家庭物理小实验的效能与原则

开展家庭物理小实验的效能 1.丰富学生课余生活,增强学习兴趣 初中物理新教材较好地利用了初中生好动善思的心理发展特点,安排了许多简单易行的小实验、小制作,为学生动手、动脑提供条件,是课堂教学的一个重要补充.把这些小实验安排在课外让学生亲自去做,既能发挥学习的主动性,又能让学生体会成功的乐趣,还能使学生体会到物理有用、有趣和无处不在的学科特点,增强学习的兴趣.     

基于照明感知和密集网络的红外与可见光图像融合

针对现有方法忽略照明不平衡、存在对比度低、纹理细节丢失等问题,本研究提出一种基于照明感知和密集网络的红外与可见光图像融合方法。首先,从可见光图像中获取照明概率并计算照明感知权重以指导训练网络,通过特征提取与信息度量模块来计算源图像的自适应信息保留度,用于保持融合结果与源图像间的自适应相似性。同时,照明感知损失与相似性约束损失函数使模型在结构、对比度、亮度上能够全天候地生成包含显著目标和丰富纹理细节信息的融合图像。本研究在TNO与MSRS 2个公共数据集上进行主、客观评估。实验结果表明,本研究弥补了照明不平衡的缺陷,在保留更多红外目标的同时,也有效地保留了更多可见光图像的纹理细节信息。     

家庭物理小实验的效能与原则

初中物理新教材较好地利用了初中生好动善思的心理发展特点，安排了许多简单易行的小实验、小制作，为学生动手、动脑提供条件，是课堂教学的一个重要补充。把这些小实验安排在课外让学生亲自去做，既能发挥学习的主动性，又能让学生体会成功的乐趣，还能使学生体会到物理有用、有趣和无处不在的学科特点，增强学习的兴趣。     

联合多尺度块匹配的非局部均值去噪算法

针对非局部均值（Non-Local Means, NLM）图像去噪算法易产生伪影与平滑细节的问题,提出一种联合多尺度图像块匹配的像素相似性测度,提高NLM算法去噪性能。首先,研究与分析了加权欧氏距离与欧氏距离两种相似性度量以及图像块尺寸设置对NLM算法的影响。其次,通过引入图像特征信息并利用K-means聚类方法将图像划分为平坦区域和包含边缘与纹理的结构区域,对每个类别中的像素点,联合两种尺度图像块匹配计算像素的平滑权重。最后,优化了算法的滤波参数。实验结果表明,提出的算法在噪声去除与细节保持方面明显优于经典的NLM算法,相比其他改进的NLM算法也有优势。