简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：探讨了机器学习技术在计算机视觉处理领域的应用。首先，介绍了计算机视觉处理的基本概念和技术，包括图像处理基本算法、特征提取与表示以及分类与识别技术。然后，重点分析了机器学习在图像分类、目标检测与跟踪以及图像分割中的应用。在图像分类方面，介绍了监督学习、无监督学习和强化学习等方法；在目标检测与跟踪方面，介绍了目标检测技术和目标跟踪技术，并通过实例分析了这些技术在实际应用中的优势；在图像分割方面，介绍了图像分割技术的基本原理以及常见的图像分割算法，同时探讨了基于机器学习的图像分割方法。此外，还介绍了深度学习在计算机视觉处理中的应用，包括卷积神经网络（CNN）等深度学习方法，并通过实例展示了这些方法在计算机视觉处理中的优势。

简介：摘要现今社会在不断的快速发展，在我国的事业单位中，人事档案的管理是一个很重要的工作，因为这个工作对单位人力管理的效率和质量的提高都是具有决定性作用的。随着大数据时代的到来，人事档案的管理也有了一些改变。所以，对人事档案管理的模式要开始进行创新以及优化。

简介：摘要人事档案管理是人力资源高质量配置及利用的基础，提升人事档案及利用质量，对于企业人才资源利用和经营效益实现具有较大影响。大数据环境下，企业人事档案存在诸多问题，本文在阐述大数据环境下人事档案管理现状的基础上，就当前人事档案管理的问题进行系统分析，并指出大数据环境下人事档案管理及利用的具体策略。期望有利于提升人事档案管理和利用水平，继而促进企业的现代化、规范化发展。