基于二代bandelets域HMT模型的图像分割

在小波域隐马尔可夫树模型(WHMT)图像分割算法的基础上,根据二代handelets系数的分布统计特性,提出一种新的bandelets域隐马树模型(BHMT)有监督图像分割算法.新算法试图利用二代bandelets能表示图像几何规律性的特点来改进分割效果.为证明算法的有效性,用合成纹理图像和真实的航空和遥感图像做分割实验,并和小波域隐马模型树分割算法作了对比,对合成纹理图像分割,用错分概率作为评价参数.实验结果表明,此方法错分概率低、分割效果理想.     

船舶及海洋工程用结构钢标准的主要变化

造船用钢一般是指船体结构用钢,是按船级社建造规范要求生产的用于制造船体结构的钢材。根据新版国家标准,对其变化较大的分类及牌号、化学成分、力学性能、表面质量等方面进行介绍,并与旧标准进行分析比较,以便使用者在实际生产、教学、科研中更加深刻地理解和运用新标准。     

基于神经网络的故障诊断专家系统

描述了人工神经网络的基本原理及其在故障诊断专家系统中的应用。分析了基于人工神经网络的故障诊断专家系统的设计思想、系统结构及知识表示、知识获取和推理机制等方面的基本方法。     

一种基于误差的径向基神经网络学习方法

提出了一种基于误差的径向基神经网络竞争学习法，它以网络的输出误差为度量，通过竞争调节神经元中心，RLS算法训练网络的权值，并利用IPL算法判断网络神经元的冗余性。仿真结果表明，该算法提高了网络的输出精度，简化了网络结构，其运算速度也较快。     

基于剪切不变的递归Contourlet变换图像去噪

根据综合剪切和递归Cycle Spinning技术,提出一种基于剪切不变的递归Contourlet变换图像去噪方法(RSICT).为改善图像去噪由于缺少平移不变性而产生的伪吉布斯效应,使用剪切替代平移技术来提取图像中原有的几何特征,将递归Cycle Spinning方法运用在剪切技术中给出剪切不变思想,并将其用于Contourlet域图像去噪.对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将RSICT方法与平移不变小波、平移不变Contourlet等方法进行了比较,结果表明在大多数情况下,RSICT的PSNR结果相比这些方法高出0.1至1.2dB,并保持良好的视觉效果.     

基于非下采样Contourlet变换域

依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,并基于该模型提出一种新的非下采样Contourlet变换图像分割方法。用合成纹理图像和实际图像进行仿真实验,并与小波域隐马尔可夫树模型分割及Contourlet域隐马尔可夫树模型分割等方法进行了比较,实验结果表明,在大多数情况下,该算法分割结果要好于相比较的方法,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果,并且模型的训练简单快速。     

基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪

系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题。该文依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布,对该模型应用Bayes估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数,综合非下采样Contourlet分解和双变量阈值函数,提出一种基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪方法(NSCTBI)。对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将NSCTBI方法与非下采样Contourlet变换、小波域双变量阈值去噪等方法进行了比较,结果表明在大多数情况下,NSCTBI的PSNR结果相比这些方法高出0.5至2.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果。