地方性本科院校物联网工程人才培养的探讨

为适应战略性新兴产业发展对人才培养的需要,加快物联网人才培养,促进地方经济发展,提出以面向市场需求为导向、能力递进提升的地方性高校物联网专业人才培养策略.分析物联网工程专业设置背景,提出根据市场需求设计专业方向课模块的动态课程体系,改革课堂教学模式和考核方式,最后探讨了教学资源的建设.面向岗位需求,全面提升物联网工程专业建设水平与人才培养质量,培养合格的物联网应用型高技能人才,以供开设物联网工程专业的同类高校参考.     

用于身份鉴别的虹膜图像预处理

针对虹膜图像的特点和现有虹膜识别算法运算速度慢及鲁棒性差的问题,为提高虹膜识别的性能,提出了一种新的虹膜图像预处理方法.首先采用最小二乘法定位虹膜内边缘和检测上下眼睑,利用改进的随机Hough变换定位外边缘;然后运用双阈值法检测睫毛,并对分割出的环状虹膜区域进行归一化和去噪与增强处理.预处理后的图像基本上不含眼睑和睫毛等干扰,从而有利于后续的虹膜特征提取和匹配.测试结果表明,该方法可有效地解决图像预处理中计算时间长和通用性差的问题,能提高虹膜识别系统的稳定性和识别率.     

一种基于模糊集的医学超声图像增强的新方法

鉴于灰阶医学超声图像对比度较差使得正常组织和病态组织难以区分，采取了基于小波和模糊集的图像增强方法．实验结果表明，此增强方法能够在增强图像微小细节的同时避免噪声过增大，提高了图像对比度，改善了图像的视觉效果，从而提高了诊断的准确性。     

基于曲波变换的自适应图像去噪算法

曲波变换是一种新的多尺度变换理论,具有各向异性的特征,可以很好地逼近含线奇异的高维函数。利用曲波变换和经验贝叶斯估计的方法,提出一种新的自适应图像去噪方法,在曲波分解的基础上,由贝叶斯决策理论方法来导出估计法则,从而获得贝叶斯估计值。实验结果表明,与其他几种常用的去噪方法相比,本方法去噪后,图像获得较好的视觉效果,同时客观评价指标明显改进,在较大噪声的情况下更能显示出其优势。     

小波图像去噪研究方法概述

阐述小波图像去噪方法的发展历程和小波去噪的机理,概括目前小波图像去噪的主要方法及其应用,对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望．     

地方性本科院校《数字信号处理》的教学改革

鉴于数字信号处理课程实用性强、理论内容丰富但概念抽象难懂等情况，从理论教学、实验教学和数字信号处理的应用等方面进行了探讨和尝试，实践表明教学改革对提高课堂教学效果、提升学生综合能力和素质起到良好的促进作用，能满足素质教育对电子信息专业人才培养的要求，对地方性本科院校的数字信号处理的教学有一定的借鉴意义。     

虹膜分割中眼睑和睫毛的检测

虹膜分割是虹膜识别的前提,针对分割出的环状区域含有眼睑、眼睫毛和光斑等干扰,本文提出一种虹膜分割中的眼睑和睫毛的检测方法。基于数学形态学知识,采用边缘检测结合最小二乘法定位眼睑,利用阈值法来检测上眼睫毛和光斑。结果表明,该算法可准确而有效地检测出这些干扰,并从虹膜区域中剔除,从而提高虹膜识别的性能,是一种可行的检测方法。     

改进的虹膜图像分割算法

虹膜分割是虹膜识别的前提.为提高现有虹膜图像分割的性能,提出一种改进的虹膜图像分割算法.采用边缘检测结合Hough变换的方法定位虹膜内外边缘,对于上下眼睑采用最小二乘法结合边缘检测的方法来检测,阈值法检测睫毛.实验结果表明,该算法能有效地分割出虹膜区域,去除眼睑及睫毛,较大地提高虹膜分割的速度和准确度.     

活体虹膜图像识别技术中的预处理

鉴于虹膜图像的预处理在虹膜识别技术中的重要地位,本文提出一种活体虹膜图像识别的预处理方法。运用数学形态学的知识,首先采用最小二乘法定位虹膜内边缘和检测上下眼睑,接着利用改进的随机Hough变换方法定位外边缘,然后采用双阈值法检测睫毛,最后对分割处理的虹膜区域归一化及进行去噪与增强处理。实验结果表明：本文的预处理方法,能从几个方面提高速度和精度,节省了整个虹膜识别的时间。     

基于小波和神经网络的图像压缩方法

针对图像压缩中压缩率与图像质量的折衷问题。综合利用小波变换和神经网络各自的优点,采用小波和神经网络的方法进行图像压缩．该算法先对图像进行小波分解,保留低频系数,然后将高频系数输入训练的网络进行矢量量化编码达到压缩的目的．最后根据保留的低频系数和还原的高频系数重构图像．