论图书馆形象建设

论述了图书馆形象的内涵及其组成要素,指出图书馆形象的提升主要依靠馆员忠诚和创造性的服务。     

从合理着装谈高校图书馆员的职业形象

从高校图书馆员合理着装的必要性出发,阐述了合理着装对塑造高校图书馆员的职业形象所起到的重要作用。     

Fast Fractal Image Encoding Using an Improved Search Scheme

As fractal image encoding algorithms can yield high-resolution reconstructed images at very high compression ratio, and therefore, have a great potential for improving the efficiency of image storage and image transmission. However, the baseline fractal encoding algorithm requires a great deal of time to complete the best matching search between the range and domain blocks, which greatly limits practical applications of the algorithm. In order to solve this problem, a necessary condition of the best matching search based on an image feature is proposed in this paper. The proposed method can reduce the search space significantly and excludes the most inappropriate domain blocks for each range block before carrying out the best matching search. Experimental results show that the proposed algorithm can produce good quality reconstructed images and requires much less time than the baseline encoding algorithm. Specifically, the new algorithm can speed up encoding by about 85 times with a loss of just 3 dB in the peak signal to noise ratio (PSNR), and yields compression ratios close to 34.     

基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法

随着紫外成像技术的发展,高压电力设备对于紫外成像图谱的量化分析提出了更高的要求。紫外图谱的量化分析需要用到除紫外成像仪所输出“光子数”额外的紫外光斑图像信息,所以需要将紫外放电光斑从可见光的背景中分割出来。然而,传统紫外图谱光斑分割方法仍存在复杂背景及小光斑分离困难、特征选取复杂、分割精准度低等问题。基于上述问题,提出了一种基于深度学习的紫外图谱光斑分割提取的方法。首先,采用紫外成像仪拍摄电力设备放电缺陷紫外图谱;其次,分别构建FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s 3种全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)子模型架构,并利用随机梯度下降法进行模型训练;最后,实现输变电设备放电缺陷紫外图谱主光斑的自主分割提取。经过对FCN 3种子模型架构的训练、测试和对比分析,结果表明：FCN-16s模型为紫外光斑分割提取的最佳模型,测试准确率可达99.34%。结果表明基于深度学习的紫外图谱光斑分割方法准确高效,为紫外光斑的量化提取及电力设备放电缺陷的紫外诊断提供了参考。     

Shape recovery using high dynamic range images

An effective method for object shape recovery using HDRIs (high dynamic range images) is proposed. The radiance values of each point on the reference sphere and target object are firstly calculated, thus the set of candidate normals of each target point are found by comparing its radiance to that of each reference sphere point. In single-image shape recovery, a smoothness operation is applied to the target normals to obtain a stable and reasonable result; while in photometric stereo, radiance vectors of reference and target objects formed due to illuminations under different light source directions are directly compared to get the most suitable target normals. Finally, the height values can be recovered from the resulting normal field. Because diffuse and specular reflection are handled in an unified framework with radiance, our approach eliminates the limitation presented in most recovery strategies, i.e., only Lambertian model can be used. The experiment results from the real and synthesized images show the performance of our approach.     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度...     

基于ArcScan的遥感影像中水域信息快速提取方法

将遥感信息的动态性和地理信息系统的分析功能相结合,可以快速、准确地分析水域动态变化。作者在总结前人研究的基础上,提出了基于ArcScan自动矢量化水体边界、快速提取水域信息的方法,文章主要介绍了ArcScan模块、研究流程与具体的方法,并以安徽巢湖2个时期的水域信息提取为例,取得了很好的效果;实践表明,在遥感图像分类的基础上,基于ArcScan自动提取水域信息的方法获得底图要素,可以大大提高专题制图的质量、效率和灵活性。     

米老鼠周边产品探析

米老鼠形象既是一种具有情感和美学特征的动漫艺术符号,又是一种特殊的文化符号,更是一种极具造型特征的视觉语言符号．通过探讨米老鼠周边产品的现状与发展趋势,探索米老鼠形象在产品设计中的基本要素与应用规律,旨在从米老鼠模式中汲取营养,并应用到产品设计中去．     

铁路道砟形态特征的统计分析与几何重构

道砟颗粒几何形态特征对其力学特性影响显著。为了量化研究铁路道砟形态特征,以真实的铁路一级碎石道砟颗粒为例,采用3D激光扫描获取道砟颗粒点云数据,引入道砟整体形态特征指标(长轴、中轴、短轴、球度指数),提出道砟局部形态特征指标(曲率指数),统计并建立上述整体和局部形态特征指标的概率密度分布函数。在此基础上,基于本征正交分解(POD)及径向基(RBF)神经网络提出了基于颗粒形态指标概率密度分布的道砟样本的重生成算法,重构道砟颗粒样本库。采用上述重生成算法分别重构了600及4 000个颗粒道砟,结果表明:重构道砟样本形态特征指标的统计分布结果均与真实扫描试样结果接近,证明该方法能够快速实现基于颗粒形态指标概率密度分布的任意数量道砟样本的建立。     

复杂流动下泥沙起动概率的图像测量

提出了一种适合于复杂流动下泥沙起动概率的测量方法--图像测量法.该方法对床面上砂颗粒的运动图像进行采集,根据采集到的图像采用互相关算法计算出砂颗粒的运动速度,由砂颗粒运动速度得到泥沙的起动概率.采用该方法测量了槽道流动及后台阶流动2种情况下床面泥沙的起动概率.在槽道流动下,床面泥沙的起动概率随着床面剪应力的增大而增大.由本文测量方法得到的临界起动剪应力与希尔兹曲线所得到的结果相一致.在后台阶流动下,测量结果表明,再附点附近处泥沙的起动概率最大.这一结果能够解释在后台阶下游床面局部冲刷实验中发现的再附点附近冲刷最为严重的现象.