基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

基于CO_2窗口法的在用柴油公交车NO_x排放评估方法研究

在用车辆的排放情况备受关注。公交车辆由于具有近人群的特点,其排气污染物更具危害性。在对在用柴油公交车采用便捷式排放测试系统(portable emission measurement system,PEMS)进行整车测试时,发现普遍存在难以从OBD (on-board diagnostic system)获取发动机运行参数的问题,导致采用功基窗口法难以评估车辆排放状况。为此,依据整车PEMS测试规程,对3辆柴油公交车进行污染物排放测试,引入CO_2窗口法评估整车NO_x排放状况,通过与功基窗口法评估结果对比,确定CO_2窗口法符合性因子。结果表明,CO_2窗口法能够有效测量和评估在用车辆的排放,不再受制于OBD信息读取,更便于开展车辆在用符合性监管。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

光无线通信中大气窗口与大气信道模型研究

光无线通信技术在空间利用激光,直接双向传送语音、图像、数据等讯息,具有便携性、协议透明、带宽很宽、抗干扰性强等特点。分析了光无线通信系统中,大气窗口出现的波段,并对大气信道建模,给出强度的概率密度函数。光无线通信系统设计中,大气信道模型分析,理论价值巨大。     

锐化RAW文件细节表现

<正>任何一张照片都离不开锐化操作,这里我们教你在保证画质的前提下对RAW文件进行锐化处理,丰富画面纹理与细节。软件准备:Adobe Camera Raw学习目标:如何对照片进行锐化.并评估锐化的最终效果。操作耗时:10分钟我们可以通过调整照片的色彩与反差改善其画面效果,而调整锐度则能带来锦上添花的变化。但相对色彩与反差的调整来说,对照片进行正确的锐化处理则是一件非常棘手的事情。大多数相机为了避免细节丰富的区域出现摩尔纹的情况,通常都会内置低通滤镜对画面进行轻微的     

休想蒙我 愚人把戏全知道

1一不小心,电脑忘记上锁,旁边的"鬼小子"就把我愚弄了——趁我不在,三下五除二在我的电脑上搞点名堂,总让我哭笑不得。在操作PC的过程中,一时疏忽,很可能会被这种"鬼小子"所愚弄。如果遇到下面这些情况,看完这些文章后,相信你再不会轻易上"鬼小子"的当了。     

结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。