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为实现书籍扫描图像的畸变自动校正,提出用多项式来描述各像素的理论灰度g(zi)与页面上对应点到扫描仪工作平面距离zi二者之间的关系。为确立该多项式,在畸变参数已知条件下扫描一幅图像,根据已知畸变参数求出zi,即可按最小二乘法原理由各像素灰度的实际值求出多项式的各个系数。实验证明,采用4阶多项式已能满足一般要求,并求出了各系数。对任意扫描图像,自动计算畸变参数的方法为:首先利用扫描图像上页边空白处各像素的灰度,对畸变参数进行估计,并求出zi的估计值;然后代入所确立的多项式,可求得g(zi);通过调整各畸变参数的估计值,直到g(zi)与gi最为接近,即得最佳畸变参数。用于图像校正实验,获得了较好的校正效果,最大误差由不校正时的41%下降到了6.9%。这使得无需用户测量并输入有关畸变参数即可进行自动校正。 相似文献
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用1m法向入射光谱仪观察三电极真空火花发射的Ti五次离化光谱。在24~200nm波段内观察到157条TiVI的新谱线。根据新归属的TiVI谱线定出11个新能级,并对5个有疑问的能级值作了修正。 相似文献
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TAN Xiaojiang 《数学年刊B辑(英文版)》2002,23(4):531-538
Lei X be an arbitrary smooth irreducible complex projective curve, E (?) X a rank two vector bundle generated by its sections. The author first represents E as a triple {D1,D2,f}, where D1 , D2 are two effective divisors with d = deg(D1) + deg(D2), and f ∈ H0(X, [D1] |D2) is a collection of polynomials. E is the extension of [D2] by [D1] which is determined by f. By using f and the Brill-Noether matrix of D1 + D2, the author constructs a 2g X d matrix WE whose zero space gives Im{H0(X,[D1]) (?) H0(X, [D1] |D1)}(?)Im{H0(X, E) (?) H0(X,[D2]) (?) H0(X,[D2] |D2)}. From this and H0(X,E) = H0(X, [D1]) (?) Im{H0(X, E) (?) H0(X, [D2])}, it is got in particular that dimH0(X, E) = deg(E) - rank(WE) + 2. 相似文献
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图的划分问题曾引起图论界的广泛关注,在文献[4]中讨论了k-单圈划分,本文进一步研究基于k-单圈划分的优化问题,即在一个赋权图中求一个最小权可k-单圈划分的支撑子图,以及对一个不存在k-单圈划分支撑子图的图,如何添最少的边使得它有k-单圈划分的支撑子图。 相似文献
58.
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本文研究线性特征值问题Aφ-λBφ=0,其中A、B为线性对称运算子且B正定,提出了能够求得特征近似值,同时求得其上下限的广义最小二乘法,证明了特征值上下限定理,导出了特征值的第一上限、第一下限、第二上限、第二下限。本文方法可以求解微分方程的特征值及微分方程组的特征值、矩阵特征值等问题,后两类问题的两个算例结果精度很高。 相似文献
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