黃金分割率指紋圖像方向?yàn)V波模板

利用黃金分割法對(duì)茶香蛋糕中茶粉的添加量及品種進(jìn)行研究,確定了四種生產(chǎn)茶香蛋糕的原料茶粉(紅茶,綠茶,茉莉花茶,玫瑰花茶)的最佳添加量分別為0.855%,0.4022%,0.864%,0.7978%。結(jié)果表明,以茉莉花茶茶粉作為制作茶香蛋糕的原料較好,該方法所制茶香蛋糕品質(zhì)較好,且可一定程度延長(zhǎng)蛋糕的保質(zhì)期,增加蛋糕的營(yíng)養(yǎng)、保健功能。

黃金分割法在抗滑樁結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用——在對(duì)抗滑樁進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)引入黃金分割法，對(duì)抗滑樁的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)要點(diǎn)作了論述，以實(shí)現(xiàn)在滿足抗滑要求的前提下單抗滑樁工程總費(fèi)用達(dá)到最低的優(yōu)化目的，對(duì)滑坡治理設(shè)計(jì)具有較重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值?！　?/p>

采用最佳閾值法、最大類間方差法、最小誤差法分別對(duì)多幅典型的破損道路標(biāo)線圖像進(jìn)行分割,通過(guò)分析對(duì)比確定用最小誤差法分割道路標(biāo)線圖像效果較好。但是采用最小誤差法分割道路標(biāo)線存在無(wú)法正確分割出細(xì)節(jié)的缺陷,為改善圖像的分割效果,進(jìn)一步探討并決定采用基于最小誤差的動(dòng)態(tài)閾值法對(duì)道路標(biāo)線圖像進(jìn)行分割。通過(guò)對(duì)比全局閾值法和動(dòng)態(tài)閾值法的優(yōu)缺點(diǎn),并結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn),提出了動(dòng)態(tài)閾值結(jié)合全局閾值的方法分割道路標(biāo)線圖像,取得較好的效果。

對(duì)于工程建設(shè)者來(lái)說(shuō),準(zhǔn)確進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)決定著投標(biāo)成敗以及在工程實(shí)施過(guò)程中能否盈利的關(guān)鍵。利用同一公司過(guò)去幾年承建同類工程的資料,建立灰色gm(1,1)模型,同時(shí),采用卡爾曼序貫濾波算法減弱數(shù)據(jù)序列的隨機(jī)性。通過(guò)實(shí)例仿真結(jié)果表明,該方法比傳統(tǒng)灰色模型具有更好的預(yù)測(cè)效果,具有使用價(jià)值。

實(shí)驗(yàn)報(bào)告 （理工類） 至學(xué)年度第學(xué)期 課程名稱（公選） 系別班級(jí) 學(xué)號(hào) 姓名 授課教師 指導(dǎo)教師 實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目一：人物照片處理與一寸證件照制作 同組者： 填寫日期：實(shí)驗(yàn)日期： 一、實(shí)驗(yàn)主要內(nèi)容 1、用左邊工具欄的工具對(duì)一副人物照片做處理，使之效果更好； 2、制作一張自己的一寸證件照片。 要求：將原始圖片以及最后制作的效果圖（要求效果圖是psd格式的源文件） 交給老師以作評(píng)分參考。 二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1、練習(xí)使用工具欄的簡(jiǎn)單工具對(duì)照片進(jìn)行處理； 2、學(xué)會(huì)照片的裁剪以及尺寸調(diào)整，并學(xué)會(huì)復(fù)制排版。 三、實(shí)驗(yàn)具體操作過(guò)程（僅作參考，按自己制作的步驟填寫） 1、人物照片處理 （1）打開(kāi)一張照片； （2）用污點(diǎn)修復(fù)畫筆去掉臉上的斑點(diǎn)； （3）用模糊工具對(duì)皮膚做處理，使皮膚更細(xì)膩； （3）用銳化處理輪廓； （4）用吸管吸取頭發(fā)的顏色，用畫筆為其畫眉，流量值1%； （5）設(shè)置前景色為

