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1.
在均匀2-型三角剖分下的样条函数空间S21(△mn2)中的拟插值算子的基础上对图像重建,通过实验证明,该方法的有效性.  相似文献   
2.
先对切割下来的车牌进行水平扫描,确定车牌上文字在水平上的大致范围;然后再对确定水平范围后的车牌图像进行竖直扫描确定车牌上每个字符的大致宽度;最后把它们切割下来并进行归一化处理,为下一步车牌特征提取打下了基础。实验结果的数据表明该方法对车牌上字符的切割具有很好的效果。  相似文献   
3.
教育信息技术与C++课堂教学有机整合的目的是追求C++课堂教学最优化,即优化学生学习方式,尽可能多地提供给学生现场编程实例,使学生更好地掌握C++基础知识和编程技能技巧。讨论了教育信息技术与C++课堂教学有机整合的原则、步骤和方法以及教育信息技术与C++课堂教学有机整合可能带来的负效应,探讨了如何消除或者控制教育信息技术所带来的负效应。  相似文献   
4.
基于图像处理和神经网络的数字识别系统的设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
数字识别系统是通过使用灰度转化、二值化等图像处理的方法对原始的含有数字的图像进行处理,然后再用模式识别技术对处理之后的图像进行识别,最后得到数字图像中数字的一个图像处理系统。该系统不仅可以单独用来识别一般图片上的数字,而且可以用到诸如车牌识别系统中去。  相似文献   
5.
针对扭曲的影像加强器(X-ray image intensifier,XRII)图像对后继工作产生不利影响的问题,提出使用Delaunay三角网插值对扭曲的XRII图像进行校正.首先分析了XRII图像扭曲的原因、经典的校正方法和Delaunay三角网插值;然后,使用程序流程图对算法过程进行了解释.最后,通过实验来证明所提算法的有效性和可行性.实验结果表明:在中心对齐时,使用Delaunay三角插值方法校正后的XRII图像网格线交叉点坐标值与理想校正靶网格线交叉点坐标值的残留误差和标准误差分别为5.760 4×10-14和5.354 2×10-14,使用经典的全局四次多项式、模型L1和模型L2校正之后残留误差和标准误差分别为1.790 3,2.388 8,2.338 8和1.262 0,1.268 1,1.202 6;在中心不对齐时,使用Delaunay三角插值方法校正后的XRII图像网格线交叉点坐标值与理想校正靶网格线交叉点坐标值的残留误差和标准误差分别为2.489×10-13和2.449 8×10-13,使用经典的全局四次多项式、模型L1和模型L2校正后残留误差和标准误差分别为1.770 3,2.388 8,2.338 8和1.269 9,1.268 1,1.202 6.  相似文献   
6.
提出了一种基于B样条小波融合的平面足迹图像边缘特征提取方法。该方法首先将采集来的平面足迹图像复制成二幅,然后使用Prewitt算子和Robert算子分别对这两幅足迹图像进行边缘特征提取,最后使用B样条小波将所获取到的两幅图像的边缘特征图像进行图像融合。实验表明,经过B样条小波融合后的平面足迹边缘特征图像优于使用单一方法所获得的结果,因此本文所提出的方法是一种行之有效的平面足迹图像边缘特征提取方法。  相似文献   
7.
绩效技术是近几年在西方发达国家管理界发展很快的一种新兴应用科学。作为教育技术学领域不断发展起来的一个重要研究领域,它对教学设计产生了重大的影响。网络课程设计作为教学设计的一个方面,也应借鉴绩效技术的相关理念与方法对其分析、设计与实施整个过程的各个影响要素进行再思考,以期对网络课程绩效提高有所帮助。  相似文献   
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