图像处理Object-oriented data model for scanning probe microscopy image processing

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基于面向对象与深度学习方法的遥感影像自动提取技术研究

IGITCW技术研究Technology Study34DIGITCW2023.07目前，遥感图像解译存在两大难点：一是不同地物难以分割开，二是地物分类不准确。

随着遥感影像分辨率的提高和高分影像获取能力的提升，应用面向对象技术进行高分影像分析越来越普遍，而多尺度分割技术是面向对象影像分析技术中的一个关键步骤，它对影像分析结果有重要影响[1]。

近年来，得益于深度学习技术的快速发展，各种深度学习网络，完成了各种高性能的计算机视觉任务，如图像分类、自然语言处理、语音识别等。

由于CNN 在图像分类方面取得了较好的效果，许多学者基于CNN 发展了遥感影像语义分割算法[2]。

面向对象方法与深度学习方法有各自的优缺点。

面向对象的多尺度自动/半自动分割方法可以将不同的地物分割到不同的对象之中，但是对光谱、形状、纹理等地物特征描述不够全面，信息量不足以支撑地物分类和识别[3]；深度学习方法可以掌握不同对象的形状、纹理特性，用以指导地物分类，但是不能准确地得到地物大小范围等信息[4]。

二者的有机结合可以有效地进行地物识别分类。

在实际生产中，面向大空间范围的自然资源典型地类信息自动提取，样本制作的工作量巨大。

在目标样本数量相对较少的情况下，如何实现高精度高效率的目标地物提取，基于小样本条件下深度学习模型高可信迭代技术可为其提供有效途径。

1 面向对象多尺度分割图像分割本质上是将一幅M ×N 阵列的数字图像划分为若干个互不交叠区域的过程。

多尺度分割算法首先应该保证能生成高度同质性（或异质性最小）的影像分割区域（影像对象），从而适于最佳分离和表示地物目标[5]。

在某指定的尺度下分割时，采用自单像元大小的区域开始，相邻影像区域两两合并增长的方法。

影像区域同质性可以通过异质性的计算来表达。

多尺度分割能够保证在合适的尺度进行对象的分割。

面向对象的分割尺度包括大尺度分割层、中尺度分割层和小尺度分割层，最底层为像元。

为了达到比较基于面向对象与深度学习方法的遥感影像自动提取技术研究窦雅娟（中色蓝图科技股份有限公司，北京 101312）摘要：文章在对面向对象多尺度分割技术和深度学习技术分别进行理论、方法阐述后，开展目标区建设用地和非建设用地自动提取实例研究。

