关于“数字图像处理”实验的任务模块化教学模式的探索

针对“数字图像处理”实验教学内容多、难度大的现状,探索出了一种适合数字图像处理实验的任务模块化教学模式.学生在任务目标的导向和教师的启发下,充分调动学习兴趣,有效完成实验任务,增强该课的教学针对性和实效性,有效提高了教学质量和学习效果.     

Assessing Fabrics Wrinkling by Image Analysis

In this paper, the features of fabric wrinkle structure are analyzed, by image processing technique. The wrinkle images are processed and character parameters are extracted. The wrinkle side surface area ratio of image gray level intensity, the standard deviation of total pixels' gray level intensity and the standard deviation of wrinkle block area are adopted to evaluate fabric wrinkling. The results show that these three character parameters can be served for ranking the wrinkling. It provides a feasible objective method for fabrics wrinkling degree assessing.     

Assessing the Pilling of Fabric by Image Analysis

In this paper, firstly, the image of pilling was pre - pro-cessed by image analysis technique, which based on the image's gray- scale statistical characters or mathemati-cal morphology. Then, the pilling of fabric was assessed synthetically by the size of pilling A,number of pilling N and morphology of pitting S. At the end, we tested the practicability of this method by testing knitgoods as a sample, and the result was satisfiable.     

有线电视的邻频传输技术

对有线电视传输系统的邻频传输技术以及增补频道等电视扩容技术进行分析和研究.     

边缘检测梯度法的小波实现

图像的边缘表现为图像上的不连续性，边缘检测就是检测图像上的不连续点或陡变点。本文根据Mallat多尺度边缘检测原理，提出了一种图像的边缘检测的新算法。与Mallat的多尺度边缘检测算法相比，这个算法具有计算量小的优点。文中给出了应用这个算法对图像进行边缘提取的实例。     

企业形象的内涵与外延

论述了企业形象的构成要素，企业形象对企业生存和发展的意义及企业如何树立良好的企业形象。     

象面照度均匀性分布(英文)

研究了改进象面照度均匀性的重要问题,其理论适合广角航空照相物镜和超广角鱼眼物镜。给出了轴上点,以及考虑象差渐晕和失真的轴外点的照度公式。     

理想状态立体象对象基线的一个恒等式及意义

发现了航片水平、地形平坦的理想状态下，关于立体象对象基线的一个恒等式：ｂ＝ｒ１｜ｃｏｓａ｜＋ｒ２｜ｃｏｓβ｜，式中ｂ为立体象对的象基线，ｒ１、ｒ２为航片上任意一个同名象点在立体象对左右邻片上的辐射距，α，β为该同名象点左右邻片上的辐射距与立体象对象基线的夹角。     

二值图像的自动表述

提出了一种通过对图像中物体的边缘进行描述来表征二值图像的方法 .该方法对二值图像进行边缘提取、周线跟踪、特征点提取、边缘分割及曲线匹配 .经处理后的图像由一系列描述物体边缘的数学方程来表征 ,有利于图像数据压缩及重构 .     

基于特征变换的高光谱图像压缩快速矢量量化算法

矢量量化能够得倒良好的压缩效果但有着计算复杂度高的缺点.提出了一种基于特征变换的快速矢量量化算法来压缩高光谱图像.该算法利用了高光谱高维空间大都是空的,可以用较低的子空间来表示这一特点.在较低维数的子空间进行矢量量化会大大降低运算的复杂度.所提出的算法在获得和经典的扩展劳埃德算法效果相当的情况下,大大降低了运算时间.