静止卫星红外云图上卷云与其它云类纹理特征的比较

用灰度共生矩阵方法分析了几种卷云的纹理特征,同时探讨了卷云与中低云、积云群、积雨云纹理特征的异同和相互区分的方法．纵述分析结果,有以下主要结论：用灰度共生矩阵的纹理特征量分析ＧＭＳ云图,邻域窗口的选取以７×７为宜;ＡＳＭ、ＣＯＮ、ＣＯＲ、ＥＮＴ这四个最常用的纹理特征量中,ＡＳＭ和ＣＯＮ更为重要;依ＡＳＭ和ＣＯＮ阈值并参考红外灰度值,可区分几种薄卷云和厚卷云;将纹理特征与光谱特性结合分析,又可区分积云群、中低云、薄卷云;厚卷云（尤其是伪卷云）与Ｃｂ云团的区分,则还是应用红外—可见光双光谱特性加以判识更有效;此外,云区边界对纹理分析的结果会有很大影响．     

基于灰度共生矩阵和BP神经网络的道床板结识别

将神经网络处理非线性问题的优势和灰度共生矩阵描述纹理的经典算法应用于铁路道床板结的识别研究.本文通过改进Hough变换的方法来检测定位道床区域,然后采用灰度共生矩阵对正常的道床和板结的纹理图像进行特征提取,探索基于BP神经网络进行道床板结检测和识别的方法,实现了道床板结识别的算法.实验结果表明,有较好的效果.     

基于FY2E可见光波段的北部湾白天海雾检测

利用2012年国产FY2-E静止卫星数据,结合地面能见度观测资料,分析北部湾地区晴天海雾、云、洋面的辐射性质、光谱及纹理特征,利用面向对象分类方法对白天海雾进行检测提取。结果表明:FY2-E卫星影像对北部湾地区晴天海雾的区分度较高,其光谱及纹理特性与洋面、中高云多无交叠现象;但大雾与低云区有部分混淆。利用面向对象分类方法,在选择合适分割尺度的基础上根据光谱Spectral_Mean和纹理Texture_Mean两个影像特征可将海雾进行有效分离。精度分析结果表明,2012年全年晴空海雾监测误警率为9.1%,命中率为76.9%,成功指标为71.4%,总体监测效果较理想。     

基于SBDART和BP的夜间雾遥感检测和能见度反演

为了挖掘卫星影像中的雾信息为雾预测预报服务,利用双红外亮温差值作为雾与地物识别分类标志,建立基于SBDART辐射传输模型和BP神经网络的夜间雾遥感检测和能见度反演模型。对2007年11月24日我国华北地区的一次陆地辐射雾MODIS卫星数据进行雾检测,同时反演雾区能见度。根据陕西省气象局提供的地面气象观测数据对模型雾检测结果和能见度反演结果进行验证,该次实验夜间雾检测的准确率为79.2%,地面观测能见度和反演能见度一元线性回归分析方程斜率为1.006,相关系数为0.8498。实验结果表明,模型具有较高的雾识别率和雾能见度反演结果,可为夜间雾识别和生消发展规律探讨提供一定的帮助。     

基于遗传算法的遥感图像纹理特征选择

本文基于Landsat 7 ETM 全色图像,以浙江省临安市大峡谷镇为研究区,进行基于遗传算法的遥感图像纹理特征选择的研究.首先利用灰度共生矩阵法和灰度-梯度共生矩阵法对研究区遥感图像进行纹理特征提取,共得到23个纹理特征,然后利用遗传算法对这23个纹理特征进行纹理特征选择,最后得到一组最优纹理特征集.实验结果表明,遗传算法因其自适应性、并行性、能较好地处理大规模复杂数据,且特别适合于解决多目标优化问题等诸多特性,所以是解决特征选择问题的理想方案.     

基于BP神经网络的车削表面粗糙度检测

目的研究基于计算机视觉的非接触式车削表面粗糙度检测方法.方法通过由数字显微镜、高分辨率摄像机和计算机等构成的图像采集系统获取车削工件表面图像,提取基于灰度共生矩阵(GLCM)的14个表面纹理特征参数,探讨各纹理特征参数与粗糙度Ra之间的变化规律;以14个表面纹理特征参数为输入层节点输入量,以粗糙度Ra为输出量,构建车削表面粗糙度BP神经网络检测模型.结果检测结果与实测值的绝对误差平均值不超过0.08μm,且相对误差平均值小于2%,BP神经网络检测模型具有较好的检测效果,取得了较高的检测精度.结论基于BP神经网络的车削表面粗糙度检测模型,能够满足表面粗糙度测量的精度要求,对于快速非接触式检测车削表面粗糙度的研究具有借鉴意义.     

基于灰度共生矩阵的高效积分图像计算(英文)

基于局部特征描述符的主要方法正在被用于纹理分类、目标检测和识别.灰度共生矩阵(GLCM)是一个体现纹理图像的很流行的方法,也被证明是一个非常强大的纹理分析工具.灰度共生矩阵所带来的子图像重叠非常严重,要花大量的时间去计算.本文提出一种高效灰度共生矩阵的计算方法,并通过实验结果来显示其效率.     

