在曲波域中应用统计模型的图像纹理特征提取

针对基于内容的图像检索系统图像纹理特征提取对图像检索精度存在影响的问题,提出一种基于曲波( Curvelet)变换与高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)相结合的方法提取图像的纹理特征.该方法通过曲波对图像进行多尺度分析并结合K-means和期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法来估计高斯混合模型的参数,以此构建图像的纹理特征空间.仿真结果表明,所提出的方法比传统的图像纹理特征提取方法精度更高,并且提高了图像检索系统中的检索精度.     

一种改进的基于PDE的数字水印算法

提出了一种改进的基于PDE的数字水印算法,该算法先利用二维logistic混沌映射对水印图像进行置乱变换,并将置乱后的水印划分成两部分水印。利用偏微分方程分解模型对载体宿主图像进行分解,生成卡通和纹理两个部分。根据卡通和纹理两部分的图像复杂度的不同,分别对其进行DWT和SVD,再将已生成的两部分水印按照加性方式分别嵌入到二级小波变换的低频部分和SVD的对角矩阵中。结果表明,该算法不仅有很好的不可见性,而且对Gaussian噪声、JPEG压缩以及低度旋转等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于Curvelet变换和支持向量机的磁瓦表面缺陷识别方法

针对磁瓦表面缺陷对比度低、自动识别困难的问题,作者提出了一种对磁瓦图像应用快速离散Curvelet变换(FDCT)提取特征,并用支持向量机(SVM)分类器进行分类的磁瓦微小缺陷自动识别方法。该方法首先对磁瓦图像做分块处理,并对各分块图像应用FDCT,计算分解系数的l2范数,获得磁瓦不同方向的纹理频域特征;然后以归一化的分解系数l2范数作为支持向量机分类器的特征向量,对图像做出分类。对不同缺陷占比的图像进行实验测试,结果显示,当缺陷部分占分块图像的比例在1/64以上时正确识别率大于83%。     

基于Curvelet变换的SAR与TM图像融合研究

Curvelet变换作为一种具有各向异性特征的多尺度变换理论,克服了小波变换难以表达图像边缘方向特性等内在的缺陷.将Curvelet变换应用于图像融合中,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.文中利用Curvelet变换对同一场景的不同传感器获得的合成孔径雷达(SAR)图像和专题绘图仪(TM)图像进行融合,并对融合结果进行了客观和主观分析,实验结果表明,相比于传统的基于小波变换的图像融合算法,该算法具有更好的融合效果.     

纹理图像多尺度灰度共生矩阵步长参数的研究

将小波变换多尺度理论用于分析确定共生矩阵最佳步长参数值,利用小波变换对原始图像进行分解,根据具体纹理图像,选择合适小波子图像(近似图像或其细节子图像)进行纹理分析,通过计算分解图像的纹理特征参数(对比度)确定最佳步长参数.当步长参数为最优值时,计算所得纹理特征参数值将处于周期极值位置,其利于纹理分析.相对于原始图像,分...     

改进TV-H-1模型的图像修复方法

为改善现存图像修复算法在修复时存在的"灰度跳变"现象,同时降低运行复杂度,提出一种基于偏微分方程模型(称为Isophote-TV-H-1模型)和改进Criminisi算法的数字图像修复算法.首先利用图像分解模型(TV-H~(-1))获得缺损图像的结构部分和纹理部分;然后用Isophote-TV-H-1模型和改进的Criminisi算法分别对缺损图像的结构部分和纹理部分进行修复;最后将修复后的结构部分和纹理部分进行叠加得到最终的修复结果.实验结果表明,本模型与TV模型相比,能够较好地修复缺损区域中的纹理信息;与Criminisi算法相比,本模型通过对相似度度量方法的改进,有效地抑制了图像修复过程中的误差传播,并利用局部搜索(图像局部相似性)来替代传统的穷尽搜索,进而提高算法的效率.同传统的基于图像分解的图像复原算法以及TV模型相比,本模型能解决"灰度跳变"问题,获得更好的修复结果.     

运用总变分最小化和振荡函数的图像分解方法

为有效地提取纹理和去噪而不损坏图像的边缘及其他重要细节,Meyer(2001)提出了分别用BV空间和G空间刻画图像的主体和细节部分,笔者在Meyer的图像分解模型基础上,建立能量最小化PDE方程,将模型离散化后,利用投影算法和ROF模型的求解方法,将图像分解为有界变差部分u和包含纹理和噪声的部分v.数值实验表明,此方法仅用共40次迭代就能达到很好的分解效果,且去噪的信噪比比ROF模型提高了29.95%,而且除能有效地提取纹理和去噪外本方法对图像的边缘及其他重要细节损坏较小.     

两种变换域相结合的医学图像融合

为了克服单一图像分析方法在图像分解时存在的局限性,采用两种变换域相结合的方法来实现CT/MRI图像融合。利用基函数多尺度和多方向性的特点,对CT与MRI源图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT);将分解之后的CT低频近似部分和MRI低频近似部分再分别进行小波变换,小波分解与融合之后得到融合图像的低频系数,而对NSCT变换后的高频细节部分利用邻域能量取大方法得到融合图像的高频系数;再对高频系数与低频系数进行逆NSCT变换得到融合图像。结果表明,两种变换域结合的算法比单一的多尺度分析算法更有效可行,使得融合图像对比度更高、更清晰。     

纹理SAR图像的多分辨率分析和分类(英文)

应用小波变换研究纹理合成孔径雷达(SAR)图像的多分辨率分析和分类,首先应用树状结构的小波变换算法对一幅纹理SAR图像进行多分辨率分解,并对图像中的不同纹理类型进行定量分析,然后将金字塔结构的小波变换算法应用到图像的多分辨率分类,所得结果证明了小波变换在纹理SAR图像分类中的优越性。     

