校"计算机图像处理"课堂中的情境体验教学法探索

根据高校计算机图形图像处理课程的教学目的,在教学实践中引入了情境体验教学法,探讨了情景体验教学法在计算机图形图像处理课程教学中的实施方法.提出了人文情境与科学情境的结合,教育与美的结合等理念,丰富和发展了计算机图形图像处理课堂教学方法.     

基于计算机图形分析图形图像处理技术的革新路径

图形图像处理技术是计算机现实应用的重要方向,在在图形设计和图像传输等工作中发挥着至关重要的作用.尤其在计算机图形学的快速发展中,图形图像技术也在很大程度上拓展了应用范围,但是在图像真实感、压缩文件失真、以及可视化技术上仍然存在一些不足之处.本文基于计算机图形视角,分析了图形图像处理技术的革新路径,旨在提升图形图像处理技术的现实应用效果.     

一种基于相邻像素一致性的数码照片与计算机图形鉴别方法

愈来愈逼真的计算机图形正在颠覆人们"眼见为实"的传统观念,使人们难以分辨哪些是真实的数码照片,哪些是利用软件合成的图形.然而由于数码照片和计算机图形成像过程的不同,造成两类图像的相邻像素一致性存在较大差异.基于此认识,在HSV颜色空间提取了图像相邻像素一致性直方图特征和共生矩阵特征,对1300幅数码照片和500幅真实感计算机图形进行鉴别,识别率分别可达96%和93.9%.对视觉上难以区分的5幅数码照片和5幅计算机图形也取得了很好的识别效果.     

计算机图形与图形图像处理技术的结合

计算机的图像处理技术起源于上世纪八十年代后期,在这发展的30年期间备受关注.计算机图形图像处理技术在现代的科学领域中得到了广泛运用,并成为现代科技中的代表分支之一.本文主要简述了图形图像的处理技术,并对计算机图形图像的主要功能和构成部分进行了分析,最后结合实例,研究了计算机图形与图形图像处理技术结合的应用,以期为广大读者提供参考.     

浅析计算机图形学的发展及运用

计算机图形学主要是研究计算机图形原理、方法和应用技术的学科,包括作图和图形表面渲染两大部分的内容.随着社会的发展进步,计算机图形学被广泛的应用在各个领域,拥有良好的发展前景.文章在简述计算机图形学发展过程的基础上,从对图形的辅助设计和改造、科学计算可视化操作、图形绘制、自然景观仿真等方面具体分析计算机图形学的应用.     

基于图元属性的进路搜索算法与研究

介绍计算机辅助设计软件(CAD)在计算机联锁系统自动测试平台中的应用,提供一种基于图元的车站平面拓扑图建立,图元对应设备信息快速录入,以及用面向对象的方法建立车站的拓扑数据的解决方法.论述基于图元属性的进路搜索算法,并详细描述了其实现方法.     

数据结构在计算机图形学中的应用

数据结构就是计算机的存储方式,以及计算机组织数据的方式.计算机图形学的主要研究内容把计算的字符处理系统升级为图像处理系统,就是把相关数据转换为图形信息,并且在计算机显示屏上得到显示的一种科学技术方法,主要研究内容包括图形的产生、处理以及输出等技术.计算机需要处理的图形信息对象是指相互之间存在着某些特殊关系的数据元素的集合,通过建立图形的数据结构,可以确保计算机在完成生成、处理以及输出图形时更具有完整性、准确性、时效性.     

用灰度点阵打印彩色图形

随着计算机软硬件的发展,在计算机上作图越来越容易,作出的图形也越来越美观.但是,如果不能将其打印出来,在计算机上作出的图形即使再漂亮,结果总还是不尽人意.因此,图形打印和图形制作具有同等重要的地位.目前,在彩色打印机尚不普及的情况下,研究如何用单色打印机打印彩色图形有重要的现实意义.     

计算机图形图像处理的关键技术探析

随着计算机技术及相关科学技术的发展,计算机图形图像处理技术在现实中应用的已非常广泛,其主要是运用计算机网络技术来实现对图形及图像的设计、调整及美化等处理工作,有效地推动了相关科技的发展.计算机图形图像处理技术应用过程中有效地集合了CAD、CAE及数字化等先进的科学技术,这极大地方便了人们的日常生活、工作及学习,同时也带动了相关产业的快速发展.鉴于此,从计算机图形图像系统概述出发,针对计算机图形图像处理的关键技术及其相关应用展开了深入的探析,以期为相关专业人士提供有价值的参考.     

