学籍管理与电子注册

学籍管理是高校管理工作中的重要组成部分，学籍管理工作的好坏直接影响着高校的学风，校风，影响着高校的教育质量，电子注册则是高校学籍管理的延续，是传统学籍管理工作在新形势下的发展，实现电子注册，对扩大高等学校办学自主权，保证高等教育质量，维护高校的社会形象，维护学历证书的公正权，维护大学毕业生的合法权益，起着很重要的保障作用，学籍管理是做好电子注册的基础，电子注册则是加强学籍管理的有效手段。     

基于互信息的视网膜眼底图像配准方法

提出一种在于互信息的视网膜眼底图像配准方法，并采用遗传算法求解待配准图像的变换参数。与传统方法相比，该方法具有配准精度高、可可靠性好、不需要进行图像的预分割和特征提取等特点，配准精确度可以达到亚像素级。     

ICP方法匹配深度图像的实现

针对ICP(迭代最近点 )方法中寻找深度像之间点对应关系这一难点问题 ,首先介绍对ICP方法匹配深度图像的原理并给出单位四元数和旋转角度间的关系 ,然后提出一种验证两个深度图像中对应点对有效性的方法 ,给出了判断待匹配深度图像之间的点对应条件的准则 ,同时给出了实现这种准则的数据结构以及程序设计思想 .最后 ,用真实深度图像证明此方法的有效性 ,并用“主次缝合线”法合成匹配后的深度图像     

对未注册商标使用权法律保护的深层思考

通过论述未注册商标使用权的权利性质,指出未注册商标使用权是一项合法的民事权利。在分析未注册商标使用权不予以法律保护的种种理论和实践上的弊端后得出结论。未注册商标使用权应受到商标法的保护。     

谁获得了高等教育——基于户籍身份和家庭背景的双重视角

基于中国综合社会调查(CGSS)2015年数据,考察户籍身份、家庭背景与学生高等教育机会获得之间的关系。研究发现:(1)户籍身份处于不利地位的学生,更有可能来自弱势家庭;(2)在控制家庭背景的条件下,贫困地区农业户籍学生在高等教育机会获得上处于最不利地位;相比贫困地区农业户籍学生,非贫困地区农业户籍学生在高等教育机会获得上的优势不明显,而非农户籍(贫困地区和非贫困地区)学生在高等教育机会获得上的优势则明显得多;(3)在控制户籍身份的条件下,家庭背景越佳,学生在高等教育机会获得上的优势越明显;(4)不论户籍身份是否优越,弱势家庭子女获得高等教育的比例总是处于较低水平。建议通过制度性安排解决好贫困和农村地区公共教育投入不足的问题;重视家庭背景对学生高等教育机会获得的影响,加强对弱势家庭子女(尤其是贫困和农村地区弱势家庭子女)的经济和文化资助;进一步完善高等教育入学机会分配政策体系,提高教育补偿政策的精准性与公平性。     

医用透视图像数字化采集和处理系统的设计

介绍了医用透视图像数字化处理系统的总体结构，列举了硬件系统各部分的性能指标及软件系统的各部分结构模块，并将其以结构图形式显示出来，详细介绍了系统的工作原理和各部分实现的功能，给出了实验中用到的一些数据参数，并对它的一些关键问题进行了讨论，该系统运行在Visual c 环境下，由软件编程来实现，用户界面美观大方，方便人机交互，是一种很实用的医用图像数字化处理系统。     

一种新的基于投影矩的三维图像配准方法

提出一种投影矩的概念,并将其用于三维医学图像的配准．与传统的几何矩相比,投影矩不仅可以完各地描述图像的特征,而且计算量较小,因而可以将其用于三维图像的实时配准．选取待配准的2幅三维图像若干阶投影矩差的平方和为目标函数,采用Powell方法求取最优解,得到配准结果．将方法应用于一些模拟和实际数据,获得了较高精度的实验结果;并且缩短了整个计算过程的时间．这表明投影矩在多模态医学图像的配准和融合等方面具有潜在的实用价值．     

快速模拟退火算法用于噪声图像配准

提出一种基于快速模拟退火的噪声图像配准算法,将模拟退火算法纳入鲍威尔(Powell)直接搜索法可以使优化解不陷入局部极值解而获得全局优化解,而且可大大地提高运算效率。实验表明,该算法能对平移、旋转后的噪声图像进行有效地配准。     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

基于自然特征的增强现实注册算法

增强现实标志点注册算法需在场景中叠加各种标志,系统构造复杂.文中在深入研究机器人视觉伺服系统的基础上,提出了利用虚拟视觉伺服技术、基于自然特征的增强现实注册算法.利用特征点和图像矩作为图像特征,推导出了图像特征变化量与虚拟摄像机相对位姿变化量之间的关系矩阵(即图像的雅可比矩阵),实现了基于自然特征的三维注册算法.与混合跟踪注册算法、共面四点注册算法相比,文中方法具有更高的精度.