基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测

图像边缘检测算子的抑噪能力和定位精度是一对矛盾,从视觉神经生理学角度出发,提出一种基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测模型。该模型将主导拮抗抑制机制拓展到多尺度处理,通过引入侧膝体拮抗通道的强抑制机制达到自适应抑噪的效果,获得的对比度信息经过简单细胞子域的非线性整合得到锐化的边缘输出,最后将多个尺度的处理结果进行融合,获得最终的边界轮廓。理论和实验证明通过主导拮抗抑制机制和多尺度处理的结合,获得抑噪能力强、定位精度高的边缘检测模型,该模型具有生理学基础,结构简单,计算效率高。     

Needleman-Wunsch算法的改进

为了实现双序列的全局快速比对,分析了Needleman-Wunsch算法的运算思路,并提出了一种改进的Needleman-Wunsch算法。改进算法通过在计算过程中不断截短比对序列的长度,减少无用数据的计算,提高了运算的效率。通过以相控阵雷达辐射源的搜索模式序列识别为例进行仿真试验,仿真实验证明改进算法与Needleman-Wunsch算法相比,具有效率高、运行时间短的优势。     

火灾微量物证的发现与提取方法研究

针对基层火灾调查人员在发现与提取火灾微量物证中存在的实际问题,从火灾微量物证的概念、特点和种类出发,归纳总结了火灾现场不同火灾微量物证的发现、提取与包装方法,给出了发现与提取火灾微量物证的基本要求和应注意的问题。     

为了我们的资源

正盛夏时节,来到位于古尔班通古特沙漠南缘的农八师一五〇团,看到的是一望无垠的良田绿野,眼前的景象让人想象不出这一片片绿洲,曾是沉睡千年的戈壁荒滩……     

Beltrami流及其在图像去噪中的应用

偏微分方程是图像处理主要的方法之一,一般通过其对应的变分模型给出方程的意义,并依此设计优化原偏微分方程以取得最佳的处理效果。针对图像去噪问题,基于经典的Beltrami几何流方法提出了图像流形上一种新的度量张量模型,具有该度量模型的Beltrami流具有清晰的几何意义,并依此提出了该度量模型中参数的优化选择方法。同时,该模型为经典的偏微分方程去噪方法提供了统一框架,且参数的优化选择使得Beltrami流在平滑噪声与边缘保持方面取得了良好的平衡。实验表明该方法提高了图像去噪效果,尤其是对于边缘丰富的图像效果更加明显。     

基于循环平稳特性的两步盲信号提取算法

盲提取算法作为信号处理和分析的重要手段,其利用信号的先验特性提取期望信号,从而降低算法计算量、节约系统资源。文章针对通信信号的盲提取问题,基于信号的循环平稳特性,提出了一种两步盲提取算法:第一步,利用信号的循环平稳先验特性粗提取信号;第二步利用信号的高阶统计特性精提取信号。理论分析与计算机仿真表明:与参考文献[5]中基于循环平稳特性的盲提取算法相比,提出算法具有更好的性能,平均信噪比可提高约10 dB。     

小波变换在零件边缘检测中的应用

目前对机械零件的尺寸、口径等参数的测量大多采用接触测量,而利用零件图像的边缘信息进行非接触测量,则是一种新的更好的检测方式。用此方法可以对机械零件图像的边缘进行精确的检测,再根据相应的数学关系得到相关参数的值,不但可以提高零件检测的精度,还可以大大节省人力和物力。模拟边缘检测技术的具体过程,依次采用最佳阈值迭代算法、小波变换模极大值法、边缘连接局部处理法对零件图像边缘信息进行边缘检测和提取,并对检测过程进行了重点分述。最后,通过一个具体实验,验证了小波技术与其他技术结合使用所获得的良好效果,从而进一步显示了小波变换在边缘检测技术中应用的巨大潜力。     

红苋菜色素的提取工艺研究

本文研究了红苋菜色素的提取时间、提取温度及不同方法对提取效率的影响,结果表明红苋菜色素的最佳提取工艺为:用水做提取剂,低温下提取,不种方法各有特点。     

基于直线特征的图像－模型匹配算法

提出了一种新的基于直线特征的图像与模型匹配方法。该方法选择那些可以描述目标边界的直线建立模型。识别时 ,分层次地综合使用直线的多种特性 ,从而提高了效率 ,减少了误匹配的可能性。文中给出了用仿真图像和真实图像所做的实验结果。该算法可以用于目标识别、变化检测和视觉导航等多个领域     

兵团：祖国边陲的生态卫士

在兵团的农牧团场中,有近90个分布在被称之为风沙最前沿的塔克拉玛干沙漠和古尔班通古特沙漠边缘;有近60个分布于自然环境恶劣的边境线上;还有相当一部分团场分布在戈壁和盐碱滩上。水资源奇缺,土地盐碱化严重,植被稀少,自然生态环境十分恶劣。