《图像时代的早期阅读》书中主要介绍了儿童图画书的发展历程，并介绍了图像时代的各国著名的早期阅读读本，告诉我们怎样的读本才是理想的早期阅读读本;还讲述了早期阅读的一些活动指导策略，并通过一些案例讲述了整合教育理念下的早期阅读，如 有读本生成的课程、日常生活中的阅读、亲子阅读、动态图像阅读等等。帮助我们能科学地认识不同年龄段孩子的阅读需求特点，并掌握有效的阅读指导策略，开展有效的阅读活动。
在《图像时代的早期阅读》一书中，谈到早期阅读的指导方法时，其中有一点给我的体会较深，就是体察童趣，感受童书的神奇魅力。书中介绍了故事《来不及了，来不及了，快要来不及了……》这本绘本充满了童趣，小男孩急于想上卫生间，从一楼跑到五楼，最终才找到适合自己的卫生间的奇特经历。作者从孩子的眼光，用幽默的笔触描写了一位守规矩、对解手之事很顶真的小男孩，以十分快的熟读跑到动物展厅的一楼，看门的老伯伯对他说，楼下的卫生间坏了，但从二楼到五楼都有卫生间。可当小男孩跑到二楼时发现是长颈鹿的卫生间，长腿的它们用的小便池好高啊!小男孩只好再往三楼跑，推门进去，发现那是蝙蝠的卫生间，一只只蝙蝠用奇怪的姿势倒挂着，小男孩一时懵住了，便槽到底在哪里?“来不及了，来不及了，快要来不及了……”小男孩边叨念边疾步网四楼跑去，推门进去，哇!怎么是迷宫似的卫生间啊?这究竟是怎回事?便槽到底在哪儿?小男孩顾不上细想，又一股劲儿地往五楼跑。“来不及了，来不及了，快要来不及了……”当小男孩推门进卫生间，一个个明亮洁净的便槽出现在眼前。哇——好痛快!小男孩似乎完成了一件大事，他为能坚持找到真正适合自己的卫生间感到满意极了。该书从语言文字的传递到画面人物动态的刻画都十分儿童化，情趣十足。笑足之余，你会为一个认真、可爱的孩子所感动。
图画书所散发的美丽除了画面的精美，更重要的是书中的童趣。那种孩子身上特有的思想感情，那种单纯、幼稚可笑的语言、行为和心理活动，实在邻人着迷，忍俊不禁。
第二篇：《图像时代的早期阅读》读书笔记《图像时代的早期阅读》读书笔记
《图像时代的早期阅读》书中主要介绍了儿童图画书的发展历程，并介绍了图像时代的各国著名的早期阅读读本，告诉我们怎样的读本才是理想的早期阅读读本;还讲述了早期阅读的一些活动指导策略，并通过一些案例讲述了整合教育理念下的早期阅读，如 有读本生成的课程、日常生活中的阅读、亲子阅读、动态图像阅读等等。帮助我们能科学地认识不同年龄段孩子的阅读需求特点，并掌握有效的阅读指导策略，开展有效的阅读活动。
在《图像时代的早期阅读》一书中，谈到早期阅读的指导方法时，其中有一点给我的体会较深，就是体察童趣，感受童书的神奇魅力。书中介绍了故事《来不及了，来不及了，快要来不及了??》这本绘本充满了童趣，小男孩急于想上卫生间，从一楼跑到五楼，最终才找到适合自己的卫生间的奇特经历。作者从孩子的眼光，用幽默的笔触描写了一位守规矩、对解手之事很顶真的小男孩，以十分快的熟读跑到动物展厅的一楼，看门的老伯伯对他说，楼下的卫生间坏了，但从二楼到五楼都有卫生间。可当小男孩跑到二楼时发现是长颈鹿的卫生间，长腿的它们用的小便池好高啊!小男孩只好再往三楼跑，推门进去，发现那是蝙蝠的卫生间，一只只蝙蝠用奇怪的姿势倒挂着，小男孩一时懵住了，便槽到底在哪里?“来不及了，来不及了，快要来不及了??”小男孩边叨念边疾步网四楼跑去，推门进去，哇!怎么是迷宫似的卫生间啊?这究竟是怎回事?便槽到底在哪儿?小男孩顾不上细想，又一股劲儿地往五楼跑。“来不及了，来不及了，快要来不及了??”当小男孩推门进卫生间，一个个明亮洁净的便槽出现在眼前。哇——好痛快!小男孩似乎完成了一件大事，他为能坚持找到真正适合自己的卫生间感到满意极了。该书从语言文字的传递到画面人物动态的刻画都十分儿童化，情趣十足。笑足之余，你会为一个认真、可爱的孩子所感动。
图画书所散发的美丽除了画面的精美，更重要的是书中的童趣。那种孩子身上特有的思想感情，那种单纯、幼稚可笑的语言、行为和心理活动，实在邻人着迷，忍俊不禁。
第三篇：数字图像处理 读书笔记《数字图象处理》学士论文读书笔记
运动对象检测是数字图像处理技术的一个重要部分，它是计算机视觉、目标识别与跟踪、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等视频分析和处理应用的关键步骤。解决跟踪算法的计算量与实时性这对矛盾，是提高系统跟踪精度和跟踪稳定性的关键，此即为本文的关键所在。