计算机网页设计中图形设计的处理运用

计算机图形处理技术是计算机网页设计中非常重要的一项技术,不同的图形也会带来不同的视觉体验,进而产生不同程度的效果.随着网络信息技术的发展,人们对于网页的设计有了更高的要求,为能使计算机网页设计的水平有所提升,需要不断地优化计算图形处理技术,发挥出计算机图形的价值和功能,并将这一技术应用于计算机网页的设计中,给浏览计算机网页的人带来良好的视觉体验.以计算机图形设计为主要研究内容,分析图形设计的处理在计算机网页中的运用.     

A graph theory-based approach to route location in railway interlocking

The location and verification of routes is an important component of railway interlocking logic design. The interlocking routes are typically listed manually by experienced signaling engineers, and this task is both time consuming and expensive. In this paper, an automatic, graph theory-based approach to route location and verification is presented. In this new approach, a component-based model is used to represent the topology of the station layout, and a modified matrix algorithm based on graph theory is used to locate all of the routes in a given station. This algorithm exhibits superior performance in the location and verification of routes and is universally applicable, irrespective of the station layout. When a station is modified, the designers can simply update the topological data for the station, and the new route information can be obtained automatically.     

Energy-efficient routing for mobile data collectors in wireless sensor networks with obstacles

This paper proposes an energy-efficient routing mechanism by introducing intentional mobility to wireless sensor networks (WSNs) with obstacles. In the sensing field, Mobile Data Collectors (MDCs) can freely move for collecting data from sensors. An MDC begins its periodical movement from the base station and finally returns and transports the data to the base station. In physical environments, the sensing field may contain various obstacles. A research challenge is how to find an obstacle-avoiding shortest tour for the MDC. Firstly, we obtain the same size grid cells by dividing the network region. Secondly, according to the line sweep technique, the spanning graph is easily constructed. The spanning graph composed of some grid cells usually includes the shortest search path for the MDC. Then, based on the spanning graph, we can construct a complete graph by Warshall-Floyd algorithm. Finally, we present a heuristic tour-planning algorithm on the basis of the complete graph. Through simulation, the validity of our method is verified. This paper contributes in providing an energy-efficient routing mechanism for the WSNs with obstacles.     

全自动轴类直线度测量及调整装置设计

轴类工件的直线度调整方法需要调直和检测功能相互配合完成,一般需要两套设备或装置。通过设计一种基于DSP主控芯片技术的智能化测量调直装置,实现一台设备同步完成调直和检测。该设备设有检测工位和调直工位,工位可自动切换,设备可根据对轴类件直线度指标的检测结果,自行判断合格情况并对不满足设计要求的工件进行调直处理,直至其直线度合格。以DSP芯片为核心的嵌入式开发包,实现对激光传感器、压力传感器及电气执行单元的集成控制。软件采用CCS3.3开发环境,通过开发调直下压量自反馈机制和圆周跳动测量数据拟合程序,解决设备实现自动闭环控制的关键技术难题。调直检测实验结果表明,该设备可实现对轴类工件的全闭环智能自动检测及调直,直线度指标圆周跳动量小于0.05mm,可大幅减提高轴类工件的直线度水平。     

基于实值RBM的深度生成网络研究

受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine,简称RBM）是一种概率无向图,传统的RBM模型假设隐藏层单元是二值的,二值单元的优势在于计算过程和采样过程相对简单,然而二值化会对基于隐藏层单元的特征提取和数据重构过程带来信息损失.因此,将RBM的可见层单元和隐藏层单元实值化并保持模型训练的有效性,是目前RBM理论研究的重点问题.为了解决这个问题,将二值单元拓展为实值单元,利用实值单元建模数据并提取特征.具体而言,在可见层单元和隐藏层单元之间增加辅助单元,然后将图正则化项引入到能量函数中,基于二值辅助单元和图正则化项,流形上的数据有更高的概率被映射为参数化的截断高斯分布;同时,远离流形的数据有更高的概率被映射为高斯噪声.由此,模型的隐层单元可以被表示为参数化截断高斯分布或高斯噪声的采样实值.该模型称为基于辅助单元的受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine with auxiliary units,简称ARBM）.在理论上分析了模型的有效性,然后构建了相应的深度模型,并通过实验验证模型在图像重构任务和图像生成任务中的有效性.     

