简介:摘要:近年来,社会进步迅速,我国的综合国力的发展也有了改善。在平面设计中合理安排布局,能够吸引人的视觉注意。为此,平面设计师通常需要花费大量时间去完成和布局相关的重复性工作,如背景图像的裁剪。图像裁剪去除图像上不重要的内容,提高图像视觉质量,但通常需要繁琐的手工处理,且需要专业经验来获取高质量的裁剪,因此,研究者们已经提出很多方法实现自动化的图像裁剪。但是少有学者探索过怎样更好地裁剪适用于特定领域的图像,例如,如何裁剪用于平面设计的背景图像。为此,为保留更多重要的图像内容,提出了一种基于视觉感知的平面设计背景图像裁剪方法。具体建立了一个基于全卷积神经网络(FullyConvolutionalNetwork,FCN)的视觉显著性预测模型,并基于眼动跟踪数据进行重要区域的识别,然后实现相应的区域裁剪。实验结果表明,该方法相较于其他裁剪方法,裁剪后的图像可以更多吸引人的注意力,保留了更多重要区域,留有更多的空白位置以放置文本,适用于平面设计工作。
简介: 【摘要】近年,新课程改革不断深入,除了主课程外,小学美术教学也迎来了全新的改革,教学重点以培养小学生的审美意识与审美能力为主,并且需要打破传统教学模式的框架,突显学生的在课堂中的主体地位。其中,培养和提升小学生对图像的感受能力便是所要探讨的主要内容。
简介:摘要:肿瘤是指机体在各种致瘤因子作用下,具有组织细胞增生所形成的新生物。肿瘤组织无论在细胞形态还是组织结构上,都与其发源的正常组织有不同程度的差异,异型性的大小是诊断肿瘤和确定肿瘤的良、恶性的主要组织学依据。良性肿瘤细胞的异型性不明显,而恶性肿瘤常具有明显的异型性。当前肿瘤疾病的发病率较高,中国病例数相当庞大,有资料显示中国占全世界病例数的55%。肿瘤疾病在本质上其实属于一种基因性疾病,不同的环境和遗传因素在协同或序贯的作用下导致DNA损害,从而激活原癌基因和灭活肿瘤抑制基因,进而导致表达水平的异常,使得人体中的靶细胞发生转化,从而形成恶性肿瘤。现阶段肿瘤疾病可以分成良性肿瘤和恶性肿瘤2种类型,其中良性肿瘤暂时不会对人体健康和生命产生威胁,但存在向恶性肿瘤转移的风险,而恶性肿瘤会直接危及人体健康乃至生命安全。
简介:摘要:针对某光电和雷达图像实时融合系统,对融合系统设计进行了概述,并对系统的硬件架构和实时融合处理流程进行了介绍。最后给出了实时光电雷达融合图像的处理结果。
简介:摘要:现代无人机设备等设备容易受到雾霾天气影响,在景色图像获取的时候会表现出低对比度、弱色彩、低信息可辨识度等现象,为了解决此类现象,本文期望借助深度学习算法的方法。依靠其强大的数据学习与决策能力,能够在图像去雾方面呈现出良好的实际效果。
简介:摘要:近年来我国公路建设里程的不断增长、交通车流量的快速增加以及大众需求的日益提高,公路管养的规模越来越大。我国公路的管养速度已经超越了建设速度,公路发展的重点逐渐由建设到养护进行转型。对管养任务起指导与修正作用的道路病害检测成为管养人员主要关注重点,现行的公路管养机制中,路面表观病害的检测多是养护人员肉眼观察或是使用直尺、塞尺等简易的测量工具进行测量。经过长期检测经验发现,人工调查检测的方法存在检测效率低、危险性高、检测精度低等缺点,引起养护设计与决策工作的延误及偏差,常导致错过最佳的养护维修时机,造成养护经费的浪费[1]。国内现有的车载路面破损系统以及三维激光检测系统随着道路管养需求不断更新发展,设备专业性也在逐渐改进,因此,基于车载图像处理具有重要意义。
简介:摘要:遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛,基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持,在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下,大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像,可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一,通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标,同时遥感影像可以识别更小的目标,如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等,因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远,包含的地面范围大,受到分辨率的限制,待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中,这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点,为图像目标的检测工作带来较大难度。