图的顶点着色问题的DNA算法

图的顶点着色问题的DNA 算法高琳1,许进2(1.西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;2.华中科技大学系统科学研究所,湖北武汉430074)摘要: 图的顶点着色问题是指无向图中任意两个相邻顶点都分配到不同的颜色,这个问题是著名的NP -完全问题,没有非常有效的算法.但在1994年Adleman [1]首次提出用DNA 计算解决NP -完全问题,设计出一种全新的计算模式)模拟生物分子DNA 的结构并借助于分子生物技术进行计算,使得NP -完全问题的求解可能得到解决.本文首先提出了基于分子生物技术的图的顶点着色问题的DNA 算法,算法的关键是对图中的顶点和顶点的颜色进行恰当的编码,以便于使用常规的生物操作及生物酶完成解的产生及最终解的分离,依据分子生物学的实验方法,本文提出的算法是有效和可行的;其次指出了该算法的优点、存在的问题及将来进一步的研究方向.关键词: DNA 计算;NP -完全问题;顶点着色问题;限制酶中图分类号: TP18 文献标识码: A 文章编号: 0372-2112(2003)04-0494-04A DNA Algorithm for Graph Vertex Coloring ProblemGAO Lin 1,XU Jin 2(1.National Ke y Lab.o f Radar Si gnal Processing ,Xidian U niv ,Xi .an ,Shanxi 710071,China ;2.System Science Research Instit ute ,Huazhong Unive rsity o f Science and Tec hnology ,Wuhan,Hube i 430074,China)Abstract: Given an undirected graph,the vertex coloring problem is to assign a different color for vertex mutually adjacent.This problem is an NP -complete one and has no effective solving method.But Adleman [1]in troduced firstly the DNA computing in 1994,with which the NP -complete problems are likely to be solved.DNA -based algorithm simulates molecular biology structure of DNA by means of molecular biology technological computation.This paper first introduces the DNA algor i th m for the vertex colori ng problem based on bio -molecular technology.T he key of the algorithm is coding for the vertex and the color of the vertex The problem is solved by tube operation that performs the basic core processing and extraction that makes the results visible.On the basis of the experi mental bio -molecular method,the algorith m is an effective method.Fi nally,the advantage and di sadvantage are di scussed,and the future re -search directions are poi nted out.Key words: DNA computation;NP -complete problem;vertex color i ng p roblem;endonucleases1 引言图的着色问题是一个著名的组合优化问题,是现代图论中的一个主要的研究课题之一,它无论在理论上还是工程应用上均有良好的应用背景,诸如电路布局问题,工序问题,排课表问题以及存储问题[2]等均有直接的应用.然而,无论是图G 的色数x (G)还是对一个图G 进行正常k -顶点着色,k -边着色以及k -全着色问题都是NP -完全问题[3].因此,不管是从事数学研究的图论学者们,还是从事电路与系统等工程技术方面研究的图论学家们,或者是其它领域的科学家们,都对图的着色问题很感兴趣.由于用k \x (G )种颜色对图G 进行正常k -顶点着色算法是一个NP -完全问题,NP -完全问题的求解一直困扰着人们.近些年,人们用神经计算,进化计算等方法来求解NP -完全问题也取得了一些进展.基于分子生物技术的DNA 计算是一种模拟生物分子DNA 的结构并借助于生化反应作为计算工具的超大规模并行计算,而且DNA 的双螺旋结构具有巨大的信息存储容量.1994年Adleman [1]开拓性地采用现代分子生物技术,在试管中进行了DNA 的实验,解决了有向图的哈密尔顿路问题(Hamiltonian Path Problem ,简记为HPP ).虽然在实验室进行了7天的实验,才使一个只有7个顶点的有向图的哈密尔顿路问题得到解决.但是由于他首先提出DNA 计算的方法来解决NP -完全问题,这一结果不但激发了人们对分子生物计算进一步研究的兴趣,对NP -完全问题产生了新的希望与信心,而且开创了用分子生物技术研究组合优化问题的新途径,因而在国际上引起了巨大的轰动.其后有许多学者沿此/路0而行,用DNA 计算求解SAT 问题[4,5]、图的最大团问题[6]、图的最大独立集问题[7]、最小集覆盖[8]问题等.收稿日期:2001-10-26;修回日期:2002-07-31基金项目:国家自然科学基金(No 169971018,60071026);陕西省自然科学基金(2001X05)第4期2003年4月电子学报ACTA ELECTRONICA SINICA Vol.31 No.4Apr. 2003本文首先讨论了图的3-顶点着色的DNA算法,对图的每个顶点用任意碱基排列的寡聚核苷酸片段编码,对顶点的颜色用具有特殊酶切位点的片段进行编码,通过并行重叠放大技术POA(Parallel Overlap Assembly)建立数据池,然后运用分子生物操作如连接反应,聚合酶链式反应PCR(Polymerase Ch-i na Reaction),酶切反应,凝胶电泳对数据池进行运算,最终通过分子检测得到问题的解;其次分析了算法的优、缺点,并指出进一步的研究方向.2DNA分子的计算特性生物的各种生命活动都有它的物质基础,生物的遗传和变异也是这样.根据现代细胞学和遗传学的研究得知[9],控制生物性状遗传的主要物质是脱氧核糖核酸DNA(deoxyribonu-cleic acid).DNA是一种高分子化合物,组成它的基本单位是脱氧核苷酸.每个脱氧核苷酸是由一分子磷酸、一分子脱氧核糖和一分子含氮碱基组成的.含氮碱基有四种A(Adenine,腺嘌呤)、G(Guanine,鸟嘌呤)、C(Cytosine胞嘧啶)和T(Thymine,胸腺嘧啶).DNA不仅具有一定的化学组成,还具有规则的双螺旋结构.这一结构的主要特点是:(1)DNA分子是由两条平行的脱氧核苷酸长链盘旋而成的;(2)两条链上的碱基通过氢键连接起来,形成碱基对,碱基对的组成有一定的规律,这就是嘌呤与嘧啶配对,而且腺嘌呤(A)一定与胸腺嘧啶(T)配对,鸟嘌呤(G)一定与胞嘧啶(C)配对.组成DNA的碱基虽然只有四种,而且这四种碱基的配对方式只有两种,但由于碱基对具有多种不同的排列顺序,因而就构成了DNA分子的多样性.在分子生物计算中,通常都采用DNA这种高分子化合物,这不仅因为DNA是生命信息的载体,而且在遗传工程实验中DNA易于操作.DNA算法解决计算问题的基本思想是:利用DNA特殊的双螺旋结构和碱基互补配对原则对问题进行编码,把要运算的对象映射成DNA分子链,在DNA溶液的试管里,在生物酶的作用下,生成各种数据池(Data Pool),然后按照一定的规则将原始问题的数据运算高度并行地映射成DNA分子链的可控的生化过程.最后,利用分子生物技术获得运算结果.从DNA的原理来看,它与数学操作非常类似.DNA的单链可看作由四个不同符号A、G、C和T组成的串.它在数学上就像计算机中的编码/00和/10一样,可表示成四个字母的集合E={A,G,C,T}来译码信息.DNA串可作为译码信息.酶可看作模拟在DNA序列上简单的计算.不同的酶相当于作用在DNA串上的不同的算子[10].3DNA算法311问题描述本文所言之图皆指无环、无重边的无向简单图,通常用V(G)和E(G)分别表示图G的顶点集和边集,图G的一个正常k-顶点着色,简称为图的k-点着色[2],是指用k种颜色1,2,,,k对G的各顶点都分配(或称着)不同的颜色.换句话讲,简单图G的一个正常k-点着色,就是把V(G)划分成k个独立集的一个分类{V1,V2,,V k},其中V i(i=1,,,k)是G 的独立集.我们用C(k)表示k种颜色,即C(k)={1,2,,, k}.现在我们可以更确切地给出图G的k-点着色的定义:图G的k-点着色,是从V(G)到C(k)的一个映射R,当且仅当u,v I V(G)且(u,v)I E(G)时,R(u)X R(v),全体G的k-点着色R构成的集合通常记作C R k(G),简记为C k(G).若C k(G) X<(空集),既G至少有一个正常k-点着色,就称G是k-点可着色的.如图1所示为一个6顶点的图及其两种着色模式.图1顶点的编号及两种着色模式312图的着色问题的DNA算法对于具有n个顶点的图,图的每一种可能的3-顶点着色方案都可以表示为由0、1和2组成的n位数字串,其中0、1和2分别表示三种颜色,如图1所示的一种着色方案表示为021021.用这样的方法,我们可以把具有n个顶点的图可能的各种着色方案转化为由0、1和2组成的n位数字串的集合,称其为完全数据池.依照上述思想,为了求解图的着色问题,首先对图中的每个顶点及顶点的颜色用寡聚核苷酸片段进行编码,然后将这些寡聚核苷酸片段放在溶液中进行生化反应,生成问题的解,最终通过凝胶电泳分离问题的解.具体的计算步骤如下:Step1:对运算对象编码,建立完全数据池,将其作为DNA分子计算的输入数据.对图G的n个顶点进行编码,每个顶点的编码由三部分构成,如图2所示,第一段的P i和第三段的P i+1表示位置,目的是为了在生化反应中各顶点的DNA片段通过并行重叠装配技术形成长的DNA链,中间部分V i表示各顶点颜色的编码.