基于MATLAB的指纹图像二值化及细化

以MATLAB作为算法仿真实现平台,提出了一套指纹图像二值化及细化算法,对指纹图像进行二值化、去噪和细化处理.经过试验证明,以MATLAB为平台进行算法处理易操作、准确性高、应用性强,试验结果达到了理想的要求.     

自适应偶数曲面细化

针对二分半规则曲面细化自适应性不足的缺陷,提出一种新的自适应偶数曲面细化方法,通过在顶点着色器中设计新的顶点调控函数控制顶点偏移,解决边界裂缝问题;并采用参数区域划分子区域的方法,解决函数坐标轴方向不一致引起的浮点误差问题,将细化因子集合从2n扩展到2n形式;利用偶数细化层次递增关系,优化参数几何数据布局,达到层次间顶点和索引双重用. 实验分析表明,在同等细化测度下,本文方法细化因子更接近于细化测度,曲面细化过渡更匀称,绘制面片规模由幂指数级降到线性级,绘制性能提高在20%以上,是一种可行有效的硬件网格细化模式扩展.      

电解法生产的细晶铝锭晶粒细化能力的研究

研究了电解法生产的细晶铝锭的晶粒细化能力.结果表明,随着含钛量的增加,细晶铝锭晶粒明显减小;钛质量分数为0.20%时,晶粒平均直径为122μm.细晶铝锭的细化能力好于Al-5Ti中间合金.(细晶铝锭 RE B)联合细化晶粒,细化能力好于Al-5Ti-1B中间合金.     

基于内点保留的二值图像细化算法

提出一种基于内点保留的并行细化算法，与一般基于边缘点去除的细化算法比较，它具有运算速度快，程序简单，便于硬件实现，能够完整地保存图像的拓扑结构，所获得的骨架对称性好等优点，在ＩＩＳ图像处理系统上进行了初步实验，结果表明，所提出的二值图像细化方法解决二值图像细化问题开辟了一条新途径。     

基于五阶CNN的图像边检测算法研究

边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是图像分析中非常重要的步骤,而细胞神经网络是边缘检测中很有效的一种方法.作者基于细胞神经网络(cellular neural network,简称CNN),研究了5阶CNN模板对图像边缘检测的过程,阐述了算法实现过程中的关键步骤,并且证明了算法的稳定性.对图像分别采用基于5阶、3阶CNN算法和经典算子(Prewit、Canny、Sobel等)进行边缘提取,定性分析比较了几类算法在性能上的优劣,定量比较了检测结果的准确性.实验结果表明,基于5阶CNN模板算法的边缘检测结果更加显著,且在硬件实现上能够高速并行计算,实现图像实时处理.     

属性细化的粗糙集理论分析

针对粗糙集的决策系统,给出了有效等价类细化和有效集合细化的定义,从理论上分析了必要属性细化后对上近似和下近似、近似分类精度和质量以及决策规则的数量和相对约简的影响.针对细化的区域分三种情况讨论,得出了在各种区域下划分的结果,如果对有效集合细化划分的越细,上近似和下近似就越逼近给定的集合,分类精度和近似分类质量就越大,产生的规则在包含原规则的基础上增多,并且相对约简和属性的必要和不必要的性质保持不变.研究结果对决策表的属性约简、决策规则形成和有效性等问题具有实际意义.     

在FPGA上实现及优化加速卷积神经网络的方法

本文在FPGA芯片zynq7020上实现了一种基于Lenet-5卷积神经网络的AI芯片设计,采用了将卷积操作转换为矩阵乘法、并行计算、流水线计算等技术来加速CNN的运算速度,提高了片上系统性能,并利用该芯片,实现了对手写数字集MNIST的快速准确识别.实验证明,在分类准确率几乎相同的前提下,该AI芯片与ARM Cortex-A9 CPU在处理相同批量MNIST数据集时实现了大约22倍的加速.并且该AI芯片在实现CNN的设计时采用了Vivado软件编程替代传统的硬件语言,降低了软件开发人员开发FPGA的门槛.     

关于辊系接触问题的单元细化研究

通过单元局部细化,能够在保证计算精度的同时降低计算成本,因此在h法和原有单元过渡法的基础上,提出了多级细化方法,并详细给出了实现形式.针对该方法在细化边界上的局部过刚度问题,提出了相应的改进方案.提出了细化尺度的概念,得出了计算精度随细化尺度的变化规律,建立了两者的函数关系式,一方面能够预测模型求解精度,另一方面为确定单元细化程度提供了依据,实现了效率与精度的平衡,具有较高的实用价值.     

