簡介：單位代碼單位代碼10445學(xué)號2013020506分類號H319研究生類別研究生類別全日制全日制碩士學(xué)位論文（學(xué)（學(xué)術(shù)學(xué)位）位）論文題目論文題目THEMEANINGCONSTRUCTIONOFONLINEENGLISHPHOTONEWSFROMMULTIMODALPERSPECTIVE多模態(tài)視域下網(wǎng)絡(luò)英語圖片新聞的意義構(gòu)建多模態(tài)視域下網(wǎng)絡(luò)英語圖片新聞的意義構(gòu)建學(xué)科專業(yè)名稱學(xué)科專業(yè)名稱英語語言文學(xué)英語語言文學(xué)申請人姓名人姓名李紅李紅指導(dǎo)教師肖龍福肖龍福教授論文提交時間論文提交時間20152015年6月5日獨創(chuàng)性聲明獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得山東師范大學(xué)山東師范大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的人對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名簽字日期20年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解山東師范大學(xué)山東師范大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子文稿，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)山東師范大學(xué)山東師范大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。作者簽名導(dǎo)師簽名簽字日期20年月日簽字日期20年月日

簡介：分類號學(xué)校代碼10542密級學(xué)號200920911001場景圖片中不同認(rèn)知方式的視覺加工方式的眼動研究EYEMOVEMENTSTUDYONVISUALPROCESSINGOFINDIVIDUALSWITHDIFFERENTFIELDCOGNITIONSTYLES研究生姓名整整一指導(dǎo)教師姓名、職稱墮魚陴到塾撞一研究方向叢盤塞盈湖南師范大學(xué)學(xué)位評定委員會辦公室二零一二年三月摘要LIIIIIIRLLLRLLRLLLLUIY2149272本研究采用鑲嵌圖形測驗篩選出30名被試，場獨立／場依存型被試各15名，使用眼動儀對這30名被試在不同任務(wù)中觀察場景圖像的眼動過程進(jìn)行了記錄。實驗一為自由觀看圖片實驗，和實驗二為目標(biāo)搜索實驗。實驗結(jié)果表明1不同場認(rèn)知方式個體在對場景圖片加工時，眼動模式確實存在顯著差異。2自由觀看圖片條件下，不同場認(rèn)知方式個體的眼動軌跡和注視事件存在著顯著差異。場依存型個體對圖片中的突顯信息表現(xiàn)出了更多的注視。3不同認(rèn)知方式個體在自由觀看圖片的條件下，在一半的圖片的興趣區(qū)內(nèi)的興趣區(qū)注視時間百分比和興趣區(qū)注視次數(shù)百分比上存在著顯著差異。另一半則不存在差異。通過進(jìn)一步對兩類圖片的興趣區(qū)面積大小進(jìn)行單因素方差分析之后，發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)眼動指標(biāo)顯著差異的圖片的興趣區(qū)面積大小要顯著大于未出現(xiàn)眼動指標(biāo)差異的圖片。關(guān)鍵詞場景認(rèn)知；場認(rèn)知方式；眼動；突顯模型

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簡介：分類號_________學(xué)號學(xué)號M200972322學(xué)校代碼學(xué)校代碼10487密級密級碩士學(xué)位論文論文分享系統(tǒng)中的論文分享系統(tǒng)中的海量海量圖片存儲圖片存儲研究研究學(xué)位申請人學(xué)位申請人劉小軍劉小軍學(xué)科專業(yè)計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)指導(dǎo)教師馮丹教授教授答辯日期期2012年1月11日獨創(chuàng)性聲明獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除文中已經(jīng)標(biāo)明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名日期年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)華中科技大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。保密□，在________年解密后適用本授權(quán)書。本論文屬于不保密□。（請在以上方框內(nèi)打“√”）學(xué)位論文作者簽名指導(dǎo)教師簽名日期年月日日期年月

