用色谱柱箱作为烘箱测定粮食与油料中水分含量的试验

介绍了用色谱柱箱代替烘箱测定粮食与油料中水分含量的试验，同时分析了温度、干燥时间对水分含量测定的影响，并用蒸馏法对其比较分析。     

基于LBP纹理特征的随机游走图像分割

本文通过求解融入纹理特征信息的对称、半正定线性方程组,提出一种新的基于随机游走(Random Walker)的纹理图像分割算法。为了构造该方程组,首先通过局部二元模式(Local binary pattern,简称LBP)算子来描述纹理,将图像映射至不同纹理之间有显著区别的LBP图(LBP map)上,进而将其与梯度和几何信息结合并构造倒数型像素相似度,形成方程所需的权值矩阵,在随机游走模型下使已标号区域向未知区域传递,从而实现纹理图像分割。最后以纹理图像、噪声合成图像、MRI、CT图像为实验对象来验证算法的有效性。定性及定量实验结果表明,在多目标分割任务下,本方法有更好的有效性和精确性。     

弹性二次曲面模型下的3维形状表现与平滑

本文研究了能够保持几何特征并且对噪声鲁棒的形状表示方法。根据弹性二次曲线(Elastic QuadraticWire,EQW)的基本思想,对模型加以推广,提出用于曲面表示的弹性二次曲面(Elastic Quadratic Patch,EQP)模型。通过对曲面上每一点构造在参数平面上彼此重叠的二次曲面片,进而建立相邻曲面片之间0阶与1阶不连续势能函数。由于此势能函数是关于该曲面点的二次型,因而容易求得使其最小的二次曲面参数向量。对整个曲面的逐点迭代,进而获得稳定且保持显著几何特征的形状EQP表示。实验部分以3维人脸成像数据为例,验证了本文模型在平滑与细节保持等方面的性能。在不同噪声水平下,分析了参数变化对EQP模型性能影响。与常见样条与小波方法结果进行定量和定性比较,分析了不同噪声水平下(方差N=1,5,10)整体与局部区域中各方法优劣。在噪声水平较高时,在信噪比和直观效果等定量与定性方面上,EQP模型与对比方法相比具备一定优势。     

太原市城市环线道路设计标准的研究

结合太原市中环线的设计特点,从城市环线道路的道路标准、设计车速、设计年限、横断面布置等方面进行了论述,对城市环线的建设标准进行了研究,为今后类似道路建设标准的选取提供了参考。     

基于MRF的膝关节半月板快速自动分割算法

核磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）图像形态、纹理均较为复杂,从图像中分割出感兴趣组织结构具有一定难度。提出一种＂分割-粗定位-提取＂思路,充分利用MRI成像特征和膝关节解剖学的先验知识,快速、全自动地精确分割形态复杂、尺寸细小的膝关节半月板：首先利用多尺度马尔可夫随机场（Markov random field,MRF）方法自动、快速地分割与目标有相似灰度分布的组织结构,然后结合sobel算子和直方图投影方法粗定位半月板区域,最后通过判断连通区域面积提取出精确的半月板区域。实验结果表明,与目前手动、半自动的半月板分割等研究工作相比,可以客观可重复地分割出半月板前后角等区域,并且算法耗时极低。     

高强高机械阻尼的W/NiTi(Nb)形状记忆合金复合材料

通过真空感应熔炼、锻造及拔丝工艺制备了成分源于Ni48Ti46Nb3W3(原子分数)的W/NiTi(Nb)形状记忆合金原位自生复合材料,采用X射线衍射仪、扫描电镜、能谱仪及拉伸试验机研究了其微观组织结构与力学性能。结果表明:复合材料丝材中W呈横截面为片状的亚微米级纤维,且沿丝轴向均匀分布在NiTi(Nb)基体中,两组元界面结合良好;该复合材料丝材在室温下平台应力达1.2GPa,并呈现高机械阻尼性能。     

基于自适应稀疏结构学习的神经精神疾病特征选择方法

在计算机辅助诊断神经精神疾病研究中,需要专业人士为样本进行诊断级的语义标注,耗费大量时间和精力,因此,以无监督的方式开展神经精神疾病辅助诊断研究具有重要意义.文中提出基于自适应稀疏结构学习的无监督特征选择方法,用于精神分裂症和阿兹海默症辅助诊断.在统一框架下同时学习稀疏表示和数据流形结构,并在该框架中采用一般化范数对稀疏学习的重构误差进行建模,不断迭代更新数据集的流形结构,解决传统特征选择方法存在的鲁棒性不足问题.在精神分裂症和阿兹海默症两个公共数据集上的实验表明文中方法在神经精神疾病分类中的有效性     

统计相似度特征的医学图像分割

基于偏微分方程和图论两类图像分割方法的一个共同之处是将分割问题转换成了能量函数的模型建立及其最优化过程。从这一共同点出发,将图像的局部统计分布特征和Bhattacharyya相似度信息相结合并引入到测地线主动轮廓模型(GAC)和图切分(GC)模型的能量函数构造中。改进后GAC算法相当于为模型引入了一个基于似然比检验的回拉力,可有效阻止弱边界处泄露;基于非参数估计的能量函数构造更适用于小样本和分布函数不恒定的情况,使得改进GC模型更完整地提取图像目标的细节部分。将改进GAC和GC模型应用至膝关节MRI序列分割,提出完整分割各骨骼与半月板等结构的框架。在实验与分析部分,进行了定量与定性的实验对比。对噪声与局部体效应影响下的膝关节MRI序列及其他医学图像的实验,结果表明本文方法能够有效提高分割精度。     

自适应主动轮廓模型下的骨关节MRI快速分割

提出一种无须重新初始化的变分水平集自适应主动轮廓模型。该模型利用图像的局部特性自适应决定曲线的演化,同时加入局部C-V能量项,改进边界停止函数,提高对灰度分布重叠、分布不均匀及弱边界处理的鲁棒性,并加快了曲线演化的收敛速度。结合医学序列图像特点,利用Heaviside函数对当前截面分割结果进行分段常量化后投射至相邻界面作为初始化曲线,实现对序列图像的自动分割。最后,以骨关节磁共振图像中正常结构和病灶组织的分割实验对算法进行了验证。     

基于低秩矩阵估计的暗光图像增强模型

在暗光或逆光拍照时,获得的图像常常出现过暗或光照分布不均的现象,导致图像视觉质量较差.基于Retinex模型的暗光增强模型能实现有效地光照增强.但此类暗光增强模型也存在一些问题,即待处理图像中暗光区域的可视度虽然得到了有效改善,但其中隐藏的噪声也被放大和凸显,依旧影响了增强结果的视觉质量.为解决这一问题,构建了基于低秩...