【摘 要】
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在FAST角点检测算法中存在阈值设置相对固定的问题，该问题会导致对同一张图片中不同区域的检测效果较差。针对上述问题，提出一种基于OTSU的区域自适应FAST角点检测算法，以此来解决区域检测效果较差的问题。该算法分为两个部分：首先，对图像进行灰度处理，并对图像进行M×N的区域网状分割，再对每一个网格区域内的图像部分使用OTSU算法得到该区域的阈值；其次，采用FAST角点检测算法检测图像中每个区域的角
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在FAST角点检测算法中存在阈值设置相对固定的问题，该问题会导致对同一张图片中不同区域的检测效果较差。针对上述问题，提出一种基于OTSU的区域自适应FAST角点检测算法，以此来解决区域检测效果较差的问题。该算法分为两个部分：首先，对图像进行灰度处理，并对图像进行M×N的区域网状分割，再对每一个网格区域内的图像部分使用OTSU算法得到该区域的阈值；其次，采用FAST角点检测算法检测图像中每个区域的角点，并将上一步得到的区域阈值结果导入FAST角点检测算法中。最后进行了实验测试，将该算法与常见的角点检测算法进行对比，实验结果表明，经过区域自适应算法改进后的FAST角点检测算法提高了检测效率和检测精度，漏检和错检的情况大幅度减少。该改进算法能够提高图像区域的检测效果。
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通过原理分析及试验验证，对某型直升机发动机金属屑告警故障进行了定位，并开展了相关复查与验证工作。最终将故障原因锁定在原设计尺寸问题上，并制订了修理措施，从根本上解决了问题，避免了故障的再次发生。
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目的:乳腺癌是全球女性发病率最高的肿瘤疾病。随着癌症生存率的不断提高和医学模式的转变,人们对个体健康提出了越来越高的要求,也开始认识到生命质量的重要性。在乳腺癌的诊断、治疗和预后过程中,患者不可避免地经受多种疾病伴随症状和负性情绪的困扰,严重降低了生命质量。为此,如何整合临床、积极心理资源、社会资源,促进乳腺癌患者的心身康复以及生命质量的积极转变,是积极心理肿瘤学亟需解决的重要问题之一。本课题以女
基于苏州、宿迁1292份农户调研数据，采用问卷调查和二元Logit回归模型等方法，分别从农户特征、行为态度、主观规范、知觉行为控制等方面对农户宅基地退出意愿及其影响因素进行分析。结果表明：影响农户退出宅基地意愿的主要因素有年龄、受教育水平、恩格尔系数、宅基地总面积、居住条件改善、医疗卫生条件提高、就业情况改善、亲人支持退出、政府支持退出、邻居支持退出以及是否了解“一户一宅”政策；样本中愿意退出宅基
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