简介：

简介：摘要：本文针对遥感影像的图像分类与地物识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习算法的新型解决方案。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取与学习，提高了图像分类的准确性和效率。其次，引入了多尺度和多模态数据融合技术，进一步提升了地物识别的精度和鲁棒性。实验结果表明，所提出的算法在遥感影像分类与地物识别任务上取得了优异的性能，具有较强的实用性与推广价值。

简介：摘要：着舰辅助电视系统最早由美军开发，在美军现代航母上广泛运用于飞机的检测、识别和跟踪。本文对其中飞机的图像识别过程进行了研究，对飞机目标识别算法进行了测试和比对，并结合现在发展迅速的深度学习算法，发现YOLO-v4算法在处理此类问题是具有显著优势，以此搭建了YOLO-v4算法模型，并对算法在识别速度、识别精度等指标进行了测试研究，证明其相较于对比的其他算法在演算速度和精度上更具优势。

简介：摘要：随着计算机图形学的发展，实时图像渲染技术已成为虚拟现实等领域的核心。本文概述了虚拟现实与实时图像渲染的基本概念，深入分析了两种主流的实时渲染算法：光线追踪与光栅化。光线追踪算法以其逼真的渲染效果著称，但计算成本较高；而光栅化算法则以其高效性在实时应用中占据优势。文章还探讨了实时图像渲染的优化策略，包括算法层面的优化、硬件加速技术以及多分辨率渲染技术。

简介：摘要：随着计算机技术不断发展和应用的日益普及，以机器学习为代表的人工智能技术在图像处理、语音处理和自然语言理解等方面得到了越来越广泛的应用。在图像处理和识别应用中，人脸识别、行人识别、目标跟踪、车牌识别等技术已经得到广泛普及，并开始影响人类生活方式发生变化。深度学习的发展无论对计算机视觉领域还是对机器学习领域的研究都产生了巨大的影响。如今，新的深度学习技术正在不断诞生。其对大众的生活已经产生了深远的影响。鉴于此，文章对深度学习在图像识别中的应用进行了研究，以供参考。

简介：摘要：随着电子信息工程的快速发展，图像处理与模式识别在该领域中显得尤为重要。本研究旨在探索图像处理与模式识别算法在电子信息工程中的应用。我们介绍了图像处理的基本原理和常用算法，包括图像滤波、边缘检测和图像分割。我们深入研究了模式识别的概念和方法，从特征提取到分类器设计等方面进行了探讨。我们通过实验验证了这些算法在电子信息工程中的有效性和可行性。研究结果表明，图像处理与模式识别在电子信息工程中具有广阔的应用前景，可以提高系统的性能和智能化水平。因此，本研究对于推动电子信息工程的发展具有重要意义。

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简介：摘要： photoshop是一个实践性、艺术性很强的图像处理软件，其内容丰富，工具繁多，图片效果丰富多彩。对这门课的教学看起来容易学起来难。面对学生起点水平的参差不齐，个人兴趣、审美能力的差异，如何把学生吸引到教学中来，让学生乐学、好学的完成学习任务，本人总结多年的电大教学经验，结合学校实际带课实践，认为《 photoshop图像处理》电大教学应当分阶段、分类容，按照不同的内容选择任务驱动式、电大平台教学互动式、设计赏析等多种方式开展。

简介：曼切斯特大学发明的一种S／W可编程CMOS芯片，能够对图像传感器的每个像素点进行集成处理，具有低功耗和低成本特性，应用领域包括机器人，汽车，自主车辆，机器视觉，图像识别，智能安防，人工视网膜等，是一个综合成像和高速数据处理在一个单一芯片上的设备，可实现内部处理＋低功耗设计。

简介：叙述了将张祖勋院士等提出的数字图像匹配算法引入遥感数字图像处理，进行高精度遥感图像配准、纠正、融合的思路，指出．此方法不仅能解决遥感图像精准处理的理论和应用问题，且使遥感图像精确纠正、配准、融合处理等跨入实用阶段。

简介：摘要：新课程改革标准中明确指出，在小学数学计算教学的过程当中，算应与用有效结合，联系学生的现实生活，使学生能够通过数学计算解决现实问题。所以，在数学教学课堂开展的过程当中，教师也应以学生熟悉的现实生活入手，带领学生发现数学规律，解决数学问题，体验数学与外界的联系。且近几年来，计算与应用结合的教学模式取得了愈加广泛的教学成果，本文在此基础上也探讨了数学与应用之间的关系，并针对教学课堂的发展提出了几点建议，以供参考。

简介：针对现有的图像分割方法存在的精度低、稳定性较差的问题,提出了一种基于猫群优化算法的图像多阈值分割方法。本文将猫群优化算法（CatSwarmOptimization,CSO）引入到图像分割中,以最大类间方差作为猫群优化算法求解的适应度函数,利用猫群优化算法中猫的两种行为模式——搜寻模式和追踪模式来快速搜寻图像多阈值分割的最佳阈值。实验表明,与粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）、头脑风暴算法（BrainStormOptimization,BSO）和人工蜂群算法（ArtificialBeeColony,ABC）相比,CSO在图像分割时的精确性、收敛速度及稳定性上有显著优势。在3阈值图像分割时,所提方法找到最优个体需要的平均迭代次数最少,且稳定性比ABC、BSO和PSO分别提高了5%、10%和80%。

简介：联合图像专家组JPEG是静止图像数据压缩的国际标准。从分析标准JPEG算法中离散余弦变换（DCT）变换的不足，引入自适应量化算法对标准JPEG量化表加以修正。从分析JPEG图像在高频区域中出现的量化噪声的不足，引入了不规则图像编码并加以改善。通过微机仿真表明，在相同压缩比的条件下，较标准JPEG的恢复图像信噪比有所提高，同时恢复图像的质量也有改进，这种方法有一定的价值和实用性。

简介：传统ECT算法受到分辨率低、边界模糊等问题的限制，文章提出基于有限元正演模型的TikhonOV非线性迭代算法。首先分析了ECT图像重建基本原理，并建立空间模型。然后以线性反投影（LBP）算法的图像重建结果作为初始状态，利用最优正则化参数求解灵敏度逆矩阵，根据正演模型测量极板间电容值，运用Tikhonov正则化算法校正图像。最后根据经典流行进行仿真实验。实验结果表明本文方法重建的图像相关系数平均值为0．8644，可见本文算法是一种有效的ECT算法。

简介：在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。

简介：针对分割图像目标是无法提取目标的真实边缘且实时性不佳,引入混沌系统改进的PSO（简化粒子群算法）提取出的目标边缘作为Snake模型分割的起始位置,优化能量函数后分割出精准目标.实验表明：对图像目标进行分割的时间减少且精准度也提高了。

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简介：本文介绍了一种基于粒子图像分布相关法测速原理的车牌定位算法,根据车牌字符笔画两个边缘互相关值最大这一特征,利用粒子图像分布相关法测速原理快速定位车牌,并针对相关法运算量大的特点提出了改进方法。同时,还探讨了自然条件下光照不均的车牌图像预处理的改进措施。

简介：医学图像在形成、传输和记录过程中，由于受多种原因的影响，图像的质量会有所下降，典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。针对现有图像遗传恢复算法存在的缺陷，从编码设计、种群初始化、遗传算子操作及更新机制，提出了自己的观点，在MATLAB7．0环境下结合不同图像进行仿真实验，