基于模糊梯度的微齿轮图像边缘检测算法

提出一种基于模糊梯度思想的微齿轮图像边缘检测算法.该算法采用正切归一化函数对灰度图像模糊化,并计算该模糊图像的梯度矩阵;采用正弦函数对梯度矩阵进一步模糊化得到模糊梯度矩阵;采用基于归一化实数编码的遗传算法来搜索最优的阈值λ对模糊梯度矩阵做截集,获取图像边缘点集合.实验中以不同微齿轮图像作为实验对象,测试了该算法性能.实验结果表明,该算法的检测精度优于10μs,检测时间基本为1s,整体性能优于Canny算法和Pal-King算法.     

雷达目标微动特性研究

 雷达目标微动特性是当前目标探测与识别领域的新兴研究方向和热点课题,随着近10年的发展积累了一些研究成果。本文重点综述了微动目标雷达回波调制效应、微动特征提取、微动目标雷达成像、微动特性测量及雷达波形设计等方面的研究成果,部分成果已应用于空间/空中目标探测与识别等领域。本文的研究成果及结论为进一步推动国内微动特性研究提供参考和基础。     

基于HHT方法的果蝇鸣声特征提取及分类

 采用HHT方法对同种内2个不同品系果蝇翅振鸣声进行特征分析,分别提取果蝇翅振鸣声前10阶IMF能量与信号总能量的比值,HH谱图的低频段、中频段、高频段的相对能量值作为特征向量.设计BP神经网络分类器识别不同品系果蝇.实验结果表明,用HHT方法提取特征,神经网络识别不同品系果蝇的方法是可行而有效的,为进一步鉴别果蝇种内关系提供了新的思想和方法.     

AIFF MVA模式下像素尺寸对其特性的影响

近年来,液晶电视的需求呈现强劲的增长势头.多畴垂直取向（MVA）模式的液晶显示器（LCD）与其他显示模式的LCD相比,具有高对比度、宽视角及快速响应等特点,但需要制作昂贵且复杂的凸起结构以保证液晶分子的取向,因此如何避免制作凸起结构成为许多研究者的课题.为解决上述问题,采用新颖的增强边缘电场效应（AIFF）MVA技术,...     

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...     

横断山南部边缘地区蝶类调查研究

横断山南部边缘地区调查获得蝶类258种,隶属于10科,128属.其中蛱蝶最多,为65种;其次是灰蝶和弄蝶,分别是51种和50种,这3科蝴蝶占总数约2/3(166/258).优势种12个(4.7%)、常见种91个(35.3%)、少见种43个(16.7%)、罕见种112个(43.3%);个体数分布的规律接近对数级数法则.仅3个横断山特有种符合本调查区域处于边缘的性质,东洋种占总数的79.1%,说明了本地区蝴蝶东洋区的基本属性.     

干旱地区机场跑道路面混凝土施工裂缝防治

西北某机场,位于沙漠边缘,属温带大陆性干燥气候,阳光充足,昼夜温差大。机场道面设计要求为24cm厚水泥混凝土面层,直接式盖被,春季试打,夏季施工。施工初期跑道路面就出现大量塑性裂缝,严重的在终凝前达10～100cm长,1～2mm宽。     

一种表达图像地物边缘的线段序列检测方法

针对地物边缘提取中准确度与完整度难以兼顾、线段间缺乏连接关系的问题,提出一种表达图像地物边缘的线段序列检测方法。分析线段序列的构建规律,通过边缘分组界定地物边缘范畴,利用相位约束、距离约束、共线约束、连接性约束,解决遮挡或其他地物干扰导致的线段断裂问题,采用相邻性约束和端点共享约束对同边缘组内不同线段进行分类,同时对符合端点共享条件的线段进行更新,以构建线段序列。利用所提方法分别对街景、航空、卫星图像进行地物边缘检测实验,评价结果显示线段序列精度可达98%,表明所提方法能够准确表达地物边缘,提升图像地物边缘表达的能力。     

基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

武汉市星级饭店布局的影响因素分析

以武汉市的110家星级饭店为研究对象,运用GIS空间分析工具,分析和探讨了其规模结构、空间布局特征和规律.结果表明武汉市星级饭店在等级规模上表现为纺锤形结构,在空间分布上呈现出核心—边缘结构.具体为向主干道和商贸发达地区集聚.得出了武汉市星级饭店空间布局影响因素为人口密度、交通区位条件、商贸发达程度和旅游景点的分布.