A Fuzzy Cluster and Retinex Theory-based Variation Model for Inhomogenous Image Segmentation

A variational inhomogeneous image segmentation model based on fuzzy membership functions and Retinex theory is proposed by introducing the fuzzy membership function.The existence of the solution of the proposed model is proved theoretically.A valid algorithm is designed to make numerical solution of the model under the framework of alternating minimization.The last experimental results show that the model can make segmentation of the real image with intensity inhomogeneity effectively.     

再谈口译教学和口译教学改革

口译课在我国是一门新兴的翻译课程。随着我国入世和北京申奥成功,社会用人单位对翻译尤其是口译人才的需求日益迫切。而我国目前的口译教学不容乐观。本文通过对我国口译教学现状的分析并结合针对口译教学的技巧和技能训练的说明,提出了一些口译教学的改革思路。     

实时磁盘调度算法研究

总结分析了现阶段流行的实时磁盘调度算法,针对磁盘的存储特性,在对任务请求的磁盘访问时间精确预估的基础上,提出了一种新的调度算法-DSJIT(diskjustintime).该算法通过对请求文件在磁盘上分布的预分析得出处理请求所需时间的一个精确预估值,然后根据此预估值再对任务队列进行调度调整,它在保证应用程序对磁盘工作实时要求的同时,尽可能地提高磁盘的吞吐量.最后通过模拟试验,验证了算法的有效性.     

专业课中加强新装备教学初探

对专业课中加强新装备教学的意义、方法及其规律进行了初探.重点讨论了专业课教学中如何根据新装备的特点,结合多种教学方法和手段,从基本原理、仪器结构、性能特点和实际应用等方面,提高教学质量和效率的体会与认识.     

基于线阵CCD的弹丸图像处理

分析了线阵CCD测弹丸攻角的原理,研究了线阵CCD在弹丸动态测试中的整体图像处理方法,提出一种新的方法:帧相减、局部归一化、二维自适应除噪滤波器和两重阈值复合算法的综合。该方法对复杂环境下的动态CCD图像处理特别有效。     

基于小波变换和中值滤波的无人机图像去噪算法

在无人机航拍图像的实时传输过程中,有可能会同时受到脉冲和高斯混合噪声的污染,为后续图像的识别造成很大的困难.针对这种情况,提出了一种基于中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法.仿真结果表明,该方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,而且可以很好地保留图像的细节信息,改善图像的视觉效果.     

侦察图像综合利用技术研究

侦察图像的综合利用是实现远程精确打击的重要基础,在现代战争中具有不可替代的作用。分析了远程精确打击的作战需求,综合描述了国外相关研究现状,研究了空中侦察图像综合利用涉及的主要问题。在分析关键技术基础上,给出了初步解决方案。     

背诵对提高口译能力的正迁移及在教学中的应用

背诵是成功的语言学习者常用的策略,也是不同条件下英语教学行之有效的教学方法。文章通过跟踪调查,试验对照的形式,结合SPSS对数据加以分析,在实证研究的基础上,揭示背诵对提高大学生口译能力的正迁移作用并提出如何将背诵科学、合理地应用于口译教学,以提高教学质量。     

基于非参估计的局部滑窗双参CFAR目标检测

针对特定杂波概率模型不能有效的描述SAR图像背景杂波这一问题,提出了一种基于非参估计的局部滑窗双参CFAR目标检测算法。该方法首先用非参估计方法逼近SAR图像局部背景,完成对局部背景的精确建模;在此基础上,理论推导了局部双参CFAR检测算法的阈值,设计了阈值求解的数值算法。对典型目标图像进行实验,结果表明,该方法检测速度较快、精度较高。     

节点实时性能自适应的集群资源分配算法

由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法 (node real-time performance adaptive cluster resource scheduling algorithm,NPARSA)。节点实时性能用其配置(CPU核数及速度、内存容量、磁盘容量)和实时状态参数(CPU、内存和磁盘的剩余数量及磁盘读写速度)表示。NPARSA根据作业类型自主选择节点性能评价指标的权值,实现节点实时性能对于作业类型的自适应。实时性能最优的节点分配给作业。虚拟机实验和物理集群实验表明,与Spark默认资源分配算法、没有考虑作业类型与节点匹配的算法、使用作业和节点匹配差异程度作为资源分配依据的算法相比,NPARSA能更有效地缩短作业执行时间、提高集群性能。