对每个顶点而言,有三种不同的编码,用来表示每个顶点的三种颜色,因此这三种编码除了中间的颜色链不同外,两边表示位置的链是完全相同的,如图1所示的顶点1的三种编码分别为:CCCTGGGTAC TGGATGC tcgaattcat AATGC TGAATGGCCCTTCCCTGGGTAC TGGATGC tctgacga AATGC TGAATGGCCC TTCCCTGGGTAC TGGATGC ggatcc AATGCTGAATGGCCCTT图2顶点编码示意图为了区分每个顶点的颜色,中间颜色段的编码采用了具有特殊酶切位点的寡聚核苷酸序列,为了解的分离,序列的长度不同,采用这种方法建立的完全数据池有3n个元素.Step2搜索满足着色条件的数据集.对数据池中所有的串进行筛选,相邻顶点不能着同样的颜色,即在相应的数字串中对应位不能同时为0、1或2,从数据池中删除(去掉)顶点相邻且相应的串值同时为0、1或2的所有数字串,如图1所示的顶点a和b相邻,不能着同样的颜色,因此a和b对应的串值不能相同,必须从数据池中删除这样的串,如图3所示.Step3输出运算结果.495第4期高琳:图的顶点着色问题的DNA算法图3 相邻顶点着色示意图4 算法的生物实现Step 1 建立数据池,以双链DNA 表示数据结构,数字串中的每一位在DNA 链上由三段组成,用i 表示所处的位置,当i 为奇数时表示为P i V m i P i +1(m =0,1,2),当i 为偶数时表示为P i +1V m i P i[6],上划线表示补序列,例对图1所示的例子,数字串长度为6位,在相应的DNA 链上,有6个位的值序列V 1到V 6,依次间隔插入7个位置序列P 1到P 7,其中P i (i =1,,,6)表示V 1的位置,P 7用于生化反应过程中聚合酶链反应的引物,如图4(a)所示.初始序列随机产生,但为了避免反应过程中错配现象的发生,不同序列具有相同碱基的长度不能超过4bp ,其次为了有效地识别顶点的不同颜色,必须加入表1 顶点的编码序列具有特殊酶切位点的限制性序列,这样就可以区分顶点的颜色.采用并行重叠技术建立数据池[11],开始时用18个寡聚核苷酸片段,每个寡聚核苷酸片段的编码如表1所示.18个寡聚核苷酸片段放在一起进行热循环,在热循环过程中,一个寡聚核苷酸片段的位置串与另一个具有互补位置串的寡聚核苷酸片段退火,在聚合酶的作用下沿3c 方向延伸形成长的双链,最终形成了V 1V 2V 3V 4V 5V 6的各种组合的数据池,如图4(b)所示.随后以P 1和 P 7作为引物,利用多聚酶链式反应技术PC R 进行扩增,就可以选择性地扩增那些以P 1开始,P 7结束的DNA 链.图4 D NA 链编码的数据Step 2 对数据池中的串用限制性内切酶进行筛选.根据图的着色的定义,有边相连的顶点不能着同样的颜色,为了满足这个要求,用限制性酶的特殊酶切位点来完成.限制性内切酶是一类能识别双链DNA 分子中特异核苷酸序列的水解酶,如果某一核苷酸序列含有限制酶的识别序列,当加入这种酶后,就会将双链的DNA 分子在酶切点切开,如EcoRII [11]的识别序列为GAATTC ,酶切点在G 与A 之间,不同的酶具有不同的识别序列及相应的切割点,因此在图的着色中,为了区分不同的颜色,分别用含有不同酶的序列来表示这些颜色的特征.,两条相邻的顶点有相同的颜色,用限制内切DNA 链切开,在引物P 1和P 7的作用下进行会被扩增.如图1所示a 和b 相邻,),将试管中的液体分为两个试管t 1和t 2,切断含V 01的串,在t 2中用KpnI 切断含的V 02试管中的液体进行合并,得到的数据池不含1(表示蓝色),将试管中的液体重新分为t 2,在t 1中用PstI 切断含V 12的串,在t 2中用的串,然后将两个试管中的液体进行合并,得11@@@@,若同为2(表示绿色),类似的操和SphI ,得到的数据池将不含22@@@@,最3所示.对于其它相邻的顶点,如果具有,只不过每次针对限制性内切酶,每个顶点不同颜色所对中小写字母所示..上述运算结束后,剩余的DNA 分色.为了将这些DNA 链分离酰胺凝胶电泳鉴定酶解产物[11],聚丙烯酰胺500bp)的效果较好,甚至可以分辨相差1bp 根据我们的编码设计,图1中第一种着色方案496 电子学报2003年021021的编码链长为171bp,第二种着色方案212010的编码链长为161bp,通过凝胶电泳将其分离开.为了进一步知道每个顶点的着色情况,必须对DNA链进行序列测定,采用基因工程的方法进行,将目的DNA片段克隆于适当的载体(如M13噬菌体),产生一个能方便地进行测序的重组DNA分子,然后将重组子导入E.Coli(大肠杆菌),进行克隆和测序,根据基因的测序结果就可知道每个顶点的着色情况.5结束语本文讨论了图的3-顶点着色的DNA算法,对图的每个顶点用任意碱基排列的寡聚核苷酸片段编码,顶点的颜色用具有特殊酶切位点的片段进行编码,通过并行重叠放大技术建立数据池,然后运用分子生物操作如连接反应,聚合酶链式反应PCR,酶切反应,凝胶电泳对数据池进行运算,最终通过DNA测序得到问题的解.本文的算法编码思想充分利用DNA分子结构的特征及常规的生物操作,将数学问题的求解同生物技术密切结合起来,但在具体的生物实现过程中仍有不足之处,具体表现为: (1)在PCR过程中,有可能产生单链DNA,而限制性内切酶不能作用于单链DNA;(2)内切酶的切除不完全.由以上两个因素可能导致非法解的出现,但随着现代分子生物学技术的发展,这个问题会逐步得到克服,使得差错率控制在一定的范围内.(3)DNA计算的最大特点是大规模的并行运算及巨大的信息存储能力,但编码过程中DNA链的数目随顶点数呈指数形式增长(3n),这是目前困扰DNA计算的一个障碍,也是DNA 计算理论研究工作的一个研究问题[10].(4)酶的种类为顶点个数的3倍,随着顶点数的增加,需要种类更多的酶,计算代价比较大,这个问题可以通过不同的生物操作过程得到改善,我们在这方面将做进一步的研究工作.目前,DNA计算的研究涉及到:(1)DNA计算的能力及数学基础[13];(2)对于各种计算问题,怎样寻找一种直接的翻译方式,变换成DNA计算系统,也即DNA生物化学反应的运算途径,以至鉴别和输出最优解技术路线,使得DNA计算适应广阔的问题面,并具有实用性[14];(3)DNA计算的复杂性、生物复杂性和可实现的衡量尺度[15];(4)基于DNA计算求解问题的装置并使之自动化,研究未来DNA计算机的可行性;(5)将DNA计算与遗传算法、神经网络等智能计算方法相结合[16,17].参考文献:[1]L Adle man.Molec ular Computation of Sol ution to Combinatorial prob-le ms[J].Science,1994,266(11):1021-1024.[2]J A Bondy,U S R M urty.Graph theory with application,the Mac millanpress LTD[M].London:Basingtoke and Ne w York,1976.[3]A Gibbons.Al gori thmic graph Theory,Cambridge Universi ty dres s[M].London:Cambridge,1985.[4]Richard J Li pton.DN A Solution of Computation Proble ms[J].Sc-ience,1995,268(4):542-545.[5]Qinghua Liu,et al.D NA Computing on Surface[J].Nature,.2000,403(13):175-179.[6]Q Ouyang,et al.Solution of the Maximal Clique Problem[J].Science,1997,278(17):446-449.[7]T Head,e t puting with D NA by Operating on Plasmids[J].Bios ys te m,2000,57:87-93.[8]S Rowi se,et al.A sticker Based model s for D NA computation[EB/O L].http://www.corninfo.c [9]黄翠芬,主编.遗传工程理论与方法[M].北京:科学出版社,1987.[10]高琳,许进,张军英.D NA计算的研究进展与展望[J].电子学报,2001,29(7):945-949.[11]P C Turner,A G M c Lennan,A D Bates,M R H Whi te.Molecular Bio-logy[M].Bios Scientific Publishers Li 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[15]H Garzon.The Bounded Complexity of DNA Computi ng[J].Bios ys-tems,1999,52:63-72.[16]Deaton R,et al.A D NA Based Implementation of an EvolutionarySearch for Good Encodings for DN A Computation[A].Proceedi ng of1997IEEE Internati onal Conference on Evoluti onary Computation,In-dianapolis[C].USA:IEEE,1997[17]Russo M F,et al.An Improved DN A Encoding Scheme for Neural Net-work Modeling,World Congress on Neural ne tworks San die go[A].1994International Neural networks Society Annual Meeti ng[C].USA:CA,1994.354-359.作者简介:高琳女,1964年生于陕西,1987获西安交通大学数学系理学士学位,1990年获西安电子科技大学数学系硕士学位,现为西安电子科技大学计算机学院副教授,该校雷达信号处理国家重点实验室博士生,感兴趣的研究领域为DNA分子生物计算、神经网络、遗传算法及其在组合优化问题中的应用.许进男,1958年生于陕西,教授,博士生导师,西安交通大学管理学院管理工程专业工学博士,北京理工大学应用数学系应用数学专业理学博士,西安电子科技大学电路与系统专业博士后,现任华中理工大学系统工程专业特聘教授,感兴趣的研究领域为神经网络、遗传算法、图论以及D NA计算等.497第4期高琳:图的顶点着色问题的DNA算法。

