基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理

提出了基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理算法，根据原始图像的二维直方图分布特征，依据相邻像素的相关性数据，将图像分割成二元子图像，对每个子图像分别进行直方图均衡增强处理，最后合成得到完整的处理图像，通过用信息容量等图像评价参数对实验结果进行分析，表明此算法克服了对整幅图像进行直方图均衡时难以把握局部细节的缺点，得到了具有较好视觉质量的处理后微光图像。     

图片彩色参数数字滤波设计

颜色和形状信息是识别物体的重要信息．本文提出用数字滤波器将图象空间分割为H包含M和M/H空间的一种方法．该方法进一步将分析彩色图象为众所周知的测量分割部分几何特征的算法，包括通过节点的阶数确定分割部分的分布及动态特征，包括速度和移动方向的分布等．     

改进的BP神经网络在大坝安全监控中的应用

针对经典BP神经网络运行中存在的缺陷，提出了改进的BP神经网络，不仅解决了经典BP网络易陷入局部最小的弊端，而且应用的0.618分割选取法能使网络快速找到较优隐含层节点数，初始权值的自相关修正进一步提高了网络的稳定性。实际应用证明，改进的BP神经网络有效提高了网络质量，适合大型网络的构建与训练。     

辽河盆地杜229块复杂砂砾体稠油储层岩性识别方法研究

复杂砂砾岩体稠油储层岩性识别是测井精细解释的重要前提，采用有序样品最优分割方法对主成分测井曲线进行分层，在此基础上通过聚类分析建立识别岩性的测井相-岩相数据库，对其它未取心的井进行岩性识别，由取心井验证，识别符合率可达到83．3％。按照此方法开发了岩性识别软件，具有一定的实用价值。     

基于选择性多分辨率Kohonen网络的自适应灰度图像分割方法

针对多阈值分割中存在的问题,提出一种新的基于测量空间的空间聚类方法,即基于选择性多分辨率Kohonen网络的自适应灰度图像分割方法.算法的优点在于不需预知图像分割级数,而能够动态地根据图像局部特性决定.实验证明该方法具有良好的适应性.     

体验优雅

此案原本是分开且完全独立的2套单位，两边都有一个将近100平方米的大露台，让屋主可以欣赏户外秀丽的景致。设计师充分利用此点重新演绎，把整个大空间分割成绝对的公共区域和私密区域。     

多层前馈网络在图象分割中的应用

本文提出用多层前馈网络进行基于边缘信息的图象分割，讨论了学习样本的提取步骤和网络学习的速度改进方法，实验表明，用多层前馈网络进行图象分割能获得良好的结果。     

几种常用CT图像分割算法分析和探讨

图像分割是数字图像处理的一个经典难题。其分割质量的好坏直接影响到图像处理的后续工作。因而在理论研究和实际应用中受到研究人员的广泛重视。本文在总结了过去的分割方法基础上,就目前常用几种分割方法进行实验研究。主要包括阈值分割、LOG算子分割、FCM聚类分割、分水岭分割,并结合CT图像进行图像分割。文章阐述了各种分割方法的概念及原理,并在此基础上对分割结果进行了分析和探讨,得出各种方法的优点和不足。这些实验结论将为后续研究提供科学依据。