纹理图像分类的置信规则库推理方法

针对传统纹理图像分类算法识别率不高的问题,引入置信规则库推理方法而提出一种纹理图像分类策略.目前纹理图像分类研究常局限于纹理特征提取算法的改进,而忽视了另一个决定分类效果的关键,即分类器设计.该文采用置信规则库推理方法,在现有纹理特征提取算法基础上重新设计纹理图像分类器.根据角度径向变换和灰度共生矩阵算法提取图像纹理特征,采用主成分分析方法减少角度径向变换特征的维数,以避免产生置信规则库"组合爆炸"的问题.最后用置信规则库推理方法将纹理特征信息转换成类别置信度信息,得到最终的分类结果.实验中将置信规则库推理方法分别与相似性距离度量法和支持向量机法进行对比,结果表明所提出的方法在一定程度上提高了纹理图像分类准确率.     

基于卷积神经网络的面部图像修饰检测

为避免人为因素对人脸面部图像皮肤纹理特征提取产生的影响,用卷积神经网络算法对人脸图像修饰进行检测.传统的图像分类方法需要进行复杂的人工特征提取,而卷积神经网络可以自动学习并直接从图像中获取特征,解决了传统模式识别方法特征提取难的问题,具有更高的识别率和更广泛的实用性.在传统卷积神经网络模型中,调整卷积核大小、减少参数、改变卷积层滤波器数量、调整卷积层和池化层的交替方式、使用dropout来提高模型泛化能力以形成适用于人脸修饰检测的新的网络模型.实验结果表明,在引入的数据集上,新的网络模型对人脸图像的修饰检测有较强的鲁棒性,达到了较高的识别率.     

基于定量三维形态特征的肺部肿瘤定性研究

通过对肿瘤的三维形态进行定量分析来判别肿瘤的性质.依据CT数据图像的特点以及医生临床诊断经验,从不同的角度定义了3个与肿瘤性质相关联的二维形状描述子;在此基础之上,构造了4个表征肿瘤三维形态的特征量,借助径向基神经网络实现肿瘤的自动分类.实验结果表明选择的特征量较好地体现了肿瘤的性质,良性肿瘤的识别率达到87.5%,恶性肿瘤的识别率为69.44%,具有良好的临床应用前景.     

综合灰度与LBP纹理特征的高分三号卫星SAR图像建筑区提取方法研究

高分三号卫得是我国首颗分辨率达到1 m的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)卫星,它能够提供丰富的对地观测信息,在建筑区的提取工作中可以发挥重要的作用。LBP算子是一种运算简单、易于实现的纹理提取方法,在医学、计算机图像识别等领域得到了广泛的应用。根据SAR图像的建筑区纹理特征较其他地物更为特殊的特点,提出了一种综合利用灰度与LBP纹理特征的高分三号卫星SAR图像建筑区提取的方法。首先对数据进行预处理并获取Span强度图像,然后利用lBP算子提取图像的纹理特征;将经过尺度变换后的Span图像和得到的纹理特征进行波段组合,利用K均值聚类算法对组合后的图像进行非监督分类;最后通过分类后处理获得建筑覆盖区域。以高分三号卫星QPSI影像和Radarsat-2全极化影像为数据源进行了实验,结果表明该方法能够有效提取图像中的建筑区,效果明显优于无纹理特征参与的方法。     

基于RBF神经网络的手绘电气草图分类研究

手绘电气草图识别输入有益于电路设计者开拓思路,把握全局,提高设计效率,是现代CAD技术的重要发展内容,各类相关成果不断出现,但总还是存在识别率不高、速度较慢,或者手绘约束太多的等问题.结合构成电气符号草图绘制笔画的形状和RBF神经网络逼近特性好,无局部最小,收敛速度较快且拓扑结构简单等优点,该文研究基于RBF神经网络的在线手绘电气草图分类方法.特征按结构特征和关系特征分类处理与应用,并由此构建两级串联分类系统;第一级分类器使用一个RBF神经网络,输入向量为结构特征;第二级分类器包含三个RBF神经网络,输入内容是关系特征向量.试验表明,该方法识别率高,速度快,基本无约束.     

