貌合神离：中英文同款广告的符号和眼动分析

通过一系列中英文同款广告，该研究结合符号和眼动技术，指出相似的表象之下，微妙的细节调整如何折射出中西方读者对媒介内容叙述方式的不同偏好，以及处理群己关系的不同价值取向，从而呈现出“貌合神离”的警民、亲子、师生、夫妻、男女等社会关系。本文系国家自然科学基金项目“东西方不同文化思维方式对广告说服的影响：一个自下而上的脉络建构与验证”（项目编号：71372076）的阶段性研究成果

Multiscale compressed sensing progressive coding method of ROI (Region of Interest)

本发明涉及一种兴趣区域优先的多尺度压缩感知渐进编码方法，包括以下步骤：对原始图像进行ROI检测；将检测出的ROI、过渡带、背景分别进行WBCT分解并进行多尺度压缩感知测量，然后将所得的各测量值进行ROI优先编码；如果未检测出ROI，则对原始图像进行WBCT分解并进行多尺度压缩感知测量，然后进行渐进编码。本发明采用多尺度压缩感知技术进行图像压缩，便于实现图像渐进编码；采用压缩感知测量还使得本方法具有优秀的抗干扰特性；相同压缩比下，多尺度压缩感知相对于压缩感知能够更多地保留图像纹理、边缘等信息

ROI progressive coding algorithm based on multiscale compressed sensing

针对面向目标探测识别的无线图像传输应用,为了解决探测识别任务对图像质量的高要求和无线信道带宽约束之间的冲突,提出一种感兴趣区域(ROI)优先的多尺度压缩感知(CS)渐进编码算法。首先,选取多尺度CS测量技术进行图像压缩,在相同压缩比情况下,可以保持更多的图像的细节信息;其次,针对目标探测识别对重构图像纹理、边缘信息完整保持的需求,选取基于小波的轮廓变换(WBCT)作为CS的稀疏表示方法,可更多地提取方向信息,从而可以较完整地保持边缘轮廓信息;最后,针对重构图像ROI与背景区过度划分、ROI周边相关信息损失过多的问题,给出ROI边界平滑处理的方法,可有效改善重构图像的主观视觉质量。实验结果表明:..

Image compression method targeting at edge feature maintaining

本发明涉及一种面向边缘特征保持的图像压缩方法，具体地说是解决图像在低比特率压缩的同时，如何更好将图像边缘等特征保留下来的方法。本发明包括图像边缘检测、边缘编码、图像变换压缩编码、图像边缘保持重建。本发明优点在于有利于低比特率条件下重建图像保持完整的边缘特征，从而可以提高用户对重建图像的识别和理解程度

Partitioning compressive sensing method for low-contrast-ratio image

本发明涉及一种针对低对比度图像的分块压缩传感方法，具体地说是一种针对低对比度图像在压缩传感测量后的重建过程中易损失细节进行最大限度保持的方法。本发明在分块压缩传感测量基础上，采用滤波投影landweber迭代重建算法，并且在稀疏变换时采用适合的多尺度几何分析变换域，从而最大限度降低重建图像的细节损失。本发明可以很好地保持低对比度图像压缩重建后的边缘信息，尽可能的保持图像的视觉效果

黄土丘陵区植被类型与土壤微生物区系及生物量的关系

以陕西延安黄土丘陵区5 种不同植被类型( 人工刺槐林、天然侧柏林、天然辽东栎林、灌丛和裸地) 为研究对象，分析了土 壤微生物生物量碳、氮含量、细菌和真菌的丰度变化规律及其与土壤基本化学性质的关系。结果表明: ( 1) 4 种植被类型的土壤 质量较之裸地都有不同程度的改善，总体趋势: 天然林地＞人工林地＞裸地; ( 2) 土壤微生物生物量碳、氮的总体趋势: 天然林地 最高，人工林次之，裸地最低，且与土壤有机碳( SOC) 、全氮( TN) 和速效磷( AP) 极显著正相关( P ＜ 0．01) ; ( 3) 裸地土壤的细菌 丰度最低，人工刺槐林真菌含量显著低于天然辽东栎林。细菌丰度与土壤营养状况呈显著正相关( P ＜ 0．05) ，而真菌与土壤营 养无明显相关性，只与土壤pH 负相关。说明在该研究区域，植被类型与土壤质量对微生物资源都具有不同程度的作用。</p