利用傳像光纖束傳輸圖像,受目前加工工藝限制,不可避免地出現(xiàn)斷絲,斷絲引起的盲元必然造成信息丟失。傳統(tǒng)的中值濾波、均值濾波無(wú)法有效消除盲元。提出一種基于極值的雙模板濾波器,有效地解決了盲元問(wèn)題,并在定位光纖中心位置時(shí)得到運(yùn)用。

1 中英文資料對(duì)照外文翻譯文獻(xiàn)綜述 一種在線圖像編碼識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 摘要：本文介紹了在線圖像編碼字符識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程，對(duì)其中 重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行了分析與研究，給出了主要環(huán)節(jié)問(wèn)題的解決方法，在識(shí) 別算法上，結(jié)合模板匹配與特征識(shí)別，提出了基于特征加權(quán)的模板匹 配算法，該算法對(duì)提高字符識(shí)別率提到了較好的作用。 關(guān)鍵詞：圖像處理;模式識(shí)別;特征加權(quán);軟件設(shè)計(jì) 0引言 圖像編碼字符識(shí)別的研究目前仍是國(guó)內(nèi)外一個(gè)重點(diǎn)研究課題，它具有 廣泛的應(yīng)用背景，比如車牌號(hào)碼自動(dòng)識(shí)別、郵政編碼的自動(dòng)識(shí)別、試卷自 動(dòng)閱讀、報(bào)表自動(dòng)處理等，由于這種在線圖像編碼字符的識(shí)別都具有一些 共性，本文結(jié)合在線輪胎編碼字符識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，對(duì)一般圖像編碼字符 識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了闡述，對(duì)關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了研究與分析，該方法對(duì)其它在線 圖像編碼字符系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)具有一定指導(dǎo)意義。 1在線圖像編碼識(shí)別系統(tǒng)流程 在線圖像編碼字符識(shí)別系統(tǒng)主要

苗木圖像分割是形態(tài)參數(shù)提取的前提條件。利用小波變換及分開(kāi)-合并法實(shí)現(xiàn)了對(duì)苗木圖像的分割。對(duì)圖像的色度分量進(jìn)行小波變換。其變換系數(shù)作為分開(kāi)-合并法中區(qū)域一致性的度量。通過(guò)改變小波變換的尺度,可以將邊緣與噪聲區(qū)分開(kāi)來(lái),減小圖像分割中噪聲帶來(lái)的影響,有利于提高分割的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)表明,該算法取得了滿意的結(jié)果。

目的改進(jìn)原有的圖像分割算法在分割圖像時(shí)的精度和準(zhǔn)確度,進(jìn)一步準(zhǔn)確地研究墻地磚缺陷圖像的基本特征,提出一種有效的圖像分割方法.方法根據(jù)墻地磚表面的紋理特點(diǎn),采用daubechies小波對(duì)原始圖像進(jìn)行處理.結(jié)果僅保留圖像的近似信息,從而有效降低了紋理特征對(duì)缺陷分割的干擾.同時(shí),圖像數(shù)據(jù)量減少為原始圖像的1/4.因此,在有效提取近似信息的基礎(chǔ)上提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,便于圖像分割應(yīng)用.該方法增強(qiáng)了缺陷紋理圖像,能抑制背景紋理對(duì)缺陷紋理檢測(cè)的干擾,并通過(guò)減運(yùn)算有效地實(shí)現(xiàn)了缺陷紋理和背景紋理的分割.結(jié)論基于小波變換的墻地磚缺陷圖像分割方法能夠?qū)﹄S機(jī)紋理圖像進(jìn)行可靠、有效、快速的分割,尤其適用于具有隨機(jī)紋理的墻地磚缺陷實(shí)時(shí)檢測(cè).

