融合视觉模型和最大类间方差的阈值分割算法

针对传统二维直方图的区域划分方法存在把图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点的缺点,以及传统二维最大类间方差阈值分割算法的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了该二维直方图的区域划分方法,同时还把提出的二维直方图应用到最大类间方差阈值分割算法中。根据分割时间、分类误差、均匀性等定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出的阈值分割算法在降低计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。     

基于视觉感知和等周割的二维阈值分割算法

二维阈值分割方法没有考虑人类视觉感知的特性,将整个灰度级区域作为分割阈值的搜索空间.同时等周割图像分割方法没有直接考虑图像的灰度信息以及迭代终止条件难以确定的问题,因而对灰度图像的分割效果不甚理想.因此提出了一种融合视觉感知和等周割的二维阈值分割方法,该方法首先利用视觉感知的特性选择候选阈值向量所在的灰度区域,再将等周割作为准则,从候选阈值向量中选出最小等周率所对应的候选阈值向量作为最佳的分割阈值向量.在一系列图像上的实验结果表明,与几种经典的二维阈值分割方法相比,所提算法的分割效果更好.     

重力储能发电现状、技术构想及关键问题

我国提出了碳达峰、碳中和目标,以风能、太阳能为主的波动性电源快速增长,导致电力不平衡矛盾突出,亟需发展储能技术。抽水蓄能是目前为止规模最大、技术最成熟的储能方式,已成为电网储能的主力军。把储能介质“水体”换成其他固体重物,重力储能发电可实现与抽水蓄能电站类似的功效,国外有相关资料报道、国内还缺少系统研讨。本文分析了重力储能发电的现状,类比抽水蓄能技术提出构想方案,引入“重力轮机”、“上仓”与“下仓”等概念。阐明重力储能、发电基本过程及原理,从理论上推导了重力发电的出力公式。通过科学构想、对比分析,初估认为：重力储能发电净高差100m左右、单机容量最大能达到10MW级别,可采用“分布式”规划站点实现灵活的规模化储能。通过开展探讨性剖析,提出技术构想及关键问题：(1) 重物势能首先转化为机械能,研发与水轮机作用类似的重力轮机,最大运行规模按每秒投入约十多吨重物、目标效率设定为80%。重力轮机是重力储能发电的核心设备,需要在机械工程应用领域开展系统深入的研究。(2) 结合实际地理条件,采用适宜的上下仓布置形式。利用上仓与下仓之间的空间存放重物能减少占地。上下仓布置形式影响重力轮机及输送系统的研发方向,可以统筹研讨、论证。(3) 重物高效输送系统,包括：下仓重物吊运至上仓和仓内输送。降低输送能耗、提高系统综合效率,直接关系重力储能发电的商业价值。需要开展广泛调研和技术攻关,探寻安全、高效、切实可行的输送方案。(4) 重物采用混凝土为主材较为合适,尽量利用建筑垃圾或就地取材等,降低对环境的不利影响；宜采用规格相同的标准重物,并能长时间循环使用。重力储能发电具备环境友好、布置灵活、安全度高、寿命长、无自放电等显著优势,研发价值突出、应用前景广阔。重力储能发电技术还处于探索阶段,希望有兴趣的科研人员参与研讨,推动先期预研、方案规划及技术研发,为新能源长远发展提供后备支撑。     

纹理分析中的图模型

纹理作为一种重要的视觉特征,广泛应用于图像分析。高斯图模型（GGM）可以很好地描述有交互作用的高维数据,因此可用来建立图像纹理模型。根据纹理特征的局部马尔可夫性和高斯变量的条件回归之间的关系,将复杂的模型选择转变为较简单的变量选择,应用惩罚正则化技巧同步选择邻域和估计参数。提取基于图模型的纹理特征分析纹理,实验显示了很好的效果。因此,利用高斯图模型来构建纹理模型有很好的发展前景。     

