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关键词： 多元立体优质资源   问题驱动–项目驱动–数据驱动   科教–产教–赛教协同   混合式教学模式   三阶实践教学体系  

摘要： 面向行业社会需求、学生学情和课程特点,依托《数字图像处理》国家级一流线上课程及教学团队,实践和迭代了“三融合、三驱动、三协同”的教学创新。线上线下、课内课外、实体和虚拟课堂三融合,问题、项目、数据三驱动,科教、产教、赛教三协同,构建和实施2236混合式教学模式和“基础实验-VR设计–项目实战”三阶实践教学体系,强化理论和实践,同时采取“全程、多元、强非标”的学业全程评价和课程思政,激励学生学习和成长。通过多年实施,取得了很好的成效,资源及相关工作也得到推广应用。Based on the needs of industry and society, students’ learning situation, and course characteristics, relying on the national first-class online course and teaching team of “Digital Image Processing”, we have practiced and iterated the teaching innovation of “three integrations, three drives, and three collaborations”. The integration of online and offline, in-class and out-of-class, physical and virtual classes, driven by problems, projects, and data, and coordinated by science and education, industry and education, and competition and education, the 2236 hybrid teaching model and the three-level practical teaching system of “basic experiment-VR design-project practice” are constructed and implemented to strengthen theory and practice. A “full process, diverse, and strong non-standard” academic evaluation and curriculum ideological and political education are adopted to motivate students to learn and grow. After years of implementation, good results have been achieved, and resources and related work have also been promoted and applied.

关键词： 摊铺均匀性   实时监测   数字图像处理   AC-20沥青混合料  

摘要： 为实时、定量、准确地评价沥青混合料的摊铺均匀性,文章以某实际工程为例,展开了沥青混合料摊铺均匀性实时监测技术与评价方法研究。首先,详细介绍了当前常用的沥青混合料离析检测方法,分析了其各自的优点及局限性。然后,借助数字图像处理技术,从原始图像采集、灰度化处理、离析判别等方面对沥青混合料摊铺均匀性实时监测方法进行了深入研究,并开发了沥青混合料摊铺实时监控系统,最后,依托实体工程进行了应用,研究结果表明:试验路段中面层AC-20沥青混合料无离析区域占总样本数的88.3%,摊铺质量较好。

关键词： MVP   高职   数字图像处理   项目化教学  

摘要： 针对高职院校中数字图像处理课程教学难度大的问题,提出一种基于MVP(Machine Vision Platform)平台的数字图像处理课程教学方案,阐述如何组织和重构课程内容,构建以项目为核心的应用型课程框架,以“工件计数”项目为例,介绍基于MVP平台的“三三三”课程教学实施过程,最后通过教学评价说明教学效果。

关键词： 人工智能技术   挑战和机遇   数字图像处理   教学改革   数据可视化  

摘要： 人工智能技术给各行各业带来了挑战和机遇。作为高等教育学校,如何应对这次人工智能浪潮是亟须解决的重要课题。文章以数字图像处理课程为例,进行了教学改革。针对数字图像处理课程教学改革,从教学目标、课程大纲、课程实施过程和课后学习4个方面进行优化。通过整理南京理工大学泰州科技学院2018—2023年的教学数据,并进行数据可视化和数据分析,证明了该次教学改革的有效性。

关键词： 多介质   教学资源   新工科教育   课程思政   数字图像处理  

摘要： 立德树人是高等教育改革的终极目标,而教学资源建设是系列教改的基础。在分析新工科教育与传统工科教育差异基础上,揭示多介质新形态教学资源建设需求,提出立德树人视域下的多介质新形态教学资源建设方法,包括以先进的学习理论为指导安排教材结构、体例;以立体化教材、公众号、小程序和抖音等新形态介质传递教学内容;以新知识新技术为牵引促进创新创业能力;以不同领域新应用实例夯实跨界综合能力;以文化自信、忧患意识等为牵引强化课程思政,实现多介质新形态教学资源建设。

关键词： 数字图像技术   中阳剪纸   图纹整理   角点检测  

摘要： 中阳剪纸的图纹整理工作对于保护和传承这一非物质文化遗产至关重要。传统的剪纸图纹整理主要由人工完成,效率低、误判率高,而在剪纸图纹整理中引入数字图像处理技术可提高分检效率,降低误判率。文章对数字图像处理技术在中阳剪纸图纹整理的应用进行了研究分析,从数字图像处理技术的特点和工作内容出发,主要对剪纸图像特征提取方法进行较为详细的分析说明,并在此基础上阐述了数字图像处理技术在中阳剪纸图纹整理中的发展趋势,为后续该领域的研究提供参考。

