基于高斯自适应拟合的苹果目标分割方法研究

苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。     

基于最小编码长度的基因数据聚类(英文)

[目的]分析基于最小编码长度的基因数据聚类算法的聚类效果,以期为基因数据聚类提供新的方法。[方法]将基因数据的聚类看成是高维混合数据的聚类,通过对基因数据进行预处理后,再利用主成分分析将基因数据降维,降维后基因数据呈类高斯分布,这样分布的基因数据能够被一个简单的基于有损数据压缩的聚类算法进行有效的聚类,而该基于有损数据压缩的聚类算法是根据聚类后使基因的总体编码长度最小原则对基因进行聚类的。试验中分别利用该新算法与传统聚类算法对酵母和拟南芥基因数据进行聚类,并通过基因聚类内部评价和功能评价来验证该新算法的有效性。[结果]通过利用酵母和拟南芥基因数据对新算法的验证试验表明,该研究中的新算法得到的聚类效果优于传统聚类算法,且避免了聚类数需要主观确定和对初始聚类中心敏感等问题。[结论]该研究结果为基因数据聚类提供了一种全新的聚类方法。     

基于Lab颜色空间的棉花覆盖度提取方法研究

基于手持高清可见光图像和无人机可见光遥感影像中植被与非植被像元在不同颜色空间单通道上分布的差异性,以苗期和蕾期的棉花为对象,进行了棉花覆盖度的提取方法研究。基于不同天气状况和不同采集时刻等光照条件下采集的29幅具有不同覆盖度的棉花地面可见光图像,分别对比分析了Lab颜色空间a通道、RGB颜色空间2G-R-B指数和HIS颜色空间H通道对棉花的识别能力,以及使用动态阈值和固定阈值两种情况下的棉花覆盖度提取精度。其中动态阈值通过植被与非植被像元的高斯分布交点确定,固定阈值在3种颜色空间分别设置为动态阈值的均值。结果表明,植被像元与非植被像元在a通道、2G-R-B指数和H通道上呈现高斯分布,可以采用非线性最小二乘算法实现高斯分布拟合。通过高斯分布拟合求解交点得到的动态分类阈值分布范围较为集中,将其均值-3.78、0.06、0.13设定为固定分类阈值。相比于2G-R-B指数和H通道,a通道对绿色植被的识别能力最好,更适合提取棉花植被覆盖度;相比于动态阈值,固定阈值的提取精度更好,平均提取误差为0.009 4。将该方法应用到无人机尺度时,同样可以较好地提取不同天气状况和不同土壤干湿类型的棉花覆盖度,且总体平均提取误差为0.012。经过初步检验和分析认为,基于植被与非植被像元在Lab颜色空间a通道上分布的差异性,结合固定分类阈值,可以精确地提取不同光照条件下的苗期和蕾期棉花覆盖度。     

不同分布特性随机噪声的FPGA实现

在电子对抗领域,利用FPGA产生不同分布特性、随机性好、周期长、通用性高的随机噪声是实现各类噪声干扰的基础。设计了服从均匀分布、瑞利分布、高斯分布的噪声样本的FPGA实现方法,经仿真验证设计方法有效并可应用于工程实现。     

基于最小编码长度的基因数据聚类

[目的]分析基于最小编码长度的基因数据聚类算法的聚类效果,以期为基因数据聚类提供新的方法。[方法]将基因数据的聚类看成是高维混合数据的聚类,通过对基因数据进行预处理后,再利用主成分分析将基因数据降维,降维后基因数据呈类高斯分布,这样分布的基因数据能够被一个简单的基于有损数据压缩的聚类算法进行有效的聚类,而该基于有损数据压缩的聚类算法是根据聚类后使基因的总体编码长度最小原则对基因进行聚类的。试验中分别利用该新算法与传统聚类算法对酵母和拟南芥基因数据进行聚类,并通过基因聚类内部评价和功能评价来验证该新算法的有效性。[结果]通过利用酵母和拟南芥基因数据对新算法的验证试验表明,该研究中的新算法得到的聚类效果优于传统聚类算法,且避免了聚类数需要主观确定和对初始聚类中心敏感等问题。[结论]该研究结果为基因数据聚类提供了一种全新的聚类方法。     