Performance of level 3 BLAS kernels in a dynamically partitioned data-flow environment

The Dynamically Partitioned Data-Flow (DPDF) model is based on an original analysis concept of the data dependency graph at the instruction level. Instead of a breadth first analysis, as in a classical Data-Flow Model, we execute instructions along data-dependent paths. As a consequence, data locality can be exploited by reusing results between the execution of consecutive instructions. In addition, the different paths are not statically defined but arise from a dynamical partitioning of the graph. This model presents the advantage to support very small cost dynamic scheduling and multitasking strategies. In order to study the efficiency of this new model, a first architecture has been defined. This architecture is currently limited to a single processor with one serial processing unit but four graph analyzing units (called prefetch units). Each of these prefetch units is able to build dynamically its own execution path inside the Data-Flow graph of an application. The efficiency of this architecture is studied on a numerical benchmark composed of a subset of the Livermore loops and of three routines of the Level 3 BLAS (GEMM, SYRK and TRSM). Our goal in these experimentations is to demonstrate the ability of the four prefetch units to feed the ALU.     

一种大视景图象库的组织方法研究

针对大视景图象具有存储信息量巨大和基本构成图形有限的特点,提出了多级库的思路,用以大量压缩视景图象信息的存储容量,该多级库由图形库和多级映射库组成;同时给出图形库、映射库的构成方法及图形与地理位置间的映射关系和基本图形的提取方法。这种数据库具有查询速度快,查询准确性高、图象存储容量压缩比率大等特点,并能将1G字节图象用不到3Mbyte的空间存储。     

课程资源的融合知识图谱多任务特征推荐算法

在采集在线学习信息时,普遍存在数据缺失的情况,使得课程资源推荐时可能因数据稀疏导致推荐的效果不理想。为了解决上述问题,基于端对端的深度学习框架,提出了融合知识图谱的多任务特征推荐算法（Multi-Layer Knowledge graph Recommendation,MLKR）。基于多任务特征学习,在任务中嵌入知识图谱;在任务之间通过交叉压缩单元建立潜在特征和实体之间的高阶联系,从而建立推荐模型。实现了基于学习者目标、兴趣、知识水平的课程资源精准推荐。实验结果表明,MLKR推荐算法训练时长和预测准确率均优于基于用户或物品的协同过滤算法和逻辑回归模型,在课程资源推荐领域具有一定的应用价值。     

基于时空融合图的共享单车需求预测系统

作为一种新的城市公共交通方式,共享单车的出现给人们的日常出行带来了极大的便利性;但由于其使用的过程中存在动态不均衡的性质,用户常会面临无车可借和无桩可还的现象,因此需要一个精确的需求预测模型,来解决共享单车的调度问题;为此提出一种新的基于时空融合图的注意力网络模型,该模型将不同时间片的相同车站节点进行连接,从而形成一张大的时空融合图;得益于时空融合图下的自注意力机制,模型在时间相关性和空间相关性之外,还可以捕获局部时空相关性和全局时空相关性;在Divvy数据集上的实验表明,该模型的预测精度优于以往的时空数据预测模型,预测结果与真实结果曲线相吻合,可为实际中共享单车需求预测系统提供有效参考。     

新的结构化测试数据自动生成方法

针对模拟退火算法,遗传算法应用于测试数据的自动生成的局限性,提出了一种基于GEMGA(基因表达散乱遗传算法)的结构化测试数据的自动生成的方法.讨论了路径的选择,提出了将控制流图与数据流图结合起来生成测试路径,通过TriType的分析结果说明了该方法的可行性.根据得到的测试路径将GEMGA应用到测试数据的自动生成,TdType的实验结果表明,GEMGA能生成更高质量的数据,并适用于较大规模的程序.     

低空突防视景系统的三维建模与实时仿真

首先介绍了低空突防视景仿真系统的功能和组成,然后基于标准数字地图,对地形地貌场景进行了三维建模,同时利用碰撞检测技术进行地形匹配和威胁判断,为飞机进行实时定位.最后在PC图形工作站上实现了满足实时性要求的低空突防视景仿真系统.