基于模糊度测度和改进遗传算法的图像分割

为了利用模糊集理论进行图像分割,本文提出了一种模糊度测度函数,它衡量了背景模糊集和某一个二值图像的相似性:模糊度越小,这种相似程度越大;并且对模糊度的计算只需要进行简单的比较运算和加法运算,便于硬件实现。本文利用遗传算法求取最佳阈值,针对遗传算法的某些不足之处.我们利用精英策略和模拟退火的思想,对其做了一些修正。实验结果表明:相对于Shannon熵方法和模糊熵方法,本文方法取得了较好的分割结果,并且具有较强的抗噪声能力。     

基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测

边缘检测是图像分割的重要环节,边缘提取的好坏直接影响了整个图像处理的效果。数学形态学用具有一定形态结构的“结构元素”去度量图像的形态,以解决图像处理和分析问题。文章通过对多种边缘检测方法的分析比较,结合高速公路路口汽车图像噪声大的特点,提出了基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测。该方法不但能有效地改善有噪图像边缘检测的效果,鲁棒性好,而且并行快速,便于硬件实现。     

图片彩色参数数字滤波设计

颜色和形状信息是识别物体的重要信息．本文提出用数字滤波器将图象空间分割为H包含M和M/H空间的一种方法．该方法进一步将分析彩色图象为众所周知的测量分割部分几何特征的算法，包括通过节点的阶数确定分割部分的分布及动态特征，包括速度和移动方向的分布等．     

一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法

文章提出了一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法。根据图像的统计特征确定出像素的标准梯度强度，并采用单阈值对图像进行边缘粗定位，然后施行非最大抑制处理和滤波，得到最终检测结果。由于该算法对各幅毫米波图像设置相同的阈值，故能实现自动检测，同时还具有计算量小的特点。实验结果表明该方法进行毫米波图像边缘检测的有效性和可行性。     

改进的BP神经网络在大坝安全监控中的应用

针对经典BP神经网络运行中存在的缺陷，提出了改进的BP神经网络，不仅解决了经典BP网络易陷入局部最小的弊端，而且应用的0.618分割选取法能使网络快速找到较优隐含层节点数，初始权值的自相关修正进一步提高了网络的稳定性。实际应用证明，改进的BP神经网络有效提高了网络质量，适合大型网络的构建与训练。     

一类具潜伏期和非线性饱和接触率的流行病模型

研究了一类具潜伏期和非线性饱和接触率βg(I)的SEIS流行病模型，确定了各类平衡点存在的条件阈值，讨论了各平衡点的稳定性。结果表明，一类新传染病在初期若得不到有效控制，它将会与人类长期共存。     

辽河盆地杜229块复杂砂砾体稠油储层岩性识别方法研究

复杂砂砾岩体稠油储层岩性识别是测井精细解释的重要前提，采用有序样品最优分割方法对主成分测井曲线进行分层，在此基础上通过聚类分析建立识别岩性的测井相-岩相数据库，对其它未取心的井进行岩性识别，由取心井验证，识别符合率可达到83．3％。按照此方法开发了岩性识别软件，具有一定的实用价值。     

基于选择性多分辨率Kohonen网络的自适应灰度图像分割方法

针对多阈值分割中存在的问题,提出一种新的基于测量空间的空间聚类方法,即基于选择性多分辨率Kohonen网络的自适应灰度图像分割方法.算法的优点在于不需预知图像分割级数,而能够动态地根据图像局部特性决定.实验证明该方法具有良好的适应性.     

激光对望远系统损伤的研究

本文对激光光束通过望远系统后光束的变化进行了分析，并对６倍望远镜进行了激光损伤和破坏的实验研究，实验结果表明，激光对望远系统的损伤破坏主要是热效应所致，损伤破坏的情况与激光的能量，波长，脉冲宽度和望远系统的结构有关。