扩展无边活动轮廓模型

灰度变化对图像分割是至关重要的。然而,一个著名的基于区域的活动轮廓模型——无边活动轮廓模型(通常称CV模型)完全忽略了这种灰度变化。提出了一个扩展CV模型(ECV),它利用了图像的灰度变化信息。实验表明:(1)ECV模型能分割CV模型不适用的某些类型的图像;(2)ECV模型也能分割CV模型适用的图像,且对噪声的鲁棒性强于CV模型。     

碘量法测定铜中配制、标定、调整标准液的简便计算法

常量铜的分析一般采用间接碘量法。生产铜的工厂及矿山化验室分析铜的工作量大,硫代硫酸酸钠标液耗量很多。为了提高碘量法测定铜的准确度和速度,配制标液时将其调整为整数值便于结果计算。我们从生产实践中推导出配制、标定及调整的一些公式以简化补正计算、减少标定工作量、提高标定精度。     

含边缘信息的C-V模型

边缘信息对图像分割是十分重要的。把图像的边缘信息融入C-V模型(active contours without edges),提出一个新的几何模型,它同时利用同质区域信息和边缘信息使演化曲线在目标边缘处停止。实验显示:新模型能够克服C-V模型的一些缺点;在减少分割时间的同时,对目标灰度不均匀或背景灰度不均匀、含弱边缘或强噪声的图像,分割效果不仅优于C-V模型,也优于C-V模型的两个最新改进模型(LBF和GACV)。     

基于中国样本的食物浪费研究综述

近年来,食物损失与浪费是学者研究的热点问题。随着经济发展和社会结构转型,中国食物的可持续消费受到了人们不合理消费的制约。本文基于大量有关食物损失和浪费的国内外文献,对中国的食物损失与浪费进行了概述。结果发现:在过去几年中,国内关于食物损失和浪费的文献越来越多;大多数研究都是从食物损失与浪费的影响因素和测量方法角度出发,实证研究比较少,例如数据不连续、研究地域和食品供应链覆盖范围狭窄。大多数现有研究是针对少数经济发达城市进行的,其中一半以上基于二手数据进行讨论,这表明现有国内食物损失与浪费数据库存在很大的不确定性。