簡介：南方隰科大學(xué)2003級博士學(xué)位論文面孔表情圖片識別的事件相關(guān)電位及在腦卒中患者的應(yīng)用THESTUDYONEVENTRELATEDPOTENTIALSOFFACIALEMOTIONALRECOGNITIONANDITSCLINICALAPPLICATIONINSTROKE課題來源國家鑫然科學(xué)基金費勁項鞫NO30270468專業(yè)名稱學(xué)位申請人指導(dǎo)教師神經(jīng)病學(xué)陸雪松陸兵勛教授周曙副教授答辯委員會主席梁秀齡教授答辯委員會成員宋零文教授田時雨教授錢采韻教授陸雪芬教授論文評閱人粱秀齡教授宋雪文教授田時雨教授2006年5月20曰廣州中文摘要結(jié)合的實驗設(shè)計，對腦卒中患者所誘發(fā)出的ERP波形特征進(jìn)行分析，探討腦卒中患者表情蕊孔淡別加工能力是否下降及其可能的神經(jīng)電生理楓剎方薅的研究尚未見報道。本磅究承蒙國家自然綦金的資助，運用多通道事件始關(guān)毫位EVENTRELATEDPOTENTIAL，ERP方法以及統(tǒng)計參數(shù)映像STATISTICALPARAMETRICMAPPING，SPM技術(shù)所生成豹時空模式探索正常人西孔表情圖片的事件相關(guān)電位豹表清效應(yīng)、方位效應(yīng)及面孔加工的特異成分N170特點的研究。同時考察面孔表情識別事件相關(guān)的電位性別及年齡效應(yīng)，幫助我飼了解疆孔識別過程中信息加工的一些特性，以進(jìn)一步揭示面孔識別機制。最后我們考察了面孔識別事件相關(guān)的電位豹臨床應(yīng)用根據(jù)腦卒中怨考與對照組的麗孔表情識媯ERP成分差異特點，探討腦卒中患者表情面孔識別加工能力是否下降及其可能的神經(jīng)電生理機制。為其康復(fù)探索襄的方向。實驗一甏魏表情圖片談到事件相關(guān)的電位時空模式磅究目的運用多通道事件相關(guān)電位EVENTRELATEDPOTENTIAL，ERP方法以及統(tǒng)諍參數(shù)殃像STATISTICALPARAMETRICMAPPING，SPM技術(shù)所生成的時空禳式探索正常人面孔表情圖片的事件相關(guān)電位的表情效應(yīng)、方位效應(yīng)及面孔加工的特異成分N170特點的研究。方法19名受試者14名男性，5名女性，年齡1935歲參加一項隱含面孔表情的識嗣任務(wù)。希J用3張不同表情正往、中性、受性掰孔簡筆嘲霪片，以正立和倒立的形式與下述漢字“喜”、“思”、“恐”隨機混合構(gòu)成刺激序列。9類刺激隨機順序呈現(xiàn)共450次50次，類，刺激持續(xù)1000MS，刺激聞隔STIMULUSONSETASYNCHRONYSOA1500MS。圖片呈現(xiàn)在屏幕中央，大小為106CMXL23CM，受試距離顯示器100CM，水平視角和垂直視角分嗣怒60。、70。，屏幕刷新率85HZ。受試者取舒適體位坐于椅中，其任務(wù)是注意刺激圖片，并以右手按鍵報告相同的閣片是否連續(xù)出現(xiàn)，系統(tǒng)將記錄反應(yīng)時間以及正誤率。實驗過程每精隔135秒即休息30秒。在正式記錄前讓受試者熟悉使用按鍵。實驗儀器是本實IL