基于底层纹理特征的图像检索

讨论了统计法中的灰度共现矩阵法和频谱法中的小波变换法来提取图像底层纹理特征,并对此进行了比较和分析,实验表明,基于小波变换的纹理特征提取方法可以有效描述图像底层纹理并取得较好检索结果。     

基于随机森林和多特征融合的青苹果图像分割

针对自然环境下青苹果图像中目标与背景颜色差异小和分割难度大的问题,提出一种基于多特征融合的随机森林(Random Forest,RF)分割方法.首先,基于灰度共生矩阵提取青苹果图像的能量、熵、对比度、相关性、熵标准差和对比度标准差6个纹理特征;然后,针对同幅青苹果图像提取RGB空间中的G+0.5R-B分量和HSI空间中的S+I分量作为组合颜色特征,以规避天空和高光区域对分割结果的影响;接着,以像素为单位对提取的纹理特征和颜色特征进行融合;最后,在融合特征的基础上采用随机森林对青苹果图像进行分割,并与传统仅利用单一特征的分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合的随机森林算法比传统仅利用纹理特征的算法正确分割率要高22.18%.     

基于灰度共生矩阵和BP神经网络集成的纹理图像分类

通过对灰度共生矩阵的分析,提取图像的纹理特征参数,并用BP神经网络集成的方法对Brodatz纹理库图像进行分类,仿真结果显示,其分类效果优于单一的BP神经网络,可有效提高分类识别率。     

《梁山伯与祝英台》与《罗密欧与朱丽叶》调式比较

《梁山伯与祝英台》与《罗密欧与朱丽叶》两部作品的内容都取材于民间故事,都属于标题性音乐作品,作品曲式结构基本相同。不同之处是对造成悲剧原因的展示有着明显区别,主、副部主题的表现和运用截然相反,音乐的主基调有较大差异,作品的整体风格迥异。     

有氧运动与身心健康探析

健康与运动是密不可分的,运动分为有氧和无氧,有氧运动较无氧运动更易普及和被大众接受,从人体长期参加有氧运动对人的身体健康和心理健康的角度来阐述有氧运动对人体的良好影响。     

道教与魏晋南北朝文人的功利欲望

欲望是作家创作的内驱力,道教对中国古代文人的欲望有什么影响,这是研究中国古代文学和文学理论不能不思考的问题。本文从道教的功利性,文人纷纷走近道教,文学观念中的道教因素等方面,对道教与魏晋南北朝文人的功利欲望作些专门探讨。这无疑会拓展人们研究的新视界。     

我国的沙暴、尘暴及其防治

我国是沙尘暴易发的国家 ,进入９０年代以来 ,沙尘暴有频率增加、强度加大、范围扩展、危害程度加剧的趋势。据统计 ,我国发生强沙尘暴的次数 ,５０年代为５次 ,６０年代为８次 ,７０年代为１３次 ,８０年代为１４次［１］ ,９０年代为２３次［２］ ,呈明显上升趋势。沙尘暴的强度及造成的损失 ,以９０年代最为突出 ,发生于１９９３年５月５日（５．５沙尘暴）和１９９８年４月１６日（４．１６沙尘暴）的特大强沙尘暴 ,是我国近１００年来所罕见 ,损失极其惨重。５、５沙尘暴锋面前移速度１４～１７米／秒 ,最大１９．５米／秒 ,瞬时最大风…     

我国的沙暴、尘暴及其防治

 我国是沙尘暴易发的国家, 进入90年代以来, 沙尘暴有频率增加、强度加大、范围扩展、危害程度加剧的趋势。据统计, 我国发生强沙尘暴的次数, 50年代为5次, 60年代为8次, 70年代为13次, 80年代为14次[1], 90年代为23次[2], 呈明显上升趋势。沙尘暴的强度及造成的损失, 以90年代最为突出, 发生于1993年5月5日(5.5沙尘暴)和1998年4月16日(4.16沙尘暴)的特大强沙尘暴, 是我国近100年来所罕见, 损失极其惨重。     

辽金诗文话语与佛禅

辽金诗文作品中存在着大量的由佛经禅典移植而来的话语。这一现象从特定侧面体现了佛禅对中国古代文学的渗透溶浸。其表现主要反映在借用佛禅意像、使用佛禅故实和引用佛禅语汇三方面。     

高校管理与师生权益的保护

当前,因高校管理引发的法律纠纷呈上升趋势,究其原因是师生的法治观念在增强,另一方面说明高校在师生管理等方面也存在诸多不适应。要改变这些不适应,就要进行依法治校,更新管理理念。做到规章制度合法、管理行为合法。努力加强法制教育工作和师德校风建设,切实保障师生的合法权益。     

博客与高校思想政治教育

网络的发展为我们带来全新便捷的互动平台和交流方式,博客是当今传播文化的重要载体,因个体性、公共性、开放性、成本投入少等特点吸引着"90后"大学生广泛关注。在新形势的要求下,高校辅导员应主动占领网络博客思想政治教育新阵地,加强辅导员博客建设,根据大学生的心理特点,利用博客提升网络思想政治教育工作的吸引力和感染力,创新高校思想政治教育。     

文献信息情报工作在科技工作及立项决策中的作用

本文揭示了在当今信息市场形势下 ,文献信息情报工作在科技工作和经济立项决策中的作用 ,同时也指出 :图书馆文献信息工作者们能在强手如云的信息市场中占领一块阵地也应成为图书馆界的共识