改进的GrabCut方法在舌诊系统中的应用

数字舌象图片的正确分割是实现计算机中医舌诊自动化系统的重要前提,为了高效而准确地分割出舌象,提出了一种基于四叉树与GrabCut的舌象分割方法.该方法首先利用四叉树分解对采集的舌象初分割,然后用相似区域的颜色均值优化GrabCut算法中高斯混合模型参数,最终完成舌象分割.实验结果表明：该算法使得舌象分割效率大大提高,具有很好的实用性.     

羧甲基纤维素接枝丙烯酰胺高吸水树脂的制备

以羧甲基纤维素、丙烯酰胺为原料,采用氧化还原引发体系,通过自由基接枝共聚制备了高吸水树脂,分别考察了原料配比、引发剂浓度、交联剂浓度、聚合温度、树脂粒径等因素对高吸水树脂吸收能力的影响,确定了最佳制备条件.     

用于光刻系统仿真的多边形处理算法

为提高光刻仿真效率,通过对光刻原理进行研究,提出了2种多边形处理算法,将掩模上的多边形图案进行切分优化,将其划分成若干矩形或三角形。在Linux环境下应用C语言设计出一个完整的光刻仿真系统,设计的具体光学参数为:光源波长为193nm,数值孔径为0.3~0.8,部分相干系数可调范围为0.2~0.8,可一次性仿真1μm×1μm到10μm×10μm范围内的45 nm~0.18μm工艺的复杂版图,并通过多次实验进行验证。实验结果表明:原版图图像的边缘细节得到保留,且该算法有效地减少了光刻模拟的计算复杂度与计算时间,整体效率提升20%以上,为当前智能传感器系统芯片的制造节省了宝贵时间。     

超快平面显微成像技术

快速成像技术在很多领域都有着重要的应用,本文基于超短光脉冲的时-空-频映射原理,提出并实现了一种超快平面显微成像技术。利用色散傅里叶变换及空间色散器件把光脉冲的宽带频谱信息分别映射到时域和空域,利用高速光电探测器进行串行单像素成像,最终获得了帧速率为20.9 MHz,空间分辨率为22 μm和55 μm的一维及二维平面成像系统。在实验中用标准的分辨率目标板验证了成像效果。该技术为超快成像提供了一种有效手段,并将应用于高速平面检测等多个领域。     

树突细胞算法在线分析组件的研究

原始树突状细胞算法（DCA）的离线分析过程,将会导致时间差异,从而产生假警报,增加了虚警率,也会导致攻击的成功发生,这对一个人侵检测系统来说是致命的。因此,文中的目的就是在不影响检测精度的前提下提高检测速度。于是文中提出了分片思想的在线分析组件与DCA相集成的方法,即根据抗原采样数量或者时间将一系列已处理的信息分割成为更小的部分,使得每个分片独立地进行实时的、周期性的分析,这样在每个分片内的入侵攻击就能及时地被识别出来。文中给出了DCA在线分析模块的伪代码描述,并且将其应用于SYN端口扫描的检测实验中。结果表明,DCA在线分析模块在不影响检测精度的前提下有效地提高了检测速度。     

SO_4~(2-)-TiO_2/Al_2O_3固体超强酸催化合成苹果酯-A和苹果酯-B的研究

通过浸渍法制备了SO42--TiO2/Al2O3固体超强酸催化剂,用Hammett指示剂法测定了其酸强度;以乙酰乙酸乙酯和乙二醇、1,2-丙二醇为原料,合成了苹果酯-A和苹果酯-B,考察了催化剂的焙烧温度、TiO2的负载量、反应温度、反应物配比、催化剂用量等因素对反应的影响以及催化剂的重复使用性。结果表明,在425～575℃温度范围内,SO42--TiO2/Al2O3体系可以形成超强酸;在苹果酯-A和苹果酯-B合成中具有催化活性高、催化速率快、化学稳定性好,重复使用性佳、无环境污染;在最佳条件下,苹果酯-A和苹果酯-B的收率分别可达89.3％和91.5％,质量分数为97％～99％。     

3,4,5-三羟基苯甲酸丙酯的合成

3，4，5-三羟基苯甲酸丙酯，俗名称没食子酸丙酯，本文以固体超强酸SO4^2-／TiO2为催化剂合成没食子酸丙酯，研究了催化剂在没食子酸与正丙醇反应中的催化活性，考察了焙烧温度对催化剂性能的影响以及酸醇物质的量比对酯收率的影响。实验结果表明：焙烧温度在500℃的条件下，制得的催化剂活性最高；没食子酸：正丙醇的物质的量比为1：15，1．8g固体超强酸SO4^2-／TiO2，在120℃下，反应时间2．5h。收率达96．3％。     

超长、超大基坑开挖对邻近地铁结构安全影响的数值模拟分析

为了研究超长、超大基坑开挖对邻近地铁结构安全影响,以西安地铁2号线周边某基坑为工程实例,通过运用数值分析软件,结合场地的水文地质和工程地质条件,建立数值模型,进行施工过程的动态模拟,同时进行现场监测,经对比数值模拟结果及监测数据,表明运用PLAXIS软件能有效的模拟基坑开挖过程中的土体变形。同时工程采用的分段、分块开挖,中心岛顺做,周边预留土台反压、使用旋喷锚索的支护方案,对复杂条件下基坑开挖对邻近地铁结构的变形影响能起到有效的控制作用,可对类似工程的设计优化提供有益的参考及借鉴。     

Efficient multilevel image segmentation through fuzzy entropy maximization and graph cut optimization

The fuzzy c-partition entropy has been widely adopted as a global optimization technique for finding the optimized thresholds for multilevel image segmentation. However, it involves expensive computation as the number of thresholds increases and often yields noisy segmentation results since spatial coherence is not enforced. In this paper, an iterative calculation scheme is presented for reducing redundant computations in entropy evaluation. The efficiency of threshold selection is further improved through utilizing the artificial bee colony algorithm as the optimization technique. Finally, instead of performing thresholding for each pixel independently, the presented algorithm oversegments the input image into small regions and uses the probabilities of fuzzy events to define the costs of different label assignments for each region. The final segmentation results is computed using graph cut, which produces smooth segmentation results. The experimental results demonstrate the presented iterative calculation scheme can greatly reduce the running time and keep it stable as the number of required thresholds increases. Quantitative evaluations over 20 classic images also show that the presented algorithm outperforms existing multilevel segmentation approaches.     

基于灰度形态重构的颗粒图像分割方法

提出了一种基于距离变换、形态重构和分水岭算法的图像分割算法。将一幅图像通过距离变换得到距离灰度图,与形态重构算法结合,得到颗粒图像的标识点图,用标识点图对距离灰度图进行分割,再用分水岭变换对分割后的距离灰度图进行变换。试验表明,该算法能有效合理地解决粘连或者重叠颗粒等物体的分割。