簡介：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展人類大步邁入信息時代?；ヂ?lián)網(wǎng)使人們足不出戶就能閱讀到世界各國的信息更使得人們可以在彈指揮手間不受時間和地域的限制獲取想要的信息?；ヂ?lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人類最大的數(shù)據(jù)庫、知識交換的重要平臺、信息共享的重要途徑?；ヂ?lián)網(wǎng)上可獲取的信息已從簡單的文本信息全面擴展到圖像、視頻、音頻、圖形等各種多媒體信息。因此如何從這浩瀚數(shù)據(jù)海洋中檢索出用戶感興趣的圖片是一個非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。與此同時多媒體對象之間呈現(xiàn)出了跨媒體的特征主要表現(xiàn)在多種類型媒體數(shù)據(jù)混合并存、組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜而且往往不同類型的媒體數(shù)據(jù)從各個側(cè)面表達(dá)了同一語義。媒體對象間的這些跨媒體特點要求進(jìn)行WEB圖片檢索中能夠充分考慮到這些特點并合理加以利用。也就是需要對于多種模態(tài)的媒體對象進(jìn)行融合分析挖掘出它們之間潛在的語義聯(lián)系以語義為橋梁在檢索時實現(xiàn)多媒體之間的融合。本文針對圖像與文本之間的關(guān)系在通過文本信息實現(xiàn)圖像檢索的基礎(chǔ)上引入圖像自身的內(nèi)容信息之間的相似性實現(xiàn)文本與圖像的融合使達(dá)到更好的檢索效果。本文提出了一種文本和圖片相似性矩陣融合的方法。它是根據(jù)計算得到文本相似性矩陣和圖片相似性矩陣把兩個矩陣水平拼接在一起形成一個大的相似性矩陣這是一個矩陣級別的相似性融合也是本文作者對融合的一次新的嘗試然后對融合以后的相似性矩陣進(jìn)行聯(lián)合聚類使得聚類以后的結(jié)果融合文本信息和圖片信息。本文還提出了一種錯誤驅(qū)動融合的方法。它是利用文本研究的成熟技術(shù)提出了一個基于文本相似性聯(lián)合聚類再利用圖片聯(lián)合聚類結(jié)果去修正最終結(jié)果。并且通過實驗驗證了本文提出的兩種融合方法比單一使用其中一種對媒體信息進(jìn)行聚類的效果要好。本文還實現(xiàn)了一個有效的、擴展性良好的面向WEB圖片檢索的文本和圖片信息融合系統(tǒng)并通過實驗驗證了系統(tǒng)的有效性為以后進(jìn)一步深入研究打下了良好的基礎(chǔ)。

簡介：近年來隨著人們生活水平的提高，浮雕裝飾品廣受青睞，要求浮雕工業(yè)生產(chǎn)向自動化、多樣化、批量化方向發(fā)展，開發(fā)優(yōu)秀的浮雕CADCAM系統(tǒng)成為國內(nèi)相關(guān)研究人員努力解決的問題。在圖像較復(fù)雜的圖片浮雕造型中，能利用的圖像先驗信息較少，很難建立由二維圖像信息到三維浮雕模型的映射關(guān)系。本文根據(jù)圖片浮雕造型的特點和要求，致力于圖片浮雕三維造型技術(shù)的研究，尋找一種在工業(yè)生產(chǎn)中，能夠直接由圖片生成浮雕的有效方法。主要研究內(nèi)容如下⑴介紹了浮雕造型設(shè)計的研究現(xiàn)狀，對圖片浮雕三維造型的原理進(jìn)行分析，建立起造型過程的整體流程。針對流程中涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括預(yù)處理、高度映射算法和曲面重建及顯示，指出存在的問題并概述了對應(yīng)的解決方法。⑵研究了高度映射算法。通過分析高度映射算法應(yīng)該滿足的要求和從明暗恢復(fù)形狀（SFS）算法的特點，找到兩者的契合點，提出了基于SFS的圖片浮雕高度映射算法。給出算法的實現(xiàn)過程，運用變分法、有限差分法、局部積分法等求得空間高度數(shù)據(jù)點。通過仿真驗證了算法的有效性，并與現(xiàn)有映射方法進(jìn)行對比。研究了曲面造型和顯示方法。根據(jù)所得空間高度數(shù)據(jù)點的特點選擇用NURBS方法進(jìn)行浮雕曲面造型，并選用OPENGL實現(xiàn)三維顯示，給出了仿真結(jié)果。文章最后對上述過程及算法進(jìn)行了軟件實現(xiàn)。從整體集成的角度將本文提出的算法融合到平臺中，對浮雕造型軟件進(jìn)行設(shè)計，并以一個具體實例展示了軟件實現(xiàn)過程。⑶實驗表明，基于SFS的圖片浮雕高度映射算法能有效的將二維圖像的灰度信息轉(zhuǎn)換為浮雕的空間高度，空間數(shù)據(jù)點再經(jīng)NURBS曲面重建和OPENGL三維顯示，能產(chǎn)生具有觀賞性的浮雕模型。證明了本文通過對圖片浮雕三維造型技術(shù)的研究，實現(xiàn)了由圖片直接生成浮雕模型的功能。隨著課題的進(jìn)一步研究和軟件功能完善，可將該技術(shù)應(yīng)用于浮雕產(chǎn)品的CADCAM系統(tǒng)。

