无线网络环境下传输感知图像的模糊处理算法

传统算法在进行传输感知图像的模糊处理时,对模糊隶属函数的计算不准确,因此图像处理峰值信噪比低。针对这一问题,提出无线网络环境下传输感知图像的模糊处理算法。检测传输感知图像的模糊边缘信息;计算传输感知图像的模糊隶属函数;实现传输感知图像的模糊处理。仿真实验结果表明,设计的模糊处理算法传输感知图像处理峰值信噪比最高可达37.04 dB,对照组最高为23.05 dB,设计的模糊处理算法模糊处理能力更强,可以实现对传输感知图像的高质量模糊处理。     

渔船理赔管理的创新研究

投保综合险的渔船事故中,由于船体大小不同以及构造的特殊性,出险时查勘人员无法对每一条船进行精确的查勘测量,特别是型宽和型深较长的渔船,这对渔业船舶损失的精确定损、复核计算带来了一定困难。为此,通过对福建省目前渔船理赔过程中查勘定损、复核现状问题进行分析,提出了通过采用图像处理法图像测量损失尺寸大小、手持激光测距仪器以及超声波测厚仪的应用,解决精确测量查勘、复核问题的方法和措施,为渔业保险机构工作人员精确处理查勘定损、复核提供了参考依据,加快理赔速度,提高理赔服务质量,最后提出了两种培养专业人才的方法,解决目前新路径中人才缺乏的问题,为进一步提高理赔服务效率打下坚实的基础。     

K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类

目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。     

基于局部相似性先验的协作表示人脸识别

针对光照、伪装/遮挡等非受控环境下的人脸图像,本文探讨了一种基于局部相似性先验的协作表示人脸识别。首先选择合适的人脸图像并对其进行等份不重叠分块,接着计算不同分块间的权重,最后将块与块之间最优的相似性先验信息加权至协作表示算法中,以实现人脸的分类。实验结果表明,与目前基于协作表示的人脸识别算法相比,本文算法在性能上有明显的提高。     

学习《种子法》的心得体会与建议

正1新修订《种子法》的特点新修订的《中华人民共和国种子法》(以下简称《种子法》)是与时俱进的产物,更加注重保护农民及使用者的权益,突出市场主导和国家扶持的双重原则,强化了种子企业和农业主管部门责任和权力,是促进我国种业和农业发展的推进器和保护伞,但同时也存在一些不足。1.1注重保护农民及使用者的权益1.1.1把保护农民及使用者权益作为基本原则     

BI-2000图像分析系统在家兔失血性休克实验中的应用

家兔失血性休克实验是《医学机能学》实验中的一个重要组成部分,在日常教学过程中,传统经典实验只观察血压的变化,针对这一问题,我院引进BI-2000图像分析系统,并在2014级临床医学教改班家兔失血性休克实验中应用,使学生对于休克发生、进展的机制有了更深刻的理解,对休克各期微循环血液灌流的变化特点有了更直观的认识。     

基于不变矩的手形认证方法研究

针对现有的手形认证方法的不足,提出一种基于几何不变矩的手形认证方法。图像经过二值化处理和分割手腕后,需要对所得到得手掌及手指部分图像进行平移和缩放归一化处理,以提取图像的几何矩特征,再由7个矩特征构成一组特征向量。最后通过支持向量机方法对图像库中的100幅图像数据进行训练,并随机抽取15幅图像进行测试,结果表明手形认证准确率可达到93.3%。提取手形几何矩特征作为手形认证的有效特征,该方法具有算法简单、运算量小、认证准确率高等特点,并且解决了由于去除定位栓所带来的手形采集平移、旋转和缩放等问题。     

基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法研究

提出了一种改进的拉普拉斯金字塔图像融合方法。首先将源图像进行高斯金字塔分解,接着再进行拉普拉斯金字塔分解,然后对由拉普拉斯金字塔形成的图像序列的对应层分别使用不同的融合规则进行融合。顶层采用加权融合,其余层采用基于区域能量的融合规则进行融合,最后再进行拉普拉斯反变换得到重构图像。试验结果表明,该方法能够有效的保留图像信息,融合效果良好。