简介：针对文本图像中字符图像分割问题,该文介绍了一种基于局部阈值分割的LLT算法,给出了相应的数学模型,然后进一步分析了算法的关键参数设置,并给出了相应的改进方法。实验结果证明,该文方法不仅可以有效的降低背景噪声的影响,还对具有不同字符宽度的文本图像分割具有很强的适应性。

简介：主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究，分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果；维纳滤波对高斯噪声有明显的作用，相比中值滤波和均值滤波，维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果，与此同时，维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。

简介：综述图像超分辨率重建技术的研究与发展,超分辨率重建技术是一个从低分辨率输入中重建一个高分辨率图像或图像序列的过程。介绍基于插值、重建以及学习的超分辨重建方法,分析各类算法中具有代表性的一种或几种算法,讨论算法在重建过程中使用的技术和改进,以及重建图像存在的优缺点,并对技术发展趋势进行展望。

简介：图像识别技术主要包括图像特征的提取和图像的分类,在这两种技术中,图像特征的提取是图像识别技术最关键的技术。图像特征提取的准确性是衡量一个图像识别算法好与坏的唯一指标。图像特征提取主要采用分布式点矩阵的方法,通过在图像中插入一定数量的特征点,通过对特征点的比较,将符合特征点的部分加以整合和归纳,最终得出图像的特征。但在现有的技术中,特征点的插入数量和特征点对照的准确度在各种算法中均有优劣,而深层学习作为一种组织架构更完善的处理方法,显然是很适合图像识别算法的使用。所以本文就深度学习的原理及基于深度学习原理的图像识别算法的基本原理进行探讨,并对基于深度学习的图像识别算法的研究做出详细的讨论。

简介：无人机航拍、测绘等技术以其诸多优点,得到越来越广泛的应用。但在部分地区因天气条件或大气污染等因素雾、霾天较多,使得采集的图像严重降质。针对该问题,提出一种基于物理模型的无人机遥感图像去雾算法。首先,通过比较无人机遥感图像和普通景物图像,归纳无人机遥感图像的主要特点,根据这些特点并结合现有一些去雾算法的优点,给出了大气光矢量的模、大气光矢量的方向、全局透射率等去雾参数的计算方法。实验结果显示,该算法能够在多个指标上取得较好的效果。这表明该算法有效可行。

简介：现阶段,伴随着我国计算机以及互联网相关技术的不断发展革新,基于移动端的算法与技术研究已然成为了智能化互联网终端发展的一大必然趋势。其中对于基于移动端的智能手机算法研究已经成为了我国智能手机研发工作的一大核心内容,移动端的智能手机图像识别算法进行研究开发还应在相关算法开发行业中得到一定体现。

简介：提出一种新的图像脆弱水印算法，利用小波变换和QK分解把图像自身的信息嵌入到原始图像中得到加入水印的图像，通过实验证明该算法具有很好的脆弱性和有效性。该算法可以应用到电子政务中，从而更好地保护电子政务中所用图像的版权，保证电子政务正常进行。

简介：该文介绍了服装图像检索的背景,梳理了服装图像检索的两个发展阶段:基于文本的服装图像检索和基于内容的服装图像检索,分析了服装图像检索的研究热点和关键技术,总结了目前服装图像检索系统的发展状况,最后指出了服装图像检索技术的发展趋势。

简介：物流配送的车辆路径问题(VRP)是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。在建立了车辆路径问题数学模型的基础上,该问题被分解为两个阶段进行研究,分别为利用基于基地启发式分区算法进行区域划分和利用改进的遗传算法来确定具体的一条配送线路的先后次序。通过此改进的混合遗传算法最终得到优化配送路径。仿真计算结果表明,在大规模车辆路径问题中改进后的算法相比于传统的遗传算法最优解的质量得到一定提高。

简介：主要研究应用于图像放大技术领域的处理算法，常用的图像放大技术即为插值算法，主要插值处理方法有最邻近插值算法、双线性插值法、双三次插值。实验仿真结果表明最邻近算法处理后的图像效果较差，双线性算法处理后图像质量较高。而双三次插值算法处理后的图像质量最高，但运行时间较长。

