岩石颗粒图像获取

在图像分析系统或计算机视觉系统被应用于岩石颗粒中，第一个要解决的问题是图像获取，其决定着图像质量的好坏，在不同的应用环境中，图像的获取方法是不同的。我们在实际应用经验的基础上，提出了岩石颗粒图像获取中的几个问题，并阐述和分析其解决的方法。     

谈准备活动在体育教学中的意义

体育教学中的准备活动可以克服内脏器官的惰性，提高运动器官的工作能力，使学生在生理和心理上得到很好的适应，从而预防伤害事故的发生。合理的准备活动不但可以使人体各器官，系统很快进入工作状态，而且可以提高学生学习的兴趣和热情，有利于学生学习和掌握体育的基本知识，技术和技能。准备活动完成的好坏将直接影响一节课的质量。     

弧焊光谱视觉传感技术初探

本文通过对弧焊区各部分发光情况及光谱辐射情况的分析和研究,提出了选用光谱窗口观察弧焊区的弧焊光谱传感法。     

《大希疵阿斯篇》解读

美是什么?美不是漂亮的小姐、黄金等具体的美的事物,也不是恰当、有用、有益,也不是由视觉和听觉产生的快感,这些答案都经不起事实的检验和逻辑的推敲,"美是难的".     

一种支持视觉特性的彩色图像量化方法

彩色图像量化是数字图像处理的重要技术之一,支持视觉特性的彩色图像量化方法首先根据图像空间信息找出部分初始聚类中心,然后根据图像颜色信息找出其余的聚类中心,在聚类剩余的色彩过程中根据带权值的相似度动态地调整聚类中心.实践证明该算法既能最大程度保证图像的主导风格,又能突出细节,重建图像符合人的主观视觉感觉,是一种较好的色彩量化方法,具有一定的实用价值.     

基于单目视觉和轮式编码器的室内移动机器人松耦合定位方法

本文提出一种以ORB-SLAM2为基本框架、使用编码器信息辅助单目视觉信息的室内移动机器人定位方法。针对单目视觉同步定位与地图构建(SLAM)呈现的尺度模糊、尺度漂移等问题,融入轮式编码器信息以恢复其绝对运动尺度;针对移动机器人定位过程中的z轴漂移问题,构建平面运动模型约束以减少z轴上的累积误差。多种真实环境下的实验结果表明,与原始ORB-SLAM2算法相比,本文算法的绝对轨迹精度及z轴轨迹精度得到明显改善。     

基于机器视觉的电子元器件检测系统设计

近年来,随着信息技术的不断发展,电子产品更新速度大幅提升,各类电子元器更具集成化和微型化特点,进一步增加了电子元器件检测难度。在传统检测工作执行上,主要以目标检测手段应用为主,所得到的图像分辨率较低,信息量明显不足。为此,人们引进了基于机器视觉的电子元器件检测系统,对应的检测效率和质量大幅提升。该文以实际工作开展情况为基础,对基于机器视觉的电子元器件检测系统细节设计内容进行总结,论述了该检测系统的试验内容。     

基于移动视觉搜索的网络学习平台资源融合研究

移动视觉搜索中引入资源融合理念是网络学习平台结构创新和迎合市场的重要内容.在大数据环境下,资源融合理念能更好地发挥出移动视觉搜索的优越性,能够高效率、低成本地为用户提供合适的资源,弥补语义鸿沟,该研究可为网络学习平台未来发展侧重点提供参考.     

对图像时代审美沉沦的观照和反思——评《从影像到拟像》及其“视觉审美范式”

高字民先生的论著《从影像到拟像———图像时代视觉审美范式研究》,是一部内容丰富、视觉独特、论述深入的优秀作品,是对已进入图像时代的中国当代社会有力的理论回应。书中对图像时代琳琅满目的图像和景观进行了深入的学理反思和剖析,提出了视觉审美范式“这一重要概念,并以此概念为立足点,对当代丰富的图像理论和视觉文化现象进行尝试性地理论整合,深入阐释了无孔不入的图像如何改变着当代人的生存体验、审美经验和文化境遇。论著以广阔的理论视野,描述了沉沦于图像世界的现代人的自我迷失和价值失衡的精神困境。视觉审美范式不是一个简单的概念,它体现了作者研究当代图像世界的视点是美学的立场。通过对审美范式的历史性回顾和对前图像时代与图像审美范式特征与关系的比照性考察,该论著指出了“视觉性”和人类审美具有本质的联系。人类视觉审美,由于其久远的实践基础和理论积淀,构成“视觉审美范式”这一概念坚实的学理基础。在对前图像时代的理论反思的基础上,作者密切关注图像时代视觉审美范式的内涵、意义面临的重大变化,并通过对当代丰富的视觉现象的阐释、对当代多元化视觉审美理论的梳理,生动描述了视觉审美范式在以机器性视觉媒介为主导的图像时代所发生的深刻演变,深刻剖析了...     

基于表观特征的单目视觉算法实现的注视方向估计

视线跟踪作为一种重要的人机接口模式,能够提供丰富的人机交互信息.提出了基于单目视觉的视线跟踪方法( Monocular Vision Approach,MVA).从眼部图像提取的表观特征,再经过支持向量回归( Support Vector Regression,SVR)计算实现可头部动作的注视方向估计.本方法仅用一个摄像机采集一副人脸图像作为输入数据,输出的计算结果是人的头部姿态和注视方向,以摄像机坐标系为参照系.采用的表观特征是基于方向二值模式( Directional Binary Pattern,DBP)算法,解析瞳孔在眼窝中运动引起的图像纹理变化.视线跟踪方法首先将双眼分割出来,并编码成高维的方向二值模式特征,最终通过支持向量回归作为匹配函数计算注视视角.共有11个人共23 676回归样本,按照姿态分成5个聚类集合.实验结果显示,基于本方法进行注视方向估计可以获得3°的测试误差.