柔性形态边缘检测算法在菌类显微图像中的应用

在灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,根据菌类显微图像的边缘特点,提出了均衡化的柔性形态边缘检测方法.以霉菌图像为例,通过实验结果和传统的canny算子、LOG算子边缘提取结果进行对比,证明了算法的有效性,为菌类识别打下了良好的基础.     

非生长季节保水措施对生长季节土壤水分的影响

研究了农田非生长季节施用保水剂、秸秆覆盖和施用有机肥等不同保水措施对生长季节土壤水分的影响.结果表明:对于不同深度的土层,各种保水措施都是行之有效的,其中采用保水剂的三个处理都有较好的效果,落叶和秸秆覆盖在保持土壤水分方面的作用弱于其他处理.     

三色Ramsey数尺（Cm1，Cm2，Cm3）研究

用r种颜色对图G的所有边着色，记着第i色的边构成的子图为G1,如果存在一种着色方法使得对所有的1≤i≤r都满足Hi￠Gi，则称图G对于（H1，H1，…．Hr）可r着色．Ramsey数尺（H1，H2，…，Hr）是使得完全图Kn对于（H1．H2，…，Hr）不可r着色的最小正整数n，令m1〉m2≥m3，Erdoes等给出了当m1足够大时R（Cm1，Cm2，Cm3）的值．通过对m1不是足够大的情况进行研究，证明了当m≥5时，R（Cm，C3m,C3）=5m=4；并给出了当m1≤7时R（Cm1，Cm2，Cm3）的值．     

南板蓝营养特性及生育期的研究

通过田间试验和室内分析对南板蓝不同时期各器官及整株养分的质量分数进行了研究.结果表明,不同时期南板蓝植株及各器官养分的质量分数都表现为N>K>P;南板蓝不同器官氮、磷、钾三养分的质量分数表现为叶>茎>根;不同时期南板蓝氮、磷、钾素的质量分数都表现出明显差异,其中氮素的质量分数以7～8月最高,磷素的质量分数以6～7月最高,钾素的质量分数在8月较高.初步将南板蓝的营养生长期划分为种植-成活期、幼苗期、生长旺盛期及收获期4个主要时期.     

A New Edge-directed Subpixel Edge Localization Method

IntroductionComparedtotraditionalindustry ,microelectronicfab ricationhasthreecharacteristics :highcomplexity ,highprecisionandhighautomatization .Tomeettheprecision ,speedandreliabilityrequirements,machinevisiontech niques,suchasvisionaidedinspectionandregistration ,havebeenintroducedineveryworkingprocedureofinte grated circuitfabricationandsurfacemounttechnology(SMT) .Inspectionandregistrationprecisionmustbecon stantlyincreasedasthesizeofthecomponentbecomessmallerandsmaller .Therefore ,the…     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

锌对在PH不同的溶液中锑阳极成膜规律的影响

利用恒电位阳极极化电流与极化时间的关系、线性电位扫描法研究了锑锌合金在PH值不同的电解质溶液中于1.2V(30±0.1℃,vs.SCE)阳极成膜规律及膜相组成。讨论了锌掺入对在PH不同的溶液中锑阳极成膜规律的影响原因。     

基于Diff-Serv网络中接入控制算法及其实现

对现有接入控制算法(CAC)进行了分析比较,提出了一种面向基于Diff-Serv网络的接入控制算法,给出了该算法中区分服务的映射算法、接入控制算法的实现过程.这种算法的目标是提供可靠的服务质量保证和高的资源利用率.     

一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．     

快速B样条二维细微边缘检测算法

传统的边缘算法无法得到令人满意的图像细微边缘检测结果。作为对传统边缘算法的补充，这里提出了用于图像特征提取的细微边缘检测算法。采用快速B样条转换实现快速图像插值可以提高运算速度。这种基于B样条函数的算法能快速计算出信号的一阶导数，通过搜索图像一阶导数最大值的位置确定边缘点的位置。实验结果表明图像经插值放大3倍以后可以获得满意的细微边缘检测结果。