簡介：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，為更好地承載信息和提升用戶體驗，網(wǎng)頁中的圖片越來越多。對于殘疾人，特別是視力殘疾人，通過輔助工具訪問網(wǎng)頁時，圖片內(nèi)容的信息獲取來源是圖片的替代文本，因此，符合無障礙要求的網(wǎng)頁圖片替代文本就顯得非常重要。然而，傳統(tǒng)的網(wǎng)頁無障礙評估中，并沒有對替代文本是否符合無障礙要求進(jìn)行評估。本文中，根據(jù)網(wǎng)頁圖片主要作為網(wǎng)頁內(nèi)容補充的基本事實，設(shè)計實現(xiàn)了一種網(wǎng)頁圖片替代文本的無障礙評估系統(tǒng)，圍繞系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，主要進(jìn)行了以下的工作首先設(shè)計了網(wǎng)頁圖片環(huán)繞文本抽取算法。算法通過網(wǎng)頁圖片的空間特征選擇需要進(jìn)行替代文本無障礙評估的重要圖片，進(jìn)而基于網(wǎng)頁分塊的方法進(jìn)行了重要圖片候選環(huán)繞文本的選擇，再通過網(wǎng)頁圖片環(huán)繞文本的視覺特征，完成環(huán)繞文本抽取。實驗表明，算法取得了良好的效果。然后設(shè)計了替代文本無障礙評估算法。算法中將網(wǎng)頁標(biāo)題、網(wǎng)頁正文、網(wǎng)頁圖片環(huán)繞文本和網(wǎng)頁圖片替代文本作為多視圖數(shù)據(jù)，設(shè)計了多視圖主題模型，以此計算視圖間的語義相似度，進(jìn)而將語義相似度作為特征，通過分類的方法完成無障礙評估。實驗表明，算法能夠達(dá)到替代文本無障礙評估的目標(biāo)。最后闡述了網(wǎng)頁圖片替代文本無障礙評估系統(tǒng)的設(shè)計，展示了系統(tǒng)運行效果。系統(tǒng)有效地解決了傳統(tǒng)網(wǎng)頁無障礙評估中，圖片替代文本無法評估的問題。