灰度和纹理特征组合的SAR影像SVM分类

针对利用单一特征进行分类的效果不理想、普适性不强等问题,提出了一种灰度和不同纹理特征组合的支持向量机(support vector machine, SVM) 分类方法,将由不同特征组合的SVM分类器用于SAR影像分类,并对几种不同的分类结果进行定性和定量比较分析. 实验结果表明,灰度和不同纹理特征组合的SVM分类方法能够取得较高的分类精度,其结果要优于传统的单一纹理特征分类,是一种有效的SAR影像分类方法.     

一种基于BEMD的纹理图像分类改进方法

提出了一种基于二维经验模式分解(BEMD)的纹理图像分类改进方法。采用BEMD算法将纹理图像分解为两层二维固有模态函数(IMF)和一个余量之和,结合灰度共生矩阵(GL-CM)对这两层IMF各提取5个纹理特征参数,组成一个扩展的10维特征向量,然后根据扩展的特征向量,采用最小距离分类器(MDC)进行纹理图像分类。仿真结果证明了该方法进行纹理图像分类的有效性。     

基本图像特征用于文本图像文种识别

为了解决现有方法在运算速度和识别效果上的矛盾,该文将基本图像特征用于文本图像文种识别. 按照纹理分析结构方法的观点,将纹理基元划分为7 种类型,提取描述文本图像纹理基元构成以及其空间位置关系的特征,采用支持向量机对所提特征进行训练和分类,实现文字种类识别. 实验选用有质量退化的中、英、俄、日、韩、阿拉伯等10 种不同语言文字的文本图像,结果表明该算法运算速度快,有较高的识别准确率,并对图像质量退化有较好的鲁棒性.     

肋骨皮质纹理特征提取分类算法设计

肋骨的皮质纹理特征是判断骨折的重要依据.提出了肋骨皮质纹理特征提取与分类算法,利用Canny算子图像进行预处理,利用Gabor小波实现纹理特征提取,利用KPCA完成降维和分类.实验结果表明,该算法得到的肋骨纹理特征提取与分类,提高了肋骨骨折的诊断率.     

基于3D-CNN的高光谱遥感图像分类算法

现有的三维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional neural network, 3D-CNN)模型常有参数过多和特征提取不全面的情况，并且对样本标签有限问题的处理存在不足。针对样本标签有限的问题，采用生成式对抗网络模型对原始数据进行数据增强，解决了个别样本标签少导致分类模型出现过拟合的现象；针对3D-CNN网络提取特征不全面的问题，所设计高效的3D-CNN网络模型，在网络中加入纹理信息增强模型，使网络能更好地提取图像的空谱特征。实验表明，算法在小样本数据情况下比原始网络分类精度更高，能自适应提取高光谱图像的空谱联合特征。     

化学农药对蝌蚪染色体微核形成的影响

使用蝌蚪 (Tadpole)红细胞微核实验来研究三种农药杀虫剂潜在的诱变活性 .实验表明 ,大灭灵、农哈哈两种农药能诱发蝌蚪红细胞微核细胞率显著上升 (P <0 .0 1) ,表明在一定浓度范围内对蝌蚪红细胞具有显著的遗传毒性     

基于KECCA与PLS的水下底质回声识别

分析了增强典型相关方法（Enhanced Canonical Correlation Analysis, ECCA）的不足,提出ECCA与偏最小二乘方法（Partial LeastSquare, PLS）相结合的多特征线性融合识别模型.为解决多特征非线性融合问题,将增强典型相关方法推广到核空间中,得到了核增强典型相关方法（Kernel ECCA, KECCA）.最后,将KECCA+PLS模型用到水下底质回声识别.四种底质回声识别实验表明,采用KECCA+PLS模型,识别效果得到进一步改善.     

