结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。     

丝网印刷法制备Y改性CuMn2O4尖晶石涂层研究

目的 提高SOFC金属连接件CuMn2O4尖晶石涂层高温抗氧化性能和导电性能。方法 采用溶胶-凝胶法制备Y改性CuMn2O4尖晶石粉末，采用丝网印刷技术在SUS430合金表面制备Y改性CuMn2O4尖晶石涂层。利用XRD、SEM表征Y改性CuMn2O4尖晶石粉体及涂层的物相结构及微观形貌。利用氧化增重实验研究Y改性前后CuMn2O4尖晶石涂层试样在800 ℃空气中氧化168 h的高温氧化行为，通过“四点法”测量涂层在高温氧化过程中的面比电阻值。结果 CuMn2O4尖晶石粉末的晶格常数随着稀土Y含量的增大而增大，当Y元素的含量为0.02 mol/L时，晶格常数增幅趋于平缓，此时所得粉体物相结构稳定，结晶程度较好，晶粒尺寸细小且颗粒间团聚现象较少。Y改性前后CuMn2O4尖晶石涂层试样的氧化动力学曲线均遵循抛物线氧化定律，其氧化速率常数分别为9.39×10-5、6.31×10-5 mg2/(cm4?h)。Y改性CuMn2O4尖晶石涂层试样在800 ℃氧化168 h时的面比电阻值约为26.2 m??cm2，低于未改性涂层试样的面比电阻值（约27.3 m??cm2）。结论 Y改性CuMn2O4尖晶石涂层能有效改善金属连接体的高温抗氧化性能和导电性能。     

咀嚼机器人的研究现状与发展

本文分析了国内外咀嚼机器人的研究现状，讨论了咀嚼机器人在机械结构、传感系统、控制系统及控制算法等方面的研究内容，然后指出了咀嚼机器人研究中存在的问题。最后，展望了咀嚼机器人的发展方向。     

基于NSCT和改进模糊的遥感图像增强方法

为了解决遥感图像处理过程中噪声放大和图像失真现象,提出了一种结合NSCT和改进模糊对比度的图像增强方法。通过NSCT变换把图像分解成低频子带和若干个高频子带;对低频子带进行线性增强,并利用改进的阈值函数对高频子带进行去噪;随后采用改进的模糊对比度来调整NSCT反变换的系数,以提高图像的整体对比度。实验结果表明,提出的算法的客观指标明显优于其他对比算法,并且视觉效果也得到很大改善。     

气驱动仿食道蠕动软驱动器的结构设计与实验研究

为提高吞咽困难医疗诊断水平,研究食品和吞咽系统相互影响关系,以及辅助开发安全食品,提出了仿生吞咽机器人,设计了仿人体食道驱动器,用于产生蠕动运动。使用3D打印技术制造驱动器模具,选用室温硫化硅橡胶制备软体驱动器。实验采用了动态言语动作观测仪记录了该驱动器管道内壁的变形。     

一种新的基于NSCT域的遥感图像增强算法

针对图像增强处理中产生的伪Gibbs现象、清晰度差等问题,利用下采样轮廓波变换（NSCT）的平移不变性特点,来抑制伪Gibbs现象,同时把模糊对比度和空间频率相结合来处理NSCT系数,提高了增强后图像的清晰度。实验结果证实,该算法使得增强后图像的质量明显优于常用的增强算法,具有一定实践价值。     

基于改进模糊算法和相对熵的遥感图像增强

针对传统的Pal-King算法阈值难以确定的缺点,利用改进的最大类间方差(OTSU)算法来自适应获取阈值,通过改进的模糊增强算法对遥感图像进行全局增强,然后以相对熵为判别标准,进行领域信息的自适应对比度增强。实验结果表明,该算法增强的结果在主观上能获得很好的视觉效果,客观指标中清晰度和标准差有了大幅度的提升。因此该算法能获得很好的视觉效果和更加明显的细节信息。     

生菜细胞的鉴别与细胞壁提纯

不同部位的生菜切片经染色用光学显微镜进行了细胞鉴别，用HEPES缓冲液在低温条件下对生菜细胞壁进行了提纯．生菜主要由初级细胞组成，生菜的细胞壁提纯得率(干重)为1．33％．     

基于形状自适应PCA的三维块匹配图像去噪

三维块匹配法中3-D变换真实信号的稀疏表达能力较弱,针对该问题,提出一种关于图像去噪的三维块匹配(BM3D)改进算法。采用形状自适应的图像块(邻域)代替BM3D算法中的平方窗图像块,对3-D变换处理的形状自适应图像块进行PCA变换。实验结果证明,该算法能够有效去除图像的高斯噪声,提高图像的峰值性噪比和结构相似度,且在保持图像的边缘等细节信息方面性能较好,图像视觉效果有明显改善。     

基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法

为了解决医学图像在采集和传输过程中引入噪 声和干扰导致图像质量恶化从而严重影响医学诊断的问题,提出 一种基于剪切波(shearlet)域改进Gamma校正的图像增强方法。首先,通过剪切波变换,把 图像分解成高频 部分和低频部分;其次,用改进的Gamma校正处理剪切波分解后的低频部分以调整图像的整 体对比 度,采用改进的自适应阈值函数对高频部分进行去噪;最后,把剪切波反变换的重构图 像进行模糊对比 增强,以突出图像的细节信息。实验结果表明,本文算法的峰值信噪比(PSNR )、结构相似度(SSIM)和 绝对均值差(MAE)优于其他对比算法,尤其是PSNR的提升更加明显。这些 客观指标说明,本 文算法不仅能有效地抑制噪声,而且能明显改善增强对比度。从主观方面观察,本文算法与 其他算法相比,能获得更好的视觉效果。