基于有限元分析的气囊抛光头结构优化设计

针对气囊抛光头对接触区域压力呈类高斯分布的要求,采用有限元分析的方法,通过研究气囊抛光头接触区域的充气变形情况,对气囊抛光头展开结构优化设计。基于Preston方程分析影响压力分布的实验参数,建立有限元三维模型,观察气囊抛光头与工件在不同实验参数条件下的接触变形情况,并提取气囊抛光头轮廓圆度变形数据,采用最小二乘法对气囊抛光头轮廓进行优化,并在相同实验参数条件下对比优化前后气囊抛光头的接触变形情况,利用轮廓数据拟合气囊抛光头曲线方程。结果表明:在相同充气压力下,优化后气囊抛光头圆度变形量下降约50.8%,具有良好的抵抗充气变形的能力,且接触区域压力呈类高斯分布。     

逆高斯分布瞬时输沙单位线模型

该文把天然流域概化为多级河网系统，把泥沙在流域中随水流的输移过程概化为在河网中的运动，从而建立了一种新的具有物理基础上的流域汇沙计算模型──逆高斯分布瞬时输沙单位模型，并提出了模型及参数估计等具体计算方法。经黄河中游黄土丘陵沟壑区来陕北岔巴沟流通流域２７场实测输沙率过程资料初步检验，核模型结构合理，精度较高，具有参数少，弹性好，计算简便等显著特点。同时，在参数优选方面，还提出了包括峰时差因素在内的     

基于高斯HI颜色算法的大田油菜图像分割

针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文将去掉背景信息的样本数据从RGB颜色模型转换至HSI颜色模型后,统计各个光强的所有像素对应的色调值,并计算其期望值和方差,依次得出所有强度所对应色调值的期望值和方差,建立出油菜作物色调强度查找表(hue intensity-look up table)。在此基础上,计算每个像素的色调值和期望值之间的差值,若差值小于阈值,则像素被分割为作物,否则为背景。为了在高斯HI颜色分割算法中确定合适的阈值,该研究选取了45幅不同天气状况(晴天、阴天和雨天)不同发育阶段(苗期、三叶期和四叶期)的油菜图像作为样本,探讨阈值的选取与分割结果的关系。结果表明阈值在[2.4,2.6]内分割效果最佳,油菜目标的形状特征完整度最好。为了对图像分割结果进行评价,分别利用高斯HI颜色模型、CIVE(color index of vegetation extraction)、EXG-EXR(excess green-excess red)、EXG(excess green)和VEG(vegetation)算法对15幅不同天气状况的图像进行分割。从视觉效果上来看,高斯HI算法仅需少量样本,即可达到满意分割效果。与其他方法相比,高斯HI颜色分割算法的误分割率(misclassification error,ME)仅为1.8%,相对目标面积误差(relative object area error,RAE)仅为3.6%,均优于其他4种算法的试验结果。在分割结果稳定性上,高斯HI颜色算法表现最好,其ME和RAE值的标准差最低,分别为0.7%和4.5%。试验结果表明,高斯HI颜色算法能取得较好的分割效果,而且对光照条件变化并不敏感,同时,能够充分保留油菜形状特征的完整性,为后期油菜生长发育周期的自动识别提供可靠数据。     

乔木树种分布格局和林分空间结构分析

乔木作为构成森林植被的主体,是森林生态系统稳定性的重要因素。分析林分空间结构和乔木树种分布格局对森林生态系统稳定性保护、可持续经营、营造林工程树种选择等具有重要意义。运用森林资源清查数据和植被样方专项调查数据进行聚类分析,计算树种分布格局指数和林分结构特征指数,并采用高斯分布拟合结构特征指标概率分布,旨在为森林生态系统保护和经营提供参考。结果表明,主要乔木树种分布呈聚集分布;乔木林混交度指数Mci离散程度大于树种空间结构TSS指数;TSS指数分布呈左偏截尾正态分布,Mci指数分布呈倒"J"型分布,指数的波动和持续稳定可能与人工营造林和天然林保护有关。     

基于学习难度与混合高斯概率密度的考试综合成绩合成方法

学生综合成绩评价是反映学生学习水平与教学质量的重要指标。公平、合理的评价方法,不仅能体现学生的学习水平,还对学生的学习具有良好的导向作用。基于学习难度与混合高斯概率密度的考试综合成绩合成方法是从学生的学习感受出发,把学习难度作为制定综合成绩合成的重要依据。通过设计考试科目学习难度问卷,利用混合高斯概率密度近似各科考试科目的学习难度分布,并合成各科的考试难度,进而以各科难度值为权重合成各科考试成绩。本方法从改进综合成绩评价方法的公平性与合理性入手,实现引导学生克服学习困难,以评促学的目的。