星座图加权匹配的调制方式识别

通过分析现有基于星座图的调制识别法的局限性,提出一种改进方法. 首先计算信号的高阶矩,把11种数字信号归为3类,然后作模糊C均值聚类,将得到的重构星座图与相应的理想星座图模型进行比较,通过引入新的代价函数实现多种数字调制方式的识别. 实验表明该方法在识别率和识别范围上均有提高,在信噪比为10 dB时平均识别率提高25%以上.     

两种载流子发射的CC-DLTS信号分析及其应用

界面态由于直接影响了MOS器件的阈值电压,沟道迁移率,频率特性而具有实际意义.最近M.Sohulz等^[1]提出的恒电容深能级瞬态谱仪技术(CC-DLTS)引起人们极大兴趣.     

普通话水平客观测试中的韵母测试研究

在分析比较语音共振峰、LPCC、MFCC与Bark谱等语音特征参数的基础上,选择了Bark谱作为普通话水平客观测试中的韵母评测参数,实验结果表明其语音区分能力优于其他特征.根据音征互载的特点,提出了声韵结合的韵母评测建模方法.针对鼻韵母评测精度低的问题,提出了对鼻韵尾段单独建模的二次评价策略.通过对在普通话水平测评现场录制的语音数据进行的评测实验,证明所提出方法能有效提高评测精度,其韵母总体评测精度达到95.80%.     

日本七鳃鳗脊髓中细胞连接和肾脏超微结构的研究

本文对日本七鳃鳗脊髓和肾脏的超微结构进行了较详细地观察。其结果表明:日本七鳃鳗脊髓中已见到有化学突触(轴一树突触和树一树突触)、桥粒和半桥粒三种细胞连接。肾小体滤过屏障可分为内皮、基膜和足细胞次级突起的裂孔三层。肾小管的上皮由明、暗两种细胞构成,该两种细胞主要差别是处于不同的功能状态,细胞器致密程度不同所致。上皮细胞的侧面有连接复合体。     

转子故障信号的小波能量特征自动提取

提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征。该方法能消除转子转速和采样频率对小波分解频带分布的影响,提取的频带能量特征具有统一的物理意义。在ZL-3多功能转子模拟试验台上模拟了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动四种转子常见故障的128个样本,应用本文方法进行小波分析特征提取,并构造集成神经网络诊断模型进行诊断实验,结果表明了本文方法的有效性和正确性。     

黑龙江省主要城市绿化树种的应用研究

本文在多年实践研究的基础上,对黑龙江省主要城市绿化树种的应用进行了分析和总结．在各类绿地中已有应用的树种约180种,属32科,72属．并对这些树木进行了生物学特性、观赏特性、园林用途等分析,指出树木应用存在的问题和解决办法．     

废水脱氮工艺的原理、特征与应用

废水因其来源不同,一般会含有不同浓度的化合态氮,直接排入受纳水体,不仅会造成水体中溶解氧的枯竭,还会导致水体的富营养化。为了更好地选择废水脱氮的有效工艺,对废水脱氮的生物、化学、物理化学工艺分别进行了阐述,并分析了各自的脱氮原理、特征、实现条件及应用前景。     

Al2O3负载Mn-Fe-K金属氧化物催化臭氧氧化去除水中三种内分泌干扰物的研究

采用Al2O3负载Mn-Fe-K金属氧化物催化臭氧化技术研究了水中2,4-D、甲草胺和对硝基甲苯三种内分泌干扰物的去除效能。探讨了溶液pH值、不同臭氧投加量、催化剂用量、叔丁醇以及混合体系对有机物去除效能的影响。在同等实验条件下,催化臭氧氧化对2,4-D、甲草胺和对硝基甲苯的去除率分别为48.9%、64.0%和80.8%。随着温度、pH值(<9)、催化剂量的增加,2,4-D、甲草胺和对硝基甲苯的去除率均随着增大,但当pH值>9时,去除率随着pH值升高而有所减小。加入自由基抑制剂叔丁醇后各去除率均降低,表明其催化臭氧氧化过程均遵循羟基自由基机理。混合体系有利于有机污染物的去除率增加。