叶菜根系图像的变分水平集分割算法

植物根系图像分割是根系构型特征提取和分析的前提.针对传统图像分割方法在处理叶菜根系弱边缘图像中存在分割精度和稳定性较差的问题,提出了一种基于改进C-V(Chan-Vese)模型的变分水平集分割算法.该算法不仅保留了C-V模型对于处理弱边缘图像的适用性,并针对叶菜根系图像局部灰度不均的特点引入了图像梯度信息,改进了原C-V模型.通过对小白菜根系样本图像的分割处理试验,证明了变分水平集分割算法的有效性.研究结果表明,相比传统的阈值处理、边缘检测及区域生长等算法,本文算法能更加精细地解决叶菜根系图像弱边缘和局部灰度不均的问题,并在分割精度和算法稳定性上具有明显的优势.变分水平集算法应用于叶菜根系构型观测系统中,可以有效地提高观测精度.     

基于傅里叶变换的植物根系图像拼接方法

提出一种基于傅里叶变换的植物根系图像拼接方法.采用快速傅里叶变换方法提高图像处理质量,缩短图像处理时间,实现图像实时处理,便于图像处理和数据统计.算例应用该方法将微根管采集到的植物根系图像拼接成一个完整的根系图像.结果表明该方法可以为生长在固坡中植物的作用机理研究提供全面的根系生长信息,进一步为植物根系的研究提供可靠的数据源.     

用遗传算法的阈值选取法检测铝合金MIG焊熔池边缘

针对铝合金MIG焊熔池边缘提取问题,建立视觉传感和采集的实验系统,提出基于最大类间方差阀值的遗传算法来提取铝合金MIG焊熔池边缘.介绍系统与算法的结构,同时与基于Sobel算子、Canny算子的熔池边缘提取结果进行对比.结果表明,遗传算法阀值图像分割在熔池图像边缘提取是可行的,通过该算法提取的铝合金MIG焊接熔池边缘清晰,可以有效地克服熔池图像信号中的噪声及阴极雾化区的影响,该方法提供了一种新的焊接熔池边缘实时检测与控制的方法.     

基于图像处理和轮廓特征点检测的植物叶片几何建模

提出了一种植物叶片轮廓的几何建模方法,对植物叶片的数字图像进行二值化和边缘提取．通过边缘扫描算法,将叶片图像的边缘数据按照像素点原有的拓扑关系生成坐标链表．以坐标链表检测到的轮廓特征点进行三次样条曲线插值,建立植物叶片的几何模型．实验结果表明,该方法较好地保持了植物叶片原有的轮廓特征,并具有数据获取简便、数据量少和几何模型简单的优点．     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

基于边缘增强的多聚焦图像融合方法

提出一种基于边缘增强的多聚焦图像融合方法,对需要融合的2幅图像进行小波多尺度分解,根据绝时值最大的方法对高频细节分量图像进行融合,通过增强和提取原始图像的边缘信息强度指导低频近似分量的融合,以此突出融合图像中的边缘信息．采用信息熵和标准差等评价指标对该方法进行客观评价．结果表明：该方法融合效果良好,可以更好地突出低频域边缘细节信息,提高融合图像的清晰度,改善视觉效果．     

冬小麦根系生长的三维仿真模拟

根据冬小麦根系分布的试验测量参数与生长规律,综合考虑根系生长的生理生态模型和虚拟植物模型,构造了描述小麦根系生长的动态模型．在已建立的根系生长模型基础上,运用分形几何理论与计算机图形学技术,对耕作土壤环境下冬小麦根系构型进行了三维仿真模拟．根据根系实测参数,对冬小麦根系生长模拟进行宏观控制,可以真实再现冬小麦地下根系部分的动态生长过程．     

基于多层次模糊增强的图像边缘检测

在图像边缘检测中,往往需要提取不同灰度层次的边缘,而图像的边缘通常具有不确定性．多层次模糊增强可以较为有效地确定图像的边缘,使得不确定的边缘变成确定．对于多层次模糊增强,各层次灰度级的选取直接关系到边缘提取的有效性．文章提出的算法可以有效地确定图像各层次灰度级．     

基于曲波变换和Susan种子点生长的边缘检测算法

针对现存的基于空间域的图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向边缘以及对于纹理复杂的图像边缘定位困难等问题,提出了一种基于曲波变换和Susan种子点生长的边缘检测算法,该算法首先对源图像进行曲波变换,然后对高频子图像运用Susan种子点生长算法进行边缘提取;对低频子图像采用极大值方法将轮廓检测出来,最后通过一定的融合...     

