元代包公戏中爱夫爱子的女性形象述论

元代包公戏中塑造了众多的女性形象，这些女性形象各具特色，她们或爱憎分明，或善良柔弱，或霸道狠毒，或放荡淫乱，剧作者通过这二十几位女性形象向我们展示了元代社会特殊的经济、政治及文化风貌，并通过剧中爱夫爱子的女性形象展现了他们的审美价值和情感取向。     

试论郭沫若历史剧中的女性形象

郭沫若的历史剧塑了许多动人心旌的女性形象，本文认为：这些女性形象既异彩纷呈，又被高度心灵化了，既具有女性特征，又富有英雄气质，既有作者的影子，又贯注着时代精神，她们一会我们表现着历史，一方面又为我们照示着未来，显示出美的深永魅力。     

试论孙悟空的重生问题——兼论《西游记》的主题

在探讨《西游记》中孙悟空的形象时，我们都会发现这么一个问题，就是前七回大闹天宫时的孙悟空与后几十回踏上取经之路的孙悟空在形象塑造上有着不尽一致之处，这不仅表现在形象造型上，还体现在人生追求，价值观念诸方面。     

哈萨克族民间文学中的女性形象

哈萨克民族民间文学浩如烟海、内容丰富。其中有着众多的女性形象，她们既向我们展示了哈萨克民族历史上妇女们的地位与作用，叉为我们树起为了民族的振兴而斗争，为了爱情和自由牺牲生命、富于智慧、贤能而值得尊敬和学习的女性形象。     

失败的“美人计”——电影《色·戒》女主人公形象分析

刚刚上映的电影《色·戒》给我们带来了很多思考，女主人公王佳芝的形象是对传统的女革命家形象的一种颠覆，在某种层面上讲是对我们传统观念的一次冲击．这也正是我们要直视的问题：随着时代、社会的发展，多元的价值观与个人追求正在彰显．     

失败的“美人计”——电影《色·戒》女主人公形象分析

刚刚上映的电影《色·戒》给我们带来了很多思考，女主人公王佳芝的形象是对传统的女革命家形象的一种颠覆，在某种层面上讲是对我们传统观念的一次冲击．这也正是我们要直视的问题：随着时代、社会的发展，多元的价值观与个人追求正在彰显．     

后记：“英国印象”——绅士的特征

近日到英国公干．闲谈中讲到英国绅士，一位在英国生活工作了20多年的华人给我出了一道小小的考题。他问，英国绅士应当具备哪些能力？或者什么样的人可被称为绅士？我们只从电影里看到彬彬有礼的形象，脑海里有其形象，但难以用语言描述出来。见我们说不出来，他就给我们介绍了英国绅士的五大特征：     

古代文学作品中商人形象的嬗变

古代文学作品中商人形象的嬗变兰寿春纵观我国古代文学发展的历史，我们发现，作为必然纳入文学视角的商人形象，是经历了一个漫长的演变过程，其间对商人形象的褒贬爱憎，浸透着中国古代社会深沉的政治、经济、历史和思想的内涵及其独特的价值判断。人类社会自从有了生产...     

智能生活方式进万家

一切迹象表明，在５年内，超薄屏幕电视机将替代目前笨重的电视机。在客厅中，我们将设置相互作用的巨大窗口，它们将向我们提供电视节目或使我们同信息网和电视服务体系相连。我们的通信设备也将发生变化。据贝尔实验室世界技术部主任鲍勃·马丁说，现在我们通过因特网打电话比传统电话便宜得多。微电子的所有这些奇迹都将进入我们的家庭，使我们的生活更加舒适、方便。 电视会议摄像机不管人们住在何方，都可通过电视会议进行沟通。在一部微型摄像机收集我们的形象的同时，人们可以在家中任何一个屏幕上看到与我们对话的人的形象。 裱糊墙…     

中国现代文学母亲形象表现的模式与嬗变

中国现代文学母亲形象表现的模式与嬗变陈广录在中国现代文学史上，几乎所有的作家都曾致力于母亲形象的艺术表现，为我们提供了蔚为大观的母亲形象系列。依据这些人物形象在生活经历、个性、情感、心理等方面的差异，可区分为四大类型：诗化情感型、生活写实型、革命政治...     

基于区域过划分和再融合的全幅视觉图像分割

研究对移动机器人采集的视觉图像进行全局精确分割问题. 针对全幅道路图像分割问题提出:首先利用区域生长算法对视觉图像在HSV颜色空间下进行基于颜色特征的全局过分割,再利用傅里叶变换提取周向谱纹理特征,根据空间位置的相邻性和周向谱的分布特性,对过分割的全幅视觉图像进行基于纹理特征的再融合. 实验结果表明,该算法能够准确实现全幅图像的分割,比单纯利用颜色或纹理特征进行全幅图像分割具有更高的精度和可靠性.     