簡介：本文主要提出了一種小尺寸商標(biāo)牌利用圖片圖像直接進(jìn)行加工的方法介紹了專門針對小尺寸商標(biāo)牌加工設(shè)計的數(shù)控系統(tǒng)詳細(xì)論述了小尺寸商標(biāo)圖片數(shù)控自動編程軟件系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)和開發(fā)過程。作者設(shè)計了一套針對小尺寸商標(biāo)牌加工的數(shù)控系統(tǒng)主要包括PC機單片機模式的開環(huán)控制系統(tǒng)機械系統(tǒng)和小尺寸商標(biāo)圖片數(shù)控自動編程軟件系統(tǒng)BRIPNC系統(tǒng)。對BRIPNC系統(tǒng)實現(xiàn)的理論基礎(chǔ)進(jìn)行了研究探索了得到滿足數(shù)控自動編程要求的單像素輪廓圖像和灰度圖像的方法實現(xiàn)了針對二值圖像輪廓線的準(zhǔn)確跟蹤以及對跟蹤點的精簡實現(xiàn)了弦差法和近似雙圓弧法插補的數(shù)控自動編程研究了商標(biāo)圖像影像加工雕刻效果和浮雕效果加工數(shù)控自動編程的方法。在理論的基礎(chǔ)上利用VISUALBASIC60高級語言開發(fā)了BRIPNC系統(tǒng)軟件它能夠?qū)崿F(xiàn)圖像預(yù)處理輪廓跟蹤曲線擬合立體效果加工的數(shù)控編程和尺寸精度確定等功能。針對小尺寸商標(biāo)牌加工的數(shù)控系統(tǒng)解決了由不規(guī)則曲線構(gòu)成的小尺寸商標(biāo)圖案難以在通用CADCAM軟件上繪制來進(jìn)行數(shù)控加工的問題實現(xiàn)了小尺寸商標(biāo)牌立體效果加工的數(shù)控自動編程通過此系統(tǒng)處理的商標(biāo)圖像能夠得到數(shù)控加工所需要的G代碼達(dá)到了系統(tǒng)開發(fā)的目的實現(xiàn)了預(yù)期的效果。

簡介：互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和日益普及，使其蘊含了海量的信息資源，已成為人們獲取信息的重要途徑之一。然而，與此同時網(wǎng)絡(luò)廣告日益泛濫，產(chǎn)生了許多負(fù)面影響。一方面，網(wǎng)絡(luò)廣告會干擾網(wǎng)民瀏覽或杳找網(wǎng)絡(luò)信息，網(wǎng)民對網(wǎng)絡(luò)廣告的反感逐年上升；另一方面，網(wǎng)絡(luò)廣告會淹沒網(wǎng)頁中的有用信息，嚴(yán)重?fù)p害了WEB挖掘的質(zhì)量。在這種背景下，對網(wǎng)絡(luò)廣告進(jìn)行過濾顯得尤為必要，特別是由于品牌圖片廣告占據(jù)了整個網(wǎng)絡(luò)廣告市場的半壁江山，所以針對網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾的研究很有實際意義。本文將網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾問題轉(zhuǎn)化為文本分類問題，這種文本分類問題是可以通過粗糙集模型來處理的。已有研究存在著各種各樣的不足之處，本文針對這些不足，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)圖片數(shù)據(jù)集的特點，在一般粗糙集模型的基礎(chǔ)上，提出了一種針對網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾的“粗糙集分組約簡模型”，采用分組約簡的方法對文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇，能夠提高算法時間效率。設(shè)計了對比實驗，利用UCI機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中的INTERADVERTISEMENTS數(shù)據(jù)集，分別用粗糙集分組約簡模型和一般粗糙集模型進(jìn)行了對比分類實驗。本文的主要工作和貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾點。首先，較全面地總結(jié)了國內(nèi)外基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾領(lǐng)域的研究成果；其次，率先將粗糙集理論應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾領(lǐng)域，實證研究表明粗糙集理論能很好地處理網(wǎng)絡(luò)圖片廣告過濾問題，分類準(zhǔn)確率達(dá)到甚至超過了以往的研究結(jié)果；第三，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)圖片數(shù)據(jù)的特點，改進(jìn)了一般粗糙集模型，提出了新的粗糙集分組約簡模型最后，設(shè)計了對比實驗，用實際數(shù)據(jù)對兩個模型進(jìn)行了實證分析，表明粗糙集分組約簡模型能進(jìn)一步提高分類質(zhì)量。本文提出的粗糙集分組約簡模型具有較好通用性，可以類比應(yīng)用于那些可以將特征項分為若干組的數(shù)據(jù)集，這種數(shù)據(jù)集在義本分類領(lǐng)域是比較多見的，例如垃圾郵件過濾問題。

