图像增强对显著性目标检测的影响研究

目的 雾霾、雨雪天气和水下等非理想环境因素会引起图像退化,导致出现低质图像,从而影响人类主观视觉感受及机器视觉应用任务的性能,因此,低质图像被利用之前进行图像增强成为惯常的预处理过程。然而,图像增强能否提高图像机器视觉应用任务的性能及影响程度等问题鲜有系统性研究。针对上述问题,本文以图像显著性目标检测这一机器视觉应用为例,研究图像增强对显著性目标检测性能的影响。方法 首先利用包括5种传统方法、6种深度学习方法等共11种典型图像增强方法对图像进行增强处理,然后利用8种典型的显著性目标检测方法对增强前后的图像分别进行显著性目标检测实验,并对比分析其结果。结果 实验表明,图像增强对低质图像显著性目标检测方法性能的促进作用不明显,某些增强方法甚至表现出负面影响,也存在同一增强方法对不同的显著性目标检测方法作用不同的现象。结论 图像增强对于显著性目标检测及其他的机器视觉应用的实际效果值得进一步研究,如何根据图像机器视觉应用的需求来选择和设计有效的增强方法需进一步探讨。     

基于隶属函数模型的新疆杏品质评价

为了给新疆特色杏资源的开发提供理论依据和指导,本实验测定了新疆5个系列30个品种杏仁的物理指标、水分、灰分、蛋白质以及脂肪含量,并对30种杏仁油的脂肪酸成分和含量进行了详细的分析;在此基础上采用模糊综合评价法建立了杏仁营养结构的隶属函数模型,并对30种不同杏仁的营养成分和品质进行了全面的评价。结果表明:30个新疆杏品种杏仁蛋白质含量为17.78%~30.52%,脂肪含量为28.04%~53.87%;杏仁油中饱和脂肪酸平均含量为8.39%,不饱和脂肪酸平均含量为91.61%,不同品种之间的成分含量存在较大的差异。通过聚类分析和隶属函数模型综合分析发现胡安娜,阿克乔尓潘,色买提王,阿克阿依和克其克胡安娜等品种具有较好的杏仁品质和推广价值,应加大此类新疆特色杏资源品种的种植与综合开发利用。     

CMC与金属离子螯合及其产物用作纸张阻燃助剂的研究

将羧甲基纤维素钠（CMC）与Cu²⁺、Ca²⁺进行螯合反应,用紫外可见分光光度仪测定其吸收光谱,探讨螯合物最佳螯合比及其热稳定性,并将其浸渍到定性滤纸中研究其阻燃性能。结果表明,Cu²⁺与CMC螯合物在205 nm处有最大吸收峰,且为单吸收峰,—COO^-反应活性强于—OH,可判定CMC与Cu²⁺螯合反应中,—COO^-参与和Cu²⁺的螯合,—OH未参与反应,推测出最佳螯合比为1;CMC与Ca²⁺螯合时,当螯合比c(Ca²⁺)/c(—COO^-)小于1时,螯合物表现为双吸收峰,最大吸收波长分别为192、228 nm,表明—COO^-与—OH均参与到螯合反应中,当螯合比大于1时,螯合物表现为单吸收峰,最大吸收波长为192 nm,仅有—COO^-参与和Ca²⁺的螯合反应,并推测出最佳螯合比为2。热重分析表明,螯合物质量残留百分比均高于10%,定性滤纸质量残留百分比仅为2.87%,螯合物相较定性滤纸具有更好的热稳定性。将CMC、CMC-Cu、CMC-Ca浸渍定性滤纸,能赋予滤纸阻燃性,且经CMC-Ca处理后的定性滤纸阻燃效果最优,其极限氧指数值可达24.9%,炭化长度仅为68 mm。