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348606753銀蟲(chóng) (小有名氣)
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[交流]
宣傳下我花了多年時(shí)間完成的的圖形圖像處理論文
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錄用一年了,還沒(méi)有刊出,看的人太少,宣傳一下 以下是引言從大禹采取疏導(dǎo)治水的方法[1], 到排水系統(tǒng)[2], 再到化工流體設(shè)計(jì)[3]; 從踏板紡織機(jī)[4], 到吉姆斯·瓦特[5]的離心調(diào)速器, 再到機(jī)械臂[6]; 從算盤(pán), 到布萊斯·帕斯卡爾等[7]的齒輪驅(qū)動(dòng)計(jì)算, 再到William Shockley等[7]的晶體管電路. 前述的或相似的, 每種方法或設(shè)備的運(yùn)用, 都為人類(lèi)生產(chǎn)、生活帶來(lái)巨大效率提升及能耗降低. 這些進(jìn)步都源于各位先賢對(duì)事物自然規(guī)律更加深刻的認(rèn)知, 以及將這些規(guī)律巧妙運(yùn)用. 有時(shí)進(jìn)步, 是新的自然規(guī)律發(fā)現(xiàn)及應(yīng)用; 有時(shí)進(jìn)步, 是多種事物, 根據(jù)自身不同規(guī)律, 按照特定流程巧妙地組合為的復(fù)雜系統(tǒng)[8]. 讓其按照時(shí)間順序自動(dòng)化運(yùn)行, 從而完成目標(biāo)任務(wù). 人類(lèi)創(chuàng)建的自動(dòng)化運(yùn)行的復(fù)雜系統(tǒng), 除了由人按自身心理、行為規(guī)律構(gòu)建的社會(huì)系統(tǒng)[9], 還有由物體構(gòu)建的各種自動(dòng)化系統(tǒng)[5]. 目前的計(jì)算機(jī)是, 在馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)[10]下, 按照脈沖時(shí)間順序, 進(jìn)行二進(jìn)制布爾運(yùn)算[7]的電子自動(dòng)化系統(tǒng). 計(jì)算機(jī), 不僅能按人類(lèi)給定的程序, 高效完成各種復(fù)雜的十進(jìn)制數(shù)學(xué)運(yùn)算, 還能模擬事物的自然規(guī)律變化, 甚至能構(gòu)建一個(gè)虛擬的平行系統(tǒng)[11]. 在這虛擬的平行系統(tǒng)里, 人們完成了各種圖形圖像的產(chǎn)品和工程設(shè)計(jì), 甚至創(chuàng)造出了比現(xiàn)實(shí)更美妙的音樂(lè)、影像. 計(jì)算機(jī)對(duì)圖像處理和圖像識(shí)別的應(yīng)用, 催生出各種算法. 邊緣檢測(cè)是圖像分析處理的第一步, 主要是提取形狀的重要特征信息[12-13]. 邊緣檢測(cè)也是視覺(jué)通過(guò)水平細(xì)胞抑制作用處理的重要步驟[14]. 邊緣檢測(cè)后, 圖像會(huì)生成很多線性交點(diǎn). 如果交點(diǎn)作為特征點(diǎn), 在圖像識(shí)別、圖形定位、三維重構(gòu)中應(yīng)該會(huì)有較大應(yīng)用價(jià)值. 目前的圖像邊緣檢測(cè), 在視角和光照變化影響下, 交點(diǎn)位置變化較大. 邊緣檢測(cè)最大缺點(diǎn)是對(duì)紋理和圖像層次信息損失非常大. 1980年, Fukushima根據(jù)生物學(xué)家Huble和Wiesel的層級(jí)模型, 產(chǎn)生了由輸入層、卷積層、池化層、全連接層及輸出層構(gòu)成的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]. CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 使得機(jī)器學(xué)習(xí)方法下的圖像識(shí)別技術(shù)得到重大進(jìn)展. 然而, 機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理算法, 并不符合動(dòng)物記憶特性, 也不符合計(jì)算機(jī)的布爾運(yùn)算規(guī)則. 圖像學(xué)習(xí)和處理過(guò)程中, 需要消耗大量的數(shù)據(jù)資源和計(jì)算資源. 目前, 符合計(jì)算機(jī)布爾運(yùn)算的并在CAD等平面設(shè)計(jì)軟件中應(yīng)用的, 二維圖形處理算法, 是基于交點(diǎn)遍歷的算法和簡(jiǎn)單片鏈算法[16-17]. 其實(shí)早在20世紀(jì)40年代末, 馮·諾依曼就提出了適合大型并行運(yùn)算的、符合布爾邏輯運(yùn)算的元胞自動(dòng)機(jī)模型方法[18]. 經(jīng)過(guò)多年, 元胞自動(dòng)機(jī)發(fā)展出類(lèi)似于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)腐蝕、膨脹的布爾邏輯規(guī)則[19-23], 用于圖像處理. 對(duì)于二值圖像的邊緣檢測(cè), 和采用坐標(biāo)邏輯把灰度圖像分解成多個(gè)不同坐標(biāo)系的二值圖像后用CA并行處理, 獲得了很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果[19,21]. 文獻(xiàn)[24]運(yùn)用不同的元胞自動(dòng)機(jī)規(guī)則逐級(jí)加密生成水印圖像, 有效克服了部分水印算法在安全性方面存在的不足. 元胞自動(dòng)機(jī)不僅廣泛用于圖形圖像處理, 它對(duì)空間和時(shí)間劃分方法, 對(duì)于物理擴(kuò)散現(xiàn)象研究也具有啟發(fā)性意義[18,25]. 本文嘗試, 根據(jù)Margolus[18]鄰域元胞自動(dòng)機(jī)模型二維網(wǎng)格劃分方法, 運(yùn)用布爾邏輯的脈沖運(yùn)算規(guī)則, 采用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)構(gòu), 對(duì)圖形進(jìn)行邊緣檢測(cè)和進(jìn)一步的研究. 下載地址:https://kns.cnki.net/KCMS/detail ... .html#opennewwindow |
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新蟲(chóng) (正式寫(xiě)手)
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[基金申請(qǐng)]
剛錄用,沒(méi)有期刊號(hào),但是在線可看的論文可以放為代表作嗎
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arang1 2026-03-01 | 3/150 |
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