简介：

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简介：在没有先验信息的条件下，本文基于图像数据所蕴含的二维空间梯度信息和统计特征，提出了一种新的图像插值算法。这种算法主要包括聚类分析、模式识别和图像插值三个步骤。通过仿真实验，取得了令人满意的结果。

简介：用矩阵表示图像，构造正交均值差分变换矩阵，对原始图像进行正交变换，进一步取阈值，仅存储绝对值大于阈值的系数，获得数据压缩．解压缩过程只需作逆均值差分变换．最后将该算法分别应用于灰度和彩色图像的压缩处理，结果验证了算法的有效性．由于算法中所有变换都通过矩阵运算处理，且意义直观明了，故该算法是大学线性代数教学中一个非常好的应用案例．

简介：简要介绍了当代计算机视觉中图像配准问题的背景、数学模型以及计算方法。详细阐述了图像配准的原理以及同模式和多模式图像配准的特点和差异,依据两类问题的特性,以偏微分方程、统计及信息论等为基础来建立适用的数学模型,并探讨了在计算机上具体求解模型的方法。同时,展示了这些模型在解决实际的医学图像配准问题时的效果,以此说明各类模型的特点以及它们的效率和精度。

简介：多尺度几何分析中的Contourlet变换可以实现灵活的多分辨、多方向图像表示，但是由于不具有平移不变性，在图像去噪中容易产生伪吉布斯现象，本文应用具有平移不变性且能有效表示图像纹理信息的平稳Contourlet变换，提出了软硬阈值结合的去噪法．试验结果表明该方法有效提高去噪声后图像的PSNR，有效保存图像纹理信息以及更好的视觉效果．

简介：利用Logistic映射和一个超混沌系统产生一个复杂的混沌时间序列,对图像进行置乱操作,重新排列图像的各像素,再进行两轮扩散操作,得到一个新的基于Logistic映射和超混沌系统的图像加密方案,并进行仿真实验和性能测试。实验证明,该加密方案有较好的密码学特性,能够对抗统计分析攻击、差分攻击等。

简介：针对实践中存在的指纹图像错位问题,提出了基于深度学习的错位指纹图像自动识别算法.通过将错位指纹自动检测问题转化为一个四分类问题,搭建了一个深度卷积神经网络并用已知的标签进行有监督学习,将学习得到的模型用于预测给定指纹图像的类别.通过对模型性能的准确率、空图识别率和错位判正率3项指标的评价看出,本识别算法取得了良好的效果.

简介：基于减背景技术提出了一种改进的运动目标检测模型CW4,与原模型W4相比,CW4充分利用了图像的亮度、色度和饱和度等颜色信息,使得目标检测的结果更加准确。在对带有阴影的彩色图像的背景和前景的像素特点进行分析后,还设计了一种带权重的颜色计算模型的阴影去除算法。实验结果表明,基于CW4的算法显著提高了行人检测的精确性,阴影去除算法也能够有效地检测和去除阴影。

简介：新课程倡导信息技术与课堂教学的有机整合，促进课堂教与学方式的转变．所谓整合有两个层次的意义：一是“替代”‘，即用信息技术替代原有的教学手段，帮助教师或学生解决教与学的问题；二是“创新”，即把信息技术作为构建自主、探究学习环境的重要因素来支持学习．图形计算器是一台计算与作图功能合二为一的新型计算器，具有智能型模拟仿真功能，它可以使学生在学习的过程中自己进行试验操作，完成课堂上一些难以完成的实验，解决教学上的难点，产生出一种图文并茂、丰富多彩的人机交互方式，这样一种交互方式对于教学过程具有重要意义．现以《函数图像的变换》课堂为例，来初步感受手持技术运用于学生的探究实践活动，进一步思考“如何运用信息技术促进学生的数学学习”．