非等长Arnold变换图像加密算法研究

针对非等长Arnold变换在图像加密中存在加密安全性低、效果不理想等不足,结合等长Arnold变换和非等长Arnold变换,提出一种基于分块和Arnold变换的图像加密算法.首先采用分块法,将图像划分为若干方阵和非方阵;然后分别设计针对方阵和非方阵的改进算法;最后方阵和非方阵采用相对应的Arnold变换式进行置乱加密.实验结果表明,该算法是有效的,加密后图像像素点之间的相关性大幅降低,而且新算法中变换矩阵具有多样性及周期存在不确定性,显著提升了图像加密的安全性.     

结合邻域信息的改进抑制式FCM图像分割方法

针对模糊C均值聚类(FCM)算法在含噪声图像分割中存在的运算开销大、收敛速度慢等不足,在抑制式RC-FCM算法的基础上提出一个结合邻域信息的改进抑制式FCM算法,算法通过构建图像灰度及邻域信息的二维直方图设定聚类样本空间和初始聚类,根据样本到聚类中心的最大和最小距离动态设定抑制因子,再通过改进的最小抑制FCM算法实现图像分割.实验表明改进算法不仅能够提高FCM算法的聚类速度,而且提高了对噪声图像的分割精度.     

新形势下高校计算机人才培养面临的困境及对策研究

分析了新形势下高校计算机专业人才培养面临的困境。以培养满足社会需要的专业型和应用型人才为目标,围绕人才培养理念和教学改革、课程体系和教学内容改革、师资队伍培养机制改革、多层次共建实践实习基地等方面进行了人才培养模式的探讨。     

基于“以学生为中心”的计算机语言类课程改革探索

计算机语言类课程是高等院校学生的必修课。文章分析了计算机语言类课程的特点和教学现状,提出了在"以学生为中心"教学理念指导下的课程改革思想,阐述了课程改革的内容和措施。通过教学实践证明"以学生为中心"的教学理念对培养学生的专业技能和综合素质都具有重要的指导意义。     

信息类专业“以学生为中心”双语教学模式的探索与研究

双语教学是高校教学改革的重要内容,信息类专业因其学科特点开展双语教学具有重要意义。"以学生为中心"的教学理念注重培养学生的独立思考和创新能力。本文分析了高校双语教学中存在的问题,提出了"以学生为中心"的新型双语教学模式,介绍了该模式的设计思想和实践过程,几年的教学实践证明"以学生为中心"的双语教学模式是卓有成效的。     

一种基于阈值初始化的变分水平集牙菌斑图像分割方法

将变分水平集和图像阀值化两种图像分割方法相结合,在分析灰度图像直方图分布的基础上提出利用图像阈值设定C-V模型的初始化轮廓的新方法,改变了原有C-V模型的初始轮廓线设置中存在的不足.新方法应用于牙菌斑图像分割中能够较好的识别牙齿图像边缘信息,为下一步对牙菌斑进行量化分析提供了良好的数据基础.     

新形势下计算机专业毕业设计的改进措施探索

本文结合计算机专业的发展特点，分析了计算机专业教学当前面临的机遇和挑战，从毕业设计的选题、指导、论文撰写以及过程管理等方面研究和探讨了计算机专业毕业设计教学中的一些改进措施。     

基于Java类的动态排序类的研究与设计

面向过程程序设计中，排序的对象主要是简单数据类型，为了实现对象的排序，本文分析了JAVA对象的排序机制，给出了对象排序基本技术，并设计了一个可复用的排序类来实现对象的动态排序，最后用实例说明该类的应用。     

深度融合图像文本特征的文本引导图像修复

为解决现有文本引导图像修复模型在处理文本图像融合时模态间信息缺乏高效融合导致修复结果不真实且语义一致性差的问题,提出一种通过条件批量归一化融合图像文本特征实现文本引导的图像修复模型BATF。首先,通过空间区域归一化编码器对破损和未破损区域分别归一化,减少了直接特征归一化对均值方差偏移的影响;其次,将提取的图像特征与文本特征向量通过深度仿射变换进行融合,增强了生成器网络特征图的视觉语义嵌入,使图像和文本特征得到更有效的融合;最后,为增强修复图像的纹理真实性及语义一致性,设计了一种高效鉴别器并引入了目标感知鉴别器。在CUB brid这个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验表明,提出的模型在PSNR（peak signal-to-noise ratio）、SSIM （structural similarity）以及MAE（mean absolute error）度量指标分别达到了20.86、0.836和23.832。实验结果表明,BATF模型对比现有的MMFL和ALMR模型效果更好,修复的图像既符合给定文本属性的要求又具有高度语义一致性。     

3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别

目的 钢板表面缺陷的种类多样、灰度结构复杂,现有的图像分割技术运用在灰度结构复杂、目标边缘模糊的钢板缺陷图像中仍然存在识别效率低、过分割现象明显等问题,本文结合图像灰度矩阵的空间特征,提出一种基于3维灰度矩阵的钢板表面缺陷识别算法。方法 首先根据灰度图像构建3维灰度矩阵;然后引入半类间方差改进克里金插值算法,绘制3维灰度矩阵的等值线图;接着构建等值线的拓扑关系树;最后根据自定义的全局搜索策略和局部搜索策略相结合,寻找局部凹凸区域,从而定位缺陷区域,达到分割钢板表面缺陷的目的。结果 本文方法能有效地识别钢板表面缺陷区域,对光照变化不敏感,在保证低误差率的前提下,提高了有效分割率。通过对氧化、辊印、结疤和气泡四类钢板缺陷图像进行测试,从分割效果和评价指标两方面对比其他钢板缺陷分割算法。与Fisher阈值分割法、经典的活动轮廓模型CV模型、基于半局部区域描述符的活动轮廓模型HTB模型和改进背景差分法进行分割效果对比,本文方法对四类钢板表面缺陷的识别更精确,分割结果更细致,一定程度上抑制了过分割现象。与大津法Ostu、1维最大模糊熵法1DMFE、最大模糊超熵法MFEE进行评价指标对比,得出对于分割孔洞和辊印图像,本文方法在误分割率均保持在2.0%以下的前提下,将有效信息率分别提升了1.6%和2.1%;对于夹杂图像,本文方法在3.4%的误分割率的前提下,具有85%以上的有效信息率。结论 提出的基于3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别算法可以有效地识别多种类型的钢板缺陷,即使在缺陷结构复杂的图像识别中仍具有较高的识别率。