纹理描述方法综述

纹理分析是计算机视觉和图像理解研究领域的一个非常重要的研究内容，本文将详细系统地论述目前主流的四大类纹理分析方法，并指出各类分析方法的优缺点。     

结合局部和全局特征的人群密度估计算法

传统的人群密度估计算法由于受到背景噪声及遮挡等因素的影响,不能同时对不同密度等级的人群做出准确估计。该文提出一种结合局部和全局特征的混合型人群密度估计算法。首先,对输入图像进行预处理以减少背景噪声干扰;其次,计算前景团块像素数占全幅图像的比例,并引入阈值分割机制;最后,对阈值上下的图像分别采用基于全局特征的分类算法和基于局部特征的回归算法来获取人群密度。此外,对基于全局特征的分类算法,提出结合小波变换和灰度共生矩阵的纹理特征描述子来提高分类准确率。实验结果表明该文算法对不同密度等级的人群均能做出准确估计且鲁棒性强。     

基于图像处理的小波滤波方法研究

小波滤波是近年来在信号处理领域中广泛应用的一种方法。本文通过对小波滤波问题的描述,系统论述了小波滤波的基本原理、模型和滤波特性;并结合国内外最新进展对小波滤波的发展前景进行展望。     

基于直方图阈值和Snakes模型的舌象图像自动分割

在中医临床现代化研究中,提出采用计算机图像处理技术进行舌诊客观化研究.在Snakes模型下将目标舌体从原始图像中提取出来,实现舌诊客观化研究第一步.利用直方图阈值估计最初舌体轮廓线,通过Snakes模型能量最小化计算,对估计轮廓线进一步处理以达到最佳效果,提高了舌体提取的准确率.最后通过实验证明了算法的有效性及可行性.     

一类免疫传染病模型的建模及分析

建立了一类免疫传染病传播的动力学模型,分析了模型无病平衡点和地方病平衡点的存在性及渐近稳定性条件,并求出了疫苗接种的有效率和疫苗接种率的阈值.通过数值模拟,验证了理论分析结果的正确性.     

基于听觉小波包自适应语音增强方法

建立了听觉模型的小波包，考察了传统小波分析的软硬阈值与Donoho提出的小波阈值之间的关系，提出了一种新的自适应动态阈值的计算方法．实验证明，该算法不仅较好地解决了音乐噪声的问题，而且其语音增强效果也比传统的算法具有更高的清晰度和可懂度．     

基于数学模型的高校学费标准的研究

为制定合理的高等教育学费标准,立足于全国整体水平,以培养质量、家庭满意度、学校满意度和大学性价比为四个目标函数,同时考虑办学成本、家庭负担约束、社会经济和学校财力等作为约束条件,建立多目标规划模型;采用线性加权法将其转化为单目标规划模型,并引入阈值限定进行求解。     

浅析计算机数字图像处理中的基本图像类型

在计算机数字图像处理中,合理地运用黑白图像、灰度图像和彩色图像可以帮助我们解决并简化数字图像编辑中的常见的一些问题。     

Otsu法在织物疵点检测中的研究及应用

在织物疵点检测中,阈值分割是极其重要的一个环节。本文对常用的三种阈值分割算法进行比较,并提出了一种改进的Otsu法。该方法自适应性更强,使分割结果更加完善,最后通过数学形态学处理得到疵点二值图像。仿真实验结果证明了该方法行之有效,值得借鉴。     

一种改进的小波滤噪算法及其在NMRL中的应用

本文针对核磁共振测井（NMRL）回波信号微弱且信号带宽较大的特点,将小波变换良好的时频局部化分析性能以及优良的噪声抑制能力与相敏检波算法相结合,设计并实现了一种基于小波阈值降噪的数字相敏检波（DPSD）算法。仿真结果表明,与FIR式DPSD算法相比,小波式DPSD算法在低孔隙度（T2＊较小）的情况下具有较低的峰值误差和良好的噪声抑制能力,在一定程度上解决了滤除噪声与保留信号完整性之间的矛盾,适用于低孔隙度地层的核磁共振测井应用。