GeoGebra软件在数学分析教学中的应用举例

随着信息化时代的发展,各类教学软件的出现给教师带来了各种挑战,也给学生带来了各种选择的机会,同时也导致以前的传统课堂难以满足学生的需求.对于数学课堂也不例外,GeoGebra软件的出现给数学分析课堂带来无穷乐趣,同时也解决了以前很难理解、解决的问题.GeoGebra软件有电脑版、手机版,使学生可以随时随地作图,随时随地学习,对于数学分析教学起到很重要的作用.     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

基于SAA7114H的视频图象采集系统的设计

介绍一种高度集成并具有广泛通用性的视频图象信号采集系统。系统的开发采用了功能强大的视频解码芯片SAA7114H和可编程逻辑门阵列器件(FPGA)，并考虑了在线编程的模式。文中给出了YUV色彩空间与RGB色彩空间的转换公式，经验证效果很好。在实际应用中，该系统作为前端图象采集部分取得了良好的效果。     

前磁曲线数据数字化预处理

本文结合前磁曲线的特点，提出了一种结合空间分布信息的大津阈值方法，克服了传统预处理过程中的缺陷，很好地解决了那些类似于照片纸张扫描的灰度图中背景与目标曲线的灰度非常接近的问题，并在实际应用中取得了良好的效果。     

投影镜头概念、原理及自制

一些朋友们为了一显自己的身手,使自己的投影机能放出清晰,艳丽的图象,就用各种方式制作镜头。但是在制作中,有一些问题没有完全搞清楚,镜头是做出来了,可投放的图象效果却不尽人意,是什么原因造成的呢?首先看一看影响镜头成象质量的几个问题。一、镜头的视角、视场、象场、象角(见图1) 一个镜头能涵盖多大范围的景物     

“随着技术的发展，数字光端机必然会取代模拟光端机”

2003年，大部分的进口光端机品牌逐渐放弃了模拟市场，开始全力投入数字光端机市场的推广。     

MPEG—2标准的可伸缩性

可伸缩性是ＭＰＥＧ－２标准与ＭＰＥＧ－１标准相比最大的区别之一。本文重点讲述了ＭＰＥＧ－２标准的可伸缩特性。     

计算机技术在图象边界修复中的应用

本文讨论如何用计算机技术来修复图象边界的不清晰问题，边界问题的处理方法很多，本文采用易于微机实现的微分法。