深度图像的纹理合成方法

建立在“主次缝合线”（MSL和SSL）合成深度图像技术的基础上,研究并提出一种融合与深度图像相对应的纹理映射图像的方法,方法的基本步骤：获得两深度图像中与非重叠区域对应的纹理;得到两个视图中位于辅助主次缝合成M'S',L'和S'S'L'之间的纹理,并把它们融合,最后把非重叠区域和融合后的纹理写入到合成纹理图像中,利用从三维光学数字化系统得到的实际物体的深度和纹理图像,验证了所提出的纹理合成方法的有效性。     

基于QPSO的图像分割算法

文章将具有量子行为粒子群优化(QPSO)算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法.新方法基于最佳熵阈值分割技术,用QPSO算法自适应选取分割阈值;仿真实验针对Lena图像分割问题,将标准粒子群优化(PSO)算法与QPSO算法分别独立运行,仿真结果表明,基于QPSO优化的图像分割算法不仅克服了PSO容易过早陷入局部最优值的缺点,而且分割速度更快,是一种更有效的分割方法.     

类比学习机制的研究

类比学习是机器学习中的一种重要方法。文中重点讨论了实现这种学习方法所需解决的主要问题及类比学习的研究进展和状况,并对6种具有代表性的类比学习方法和系统(转换类比学习、派生类比学习、属性类比学习、因果关系类比学习、联想类比学习和基于事例的学习)的基本原理、学习机制等进行了深入的研究和分析。     

基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法

针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法考虑了图像中像素点灰度——邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割;利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率。     

用类比方法讨论量子力学问题

在量子力学课程教学中,运用科学类比方法讨论了有简并定态微扰能级、角动量、升降算符等几类问题,以拓展学生认识微观世界的视野,加深对量子力学理论的理解.     

基于对立学习的PSO算法研究

为进一步提高PSO算法的优化效率,加速寻优过程,提出基于随机对立策略的PSO算法,包括QOP-SO和QRPSO。这两种算法在种群初始化阶段采用随机对立学习方法,并在进化过程中用随机对立学习进行种群动态跳跃,以提高产生解的质量。利用6个测试函数对算法的效率进行检验,将其与标准PSO和OPSO算法进行对比,结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

群搜索算法与Powell法结合的医学图像配准

为了实现医学图像的快速准确配准,提出了基于群搜索算法,以及群搜索算法与Powell法相结合的医学图像配准算法,并以互信息作为图像配准的相似性测度,使用群搜索算法、群搜索与Powell法相结合的方法在指定的搜索空间求解配准所需的空间变换参数,从而实现图像的配准.实验结果表明:群搜索算法能够成功实现医学图像配准,与粒子群算法相比,群搜索算法用于医学图像配准能够得到更高的配准精度;群搜索算法与Powell法结合,能够在减少目标函数计算次数的基础上,极大地提高图像配准的精度.     

基于纹理合成的图像修复优化方法

针对Criminisi算法存在高时间复杂度及修复中偏差延续两个问题,提出一种优化方法.首先,在进行SSD(sum of squared differences)准确匹配之前预先计算待修复图像已知区域中所有纹理块的平均灰度值,并在匹配过程中结合阈值比较已知区域中纹理块及当前待修块的平均灰度值,筛选淘汰灰度差异较大的一些纹理块,节省大量匹配时间,加快修复速度.其次,定义一种新的优先权计算公式,其中不仅考虑置信度项和数据项,还增加是否接近原始边界因素的影响,使优先权的计算更为合理,修复的结果更理想.实验表明,此方法简单易行,图像修复效率得到较大提高,修复结果看起来更自然,更符合人的视觉感知.     

用类比方法计算感应电场

类比是物理学中的一个重要的研究方法,它在物理学的研究和探求新的物理规律时有很多应用.用类比方法来计算以恒定速率变化的磁场产生的感应电场是一个简便的方法.     

EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用

针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法.该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新.然后选取最优粒子群作为EM算法的初始值.仿真结果表明,用EM-PSO算法拟合图像统计模型比用EM算法拟合图像统计模型更准确.     

