针对原木CT图像的一种中值滤波

在对传统的中值滤波和原木CT图像的特点的研究基础上,发现单纯地用中值滤波算法或均值滤波难以同时尽可能地消除混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。对于不同的图像区域,算子也相应地有所不同,其中算子中的权值选取依赖于区域的灰度中值,且当某点的灰度越接近灰度中值,其权值就相应地越大。实践证明,新算法的处理结果优于传统的滤波算法和均值滤波,具有准确性和实时性。     

一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。     

基于H-P滤波法的中国小麦产量波动性分析

根据1983-2008年中国小麦生产的时间序列数据,采用H-P滤波法对中国小麦产量波动性进行了分析.结果表明,在1983-2008年间小麦生产包括了6个完整的周期,平均年距为4.5年,其中扩张期的长度平均为2.5年,而收缩期的平均值为1.7年,扩张与收缩长度之比在逐期下降,说明中国小麦产量扩张能力正在下降.通过建立多元线性回归方程,验证了中国小麦产量的波动与单产波动及种植面积波动的关系,估计得出种植面积对小麦产量的波动影响程度大于单产,应继续确保种植面积来平抑小麦产量的波动.     

不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测

 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350～2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。     

基于支持向量机的苹果叶部病害识别方法研究

为提高苹果叶部病害自动识别水平并实现快速有效地识别苹果叶部病害,本研究首先采用小波滤波算法对采集的苹果叶部锈病、斑点落叶病的图像进行去噪平滑,然后利用病斑颜色差异和边界跟踪算法对病斑进行分离,最后提取病斑颜色、形状和纹理等方面的特征,采用支持向量机(SVM)技术对病害进行自动识别。试验表明,该方法对苹果叶锈病和斑点落叶病样本进行处理识别的正确率较高,能够满足实际需求。该结果对苹果叶部病害的自动快速诊断和防治具有一定的指导意义。     

基于X12-HP 模型的水产品价格波动分解研究

运用X12季节分解和H-P滤波法,将我国4大类28种水产品批发价格分解成趋势波动、周期波动、季节波动、随机波动4种波动类型,分析总结了不同类型水产品价格的波动特征及其变化规律。研究发现:不同类型水产品价格趋势波动差别较大,同一类型内各品种也存在明显差别;淡水鱼、海水鱼、虾蟹类价格季节波动大体呈倒"V"型波动,贝类价格季节波动年初至年末大体呈直线下降形态;几类水产品中,淡水鱼、海水鱼、贝类价格波动周期在2年以上,虾蟹类价格周期较短,约为10多个月;从各种波动对价格影响看,淡水鱼、海水鱼价格受随机波动、季节波动、周期波动影响相对较小,所考察期间变化不大;贝类价格受随机波动、季节波动和周期波动影响均较大,但几种波动对价格波动贡献趋于减弱。基于分析结果,提出了调整水产品生产结构、加强市场监测预警和构建产业风险防范体系等对策建议。     

改进Canny算法在再制造视觉检测中的应用

为了提高再制造生产过程中对废旧零件检测分类的效率,本文将视觉检测应用于再制造生产过程,提出把图像的边缘信息作为零件分类的重要依据。通过分析传统Canny算子存在的缺陷,本文引进了开关型中值滤波,弥补了高斯滤波抑制噪声能力差的缺点;并用OTSU自适应求取阈值,避免了传统Canny算法中对阈值的人工调整。实验结果表明,该方法能够获得清晰完整的边缘轮廓,可以用于再制造生产过程中对零件的检测分类,并有较高的效率。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于OpenGL的LiDAR数据处理模块设计与实现

针对目前海量LiDAR数据处理涉及问题复杂、多数算法保密的问题,研究了基于OpenGL技术构建LiDAR数据处理模块的方法,并对模块构建过程中涉及的关键技术,包括LAS格式数据读取、基于OpenGL的LiDAR点云显示、改进的多级移动曲面拟合LIDAR数据滤波算法的实现进行了深入研究。为验证该模块处理LiDAR三维点云数据的正确性,利用该模块进行了LiDAR点云的二维显示、三维显示、滤波处理等。试验结果表明:本研究所开发的LiDAR数据处理模块能够快速、正确的显示和编辑LiDAR点云数据,且有高精度的LiDAR点云滤波结果。     

影响锥形双螺杆挤出机磨损的因素及延缓磨损的对策

通过对锥形双螺杆挤出机磨损相关因素、磨损基本特征的分析,论述了延缓挤出机螺杆和机筒磨损的对应措施和挤出机磨损失效的界定及修复方法,并对正确使用、维护和保养挤出机提出相关建议。