簡介：碩士學(xué)位論文基于衛(wèi)星圖片的數(shù)字地圖開發(fā)與應(yīng)用DEVELOPMENTANDAPPLICATIONOFDIGITALMAPBASEDONSATELLITEIMAGES劉軒明哈爾濱工業(yè)大學(xué)2009年6月CLASSIFIEDINDEXTP31152UDC6213DISSERTATIONFORTHEMASTERDEGREEINENGINEERINGDEVELOPMENTANDAPPLICATIONOFDIGITALMAPBASEDONSATELLITEIMAGESCANDIDATELIUXUANMINGSUPERVISORPROFJIANGSHOUDAACADEMICDEGREEAPPLIEDFORMASTEROFENGINEERINGSPECIALITYINSTRUMENTSCIENCEANDTECHNOLOGYAFFILIATIONDEPARTMENTOFAUTOMATICTESTANDCONTROLDATEOFDEFENCEJUNE,2009DEGREECONFERRINGINSTITUTIONHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGY

簡介：點擊查看更多網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容審計中敏感圖片檢測研究與實現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。

簡介：合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于序列圖片的雨天圖像復(fù)原算法研究姓名朱志超申請學(xué)位級別碩士專業(yè)計算機應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師方帥201104RESTATIONOFIMAGEDEGRADEDBYRAINBASEDONSEQUENCEIMAGESABSTRACTRAINPRODUCESSHARPINTENSITYFLUCTUATIONSINIMAGESVIDEOSWHICHSEVERELYDEGRADETHEPERFMANCEOFOUTDOVISIONSYSTEMSREMOVINGTHEVISUALEFFECTSOFRAINISIMPTANTINDERTOMAKEOUTDOVISIONROBUSTTORAINTHEACHIEVEMENTWILLBEMEHELPFULFTRACKINGRECOGNITIONNAVIGATIONFBADWEATHERRAINISONEOFVERYCOMPLEXWEATHERCONDITIONSITISACOLLECTIONOFROMLYDISTRIBUTEDWATERLETSOFDIFFERENTSHAPESSIZESTHATMOVEATHIGHVELOCITIESTHEPRECIPITATIONISROMLYTIMEVARYINGAGROUPOFSUCHFALLINGRAINSCREATESACOMPLEXTIMEVARYINGSIGNALINIMAGESVIDEOSTHEAPPEARANCEOFEACHISDEPENDENTONTHEILLUMINATIONOFTHEENVIRONMENTHENCETHEVISUALEFFECTSOFRAINARECOMPLEXINTHEPAPERWEHLERAININVIDEOSFROMBOTHSPECIALFREQUENCYASPECTBASEDONTHECRESPONDINGPHYSICALMODELITREIMPLEMENTSRESPECTIVEALGITHMSFDETECTINGREMOVINGALLRAINFROMVIDEOSGETCLEARIMAGESITISCOMPOSEDOFSEVERALASPECTSASFOLLOWS1BASEDONCOMPREHENSIVEANALYSISABOUTTHEPHYSICALPROPERTYTHESPATIOTEMPALPROPERTYTHECHROMATICPROPERTYOFRAINITDEVELOPSSPECIALPHYSICALMODELWHICHINCLUDESTHEAPPEARANCEMODELSPECIALTEMPALDISTRIBUTIONTHECHROMATICMODELTHENAPPLYSKMEANSFDETECTINGREMOVINGRAINFROMVIDEOSCOMBININGLINEARCONSTRAINSTHEEXPERIMENTALRESULTSSTATETHATTHEMETHODCANHLEMOSTOFSTEADYRAINVIDEOS2COMBININGTHEVISUALMODELOFRAINSTREAKTHEIRSTATISTICALPROPERTYITHLESRAINBASEDONTHEGLOBALMODELSINSPECIALFREQUENCYSPACEFIRSTLYUSINGIMPROVEDBACKGROUNDSUBTRACTIONWEGETROUGHDETECTIONTHENBYTHEDIFFERENCEOF3DFOURIERBETWEENRAINNONRAINITGETSFINERDETECTIONFINALLYUSINGTHEBACKGROUNDMODELITREMOVESMOSTOFRAINFROMVIDEOSWITHITERATIVEOPTIMIZATIONMETHODSKEYWDSRAINDETECTION；RAINREMOVAL；IMAGERESTATION；SPECIALPHYSICALMODEL；FREQUENCYPHYSICALMODEL

