【摘 要】
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针对目前动漫人物的创作过程中,应用经典的动漫图像处理算法完成图像的组合处理时遇到的图像拼接准确率低、特征适配率差以及拼接完成的图像严重偏离实际等问题,引入了特征提取和多分辨率融合的方法,并结合高斯滤波器对动漫人物图像进行预处理,使用特征阈值检测完成图像特征的识别、提取以及重组拼接,引入参数进行图像匹配度判断从而筛选出最佳图片。经过实验比对分析,提出的算法对比其他经典算法,其特征提取准确率更高、图像
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针对目前动漫人物的创作过程中,应用经典的动漫图像处理算法完成图像的组合处理时遇到的图像拼接准确率低、特征适配率差以及拼接完成的图像严重偏离实际等问题,引入了特征提取和多分辨率融合的方法,并结合高斯滤波器对动漫人物图像进行预处理,使用特征阈值检测完成图像特征的识别、提取以及重组拼接,引入参数进行图像匹配度判断从而筛选出最佳图片。经过实验比对分析,提出的算法对比其他经典算法,其特征提取准确率更高、图像拼接效果更好,能够合理、高效地完成动漫人物的创造。
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河北大学于1921年创建于渤海之滨天津,初名天津工商大学,学校借鉴西方办学理念,发展工、商两科,以工商裕民,以工商兴国,探索科学救国的道路. 1933年,学校改名为天津工商学院, 1948年,更名为津沽大学.抗日战争时期,学校坚守天津,逆境办学,为国家培育了一大批杰出的工商人才,在当时享有“煌煌北国望学府,巍巍工商独称尊”之美誉.
近20年来，巢湖蓝藻水华频繁暴发，对流域内居民生活和社会生产产生了严重影响. 由于缺乏蓝藻水华全方位监测、高精度模拟和智能化分析手段，传统方法难以实现“现状掌握、异常识别、原因追溯、未来模拟”的目标，无法满足巢湖蓝藻水华科学防控与应急处置的要求，蓝藻水华引起的突发事件随时可能发生. 本文针对巢湖蓝藻水华的全面监测和应急决策问题，整合了卫星遥感、无人机监测、视频监控、浮标监测和人工巡测手段，构建了巢
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土壤科学工作者熟知生物作为五大成土因素之一在土壤发生与演化过程中的作用，但是很少问津土壤在植物起源和演化过程的作用。笔者认为，陆地植物的起源和演化过程实质上是对其起源土壤环境的适应过程，土壤对起源植物特性的形成具有“模具效应”。土壤环境的剖面厚度和层次构型、物理、化学和生物学性质多样性形成了起源植物的多样性。由于植物根生长于土壤，通过根从土壤中吸收营养元素以满足自身生长的需求，因此，植物起源土壤对
针对GF-6与Landsat-8影像在水质监测中的差异性问题，以巢湖水质富营养状态评价为研究内容，对水质参数进行反演，利用综合营养状态指数法构建水质评价模型。运用ENVI5.3和ArcGIS10.3软件，实现各项水质参数和综合营养状态指数TLI可视化。对比实测数据，运用Person相关性模型进行反演结果精度评定。主要结论如下：成像时点巢湖水质营养状态为中营养；GF-6和Landsat-8反演得到的
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为了解决传统的彩色全景图拼接算法在特征点匹配过程中匹配时间较长且匹配失误率过高的问题,优化整体的彩色全景图拼接算法,提出了基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法。构建SIFT算法的基本流程,通过创建空间尺度确定极值点的空间位置和梯度方向,以便进行SIFT特征点匹配。研究基于SIFT变换算法的全景图像拼接技术,设计全景图像拼接技术的基本流程,在获取全景图像之后进行预处理,利用SIFT变换算法进行图像配
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