高考物理图像题归类导析

物理图像具有非常丰富的内涵 .若能全面、深入地理解图像的内涵 ,则可以灵活地运用物理图像分析和解决众多的物理问题 ,尤其是那些无法用物理公式求解的问题 .正因如此 ,物理图像也一直是高考物理试题中的热点内容 .为此 ,本文对近年高考物理中的图像问题作归类分析 ,供参考 .一、物理图像中的“点”物理图像中的某一个“点”可以表示某一物理状态、某一瞬间值、某一组物理数据 ,等等 .明确各类物理图像“点”的含义 ,可以使我们通过对物理图像中一些特殊“点”的研究而获得相关的物理信息 ,从而行之有效地处理有关问题 .【例 1】　 (2 0 0 …     

基于信息隐藏和图像恢复的JPEG图像压缩效率提升方法

针对目前图像压缩效率不高,压缩效果较差的问题,研究了信息隐藏在图像压缩中的应用,提出了利用信息隐藏以及灰度变换以提高JPEG彩色图像的压缩效率.将色度分量的熵编码DCT系数嵌入到亮度分量的DCT系数中,来提高图像的压缩效率.针对压缩和嵌入造成的图像退化,提出了一种基于信息隐藏的图像恢复方法.实验结果表明,文中的信息隐藏和图像恢复方法显著地提高了压缩效率,且压缩质量较好.     

探究中考物理图像信息题

物理图像中隐含了很多信息,如何准确地 找出有用的信息,快速地解答问题,一直是同学 们感到头痛的事情．下面我们通过剖析一些典型 的图像信息题来对这一问题进行探讨．     

基于四叉树和特征融合的图像特征提取的研究

图像特征提取作为图像处理中的一项基本技术,仅依靠单一的图像特征很难准确、可靠地描述图像信息.利用四叉树分裂合并和局部特征SIFT算法的特点,本文提出了一种基于四叉树和特征融合的图像特征提取方法,首先利用四叉树对图像进行区域分割,然后对分割图像提取颜色直方图信息,接着使用局部特征SIFT算法进行特征精提取,达到特征信息的融合,从而更好识别图像特征信息.最后对此方法进行实例仿真,所提特征能够较完整地表示图像的特征信息,冗余度比较小,具有良好的尺度不变性.     

基于内容的图像检索系统研发与应用

近些年来,随着社会的不断进步,微机网络设计技巧及多媒体领域相应技术的高速发展,图像检索系统也正在以令人惊叹的速度前进,更多的人群可以快捷、便利地使用这些图像技术,现在人们所要解决的问题不是多媒体技术的短缺,而是在众多的多媒体领域环境下如何正确选择信息图像.这技术进行需要拥有准确且高效查询信息图像的技术,这就是图像检索系统技术.图像检索系统技术已经成为一个热门研究领域,而基于内容的图像检索技术越来越可能成为焦点.本文将对基于内容的图像检索系统应用与研发展开论述.     

基于内容的图像检索系统研发与应用

近些年来,随着社会的不断进步,微机网络设计技巧及多媒体领域相应技术的高速发展,图像检索系统也正在以令人惊叹的速度前进,更多的人群可以快捷、便利地使用这些图像技术,现在人们所要解决的问题不是多媒体技术的短缺,而是在众多的多媒体领域环境下如何正确选择信息图像.这技术进行需要拥有准确且高效查询信息图像的技术,这就是图像检索系统技术.图像检索系统技术已经成为一个热门研究领域,而基于内容的图像检索技术越来越可能成为焦点.本文将对基于内容的图像检索系统应用与研发展开论述.     

聚焦几类经典化学图表、图像选择题

图表、图像选择题是历年高考的必考题型,该题型主要是将一些信息以图表或图像的形式呈现出来,要求能够正确分析图表或图像中的信息,并能正确地把它表达出来.为更好地应对这一题型,现总结如下.一、化学平衡的图像分析例1图1中曲线a表示放热反应     

一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架

互联网中存在大量的敏感信息,特别是敏感图像信息,其毒害远远甚于敏感文本信息。本文探索性地给出了一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架,该框架结合黑白名单、图像文本内容过滤、图像内容过滤及相关反馈技术,并采取分流并行方法来解决图像过滤普遍存在的速度问题。     

一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架

互联网中存在大量的敏感信息,特别是敏感图像信息,其毒害远远甚于敏感文本信息。本文探索性地给出了一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架,该框架结合黑白名单、图像文本内容过滤、图像内容过滤及相关反馈技术,并采取分流并行方法来解决图像过滤普遍存在的速度问题。     

抓住关键 破解难点--2019年高考物理选择题中图像问题探析

探讨图像问题解决的关键点,分析2019年高考物理选择题中的图像问题。从图像的函数表达式、斜率、截距、拐点、"面积"等关键点入手,弄清其物理意义,可使学生更快地从图像中获取有用的信息,从而破解图像问题。     

基于混沌序列的LSB技术在图像信息隐藏中应用

图像信息隐藏技术很多,基于混沌序列的LSB技术可以使得图像0、1低位随机均匀分布,去除统计的不对称性,并且载有秘密信息的图像和原始图像的直方图异常得到较好的改善,可以更好地实现盲提取.     

