焦炭显微图像的轮廓提取新方法研究

区域轮廓的提取是对焦炭显微图像中不同光学组分进行分类与识别的关键。由于焦炭的光学组分在不同偏光下呈现的多样性以及该图像本身的复杂性,现有的方法提取轮廓边缘存在较大的困难。文中采用一种边界加权的改进均值偏移算法对焦炭显微图像中不同组分进行聚类,准确聚类的同时较好地保留边缘信息;然后再采用双阈值法和多边形近似得到图像的连续轮廓。实验表明,该方法抗噪性强,能够有效地提取不同组分的轮廓。利用轮廓的特征信息为焦炭显微图像某些类别的分类提供了基础。

ILAN中基于流量模型的网络控制方法研究

如何对网络流量实施有效管理和控制是网络性能评价、网络协议设计和网络规划等考虑的关键因素之一。在对普通ILAN(工业局域网)底端现场总线分析的基础上,提出了一种流量计算的数学模型,据此模型,提出了一个基于PID方法的流量控制机制。实验仿真证明该PID机制具有良好的瞬态和稳态性能,鲁棒性好,网络资源利用率高。最后在工业局域网实际分析的基础上提出了一种改进型的流量控制机制。