对于变化很慢的背景图像而言，可把动目标看作目标对背景的扰乱，可以看作kalman滤波器在零均值白噪声时的退化公式：
wt[?i?wp(k)wt]? k(k?1)?p(k?1)
若认为图像每一个时空点在空间独立，则以上变量均为标量。即： b(k)p(k?1)?p(k),p(1)?1b(k?1)
这就是说估值的方差随着测量次数的增加而逐(收藏好 范 文，请便下次访问：WWw.)渐减小，结果是收敛的，对于图像，只要系统采样频率足够快，则可以认为背景静止，所以当图像序列通过这个低通滤波器时，图像序列中遂时间缓变的部分就可以分离出来。接着利用图像和背景进行差分运算，即可从图像中提取出变化的目标
式中的d(k+1)是去除背景后的当前帧目标图像。而后，考虑到空间邻接像素之?(k?1)d(k?1)??(k?1)???(k?1)???(k)?k(k?1)???(k)??(k?1)?w?p(k_?1)?1?[i?k(k?1)w]p(k)
间的相关性，需要进一步对差分图像数据进行4x4的空间滑动平均滤波以消除输入图像中的噪声影响，然后将以上得到的目标图的d(k+1) )中每个像素的灰度数据向行和列方向分别投影并且求和，据此计算目标的质心，得到相对饱满的目标图像。
该文探讨了渐消记忆递归最小二乘法在图像背景重建中的应用，使用简捷有效的算法结构在复杂背景的条件下分离出了背景和动目标；对图像在空间域做4~4的滑动平均滤波有效地抑制了于扰噪声；在求目标的质心时采用等效灰度投影算法，简化了求质心运算，整体上说算法简洁，操作方便，基本上解决了引文提出的矛盾。文章研究的运动对象检测可应用在计算机视觉、目标识别与跟踪、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等视频分析和处理应用的关键步骤上，如若这种算法得到进一步优化和更新，一定会运用到更多更广的地方。
通信二班 陈阳（10950229）
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参考文献
1. 刘永信等《复杂背景图像中检测动目标的一种方法》 摘自《计算机工程与应用》2014.03
2. 曹炬等《从移动背景红外序列图像中检测运动目标》 摘自《电子信息学报》2014.01
3. 何卫华等《复杂背景下基于图像融合的运动目标轮廓提取算法》 摘自《计算机应用》2 ……此处隐藏3701个字……? iiiicx）间属性的关系模型，我们仍然需要建立隐藏组合内的关系（也就是一个碎片描述符dx和它的位置间lx的关系）模型。利用数据库中的样本进行非参数化的为它建模：
ii
1(dx , lx ) ∈ database
p (dx | lx ) =(公式4）
0otherwise
这里dx和lx是任意描述符和位置。
这样，对于一个观察到的组合y和一个隐藏数据库组合x，我们可以通过利用公式(2)–(4)来得出公式(1)的共同可能性p(x, y) 如下：
p（cx , d1x , . . . , l1x , . . . , cy , d1y , . . . , l1y）
=α?p（liy| lix, cx , cy）p（diy| dix）p（dix| lix）(公式5)
i
对于任何隐藏的非零可能性的集团分配,我们定义组合代价为负的对数可能性函数：
-logp（cx , d1x , . . . , l1x , . . . , cy , d1y , . . . , l1y）
= ?i-log p（liy| lix, cx , cy）+?-log p（diy| dix）+α1(公式6) i
当α1= log (α)时是常量。
2、信任传播推论
给定一个观察到的组合，我们寻找一个隐藏的数据库组合，这个组合最大化它的map（最大归纳的可能性）分配。这被通过上面统计模型来完成，这个模型具有一个简单并且确切的信任传播运算法则。根据公式(5)， map分配可以被写成：
1111p（c , d , . . . , l , . . . , c , d , . . . , lxxxyyy） maxx
=α?iiiiiiip（l| l, c , c）p（d| d）p（d| ly xxyy xx x）(公式7) maxmaxlxidxi
首先我们为每一个碎片计算从结点dx到结点lx关于它在位置lx的信任消息： iii