论艺术作品的风格

就艺术作品的风格，从其独创性、渐变性和多样性方面加以论述。     

一种新的图像对比度自适应变换算法

对比度变换是图像增强技术中一种较为简单但又十分重要的方法。不同对比度分布的图像应采用不同的对比度变换函数。如何实现图像对比度的自适应变换,近年来得到人们的普遍重视。Tubbs通过使用规则化Beta函数拟合对比度变换曲线,能实现图像对比度的自适应变换;但使用该方法需确定Beta函数的两个参数,其参数的自适应选择仍是一个较为复杂的问题。文中提出了一种基于微粒群的自适应对比度变换算法,该算法能自动寻找最优的Beta函数参数,实现图像对比度的自适应变换。仿真实验表明了该算法的有效性和可行性。     

板斧与冰山——海明威艺术风格评析

实例分析了海明威艺术风格的两个重要特点:简洁与含蓄。简洁主要体现在对景物的描写和大量对白的使用。含蓄常产生意想不到的艺术效果。象征手法是含蓄表达的常用手段。     

王晓玉小说的艺术风格

王晓玉小说的跌宕曲折的故事情节、全聚焦的叙述模式、流畅明快的语言等,形成了她的小说婉曲中见率真、柔婉中蕴刚健的艺术风格,显示了王晓玉小说创作的独特风格和价值.     

论科学语体、艺术语体言语表达的差异性

按语体学理论,服务于科学和艺术领域的语言体式可以划分为科学语体和艺术语体.在学界,人们往往关注它们的交叉性,却反把它们本有的差异性忽略了.这两类语体的差异性表现在思维和言语表达两个方面.     

论科学语体、艺术语体言语表达的差异性

按语体学理论,服务于科学和艺术领域的语言体式可以划分为科学语体和艺术语体。在学界,人们往往关注它们的交叉性,却反把它们本有的差异性忽略了。这两类语体的差异性表现在思维和言语表达两个方面。     

融合榜样学习和反向学习的粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的优化效率,降低其陷入局部最优的概率,提出了一种融合榜样学习和反向学习的PSO算法(PSO based on combing Example learning and Opposition learning,EOPSO).首先,对粒子群中的非最优粒子采用新颖的榜样学习机制更新,以便提高全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;其次,对粒子群中最优粒子采用反向学习混合机制更新,提升该粒子的搜索能力,进一步避免算法陷入局部最优;最后,对粒子群中的最优粒子还采用了自身变异机制更新,有利于搜索前期的全局搜索和后期的快速收敛.在15个不同维度的基准函数上进行了仿真实验,实验结果表明,与最先进的PSO改进算法ELPSO、SRPSO、LFPSO、HCLPSO相比,EOPSO优化性能更好.     

基于突变粒子群算法的图像自适应增强

利用突变粒子群算法自动获取图像非线性增强函数的最佳变换参数,达到图像增强的效果。该算法基于粒子群算法原理,采用针对图像质量评价效果的新适应度函数（包括方差、信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别五要素）,提出一种基于突变机制的粒子群算法,有效增大粒子间的差异性和非均匀性,打破平衡态,从而增强系统内动力以提高系统进化的效率。实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且增强质量评价明显提高。     

《离骚》多元化的艺术风格及其成因

《离骚》作为屈原辞当之无愧的代表,不仅处处流露出屈原厚重而又令人景仰的生命体验,而且也鲜明打上了战国时代思想文化层层嬗变、层层演进的深深烙印.巫卜文化、史官文化、士人文化三种在发生学上界限严格的文化形态,都可以在《离骚》中找到相应的影响.个性化的生命体验和纷纭错杂的时代文化特征,加之楚民族特有的审美倾向,共同造就了《离骚》艺术风格多元化的综合气象.     

针对学习风格改进英语教学

文章从学习风格的定义和分类入手,通过对浙江万里学院学生的学习风格问卷调查,总结分析了学生在学习风格上的总体倾向,并根据学生的学习风格,提出了改进教学的相关建议。