為準(zhǔn)確判斷一幅jpeg圖像使用了何種隱密軟件,針對(duì)jpeg隱密軟件可能采用的dct域隱密操作,建立了基于微觀模板的統(tǒng)計(jì)特征空間,并在此基礎(chǔ)上提出了一種多類jpeg圖像盲隱密分析方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)jsteg、f5和outguess3種典型jpeg圖像隱密軟件各自生成的、含密量大于20%的jpeg隱密圖像,該方法的隱密軟件識(shí)別正確率均在97%以上。基于微觀模板的統(tǒng)計(jì)特征提取方案可有效區(qū)分不同的dct域隱密操作,有助于對(duì)jpeg隱密軟件的檢測(cè)判決。

復(fù)雜場(chǎng)景中的圖像分割是當(dāng)前圖像分割中的一個(gè)難點(diǎn),給分割算法帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn).基于深度學(xué)習(xí)的算法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論,相比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)能夠進(jìn)行更深層次的學(xué)習(xí),因此準(zhǔn)確率大大提升,本文研究了一種深度信念網(wǎng)模型,加入dropout策略,并且進(jìn)行改進(jìn),最后把模型應(yīng)用于施工現(xiàn)場(chǎng)勾機(jī)的圖像分割與識(shí)別.實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)的深度信念網(wǎng)模型算法可以有效的識(shí)別復(fù)雜場(chǎng)景中的圖像.

向左向右方向箭頭PPT模板

目的基于小波變換的圖像分割方法對(duì)隨機(jī)紋理圖像進(jìn)行分割.方法通過(guò)墻地磚表面的原始紋理特征,改進(jìn)原有的圖像分割算法,對(duì)原始紋理圖像進(jìn)行高階小波分解.結(jié)果圖像整體中的背景紋理邊緣被有效去除,降低了圖像紋理帶來(lái)的干擾,在有效提取近似信息的基礎(chǔ)上提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性.結(jié)論根據(jù)墻地磚的紋理特征,采用基于塔形小波的改進(jìn)分割方法,對(duì)墻地磚的原始圖像進(jìn)行處理,提高了邊緣準(zhǔn)確性和區(qū)域性,降低了分割錯(cuò)誤率.

實(shí)現(xiàn)了可視電話系統(tǒng)中應(yīng)用于視頻格式ccir601與qcif相互轉(zhuǎn)換的抽取與內(nèi)插的fir數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì),并在已實(shí)現(xiàn)的h.263編解碼系統(tǒng)中使用了這些濾波器,實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲得了很好的圖像質(zhì)量。

提出一種新的消除彩色圖像中脈沖噪聲的濾波法.該濾波法依據(jù)簡(jiǎn)單的局部紋理分析而自動(dòng)選擇使用標(biāo)量中值濾波或者使用矢量中值濾波:當(dāng)局部區(qū)域不存在明顯的紋理時(shí),使用標(biāo)量濾波,否則使用矢量濾波.由于大多數(shù)自然圖像都有低通特性,因而該濾波器大多數(shù)時(shí)間運(yùn)作于標(biāo)量模式.實(shí)驗(yàn)表明,文中提出的方法其計(jì)算量比標(biāo)準(zhǔn)的矢量中值濾波器少得多,但性能卻同樣優(yōu)良.

卡爾曼濾波作為一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理方法已在許多測(cè)量領(lǐng)域得到應(yīng)用,就卡爾曼濾波方法在施工變形測(cè)量應(yīng)用中,如何建立濾波模型和精度評(píng)定問(wèn)題進(jìn)行探討,提出解決這些問(wèn)題的方法,并通過(guò)一個(gè)實(shí)例說(shuō)明這些方法的有效性。

將建筑物的變形看做時(shí)間和開(kāi)挖深度的函數(shù),使用泰勒級(jí)數(shù)建立建筑物變形與時(shí)間和開(kāi)挖深度的函數(shù)關(guān)系,并將泰勒級(jí)數(shù)的余項(xiàng)及時(shí)間變化的二次方和開(kāi)挖深度變化的二次方的系數(shù)的變化量看做數(shù)學(xué)期望為0的動(dòng)態(tài)噪聲,建立卡爾曼濾波模型,并用于建筑物變形的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。實(shí)例計(jì)算表明,模型的擬合效果和預(yù)測(cè)效果較好。

