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【一】:关于图库的建设

关于图库的建设

一、分类图库的建设

1.此类图库的建设主要以照排和美编为主,把重新绘制过和从网上搜集的比较清楚的图以类别划分。

2.以小学常用图为主,比如:一些动物、植物、交通工具等。这种类型的图以所属来命名,各类型图片包含在所属文件夹内。

3.图片在使用上尽量以图库内为主,各学科应在整本书图片的风格上统一。在使用过程中尽量以双色图为主,如有需要修改的图片在文件夹内附电子文档说明,说明要标注图片的名称以及修改方案。

4.初、高中各学科分类建设,比如:地理中常用的地图、历史中的人物图、化学中的试验仪器等。此类图片放于各学科所属文件夹。

5.以上图库在LP26号电脑,“图库”文件夹中查找,已共享。

二、学科图库的建设

1. 此类图库的建设以编辑为主,把已经出片的所有图书内绘制的清晰的图片按系列、学科、册次建立共享图库。

2.建设好的图库放于各学科的公用电脑中,在以后稿件录入过程中录排可直接调用,这样方便了录入,也方便校对。

3.在建设图库的过程中,各系列、学科、册次的图片名称可直接用原名。在调用时标注好图片的共享路径、名字,录排可直接查找。

三、学科内图片制作要一规范,制作相应的标准。

1.各学科的图片尽量统一要求,把图片所用形式、大小比例作出相应的规范,尽量在初排时能把图片形式统一、大小合适。

2.各学科需要对图片的外部修饰做统一要求,比如:各学科人物图、物品图、地图等是否统一加外框。

【二】:关于图像特征提取

关于图像特征提取

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。

特征的定义

至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。

特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。

有时,假如特征提取需要许多的计算时间,而可以使用的时间有限制,一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层,这样仅图像的部分被用来寻找特征。

由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤,因此有大量特征提取算法被发展,其提取的特征各种各样,它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。

边缘

边缘是组成两个图像区域之间边界(或边缘)的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的,还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。

局部地看边缘是一维结构。

角是图像中点似的特征,在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测,然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向(角)。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤,而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。

区域

与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构,但是区域也可能仅由一个像素组成,因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小,然后在缩小的图像上进行角检测。

长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线,此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路,在医学图像中它被用来分辨血管。www.fz173.com_关于,等,图片。

特征抽取

特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

一 颜色特征

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(一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

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(二)常用的特征提取与匹配方法

(1) 颜色直方图

其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。

颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。

(2) 颜色集

颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从 RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如 HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系

(3) 颜色矩

这种方法的数学基础在于:图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。

(4) 颜色聚合向量

其核心思想是:将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。

(5) 颜色相关图

二 纹理特征

(一)特点:纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征,纹理特征常具有旋转不变性,并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是,纹理特征也有其缺点,一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候,所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外,由于有可能受到光照、反射情况的影响,从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理。

例如,水中的倒影,光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。由于这些不是物体本身的特性,因而将纹理信息应用于检索时,有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。

在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时,利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候,通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。

(二)常用的特征提取与匹配方法

纹理特征描述方法分类

(1)统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上,通过实验,得出灰度共生矩阵的四个关键特征:能量、惯量、熵和相关性。统计方法中另一种典型方法,则是从图像的自相关函数(即图像的能量谱函数)提取纹理特征,即通过对图像的能量谱函数的计算,提取纹理的粗细度及方向性等特征参数

(2)几何法

所谓几何法,是建立在纹理基元(基本的纹理元素)理论基础上的一种纹理特征分析方法。纹理基元理论认为,复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。在几何法中,比较有影响的算法有两种:Voronio 棋盘格特征法和结构法。

(3)模型法

模型法以图像的构造模型为基础,采用模型的参数作为纹理特征。典型的方法是随机场模型法,如马尔可夫(Markov)随机场(MRF)模型法和 Gibbs 随机场模型法

(4)信号处理法

纹理特征的提取与匹配主要有:灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。

灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura 纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究,提出6种属性,即:粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。自回归纹理模型(simultaneous auto-regressive, SAR)是马尔可夫随机场(MRF)模型的一种应用实例。www.fz173.com_关于,等,图片。

三 形状特征

(一)特点:各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索,但它们也有一些共同的问题,包括:①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型;②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠;

③许多形状特征仅描述了目标局部的性质,要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求;④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致,或者说,特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外,从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影,从 2-D 图像中反映出来的形状常不是 3-D 物体真实的形状,由于视点的变化,可能会产生各种失真。

(二)常用的特征提取与匹配方法

Ⅰ几种典型的形状特征描述方法

通常情况下,形状特征有两类表示方法,一类是轮廓特征,另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界,而图像的区域特征则关系到整个形状区域。

几种典型的形状特征描述方法:

(1)边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法,其基本思想是点—线的对偶性;边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘,然后,做出关于边缘大小和方向的直方图,通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。

(2)傅里叶形状描述符法

傅里叶形状描述符(Fourier shape deors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述,利用区域边界的封闭性和周期性,将二维问题转化为一维问题。www.fz173.com_关于,等,图片。

由边界点导出三种形状表达,分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。

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(3)几何参数法

形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法,例如采用有关形状定量测度(如矩、面积、周长等)的形状参数法(shape factor)。在 QBIC 系统中,便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数,进行基于形状特征的图像检索。

需要说明的是,形状参数的提取,必须以图像处理及图像分割为前提,参数的准确性必然受到分割效果的影响,对分割效果很差的图像,形状参数甚至无法提取。

(4)形状不变矩法

【三】:关于人生等待的图片

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【四】:读书小报手抄报一等奖图片

  读书价值观就是人们在读书过程中,基于自身读书需求和内容而形成的,对读书的目的、意义和价值的认识与理解,简单地说就是为什么读书,读什么书,怎样去读书,如何读好书等问题。你知道读书手抄报怎么做吗?下面是学习啦小编为大家带来的读书小报手抄报一等奖图片,希望大家喜欢。

  读书的典故

  1.一字千金

  形容诗文作品精心创作、极有价值的典故。事出《史记·吕不韦列传》:“吕不韦使其客人人著所闻,集论以为八《览》、六《论》、十二《纪》,二十余万言。以为备天地万物古今之事,号曰《吕氏春秋》,布咸阳市门,悬千金其上,延诸侯游士宾客有能增损一字者千予千金。”此典的主要形式有:“一字千金”、“千金字”、“金悬秦市”、“悬金”等。

  2.洛阳纸贵

  形容著作风行一时,人人争相传抄的典故。典出《晋书·左思传》:“及赋成,时人未之重。……安定皇甫谧有高誉,思造(拜访)而示之。谧称善,为其赋序。张载为注《魏都》,刘逵注《吴》、《蜀》而序之。……司空张华见而叹曰:‘班、张之流也,使读之者尽而余,久而更新。’于是豪贵之家竞相传写,洛阳为之纸贵。”《世说新语·文学》也有:“庾仲初作《扬都赋》成,以呈庾亮,亮以亲族之怀,大为其名价,云可三《二京》,四《三都》(与《二京赋》鼎足而三,与《三都赋》并列而四)。于此人人竞写,都下纸为之贵。”

  3.藏之名山

  形容作品很有价值因而非常值得珍视的典故。语出汉司马迁《报任安书》:“仆诚以著此书,藏之名山,传之其人,通邑大都,则仆偿前辱之责,虽万被戮,岂有悔哉!”此典的主要形式有“藏之名山”、“藏诸名山”、“藏版名山”、“名山藏”、“藏名岳”、“藏述著”等。

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  鲁迅的读书方法

  大文豪鲁迅非常讲究读书方法。鲁迅在博览群籍的基础上,形成了有自己特色的读书方法。现向学生读者介绍数种:

  1、泛览,他提倡博采众家,取其所长,主张在消闲的时候,要“随便翻翻”。多翻。鲁迅先生说:“书在手头,不管它是什么,总要拿来翻一下,或者看一遍序目,或者读几页内容。”他认为这种方法可以防止受某些坏书的欺骗,还有开阔视野,拓宽思路,增长知识等好处。

  2、硬看。对较难懂的必读书,硬着头皮读下去,直到读懂钻透为止。

  3、专精。他提倡以“泛览”为基础,然后选择自己喜爱的一门或几门,深入地研究下去。否则,读书虽多,终究还是一事无成。

  4、活读。鲁迅主张读书要独立思考,注意观察并重视实践。他说:“专读书也有弊病,所以必须和社会接触,使所读的书活起来。”他还主张用“自己的眼睛去读世间这一部活书”。

  5、参读。鲁迅读书不但读选本,还参读作者传记、专集,以便了解其所处的时代和地位,由此深化对作品的理解。

  6、设问。就是拿到一本书,先大体了解一下书的内容,然后合上书,可一边散步,一边给自己提一些问题,自问自答:书上写什么?怎样写的?为什么这样写?要是自己,这个题目又该怎么写?鲁迅认为带着这些问题去细读全书,效果会更好些。

  7、跳读。读书遇到难点,当然应该经过钻研弄懂它。但是遇到一时无法弄懂的问题怎么办?鲁迅认为“若是碰到疑问而只看到那个地方,那无论看到多久都不会懂。所以跳过去,再向前进,于是连以前的地方也明白了”。