基于深度学习的图像描述算法研究

2023-10-31•研究背景和意义•相关工作•研究方法目录•实验结果与分析•结论与展望01研究背景和意义研究背景图像描述算法旨在将图像转化为自然语言描述，为视觉信息提供了文字表达方式。

深度学习技术的兴起为图像描述算法提供了新的解决方案，使其在多个领域具有广泛的应用前景。

图像作为信息的重要载体，在多媒体时代中扮演着不可或缺的角色。

研究意义推动多模态信息处理技术的发展图像描述算法是跨模态信息处理的一个重要方向，其研究有助于推动多模态信息处理技术的发展。

为相关领域提供技术支持例如，新闻媒体、广告、医疗影像等领域均可受益于图像描述算法的应用，从而为其提供技术支持。

提升图像理解与表达的准确性通过研究深度学习在图像描述算法中的应用，能够提高图像理解的准确性，进而提高图像的表达质量。

02相关工作图像描述算法相关工作•基于区域的方法：这类方法首先识别图像中的各种区域，然后使用逻辑规则或机器学习算法从这些区域中生成描述。

包括早期的工作如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）。

•基于模板的方法：这种方法使用预先定义的模板或模式来描述图像中的对象和场景。

例如，简单模板匹配方法、基于机器学习的方法如使用SVM（Support Vector Machines）和神经网络等。

•基于关系的方法：这种方法通过分析对象之间的关系来生成描述。

例如，ObjectBank方法、SceneGraph 方法等。

•基于上下文的方法：这种方法利用图像中的上下文信息来生成描述。

例如，Context-based Object Detection（COCO）方法等。

深度学习在图像描述中的应用相关工作使用卷积神经网络（CNN）的方法例如，Faster R-CNN（Region-based Convolutional Networks）、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，这些方法在目标检测方面取得了显著的成功。

数字图像处理系统毕业设计论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰2013年 6月摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。

使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。

该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。

应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。

整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。

在此基础上还会对系统进行不断地完善。

关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (13)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (31)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (32)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (33)5.1.1 启动引导程序的移植 (33)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (34)5.2 图像处理功能的实现 (34)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (35)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (36)第六章调试与维护 (36)附录 A (37)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

图像处理技术的物体跟踪与运动分析技巧

图像处理技术的物体跟踪与运动分析技巧物体跟踪和运动分析是图像处理技术中的重要部分，旨在从连续的图像序列中提取有关目标物体位置、形状和运动的信息。

这些技巧在许多领域中都有广泛的应用，例如视频监控、交通管理、虚拟现实等。

在物体跟踪和运动分析中，首先需要通过图像预处理方法增强图像质量，为后续的处理做准备。

其中，图像增强技术，如直方图均衡化、滤波器等，可以使图像更清晰、更易于分析。

在物体跟踪中，常用的技术方法之一是基于背景建模的方法。

该方法基于假设，认为背景是静态的，因此可以通过建模背景实现物体的提取和跟踪。

常用的背景建模方法包括高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和自适应背景更新等。

通过对背景模型的建模和更新，可以有效地检测和跟踪移动的物体。

另一种常用的物体跟踪方法是基于特征点的跟踪。

该方法通过提取图像中的特征点，并在连续帧之间进行匹配，从而实现物体的跟踪。

常用的特征点提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等。

通过计算特征点的描述子以及匹配过程，可以实现对物体的准确跟踪。

与物体跟踪相伴的是运动分析，目的是进一步了解和分析物体的运动规律。

常用的运动分析方法之一是光流估计。

光流估计可以计算相邻帧之间像素的运动方向和速度。

通过对运动场的分析，可以了解物体的运动方向、速度、形状等信息。

基于深度学习的方法在物体跟踪和运动分析中也取得了显著的成果。

通过使用深度卷积神经网络（CNN），可以实现对目标物体的准确检测和跟踪。

这些方法在提取图像特征上更具有鲁棒性，可以有效地处理各种场景和复杂的背景干扰。

总结一下，物体跟踪和运动分析是图像处理技术中的重要内容。

通过图像预处理、背景建模、特征点跟踪、光流估计和深度学习等方法，可以实现对目标物体的跟踪和运动分析。

这些技巧在许多实际应用中发挥着重要的作用，为人们提供了更多的信息和洞察力。

ESB、JBI、SCA、OSGI概念再学习、再理解

ESB、JBI、SCA、OSGI概念再学习、再理解SOA、ESB、JBI、SCA、OSGI概念再学习、再理解[转]2010-04-0113：33这几日看了许多SOA，ESB，JBI，SCA，OSGI相关的书籍、BLOG、文章、JavaOne上的一些资料，希望在ESB产品升级之前，能对这些概念再次进行学习、理解。

明确术语，确定关系。

SOASOA是一种业务建模思想，是一种架构风格；它以服务为核心，构建系统；通过进化控制节奏；【摘录】支持对业务进行整合，使其成为一种能够相互联系、可重用的业务任务或者服务。

【注：此处的架构仅指技术相关的架构。

】一种业务建模思想SOA是一种业务建模思想，而不是一种技术体系。

它来自业务敏捷的需求，植根于业务，致力于提升业务的敏捷性。

最低层面：使用SOA的思想分析、重构业务，用服务的概念定义业务单元。

实现层甚至使用现有技术体系，选择几种结构型模式：Faade模式，Proxy模式，Composite模式配合，从而达到原始的SOA层面。

SOA并不强制我们必须分布，必须采用一些支持SOA的技术或产品，只要业务敏捷了，且当前技术架构也能够满足生产发展的需要，就是合适的。

一种架构风格SOA也是一种架构模式，特别是一种分布式架构模式。

实践观点：第二个层面以第一个层面为基础，没有第二个层面，只有第一个层面，我们还可以说这个系统是SOA化的；没有第一个层面，只有第二个层面，这个系统是否SOA化，值得商议。

