表格图像转换成Word表格的研究

随着计算机技术的不断发展,电子表格在信息存储领域扮演着日益重要的角色。把纸质表格扫描成图像后利用图像处理技术把图像中的表格提取出来,实现纸质表格到可编辑Word表格的转换。首先,将纸质表格进行扫描并保存为图片,然后运用BRISK方法对表格图像进行特征点检测;接着进行透视变换,实现表格图像的倾斜校正,之后对表格图像进行预处理,然后按照形态学处理的方法分离表格图像内的横线和竖线,并对横线和竖线图像进行修复和细化,利用角点检测提取表格横线和竖线的端点坐标;最后,按照表格图像中横线和竖线的端点坐标在Word中绘制表格。通过图像处理技术实现纸质表格到电子表格的转换。     

基于图像结构张量的改进样本图像修复算法

由于Criminisi算法针对复杂结构待修复图像的修复效果不好,提出一种基于图像结构张量和改进Criminisi样本的图像修复算法,采用图像结构张量和图像梯度的组合对图像结构进行检测,以实现显著和非显著图像结构的区分。对Criminisi算法中的优先级函数进行改进,提出一种最佳距离启发式方法进行优先权重计算,充分考虑了待修复像素点周围的图像特征,从而增强了图像结构的影响。实验结果表明:所提算法的修复性能优于其他算法,能够有效实现图像修复。     

基于小波变换的图像修复算法

传统的图像修复算法速度慢，对大面积的破损区域修复效果较差．本文针对这一缺点，首先对待修复图像进行小波分解，使得图像的破损区域在低频部分留下的空洞大为缩小，然后利用基于快速行进法（FMM）的图像修复算法修复低频部分的破损区域，再利用低频信息来预测相应的高频信息，最后进行小波重构，并对受损部分进行自然化处理，得到修复的图像．仿真实验结果表明，本文提出的算法速度快，修复结果基本恢复了原有的视觉效果．     

非线性扩散和变分模型在矢量图像去噪中的应用

分析了非线性扩散、基于整体变分方法的ROF模型以及矢量图像耦合技术的原理,比较了这些扩散、去噪模型的优缺点。根据矢量图像耦合思想将TV流运用到矢量图像扩散中,并参考ROF模型逼近项变分模型的优点,提出了基于非线性扩散、ROF模型和矢量图像耦合原理的改进TV流矢量图像耦合扩散模型,目地是在彩色图像中,去噪同时更好地保留图像轮廓、边缘等重要信息。实验对比分析了改进前后模型的去噪效果,并分析了改进模型下正、逆向扩散在彩色图像去噪中的作用。实验结果表明,改进的矢量图像耦合扩散模型能有效地保持彩色图像中的边缘信息,同时具有良好的去噪性能,且改进模型下,正、逆向扩散的性质在彩色图像去噪工作中仍能保持。     

基于双十字TV模型的图像修复算法(英文)

当前的各种TV(total variation)算法均只利用待修复点及其邻域的4个点的信息进行修复,由于所提供的参考信息有限,使得修复后的图像精确度欠佳。该文提出的双十字TV算法利用原始的TV算法,将待修复点邻域中的8个点分为两组,分别利用每组4个点的参考信息计算待修复点的像素值,然后将这两个像素值进行加权平均得到最终的修复值。实例验证结果表明,在不增加时间复杂度的情况下,双十字TV算法有效提高了修复后图像的精确度。     

基于生成式对抗网络的书法图像修复研究

5G时代来临,人工智能技术给图像修复带来了春天。生成式对抗网络是人工智能范畴图像修复的佼佼者。双生成器对抗网络模型的书法图像修复技术,与传统生成式对抗网路相比,能够极大地提升模型的性能,处理大面积缺失图像问题时,需要提供高质量及完整的训练样本的缺点。双生成器的模型结构在模型收敛等方面有着极大的优点,在古字画研究方面具有很大的发展潜力。     

PCNN与粗集理论用于多聚焦图像融合

现有技术不能保证获取图像时,对图像每个位置都具有同样的聚焦效果,这样便产生了多聚焦图像的融合问题,它包括如何进行多聚焦图像像素分类及采取何种融合决策。该文结合脉冲耦合神经网络(PCNN)模型和粗集理论,对该问题进行尝试性研究,提出了一种新的多聚焦图像融合算法。首先计算原始图像的清晰度,将清晰度矩阵送入PCNN进行处理,然后根据粗集理论对原图像像素进行分类处理,最后生成融合图像。仿真结果表明,该算法在一定程度上优于其他传统算法。且具有较好的抗噪性能。     

经济与社会断裂的法律修复路径

经济与社会的断裂,发生于我国20世纪90年代以来改革与发展的过程中,有政策目标、市场化、消费结构、国际竞争、政治体制等多方面的原因。运用法律手段修复这种断裂,应当遵循法律社会化的路径。法律社会化包括公法与私法融合、社会本位、政府与市场互动等内涵,其外延包括公法、私法的社会化,第三法域的形成和发展,以及程序法的社会化。其中,经济法与社会法的功能组合对于修复这种断裂尤为重要。     

基于M-DTCWT和2APCNN的多聚焦图像融合

为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换（M-DTCWT）的多聚焦图像融合方法。对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器（NSDFB）对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解系数。对低频系数,提出结合模糊逻辑和稀疏表示（FSR）的融合规则得到低频融合系数。对高频系数,利用平均高斯差分梯度（ADOG）作为自适应双通道脉冲耦合神经网络（2APCNN）链接强度,提出基于改进双通道脉冲耦合神经网络的高频融合策略。最后通过M-DTCWT的反变换得到融合图像。实验结果表明,采用本文算法得到的融合图像在主观效果与客观指标上均优于传统的融合方法,较传统DTCWT方法,实验的2组图像在客观指标边缘信息度量QAB/F和互信息MI上,分别提高了1.93%、8.87%和1.40%、9.18%。     

