一种基于多层次特征的目标继承提取方法

图像的有效分割或提取是图像处理与分析的重要内容，本文使用一种基于多层次特征的方法，针对噪声大，干扰多，光照不均，场景多变，目标形状多变这类图像，自原图像开始，得到各层次的特征，继承地利用低高层次特征逐步提取目标，而又可以回溯前面的原图像或低层次特征信息，继承地对所提取目标优化，实际目标与背景分离．实验表明，该算法可以正确高效地提取目标，有较高的鲁奉性和精度，对具有不同目标大小和信噪比的图像也能得到较好的提取效果．     

一种振梁电容式硅微加速度计的设计与分析

从对硅微加速度计的材料特性、微结构特性研究着手，通过对现有类型加速度计进行分析与整合，设计出一种新的硅微结构及与之匹配的微检测电路，最后通过仿真表明该加速度计具有良好的功能特性.     

用遗传-神经网络方法进行图像分割的研究

目标图像因其背景复杂、照度不均而难以通过常规分割方法得到有效分割，本文使用一种遗传-神经网络算法来分割图像，即对神经元网络引入遗传算法进行训练，并且采用了自适应的遗传参数，提出了分两个级别加以训练．实验表明，该算法可以正确分割图像，能够大幅度提高分割效率，有效提高图像分割的鲁棒性和精度，对具有不同目标大小和信噪比的图像也能得到较好的分割效果．