《操作系统》教学策略探讨

《操作系统》在计算机及相关专业中占据重要地位,通过分析操作系统课程的教学现状,并结合笔者的教学实践,重点探讨关于操作系统课程的教学策略,以提高教学质量,促进教学改革的发展。     

基于图像融合的运动前景检测方法

提出了一种有效的运动前景检测方法。该方法根据图像融合思想,将背景帧与监控视频的当前帧在R,G和B颜色通道分别进行融合,形成包含背景帧和当前帧视觉信息的单一融合图像。之后根据背景区域与前景运动目标在饱和度上存在较大差异的现象,使用大津算法分割融合图像的饱和度分量图,形成运动前景二值图。经形态学处理后,形成了目标区域较完整、背景干净的运动前景检测图。实验结果显示,该算法具有较好的前景检测性能,解决了背景减法过分依赖背景帧的缺陷。     

信号量在生产者-消费者及其变形问题中的应用

生产者-消费者问题是操作系统中进程同步互斥的经典问题,在其之上的变形问题在实际应用中非常广泛,用信号量机制描述此类问题,并给出相应的解决方法。     

基于SSH的网上超市系统的研究

该文首先对网上超市系统进行了需求分析,给出了相应的功能模块;其次介绍了SSH整合框架相关技术;最后讲解了SSH框架在网上超市系统中的具体应用。     

一种结合边缘与区域信息的图像特征提取算法

为了能够较准确地表示图像的形状特征,提出了一种融合边界和区域信息的新的形状描述子。首先对图像进行二维离散余弦变换,获得低频系数作为区域特征。之后提取图像的轮廓并进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表,对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得2个邻点,计算拱高以及质心距离。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的频域描述子,并组合区域特征与轮廓特征。对 MPEG-7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数与拱高半径复函数等同类描述子。     

一种新的图像检索方法

常规基于内容图像检索的方法是提取图像的颜色、纹理等物理特征,运用相似性度量准则从图像库中查询相似的图像。为了提高图像检索的正确率,这里提出改进的方法。具体方法是:提取图像的物理特征,并将特征作为支持向量机(SVM)的输入向量,对图像进行分类,然后利用分类结果,对检索图像进行相似性匹配,从同类图像中找出相似的图像。实验结果显示,该方法的检索结果优于常规方法。     

“信号与系统”与“数字信号处理”课程的整合优化研究

"信号与系统"和"数字信号处理"是信息科学和电气工程等专业的专业核心课程。目前这两门课程的内容存在交叉重复,学时浪费的问题。针对这一现象,宿迁学院正在对这两门课程进行整合优化,建立新的课程体系。对教学内容、教学方式、实验教学等方面进行了探索与实践。     

一种基于形状矩阵的傅立叶描述子

提出了一种基于形状矩阵的傅里叶描述子,该算法首先对植物叶片图像二值化,随后将图像的直角坐标转换为极坐标,并将极点移至图像质心,再利用极坐标光栅系统对图像重新采样形成形状矩阵,之后对矩阵进行离散傅里叶变换,利用低频系数描述图像的形状信息。实验结果显示该方法的检索性能明显优于Hu不变矩、等面积同心圆等其他5种算法,在对图像的抗噪性实验中也证明了该算法的高效性。     

一种新的半自动图像注释方法

手工注释图像是一项费时费力的工作,论文利用SVM,实现了半自动图像注释。首先将图像库分为两部分,手工标注训练图像库中的图像,剩余的图像作为测试图像;然后用SVM对图像进行分类,并将输出结果概率化;最后应用K—NN决策规则,为待注释图像获取关键词。实验结果显示,该方法是有效的。