(IBM提出的SOA切入点中，包含有以技术为中心的切入点【连通性】，从我们实践、公开案例的实践、专家有关SOA实践的书籍来看，以业务为切入点是最合适的，也是最容易成功的，获得组织支持的概率也大；单一的基于技术切入SOA架构，案例较少)它的一些特征：以服务为基本单元，可以把服务视为构件。

服务质量可度量，且可以提升。

基于开放标准。

该架构同时是一种分层架构。

具有分布的能力。

与技术无关性。

鼓励扩展。

纹理物体缺陷的视觉检测算法研究--优秀毕业论文

摘要
在竞争激烈的工业自动化生产过程中，机器视觉对产品质量的把关起着举足轻重的作用，机器视觉在缺陷检测技术方面的应用也逐渐普遍起来。与常规的检测技术相比，自动化的视觉检测系统更加经济、快捷、高效与安全。纹理物体在工业生产中广泛存在，像用于半导体装配和封装底板和发光二极管，现代化电子系统中的印制电路板，以及纺织行业中的布匹和织物等都可认为是含有纹理特征的物体。本论文主要致力于纹理物体的缺陷检测技术研究，为纹理物体的自动化检测提供高效而可靠的检测算法。纹理是描述图像内容的重要特征，纹理分析也已经被成功的应用与纹理分割和纹理分类当中。本研究提出了一种基于纹理分析技术和参考比较方式的缺陷检测算法。这种算法能容忍物体变形引起的图像配准误差，对纹理的影响也具有鲁棒性。本算法旨在为检测出的缺陷区域提供丰富而重要的物理意义，如缺陷区域的大小、形状、亮度对比度及空间分布等。同时，在参考图像可行的情况下，本算法可用于同质纹理物体和非同质纹理物体的检测，对非纹理物体的检测也可取得不错的效果。在整个检测过程中，我们采用了可调控金字塔的纹理分析和重构技术。与传统的小波纹理分析技术不同，我们在小波域中加入处理物体变形和纹理影响的容忍度控制算法，来实现容忍物体变形和对纹理影响鲁棒的目的。最后可调控金字塔的重构保证了缺陷区域物理意义恢复的准确性。实验阶段，我们检测了一系列具有实际应用价值的图像。实验结果表明本文提出的纹理物体缺陷检测算法具有高效性和易于实现性。关键字: 缺陷检测；纹理；物体变形；可调控金字塔；重构
Keywords: defect detection, texture, object distortion, steerable pyramid, reconstruction
II

C o r n e r N e t 算法解读 ( 2 0 2 0 )

扫盲记-第五篇--图像全景分割全景分割（Panoptic Segmentation）在计算机视觉中，图像语义分割（Semantic Segmentation）的任务是预测每个像素点的语义类别；实例分割（Instance Segmentation）的任务是预测每个实例物体包含的像素区域。

全景分割（Panoptic Segmentation）最先由 FAIR 与德国海德堡大学联合提出，其任务是为图像中每个像素点赋予类别 Label 和实例 ID ，生成全局的、统一的分割图像。

CCV 2018 最受瞩目的 COCO + Mapillary 联合挑战赛也首次加入全景分割任务，是全景分割领域中最权威与具有挑战性的国际比赛，代表着当前计算机视觉识别技术最前沿。

在全景分割比赛项目中，旷视研究院Detection 组参与了COCO 比赛项目与 Mapillary 比赛项目，并以大幅领先第二名的成绩实力夺魁，在全景分割指标 PQ 上取得了0.532的成绩，超越了 human consistency ，另外，相关工作An End-to-End Network for Panoptic Segmentation发表于 CVPR 2019。

全景分割任务，下面这张思维导图有助于整体把握全景分割任务特性：全景分割解读思维导图本文介绍思路：首先，将分析全景分割任务的评价指标及基本特点，并介绍目前最新的研究进展；然后介绍发表于CVPR 2019 的工作Occlusion Aware Network (OANet)，以及旷视研究院 Detection 组参与的 2018 COCO Panoptic Segmentation 比赛工作介绍；最后对全景分割当前研究进行总结与分析。

任务与前沿进展解读全景分割任务，从任务目标上可以分为object instance segmentation 子任务与 stuff segmentation 子任务。

计算机EI收录的外文期刊

/bbs/read.php?tid=3163计算机方面EI收录的外文期刊( 有“*”是同时被《EI》收录的期刊)1、738B0006 ISSN 0018-8646 IF：2、560 “*”IBM Journal of Research and Development. 《国际商用机器公司研究与开发杂志》，1957. 4/yr. IBM Corp.Old Orchard Rd, Armonk, NY, 10504.http://elib.cs.sfu.ca/Collections/CMPT/cs-journals/P-IBM/J-IBM-JRD.html 2、738B0008-1 ISSN 0004-5411 IF：1、078 “*”Journal of the Association for Computiong Machinery. 《美国计算机学会志》，4/yr. Association for Computing Machinery, 1515Broadway, 17th FL., New York, NY 10036-5701, USATel: 212 869 7440Fax: 212 944 1318/jacm3、738B0008-2 ISSN 0001-0782 IF：2、238 “*”Communications of the ACM. 《美国计算机学会通讯》，1958. 12/yr.Association for Computing Machinery. 1515 Broadway, 17th FL.,New York, NY 10036-5701, USA.Tel: 212 869 7440/jacm4、738B0012 ISSN 0022-0000 IF：0、661 “*”Journal of Computer and System Sciences. 《计算机与系统科学杂志》，1967. 6/yr. 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V., Trade Relations Department,Po Box 211, 1000 AE Amsterdam, The Netherlands.Tel: 31 20 5153210E-mail: ********************/inca/publications/store/5/2/5/4/4/3/index.htthttp://www.elsevier.nl59、738LB128 ISSN 1384-5810 IF：1、407Data Mining and Knowledge Discovery. 《数据挖掘与知识发现》，1997.4/yr. Kluwer Academic Publishers, Journals Department, Distribution Centre, Po Box 322, 3300 AH Dordrecht, The Netherlands.Fax: 31 78 6546474E-mail: *****************60、738LE051 ISSN 0010-485X IF：0、667 “*”Computing. (Text in English). 《计算》，8/yr. Springer-VerlagWien, Sachsenplatz 4-6, Postfach 89, A-1201 Wien, Austria.Fax: (0043/1) 3 30 24 2661、738 ISSN 0004-5411 IF：1、078Journal of the ACM. 《美国计算机学会志》，4/yr.Assoc Computing Machinery, 1515 Broadway, New York, NY, 10036./jacm/62、738 ISSN 0018-9162 IF：1、062Computer. 《IEEE计算机杂志》，12/yr.IEEE Computer Soc, 10662 Los Vaqueros Circle,Po Box 3014, Los Alamitos, CA, 90720-1314.二、《EI》收录的外文期刊：1、738B0029-1 ISSN 1049-9652CVGIP：Graphical Models and Image Processing. 《计算机视觉、图示与图像处理：制图模型与图像处理》，1969. 6/yr. Academic Press, Inc.,Journal Subscription Fulfillment Dept., 6277 Sea Harbor Drive,Orlando, FL 32887-4900, USA.Fax: 407-363-96612、738B0029-2 ISSN 1077-3169Graphical Models and Image Processing. 《制图模型与图像处理》，1969.6/yr. Academic Press Inc., USA.Editors-in-Chief: Norman I. Badler and Rama Chellappa.E-mail: ***************/newjour/g/mag02304.html(as CVGIP: Graphical Models and Image Processing. 1049-9652)3、738B0052 ISSN 0011-6963Datamation. 《数据处理》，1955. 24/yr.275 Washington St., Newton, MA 02158, USA.Fax: 303-398-7691.4、738B0067 ISSN 0010-4566Computer Design. 《计算机设计》，1962. 12/yr. Computer Design,Circulation Department, Box 3466, Tulsa, OK 74101, USA.5、738B0079 ISSN 0018-8670IBM Systems Journal. 《国际商用机器公司系统杂志》，1962. 4/yr.International Busimess Machines Corp., USA. Editor: Cene Hofinagle.E-mail: *******************.com/newjour/i/msg02405.html6、738B0100 ISSN 0037-5497Simulation. 《仿真》，1963. 12/yr. Society for Computer Simulation,Box 17900, San Diego, CA 92117, USA.Editor:Vice-President, SCS Publications, Robert Judd, PhD, Ohio University.E-mail: *****************//pubs/siminfo.html7、738B0223 ISSN 0882-1666Systems and Computers in Japan. 《日本系统与计算机》，1970. 14/yr. 1229. John Wiley & Sons, Inc., P. O. 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Technomic Publishing Co., Inc.,851 New Holland Ave., Box 3535, Lancaster, PA 17604, USA.Fax: 717-295-453829、738B0702 ISSN 1043-6464Journal of End User Computing. 《最后用户计算杂志》，1989. 4/yr.112. 00/USD Idea Group Publishing, Olde Liberty Square, Suite 230, 4811 Jonestown Rd., Harrisburg, PA 17109, USA.Edit: Information Resources Management Association.30、738B0736 ISSN 1050-1827International Journal of Microwave and Millimeter-Wave Computer-Aided Engineering. 《国际微波与毫米波计算机辅助工程杂志》，1991. 4/yr.John Wiley & Sons, Inc., P. O. Box 836, Bound Brook, NJ 08805, USA.Fax: 212-850-608831、738B0741 ISSN 1049 3301ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation. 《美国计算机学会模型建立与计算机仿真汇刊》，1991. 4/yr. Association forComputing Machinery, P. O. Box 12105, Church StreetStation, New York, NY 10249, USA.Fax: 212-944-131832、738B0766 ISSN 0748-0016Personal Engineering and Instrumentation News. 《个人计算机工程与设备新闻》，1984. 12/yr. PEC Inc., Sales Office,Box 152, Pine Brook, NJ 07058, USA.Fax: 201-808-016733、738B0778 ISSN 0228-6203International Journal of Modeling & Simulation. 《国际模式与仿真杂志》，1981. 4/yr. IASTED,P. O. Box 2481, Anaheim, CA 92814-2481, USA.34、738B0779 ISSN 1058-9244Scientific Programming: Tools & Techniques. 《科学程序设计》，1991.4/yr.John Wiley & Sons, Inc., P. O. Box 836,Bound Brook, NJ 08805, USA.Fax: 212-850-608835、738B0782 ISSN 0824-7935Computational Intelligence. 《计算智能》，1985. 4/yr.Blackwell Scientific Publications, Inc., Three Cambridge Center,Cambridge, MA 02142, USA.36、738B0826Winter Simulation Conference Proceedings. 《冬季仿真会议录》，1/yr.125. 00/USD Society for Computer Simulation,Box 17900, San Diego, CA 92117, USA.37、738B0851 ISSN 1064-7570Journal of Network and Systems Management. 《网络与系统管理杂志》，1993. 4/yr. Plenum Publishing Corp.,233 Spring St., New York, NY10013-1578, USA.Fax: 212-807-104738、738B0918 ISSN 1042-0711Mainframe Computing. 《主机计算》，1988. 12/yr.E-mail: *****************39、738C0005 ISSN 0010-4531Computer Bulletin. 《计算机通报》，4/yr. The British Computer Society1 Sanfrod Street Swindon SN1 1HJ, UK40、738C0011 ISSN 1351-3249Natural Language Engineering. 《自然语言工程》，1995. 4/yr.Cambridge University Press,UK/newjour/n/msg02371.html41、738C0017 ISSN 0305-0548Computers & Operations Research. 《计算机与运筹学》，1974. 8/yr.Editor: Jesus R. Arralejo Faculatad de Matematics,Dept de Estadistica e I. O., Universidad Complutense de Madrid,Madrid 28040, Spain.Editor: Samuel J. Raff, 8312 Snug Hill Lane, Potomac, MD 20854, USA.E-mail: *******************.ukhttp://www.elsevier.nl/inca/publications/store/3/0/0/42、738C0018 ISSN 0038-0644Software: Practice & Experience. 《软件；实践与经验》，1974. 15/yr.575. 00/USD John Wiley & Sons Ltd.,1 Oklands Way, Bognor Regis, West Sussex P. 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计算机英语常用语词汇表