图像法在物理解题中的应用

应用图像法解题,可以通过两种途径来进行.其一根据题意把抽象复杂的物理过程有针对性地表示成物理图像,将物理量之间的代数关系转化为几何关系运用图像直观、形象、简明的特点来分析解决物理问题.其二,根据已有图像给出的物理信息深刻理解图像所表示的物理意义,分析研究对象的物理状态和过程弄清问题产生的原因和条件,建立解题关系求得解答,可达到化难为易,化繁为简的目的.■一、形象地表达物理规律有些问题,特别是定性说明的物理问题,很难用一数学式表达其物理规律,但如果能变代数问题为几何问题,变抽象为形象,答案则是显而易见的.例1三段…     

基于Android移动终端的作物图像采集系统

作物图像蕴含着丰富的作物状态信息.随着嵌入式技术和无线传输技术的发展,Android移动智能终端已深入到人们的生活.而便携式的智能终端大多安装有图像采集设备,为作物图像的采集提供了有力工具.为此本文提出了基于Android移动终端的作物图像采集与传输方法.首先智能终端通过Android平台调用相关函数采集作物图像、GPS数据、时间以及作物种类信息;智能终端以图片形式存放作物图像,而GPS数据、时间和作物种类信息存储到Android的SQLite数据库中.然后智能终端与服务器通过Socket通信将作物图像及其相关信息从智能终端传输到服务器.服务器接收到这些信息后,将GPS信息、采集时间以及作物种类保存到SQLServer数据库中,而将图像作为文件保存.提出的作物图像采集与传输方法,构建了农户、农业专家和农业管理部门之间的桥梁.终端用户可随时随地地采集作物图像及其相关信息并传递到信息中心,并获得农业专家和管理部门的智力支持.农业管理部门和农业专家可以从农业信息中心获得各地的作物状态信息,为科学的决策提供依据.     

图像融合技术在图像去噪中的应用

邻域平均法(NAM)应用于图像去噪时能够得到较好的平滑效果,但图像的细节信息丢失较多;基于小波变换的阈值图像去噪方法能够较好地保持图像的细节信息,但是平滑效果不理想.对这两种去噪方法所得到的图像进行小波变换,然后在小波域再按照一定的融合规则进行融合处理,得到去噪效果较好的图像.实验结果表明,融合后的图像能够较好地去除图像的噪声,具有较好的视觉效果和较高的峰值信噪比.     

周围神经图像分割算法研究

提出一种交互式神经组织CT图像分割算法,本算法基于交互式聚类图像分割算法,针对CT图像中神经组织的特点加以改进,采用自适应空间邻域信息混合高斯模型ASIGMM进行建模,从而能够综合利用像素的灰度信息和邻域空间位置信息实现有效分割.实验证明,本文算法能够更好地保留分割结果的边缘性,充分保证周围神经图像分割的精确性.     

聚焦六类经典化学图表图像选择题

图表图像选择题是历年高考的必考题型,该题型主要是将一些信息以图表或图像的形式呈现出来,要求能够正确分析图表或图像中的信息,并能正确的把它表达出来.为更好地应对     

图表信息题的归类

图表信息题是指通过图形、图像、图表及一定的文字说明给出信息,要求解题者获取有用信息,建立数学模型,从而解决问题的一类题型.解这类问题需要有较强的文字语言与图像语言互译的能力.现以2012年中考题为例,说明图表信息题的解法.一、函数图像的选择     

赏析电学试题中的函数图像问题

函数图像在物理解题中的合理应用,可使抽象的物理规律变得容易理解,起到化抽象为直观具体的作用,使人一目了然地看出各物理量之间的变化规律。物理图像中隐含了很多信息,如何准确地找出有用的信息,快速地解答问题,一直是同学们感到     

考查应变能力的图像题

丰富多彩的图像来源于生活.数学中的图像题比纯文字题更贴近现实生活,让考生有一种亲切感.图像中含有大量的信息,解决这类问题要有较强的观察能力和灵活运用知识处理问题的能力.图像题是近年中考命题的热点.现以     

基于显著对象的贝叶斯多目标检测方法

针对多目标图像检测存在的误检问题,结合低层特征和中层提示,提出了一个新的基于显著对象的贝叶斯框架下的多目标检测方法。该方法首先用上下文感知显著检测方法获取图像的低层特征信息,然后用Ncut图像分割取得图像的显著中层信息提示,即多目标的类别标签信息,根据低层和中层信息提示来计算先验显著图,最后使用贝叶斯方法计算获得图像的后验显著图。实验结果表明,该方法提高了显著对象检测精度,并且可以较好地解决多目标检测误检问题。