模态耦合视域下的图像识读

多模态话语已成为人们交流信息的主要方式。在各种语类的多模态语篇里,图像越来越成为最主要的符号表征方式之一,图像在交际中的作用日益彰显并引起学界重视。以模态耦合为视角,分别从图像转向、图文关系、图像解构等层面,剖析图像在多模态语篇里的意义构建与解构,指出图像转向并非图像霸权,而是对语言功能的完善和延伸;多模态语篇里的图文关系是相互渗透、协同互补的;只有在社会关系和社会发展的大语境下,才能对图像进行充分的外显和内隐意义的建构和解读。     

基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析(PCA)为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明:2D PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D PCA方法是一种效率更高     

人脸识别中多目标最优不相关图像鉴别分析研究

考虑图像投影鉴别分析问题,为提高特征抽取的速度和识别率,利用图像矩阵直接构造图像散布矩阵,在具有统计不相关的条件下将Foley-Sammon鉴别分析(FSLDA)转化为两目标约束优化问题,并给出了有效投影向量的概念;根据多目标优化的最优性条件可将求取有效投影向量的问题归结为求广义特征方程的最大特征值对应的特征向量,并据此进行特征抽取,进而提出了两目标最优图像投影鉴别分析方法。与其他鉴别投影分析方法相比,该方法具有以下特点:(1)可直接由图像矩阵构建散布矩阵;(2)有效投影向量具有统计不相关性;(3)训练样本的类内散布矩阵不必为可逆的,也不需要求某种形式矩阵的逆。在ORL标准人脸库和NUST603人脸库上的试验结果表明,上述图像投影鉴别分析方法在识别性能上较以往的方法有一定的提高,尤其是特征抽取的速度有明显的提高。     

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.     

一种脱机手写体汉字识别的容错编码方法研究

手写体汉字识别是字符识别领域中的难点。为了使机器识别汉字适应于手写体汉字的变形等因素,基于人类认识汉字的容错机理,提出了一种用于机器识字的汉字容错编码方法,以提高手写体汉字识别率。该编码方法首先对横竖撇捺笔划形态给出了模糊化表示;然后定义了仿人拆字的字元集,并给出了易混淆笔划字元的多归类容错编码;接着给出了笔划字元的顺序判断规则和归结了36类简单常用字的部首子结构,并给出冗余的容错编码;进而建立了仿人构字的汉字编码规则和具有容错性的多模板字典,并对《新华字典》中收录的10000余个单字汉字进行了标准编码,重码率为0.48%;最后对HCCORG和NKIM手写体汉字库中的100个手写体汉字进行了仿真识别,识别正确率为96%。试验结果表明,这种编码方法可生成多模板字典,不仅对手写体汉字变形具有较好的容错性,且重码率和误识率较低。     

用时空能量图和小波变换方法表征和识别步态

该文提出一种基于时空能量图和小波变换的步态特征表达和步态识别方法,步态特征由时空能量图经过小波变换后来表示,不必进行严格的时间配准或步态周期的定位。时空能量图将一个序列的多帧图像用一幅灰度图替代,集成了人的运动信息中时间与空间变化的特点,减少了特征的数据量,经证明,时空能量图对噪声不敏感。实验结果表明该算法具有较好的识别性能和较低的空间需求和计算量。     

特征融合用于手写体汉字识别研究

分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征。讨论了RBF网络分类器特性,结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个小类别手写体汉字识别系统。实验表明,该系统可行和有效。     

试论汉语比喻的心理基础及文化观照

比喻是对感知过程中产生的某种联想进行描述的一种语言艺术手法,＂联想＂是比喻的心理基础。比喻的结构构成及其功能实现,都需建立在类比联想的基础之上。这种联想的产生会受到人们所生活的文化背景的影响,因此比喻也是一种文化现象。从广阔的文化背景中观察分析汉语中的比喻,能更好地了解其文化特征。     

媒介认知论

凡媒介都是符号表达,媒介感不可能等同于现实生活感。视觉形象符号系列表面上看似与客观世界等真,其实它是仿真,有的还是拟真,它是对现实形象的重构,其形象是幻象。形象认知中的声音符号认知是介于形象认知和抽象认知中的认知,但它偏向于形象认知。媒介认知是媒介制作者和发布者与接受者的合谋,主动权在媒介的制作者和发布者那里。不能误把在陌生化、新鲜感驱使下受众接近媒介的现象当成受众建立了相应的媒介认知。认知系统建立后,媒介人就要遵循它,如果背离了它就会被受众拒绝。     

中学生的父亲印象满意度研究

父亲印象指的是人的记忆和想象中的父亲形象。研究随机选取了包括初中、高中在内的4所不同类型学校的423名学生,采用自编问卷探讨中学生的父亲印象。结果表明:中学生对父亲印象是普遍认同和接受的;"父亲个性印象"的满意度最高,"父亲时代印象"的满意度相对较低;现代父亲基本上已经建立起对孩子的赏识教育观念,但却很难成为孩子眼中跟得上潮流的父亲。"与孩子一起成长,与时代一同进步"是现代父亲的必修课。     

基于CCD图与红外热像图融合的人脸识别分析研究

针对CCD图或红外热像图人脸识别方法的局限性,本文从多传感器图像融合技术出发。采用基于CCD图与红外热像图决策级融合的人脸识别方法,并建立了一个800幅的人脸图像库,进行人脸识别实验。实验表明:基于决策融合的人脸识别方法比单纯的CCD图或红外热像图人脸识别方法,具有更高的识别率。