计算机英语常用语词汇表作者: 日期:计算机英语常用术语、词汇表Computer Vocabulary In Com mon Use一、硬件类(Hardware)二、软件类(Software)三、网络类(Network)四、其它CPU(Ce nter Processor Un it) 中央处理单元main board 主板RAM(random access memory)随机存储器(内存)ROM(Read Only Memory)只读存储器Floppy Disk 软盘Hard Disk 硬盘CD-ROM光盘驱动器(光驱) monitor监视器keyboard键盘mouse鼠标chip芯片CD-R光盘刻录机HUB集线器Modem= MOdulator-DEModulator 调制解调器P-P(Plug and Play)即插即用UPS(Uninterruptable Power Supply)不间断电源BIOS(Basic-i nput-OutputSystem)基本输入输岀系统CMOS(ComplementaryMetal-Oxide-Semico nductor)互补金属氧化物半导体unin stall 卸载操作系统办公自动化edit编辑cut剪切delete删除find查找replace 替换redo重做license许可(证) next下一步folder文件夹目的文件夹click点击doubleclick 双击right click 右击settings 设置update 更新release发布data数据data base数据库DBMS(Data Base Man ege System) 库管理系统view视图insert插入object 对象configurationcomma nd 命令document attribute 属性servicepack 服务补丁Demo演示exception 异常previous 前一个row列text文本size大小in terface界面access访问active激活计算机语言GUI(graphical user interfaces ) 图形用户界面template模版pagesetup页面设置password 口令code密码print preview打印预览zoom in 放大zoom out 缩小pan 漫游cruise 漫游full screen 全屏tool bar 工具条status bar状态条ruler标尺table 表paragraph 段落symbol符号style风格execute 执行graphics 图形image图像Unix用于服务器的一种操作系统Mac OS苹果公司开发的操作系统OO(Object-Oriented)面向对象virus病毒file文件open 打开colse 关闭exit退岀clear清除Client/Server客户机/服务器ATM( Asy nchro nousTransfer Mode)异步传输模式Windows NT微软公司的网络操作系统In ter net互联网WWW(World Wide Web) 万维网protocol协议HTTP超文本传输协议FTP文件传输协议Browser浏览器homepage主页Webpage网页website 网站URL在In ter net的WWW 服务程序上用于指定信息位置的表示方法Online在线Email电子邮件ICQ网上寻呼Firewall防火墙Gateway 网关HTML超文本标识语言hypertext超文本hyperlink超级链接IP(Address)互联网协议(地址)Search Engine搜索引擎TCP/IP用于网络的一组通讯协议Tel net远程登录IE(Internet Explorer)探索者(微软公司的网络浏览器)Navigator弓I航者(网景公司的浏览器)multimedia 多媒体ISO国际标准化组织ANSI美国国家标准协会able能active file活动文件add watch添加监视点all files所有文件all rights reserved 所有的权力保留altdirlst切换目录格式and fix a much wide rrange of disk problems并能够解决更大范围内的磁盘问题and other in formatio n 以及其它的信息archive file attribute 归档文件属性assign to指定至U auto an swer 自动应答autodetect自动检测auto i ndent自动缩进autosave 自动存储available on volume 该盘剩余空间bad comma nd 命令错bad comma nd or file n ame 命令或文件名错batch parameters 批处理参数bin ary file二进制文件binaryfiles二进制文件setup安装wizzard 向导OS(Operati on Systrem) OA(Office AutoMatio n) exit退岀copy复制paste粘贴select选择select all 全选undo撤消program 程序back前一步finish结束Desti nati onFolderuser用户数据配置文档电源自检程序POST(power-o n-self-test) cursor光标icon图标option pack 功能补丁short cut快捷方式debug调试column行restart重新启动font字体scale比例function 函数manual指南computer language menu菜单new新建save保存default 默认WAN广域网LAN局域网borla nd intern ati onal borla nd 国际公司bottom margin 页下空白b ydate按日期by exte nsion 按扩展名by name按名称by tesfree 字节空闲calls tack调用栈case sen sitive 区分大小写causes prompt into con firm you want to over writean要求岀现确认提示，在你想覆盖一个central point software inc central point 软件股份公司cha nge directory 更换目录change drive 改变驱动器cha nge n ame 更改名称character set 字符集checking for 正在检查checks a disk and displays a status report检查磁盘并显示一个状态报告cha nge drive path 改变盘/ 路径china中国choose one of the follow in 从下列中选一项clear all全部清除clearall break points 清除所有断点clears an attribute 清除属性clears comma nd history 清除命令历史clears creen 清除屏幕close all关闭所有文件code gen erati on 代码生成color palette 彩色调色板comma nd line 命令行comma ndprompt 命令提示符compressed file 压缩文件con figures a harddisk for use with msdos配置硬盘，以为MS-DOS所用conven ti onal memory 常规内存copies directories and subdirectories except empty ones 拷贝目录和子目录，空的除外copies files with the archive attribute set 拷贝设置了归档属性的文件copies one or more files to another location 把文件拷贝或搬移至另一地方copies the contents of one floppydisk to an other把一个软盘的内容拷贝到另一个软盘上copy diskette 复制磁盘copy right c 版权(c create dos partition or logica ldos drive 创建DOS分区或逻辑DOS驱动器create extended dos partition 仓U建扩展DOS分区create logical dos drives in the exte ndeddos partition在扩展DOS分区中创建逻辑DOS驱动器create primary dos partition 仓U建DOS 主分区creates a directory 仓U建一个目录creates changes or deletes the volume labelof a disk创建,改变或删除磁盘的卷标curre nt file当前文件curre nt fixed disk drive 当前硬盘驱动器curre nt setti ngs 当前设置curre nt time 当前时间cursor positi on 光标位置defrag整理碎片dele删去delete partiti on or logical dos drive 删除分区或逻辑DOS驱动器deletes a directory and all the subdirectoriesand files in it 删除一个目录和所有的子目录及其中的所有文件deltree删除树device driver设备驱动程序dialog box 对话栏directi on keys 方向键directly 直接地directory list argume nt 目录显示变量directory of 目录清单directory structure 目录结构disk access 磁盘存取diskcopy 磁盘拷贝disk services copy compare find ren ameverify view edit map locate n itialize 磁盘服务功能：C拷贝O比较F搜索R改卷名V校验浏览E编缉M图L找文件N 格式化disk space 磁盘空间display file 显示文件display opti ons 显示选项display partiti on inF ORMati on 显示分区信息displays files in specified directory and allsubdirectories 显示指定目录和所有目录下的文件displays files with specified attributes 显示指定属性的文件displays or changes file attributes 显示或改变文件属性displays or sets the date 显示或设备日期displays setup scree ns in mono chrome instead of color以单色而非彩色显示安装屏信息displays the amount of used and freememory in your system 显示系统中已用和未用的内存数量displays the full path and n ame of every fileon the disk显示磁盘上所有文件的完整路径和名称displays the name of or changes the current directory 显示或改变当前目录doctor 医生doesn 不does n't cha nge the attribute 不要改变属性dos shell DOS 外壳double click 双击do you want to display the logical driveinFORMation y/n你想显示逻辑驱动器信息吗(y/n)?drive letter驱动器名edit menu 编辑选单ems memory ems 内存end of file 文件尾end of line 行尾en ter choice 输入选择entire disk 转换磁盘en vir onment variable环境变量esc计算机上的Esc按键everyfile and subdirectory 所有的文件和子目录existi ng desti nati on file 已存在的目录文件时expa nded memory 扩充内存expand tabs 扩充标签explicitly 明确地fastest最快的fat file system fat 文件系统fdisk options fdisk 选项file attributes 文件属性file FORMat文件格式file functions 文件功能files election 文件选择file selecti on argume nt 文件选择变元files in文件在files in subdir 子目录中文件files listed列岀文件file spec文件说明file specificati on 文件标识files selected 选中文件findfile文件查寻fixed disk 硬盘fixed disk setup program 硬盘安装程序fixes errors on the disk 解决磁盘错误floppy disk 软盘FORMat diskette 格式化磁盘FORMats a disk for use with msdos 格式化用于MS-DOS的磁盘FORM feed 进纸free memory 闲置内存full screen 全屏幕fun cti on procedure 函数过程graphical图解的graphics library 图形库group directories first 先显示目录组han gup 挂断harddisk 硬盘hardware detecti on 硬件检测has been已经helpfile帮助文件help index 帮助索引helpi n FORMatio n 帮助信息help path帮助路径help screen 帮助屏help text帮助说明help topics帮助主题help window 帮助窗口hidden file隐含文件hidden file attribute 隐含文件属性hidden files 隐含文件how to 操作方式ignore case 忽略大小写in both conven ti onal and upper memory 在常规和上位内存in correct dos 不正确的DOS in correct dosversion DOS 版本不正确in dicates a bi nary file 表示是一个二进制文件indicates an ascii text file 表示是一个ascii 文本文件in sert mode 插入方式in stead of using chkdsk try using scandisk 请用scandisk,不要用chkdsk in use在使用in valid directory 无效的目录is 是k bytes 千字节keyboard type 键盘类型label disk标注磁盘laptop膝上largest executable program 最大可执行程序largest memory block available 最大内存块可用left handed左手习惯left margin 左边界line number 行号line numbers 行号line spac ing 行间距list by files in sorted order 按指定顺序显示文件list file列表文件list of清单locate file文件定位look at查看lookup查找macro n ame 宏名字make directory 仓U建目录memory info 内存信息memory model 内存模式menu bar菜单条menu comma nd 菜单命令menus菜单message wi ndow 信息窗口microsoft微软microsoft an tivirus 微软反病毒软件microsoft corporati on 微软公司mini小的modem setup调制解调器安装module name 模块名mon itor mode 监控状态mono chrome mon itor 单色监视器movet o 移至multi 多new data 新建数据newer更新的new file新文件new name 新名称new wi ndow 新建窗口norton美国NOROTN 公司no stack 栈未定义n ote use deltree cautiously 注意:小心使用deltreeon line help 联机求助opti on ally可选择地or 或page frame 页面page length 页长pauses after each scree n ful of inFORMation在显示每屏信息后暂停一下pctools pc 工具postscript 附言prefixmeaning not 前缀意即"不prefix to reverseorder 反向显示的前缀preset switches byprefixing any switch with hyphe n forexample w 用前缀和放在短横线-后的开关（例如/-w）预置开关press a key to resume 按一键继续press any key for file functions 敲任意键执行文件功能press en ter to keep the same date 敲回车以保持相同的日期press en ter to keep the same time 敲回车以保持相同的时间press esc to continue 敲esc 继续pressescto exit 敲<esc> 键退岀press esc to exitfdisk 敲esc 退岀fdisk press esc to returnto fdisk options 敲esc返回fdisk选项previously 在以前printall全部打印printdevice 打印设备printer port 打印机端口processes files in all directories in thespecified path在指定的路径下处理所有目录下的文件program file 程序文件program ming en vir onment 程序设计环境prompts you before creati ng eachdestination file在创建每个目标文件时提醒你prompts you to press a key before copying在拷贝前提示你敲一下键pulldown 下拉pulldow n menus 下拉式选单quick FORMat 快速格式化quickview 快速查看read only file 只读文件read only file attribute 只读文件属性read only files 只读文件read only mode 只读方式redial重拨repeat last find 重复上次查找report file报表文件resize调整大小respectively 分另V地right marg in 右边距root directory 根目录runs debug a programtesting and editing tool运行debug,它是一个测试和编辑工具run time error 运行时岀错save all全部保存save as 另存为scan disk磁盘扫描程序sca ndisk can reliably detect sca ndisk 可以可靠地发现scree n colors 屏幕色彩scree n opti ons 屏幕任选项screen saver 屏幕暂存器screen savers 屏幕保护程序screen size 屏幕大小scroll bars 翻卷栏scroll lock off滚屏已锁定search for 搜索sectors per track 每道扇区数select group 选定组selection bar 选择栏set active partiti on 设置活动分区setup opti ons 安装选项short cut keys 快捷键show clipboard 显示剪贴板single side 单面size move 大小/移动sort help S排序H帮助sort order 顺序special services directory maintenance 特殊服务功能：D目录维护specifies drive directory an dor files to list 指定要列出的驱动器，目录,和文件specifies that you want to cha nge to the pare nt directory 指定你想把父目录作为当前目录specifies the directory an dor file n ame for the new file 指定新文件的目录或文件名specifies the file or files to be copied 扌旨定要拷贝的文件stack overflow 栈溢岀sta nd alone 独立的startup opti ons 启动选项status line 状态行step over 单步summary of 摘要信息suppresses prompti ng to con firm you wantto overwrite an 取消确认提示，在你想覆盖一个swap file 交换文件switches maybe preset in the dircmdenvironment variable 开关可在dircmd 环境变量中设置switch to切换到sync同步system file系统文件system files 系统文件system info 系统信息system inF ORMation 系统信息程序table of contents 目录termi nal emulati on 终端仿真termi nal sett ings 终端设置test file测试文件test file parameters 测试文件参数the active window 激活窗口the switch/y maybe preset in the copycmden viro nment variable /y 开关可以在copycmd环境变量中预置the two floppy disks must be the same type两个软磁盘必须是同种类型的this maybe over ridden with -y on thecomma nd line 在命令行输入/-y 可以使之无效toggle breakpo int 切换断点to msdos 转到MS-DOS top margin 页面顶栏turn off 关闭type cd drive to display the current directoryin the specified drive 键入cd 驱动器:显示指定驱动器的当前目录type cd with out parameters to display thecurre nt drive and directory 键入无参数的cd以显示当前驱动器的当前目录type date without parameters to display thecurre nt date sett ing and 键入无参数的date，显示当前日期设置和unmark取消标记unselect取消选择uses bare FORMat 使用简洁方式uses lowercase 使用小写uses wide list FORMat 使用宽行显示usinghelp使用帮助verbosely 冗长地verifies that new files are writte ncorrectly校验新文件是否正确写入了video mode 显示方式view win dow 内容浏览viruses 病毒vision 景象vollabel 卷标volumelabel 卷标volumeserial n umberis 卷序号是wi ndows help wi ndows 帮助word wrap 整字换行worki ng directory 正在工作的目录worm 蠕虫write mode 写方式write to 写至Uxms memory 扩充内存youmay 你可以我把网络安全方面的专业词汇整理了一下，虽然大多是乱谈，但初衷在于初学者能更好的了解这些词汇。

