充分利用白板的拖动功能诠释平移

编者按:"生活处处有数学".将数学与生活实际紧密结合,可以更好地让学生理解和掌握相关知识点.本期所选的两个课例主题同为"生活中的平移",但两位执教老师的教学设计是否也J具有异曲同工之妙昵?就让我们-起来赏析这两则课例吧.     

基于冗余Contourlet变换的图像相关法去噪

Contourlet变换是多尺度几何分析中十分重要的一种方法,可以实现灵活的多分辨、局部、多方向图像表示,但是由于不具有平移不变性,在图像去噪中易产生伪吉布斯现象,这里应用冗余Contourlet变换,具有平移不变性,且能有效表示图像几何纹理信息。在去噪应用中考虑分解系数的层间信息,将BivaShrink方法推广到冗余Contourlet变换中。实验结果表明,本文方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),同时有效保存了图像纹理信息,视觉效果更好。     

MPEG-4中的无限制运动补偿的实现

在MPEG-4的简单级编解码中,针时摄像头的平移或旋转,在帧间编码模式下,对参考帧需要进行数据的外扩.本文是在Linux系统下.实现了一种以宏块为单位的数据填充的无限制运动补偿技术,同时还提出了另外一种以字节为单位的数据填充的无限制运动补偿技术.     

一种3D眼镜虚拟试戴系统的实现

针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。     

组合跳变随机平移宽间隔混沌跳频序列设计

为进一步提高宽间隔跳频序列的性能,基于混沌跳频序列,针对随机平移替代法存在的“窄点”平移与序列平衡性的矛盾问题,提出了一种新的组合跳变随机平移法。该方法在随机平移替代法的基础上取消“窄点”修正,引入组合跳变序列控制频点宽间隔映射。为兼顾组合跳变随机平移法产生序列的平衡性、汉明自相关性和宽间隔特性,构造了跳频序列的复合目标优化函数,引入粒子群算法计算得到最优的序列控制参数。仿真结果表明,组合跳变随机平移法可构造更多的序列,且产生的宽间隔混沌跳频序列具有更好的平衡性、汉明相关性和复杂度,采用粒子群优化获取的控制参数可以实现序列性能的均衡最优。     

基于图像块和边缘增强的运动目标检测

针对复杂背景下的噪声、动态背景和阴影等影响,提出一种基于图像块和边缘增强的运动目标检测算法。用图像块建模,按掩膜结构特点修补断桥使掩膜连续,采用高层图像金字塔建模得到目标质心,用于提取目标,用Sobel平移算子得到细化的边缘,按边缘信息对掩膜进行增强处理从而得到完整的目标。实验结果表明,该算法可有效提取目标,消除单高斯建模法去除不了的复杂背景和阴影,克服传统帧差法常见的边缘不完整的缺点。     

基于改进型NSCT 变换的灰度可见光与红外图像融合方法

针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分解;然后,分别采用基于区域平均能量匹配度、邻域系数差和信息熵的融合规则,得到融合图像的低频系数和高频系数;最后,通过改进型NSCT逆变换得到了融合图像.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于NSCT和泰勒级数的图像超分辨率重建

结合非下采样Contourlet变换(NSCT)的多尺度、方向特性、各向异性、平移不变性以及泰勒级数高效逼近的优点,提出一种利用泰勒级数插值代替双线性插值的超分辨率图像重建算法.实验结果显示,该算法可以较好地恢复图像的细节信息和纹理特征,有效抵抗高斯噪声的干扰.     

小学数学《平移和旋转》课件制作综述

贯彻了建构主义的学习理念,利用Flash强大的交互功能,设计了双线操控方式,不仅利于教师操作演示,同时易于学生自主操作。利用Flash的脚本编程模拟了现实中平移和旋转的具体变化,能够充分引导学生自主探究学习,调动学习兴趣,让学生真正成为学习的主人。     

平移不变小波医学图像融合方法

针对传统小波变换融合算法对细节信息的丢失问题,提出了一种新的基于平移不变小波变换的医学图像融合算法,采用灰度加权平均法进行低频部分融合;高频部分采用基于梯度能量的加权融合规则。实验结果表明,与传统的小波变换方法相比,文中方法融合效果更加理想,较多地继承了两幅源图像的重要信息,更好地描述了图像的细节部分,更具有实用性。