基于解析信号和带通滤波的频率细化分析

介绍了一个基于解析信号和带通滤波的频率细化分析技术,讨论了其和传统的频率细化分析技术相比较所具有的特点,对离线测量,该技术在计算机上实现时,分析速度和最大细化倍数均比传统方法有较大提高,为基于计算机平台的虚拟仪器中的频率细化分析技术提供了一条崭新的实现途径。     

一种改进的等高线并行细化算法

讨论了经过分色提取之后等高线的细化问题,以减少数据的处理量,为矢量化过程做前期处理准备.针对军事地图等高线,提出了一种改进的快速并行细化算法.采用两步法细化算法对等高线进行细化处理.在已有的两个逻辑规则基础上,增加了若干限制条件,处理了模板的对称性问题.同时还给出了删除数组,提高了算法的运行速度.从运行结果看,没有发生骨架畸变现象,避免了过度腐蚀,具有较好的连通性,此方法的细化效果较为理想.     

花帅苹果化学疏花疏果的效应

以１０００ｍｇ／Ｌ敌百虫和１度的石硫合剂处理花帅苹果,其疏花疏果效应非常明显,大小年观象显著下降,平均单果重明显增长,而单用８００ｍｇ／Ｌ除虫菊酯效果不明显。     

两性离子降粘剂AMTA的合成

在引发剂加量Ｗｉｎｔ为单体量的３５％～４５％;物质的量比为ｎＡＡ＋ＡＳ：ｎＡＭ：ｎＤＡＤＭＡＣ＝５∶３∶２５的条件下,合成的一种新型两性离子降粘剂ＡＭＴＡ,它不仅具有高效的降粘作用和对粘土颗粒的水化分散的抑制作用而且还具有高温稳定作用。ｗ为０１％时,在粘土泥浆和聚合物泥浆中降粘率分别达９０％和６０％。其性能明显优于阴离子降粘剂。     

一种基于字符边界的细化算法

字符图像细化能极大地消除图像中的冗余信息量,大大简化字符识别特征的提取过程,提高字符识别的准确性和快速性.对字符进行细化,是字符识别的前提.提出了一种利用字符边界细化字符的算法,每一步都针对单个像素点作处理,并提取笔划单侧边缘点序列作为字符图像骨架.实验结果表明：该算法能较好地保留字符图像的基本信息,快速地去除字符图像中冗余的像素点,有效地解决了交叉点分离,笔段变短等问题,并为连笔笔划的切分提供了有效的方法,具有较好的细化结果.     

林分空间结构优化栅格间伐模型

[目的]构建林分空间结构优化栅格间伐模型,以期获得高效、便捷的间伐方案.[方法]在随机间伐模型的基础上,提出将林地栅格化处理的栅格间伐法,并使用随机间伐法对栅格间伐法进行检验,最后以金盆山次生林为例验证模型的适用性.[结果]间伐模拟前,次生林空间结构整体表现不够理想,在角尺度、开敞度和竞争指数方面有待提高;恢复年限33...     

二值图象的线图形矢量化

二值图象线形图数据的矢量化对于工程图的识别极为重要，本文通过对二值图象的细化后采用拐点跟踪及保存特征点的途经，提出了一种简单有效的矢量化方法．     

图像细化的VC实现

图像细化是数学形态学的一门子学科,在现实中应用十分广泛,本文介绍了图像细化的一种算法,并用VC编程实现,代码具有可移植性,有一定参考和利用价值。     

数字图像的一种快速细化方法

提出一种基于保留中心骨架的细化算法 ,在细化过程中 ,只利用一个 3× 3的模板 ,便可以快速地判定细化中的连通性 .并且针对手写数字识别的一种实际问题 ,给出改进的细化算法     

指纹图像细化算法的改进算法

对指纹图像算法进行了较深入的研究,分析了OPTA算法和改进的OPTA算法的优缺点,提出了一种新的细化算法,经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求,细化完全彻底,细化后保持了纹线原有的拓扑结构和细化特征,而且光滑无毛刺,运算速度也很快。     

两性离子降粘剂AMTA性能研究

通过对已合成的新型、高效两性离子降粘剂ＡＭＴＡ（ａｍｐｈｉｏｎｔｈｉｎｎｉｎｇａｇｅｎｔ）在粘土表面的吸附量、Ｚｅｔａ电位、以及对不同类型钻井液降粘率的测定并与ＳＳＭＡ所得到的结果进行比较。发现ＡＭＴＡ很容易被吸附在粘土表面,饱和吸附量达５０ｍｇ／ｇ,并且对粘土的（ζ）影响不大,对粘土的水化分散有一定的抑制作用,在粘土浆和聚合物浆中,均有很高的降粘率。这是由于ＡＭＴＡ分子结构中有季胺阳离子存在,因此在粘土浆中很容易吸附在粘土片带负电荷的平表面上,拆散粘土颗粒间形成的卡片房子结构加上抑制粘土水化分散而降粘;加入ＡＭＴＡｗ为０１％时,降粘率达９０％以上。在聚合物浆中ＡＭＴＡ通过季胺阳离子对粘片带负电荷的平表面上的强吸附而将聚合物从粘土上顶替下来,拆散粘土与聚合物间的空间网状结构而降粘。加入ＡＭＴＡｗ为０１％时降粘率达６０％以上。