结合模糊C均值聚类和边缘检测算法的彩色图像分割

图像分割是计算机视觉的最核心技术之一,是图像处理到图像分析的关键步骤.深入研究了C均值聚类分割算法,该算法已广泛应用于彩色图像分割领域,在真实彩色图像分割中,由于C均值的初始化对分割效果有很大影响,故对C均值分割算法进行改进.然后引入边缘检测算法以及RGB彩色模型,对边缘检测算子Roberts、Sobel算子和Prewitt算子进行了研究,对Sobel算子进行改进,对模糊聚类算法的分割结果进行进一步处理,通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明通过C均值聚类和边缘检测算法相结合,能够有效提高分割结果的准确性.最后对彩色图像分割技术将来的发展方向进行了展望.     

基于Relieft特征加权的C均值聚类算法的研究和改进

图像分割是图像处理到图像分析的最关键步骤.首先,研究C均值的聚类算法并阐述与其相关的概念,分析该聚类方法的基本原理和聚类准则.然后,针对该算法的优缺点以及存在的不足之处,对C均值聚类算法进行改进,将Relieft技术引进,由于图像分割时涉及众多特征,改进算法的核心就在于特征提取时进行加权处理,最终设计出有效的、鲁棒性好的彩色图像分割的流程.最后,通过大量的实验,将改进前后的C均值图像分割算法的分割结果进行比较,改进后的聚类算法能够实现更加优秀的图像分割结果;通过将实验对象置于不同的环境下的实验数据的统计,可以验证改进后分割算法的鲁棒性更好.     

基于应用型人才培养的公共数学教学改革研究——以仰恩大学为例

培养应用型人才是经济社会发展和高等教育大众化的必然结果.作为公共基础课的数学课程在培养应用型人才的过程中起着基石的作用.通过分析仰恩大学公共数学课程教学存在的问题,提出改革措施:改变教学理念,强调教师要以学生为中心、以学生为主体,因需施教、因材施教,实现对人的培养;优化教学内容,加强教材建设,强调以专业课程需求为导向,突出服务性、应用性;优化教学方法和手段,强调多样性;改革考试评价方式,方式多样化,注重过程评价,强调发展性评价,促进学生全面发展.