基于聚类分析的规则文字碎片拼接技术研究

针对目前国内外鲜有关于规则文字碎片拼接技术的研究问题,本文基于聚类分析方法及matlab程序设计提出了一种用于解决此问题的方法.对于规则文字碎片,利用图像的像素值矩阵进行分析,通过对各个碎片的边缘像素值向量进行聚类,借助最小距离进行边缘匹配,实现规则文字碎片的拼接.实验证明,该方法能够有效实现规则文字碎片的拼接.     

改进的规则碎片拼接复原算法

利用碎片像素灰度值构成的矩阵二范数最小的原则,研究了传统碎片拼接复原算法的不足,提出改进的碎片拼接复原配对算法.对碎纸机规则切割的碎片进行两两配对,找到复原后第一张图片,通过编程得到碎片的正确拼接顺序.利用MATLAB软件进行计算机仿真,验证方法的有效性.     

规则碎纸片自动拼接技术研究

针对碎纸机将纸张纵切后的规则碎纸片的单面自动拼接还原问题,先将碎纸图片转化为灰度值,再就拼接处两列数据建立一元线性回归模型。针对纵横切后的碎纸片的自动拼接还原问题,先选择指标建立聚类分析模型将碎片按行分类,再根据纵切的碎片拼接模型确定各行中碎片顺序,最后确定各行的顺序,必要时可根据语义词形进行人工干预。双面碎片中只要确定单面的碎片顺序,即可得到反面顺序,从而得到拼接结果。     

论新闻图片双重释义性

在现代的媒介信息传播中,新闻图片扮演了越来越重要的角色。但是,图片有着不同于文字的特殊的信息传播效果,即在信息传播中新闻图片具有双重释义性。新闻图片的双重释义性是指图片本身所有的独立、表层的信息与意义,以及图片与文字相互配合所形成的深层的、混合性的信息与意义。在新闻实践中,应保持文字说明与新闻图片的一致,使其能够相辅相成,为受众提供客观、真实的信息和更丰富的信息内容。     

基于分层聚类的仅横纵切碎中文纸片拼接分类

根据仅知道碎纸机横纵切破碎中文纸片的文字之间存在统一的文字高度和行间距等文字特征,提出在匹配拼接前,把碎纸片的二维图像通过横向投影方式转变为保留文字高度、行间距等特征的一维向量,并利用它进行分层聚类,对所有碎纸片进行行分类,从而有效地减少匹配拼接的时间,提高匹配拼接正确性,实验结果表明,该方法精确,有效。     

物联网环境下图片信息存储及识别的二维码实现

二维码能够存储文本信息,但是文本信息不如图片形象、生动,比如人的图像、指纹之类用文字不好表达,用二维码存储图片解码后不会造成图片信息的失真。通过对二维码的比较,在VisualC++6.0环境下用QR码存储及识别BMP小图片,并通过对图片的压缩实现一般图片的存储及识别。     

智慧课堂上运用明信片教学的实践——以“明信片纪事:对话辛亥革命”为例

史料是历史学习与研究的根基,它包括文字史料和非文字史料。虽然文字史料占据主体地位,但是非文字史料尤其是图片史料同样发挥重要作用。现代认知心理学表明,较文字信息,学生对视觉信息更敏感,尤其是形象思维占相当优势的初中生。因此,在运用文字史料的基础上充分利用各种图片史料,有助于突破历史教学瓶颈。     

基于文字特征的文档碎片拼接复原研究

分析了利用图像拼接技术以及基于文档碎片几何特征的文档碎片自动拼接方法的缺点,提出了基于文字特征的文档碎片拼接复原的新方法。该方法首先将文档碎片图像数字化处理后得到灰度矩阵。提取文档碎片中的文字特征,获得文档碎片左侧白色灰度距离以及文档碎片中心距离向量：然后利用中心匹配法对文档碎片进行聚类分析得到同行文档碎片,并建立最小距离模型对同行文档碎片进行拼接,得到若干行碎片;最后再次利用最小距离模型将行碎片进行拼接．从而实现文档碎片的拼接复原。试验表明新方法提出的拼接算法真实可靠。     

由一张历史图片教学所想到的

历史图片是历史教学的重要课程资源,尤其一些珍贵的历史图片可以弥补文字表达之不足,比文字叙述更简洁、鲜明、生动和真实地反映历史.心理学实验证实：一般而言,人类要表达清楚一个信息,通过语言描述需要28秒钟,通过线条描绘需要15秒钟,通过图片需要9～12秒钟,通过实物需要7秒钟。随着教材的更新换代,目前历史教科书上增加了大量的历史图片,     

一种等大小矩形碎纸片拼接还原方法

引入边缘相似度概念,利用贪婪算法,解决中英文文件纵向切割后的碎纸片拼接还原问题。对于同时发生纵横向切割的中英文碎纸片,先利用着色反转法对碎纸片文字部分进行反转处理,再利用行聚类筛选法对碎纸片按行匹配度进行分类,最后对每一类碎纸片利用贪婪算法并辅之以人工干预,将碎纸片拼接还原。单面英文碎纸片拼接还原结果表明,该方法人工干预次数少,还原效率高、效果好。     

非连续性文本阅读教学对提升学生能力大有禅益

非连续性文本是文本的一种类型,其目的是通过文字或符号来传达信息,但它的文字没有明显的连续性,通常都是一些字词或短句,往往不会有表达逻辑关系的文字,而用表格结构、符号、图片或排列顺序等来呈现逻辑关系,它的形式包括图表、图解文字、目录、简要说明书、广告语、提示语、地图、索引、数据,等等。     

