【自然语言处理与理解】小波的文本图像区分及其在文献信息数字化中的应用

第一章 绪论 第二章 遥感的物理基础 第三章 航空遥感与航空像片 第四章 航空像片目视判读 第五章 航天遥感与卫星图像 第六章 卫星图像的目视判读 第七章 遥感图像处理及地理信息系统

【自然语言处理与理解】改进SURF特征的维吾尔文复杂文档图像匹配检索

7.1 模拟原稿的数字化及数字图像 7.2 数字印刷的文件格式 7.3色彩图象的分色技术

目的：制作如图 5.1 所示的图像融合效果。 要点：渐变工具不仅可以用来填充图像，也 可用来处理蒙版和通道，本例将在图 层蒙版中使用渐变工具实现图像融 合。主要应用 Image Size 命令、 Gradient Tool、Layer Mask 等工具

介绍了一种恢复数字化畸变凸性图像的算法-增强算子讨论该方法增强和恢复被高斯噪声畸变的凸性数字化图像的原理并通过计算机模拟实例验证了增强算子处理畸变凸性数字化像点的有效性.该方法已用于处理Al-Mn-Si准晶的数字化高分辨电子显微镜(HREM)像,揭示了HREM像中的周期性特征

差值控制细胞神经网能够实现灰度图像滤波等复杂运算.针对原有差值控制细胞神经网中值滤波器在稳定性和可实现性上存在的不足,提出了一种伪中值滤波器(CNN PM-filter),进而引入Mask图构造了选点式伪中值滤波器.从实验结果和相关度分析可以看出,本文提出的两种滤波器在改善稳定性与实现性的同时,没有影响到滤波器的性能,而选点式伪中值滤波器能有效降低滤波造成的模糊图像,取得更佳处理效果

目的：制作如图 48.1 所示的渐出图像效果。 要点：渐出图像效果可以通过像上一例一样 对每一帧进行不同处理的方法实现， 但是 ImageReady 已经设计了更方便 的实现手段——过渡帧。本例主要应 用 Free Transform 命令、Opation 设 置、Tweens animation frames 操作等 工具完成

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

构建了以FPGA为核心芯片的高速图像采集与处理系统,图形采集频率可达13.5MHz.在该系统中,采用了视频A/D芯片SAA7111A将电视信号转换成数字信号,并由FPGA作为控制器将数字信号存入SRAM中,以便进行处理,提取有用数据;系统还采用了EZUSB2131Q芯片来进行处理后的数据与PC机的传输