简介：初学编程的朋友,往往容易被一些看似复杂的问题难倒。特别是有些问题,不能直接用数学公式计算,需要分析归纳,将其转化为数学问题后再解决。例题:三人同时开始放鞭炮,每人放N次,甲每隔2秒放一次,乙每隔3秒放一次,丙每隔5秒放一次,编程求一共听到几次鞭炮声?设一共听到d次鞭炮声,那么有下列对应关

简介：介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。

简介：图像的配准在图像处理领域是一个基础的热门问题,迄今为止国内外关于图像配准已经产生大量的研究。医学图像的配准是医学图像分析的必要前提,精准的医学图像配准能够使得有诊断意义的点达到匹配从而帮助图像分析。针对图像配准在医学领域展开研究,实现基于ITK的医学图像配准。

简介：Web图像检索系统平台，可以使图像以文本方式被索引和检索，类似于Google中的图像文本检索一样。该系统采用目前比较流行的J2EE架构：Strust2＋Spring＋Hibernate来开发，共分三层结构：表现层、业务逻辑层和持久层。搭建本系统的目的就是串通表现图像的相关研究工作和为以后图像的相关研究工作带来方便，同时，也是向图像商业化应用的学习尝试。

简介：摄影摄像过程中,目标拍摄物体被遮挡的情况时有发生,对摄像效果造成不良影响。本文采用Github中Landscape数据集作为数据源,在自动编码机的基础上构建了GAN生成器,又以CNN方法构建判别器器,两者进行对抗学习,实验结果表明,去除遮挡物后图形画面连贯,有较高的还原度,较好地解决了传统图像修护造成的扭曲视感问题。

简介：正如东升的太阳,互联网上每天都有很多的新软件出现,旧软件更新,它们给我们的工作和学习带来很大的方便。小武始终本着“实用”、“易用”、“轻巧”的原则,为各位网友选其精品,希望“小武游记”中所介绍的软件能给各位朋友带来方便!好了,闲话短说,下面我们就来看看这期小武给各位带来的这款小巧的工具如何?

简介：Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis保存源点到某个顶点的最小距离,通过循环的方式来找到源点距某个顶点的最小路径的算法,Dijkstra算法可以用于解决生活中的很多问题,采用合适的方法对其进行优化是十分有现实意义的。

简介：在数据集中挖掘频繁模式是数据挖掘研究的关键环节之一。在过去，很多的努力都集中在独立数据的挖掘上。然而，现实世界中许多实体之间总会保持着千丝万缕的关系。如何获得这些关系的频繁模式，已逐渐成为近年来研究的一个目标，我们将它称之为频繁结构的挖掘。在数据挖掘中，一个重要的方法是关联规则挖掘。它被用来发现频繁出现在数据库事务中的项集；另一个重要的方法是序列挖掘，它的任务是去寻找一个项集的序列。这些挖掘任务都被称为频繁模式的挖掘。

简介：当今社会,出现大量的假印章,假章的泛滥导致了严重的问题,因此对印文图像进行精确而高效的识别就显得非常重要。对PCNN模型进行深入的研究,并着重学习实践应用PCNN对印文图像进行处理研究。脉冲耦合神经网络是和生物智能领域的结合,具有生物神经网络独特的高容错性和高适应性,能够保证印文图像在印文残缺,线条不均匀的情况下不会影响印章的识别,同时也能够满足对印文图像识别的实时性和准确性的要求[1]。应用PCNN进行印文提取质量较高,提取速度快。应用PCNN模型对印文图像进行提取,探究应用人工神经网络和传统上提取印文图像红色分量匹配的结果,更好地理解人工神经网络在图像处理上应用的相关技术。

简介：本文介绍了如何利用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ的ＷｉｎＩｎｅｔ库函数和Ｃ＋＋语言，设计一种网页内嵌图像下载的程序，并提供了一些源代码。