近幾年，存在于建筑師和工程師之間的關(guān)于結(jié)構(gòu)外型和橋梁美學(xué)之間的由來(lái)已久的爭(zhēng)論又開(kāi)始復(fù)蘇。文中通過(guò)一些事例就黃金分割比的概念以及在橋梁美學(xué)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用作了簡(jiǎn)要闡述。

精確識(shí)別細(xì)胞的前提是細(xì)胞采樣。利用圖像矩的旋轉(zhuǎn)不變性和平移不變性,提出利用圖像矩的概念對(duì)細(xì)胞進(jìn)行采樣處理,進(jìn)而提取細(xì)胞的相關(guān)數(shù)學(xué)參數(shù)。首先利用動(dòng)態(tài)閾值的方法分割灰度化后的細(xì)胞圖像;然后利用圖像細(xì)化算法對(duì)粘連細(xì)胞進(jìn)行分割處理;最后利用圖像矩提取樣本細(xì)胞。實(shí)驗(yàn)證明該方法有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。

將建筑物的變形看做時(shí)間和開(kāi)挖深度的函數(shù)，使用泰勒級(jí)數(shù)建立建筑物變形與時(shí)間和開(kāi)挖深度的函數(shù)關(guān)系，并將泰勒級(jí)數(shù)的余項(xiàng)及時(shí)間變化的二次方和開(kāi)挖深度變化的二次方的系數(shù)的變化量看做數(shù)學(xué)期望為0的動(dòng)態(tài)噪聲，建立卡爾曼濾波模型，并用于建筑物變形的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。實(shí)例計(jì)算表明，模型的擬合效果和預(yù)測(cè)效果較好。

應(yīng)聘崗位：環(huán)保工程師 officeplus 基本情況 電話//(+86)138-1111-0000 郵箱//officeplus@microsoft.com 教育背景 環(huán)境科學(xué) 清華大學(xué) gpa：3.3/4.0 本科 //2006.9-2010.6 獎(jiǎng)學(xué)金：曾連續(xù)兩年獲三等獎(jiǎng)學(xué)金 競(jìng)賽：全國(guó)大學(xué)生節(jié)能減排科技競(jìng)賽（三等獎(jiǎng)） 英語(yǔ)：大學(xué)英語(yǔ)六級(jí)（579）、大學(xué)生英語(yǔ)競(jìng)賽三等獎(jiǎng) 專業(yè)技能 熟練使用cad軟件，對(duì)設(shè)計(jì)/施工圖紙較為熟悉 eiaproa、eiaw、eian等預(yù)測(cè)軟件對(duì)環(huán)評(píng)工作進(jìn)行輔助 全國(guó)計(jì)算機(jī)等級(jí)考試二級(jí)msoffice高級(jí)應(yīng)用 大學(xué)英語(yǔ)六級(jí)cet-6 熟練使用 熟練操作 精通 通過(guò) 環(huán)評(píng)相關(guān)經(jīng)歷/項(xiàng)目 環(huán)保工程師助理清華環(huán)保技術(shù)有限公司 //2010.3-2010.6 負(fù)責(zé)協(xié)助項(xiàng)目可行性研究文件的編寫，設(shè)備配選以及設(shè)備價(jià)格的選擇 參與工

在圖像自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)中,需要自動(dòng)快速地進(jìn)行靶紙圖像中目標(biāo)區(qū)域的分割,選取合適的自動(dòng)門限分割方法是其關(guān)鍵。文中在分析靶紙圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,對(duì)目前兩種性能較優(yōu)的自動(dòng)門限技術(shù):類別方差自動(dòng)門限法和矩不變自動(dòng)門限法進(jìn)行了介紹,并對(duì)兩者的獲取最佳門限值進(jìn)行了比較。試驗(yàn)結(jié)果表明,類別方差自動(dòng)門限法獲取的門限值普遍偏大,文中簡(jiǎn)要分析了其不可避免的原因;而矩不變自動(dòng)門限法由于根據(jù)的是圖像自身的特征,獲取的最佳門限值比較合適,更適用于靶紙圖像中目標(biāo)分割,且具有運(yùn)算速度快的優(yōu)點(diǎn)。