一种基于移动平台的多媒体教学辅助方法及其系统

    公开(公告)号:CN104809930B

    公开(公告)日:2017-11-03

    申请号:CN201510266027.X

    申请日:2015-05-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于移动平台的多媒体教学辅助方法及其系统,该方法基于的多媒体教学系统包括计算机、无线路由器、智能手机/平板电脑、投影仪以及音响。无线路由器、投影仪以及音响均连接到计算机,智能手机/平板电脑通过无线链路连接到所述无线路由器。该多媒体教学辅助方法包括语音同步传输步骤、幻灯片远程控制步骤、个人作品拍照投影步骤以及智能手机/平板电脑同步投影步骤,这样可以废除原来多媒体系统中的无线话筒,解决电池浪费的问题;通过无线WIFI网络,可以在教室的任何地方控制讲台上的投影的播放,或将拍摄的任何图片/视频直接投影显示、或直接显示智能手机/平板电脑的显示内容。

    结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法

    公开(公告)号:CN103996193B

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201410209965.1

    申请日:2014-05-16

    Abstract: 本发明公开了一种结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法,首先构造各向异性邻域信息,并将其融入到FCM模型中;其次,为降低偏移场的影响,将偏移场信息融入到改进的模型中,使得模型在分割得同时恢复偏移场。本发明将偏移场作为乘性附加场耦合到模型中,克服偏移场对分割的影响;然后建立加权领域信息场,使其具有各向异性;将各向异性加权信息场代替传统FCM中的灰度信息,以降低噪声的影响,同时还能较好地保持细长拓扑结构信息。本发明不需要调节空间邻域信息正则项参数,从而提高了模型的鲁棒性。

    实际部署的跌倒检测系统中用户层数据的处理方法及装置

    公开(公告)号:CN103763314B

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201410004671.5

    申请日:2014-01-06

    Abstract: 本发明提供一种实际部署的跌倒检测系统中用户层数据的处理方法,包括:检测IP数据流;判断网络是否稳定或服务器端收包有无明显乱序丢包现象,若是,则使用UDP协议传输IP数据流,若否,则使用TCP协议传输IP数据流;当使用TCP协议传输IP数据流时,判断IP数据流是否为TCP协议的ACK数据包,若是,则将IP数据流标记为高优先级并经PDCP处理和RLC处理后发送到高优先级通道进行传输,若否,则将IP数据流标记为低优先级并经PDCP处理和RLC处理后发送到高优先级通道进行传输。本发明提供的一种实际部署的跌倒检测系统中用户层数据的处理方法,能够实时监控每个人员的运动状态。

    水洇墨控制系统及其方法
    106.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105468565A

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201510815052.9

    申请日:2015-11-23

    Abstract: 一种水洇墨控制系统及其方法,主控模块为单片机,阀门模块包括若干电磁阀,单片机包括有输入端、第一双向口、第二双向口以及同电磁阀数量一样的输出端,水写布模块同恒压水泵相连接,恒压水泵通过管道同汲水泵相连接,而汲水泵也通过管道同水源相连接,阀门模块中的电磁阀设置在水写布模块中,单片机的输出端以一一对应的方式同电磁阀相连接,单片机的输入端同WiFi通信模块相连接,单片机的第一双向口和第二双向口分别同TF读取模块和显示器相连接,WiFi通信模块还同用户所配的移动设备相无线连接。结合其方法避免了现有技术中的并没有做到真正的水墨显示的效果、非自然的电子屏光充斥着我们的双眼使得眼睛极易感到疲劳的缺陷。

    一种耦合聚类中心约束项的非局部稀疏表示图像去噪方法

    公开(公告)号:CN105447836A

    公开(公告)日:2016-03-30

    申请号:CN201511026701.3

    申请日:2015-12-30

    CPC classification number: G06T5/002 G06K9/6223 G06K9/6255 G06T2207/20081

    Abstract: 本发明公开了一种耦合聚类中心约束项的非局部稀疏表示图像去噪方法,包括下述步骤:对待噪图像,利用kmeans聚类,产生各类;构建各类对应的紧致PCA字典;利用Dong等提出的方法构造类内图像片稀疏编码误差项;计算各类中心图片;利用聚类中心字典学习,分析类间相关性,得到各聚类中心的稀疏表示:构造聚类中心误差项;耦合聚类中心误差项,类内稀疏编码误差项于传统稀疏表示模型;利用梯度下降法求解。本发明通过提出聚类中心字典学习方法,挖掘各相似集或各类间潜在的稀疏性先验知识,构建聚类中心约束项,以增强图像稀疏表示,并联合该项与稀疏误差项,将二者引入于传统的稀疏表示模型,最终实现图像去噪。

    基于贝叶斯原理与维纳滤波的相机抖动模糊图像复原方法

    公开(公告)号:CN105005968A

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201510315447.2

    申请日:2015-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯原理与维纳滤波的相机抖动模糊图像复原方法,首先采用零均值的高斯混合模型对原始图像的梯度分布进行建模,同时采用混合指数分布对降质函数进行建模,并以零均值的高斯模型作为噪声模型。通过变分贝叶斯估计方法估计降质函数。然后利用估计的降质函数,通过迭代盲解卷积算法进行图像恢复。对于图像恢复过程中产生的振铃效应,通过Laplacian算子进行边缘检测,获取边缘图像。然后分别获取边缘图像中细节、振铃和平坦区域的掩膜,通过维纳滤波器进行滤波处理,进而得到去振铃效应后的复原图像。本发明能够有效地去除因相机抖动产生的图像模糊,同时保持图像的细节及边缘,有效地减少振铃效应对复原图像质量的影响。

    基于各向异性光流场与去偏移场的脑部MR图像配准方法

    公开(公告)号:CN103871056A

    公开(公告)日:2014-06-18

    申请号:CN201410086990.5

    申请日:2014-03-11

    Abstract: 本发明基于各向异性光流场与去偏移场的脑部MR图像配准方法,提出了基于光流场模型的图像配准与偏移场恢复耦合模型,针对偏移场易导致传统配准模型配准精度不高的缺点,将去偏场与求光流场两者相结合,纳入统一变分框架中,使得两者相辅相成,针对Horn模型全局性正则项因缺少图像信息不能准确指导光流运动不足,引入图像结构信息来正则光流场,从而得到光滑准确的光流信息。本发明在配准同时可以恢复图像灰度不均匀场,从而降低了偏移场的影响;并且引入图像结构信息来降低配准结果模糊程度以及保留了图像结构信息,保证了边界结构信息的完整性,有利于进一步恢复真实图像。本发明大大提升了配准结果的精度,鲁棒性好。

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