基于Matlab的玉米种子识别方法研究

为了快速、准确的选取适用的玉米种子,利用MATLAB的图像处理技术,通过对固定灰度阈值,最大类间方差检测以及玉米粒颜色的检测等技术对玉米种子的品质进行检测,分析与对比检测结果,最终得出最好的玉米种子品质检测方案,从而为玉米种子的筛选提供良好的理论基础,有助于提高玉米种子质量。     

一种秘密递增显示的视觉密码方案

提出的秘密递增显示视觉密码方案(RIVCS)适合于由多个具有不同的保密级别区域组成的秘密图像,该方案下可以以增量的方式显示隐藏的秘密图像。使用线性编程开发有效的生成RIVCS的基础矩阵的程序,该程序满足来了减少像素扩展的需求。实验结果证明此方案是可行的、适用的和灵活的。文章最后提出了本方案未来的改进方向。     

冬枣贮藏效果与相关酶活性的相关研究

以鄂北冬枣为材料,对果实采后低温贮藏过程中相关酶活性与果实硬度进行相关分析、通径分析和灰色关联分析。分析结果表明,各相关酶活性与硬度的相关程度依次为PG、SOD、CAT、PME、POD,与果实硬度的贡献率大小依次为PG、CAT、SOD、PME、POD,与果实硬度的关联度顺序为PME、SOD、PG、CAT、POD。综合分析结果表明,PG活性、CAT活性、SOD活性为果实贮藏过程中主要的酶,在贮藏过程中对果实软化衰老起重要作用。     

基于频域显著性方法和ELM的遥感影像变化检测

提出一种基于频域显著性(FDS)方法和极限学习机(ELM)方法进行遥感影像变化检测的方法.首先,对利用变化矢量分析方法(CVA)获取不同时相遥感影像的光谱特征差异图及纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图进行融合获得差异影像(DI);然后,利用频域显著性方法获取差异影像的显著性图,采用模糊c均值(FCM)聚类算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类(变化像素、未变化像素、待定像素);最后,从光谱及纹理特征影像上提取变化像素和未变化像素的邻域特征作为可靠样本进行ELM训练,并利用训练好的ELM分类器对粗变化检测图进行变化检测,得到最终的变化检测图.通过对高分辨率遥感影像数据实验结果表明本方法的变化检测精度及性能优于其他对比方法.     

鱼眼镜头目标方位测定的两种方法对比研究

通过分析鱼眼镜头的成像原理,对比出两种基于鱼眼镜头目标方位测定的方法.一种方法通过畸变校正测定目标方位,另一种则是本文提出的方位角与像素坐标关系法测定目标方位,两种方法都快速的、高效的测定出鱼眼图像中目标的方位.本文分别研究两种方法的理论基础并在理论的基础上进行了对比实验,通过对实验后数据的比对,分析出其中更精确的方法,从而将这种方法应用于天文测定中.     

改进色差法的绝缘子图像分割方法

绝缘子是输电线路中的一种重要金具,对绝缘子的精确定位是监测其运行状态的前提。针对已有的红蓝色差灰度化及聚类分割方法无法从输电线图像中有效分割褐色绝缘子这一问题,提出红绿色差灰度化方法,并结合Otsu、红蓝色差灰度化、K-means和投影特征实现绝缘子分割。首先,利用Otsu算法将绝缘子与大部分背景进行分割预处理,把预处理后的二值图分别以白色像素、黑色像素映射回原图;然后,对映射图像分别对应进行红蓝、红绿色差灰度化,接着采用K-means聚类算法对灰度图分割。最后,根据投影特征从两幅候选图像中识别出绝缘子图像。实验结果表明,该方法不仅能对输电线图像中的蓝色、褐色绝缘子进行有效分割,还能减少背景分割。     

基于像素值排序最值阶跃响应的可逆信息隐藏

针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。