基于局部二值模式的抽象绘画方向检测

第３８卷第４期计算机应用与软件Ｖｏｌ３８Ｎｏ．４２０２１年４月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＡｐｒ．２０２１基于局部二值模式的抽象绘画方向检测白茹意　郭小英　耿海军　贾春花（山西大学软件学院　山西太原０３００１３）收稿日期：２０１９－０９－０９。

国家自然科学青年基金项目（６１６０３２２８）。

白茹意，讲师，主研领域：图像处理，情感计算。

郭小英，副教授。

耿海军，讲师。

贾春花，讲师。

摘　要抽象画图像的自动方向检测由于其内容的含蓄性与自然图像相比会比较困难。

为了提高抽象画图像方向自动检测的准确率，将每一幅绘画图像逆时针旋转四个角度（０°，９０°，１８０°，２７０°），提取四幅图像的非旋转不变等价局部二值模式（ｎｒｉｕｎｉｆｏｒｍＬＢＰ）描述符作为特征，通过ＡｄａＢｏｏｓｔ算法进行自动方向检测，将绘画分为“向上”和“不向上”两类。

实验结果表明，该方法能有效提高抽象画图像方向自动检测的准确率，也为抽象绘画图像研究提供了一个新的研究视角。

关键词抽象绘画　非旋转不变等价ＬＢＰ　ＡｄａＢｏｏｓｔ　方向检测中图分类号　ＴＰ３文献标志码　ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２１．０４．０３９ＯＲＩＥＮＴＡＴＩＯＮＤＥＴＥＣＴＩＯＮＯＦＡＢＳＴＲＡＣＴＰＡＩＮＴＩＮＧＢＡＳＥＤＯＮＬＯＣＡＬＢＩＮＡＲＹＰＡＴＴＥＲＮＢａｉＲｕｙｉ　ＧｕｏＸｉａｏｙｉｎｇ　ＧｅｎｇＨａｉｊｕｎ　ＪｉａＣｈｕｎｈｕａ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００１３，Ｓｈａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＡｕｔｏｍａｔｉｃｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆａｂｓｔｒａｃｔｐａｉｎｔｉｎｇｉｓｍｏｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｎａｔｕｒａｌｉｍａｇｅｓｄｕｅｔｏｉｍｐｌｉｃｉｔｃｏｎｔｅｎｔ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎａｂｓｔｒａｃｔｐａｉｎｔｉｎｇ，ｅａｃｈｐａｉｎｔｉｎｇｗａｓｒｏｔａｔｅｄｃｏｕｎｔｅｒｃｌｏｃｋｗｉｓｅ（０°，９０°，１８０°，２７０°）ｔｏｇｅｔｆｏｕｒｐａｉｎｔｉｎｇｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｓ．ＷｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｎｏｎｒｏｔａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉａｎｔａｎｄｕｎｉｆｏｒｍＬＢＰ（ｎｒｉｕｎｉｆｏｒｍＬＢＰ）ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒａｓｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄａｄｏｐｔｅｄＡｄａＢｏｏｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ｔｈｅａｂｓｔｒａｃｔｐａｉｎｔｉｎｇｗａｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏ“ｕｐ”ａｎｄ“ｎｏｎｕｐ”．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆａｂｓｔｒａｃｔｐａｉｎｔｉｎｇ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｏｕｒｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎａｌｓｏｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｆｏｒｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆａｂｓｔｒａｃｔｐａｉｎｔｉｎｇｉｍａｇｅ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＡｂｓｔｒａｃｔｐａｉｎｔｉｎｇｓ　ＮｒｉｕｎｉｆｏｒｍＬＢＰ　ＡｄａＢｏｏｓｔ　Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ０　引　言抽象绘画是由绘画者通过其主观思想，用点、线、面、颜色、肌理的组合视觉形式来表达的，通常被理解为不描述自然的艺术［１］。

基于空间目标ISAR图像的属性散射中心特征提取方法

估计值 (xˆ, yˆ) 。
4. 令幅度 A 1,将位置参数估计值 (xˆ, yˆ) 及 5 个参数值代入到简化的属性散射中心模型中，
2 空间目标典型结构 ISAR 图像特性分析(Characteristics Analysis of The
Space Target Typical Structure ISAR Image)
空间轨道目标为了满足对地面、海域或特定空域的持续侦察监视及通信需要，其在进行结构设计时一般需要遵循一定的内部规律约束。以常见的空间卫星目标为例，一个典型的空间卫星目标主要包括本体、太阳能帆板、天线 3 大类部件。其中卫星的本体主要采用紧致的外形结构，如圆柱体、四面体、多面柱体等柱状体结构；卫星的太阳能电池板多采用平板外形；天线则主要有口径面状、杆状及喇叭状等。
Ei ( f ,;i )
Ai

jf fc
i

exp

j4 c
f
(xi cos
yi
sin

)
(1)

sinc

2 c
f
Li
sin(

i'
)

exp(2
f i sin)
式中， Ei 是单个属性散射中心的后向散射回波， f 为雷达发射电磁波的频率，为方位角， c 为光
表 1 五种典型散射结构的值

散射类型
－1
角绕射
－1／2
边缘绕射
0
双曲表面反射、点状目标反射
1／2
单曲表面反射
1
平板反射、二面角反射
由表 1 可知，对于不同散射结构，参数取不同的值，因此从 ISAR 图像提取散射点并准确估计参数值有助于目标的识别。

supermap iobjects java处理正射影像的例子 -回复

supermap iobjects java处理正射影像的例子-回复SuperMap iObjects是一款强大的地理信息系统（GIS）开发平台，提供了丰富的功能和工具，用于处理和管理地理数据。

其中，使用Java语言进行正射影像处理是其重要的应用之一。

本文将一步一步详细介绍如何使用SuperMap iObjects Java处理正射影像。

第一步：环境准备在开始处理正射影像之前，我们首先需要准备好开发环境。

首先，确保已经安装了Java Development Kit（JDK），以及SuperMap iObjects Java开发包。

其次，需要一张正射影像数据作为处理的对象。

可以从SuperMap官网、云服务或其他GIS数据提供商处获取合适的数据。

第二步：导入SuperMap iObjects库使用Java进行正射影像处理，我们需要将SuperMap iObjects库导入到项目中。

在Java开发环境中，选择项目并右击，然后选择“Properties”->“Java Build Path”。

在“Libraries”选项卡中，点击“Add External JARs”按钮，选择SuperMap iObjects Java库所在的路径，并将其导入项目。

第三步：加载正射影像数据在Java中使用SuperMap iObjects处理正射影像时，首先需要加载正射影像数据。

下面的代码片段演示了如何加载一幅正射影像数据：javaimport com.supermap.data.*;public class OrthophotoProcessing {public static void main(String[] args){初始化SuperMap iObjects引擎Environment.initialization();打开工作空间Workspace workspace = new Workspace();workspace.open("D:\\data\\workspace.smwu");打开数据源Datasource datasource =workspace.getDatasources().open("D:\\data\\datasource.udb");获取影像数据集Dataset dataset =datasource.getDatasets().get("orthophoto");加载影像数据集Layer layer = workspace.getLayers().add(dataset, true);}}在上述代码中，首先需要初始化SuperMap iObjects引擎。

面向对象图形数据库技术的实现

面向对象图形数据库技术的实现
金雷;陈和平;朱冬梅
【期刊名称】《图学学报》
【年(卷),期】2000(021)001
【摘要】结合实例介绍了一种基于图形的面向对象数据库管理系统OODBMS(Object Oriented Database Management Systems)的设计.同时介绍了OODBMS的结构和功能以及用DELPHI语言进行实现.
【总页数】6页(P105-110)
【作者】金雷;陈和平;朱冬梅
【作者单位】华中理工大学;华中理工大学;华中理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.面向对象的二维图形符号编辑软件的设计与实现 [J], 李洪洋;崔隽;何宁
2.面向对象三维图形引擎的设计与实现 [J], 邱航;陈雷霆
3.面向对象的知识库系统结合数据库技术的实现 [J], 高曙;陈定方
4.面向对象的测井图形系统设计和实现 [J], 易觉非
5.面向对象三维图形引擎的设计与实现分析 [J], 庞富江
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一种用于彩色图象量化的快速聚类算法

一种用于彩色图象量化的快速聚类算法
凌玲
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2001(006)008
【摘要】为了对彩色图象进行有效地压缩处理,提出了一种基于模式识别技术的图象量化新算法(FSCAMMD),该算法首先把彩色图象中的颜色样本归为一类,并采用最大频度与类内最小距离最大相结合的方法选取初始类代表点--初始值优选法;然后采用欧氏距离聚类准则及重心法,求得新聚类域中心的向量值,从而得到了令人满意的量化效果.该算法不仅克服了SCA算法对聚类中心初始值选取的不足,较大幅度地减少了彩色图象量化后的总方差以及颜色失真度,而且较好地解决了重建彩色图象的整体层次与局部细节之间的矛盾,其量化效果优于SCA和其他一些聚类量化算法.
【总页数】4页(P771-774)
【作者】凌玲
【作者单位】广东工业大学工程与计算机图学教研室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种用于数字图象传感器的彩色插值算法 [J], 刘晓松;杨新;文俊;汪进
2.一种使用向量量化及加权技术提高彩色图象显示质量的新算法 [J], 赵德彬;张世
斌
3.一种用于二值图象分割的快速聚类算法 [J], 杨威;张田文;师海峰
4.彩色图像量化的一种新聚类算法 [J], 凌玲;凌卫新
5.一种基于聚类算法的自适应图象矢量量化方法 [J], 谈文蓉;刘田
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计算机远程图像清晰度处理可视化软件设计与应用