基于多模态特征的光鄄SAR 图像融合配准算法

针对可见光和合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)图像融合问题, 在图像预处理基础上, 从像素级特征、纹理级特征及边缘轮廓特征等多模态入手, 优化现有同源图像的配准融合算法。利用改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算子、纹理分析及轮廓提取算法, 获取待融合图像的多模态和多尺度特征。通过模糊尺度标准化, 使异源图像特征对能更好地适应特征间的差异性, 从而能进行相似性的比较, 结合模糊相关系数法, 确保配准融合的精度, 实现光鄄SAR 图像信息的有效融合。与传统配准融合方法进行比较的实验结果表明, 该算法可提高光鄄SAR 配准的精度和适应性, 使配准融合的平均准确率达到87. 7%, 可满足较高精度的配准融合需求。     

基于Sketch Token的异源雷达影像匹配适应性分析

将异源影像间的共性信息提取与描述作为研究重点,提出了一种基于Sketch Token中层特征的异源影像适配性评估方法.该算法利用监督学习策略获取异源雷达影像之间共性特征的先验知识,据此训练Sketch Token特征分类器,并将其作为影像间共性特征的描述子对基准图进行特征提取.利用提取结果的各项统计量训练支持向量机分类器,并以此评估异源影像对中基准图的适配性.利用星载SAR(synthetic aperture radar)影像作为基准图、机载实孔径雷达影像作为实时图进行适配性评估试验,试验结果表明了该算法的有效性.     

一种基于区域分割的图像检索方法

提出了一种基于区域分割的图像检索方法:首先用改进的基于一致性分析的空间分割算法对图像进行区域分割,然后提取各区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,采用最小平均准则和高斯归一化加权求和得到图像间的相似度.通过与基于全局特征的检索结果比较表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

东南沿海地区强对流天气(雷暴)卫星云图特征分析

对1996～1999年我国东南沿海地区常规天气图及GMS-5卫星红外、水汽和分裂窗云图资料的分析表明,发生强对流(雷暴)天气的6种不同天气形势下,卫星云图的基本数字特征有相同之处,也存在明显的差异。通过对卫星云图的灰度和局地标准差等基本数字特征的分析,发现局地标准差极大值和红外减分裂窗差值≤0极小值的出现,预示4h左右对流将发展到最强盛。同时,可以较好地把握强对流云团的发展阶段以及发展趋势,提高雷暴的预报水平。     

基于双树复数小波四元数卷积网络的Copy-move盲取证算法

随着图像编辑软件的普及与完善,使得人们通过Copy-move操作便可伪造图像,而现有的Copy-move盲取证算法很难提取到彩色图像的一致性特征,且结果依赖于手动调节参数,难以定位到准确的篡改区域.为此,利用四元数卷积网络提取彩色图像空间一致性信息和双树复数小波提取图像局部信息的优势,提出了一种基于双树复数小波四元数卷积网络的Copy-move盲取证算法.首先,将图像表示为四元数并输入到四元数卷积网络中,提取彩色图像的颜色一致性特征,并将双树复数小波变换的高频子带与卷积网络的特征图联合学习图像的局部特征.其次,计算特征向量之间的相似性分数.然后,利用卷积网络提取较高分数的特征,定位相似区域,在一定程度上解决了匹配时手动调节参数的问题;并构建了一个仅定位粘贴区域的辅助分支来区分相似区域.最后,融合了相似和粘贴区域得到能够区分复制和粘贴位置的结果.在CoMoFoD和CASIA CMFD数据集上的主客观实验表明,该算法提升了Copy-move盲取证的定位性能.     

融合纹理增强的遥感影像地物分类泛化性分析

为了解决因时空特征差异而导致遥感影像地物分类泛化性较弱的问题,提出了一种纹理与光谱特征联合的地物分类思路。通过筛选得到的纹理特征对光谱特征进行强化,并利用现有的深度学习框架,对各个纹理特征组合的分类效果进行评价。为了充分验证方法的有效性,在多组不同时相和地域的遥感影像中进行了特征筛选和测试。结果表明,将绿色光谱的方差、同质度及角二阶矩纹理特征与光谱特征进行叠加,可以有效抵抗季节和地域因素,进而提高分类的泛化性,尤其对水域和居民地检测的改善效果更加明显,平均交并比可提高5%~10%。同时,为基于深度学习的小样本地物分类研究提供了新的技术思路。     

多特征融合的深度强化学习色彩增强方法

提出一种结合深度特征与美学特征的图像增强方法.首先,结合多种图像特征重构智能体评估网络,该网络通过拼接图像语义特征、图像色彩特征及历史动作信息输出当前策略.其次,感知奖励模型通过预训练分类模型激活层网络提取深层特征,使用余弦距离获得图像间的深度感知距离;利用美学模型获得图像间的概率距离.最后,结合两方面的距离表示并将其用于奖励模型构造中.在MIT-Adobe FiveK数据集上的实验结果表明,本色彩增强方法在结构相似度和平均均方误差上优于其他基线算法,模型场景适用性强.生成图像在保留更多的细节信息的同时,可以有效增强图像色彩.     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

基于K-SVD的医学图像特征提取和融合

医学图像融合能够综合两种不同模态图像的信息,从而帮助医生做出准确的诊断和治疗.利用稀疏表示进行图像的特征提取和融合.首先由原始图像组成联合矩阵,通过K-SVD算法得出这个联合矩阵的冗余字典并求出联合矩阵的稀疏编码;然后将稀疏系数作为图像特征,并采用最大化选择算法合并相对应图像块的稀疏编码;最后通过稀疏编码和冗余字典得到融合图像.与3种流行的融合算法比较,结果表明所提算法在无噪声和有噪声的情况下都具有很好的性能.