midl（lix） = iii ip（d| d）p（d| ly xx x）(公式8) maxdxi
也就是，对于每一个观察到的碎片，用高描述符相似性计算每一个候选数据
库位置lx。下一步，对这些候选数据库的每一个位置，我们都传递一个包含在数据库中可能原始位置cx： i
milc(cx) = iiip（l| l, c, c）m（ly xx ydlx）(公式9) maxlxi
在这一点，我们有一个被每一个碎片暗示的候选原始列表。为了计算一个整体组合任务的可能性，我们从组合里的所有个体碎片中乘这信任：
mc (cx ) =?milc (cx )(公式10)
i
通过这个运算法则处理的推论运算量一个map推论。
3、估算查询点的可能性
对于查询中每一个点，我们尝试在它周围组合一个大的区域。这可以通过检查围绕着每一个点的大区域的有效性，检查时用上面的推论处理过程（通过计算一个查询区域相似性）。这一点参与了很多查询区域中。我们定义一个查询点的相似性为包含那个点的最大区域可能性。因此，假如存在一个包含它的大区域，有相应的相似性数据库区域的话，在查询中的一个点将有一个高可能性。这样，我们可以利用部份的目标遮挡组合成查询，因为靠近边界的点被包含在目标里的一个大的区域中。然而，部分遮挡可能生成小的邻接的目标区域，这些区域不能用我们当前推论算法去组合。
在文章中，作者还提出了算法的性能改进，并介绍了一些基于该文中所述方法的探测图像和视频中不规则方面的应用：包括探测异常图像构造、单一图像的显著空间、探测可疑行为以及自动视频检查（质量保证）等等。
最后，文章给出了结论：“通过组合的推论”，允许我们可以由少数几个样例就能在一个更大的上下文中去归纳什么是规则的，什么是不规则的。这个压缩过程的实现是作为一个概率图像模型里的高效推论算法来完成的，它适应查询与数据库之间微小的时空变形。
“通过组合的推论”，也可以应用在完全没有任何早先样本的情况下探测可视数据的显著性。为了这个目的我们把每一个图像区域称作一个“查询”，并且尽力利用剩下部分的图像（数据库）去组合它。这个过程依次重复所有的图像区域。像这样一些不能用图像的其它部分“解释”（组合）的区域将作为显著区域
被探测出来。这导致了在可视数据上的一个新定义的术语：显著。在视频数据的案例中，这些区域是时空相关的，并且这些显著的视频区域是与显著的行为相呼应的。
“通过组合的推论”，这一方法是通用的并且因此能够研究在一个单一的、统一的框架里的问题，它的一般性使得它不用采取任何基于分类模型的预学习的方法。我们通过探测可疑行为，显著行为，显著图像区域，探测货物或产品来证明这个方法的应用。
文章中也提到，该文中的算法有两个主要的局限性：(i)尽管遮挡可以处理某种程度的影响，它不能处理一些极端的遮挡（例如当只有物体的小碎片部分是显著时）。(ii)时间和存储的复杂度在该文的推论算法中是随样本数据库的大小显线性变化的。这对于大的数据库来说显然是有问题的。这两个问题会是作者将来研究的一个主题。
相关研究介绍:
赵峰等人在《计算机研究与发展》中发表的《一种基于奇异值分解的图像匹配算法》提出一种新的基于奇异值分解的图像匹配算法。首先在待匹配图像中分别提取带主方向的角点作为特征点，通过计算特征点间经旋转补偿的归一化互相关值建立特征点相似度矩阵，然后利用奇异值分解算法生成特征点匹配矩阵并获得特征点间的--对应关系。在复杂自然图像上的实验结果表明，算法能够匹配任意角度旋转的图像，对局部遮挡、光照变化、随机噪声等具有较强的健壮性，并具有较快的计算速度和较高的匹配精度。
张军、刘志镜在《模式识别与人工智能》发表的《基于模糊理论的行人异常动作检测》中根据行人躯干和四肢轮廓角度的变化，设计用于模糊化的函数式。提出利用躯干和四肢的模糊隶属度通过计算来得到整个人异常度的一种基于模糊理论异常行为判别的算法。在系统实现中，提出利用质心轨迹和模糊判别的联合方法来甄别行人是否异常的方法。模糊判别可实现在视频监控范围内对行人行为的主动分析，从而能够对行人异常的动作做出识别并进行报警处理。
田永鸿等人申请的专利201410568248.x，“图像显著对象提取方法、互补显著度图学习方法及系统”，通过给定任意图像，自动准确地提取出图像中的显著物体，有效地解决了在复杂场景下一般显著物体提取结果缺乏的准确性和鲁棒性问题。
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