数字地图局部自动生成与半自动编辑

数字地图的局部自动生成与半自动编辑系统由道路编辑模块和房屋编辑模块构成。文章详细描述了各模块中的半自动提取功能的算法，其中道路提取采用了滚球法，房屋提取采用的是基于几何关系的算法。所有半自动提取算法都在图形的基础上操作的，能保证有较好的通用性，不仅可用于纸面地图生成数字地图的开发过程，而且适用于从航空图像开发数字地图等用途。数字地图半自动编辑器已可作为一个独立的系统，在人机交互状态下自动／半自动生成数字道路地图和数字房屋地图。     

视频帧中提取文字区域的算法

提出了一种在视频帧中提取文字区域的算法，该算法基于文字的纹理特征——角点，即文字，特别是汉字，含有丰富的角点。首先，在视频帧中进行角点检测，得到视频帧的角点分布图。第2步是进行角点滤波，即在角点分布图中剔除一些比较分散的，可以认为不是从文字中检测到的角点。第3步对角点分布图中余下的角点聚类形成候选文字区域，采用水平方向和竖直方向的投影对这些区域进行分化。第4步文字区域的最后确认，除去噪声。实验表明该算法计算速度快，提取文字区域准确。     

Enantioselective extraction of terbutaline enantiomers by lipophilic tartaric acid

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基于扰动方法的广义最佳鉴别矢量集求解的一种迭代算法

本文对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究，根据矩阵的扰动理论，改进了郭提出的求解广义最佳鉴别矢量的一种迭代算法，提出了求解广义最佳鉴别矢量的一种新的迭代算法，本文算法的一个突出优点是随着类别数目的增加，计算时间反而缩短；而老算法随着类别数目的增加计算时间随着增加，不仅如此，新算法的识别率不劣于老算法，在ORL人脸数据库的数值实验，验证了上述论断的正确性。     

基于本体的WEB表格信息抽取

本文给出了一个基于本体的WEB表格信息抽取方法，在信息的抽取过程中，利用学习手段，逐渐完善本体的构造，从而增强本体对应用领域的描述能力，使系统的信息抽取自动化程度逐渐提高。     

基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别

以信息融合技术为基础，提出了一种新的基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别方法。该方法通过提取字符图像不同机制的4个互补特征，组合形成6个融合特征，利用优化的BP神经网络算法，对多融合特征进行识别分类，然后用神经网络对6个识别结果进行融合决策．实验结果表明，新的融合识别方法能有效提高识别率，并具有较高的系统可靠性。     

神经网络在图像处理中的应用

近几年，随着神经网络理论的深入研究，神经网络技术的并行性计算能力、非线性映射和自适应能力等优点得到了充分的认识，各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用．本文对各种流行的神经网络模型在图像处理领域中的应用进行了汇总，根据图像处理的具体内容对这些应用进行分类叙述，阐明了神经网络技术在图像处理领域中的优点和不足之处，并对将来神经网络技术在图像处理领域中的应用提出了几点期望．     

DHDECMP-TBP/OK萃取模拟高放废液中锕系元素的工艺研究

测定了22%DHDECMP 42%TBP/OK从模拟高放废液中萃取锕系元素的分配比;在微型离心萃取器(转鼓=10mm)串联台架上,进行了从模拟高放废液中萃取锕系元素的工艺条件研究。结果表明,经6级萃取、2级洗涤、6级反萃,流比AF∶AX∶AS=1∶1 5∶0 5,BF∶BX=1∶1时,在萃取器A中,U,Np,Pu,Am的回收率均大于99 9%;在反萃器B中,Am的反萃率>99 9%,U,Np和Pu的反萃率分别为2%,39%,2%。     

基于特征块的细胞核提取方法

提取细胞核图像是定量分析有核细胞形态的重要前提．该文针对血液显微图像中细胞核的颜色不均匀性，仿照人的视觉以整体的综合特征为主导的识别原理，提出了一种基于特征块的细胞核自适应提取方法．首先寻找条件比较典型的细胞核特征块，然后进行块生长，找出其余的内部块和边界块，从而获得整个细胞核区域．基于特征块的细胞核提取方法可以适应多种情况，能够快速、准确和完整地提取细胞核．     

一种基于光切法的图像轮廓提取

光切法是近十多年发展起来的一种三维曲面非接触测量方法。轮廓提取是光切法的关键。论文论述了轮廓提取的概念,给出了轮廓线提取前的预处理,提出了一种从理论上达到无限薄光平面的轮廓提取方法,并对此作了推导。