基于自适应背景抽取的车辆外形参数识别

针对车辆的侧面图像,设计了一种基于数字图像处理技术的车辆图像特征参数识别方法.为克服噪声的影响,采用自适应高斯混合模型进行背景抽取,在此基础上对车长和车高的测量方法进行了研究,通过实验分析了车速和物距对测量精度的影响.试验结果表明:在低速范围内车速对测量精度的影响很小,物距对测量结果的影响较大.在此基础上建立了车辆外形参数与物距的关系,可有效测量车辆的外形参数,为进一步对车辆进行识别分类提供了参考依据.     

基于HSV颜色空间和码本模型的运动目标检测

码本模型的思想就是根据像素的颜色失真程度和亮度范围将背景像素值量化后用码本表示,然后利用减背景思想对新输入像素值与其对应像素码本做比较判断,从而提取出前景运动目标像素。提出将像素从RGB空间转换到HSV空间来计算颜色失真度,多种像素亮度和颜色失真度计算方法的对比实验结果表明,该方法能取得更好的目标检测效果。     

黄沙坪铅锌矿深部钨钼资源远景浅析

黄沙坪铅锌矿是湖南省内最大的铅锌开采矿山和铅锌原料生产基地.矿区已经探明或控制的铅锌矿体五百余个,查明的铅锌矿资源达200万吨.现在又在开采铅锌矿的开拓系统深部、成矿小岩体的周围,发现了具较大规模的矽卡岩型钨钼多金属矿床.文章在分析前人资料的同时,通过分析研究区内成矿地质背景、成矿作用机制及成矿模式,对黄沙坪铅锌矿深部钨钼资源远景进行了初步分析.根据最新的矿床学研究成果,综合矿山深部开拓工程对矿床深部矿体及矿床地质特征解剖的信息,认为黄沙坪铅锌矿深部具有寻找大型以上规模的钨钼资源的远景,并对其钨钼资源进行了预测.     

基于可控源音频大地电磁法的场源影响校正新方法

基于一维正演模拟,对可控源音频大地电磁法(controlled-source audio magnetotelluric method, CSAMT)实测资料处理的场源影响校正问题进行了研究。通过计算远场因子与发射频率、收发距和大地电磁阻抗倒数模三者乘积(综合因数)的关系,实现了简洁有效的查表场源影响校正方法。同时,为提高校正方法解决实际生产问题的能力,又开展了视电阻率数据场源影响校正与反演处理协同联进策略(反演递归校正法)的研究工作,从而进一步提高了数据处理效果;考虑到反演递归校正处理方法,受初步校正结果影响较大,又提出了设计层状背景模型的校正方案,即在工作区前期地质与物性等资料综合研究成果的基础上,通过对工区地质-地电模型的构建,进一步提高CSAMT实测资料的场源影响校正效果,并经由理论模型算例和实测数据处理验证了方法的可行性和有效性。     

中国土壤铅背景值的地理分异特征

本文通过对我国城市地区土壤铅背景值的分析,研究了我国土壤铅背景值的地理分异特征,并对其成因进行了探讨     

豫西山区两次典型对流天气过程的对比分析

利用常规气象资料和三门峡多普勒雷达资料,对2013年7月中下旬发生在豫西山区的2次对流天气过程进行对比分析,结果发现:副热带高压所处状态和西风槽的特征在一定程度上决定了降水的性质和强度,有效把握这类天气特点,可很大程度避免预报的空报或漏报;夏季来自北路或东路的冷空气,在高空气流的引导下常常会触发局地强降水,甚至雷雨大风等;在雷达回波上,一个强回波单体长时间稳定维持或列车效应往往产生强降水;风廓线图可以用来判断是否有冷暖平流及风切变的变化.针对这两次对流天气过程,高空形势预报非常准确,但冷空气强度预报偏弱,若结合自动站资料、本地气候特点、地形地貌等特征,则可以准确订正出来.     

陕北生态环境治理的气候背景

利用气象站实测气温、降水资料作为气候变量,分析陕北20世纪30年代以来的气候演变。认为：陕北气温从20世纪80年代中后期开始进入暖,产温主要表现在冬季,其次是春、夏季、具有32a,10a和4a左右的周期;降雨从20世纪70年代初开始进入少雨期,到了20世纪80年代季节连旱和连年旱呈加剧的趋势,具有32a,8a和2-3a的周期,这种干、暖的气候背景可能持续到2010年左右,这是陕北生态环境治理必须面对的现实。     

航拍图像序列的多运动目标定位

针对航拍图像序列中运动目标使用仿射模型来描述航拍图像序列中的背景运动，提出了一种基于稀疏采样的局部补偿误差函数泰勒展开算法，该算法能有效地估计出模型参数；又根据图象序列中背景运动与目标运动的矢量不一致的特点，采用矢量聚类的算法，实现了对多个目标的准确定位．提出的算法对噪声和光照都具有强抑制性，可以在图像质量相对较差时，能确保对运动目标的快速定位．     

应用叶片图像分割与特征融合的复杂背景植物识别方法

针对复杂背景的存在性,通过图像分割处理消除复杂背景因素对植物识别的负面影响.提出一种基于形态学变换的标记分水岭算法,对植物叶片进行重建的开闭操作,并使用标记分水岭算法对其进行分割.识别测试纹理与形状特征提取方式,了解图像分割算法对复杂背景消除的有效性.结果表明:提出的算法能有效分割复杂背景叶片.     

自适应背景更新及运动目标检测算法

从视频中检测运动目标是智能视频监控应用中的一项关键技术.文中提出了一种基于区域的自适应背景更新及运动目标检测算法,首先使用高斯模型建立初始的静态背景图像,通过背景减法得到差值图像;然后使用自适应阈值对差值图像进行二值化,并利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,得到运动目标区域掩模;最后,根据运动目标区域掩模检测出运动目标,同时使用基于区域的自适应背景更新算法动态更新背景图像.实验结果表明,该算法能够自适应地对背景模型进行更新,对于背景的扰动、光线的渐变等带来的影响有很好的抑制作用,可以有效地检测出运动目标.