造影图像中的心血管边缘提取

提出一种新的造影图像心血管边缘提取方法——最大成本法．通过微分法建立边缘成本空间，利用中心线对血管边缘进行区域划分，采用动态规划理论提取边缘区域内最大成本曲线作为血管边缘．结果表明，该方法具有适用性强，提取边缘连续等特点，有助于造影图像血管直径测量和心血管狭窄病变部位检测．     

悦乐铅锌矿区水文地质条件分析

大井法、水均衡法目前在矿床水文地质勘查中的运用多局限于水文地质条件简单的地区.通过将复杂水文地质条件下的涌水量计算抽象为理想的数学计算,预测坑道涌水量,达到为矿山开采提供水文预测预报的目的.以具有多含隔水层叠置分布地质背景的滇东北地区悦乐铅锌矿区为例,在充分认识矿区地质背景的基础上,采用大井法、水均衡法对其坑道涌水量进行计算,并且取得了较为理想的效果,验证了在复杂条件下两种方法的可行性,为相关研究提供借鉴.     

SideKnot:Edge Bundling for Uncovering Relation Patterns in Graphs

The node-link diagram is an intuitive way to depict a graph and present relationships between entities.Addressing the visual clutter induced by edge crossing and node-edge overlapping is a challenging task as the size of graph outgrows the visualization space.Many edge bundling methods are proposed to disclose high-level edge patterns.Though previous methods can successfully reveal the skeleton graph structure,the relation patterns at the individual node level can be overlooked.In addition,most edge bundling algorithms are computationally complex,which prevents them from scaling up for extremely large graphs.In this article,we extend SideKnot,an efficient edge bundling method to cluster and knot edges at the node side.Our proposed method is light,runs faster than most existing algorithms,and can reveal the relation patterns at the individual node level.Our results show that SideKnot can disclose a node’s standing in the graph as well as the directional connection patterns to its peers.     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

顺应论视角下的儿童文学翻译探析——以《爱丽丝漫游奇境记》为个案

由于儿童文学本身处于边缘地位,因而儿童文学翻译研究之前也一直不受重视。近年来,儿童文学翻译研究呈现上升趋势,但纵观各类研究,儿童文学翻译目前仍缺乏完整的理论体系支撑。本文以比利时语用学家维索尔伦1999年提出的顺应论为理论基础,以《爱丽丝漫游奇境记》的两个中译本为例,从语音、词汇、句法和语境顺应的角度进行分析,为儿童文学翻译研究提供了一个全新的方向。     

任意形状二值线图边缘跟踪的实现

边缘跟踪是计算机数字图象处理中一种重要的处理方法，本文通过对实现边缘跟踪条件的分析，提出了邻域连续性的概念，得出了边缘跟踪方法能正确跟踪所有边缘的充分条件，从而实现了任意形状线图的边缘跟踪、实际用于处理手画图结果表明，这种方法是可行的．     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型,研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法．选取训练样本图像,并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号,将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练,然后对实测图像进行分割和边缘检测．与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较,ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果     

基于彩色边缘的运动车辆检测

在RGB空间中对彩色交通视频图像进行多通道边缘检测,利用融合的边缘信息进行多帧迭加建立自适应背景模型,通过背景模型抽取运动车辆.受车速,车流量,噪声等影响,得到的是不完整的目标边缘,依靠边缘生长对目标进行修补,以提高运动车辆检测的准确性,保证边缘的连续性.实验结果表明,该方法计算量小,能够满足实时系统的要求,可有效地检测运动车辆.     

紫茎泽兰根分泌物的化感潜力

 用滤纸和溶液2种方式培养紫茎泽兰并收集其根系分泌物,研究此分泌物对大麦、玉米的化感潜力.结果表明紫茎泽兰幼苗在真叶长出之前,其根系就能产生对大麦、玉米幼苗的生长具有抑制作用的物质,而且浓度越大,抑制作用越强.其根系分泌物对指示植物苗高、根和叶伸长的抑制作用,大麦分别达到32%,13%和43%,玉米分别达到45%,35%,82%,而对干重的影响相对较小.紫茎泽兰幼苗根系分泌物对紫茎泽兰幼苗根的伸长具有显著的抑制作用,但一定浓度下会促进其叶和茎的生长.紫茎泽兰根系分泌物的化感作用在其种子传播并迅速侵占新的生态位过程中可能扮演着重要的角色.     

关于近似二部图边覆盖染色的一个充分条件

设G是一个简单图,其顶点集为V(G) 而边集为E(G) . S∈E(G)称为G 的一个边覆盖,如果由S 导出的子图是G 的一个生成子图. G 的边覆盖色数χ’c(G) 是E(G) 所能划分成的最大边覆盖数. 已知 δ-1≤χ’c(G)≤δ ,由此将 χ’c(G)=δ的图称为CⅠ类图,否则称为CⅡ类图. 显然,图的边覆盖染色分类问题是NP-完全的. 给出了近似二部图是CⅠ类图的一个充分条件,而且该条件中的下界是最好的。