一种基于Soft形态学的图像边缘检测算法

概述了软数学形态学的基本原理及形态学在图像边缘检测中的应用.根据软形态学单调性、扩展性和反扩展性等基本理论,成功构造了一种新型软形态边缘检测算法,该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力.对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明,该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和标准形态学边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果.     

基于创新能力培养的数据结构实践教学体系

针对培养学生创新能力的需要和数据结构实践教学中存在的问题,本文在前导后继授课统一、学生兴趣培养、能力分组教学、学赛结合、实践教学体系构建等方面进行了改革和尝试,并取得了一定的效果。     

SVM在羽绒识别中的应用

目前,对羽绒种类的识别,均借助于显微镜由人工完成,这种方式存在诸多弊端。本文提出将SVM引入羽绒识别中,用计算机自动完成对羽绒的识别。在羽绒图像经过图像处理的基础上,用SVM对二值图像中的菱节进行识别,然后对识别出的菱节进行配对、计算节距,由计算机自动确定羽绒的种类。     

基于Delphi平台的软件设计课程群建设方案研究

本文针对课程体系改革中存在的诸多问题,提出一种基于Delphi平台的软件设计课程群建设方案。首先介绍了课程群的内涵,然后重点论述了基于课程群思想的Delphi程序设计教学改革的实施。教学实践表明,该方案极大提高了学生的软件设计能力。     

基于SVM的自动羽绒识别系统

随着羽绒制品日益受到消费者青睐,一些不法商家为牟利而制假事件屡见不鲜,因此,羽绒种类的鉴定成为至关重要的问题,而鹅、鸭绒的识别更是重中之重。目前,对羽绒种类的识别,主要是用显微镜通过人眼观察完成的,但这种方式存在诸多弊端。论文通过对鹅、鸭绒等绒毛结构的分析,运用图像处理以及基于SVM的图像识别技术,用计算机完成了对鹅绒、鸭绒的自动识别。     

一种基于Soft形态学的图像边缘检测算法

概述了软数学形态学的基本原理及形态学在图像边缘检测中的应用.根据软形态学单调性、扩展性和反扩展性等基本理论,成功构造了一种新型软形态边缘检测算法,该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力.对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明,该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和标准形态学边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果.     

RBF核SVM及其应用研究

因其核函数的良好性态,RBF核SVM（RBF-SVM）在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本系统中参数的选取依据和选取过程,并且给出了的相关曲线变化图.通过研究,最后得到适合本系统的识别模型,从而提高了系统的总体识别率.同时,也验证了RBF-SVM的良好特性和其受参数的约束规律.