关键词： 数字图像处理   人体测量技术   三维人体建模技术   Matlab软件  

摘要： 人体测量技术是三维人体建模技术的关键步骤,是时装设计、图案研究、服装生产的重要组成部分。当前人体三维重建技术通常采用3D激光扫描技术,成本较高且操作复杂。基于二维图像的非接触人体测量三维重建技术,提出了系统化的人体轮廓提取方案,通过定义关键点和基准线测量出肩宽、胸宽、腰厚、臀宽等数据,利用回归分析法对胸围、腰围、臀围进行曲线拟合,得到人体特征尺寸。根据已知尺寸信息,采用3DS Max软件对人体进行重构,生成一个接近真实人体的三维人体模型。该方案具有低成本、效率高、操作简便的特点,能解决服装电子商务中二维图像的体围尺寸测量问题。

关键词： 岩体暴露面   裂隙自动提取   数字图像处理   灰度传递算法   Frangi滤波  

摘要： 裂隙显著影响岩体物理与力学性质,针对从岩体暴露面图像中自动提取裂隙存在的提取结果不完整、信噪比低,以及提取方法经验参数多、鲁棒性差等问题,提出一种全自动裂隙提取优化程序。首先,通过引入广义伽马校正初步提升裂隙与岩壁面对比度;其次,考虑裂隙路径像素间相互影响,设计灰度传递算法提升裂隙连续性;最后,通过改进Frangi滤波器提取裂隙并充分抑制噪音像素响应。结果表明:该程序充分融合了裂隙低灰度和高线型两大特征,图像增强与裂隙提取两阶段协同运作,显著改善了裂隙对比度不均问题,在较完整提取裂隙的同时还能够有效防止噪音与伪裂隙的产生,对多种岩体暴露面图像均具有很高的鲁棒性。将该方法与常用的裂隙识别算法进行比较,展现了该算法流程在处理低对比度、高噪声岩体裂隙图像方面的显著优势。

关键词： 激光光斑   数字图像处理技术   位置检测   检测精准度测试   中心位置计算  

摘要： 激光技术在应用过程中,光斑位置检测与确定是其中的关键环节,直接决定着激光技术的应用性能。但是,现有光斑位置检测方法由于应用手段的缺陷,存在着检测时间过长、检测精度较低等问题,故提出基于数字图像处理技术的激光光斑位置检测研究。使用图像采集设备(相机或者摄像机)获取激光光斑图像,基于数字图像处理技术处理激光光斑图像,以此为基础,采用二维Otsu算法分割激光光斑图像,应用Canny算子提取光斑边缘,通过最小二乘圆拟合方法拟合处理光斑边缘,即可计算出激光光斑中心位置,从而实现了激光光斑位置的精准检测。实验结果显示:应用提出方法获得的光斑位置检测时间最小值为0.1 s,光斑位置检测误差最小值为0.2%,充分证实了提出方法应用性能较佳。

关键词： 计算机视觉   尺寸估算   数字图像处理  

摘要： 为了解决通过无接触的方式估测柠檬尺寸质量的问题,进而提高柠檬分类水平。采用相机作为采集工具获取柠檬果实和小尺寸标定板图像,利用MATLAB的Camera Calibration工具进行相机标定获取相机参数并对图像进行校正,采用双边滤波和Chroma King Technique(CK法)图像分割方法获取图像目标区域,配合计算机视觉技术估测柠檬果实长度、宽度和面积数据。在柠檬果实图像上绘制出长度六等分的网格线并获取相应数据,将网格线数据与柠檬果实尺寸数据作为参数,通过设计主实验和多个对照实验,从是否降维、不同角度图像组合、输入参数变化等多个因素进行实验比较,探索柠檬尺寸质量的估测方法。结果表明,每组实验利用两个角度柠檬果实图像,以果实长度、宽度、面积数据和网格线数据作为参数,采用两个角度图像并对特征降维后的模型进行分析,柠檬果实尺寸估测值均方根误差为8.805 cm^(3),平均绝对误差百分比为6.937%,相对误差界为7.215%,拟合优度R~2为0.757;质量估测值均方根误差为6.589 g,平均绝对误差百分比为7.974%,相对误差界为7.192%,拟合优度R~2为0.835。该研究为后续将计算机视觉技术运用于机械自动分拣技术提供理论参考依据。