开展"三走进三了解三提高"主题实践活动的探索

2005年暑假,广东省组织学生党员开展“三走进三了解三提高”主题实践活动,广大学生党员走进社区、走进农村、走进企业,通过社会服务和社会调查活动,了解省情、社情、民情,增强社会责任感和使命感,提高党员意识、思想素质、实践能力.华南农业大学发挥自身优势,积极探索新时期大学生社会实践新路子,充分发挥社会实践在大学生思想政治教育中的重要作用.     

融合非局部空间灰度信息的三维Otsu法

为了提高最大类间方差阈值分割法(Otsu)对于图像噪声的鲁棒性,提出融合非局部空间灰度信息的三维Otsu法。该方法利用图像像素的灰度信息、邻域中值灰度信息和非局部空间灰度信息进行直方图统计,构建新颖的三维直方图,采用最大类间方差作为阈值选取准则。实验结果表明新方法对于噪声的鲁棒性要优于原始三维Otsu法,能够获得更加令人满意的分割结果。     

结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类

现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限.针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督PolSAR图像分类算法.首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些可靠性较高的伪标签样本,然后将其加入到复值卷积神经网络的训练样本中并用于模型训练,最终完成图像分类任务.通过四幅PolSAR图像分类的仿真实验表明,该算法不仅能够有效提升伪标签样本的可靠性,同时还可提高模型的分类准确率.     

基于外观模型的目标跟踪算法研究进展

基于视觉的目标跟踪是模式识别、计算机视觉、机器学习等多个学科的交叉研究课题,在视频监控、视频压缩编码、视频检索、智能交通等领域有着十分广泛的应用。为了使国内外同行对基于外观模型的目标跟踪方法有一个较为全面的了解,对其进行了系统总结。在介绍跟踪算法原理的基础上,重点阐述了两大类基于外观模型的目标跟踪方法:产生式方法和判别式方法,深入讨论了其中的典型算法和研究成果,并对这些算法在公开数据集上的测试结果进行了分析比较,最后展望了该领域未来的发展方向。     

一种结合二维Otsu法和模糊熵的图像分割方法*

提出了一种结合二维Otsu法和模糊熵的图像分割方法,先采用二维Otsu法对图像进行初步分割,再采用模糊熵作后续处理,以弥补忽略边界信息带来的问题.实验结果表明,对于含噪图像,该方法的后处理效果是比较理想的.     

不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割

在经典的融合空间信息的模糊聚类图像分割方法中,图像像素的空间信息大,都采用正方形的邻域窗来获取。为了更好地分割出图像中的边界及细节信息,对不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割进行了研究。在该方法中,首先采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素的空间信息,然后分别将这三种空间信息引入到融合空间信息的模糊聚类图像分割中。Berkeley图像上的分割实验表明分别采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素空间信息的模糊聚类图像分割方法在分割性能上要优于融合正方形邻域窗空间信息的方法。     

一种构造GC常重量DNA码的方法

GC重量是DNA码的一个重要参数,如何构造满足GC常重量约束的DNA码是一个有趣的问题。该文通过在DNA码与四元码之间建立一个双射,将构造满足GC常重量约束的DNA码转化为构造GC常重量四元码。通过代数的方法,构造了3类满足GC常重量约束的DNA码。     

区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法

现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类,提出图像区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法。该算法首先利用超像素策略获得图像的区域信息,然后结合部分监督信息,设计融合区域信息和监督信息的适应度函数,接着通过多目标进化策略对多个适应度函数进行优化得到最优解集。最后构造融合区域信息与监督信息的最优解评价指标,实现从最优解集中选取一个最优解。实验结果表明:与已有多目标进化聚类算法相比,该算法不但分割效果有所提升,而且运行效率得以提高。     

从废水中除去汞

国外很多的专利文章大量刊载了关于用不同物理——化学方法从废水中脱除汞的文献。然而这些从废水中脱除汞的方法中,在设备结构等方面均是复杂的,且要用稀缺而昂贵的试剂。还有在很多情况下,不能保证合乎要求的净化率。下面介绍比较简便的有效方法。该法的实质是把废水预热到50℃,然后用多硫化钠和氯化铁处理。脱汞过程大致按下列反应历程进行: 多硫化钠水解 Na_2S_2 2H_2O 50℃→H_2S S 2NaOH 溶解汞和不溶解汞的沉淀 2Hg~( 2) H_2S→Hg_2S↓ 2H~ 2Hg~(2 ) H_2S→HgS↓ Hg~0 S→HgS↓氯化铁的水解和过量碱的中和     

三维Otsu阈值分割方法的递推算法

一维和二维Otsu法是常用的阈值分割方法,二维Otsu法对含噪图像的分割效果要优于一维Otsu法,但它存在的问题是"对象区域和背景区域上的概率和近似为1"的假设的普适性不够,鉴于此景晓军等人提出了三维Otsu法及其递归算法,使得对低对比度、低信噪比的图像有较好的分割效果.本文指出了景晓军等人给出的递推公式的错误,并进行了修正.鉴于他们给出的递推公式并不是真正意义的递推公式,本文给出了新的递推公式.实验结果表明,本文提出的递推公式进一步减少了运算时间.另外,本文还指出三维Otsu法对于叠加了混合噪声的图像有较好的分割效果.