  8、背书。鲁迅的背书方法与众不同,他制作了一张小巧精美的书签,上面写着“读书三到,心到、眼到、口到”10个工工整整的小楷字。他把书签夹到书里,每读一遍就盖住书签上的一个字,读了几遍后,就默诵一会儿,等把书签上的10个字盖完,也就把全书背出来了。

  9、剪报。鲁迅十分重视运用“剪报”这一方法来积累资料。他的剪报册贴得很整齐,分类也很严格,每页上都有他简要的亲笔批注。鲁迅曾利用这些剪报写了不少犀利的杂文。鲁迅曾说过:“无论什么事,如果陆续收集资料,积之十可成一学者。”

  10、重读。这是指读过的书,隔些日子再重读书中标记的重点,花的时间不多,却有新的收获。

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【五】:关于法制的黑板报图片

  ,法律是一种 公共物品 ,可消费性是这种 公共物品 的一大特质,法律可算是公民的消费品, 享受法律、消费法律 应当是现代公民崇尚的法治新理念和现代文明社会 法治化生存 的新模式。人下面小编带給大家的是关于法制的黑板报图片:

  关于法制的黑板报图片:我国网络安全立法的相关建议

  第一,制度设计要高点定位。破解大数据时代我国网络安全立法难题,其根本路径在于,构建与中国特色社会主义法律体系相融合、相衔接、相照应的网络安全法律制度基本框架,加快推进网络安全“四化”建设,即:规范化、制度化、体系化、法律化,形成具有中国特色的网络安全法律体系。

  第二,抓住核心问题。构建网络安全法律制度需要把握几个方面的核心问题,即:(一)加强关键基础设施网络脆弱性监测的规制;(二)增强政府与社会协同应对网络威胁的能力;(三)鼓励民营企业、社会组织、基层社区参与网络安全实践活动;(四)坚持保护隐私,公民自由权利与维护国家利益相统一;(五)注重顶层制度设计,制定国家信息安全综合管理中长期战略规划。
 

 关于法制的黑板报图片

  第三,构建科学的网络安全结构体系。构建网络安全结构关联聚合的“五大体系”,即:(一)信息安全技术标准认证体系;(二)信息安全行业规范自律体系;(三)信息安全准入、使用、保护体系;(四)信息安全侵权监管执法体系;(五)信息安全法律法规规范体系,从而形成“体系完备,结构合理,功能健全,保障有力”的国家安全基础法律制度体系,实现国家网络安全现代化、法治化。

  第四,确立网络安全管理模式。需要把网络安全规范管理内容作为研究的重中之重,注重网络管理模式的厘清、比较与借鉴,融汇政府主导、政府指导下行业自律与行业主导不同模式的比较优势,探索与中国行政管理体制、社会组织管理与社区自治管理特色深度融合衔接的网络安全管理模式。

  第五,明确网络安全立法重点。需要坚持“安全优先,政府主导与行业自律相结合,保护网络自由,维护利益平衡,保护个人信息,保障网络公共秩序”等基本原则,坚持破解“被遗忘的权利”保护的机会平等、规则平等、制度平等难题,实现实体社会权利保护与虚拟社会权利保障的相协调,个人信息权益正当保护与国家利益有效守卫相平衡。要对相关法律法规进行系统梳理,研究制定以《个人信息保护法》为核心的个人信息保护法律体系。

  第六,选择网络安全立法路径。需要从各方面入手,即:从加强保护入手,夯实基础;循序渐进,逐步提升;加强政府信息安全相关立法,以点带面逐步扩大;地方立法与中央立法并行推进。针对目前网络安全立法存在严重滞后于实践发展的突出问题,需要做好的工作是:加强立法规划和设计;突出信息安全立法重点内容;着力建设信息安全智库;推进重要信息数据共享等。

  关于法制的黑板报图片:法律让生活更美好

  开学第一课,我们观看了“法律让生活更美好”的学习片。这让我学习到许多法律知识。比如,最近,中国人民法院新推出了公平又公正的宪法,里面有许许多多的法律条例,比如宪法第一章第三十六条,要爱护国家,要爱护国家的人民;第一章五十四条,民族之间要团结友爱等等。

  法律是个伟大的东西,它会永远守护我们,一直陪伴到我们白头偕老。法律会将罪恶的双手禁锢起来,将罪恶的嘴巴封闭起来。法律把那些犯罪吓得闻风散胆;法律把越来越多人的贪心的心灵净化,使世上的好人越来越多,把坏人的贪欲赶跑,法律是值得我们永远尊敬!

  法律,是由祖先们一代一代传下来的,现在,由那些警察叔叔和法官们继承着法律的知识,他们把那些知识传授给年轻人,再由那些年轻人把法律的知识一点一滴的教给我们。法律啊,你是多么的伟大,你一直守护着我们,不被罪恶所给伤害;法律啊,你让生活更加的美好!


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