基于机器视觉的护套编织线缺陷检测系统设计

针对导线编织护套在编织过程中存在的几种缺陷问题进行分析.利用滤波的方式获得清晰图片,由于采集过程为动态过程,需对图像坐标进行校对,并结合模板的基准坐标进行图像分割.针对编织线表面存在的黑斑、色差等缺陷问题制定模板图像,通过对实时检测的图像与模板图像进行比对运算得到差异图像,再对差异图像进行二值化处理和滤波得到差异特征,差异特征的区域和大小与设定的差异阈值比对,来判定实时图像是否存在缺陷.针对编织过程中经常出现的毛球缺陷进行分析,利用边缘检测、二值化处理和模板比较的方式得到边缘外的信息,根据其形状及面积大小与设定阈值的比对判定是否存在缺陷.经过对实时图像进行多次试验,其结果均能够准确地判断出编织线的缺陷问题.     

畜禽配合力测定方法(二)

3.配合力差异的显著性测定首先需要用大小不一的各配合力效应值做方差分析,求出平方和,均方,F检验,明确是否存在真实的差异,而后再一一比较。 (1) 求配合力的平方和,由于使用的方法与模型不同,不能用一般统计上求和的公式,要根据x_(11)的结构:     

基于关联数字水印的无线传感器网络数据完整性保护

以数据为中心的无线传感器网络越来越多地受到人们的关注,如何保证传感器数据的完整性成为一个重要的研究课题.提出一种基于关联数字水印的数据完整性保护方案.通过利用传感器源节点上感知数据之间的关联关系,计算缓冲域中数据之间的组散列值.将该值作为关联数字水印信息,结合空白字符的不可见性,嵌入到传感器数据中.网络中的SINK节点接收到数据后,在提取出关联水印信息的同时,重新计算具有关联关系的数据之间的组散列值.通过比较二者是否一致,可验证数据完整性是否被破坏.基于真实传感器节点的实验验证和大规模网络仿真实验表明,本方案对选择性转发、重放等数据完整性攻击具有较高的敏感性.同MAC方法比较,它能以相对较少的数据传输量开销,达到更高安全级别数据完整性保护.     

地物波谱的自组织神经网络分类

地物反射波谱是遥感技术中的核心，由于测量环境，条件等差异使得实际测量值的分类与期望之间存在很大差异，带来应用困难。本应用自组织神经网络对测量样本值进行非监督分类，得到由测量数据值本身特征而产生的类别，与期望类别作比较，分析差异原因，最后为测量值提出科学的应用方法。     

基于基因基础的静息态功能脑网络及分类研究

为了判断基因是否对抑郁症患者的功能脑网络存在影响,以及是否与抑郁症疾病状态之间存在相互效应,本实验选择了GSK-3β基因,利用功能脑网络的特性对其进行统计分析,再根据统计检验方法,构建分类模型.结果表明,SVM和神经网络在特征数目为25-30左右,分类模型的正确率比较高,疾病状态分别达到了77.30%和73.50%,基因型分别达到了77.35%及76.30%.由此可见,基因对静息态功能脑网络存在一定影响,也证明了基因与抑郁症疾病状态之间存在相互效应.     

基于奇异值加权的图像复制粘贴伪造盲检测

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的盲检测算法来识别图像的复制粘贴伪造。该算法用小波变换降低计算量,用奇异值表示图像特征。图像经过小波变换,提取出低频分量和高频分量。因低频部分保留图像的纹理信息,高频部分保留图像的轮廓信息,该算法分别从低频部分和高频部分提取图像奇异值,并把提取出的奇异值进行加权处理,以加权值作为图像块的特征。图像块之间做两两比较,根据图像块的特征相似度,判断是否存在图像复制粘贴伪造区域。在丰富层次和清晰细节轮廓的图像中,该算法能达到比较理想的检测效果,准确率较高。     

基于灰预测模型的边缘检测新方法

提出了一种基于灰预测理论的边缘检测新方法。该方法基于GM(1,1)模型，根据图像不同区域间灰度级有较大变化的特性，由同行(列)待检测像素之前的若干像素灰度值建立灰预测模型，并利用模型预测此像素灰度值，比较预测灰度值与实际灰度值之间的差值，由差值来判断该像素是否为边缘像素。通过对不同类型测试图像利用本算法进行边缘检测效果比较表明，该算法能取得比较好的效果。     

基于要素差值分析的探空系统比对研究

为比较59-701探空系统和L波段探空系统的探测性能,确定高空气象探测系统换型前后可能存在的系统差异,利用安徽省阜阳高空气象站60次的同步对比探测数据,运用计算两组数据平均差、标准差比较的方法,对实地探测的气象要素值进行分析,找出它们之间的性能差异.结果表明：两套探空系统,在位势高度和温度上差异较小,数据比较接近;在湿度上,59-701探空系统滞后误差较大,湿度变化比较平稳,曲线较均匀;在风向、风速指标上,L波段优于59-701探空系统,随着高度的增加,优势越明显;在测风精度、稳定性上,L波段探空雷达明显提高,59-701探空雷达的测风精度、稳定性相对较差.     

一种针对BLOCK-DCT隐写的隐写分析改进算法

摘 要: 由于BLOCK-DCT隐写算法对平稳性质的原始图像引入了非平稳性,使得隐写图像块内部的相邻像素对与块之间的像素对的分布存在着差异。而在未嵌入消息的原始图像中它们的分布是一致的。由此利用Kolomogrov-smirnov test(k-s test)去判定图像是否隐藏信息.可是采用4邻域象素对的直接象素差的分布,在k-s test中并不怎么理想,两类概率分布之差的上界D都比较小。我们通过引入差的绝对值和8领域像素对来扩大2类象素对分布差异的方法来提高D的值,使得一些在以4邻域直接象素差分布方法中检测不出的隐写图像在改进的方法中得以检测。理论和实验都证明我们的想法是有效的。     

基于结构信息的图像质量评价模型

针对客观数字图像质量评价方法结构相似度（SSIM）算法对严重失真类型的评价值与主观评价（MOS）值之间存在着明显差异的问题,对几种将SSIM算法与人眼视觉系统（HVS）特性相结合的算法基于图像边缘的ESSIM算法、基于空间域频域敏感的HSSIM算法,以及基于信息内容权值的IWSSIM算法进行了比较。从实验数据可知,ESSIM,HSSIM算法的准确性有不同程度的提高,而IWSSIM模型在比较主客观值相关的单调性方面更为稳定。实验结果为今后结构相似度算法的改进提供了依据,指明研究方向。