黃金分割率指紋圖像方向濾波模板

利用黃金分割法對茶香蛋糕中茶粉的添加量及品種進行研究,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,且可一定程度延長蛋糕的保質(zhì)期,增加蛋糕的營養(yǎng)、保健功能。

黃金分割法在抗滑樁結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用——在對抗滑樁進行優(yōu)化設(shè)計時引入黃金分割法，對抗滑樁的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計要點作了論述，以實現(xiàn)在滿足抗滑要求的前提下單抗滑樁工程總費用達到最低的優(yōu)化目的，對滑坡治理設(shè)計具有較重要的實際應(yīng)用價值?！　?/p>

采用最佳閾值法、最大類間方差法、最小誤差法分別對多幅典型的破損道路標線圖像進行分割,通過分析對比確定用最小誤差法分割道路標線圖像效果較好。但是采用最小誤差法分割道路標線存在無法正確分割出細節(jié)的缺陷,為改善圖像的分割效果,進一步探討并決定采用基于最小誤差的動態(tài)閾值法對道路標線圖像進行分割。通過對比全局閾值法和動態(tài)閾值法的優(yōu)缺點,并結(jié)合兩者的優(yōu)點,提出了動態(tài)閾值結(jié)合全局閾值的方法分割道路標線圖像,取得較好的效果。

對于工程建設(shè)者來說,準確進行工程造價預(yù)測決定著投標成敗以及在工程實施過程中能否盈利的關(guān)鍵。利用同一公司過去幾年承建同類工程的資料,建立灰色gm(1,1)模型,同時,采用卡爾曼序貫濾波算法減弱數(shù)據(jù)序列的隨機性。通過實例仿真結(jié)果表明,該方法比傳統(tǒng)灰色模型具有更好的預(yù)測效果,具有使用價值。

實驗報告 （理工類） 至學(xué)年度第學(xué)期 課程名稱（公選） 系別班級 學(xué)號 姓名 授課教師 指導(dǎo)教師 實驗項目一：人物照片處理與一寸證件照制作 同組者： 填寫日期：實驗日期： 一、實驗主要內(nèi)容 1、用左邊工具欄的工具對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） 交給老師以作評分參考。 二、實驗?zāi)康?1、練習(xí)使用工具欄的簡單工具對照片進行處理； 2、學(xué)會照片的裁剪以及尺寸調(diào)整，并學(xué)會復(fù)制排版。 三、實驗具體操作過程（僅作參考，按自己制作的步驟填寫） 1、人物照片處理 （1）打開一張照片； （2）用污點修復(fù)畫筆去掉臉上的斑點； （3）用模糊工具對皮膚做處理，使皮膚更細膩； （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題,并在定位光纖中心位置時得到運用。

1 中英文資料對照外文翻譯文獻綜述 一種在線圖像編碼識別系統(tǒng)的設(shè)計 摘要：本文介紹了在線圖像編碼字符識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)過程，對其中 重點環(huán)節(jié)進行了分析與研究，給出了主要環(huán)節(jié)問題的解決方法，在識 別算法上，結(jié)合模板匹配與特征識別，提出了基于特征加權(quán)的模板匹 配算法，該算法對提高字符識別率提到了較好的作用。 關(guān)鍵詞：圖像處理;模式識別;特征加權(quán);軟件設(shè)計 0引言 圖像編碼字符識別的研究目前仍是國內(nèi)外一個重點研究課題，它具有 廣泛的應(yīng)用背景，比如車牌號碼自動識別、郵政編碼的自動識別、試卷自 動閱讀、報表自動處理等，由于這種在線圖像編碼字符的識別都具有一些 共性，本文結(jié)合在線輪胎編碼字符識別系統(tǒng)的設(shè)計，對一般圖像編碼字符 識別系統(tǒng)進行了闡述，對關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行了研究與分析，該方法對其它在線 圖像編碼字符系統(tǒng)的開發(fā)具有一定指導(dǎo)意義。 1在線圖像編碼識別系統(tǒng)流程 在線圖像編碼字符識別系統(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-合并法實現(xiàn)了對苗木圖像的分割。對圖像的色度分量進行小波變換。其變換系數(shù)作為分開-合并法中區(qū)域一致性的度量。通過改變小波變換的尺度,可以將邊緣與噪聲區(qū)分開來,減小圖像分割中噪聲帶來的影響,有利于提高分割的準確性。實驗表明,該算法取得了滿意的結(jié)果。

目的改進原有的圖像分割算法在分割圖像時的精度和準確度,進一步準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,采用daubechies小波對原始圖像進行處理.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缺陷分割的干擾.同時,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)的實時性,便于圖像分割應(yīng)用.該方法增強了缺陷紋理圖像,能抑制背景紋理對缺陷紋理檢測的干擾,并通過減運算有效地實現(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機紋理圖像進行可靠、有效、快速的分割,尤其適用于具有隨機紋理的墻地磚缺陷實時檢測.