簡介：隨著云計算技術(shù)的日益成熟基于云終端的服務(wù)的優(yōu)勢也在逐漸的體現(xiàn)應(yīng)用的資源部署在遠(yuǎn)端云服務(wù)器用戶通過虛擬桌面云終端去訪問服務(wù)器的資源這樣有利于資源的集中統(tǒng)一管理節(jié)省能耗保證數(shù)據(jù)的安全性方便的操作所需的數(shù)據(jù)資源。但這種訪問的方式對網(wǎng)絡(luò)的帶寬提出了很高的要求在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境比較惡劣的情況下如何保證用戶的最佳體驗特別是對占用數(shù)據(jù)量較大的圖片和音頻資源從云服務(wù)器端到虛擬桌面仍是一個很大的挑戰(zhàn)。音頻和圖片的虛擬桌面資源管理機制針對虛擬桌面中音頻和圖片進(jìn)行高效的壓縮處理在系統(tǒng)建立的通道上進(jìn)行獨立傳輸其中音頻元素根據(jù)頻率的不同采取相應(yīng)的壓縮算法音樂部分采取開源的VBIS算法語音部分采取SPEEX算法進(jìn)行動態(tài)壓縮。圖片部分將圖片分為自然圖片部分和文字圖片部分進(jìn)行編碼自然圖片采用JPEG格式編碼文字部分采取PNG格式編碼。系統(tǒng)還結(jié)合屏幕比較的方法減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量最后針對服務(wù)器端資源傳輸提出一套優(yōu)化傳輸機制對資源進(jìn)行編號分優(yōu)先級分塊傳輸。提高對資源實時性的要求增加了用戶的良好體驗。系統(tǒng)設(shè)計完成了用戶使用瀏覽器訪問的虛擬桌面能夠跨平臺訪問用戶在虛擬桌面能夠欣賞音樂延遲在100MS以內(nèi)圖像數(shù)據(jù)壓縮比原始的圖片數(shù)據(jù)量傳輸減少了20％左右系統(tǒng)的優(yōu)化傳輸機制的實現(xiàn)提高的響應(yīng)的實時性提高了最佳的用戶體驗。

簡介：隨著WEB上圖片資源的日益豐富人們對WEB圖片檢索的需求也日趨強烈基于文本的WEB圖片檢索技術(shù)是人們當(dāng)前檢索WEB圖片的主要手段盡管已有若干使用該技術(shù)的WEB圖片搜索引擎產(chǎn)品投入實用但目前的基于文本的圖片檢索技術(shù)還有待完善主要體現(xiàn)為對WEB的復(fù)雜性理解不夠使用固定的模式提取文本常常以偏概全提取效果不佳對影響詞條權(quán)重的因素考慮不夠權(quán)重模式較粗糙圍繞詞條組織索引通過字匹配實現(xiàn)查詢導(dǎo)致了較嚴(yán)重的同義詞和多義詞問題對此該文進(jìn)行了針對性的研究進(jìn)一步明確了相關(guān)文本的概念使用啟發(fā)式提取方法讓系統(tǒng)更智能地提取相關(guān)文本在詞條權(quán)重的研究中更廣泛地考慮了影響權(quán)重的因素提出了一個“綜合權(quán)重模式”并通過數(shù)學(xué)語言予以精確描述應(yīng)用奇異值分解方法分析相關(guān)文本詞條和圖片語義的關(guān)系構(gòu)造了一個圖片“潛在語義索引”模型用以緩解現(xiàn)有的許多WEB圖片檢索系統(tǒng)在索引和查詢中遇到的同義詞和多義詞問題實現(xiàn)語義索引和查詢實驗表明該模型能有效地改善圖片的索引和查詢性能