破碎文件复原的碎纸拼接关键技术研究

针对碎纸片的文件拼接复原问题,建立自动的分类和拼接模型,用MTALAB读取灰度,将图像转化成矩阵,通过划线定位与逐步筛选,进行同行碎片的聚类分析;运用纸片边缘相似度算法和指派模型,拼接同行碎纸片;然后根据行间相似度和行距等信息,实施行与行之间的拼接,最终完成碎纸文件的复原,提高了拼接速度和准确性。     

大数据环境下Web图片检索应用与研究

移动互联网、云计算、大数据技术的发展和应用使人类社会进入"互联网+"时代,人们可以通过互联网搜索引擎查询自己需要的信息资源,实现网络购物、在线教育、移动医疗等。目前,互联网容纳了海量的多媒体图片资源,基于内容的Web图片搜索已经成为搜索引擎的研究热点之一,搜索引擎已经引入了神经网络、遗传算法、支持向量机等搜索算法,提高了Web图片搜索的成功率和效率。     

基于二维条码的身份识别系统解码研究

二维条码已经运用到身份识别中。将个人信息和照片编在二维条码中,不但可以实现身份的自动识读,而且可以有效防止伪造和使用假冒证件。探讨了PDF417二维条码的识别与解码算法及在身份识别上的应用。分析了多种图像处理方法,针对条码图片的特点,采取特定的图像处理方法以得到最佳效果。在.Net平台开发环境下,用C#语言首先对各种图像预处理方法进行分析和对比,然后在图像识别时对图片进行预处理。对处理后的图像进行水平边缘检测和垂直边缘检测,得到条码行数和列数,最后依据PDF417公开解码算法进行解码,还原编码的文本信息。     

一种基于图像的覆冰厚度测量方法

为了准确检测出输电线路覆冰厚度以保证系统安全稳定运行,提出一种基于输电线路覆冰图像轮廓拟合的覆冰厚度测量方法。该方法对覆冰图片中感兴趣区域进行高斯滤波、阈值分割等图像预处理;利用提取到的覆冰轮廓进行最小二乘法曲线拟合,应用奇异值分解（SVD）得出最小二乘法的解;通过求取拟合曲线轮廓内的最大长度,得出覆冰的最大像素厚度。根据导线的实际外径和测量出的覆冰前导线像素厚度,得出覆冰的实际厚度。通过模拟试验进行验证,结果表明测量值与实际值误差在2mm以内,测量精度较高。     

旁征博引激活水 巧用素材出高效——浅谈图片史料在初中历史课堂教学中的有效运用

历史是过去发生的事情,是无法还原的,我们只有通过史料去认识和研究历史。历史的学习就是要使学生尽可能地去感知历史的事实,图片史料包含着重要的历史信息,对于我们研究真实的历史起着重要的作用,而且形象直观的图片史料比文字史料更容易把学生带入历史的情境,激发他们学习历史的兴趣。一、图片史料的重要性1.图片史料内容丰富,承载着重要的历史信息。图片史料就是适用于历史教学与研究的图片材料,它包括照片、漫画、地图和图表,等等。图片史料本身就直接或间     

基于最大局部变化的安全带检测算法

传统的边缘检测算法的效果很大程度上取决于阈值的选取,针对这个问题,提出了基于局部最大变化和二维OTSU的边缘检测方法,该方法利用图像局部区域的所有像素灰度值与中心像素灰度值的最大差值来描述图像边缘分布信息,从而得到图像边缘分布信息图,然后利用二维OTSU方法对该边缘分布信息图进行二值化处理得到边缘二值图。利用该边缘二值图,结合车辆的一些先验信息,提出车窗定位算法,并进一步确定驾驶员区域,最后通过在驾驶员区域内检测是否存在满足安全带先验特征的直线来判断驾驶员是否佩戴安全带。实验结果表明,该方法能够准确定位车窗边缘和驾驶员区域,可以应用于安全带的检测,具有一定的实用价值。     

巧用历史图片 激活教学课堂

历史图片（图画、照片、拓片等的统称）是历史教科书的重要组成部分,它不仅是对教材文字内容的重要补充,其形式也为学生所喜闻乐见。历史插图将历史发展的某一瞬间＂锁定＂在画面上,比文字记载更生动、细腻,蕴藏着众多的信息,从不同角度观察能得出多种结论,是一种珍贵的历史教学资源。然而,在历史教学实践中图片应用却长期被忽视,即便应用也如蜻蜓点水,其内涵很少被深入挖掘。     

浅谈不同空间环境下版式设计的视觉语言表达

传统版式设计主要是在二维平面空间信息载体上将图片、文字、色彩等组合排列创造出视觉形象.随着时代的发展,新技术的创新,数字媒体的崛起,版式设计不仅仅局限于印刷工艺,在二维平面空间基础上衍变发展,出现了以二维平面空间为基础的连续空间、立体空间和以数字技术为基础的虚拟空间.     

图形数据信息提取

从定端点曲线的图形出发,利用图像的像素点和像素值基本理论、物理中求重心的方法以及MATLAB图形处理功能,确定曲线所对应的离散函数(向量),解决求曲线长度、曲线所围面积的一类问题,对京广铁路图片进行求其长度的验证,表明这一处理技术只要灵活运用,就可达到理想的精度。