為準確判斷一幅jpeg圖像使用了何種隱密軟件,針對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。實驗結(jié)果表明:對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別正確率均在97%以上?；谖⒂^模板的統(tǒng)計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jpeg隱密軟件的檢測判決。

復(fù)雜場景中的圖像分割是當(dāng)前圖像分割中的一個難點,給分割算法帶來了更大的挑戰(zhàn).基于深度學(xué)習(xí)的算法基于統(tǒng)計學(xué)理論,相比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)能夠進行更深層次的學(xué)習(xí),因此準確率大大提升,本文研究了一種深度信念網(wǎng)模型,加入dropout策略,并且進行改進,最后把模型應(yīng)用于施工現(xiàn)場勾機的圖像分割與識別.實驗證明,改進的深度信念網(wǎng)模型算法可以有效的識別復(fù)雜場景中的圖像.

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隨機紋理圖像進行分割.方法通過墻地磚表面的原始紋理特征,改進原有的圖像分割算法,對原始紋理圖像進行高階小波分解.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)的實時性.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分割方法,對墻地磚的原始圖像進行處理,提高了邊緣準確性和區(qū)域性,降低了分割錯誤率.

實現(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,并在已實現(xiàn)的h.263編解碼系統(tǒng)中使用了這些濾波器,實驗結(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)簡單的局部紋理分析而自動選擇使用標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,使用標量濾波,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)時間運作于標量模式.實驗表明,文中提出的方法其計算量比標準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態(tài)數(shù)據(jù)處理方法已在許多測量領(lǐng)域得到應(yīng)用,就卡爾曼濾波方法在施工變形測量應(yīng)用中,如何建立濾波模型和精度評定問題進行探討,提出解決這些問題的方法,并通過一個實例說明這些方法的有效性。

將建筑物的變形看做時間和開挖深度的函數(shù),使用泰勒級數(shù)建立建筑物變形與時間和開挖深度的函數(shù)關(guān)系,并將泰勒級數(shù)的余項及時間變化的二次方和開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)測預(yù)報。實例計算表明,模型的擬合效果和預(yù)測效果較好。

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)之間的由來已久的爭論又開始復(fù)蘇。文中通過一些事例就黃金分割比的概念以及在橋梁美學(xué)設(shè)計中的應(yīng)用作了簡要闡述。

精確識別細胞的前提是細胞采樣。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細胞進行采樣處理,進而提取細胞的相關(guān)數(shù)學(xué)參數(shù)。首先利用動態(tài)閾值的方法分割灰度化后的細胞圖像;然后利用圖像細化算法對粘連細胞進行分割處理;最后利用圖像矩提取樣本細胞。實驗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間和開挖深度的函數(shù)，使用泰勒級數(shù)建立建筑物變形與時間和開挖深度的函數(shù)關(guān)系，并將泰勒級數(shù)的余項及時間變化的二次方和開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)測預(yù)報。實例計算表明，模型的擬合效果和預(yù)測效果較好。

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 獎學(xué)金：曾連續(xù)兩年獲三等獎學(xué)金 競賽：全國大學(xué)生節(jié)能減排科技競賽（三等獎） 英語：大學(xué)英語六級（579）、大學(xué)生英語競賽三等獎 專業(yè)技能 熟練使用cad軟件，對設(shè)計/施工圖紙較為熟悉 eiaproa、eiaw、eian等預(yù)測軟件對環(huán)評工作進行輔助 全國計算機等級考試二級msoffice高級應(yīng)用 大學(xué)英語六級cet-6 熟練使用 熟練操作 精通 通過 環(huán)評相關(guān)經(jīng)歷/項目 環(huán)保工程師助理清華環(huán)保技術(shù)有限公司 //2010.3-2010.6 負責(zé)協(xié)助項目可行性研究文件的編寫，設(shè)備配選以及設(shè)備價格的選擇 參與工

在圖像自動報靶系統(tǒng)中,需要自動快速地進行靶紙圖像中目標區(qū)域的分割,選取合適的自動門限分割方法是其關(guān)鍵。文中在分析靶紙圖像特點的基礎(chǔ)上,對目前兩種性能較優(yōu)的自動門限技術(shù):類別方差自動門限法和矩不變自動門限法進行了介紹,并對兩者的獲取最佳門限值進行了比較。試驗結(jié)果表明,類別方差自動門限法獲取的門限值普遍偏大,文中簡要分析了其不可避免的原因;而矩不變自動門限法由于根據(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分割,且具有運算速度快的優(yōu)點。