基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法

提出了一种图像边缘检测的方法.本算法将小波变换和数学形态学相结合,并采用简单的融合策略,确定图像边缘位置.在小波域中,对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用数学形态学法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则分别对高、低频边缘子图像进行融合,最后进行小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法融合规则简单,泛化能力强,能有效地抑制噪声,较好地再现图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法.     

多尺度结构元素的数学形态学边缘检测新方法

针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,提出了采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘的方法.该方法通过小尺度结构元素的膨胀来获取大尺度结构元素,然后进行加权合成来获得边缘图像.仿真实验表明,对于具有单色背景的混有不同噪声的灰度图像,随着膨胀次数的增加,检测得到的合成图像的边缘更清晰完整,细节更丰富;将该方法应用于具有期望PSNR值的噪声图像,和其他的传统边缘检测方法相比,其检测到的轮廓更加清晰,对噪声不太敏感,能够很好地提取边缘.     

基于条带波变换的图像水印算法

为提高抗压缩和抗噪声攻击能力,提出一种基于条带波变换的图像水印加密算法.对水印图像进行Arnold置乱、混沌调制及BCH纠错编码,提高了数字水印的安全性;在载体图像条带波系数的低频最佳几何流为对角的位置嵌入水印信息的BCH码.实验结果表明,条带波域嵌入方法克服了DCT域的块效应,继承了小波域的优点,具有较强的数据信息隐藏能力和较好的抗攻击性能,弥补了小波域的不足,具备了更强的抗噪声能力和抗压缩能力.     

修正和声搜索算法在结构设计问题中的应用

提出一种修正和声搜索(MHS)算法,并对结构设计问题进行了求解.MHS应用了新的位置更新以增强算法的解空间开发能力,并运用等效微分策略调整和声微调步长,提高算法的寻优精度,增强算法跳出局部最优的能力.为了表明MHS的有效性,对3种结构设计优化问题进行了测试,结果显示MHS优于其他4种和声搜索算法,并与最近文献报道的最优值进行比较,表明MHS在解决结构设计优化问题中能够找到更好的解.     

存在成本差异的双寡头企业选址定价博弈

针对传统的Hotelling线段模型中假设双寡头企业的生产成本完全相同这一问题,应用两阶段博弈模型,提出了双寡头企业成本存在差异条件下的企业选址定价模型·结果表明:当双寡头企业同一质量的产品实现最大差异化时,虽然两企业都能获得利润,但具有成本优势的企业却能获得比成本劣势企业更多的超额利润;当双寡头企业同一质量的产品实现最小差异化时,具有成本优势的企业将占据市场,具有成本劣势的企业将远离成本优势的企业或退出市场·     

基于Contourlet变换的医学图像检索

针对医学图像特点,提出了一种基于纹理的医学图像检索算法.Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本算法充分利用图像Contourlet变换系数的统计特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为检索的特征向量.采用上述算法对CT图像数据库进行了检索实验,并与基于小波变换纹理分析方法进行了比较.结果表明,在Contourlet变换域上检索查准率高于在小波域上的查准率,从而验证了该算法具有良好的检索性能.     

和声搜索算法在聚类分析中的应用

提出了一种改进的和声搜索算法并应用到聚类分析中.首先,将状态反馈机制引入到和声搜索算法中,通过判断和声记忆库中"最优"和声和"最差"和声之间的差异,来动态调整和声记忆库考虑概率和移动步长,使算法能够快速地收敛到全局最优解.通过更新和声向量中精度变量对应的聚类中心来最小化目标函数值,获得数据样本的最优划分.其次,提出了一种数据样本真实聚类中心数的确定方法,当输入样本数大于真实聚类中心数时,通过计算能够自动地确定数据样本真实聚类中心数目.最后,应用4种性能指标来比较所提算法与蚁群聚类算法和原始和声搜索聚类算法的性能.结果表明,所提算法的性能优于另两种算法.     

改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用

提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择.     

肯基亚克盐上油田白垩系曲流河三角洲存在的证据与沉积特征

为理清哈萨克斯坦肯基亚克盐上油田白垩系砂体成因特征,指导油气田开发。在高密度井网条件下,利用岩心、岩石薄片、分析化验、古生物、测井等综合资料,研究储层砂体的粒度、结构、成分及砂体平面展布规律。结果表明:白垩系下统巴列姆组储层主要是细砂岩及粉-细砂岩;具有小型交错层理和水平层理,砂岩成分成熟度中等、结构成熟度较高。西北部三角洲平原有明显的二元结构及向上变细的正韵律,砂体整体呈朵状展布,具有典型的曲流河三角洲沉积特征;可识别出三角洲平原、三角洲前缘、前三角洲、浅湖4种亚相以及水上分支河道、水下分支河道、浅湖砂坝等10个微相,并分析了各微相的沉积特征及砂体展布形态;其中巴列姆二段时期三角洲前缘亚相主要分布在工区中西部,巴列姆一段时期工区整体演变为前三角洲——浅湖亚相,为一典型的退积式三角洲;该研究结果为肯基亚克油气田的开发提供了重要的地质依据。     

肯基亚克盐上油田侏罗系潟湖—浅水三角洲沉积特征

哈萨克斯坦肯基亚克盐上油田侏罗系为一套陆源碎屑沉积,目前该区沉积相类型存在争议、砂体特征不清楚,生产矛盾突出。因此,在高密度井网条件下(50~100 m井距),通过岩心观察、粒度分析、测井解释,从大地构造、古气候、湖泊类型等方面,对肯基亚克盐上油田侏罗系中统沉积特征进行研究。研究表明:侏罗系中统沉积时期为地势平坦、温暖潮湿的浅水潟湖环境;其发育粒度细、分选磨圆好、泥岩呈暗色并含有生物碎片层的浅水三角洲相和澙湖相沉积,其砂体呈现出"星状"、"树枝状"、"网-带状"等特征;星状砂体主要为湖平面上升时期,波浪作用的结果;树枝状砂体主要为河控砂体;网-带状砂体主要为河流和湖浪共同作用的结果。该区共识别出三角洲平原、三角洲前缘、前三角洲、浅湖4个亚相以及水上分支河道、河漫、水下分支河道等10个微相;分析了各微相和砂体的平面展布特征及其影响因素,这为开发、注水、气驱、聚驱方式的优化提供了地质依据。