图模型在彩色纹理分类中的应用

纹理分析中往往将彩色图像转换为灰度图以降低计算复杂度,这样就忽略了颜色信息。而利用主成分分析 的方法来降维彩色纹理,则可以尽可能地保留颜色和纹理信息。高斯图模型(Uaussian Graphical Models, GGM)可以 很好地描述有交互作用的高维数据,因此可用来建立图像纹理模型。根据局部马尔可夫性和高斯变量的条件回归之 间的关系,可将复杂的模型选择转变为较简单的变量选择。通过惩罚正则化方法,其部域选择和参数佑计可同步进 行,然后提取纹理特征进行彩色纹理分类,实验显示其具有很好的效果。因此,结合主成分分析和高斯图模型来构建 彩色纹理模型有很好的发展前景。     

一种改进的最小最大割算法

最小最大割算法(Mcut)能满足聚类算法的一般准则,但在实际求解过程中,通常把Mcut算法的目标函数松弛转换为标准分割算法(Ncut)的目标函数进行求解,而未充分使用Mcut的聚类性能。为此,利用子空间技术,提出一种改进的Mcut算法(SMcut),设计基于图像分块的SMcut算法(BSMcut),以提高SMcut算法的分割速度。实验结果表明,SMcut和BSMcut算法均具有较好的分割性能,且BSMcut算法的计算复杂度较低。     

一种基于静态和动态特征的步态识别新方法

最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(Gait EnergyImage,GEI)是一种有效的步态表征方法。把步态能量图分解为身体相关能量图(Body-Related GEI,BGEI)、步态相关能量图(Gait-Related GEI,GGEI)、身体步态相关能量图(Body-Gait-Related GEI,BGGEI)3部分,利用傅立叶描绘子对身体相关能量图(BGEI)、身体步态相关能量图(BGGEI)进行描述,利用Gabor小波提取步态相关能量图(GGEI)的幅值特征,分别研究了它们的识别能力,并在Rank层和Score层融合步态相关能量图(GGEI)、身体步态相关能量图(BGGEI)这两部分信息用于步态识别。该算法在CASIA数据库上进行的试验取得了较高的正确识别率。     

基于PPMgOLN绿光微片激光器的散斑抑制

提出了一种将激光耦合入多模光纤后,利用改变多模光纤长度并结合振动光纤的方法来抑制散斑的方法。介绍了抑制散斑的相关理论及实验验证方法。实验中采用自主研发的基于PPMgOLN晶体的高效紧凑型微片绿光激光器作为激光光源,经过CCD相机采集屏幕上的散斑图像,通过图像处理,得到了相同型号的多模光纤在不同长度下,光纤在振动与不振动时,图像散斑对比度的变化趋势及在屏幕上的强度分布,从理论上分析了产生该变化趋势及强度分布情况的原因。实验所得的图像散斑对比度在4.7％左右,满足视觉观察的要求。     

茶褐素理化性质及生物学活性研究进展

茶褐素是一类水溶性非透析性高聚合的褐色物质,主要组分为多酚类、多糖、蛋白质和核酸等,与发酵茶的色泽、功能活性密切相关。由于形成机制的复杂性,其化学结构尚不明确。文章就茶褐素结构特性、形成机制、提取及检测方法、功能活性等进行了阐述,并展望了其未来研究方向。     

碘分子吸收稳定中红外差频激光频率

差频光源用于大气分子稳定同位素丰度研究需要频率稳定的连续输出的空闲光。基于连续可调谐钛宝石激光器和单频连续Nd:YAG激光器建立差频系统,为了稳定差频系统产生的红外光源的波长,利用MgO:PPLN作为倍频晶体,采用有多普勒展宽的碘分子吸收稳频方法,结合数字比例-积分-微分(PID)反馈控制技术,将Nd:YAG激光器的频率漂移量稳定在1.2MHz/h内,稳定度为4.26×10-9。实验结果表明:增加对压电陶瓷(PZT)的调制电压时,Nd:YAG激光在1h内的频率漂移量迅速减小,超过1V后漂移量趋于稳定;改变对PZT调制频率没有获得较高的稳定度。将频率稳定后的Nd:YAG激光用于产生3.42μm附近的差频光源,通过对低压下CH4气体分子吸收谱线的测量,去卷积运算得到差频系统的线宽约为6.9MHz。实验结果既为该方法用于稳定激光频率提供了重要的参考,又为痕量气体探测提供了频率稳定的差频光源。