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。     

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     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

辣素提取技术进展

对近40年来在辣素的提取、分离、纯化中的使用的溶剂提取法和超临界流体提取法等提取技术的进展进行了综述。     

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。     

公里级背景数据采集及伪装特征提取方法

背景采集与处理是伪装设计的首要步骤。为了提高公里级背景范围采样的准确性和完整性,利用系统抽样理论提出了基于空中成像的背景两级采样方法。第一级采样通过剖分背景区域网格获取背景地物和地貌分布规律。第二级采样依据“接受-拒绝”法有针对地获取背景细节图像。基于颜色、距离和纹理特征差异性度量构建背景特征提取模型。然后通过SLIC(simple linear iterative clustering)算法分割超像素图像形成背景特征区域划分。实验中收集了某地300 km²范围12个一级采样点的数据,并分析了背景地物占比和分布特性。针对分析的结果,二级采样采集了戈壁滩、农田村庄和道路三类背景数据。对比了不同分割参数下农田村庄背景图像的分割性能,并探讨了基于k-means和超像素分割模型的差异性。最后生成了3类背景的斑点形状和7种主色特征。结果表明,采样流程能够有效获取公里级背景数据分布和细节纹理颜色特征。超像素分割模型能够优化斑点区域的完整性。该研究为移动目标伪装设计提供基础依据。     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果