基于Matlab/GUI的数字图像边缘检测算法研究

为了对图像信息进行有效提取,利用数字图像边缘检测技术可以对图像进行信息的分离,这是一种基础的图像分割技术。目前研究的经典边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、Log算子、Canny算子等。文章通过开发的基于Matlab/GUI的系统实现这些算法,并通过大量的实验得到关于边缘检测算子对特定阈值和标准差的实验结论,在横向和纵向上对实验结果进行对比分析,并在此基础上对一些改进算子进行了实验研究。     

基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法研究

针对工厂中管道破损位置无法通过机器视觉准确判断的问题,提出一种基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法。该方法从滤波方式、梯度方向以及阈值分割角度对采集图像进行处理,首先采用采样-自适应中值滤波+双边滤波代替传统Canny算子中的高斯滤波,减少图像边缘信息丢失并去除图像中的噪声,然后增加梯度幅值的计算来更好地检测不同方向的边缘信息,最后为避免人工选取阈值效果不佳的情况,采用最大类间方差 (OTSU)阈值分割算 法进行阈值的自适应选取。实验表明,该方法相比于传统Canny算子的图像信噪比提升28.22%,边缘点数提升39.97%,四连通道数提升11.52%,八连通道数提升5.92%,提取特征完整且连续性较好,实现了对管道图像中破损情况的有效检测。     

低渗透应力敏感储层衰竭开发产量递减规律研究

准确分析和预测应力敏感储层非稳态条件下的产量变化规律,对高效开发此类油气藏具有重要作用。根据压力敏感储层基本特点,建立相应的不稳定渗流数学模型;在求解过程中采用不等距差分格式和显式处理渗透率的方法,得到每个时间步的高阶差分线性方程组;在证明差分方程组的数值稳定性和收敛性的基础上,采用追赶法求解得到储层中压力分布。根据衰竭开发过程中生产井的产量完全来源于地层的弹性能这一特点,利用地层压力分布求解生产井的产量。研究表明：在不稳定渗流阶段,不同应力敏感系数储层的压力分布差别较小,应力敏感系数大的储层渗流阻力大,产量小;在边界控制流阶段,无因次规整化产量与无因次时间变化关系呈现加速下降的趋势。QC气藏实例分析表明,考虑应力敏感条件的储层,前期不稳定渗流阶段产量相对较大,递减较快,是重要的生产阶段,所述方法可以简便准确地求解应力敏感条件下开发全过程的产量变化动态。     

多项式回归的差分隐私保护算法

多项式回归是用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的非线性定量关系的一种统计分析方法,在大数据分析中有广泛的应用。通常,挖掘的数据集包含一些敏感属性,在数据挖掘过程和数据发布中,如不加保护会引起隐私泄露。基于对代价函数添加噪声的方法,该文设计了一种满足差分隐私的多项式回归算法FM-on-PR,并且针对现实应用中的需求,对该算法进行了优化,获得了两种分别对数据安全性和数据可用性进行加强的算法DPC-on-PR和DPBA-on-PR。通过理论证明了它们满足差分隐私性质,并使用多个数据集进行实验仿真,测试算法性能,结果表明了这些方法具有有效性,并且经过对比,得出了其中拟合优度最高的DPBA-on-PR算法。     

关于Szász-Durrmeyer-Bézier算子的点态逼近

Bézier型算子是一些著名算子的推广,已有研究成果主要是对有界变差函数的逼近,而对于应用光滑模研究其中心逼近定理的结果很少.本文利用一阶Ditzian-Totik模得到了Szász-Durrmeyer-Bézier算子点态逼近的正、逆定理及等价定理这一完美的逼近结果.     

结合核函数与非线性偏微分方程的图像去噪方法

传统的非线性扩散滤波方法在图像去噪时使用传统的梯度算子,易导致细节缺失。针对该缺点,以非线性偏微分方程和图像结构信息为基础,构造一类带有自适应权值的非线性扩散滤波去噪方式。这种方式选用多方向的拉普拉斯算子模板,结合核函数,自适应地调节权重系数;利用非局部信息选取合适的搜索窗宽,以减小图像噪声的影响。实验证明,该方法既能较好地保存图像纹理细节,又可以达到很好的去噪效果。     

常用边缘检测方法分析与比较

论文对几种常用的图像边缘检测算法进行了分析,实际上这几种方法都在我们的生活生产乃至国防中得到了广泛的应用。论文在分析的基础上,进一步进行了比对说明,指出了它们各自的特点。     

构件库模糊查询技术研究

本文研究了在构件库管理系统中模糊查询理论,引入新概念,在此基础上给出了一种领域字典库 Ｄ Ｄ Ｄ 的定义、构造算法及构件库模糊查询算法。     

基于基频的朝鲜语方言辨识方法的研究

该文提出了一种基于基音频率特征的中国朝鲜族语言、韩国朝鲜语和朝鲜朝鲜语方言的自动辨识方法。首先,选择具有良好区分度的基频移位差分系数作为三个方言的特征参数;其次,设计和采用了分层支持向量机分类器,并进一步引入投票法确定最佳的分类结果。实验结果表明该文提取的特征参数具有良好的区分性和较强的稳定性,该文提出的方言辨识方法比传统的移位差分倒谱系数特征方法识别率高,可以有效解决朝鲜朝鲜语、韩国朝鲜语和中国朝鲜族语言的方言辨识问题。