基于小波变换的路面破损图像降噪增强算法

针对传统的边缘提取算法对提取路面裂缝的不适应问题,提出了一种基于二维离散小波变换的路面裂纹图像降噪增强算法。该算法利用小波变换分解公路裂纹图像,自适应地处理不同层次的细节系数,增强裂纹信息。实验结果证明,面对复杂的图像背景纹理信息和大量噪声,算法能够成功锐化裂纹边缘信息,去除公路纹理噪声,有着较强的鲁棒性。     

面向对象的系统分析方法及其应用

本文介绍一种面向对象的分析方法,该方法将三种模型——信息模型、状态模型和过程模型综合起来,对应用问题领域进行分层递阶的建模和分析.通过一个实例,本文详细说明了该OOA方法的应用过程.为了使此方法更加实用有效,本文还提出了几点进一步研究的意见.     

Improved analytic methods for coal surface area and pore size distribution determination using 77 K nitrogen adsorption experiment

77 K nitrogen adsorption was the most widely used technique for determining surface area and pore size distribution of coal. Brunauer–Emmett–Teller (BET) and Barrett–Joyner–Halenda (BJH) model are commonly used analytic methods for adsorption/desorption isotherm. A Chinese anthracite coal is tested in this study using an improved experimental method and adsorption isotherm analyzed by three adsorption mechanisms at different relative pressure stages. The result shows that the micropore filling adsorption predominates at the relative pressure stage from 6.8E−7 to 9E−3. Theoretically, BET and BJH model are not appropriate for analyzing coal samples which contain micropores. Two new analytic procedures for coal surface area and pore size distribution calculation are developed in this work. The results show that BET model underestimates surface area, and micropores smaller than 1.751 nm account for 35.5% of the total pore volume and 74.2% of the total surface area. The investigation of surface area and pore size distribution by incorporating the influence of micropore is significant for understanding adsorption mechanism of methane and carbon dioxide in coal.     

智能教学系统中学生模型的构建

介绍了常见的学生模型: 覆盖模型、偏差模型和认知型模型。这三种模型主要是反映学习者的学习基础, 认知能力, 但对于影响学习者的心理因素没涉及到。因此, 本文把影响学习者的心理因素进行了归纳, 根据影响学习者的心理因素提出了一个全面的学生模型, 一个全面的学生模型应该是覆盖模型, 偏差模型, 认知能力、心理模型的综合, 并且用多维向量来表示。     

一种修正的莫尔-库仑本构模型及其应用

莫尔-库仑本构模型是理想弹塑性的，只考虑了强度随围压的变化，但没有考虑弹性模量随围压和应力水平的变化情况，这不符合地质材料的实际特性，借助于邓肯-张非线性弹性模型对切线模量的处理方法，对M-C模型中的弹性模量进行了修正。修正以后，弹性阶段的应力-应变曲线将表现为双曲线。为了将该修正模型写进FLAC^3D程序，特编制了前处理程序，并用来对刚性桩的横向承载力进行了数值分析。因为该模型没有对卸载模量重新定义，所以该模型较适合于持续加载的情况。     

系统辨识(2):系统描述的基本模型

控制是一切科学问题的核心.数学模型是一切控制问题的基础.事物的运动规律用方程描述就是数学模型.不同学科的发展就是建立其数学模型的过程.本文首次把线性动态系统数学模型分为三类:时间序列模型,方程误差类模型,输出误差类模型;详细介绍了线性系统的一些基本数学模型,包括连续系统离散化和模型等价变换,单输入单输出随机系统模型,多变量系统模型,类多变量系统模型,多输入和多输出系统模型(传递函数阵主模型、子模型、子子模型,多输入单输出系统模型,单输入多输出系统模型等).     

系统辨识(3)：辨识精度与辨识基本问题

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.讨论系统辨识涉及的一些基本问题,包括辨识精度、辨识方法的提出,辨识输入信号的设计,参数可辨识性与系统可辨识性,开环可辨识性与闭环可辨识性,可辨识性与能控性和能观测性的关系,可辨识性与输入信号的关系,以及与辨识方法收敛性相关的激励信号与激励条件,辨识算法收敛分析的基本工具,典型...     

Fusion系统分析

介绍了被称之为第二代面向对象方法Ｆｕｓｉｏｎ方法中的系统分析，及其中的对象模型系统对象模型，操作模型，操作序列模型．     

一种修正的莫尔-库仑本构模型及其应用

莫尔-库仑本构模型是理想弹塑性的，只考虑了强度随围压的变化，但没有考虑弹性模量随围压和应力水平的变化情况，这不符合地质材料的实际特性.借助于邓肯-张非线性弹性模型对切线模量的处理方法，对M C模型中的弹性模量进行了修正.修正以后，弹性阶段的应力-应变曲线将表现为双曲线.为了将该修正模型写进FLAC3D程序,特编制了前处理程序，并用来对刚性桩的横向承载力进行了数值分析.因为该模型没有对卸载模量重新定义，所以该模型较适合于持续加载的情况.     

刚柔复合路面动载响应模型的建立

根据国内外关于复合结构和动力学现有研究基础上,在充分考虑车辆、荷载、地基、路面结构模型的前提下,建立了新型的复合路面结构的模型.给出了相应的层间接触条件、边界条件、荷载条件以及传荷能力,讨论了其应用前景.     

我国股市波动的ARCH类模型分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。ARCH类模型可以成功地预测金融资产收益率的方差。通过对我国股价指数的统计描述，表明我国金融资产收益率存在自回归条件异方差特征，并表现出非正态性。利用ARCH类模型对深圳成份指数的波动进行拟合，结果表明，EGARCH模型对我国股市波动具有较好的拟合效果。