计算机远程图像清晰度处理可视化软件设计与应用包冬梅【摘要】A visualization software based on modified constrained least square principle is proposed to perform the defini-tion processing for the remote blurred image. The improved constrained least square method is used to deblur the image. On the basis of the random of image and noise,an estimation function is searched to make the statistical error minimum,and per-formed with deconvolution operation to regulate the generated matrix. The cyclic matrix decomposition technology is adopted to acquire the regulated deblurred image. The improved Retinex filtering algorithm is employed for image enhancement,by which the deblurred image is conducted with Gaussian smoothing to obtain the brightness image and get the reflectance image according to the characteristics of brightness image and reflectance image. The Gaussian convolution function is used to carry out the local treatment for the deblurred image to get the definite image with good dynamic range compression. The experimental results show that the method can realize the definition processing of remote image.%提出基于改进约束最小二乘原理的可视化软件对远程模糊图像进行清晰化处理.首先,利用改进约束最小二乘法对图像进行去模糊处理,基于图像和噪声的随机性,寻找一个使统计误差达到最小的估计函数,进行反卷积运算后将生成的矩阵规则化,运用循环矩阵分解技术获取规则化后的去模糊图像;其次,利用改进Retinex滤波算法对图像采取增强处理,基于图像分为亮度图像和反射图像的特性,通过运用改进图像增强法对去模糊图像进行高斯平滑获取亮度图像后,即可获得反射图像;最后,采用高斯卷积函数对去模糊图像进行局部处理后可获得动态范围压缩良好的清晰图像.实验结果证明,通过运用该方法对远程图像实现了清晰化处理.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)019【总页数】4页(P98-101)【关键词】改进约束最小二乘算法;远程图像;清晰化处理;Retinex图像增强算法【作者】包冬梅【作者单位】呼伦贝尔学院计算机科学与技术学院,内蒙古呼伦贝尔 021008【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP391Abstract：A visualization software based on modified constrained least square principle is proposed to perform the defini⁃tion processing for the remote blurred image.The improved constrained least square method is used to deblur the image.On the basis of the random of image and noise，an estimation function is searched to make the statistical error minimum，and per⁃formed with deconvolution operation to regulate the generated matrix.The cyclic matrix decomposition technology is adopted to acquire the regulated deblurred image.The improved Retinex filtering algorithm is employed for image enhancement，by which the deblurred image is conducted with Gaussian smoothing to obtain the brightness image andget the reflectance image according to the characteristics of brightness image and reflectance image.The Gaussian convolution function is used to carry out the local treatment for the deblurred image to get the definite image with good dynamic range compression.The experimental results show that the method can realize the definition processing of remote image.Keywords：improved constrained least square method；remote image；definition processing；Retinex image enhancement algorithm人类收集外界信息的主要途径就是图像信息的获取[1]，研究表明，通过人眼获得图像信息约占人们获取信息总量的70%。

数字图像分割-迭代法

目录摘要 (2)1 原理与实现 (3)1.1图像分割的概述............................................................................. 错误！未定义书签。

1.2 阈值分割的基本原理 (2)1.3 阈值分割方法的分类 (3)2 程序设计 (6)2.1 主程序............................................................................................ 错误！未定义书签。

2.2 OTSU .............................................................................................. 错误！未定义书签。

2.3 全局阈值........................................................................................ 错误！未定义书签。

2.4 迭代法............................................................................................ 错误！未定义书签。

3结果与分析.. (11)4 心得体会................................................................................................... 错误！未定义书签。

参考文献....................................................................................................... 错误！未定义书签。

一种新的基于SOM的数据可视化算法_邵超

G N SO M[ 8] :pk(t +1)= pk(t)+
a(t)bvk(t )(pv(t )-pk(t)), ACSO M[ 9] :pk(t +1)= pk(t)+
(4)
ΔDist k(t +1)(pv(t)- pk(t )),
射到低维空间中 , 尽可能保持数据间的某种关系不变 , 如 PCA (principal component analysis), MDS[ 5 , 6] (multi-dimensional scaling ), SOM[ 7～ 11] (self-organizing map), ISOMAP[ 12] , LLE[ 13] (locally linear embedding), Laplacian eigenmap[ 14] 等.相比而言 , 降维映射方法能更好地展现数据的结构 , 本文提出的方法就属于这
Key words data visualization ;SOM ;MDS ;Himberg' s contraction model ;posit ion-adjustable SOM ;DPSO M
摘要 SOM(self-o rganizing map)所具有的拓扑保持特性使之可用来对高维数据进行低维展现 , 但由于数据间的距离信息在映射到低维空间中固定有序的神经元上时被丢掉了 , 因此数据的结构通常是被扭曲了的.为了更自然地展现数据的结构 , 提出了一种新的基于 SOM 的数据可视化算法 ———DPSOM (dist ance-preserving SOM), 它能够按照相应的距离信息对神经元的位置进行自适应调节 , 从而实现了对数据间距离信息的直观展现.特别地 , 该算法还能自动避免神经元的过度收缩问题 , 从而极大地提高了算法的可控性和数据可视化的质量.

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I. Nevernov et aLlImage and Vision Computing I4 (1996) 435-443
resulting data will be stored in a separate file, and the only possibility to refer to primary data will be to give a textual reference. 3. The elaboration history and intermediate processing results are lost immediately after execution. Saving them in distinct files does not usually help, because cross-references cannot be specified. In other words, it is difficult to find the primary data when looking at a final result. Existing SPM data elaboration programs, although well equipped with specified data elaboration procedures, do not allow a systematic and easy data management. Finally, to present the elaborated information in a clear and complete way, the user has to incorporate images or graphs (presented in one of the standard graphics formats) with some text (formatted by a certain word processing software application). To modify data presentation, the user is forced to return to primary data and to repeat the image elaboration cycle. The object-oriented data structure developed by our group provides a solution which can drastically improve the efficiency and quality of SPM data processing by utilising compound document programming technology [2]. Such technologies are under development for various platforms like Microsoft’ (OLE), Apple2 (Opendoc), Next (OpenStep) and UNIX3 (CORBA). The wide presence of compound document methodologies under different platforms ensures a big generality of the proposed data model, which can be indifferently implemented in any of the aforementioned operating environments. To check the validity of the proposed data model, we have implemented a PC version of it under the Microsoft Windows environment, using Microsoft Visual C++ [3]. Its user friendliness was tested directly by SPM users. Our aim, however, is to present the data management philosophy, which can be applied to any other environment supporting compound documents. In the following sections, the names of some standard classes from the Microsoft MFC Class Library will be given in brackets as a practical example.
could be useful for some other research fields, allowing the integration of a huge amount of composite data.
Keywords: Raster image processing; Object-oriented
programming; Microscopy; Scanning probe microscopy
1. Introduction: scanning probe microscopy and related data types
Scanning Probe Microscopy @PM) is a modern method of surface science (Nobel prize in physics, 1987) that allows one to obtain a three-dimensional relief of surface at a resolution ranging from lop6 to lo-” m [l]. SPM methods are generically based upon the local interaction of a very sharp probe with the sample surface, localised within an area of atomic dimensions ( 10e9- lo-” m). In general, SPM systems are equipped with a three-dimensional mover, in order to shift the sensing probe horizontally on the sample surface plane and to follow the corrugations. The monitoring of the vertical motion of the probe while maintaining a fixed interaction between probe and sample (i.e. electrons current with STM, force with AFM) results in the detection of the surface profile. It is usually presented as a raster image, where pixel indices represent lateral coordinates and point values the relative height. This is the first type of SPM data. A second kind of SPM data is a two-dimensional (2D) graph, representing, for instance, a cross-section of the acquired raster image. Besides these two types of data (raster image and graph), we also have to consider numerical and text data, describing every image acquisition. Summarising, we have four main data types (raster image, graph, numerical and text data) with different 0262~8856/96/$15.00 0 1996 Elsevier Science B.V. All rights reserved
SSDI 0262-8856(95)01069-6
information contents, which come together and must be conserved during the whole cycle of data elaboration. Generally, SPM users utilise software which comes with commercially available SPMs (Digital Instruments, Park Scientific Inc., etc.). This software usually provides all the necessary image processing features, such as tilt and distortion correction, digital and FFT filtering, etc. It has usually been developed using old-style programming techniques: each specific operation is bonded to a corresponding menu item, and the data structure is not flexible at all. In particular, the usual programming procedures applied to SPM image elaboration present the following disadvantages: The software is not easy to use because the menu structure is usually too complex. In fact, SPM programs have many elaboration functions which are difficult to retrieve in a highly branched function- and menu-tree. Moreover, not all the processing steps can be performed on given data, thus increasing the difficulty in menu choices. Input of different data formats or files is not allowed, so the user can store only the information foreseen for this software, making it impossible to incorporate other types of data. For example, the user often needs to make a statistical analysis on the dimensions of objects present in the SPM image, using some kind of spreadsheet or statistical analysis software. The