建国后烟草生产发展历程的回顾与浅析

建国30多年来,我国烟草生产的发展是非常迅速的。到1985年种植面积达1514万亩,比1949年(91.3万亩)增长了15.58倍;总收购量1985年达3445万担,比1949年(85.76万担)增长了39.17倍。从70年代中期以后,我国烟草的种植面积和总产量,均已跃居世界首位。然而,在我国烟草生产发展过程中,种植面积和总产量始终处于起伏不稳的发展状态,年平均起落的幅度有时高达50%以上,最低也在10%左右。这种状况严重影响了烟叶质量的提高和烟农的生产积极性,不利于卷烟工业和对外贸易的发展。在此通过我国烟草生产发展历程的回顾与分析,总结出一些规律性的东西,     

应重视晒晾烟的研究

我国晒晾烟资源千姿百态、丰富多采,种植区域星罗棋布,遍及各地。其品种和型格的多样化,为生产具备我国独特风格的混合型卷烟,提供了充分的可能性。解放前,我国晒晾烟种植面积曾近千万亩,总产千余万担。解放后,我国卷烟工业以生产烤烟型卷烟为主,因而烤烟种植面积和产量不断增加,晒晾烟的种植面积和产量大幅度下降。1980年总收购量仅120万担左右。中央有关部门曾于1981年联合发出通知,要求各烟草生产和科研部门在搞好烤烟生产的同时,必须把晒晾烟生产搞好。据我们点滴所知,通知下达后,引起了有关烟草生产部门的重视,并从各个方面加强了晒晾烟生产和科研工作。如广东、四川等省进行了晒晾烟资源调     

基于遗传算法的二维模糊C-划分最大熵SAR图像分割

在合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文将二维模糊最大熵方法应用于SAR图像,并根据SAR图像的特点,对其进行了改进。为了快速搜索到最优参数,采用了遗传算法和模拟退火方法进行全局寻优。实验结果表明,本文方法可有效地对SAR图像中的人造目标进行分割,并且具有执行时间短、鲁棒性强的优点。     

数字视频广播中的码流控制方法

数字视频采用MPEG编码，其传输码流是动态的，数字电视需要对多路视频信号复用，动态码流将增加复用过程复杂性，或占用更多带宽。这里提出一种码流控制编码方法，可以使视频以比较稳定的码流传输，同时不对传输图像有明显伤害，减少空码比例，提高带宽利用效率，简化复用方式，并且不改变视频编码的国际标准。     

一种三维场景的消失点检测算法

消失点可以提供大量的场景三维结构和方向信息,是重要的特征点。本文提出了一种不需附加场景先验信息和空间变换,直接利用直线信息在图像平面上估计消失点的算法,算法利用Helmholtz原理估计消失点在二维平面上的方向,在各检测到的方向中通过最小二乘求解消失点的准确位置。本算法不需要其它先验信息,提高了消失点检测效率和准确性,尤其适用于人工目标的三维特征提取。     

一种快速的彩色序列图像人脸检测算法

针对视频中的彩色序列图像，提出了一种人脸检测算法。该算法是一个由粗到精的检测过程。首先采用运动检测分析方法，根据多帧差分图像中运动物体边缘点的水平投影确定目标的水平位置，并结合肤色检测算法进一步确定人脸位置，然后用训练好的支持向量机进行人脸验证。实验结果表明，针对一般的彩色序列图像任意姿态人脸检测问题，该算法快速有效。     

图象分割的自适应模糊阈值法

该文研究了海面舰船图象的模糊阈值分割问题,首先介绍了模糊阈值分割的基本原理,在讨论了隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的影响后,提出了一种在预先给定隶属函数的情况下,利用目标－背景对比度自动选取窗宽的方法,并给出了根据目标与摄像机间的相对距离估计目标－背景对比度的算法,其应用于智能电视跟踪系统,对不同距离、不同对比度的海面舰船图象进行了阈值分割实验,结果表明该方法具有较强的场景适应能力。     

一种基于小波域系数收缩的图像降噪改进算法

本文根据小波变换中分解级数与噪声在小波域中的特性,利用具有平移不变性的稳态小波分解方法,将Donoho的小波系数收缩算法用于局部小波系数的处理,并提出了一种具有自适应特性的阈值设定方法.这种方法由于考虑到了局部小波系数的变化特点和图像中信息分布的不均匀性,对加性高斯白噪声的去除具有很好的效果.     

改进的contourlet变换域隐马尔可夫树模型

Contourlet域隐马尔科夫树(C_HMT)模型不但可以描述尺度间的相关性,而且可以对方向子带间contourlet系数的相关性做出统计描述,是一种比小波域HMT模型更为有效的系数相关性描述方法.本文提出了一种改进的contourlet变换域HMT模型,节点的状态不只依赖于其父节点的状态,而且兼顾到其父节点相邻节点的状态.这种模型可以进一步捕捉尺度间contourlet变换系数更为丰富的相关性,从而能够更准确和有效的刻画contourlet变换系数的非高斯性和持续性.将该模型应用于图像的去噪,并与另外几种典型的去噪算法作定性比较,验证了本文提出的改进的C_HMT模型在图像去噪性能方面有一定的优越性.     

基于多层次互补特征的通用目标检测模型

针对实际场景中多类目标检测问题,该文提出了一种基于多层次特征表示和异质互补描述子的通用目标检测模型。该模型采用基于组件的目标描述思想,提取目标不同层次的互补特征,并将其统一到条件随机场(CRF)框架中。目标中单个组件及其局部特征对应CRF的一元节点,组件之间的几何空间结构特征则体现在节点之间的两两连接关系上。通过引入节点支持向量机(SVM)分类器和边缘拓扑结构学习,极大提高了模型的鉴别能力和灵活性。在UIUC多尺度数据集和PASCAL VOC 2007数据集上测试结果表明,该文模型不仅能有效描述多类复杂目标,还能较好地解决姿态、尺度、光照变化及局部遮挡情况下的目标检测问题。