自然生长状态下树叶图像的分割与提取

以用智能手机拍摄的自然生长状态下的含有复杂背景的树叶图像为研究对象，对图像的背景及其RGB3个颜色分量的特征进行分析，根据分析的结果提出采用超绿(EXG)算法和底帽变换算法相结合的方法对目标树叶进行分割. 对于绿色分量与其他2个分量差异大的背景采用EXG算法去除，而对于绿色分量与其他2个分量差异小的背景采用形态学的底帽变换来去除. 为了减小目标树叶分割的错分率，采用Otsu算法、形态学和边缘最大矩形对上述分割后的细节进行细化分割. 分割结果表明:文中所采用的算法可以很好地将目标树叶从背景中分割出来，错分率小于3.68%.     

PAF处理含普拉黄染料废水的研究

研究了马铃薯渣制备的活性纤维(PAF)在染料废水中对普拉黄的静态吸附和动态吸附及PAF的用量、吸附温度、时间等因素对其吸附能力的影响,并应用于实际染料废水处理.实验结果表明,活性纤维PAF对含普拉黄染料的废水的处理效果较好.     

新课标下如何提高化学实验教学质量初探

本文针对新课标对化学实验教学的要求,阐述了中学化学实验教学目的,并针对如何提高化学实验教学质量进行了初步探讨.     

复杂背景下目标树叶自动分割的Grabcut算法

针对传统GrabCut算法需要人机交互且难以在复杂背景或光照不均匀时准确分割目标树叶的缺点,提出一种基于GrabCut算法的复杂背景下或光照不均匀时目标树叶的自动分割算法。本算法利用模糊高斯混合模型(FGMM)和图像的颜色信息对原始图像进行标记实现自动分割。首先选取合适的模糊因子利用模糊高斯混合模型对图像像素进行一次标记;在一次标记的基础上再结合超绿算法(EXG)选取合适的阈值对图像像素进行二次标记;最后将二次标记图像初始化GrabCut算法实现目标树叶的自动分割。利用几种不同的样本对提出算法的有效性和错分率进行探讨。结果表明,所提出的算法可以实现复杂背景下或光照不均匀时目标树叶的自动分割,且平均错分率达到1.625。