基于图像模糊熵邻域非一致性的过渡区提取与分割

 本文提出了一种基于图像模糊熵邻域非一致性的过渡区直接提取和分割算法.通过求出图像中介于目标和背景之间的过渡区,根据过渡区直方图获得一个最佳分割阈值.构造了描述模糊划分的隶属函数,模糊熵及其邻域非一致性测度.本文算法摆脱了传统图像过渡区提取算法对噪声比较敏感且受剪切值L_low与L_high的限制.理论分析和实验结果表明,本文算法具有速度快,抗噪声性能好和稳健性强等特点,优于现有其它基于过渡区提取和分割算法.     

基于图像属性的Coiflet域数字水印算法

水印是由具有良好伪随机性的二值混沌序列构成的,为了实现水印图像在稳健性和不可见性之间的折衷,嵌入因子是由3个分因子构成的:信噪比(SNR)因子α,活动度因子β和兴趣因子γ.α是从SNR的要求算出的最佳水印强度因子,β表示了人类视觉系统(HVS)对图像的平滑区、边缘区和纹理区的不同感知特性,β是在l³空间计算的.考虑到人眼视觉的选择性,通过γ对图像中感兴趣区(ROI)嵌入的水印强度进行适当的调整,以提高水印图像的视觉效果.实验结果表明,本文算法是有效的.     

椭圆波导中的本征模

在椭圆波导的应用中，场量和场图是非常有用的。本文采用将马丢函数展成傅里叶级数的方法，讨论了椭圆波导中的场分布，给出了偏心率E＝0．75时前100个模的场图。这些具有完整电磁力线的场图是严格的和标准的，力线的疏密程度正比于该处的场强。     

基于方向区域距离测度的彩色边缘检测方法

文中给出了一种彩色边缘的定义，阐述了彩色边缘的特点，提出了一种在HSI彩色空间使用的基于彩色图像方向区域距离测试的彩色边缘检测新方法。该方法定义的方向区域距离测度充分考虑了边缘的方向性和滤波尺度对边缘检测的影响，通过选择不同的权重，可分别求取色调边缘，色度边缘，饱和度边缘，亮度边缘以及它们的组合边缘，能满足不同应用的需要，实验表明，该方法能提取更多的彩色边缘信息并具有很好的抗噪性能。     

基于几何距离的Criminisi图像修复算法

使用Criminisi算法进行大区域纹理图像修复时会出现纹理延续错误的现象。针对该问题,提出一种改进的算法,主要体现在两方面：在修复顺序上,通过分析优先权计算方法,以置信度为主导改进优先权模型;在匹配策略上,结合几何距离关系,采用多块同时修复的策略,通过相似度函数选出各块的3个候选匹配块,引入几何距离修正因子确定各块的最佳匹配块。实验结果表明,该算法较好克服了原算法存在的优先权计算不准确以及匹配策略约束力不够导致的纹理延续修复错误的问题,与典型算法相比,其具有较好的视觉效果。     

椭圆波导中探针之间的互阻抗

本文采用并矢格林函数和反应原理讨论了椭圆波导中平行于长轴和短轴的探针之间的互耦合.波导是半无限长的.端面反射系数为Γ.本文给出了互阻抗表示式并绘制了曲线.     

半连续两相厌氧发酵工艺处理蔬菜废弃物产沼气研究

通过一款自行设计的两相厌氧发酵装置,以半连续进料的方式对蔬菜垃圾产沼气情况进行研究。结果表明:在酸化相阶段,温度的升高有利于产酸反应的进行,35℃下,总挥发酸(乙酸、丙酸、异丁酸、丁酸)在酸化时间第3天时获得最大产量6892 mg/L,其中乙酸含量为4589 mg/L,达到66.58%,主要为乙酸型发酵,p H值在酸化开始后不断下降至3.42,于第9天逐渐回升并保持在7.0以下。氧化还原电位(ORP)随酸化时间的延长总体趋势逐渐降低。35℃的产酸效果和停留时间均优于25℃时。甲烷相的最佳有机负荷率为3.0~3.5 kg VS/(m3·d),平均SCOD去除能力在92%以上,平均沼气产量为0.59 m3/kg VS,甲烷产量为0.36 m3/kg VS,日容积产气率最高为2.6 m3/(m3·d)。     

干酪乳清酶解产物抗氧化肽的分离和纯化

干酪乳清Alcalase 2.4L酶解的最优条件,即酶解时间为2 h、pH 9.5、酶与底物比为4%、酶解温度为50 ℃。利用超滤、葡聚糖凝胶层析和三羟甲基氨基甘氨酸-十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳（tricine-sodiumdodecyl sulfate-polyacrylamide gelelectrophoresis,tricine SDS-PAGE）等方法从干酪乳清中提取抗氧化性蛋白肽。分别考察操作压力、料液温度、料液pH值、操作时间对超滤膜膜通量的影响。乳清酶解物超滤的最佳条件为：压力0.25 MPa、温度30 ℃、时间120 min、初始pH 9.0。分子质量4 000～6 000 D肽的水解液脂质过氧化抑制率最高,达到47.28%。利用Sephadex G-50型葡聚糖凝胶进行纯化,将分离的组分进行Tricine-SDS-PAGE分析和脂质过氧化抑制率的测定。第34管洗脱液的脂质过氧化抑制率最高,分子质量范围为4 000～4 100 D。     

基于区域与光照不变性的运动阴影检测算法

在户外的视频监控系统中，运动目标的阴影降低了系统对目标识别与跟踪的能力。传统的基于像素的阴影检测算法易受噪声的影响。为了提高阴影检测算法的准确性,提出了一种基于区域与光照不变性的运动阴影检测算法。该算法从阴影的物理特性出发,考虑了区域内像素的总体特征。将运动区域采用EM聚类算法进行分块,对其中的小块向邻近的大块进行合并。对其中的每一块，根据阴影区域和相对应的背景区域之间的光照不变性进行阴影检测。实验结果表明，该算法能够很好地抑制噪声，准确地检测出阴影，明显比基于像素的算法有效。