数字筛去除二值图像中斑点的方法

用256级灰度扫描的工程图进行二值化合，会留下许多黑色斑点，在进行矢量化前必须把这些斑点除去，笔者根据筛子的原理，设计了一个数字筛，将它在图二值图上移动，小于网眼的黑斑用白色填充，连续的线条因无法从网格中掉下去而得以保留，这样就除去了图像上的斑点。     

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。     

数字图像处理在测井曲线矢量化中的应用

针对测井曲线的矢量化问题，在讨论频域和空域的测井曲线图像预处理优缺点的基础上，采用了矢量跟踪的方法来处理测井曲线、对不同油田的20多种测井图纸样本进行了测试，实验表明矢量化的精度可达98％。     

地质勘探图的矢量化方法研究

根据地质图中的图形元素的特点，给出了具有地质属性的工程图矢量化方法，从而将地质勘探图纸信息转化为具有地质信息的矢量数据。分块细化方法提高了大幅图纸的细化处理速度；数据优化处理从整体上考虑了勘探图素间的相关性，减少了矢量化过程中人为造成的误差；图形元素的部分非几何属性的自动识别提高了矢量化的自动化程度。这些方法在地质勘探图的矢量化系统中得到实现，并已在油田实际工作中应用。     

地质勘探图的矢量化方法研究

根据地质图中的图形元素的特点 ,给出了具有地质属性的工程图矢量化方法 ,从而将地质勘探图纸信息转化为具有地质信息的矢量数据。分块细化方法提高了大幅图纸的细化处理速度 ;数据优化处理从整体上考虑了勘探图素间的相关性 ,减少了矢量化过程中人为造成的误差 ;图形元素的部分非几何属性的自动识别提高了矢量化的自动化程度。这些方法在地质勘探图的矢量化系统中得到实现 ,并已在油田实际工作中应用。     

工程图形识别中一种矢量跟踪法

提出了一种通过网络拓扑结点抽取并基于查表实现的矢量跟踪方法，这种方法不但能有效地保证细化后得到的图象骨架的网络拓扑关系，而且算法构造简单，便于软件或硬件实现。论述了数字拓补中的几个基本概念，叙述了算法的构造与实现。给出了实例，证明矢量化后，分枝点、交叉点、切点等处仍很好保持了原图中的拓扑关系，为后续曲线的拟合及线段拼合等处理提供了有利条件，并可以提高机械工程图形矢量处理水平。     

TM遥感图像中河流的自动提取

提出了一个TM图像中河流目标自动提取的方法.对TM图像上河流及其背景地物的光谱特征进行分析,利用所发现的知识建立河流地物的提取模型,检出河流区域;对河流进行细化,抽取骨架;最后利用基于线段间斜率差的方法对河流骨架进行矢量化.试验结果表明该方法能较准确的识别提取TM图像中的河流目标,得到理想的矢量数据.     

卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2％的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍.     

基于CAXA数控线切割的福娃工艺品设计、加工仿真与实际加工

以福娃这种复杂图形为例,具体讲述了运用"Coreldraw X4"软件对图形进行前期处理,运用"CAXA线切割XP"对处理后的图片矢量化、修整、加工轨迹生成、加工仿真和生成代码的操作方法。以及在这些过程中可能出现情况的解决措施。     

基于GIS的城市规划综合管理信息系统建设

城市规划是政府调控空间资源、指导城乡发展与建设、维护社会公平、保障公共安全和公众利益的重要公共政策之一,在城市建设和发展中处于十分重要的地位.文章介绍了合肥市城乡规划综合管理系统的建设目标,阐述了系统的模块与功能,系统技术体系.