江苏沿海滩涂围垦与区域气候变化关系探讨

沿海滩涂湿地对区域气候调节有不可替代的功能,对减缓区域气候变化有显著作用.搜集了东台市1950～2000年近50年的滩涂湿地面积和气温、降水、相对湿度等气候因素数据,对湿地围垦面积数据和历年的气象数据相对变化处理后,做了灰度关联分析.     

基于纹理特征的柳杉锯材表面节疤缺陷的自动识别

根据柳杉锯材表面的纹理特点,构造了适于描述柳杉锯材表面节疤缺陷和正常材纹理特征的空间灰度共生矩阵特征参数群,并优化选择了其中5个纹理特征参数用于区分柳杉锯材表面节疤缺陷和正常材.在统计了柳杉锯材表面死节、活节和正常材的5个纹理特征值分布范围的基础上,根据5个纹理特征值的分布范围及其对死节、活节和正常材的区分度,构建了柳杉锯材表面死节、活节和正常材的相应识别规则,基于图像纹理特征匹配技术开发了柳杉锯材表面节疤缺陷和正常材的自动识别系统.对于300个含有单个和/或复数个节疤缺陷(184个活节和156个死节)的柳杉锯材图像的自动识别试验结果显示,活节和死节的正确识别率分别为83.2%和90.4%,识别精度表明,基于图像纹理特征匹配技术对柳杉锯材表面的节疤缺陷进行自动识别是有效可行的.     

应用空间灰度共生矩阵定量分析木材表面纹理特征

引入空间灰度共生矩阵对木材表面纹理进行定量分析 ,在对国内 5 0个树种径弦向纹理计算、分析的基础上得出结论 :像素点对间距d取 3,像素点对角度θ在径向纹理时取 0°,在弦向纹理时取 0°、4 5°和 135°的平均值对于反映木材纹理的特点较适宜。在 11种纹理特征参数的基础上归纳出 4个纹理主成分因子 ;讨论了主成分上木材纹理的分布规律和特点 ,并具体对木材的径、弦向纹理分别进行了分析 ,得出了各自的变化特点 ;提出了纹理综合值的计算方法 ,以及通过纹理综合值判定 2种纹理间相似性的方法。     

优化综合滤波方法抑制医学图像强脉冲干扰噪声的研究

为了抑制医学图像上的强脉冲干扰噪声等污染,并尽量保持图像的清晰度和细节边缘信息,在滤除强脉冲干扰的基础上,提出了一种利用灰度级形态学运算有机结合来滤除医学图像中椒盐噪声的新方法.该综合方法不仅能滤除强脉冲干扰,而且克服了灰度级形态学在椒盐噪声概率高时,达不到有效滤噪的缺点.实验表明,该方法可以有效滤除医学图像强脉冲干扰和椒盐噪声.     

基于模糊理论的图像检索算法

在对图像颜色量化的时候,处在量化边界的颜色存在模糊性。在Zadeh提出的模糊集合理论中,隶属度函数能够很好地描述具有模糊性的过渡过程。采用HSI颜色空间的隶属度函数解决以上问题,统计模糊量化直方图来更好地近似人的视觉感知。同时,我们加入模糊子集内颜色的位置分布特征和离散度特征来表示颜色的空间信息。由于纹理也是描述图像的重要信息,提取了经典的灰度共生矩阵。随后,给出了融合四种特征描述符的图像检索算法,并采用模糊汉明距离（FHD）进行相似性度量,实验结果证实了两种检索算法的有效性。     

基于改进的分水岭算法对木材细胞边缘提取研究

利用分水岭算法对细胞轮廓进行提取,通过用不相邻邻域像素的灰度差来代替梯度变换,削弱了梯度对噪声过度敏感的问题.实验表明该方法非常适合于木材细胞轮廓提取,提高了对细胞轮廓的捕捉精度,为木材细胞微观特征提取的研究奠定了良好基础.     

污水搅拌器摆放角度对流场性能影响

针对搅拌器摆放角度不合理、污水处理池内液体能耗过大造成的底部流速较低等问题,基于Fluent对搅拌器在不同摆放角度下的流场进行数值模拟,以优化设计、减少污泥沉淀.通过UG建立三维实体模型并进行四面体网格划分,利用标准k-ε湍流模型以及 SIMPLEC 算法对处理池进行模拟.在改变搅拌器摆放角度的情况下,对比处理池内的流速分布情况和平均速度大小,得出不同摆放角度对搅拌器推流搅拌效果的影响;同时还对流场中旋涡结构与搅拌能耗的关系进行了研究.结果表明:摆放角度为50°时,底部截面平均流速最大提高17.6%,体平均流速可提高6%,最大降低底部死区率12%,推流搅拌效果最佳.同时,搅拌效果也受旋涡结构影响,旋涡数量越少,单个旋涡尺度越大,旋涡能耗越低,流态越平稳,推流搅拌效果越好.可以通过改变搅拌器摆放角度,改善内部流态,减少污泥沉淀现象,降低旋涡能耗,达到改善推流搅拌效果的目的.     

两种三角白化权函数法在地下水水质评价中的应用及比较

以地下水水质为研究对象,选取总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、铁、锰、硝酸盐氮、氨氮、氟化物、高锰酸盐指数等建立研究区地下水污染9指标评估体系,选取北京市朝阳区2013年5月检测的其中6眼监测井的检测数据,分别通过基于端点和基于中心点的三角白化权函数法对研究区地下水水质等级进行评价,最后进行评价方法对比分析。结果表明,基于中心点的三角白化方法优于基于端点的三角白化法,该方法是可靠有效的。     

高斯拉普拉斯算子检测马铃薯斑点缺陷研究

提出一种用高斯拉普拉斯算子的方法对马铃薯斑点缺陷进行检测,也称为"Lo G斑点"检测,该算法结合B通道灰度化及迭代阈值分割法可以有效地识别马铃薯表皮的干腐、结痂缺陷。实验采集了2 5 8个马铃薯样本的516个正反面图像,正确识别率94%以上。结果表明:该方法对检测马铃薯的干腐及结痂缺陷有效。     

基于雷达遥感的不同深度土壤含盐量反演模型

为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,将Sentinel-1雷达影像作为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量数据,通过组合两组雷达后向散射系数构建多种指数,并用灰度关联（Gray correlation degree,GCD）排除共线性强的指数,采用偏最小二乘回归（Partial least squares regression,PLSR）、分位数回归（Quantile regression,QR）和支持向量机（Support vector machine regression,SVM）3种方法,构建0~10cm、10~20cm不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,在3种回归方法中,SVM回归模型的精度最高,模型建模集决定系数R2c、验证集决定系数R2p均在04以上,建模集均方根误差RMSEc、验证集均方根误差RMSEp均小于03%,分位数回归模型次之,偏最小二乘回归模型最差;在各反演深度下,0~10cm深度的反演精度均高于10~20cm深度的反演精度,其中在0~10cm深度下SVM反演模型效果优于其他模型,R2c、R2p分别为0568和0686,RMSEc、RMSEp分别为0.201%和0.151%。本研究可为雷达遥感监测裸土期土壤盐渍化提供参考。