基于显著性的OTSU局部递归分割算法

针对OTSU方法的局限性，提出了一种基于显著性的OTSU局部递归分割算法。该算法的思路是把一次OTSU分割得到的目标区域作为新的图像进行下一次OTSU分割，依次递归下去，直到满足一定条件为止，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像。实验结果表明，在不同的冷背景下，基于显著性的OTSU局部递归分割算法能够稳定地实现目标分割提取，具有较好的鲁棒性。  

基于HSI的视觉注意力模型及其在船只检测中的应用

根据现有关于视觉心理学研究的相关成果和计算模型．提出了一种基于HSI颜色空间特征提取的视觉注意力模型．并应用于海上目标检测．首先把输入的RGB图像转换到HSI空间上．采用高斯金字塔和center-surround算子获得HSI三个分量下各自多尺度的视觉差异。通过对不同特征图的规格化和线性融合获得综合的显图．该方法应用于多种海上目标图像均取得较好效果．背景中的海浪杂波得到了有效抑制．提取得到的显区域包括了待检测的目标且范围较小。为后继的处理和分析提供了良好的基础．  

视觉注意的图像目标预检测

提出了融合自底向上和自顶向下模式的视觉注意机制的改进算法.该算法使用以完整轮廓信息作为物体识别标志的方式,几乎不需要先验知识,改进了自顶向下算法的需要大量先验知识的弱点;同时由于将物体轮廓作为的一个识别和预检测的重要参考信息,改进原视觉机制中的仅使用三个显著图,没有整体意识,从而致使识别范围过大的弱点.实验证明该方法提升了搜索预检测目标的准确度.  

永磁同步直线电机弱磁调速时的设计

从凸极率角度出发，对内部磁极结构电机提出了新的设计方法，为使电机的特性具有可比性，假设电机均运行于相同的基值点，并采取相同的控制策略，着重了研究凸极率（ld/lq)对电机最大可能速度，逆变器功能（VA）和电流控制特性的影响，所得结论对电机及其驱动系统的选择和有积极的参考指导作用。  

图像感兴趣区域自动提取算法

感兴趣区域提取技术在图像处理和分析领域中有着重要地位。提出了一种ROI的自动提取算法,在显著度图和相对位置指示图的基础上,采用基于子区域的区域生长法,以像素点的显著度、相对位置及颜色纹理信息作为生长条件,颜色、纹理信息的权重可以根据图像的内容自适应调整。实验结果表明,该方法与现有算法相比,在速度和ROI提取的准确性方面均有提高。  

从图形—背景理论看英语倒装句的焦点凸显功能

以认知语言学中的图形与背景理论为视角，结合语用学中的信息理论与语篇建构理论，对英语倒装句的焦点凸显功能进行了重新阐释，认为英语倒装句符合图形—背景理论中的凸显原则。在言语交际与语篇建构中，说话人将正常语序句子中的图形后移，形成句末焦点，使信息焦点落在新信息上，从而达到了最佳凸显效果。  

板栗树大小年发生的影响因素及防治措施

豫南地区是河南省主要的板栗生产基地,近年来由于缺乏科学的栽培管理技术,板栗树结果大小年差异明显.通过对豫南板栗主产区进行调查,分析了引起板栗大小年发生的气候、土壤、品种、树体内部营养激素、栽培管理水平、病虫为害六大影响因素,并对板栗大小年的防治措施进行了探讨.  

基于高斯混合模型的NSCT变换遥感图像融合

遥感图像中的能量信息反映了地物的电磁散射特性,具有重要的物理意义。而基于边缘特征的方法不能有效地保留能量信息的结构。对基于边缘的算法进行了改进,综合考虑了边缘和能量结构。采用非下采样Contourlet变换(NSCT)对图像进行分解和综合。利用高斯混合模型将低频系数划分为边缘和平滑两部分,对两区域分别采用基于边缘能量和局部能量的融合规则。高频子带使用重要性测度法进行融合。实验结果表明该算法融合效果较基于边缘算法有所改善,是一种有效兼顾细节和能量结构的方法。  

基于颜色信息相位谱的显著性检测

为了快速搜索场景中的重要目标,依据人类视觉系统的特点,提出了一种基于颜色信息相位谱的显著性检测模型.通过分析图像颜色相位谱信息,建立显著性图谱,它能够表示出场景中重要目标的位置.实验结果表明,在复杂背景下,该算法能够较好地检测出和人类视觉相一致的重要区域.  

基于典型范畴理论的连系动词家族相似性研究

典型范畴理论的核心是典型成员在概念或语言范畴中最具突显性,所有其它成员与典型成员具有相似性.连系动词是典型范畴,be是典型成员,其他成员以典型be的两个"突显性"为认知参照点而构建,连系动词范畴内部呈现出错综复杂的家族相似性.