一种改进的暗原色单幅图像去雾方法

暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾,但对理图像中的灰白区域处理效果不好。通过分析暗原色先验原理,得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系,提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析,该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节,并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。     

基于属性重要度的启发式特征选取算法

数据库通常包含很多冗余特征,找出重要特征叫做特征提取。本文提出一种基于属性重要度的启发式特征选取算法。该算法以属性重要度为迭代准则得到属性集合的最小约简。     

锂离子电池隔膜用超细氧化铝研制

使用性能优异的超细氧化铝制备的陶瓷隔膜,可有效提高电池的机械性能和安全性能。本文结合化学沉淀法和改良拜耳法,研究成本低廉的超细氧化铝制备工艺。首先使用硝酸铝和氨水制备超细种子,而后使用超细种子种分分解铝酸钠溶液合成前驱体,前驱体经1200℃高温焙烧获得超细氧化铝粉体。制得的氧化铝粉体纯度大于99.9%,粒径均匀,尺寸约1μm,未检出3μm以上大颗粒。     

铁法矿区村镇下采煤建筑物沉陷损害的防治

矿区开采沉陷损害问题日益突出,应用建筑物下采煤的科学技术成果,逐步探索适合本矿区建筑物特点的治理沉陷损害的措施,取得了显著的经济效益和社会效益。     

基于激活函数四参可调的BP神经网络改进算法

为改善BP神经网络的性能,以标准Sigmoidal函数为基础,提出了一种四参数可调的激活函数模型.在学习过程中,它能同时对激活函数的陡度、位置及映射范围进行调节,具有更强的非线性映射能力.并推导出其在BP神经网络中的学习算法.仿真结果显示,改进后的激活函数与传统的标准Sigmoidal函数相比,收敛速度能提高10倍以上,收敛精度误差可减小到传统误差的0.4%以下,而且可以有效地减少隐层的结点数,学习能力可得到较大的提高.     

保持背景亮度的直方图均衡

直方图均衡已经广泛应用于图像增强,但是直方图均衡也存在一些明显的缺点:首先,直方图均衡后会使得图像的均值接近于灰度级的中点;其次,直方图均衡后会使得一部分灰度级被拉伸,另一部分灰度级被简并,表现为图像的过增强出现不自然的表象。在这篇文章中,使用方法是非线性直方图均衡,即提出了保持背景亮度的直方图均衡(BBPHE),不仅提高图像对比,还保留背景亮度。     

AFM显微图像多尺度形态边缘检测算法

提出一种适应于显微图像的多尺度形态边缘检测算法.用不同尺度大小的结构元素分别检测出显微图像不同尺寸边缘信息,进行图像规格化处理以消除不同尺度边缘图像的灰度值分布差异,运用取极小值方法对所获处理后图像边缘进行自适应融合.实验结果表明运用该算法获得理想图像边缘的同时,增强了模糊边缘,有效地消除了噪声,对显微图像处理十分有效,检测到的边缘非常清晰.     

AFM显微图像Gabor滤波增强

提出了多尺度多方向Gabor滤波自适应融合的图像增强方法.使用特定不同方向不同尺度的Gabor滤波器与图像卷积,卷积图像进行规格化,通过取极小值和平均值对多通道图像Gabor滤波结果进行自适应融合,得到增强图像.将其用于原子力显微镜(AFM)显微图像增强,能有效消除阴影和噪声,获得了良好效果.     

一种改进的数学形态学图像滤波算法

设计了一种多结构元素复合滤波结构,采用两级级联结构,每级运用两种结构元素分别对图像作开闭和闭开运算,运算中间结果以图像熵比值为融合准则进行合并。该算法在抑制图像噪声污染的同时,保留图像的边缘,不损伤图像的细节质量。仿真证明,采用该算法滤波后,反映了图像细节质量的统计参数图像标准差和绝对平均梯度比传统的均值和维纳滤波均高。     

常用边缘检测技术的对比

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.经典的边缘检测算法如canny算子等是通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测的.这类算子对噪声非常敏感,并且常常会在检测边缘的同时加强噪声.多尺度形态学边缘检测利用不同的结构元素去作用图像,通过形态腐性和形态膨胀操作,获得了效果很好的图像边缘检测算法.单尺度形态学梯度算子也能很好提检测图像边缘,但结构元素的选取对输出结果影响较大.通过使用多尺度形态学梯度算子,可以弥补结构元素的大小问题.仿真结果表明,该算法能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法.