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1.
为了解决遥感影像水体提取时易受到云干扰的问题,针对连续水体局部受云层干扰的影像图,采用高精度地形信息与高分一号卫星(GF-1)遥感影像两种数据相结合的方法重建水体。分别对高分一号卫星影像数据和高精度等高线地形数据进行预处理后,对缓冲区多次迭代提取未受云层覆盖的部分水体,通过对两种数据的地理配准、数学统计计算等图像运算确定水体还原水位值,从而还原云层影响下的水面面积。结果表明:该方法可以有效消除云层的影响,7幅受云层干扰影像提取水体还原后的水体面积平均相对误差在5%以内,与参考值相比,水体面积平均差值为0.0809km2。该方法较准确地还原了云层干扰下的水体面积,可广泛应用于受云层干扰影像的水体提取。 相似文献
2.
以中国传统酸菜为原料,通过抑菌试验、生理生化鉴定与16 S rDNA测序技术筛选出一株产抑菌物质的植物乳杆菌FZU122.采用醇沉、葡聚糖凝胶色谱柱与HPLC分离、纯化并结合抑菌试验,由该菌株发酵液中获得一种高纯度抗菌物质.基于纳升液相色谱-四极杆飞行时间串联质谱联用仪分析鉴定,该物质是一种由10个氨基酸组成的细菌素ARLGLPVHVV,相对分子质量为1 059.655 3,带2个正电荷,命名为Plantaricin-fzu 122.抑菌实验结果显示Plantaricin-fzu 122对大肠杆菌、鼠伤沙门氏菌、耐甲氧西林金黄色葡萄等食源性致病菌具有不同程度的抑菌活性.综上所述, Plantaricin-fzu 122是一类可用于控制食源性致病菌污染且具有巨大开发潜力的生物防腐剂. 相似文献
3.
为了探究高分六号(GF-6)卫星多光谱相机(PMS)影像提取水体的潜力,分别构建全卷积神经网络(FCN-8s)、U-Net及U-Net优化(VGGUnet1、VGGUnet2)4种神经网络进行了水体提取研究.基于水体提取结果对比分析,确定优选模型为VGGUnet1;提出基于组合损失函数FD-water loss(focal-dice-water loss)的VGGUnet1网络模型,并与归一化差分水指数(norma-lized water index,NDWI)阈值法、最大似然分类法、支持向量机分类法等方法比较.结果表明:基于FD-water loss损失函数的VGGUnet1网络模型能有效提取水体目标,增强小面积水体识别能力,减少水体错分、漏分现象,提高水体提取效果.可见全卷积神经网络在GF-6遥感影像水体提取方面具有可行性,为后续该领域的进一步研究应用提供了参考. 相似文献
4.
针对深海光线分布不均匀导致鱼类识别检测困难的问题,提出了符合视觉认知的多维度深海鱼类识别算法.该方法从时间维度优化传统的高斯混合模型(GMM)初步确定变化区域,从空间维度构建目标特征,完整提取运动目标,从时空关联维度建立深度学习的鱼类识别框架,试验结果表明:本算法可在多种复杂条件下准确提取运动目标,面积交迭度(AOM)达到80%以上,优于当前主流算法. 相似文献
5.
茶树花与茶叶同根共生,但往往被视为茶树的废弃物,不能很好地加以利用,从而造成资源的浪费与损失。茶树花含有丰富的活性物质,其中茶树花中的多糖成分与茶叶中含有的多糖成分基本相同,但含量明显高于茶鲜叶。茶树花多糖具有降血糖、抗氧化、免疫调节作用及抗肿瘤、肝保护、抗凝血等多种生物活性,是非常宝贵的新资源食品。茶树花多糖主要的提取方法包括溶剂提取法、酶法提取、微波辅助提取和超声辅助提取法。提取出的茶树花粗多糖,一般需要经过脱蛋白、脱色、色谱柱分离等纯化工艺,得到纯净的茶树花多糖。目前,围绕茶树花多糖的研究报道较少,值得对其进行深入研究。聚焦茶树花这一新资源食品,围绕茶树花多糖的生物活性、提取方法、分离纯化方法等方面进行阐述,以期为研究茶树花及其多糖活性物质的开发利用提供新的研究思路。 相似文献
6.
为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度. 相似文献
7.
计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net(cascaded separable and dilated residualU-Net,CSDResU-Net)的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。 相似文献
8.
为解决当前测量树高方法中存在测量误差大、测量不便等问题,提出一种基于鱼眼镜头的树高测量方法.该方法首先利用鱼眼镜头成像模型确立世界坐标系到图像像素坐标系的变换关系;然后以畸变系数的等距投影模型为基础,利用Scar-amuzza鱼眼相机标定方法求解参数并建立测量系统模型;最后利用图像处理技术对实验图像进行轮廓提取、分割及极值点提取,实现对树高的测量.通过所提出的测量方法对树高进行测量,实验结果表明:测量方法的测量误差在-0.196~0.195m,树高测量最高相对误差为2.75%,平均相对误差为1.505%,说明该方法有效减小了测量误差,具有很高的精确性,同时测量方法简便,可操作性强. 相似文献
9.
为了探究秋刀鱼(Cololabis saira)肉中生物胺产生菌的产胺特性,有效控制生物胺含量,采用改良的Niven's生物胺筛选培养基,通过16S rDNA序列分析和VITEK 2 Compact System,对秋刀鱼肉中产胺菌进行分离鉴定,分析不同温度(4、25℃)条件下产胺菌的产胺能力及生物胺含量变化。结果显示,从秋刀鱼肉中分离鉴定的14株产胺菌分别为摩氏摩根菌、产酸克雷伯菌、阿氏肠杆菌、弗氏柠檬酸杆菌、植生拉乌尔菌、抗坏血酸克吕沃尔菌、粘质沙雷菌、日沟维肠杆菌、肠杆菌属、变性杆菌属、中间克吕沃尔菌、彭氏变形杆菌、拉氏普罗威登斯菌、蜂窝哈夫尼亚菌;在4℃条件下,所有产胺菌产胺能力均较弱(11.55~244.75 mg/L);在25℃条件下,产酸克雷伯菌、肠杆菌属的产组胺能力较强,分别为9 889.75,2 891.15 mg/L。结果提示,可通过抑制产酸克雷伯菌、肠杆菌属生长控制秋刀鱼肉中组胺等生物胺的含量。 相似文献
10.