电脑设计的出现,较大的影响着当今的设计风 格、设计思维方式及设计教育方法。该课程从计 算机设计的发展历程和基本理论知识入手,让学 生能掌握新一代的平面设计软件,掌握“科学技 术与设计艺术”有机结合的基础知识和技能,探 索当代艺术发展的时代特征及其在现代数字技术 条件下艺术设计的特殊走向。同时培养同学们的 创新、创造思维能力和意识

尾砂固结排放能有效解决尾砂的处置问题，然而固结后的尾砂堆体多处于地表，其性能受自然环境影响较大。我国北方地区存在广泛的冻融循环现象，冻融作用会影响固结体的强度和声电特性，为探究冻融循环条件下全尾砂固结体损伤状态和机制，以李楼铁矿全尾砂固结体为研究对象，对经历不同冻融循环次数的全尾砂固结体试样进行无侧限抗压强度试验、扫描电镜（SEM）试验、电阻率试验和超声波波速试验，借助Matlab软件二值化数字图像处理技术对试样的表面裂隙进行定量分析，并利用电阻率和超声波检测技术对固结体试样冻融循环损伤进行联合检测。结果表明：随冻融循环次数的增加，固结体的无侧限抗压强度呈指数型减小趋势，冻融循环早期（0～5次）固结体的强度减少量最多；冻融循环对固结体的损伤是逐渐累积的过程，全尾砂固结体表观劣化特征发展过程为：微裂隙萌生→裂隙延伸发展→外表层破坏→内部结构破坏；固结体初始强度越大，表面裂纹数越少；内部微观结构由密实状态向疏松状态转变；固结体无侧限抗压强度与电阻率、超声波纵波波速呈正相关，遵循对数函数关系，建立了强度?电阻率和强度?超声波波速无损检测模型；电阻率和超声波波速能准确全面地评价冻融循环条件下全尾砂固结体的损伤状态

 多媒体技术概述  文本处理技术  图像处理技术  音频处理技术  视频处理技术  动画

为研究缝合线分形特征及其对石灰岩强度的影响，基于数字图像处理技术，采用功率谱密度方法和数字图像盒维数方法分析水平缝合线和垂直缝合线的分形维数，通过实验和数值模拟研究缝合线对石灰岩强度的影响和石灰岩内部裂纹演化过程.研究结果表明：采用两种分形分析方法得出缝合线分形维数介于1和2之间，表明缝合线是自然界一种自仿射分形构造，且垂直缝合线的粗糙度较大.缝合线平均弱化石灰岩强度约20%，不同倾角缝合线石灰岩强度没有明显的各向异性现象，缝合线对石灰岩弹性模量影响很小.石灰岩失稳破坏过程中，裂纹的萌生发展与缝合线息息相关，缝合线加快了石灰岩的损伤破坏.数值模拟表明缝合线厚度、位置、数量、分形维数等发育因素对石灰岩的强度有着显著的影响

含硫胶结充填体随着养护龄期的延长会出现膨胀开裂现象，存在明显裂隙的充填体试件再进行单轴抗压强度测试其结果十分离散，已不能有效地获得充填体力学参数.在室内进行配比试验，采用数字图像处理技术对得到的充填体表面裂隙图像进行二值化、去噪等预处理，而后计算其分形维数并分析其演化规律，且将分形维数与单轴抗压强度关联分析.研究结果表明：充填体试件面表的裂隙存在自相似性，表面裂隙越发育，其分形维数越大；分形维数与单轴抗压强度存在负相关关系，分形维数越小，其单轴抗压强度越高；分形维数可判别含硫充填体试件的完整性，当充填体表面裂隙的分形维数小于某阈值时，强度试验的结果更为可靠

提出了以人工智能思想为指导的图像数据库的智能检索方法,它利用模式识别技术和图像处理技术,同时考虑启发性知识.该方法用图像特征向量代表图像并进行聚类分析以建立图像库的检索树,应用最佳优先搜索方法在检索树上找出用户满意的图像.重点探讨了如何利用专家的经验知识和通过样本训练得到启发评价函数,并推出了启发评价函数存在的条件

岩土工程和采矿工程涉及大量的颗粒物质科学和技术难题,定量识别和提取光弹试验颗粒体系的力链网络结构和分布特征,对于认识和掌握其内部细观力学机理和研究宏观力学行为至关重要.采用彩色梯度均方值(G2)算法,建立了不同粒径的圆形颗粒和方形颗粒的接触力(F)和G2的关系;基于数字图像处理技术,提出了识别和区分图像中不同粒径圆形颗粒和方形颗粒的方法,获得了光弹图片中力链网络结构和力链分布方位.以煤矿综放开采为实例,对所提出的力链定量提取方法进行了验证分析,清晰揭示了综放采面矿压形成机理和本质特征.研究表明:单颗粒的F值与G2呈单调递增关系,且粒径越大,F随G2值的增长速度越快;颗粒体系接触力集中分布在0.5F

3.1音频数据制作 3.2图像数据的制作

仿生扑翼飞行器是一类模仿鸟及昆虫通过机翼主动运动产生升力和推力的飞行器。因具有飞行效率高，机动性强、隐蔽性好等优点，扑翼飞行器近年来受到越来越多的关注和研究。小型扑翼飞行器由于其精巧的结构和可操作性，能够适应更复杂的环境，但也限制了其飞行负载能力和电池续航时间。在许多场景中，高质量和高功耗的传感器不再适用于扑翼飞行器。自然界生物得到的信息绝大多数是通过视觉途径获取的。视觉作为一个获取信息的有效途径，在扑翼飞行器的应用中有着不可替代的作用。视觉传感器具有质量轻、功耗低、图像信息丰富等优点，因此非常适合于搭载在扑翼飞行器上。随着微电子、图像处理等技术的不断发展，以扑翼飞行器为平台的视觉感知系统也取得了重要进展。本文首先介绍了国内外几款有代表性的扑翼飞行器的视觉感知系统，分为机载视觉感知系统和外部视觉感知系统两类；然后简述了三个系统关键技术即图像消抖技术、目标检测与识别技术、目标跟踪技术的发展现状，进而总结发现扑翼飞行器的视觉感知系统研究目前还处于起步阶段；最后指出图像消抖、机载实时处理、目标检测与识别、三维重建等可以作为扑翼飞行器视觉感知系统的未来研究方向

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