应用标记控制分水岭分割算法研究激光诱导玻璃体损伤形貌

为了定量客观地分析玻璃的体损伤形貌,运用基于改进的分水岭分割算法对其微观图像进行了分析处理,得到了损伤的范围和分类,同时结合激光等离子体冲击波与玻璃的相互作用机理对各个处理后图像的物理含义及其应用进行了分析。研究结果表明,图像的梯度图可以反映图像中裂纹的形状及其分布;滤波后的图像灰度可以反映损伤程度;目标区域的标记图可以标记损伤的区域;最终分割图像可以全面反映以上所有信息。根据图像分析结果可以定量计算出各个区域所占总面积的比例,即等离子通道区、熔蚀区、折射率变化区各约占总面积的15%,55%和30%。这说明激光能量先沉积到很小范围的等离子通道区,高温高压等离子体向外扩展形成大范围熔蚀区,随着距离的增大,冲击波压强迅速减小,形成折射率变化区。

基于标记控制分水岭和Snake交互的乳腺腺体分割

在乳腺癌放射治疗过程中,乳腺腺体分割的准确与否直接关系到患者的治疗效果,提出了一种从粗到细的乳腺腺体图像分割方法。首先利用形态学重构滤波器去除图像中的细小毛刺和不规则边缘,避免产生新边界和边界偏移;然后通过面积标记乳腺腺体,采用强制最小技术修正梯度图像并进行分水岭变换,实现乳腺腺体的粗分割;通过在分水岭脊线上人工选择种子点形成的曲线作为Snake模型的初始轮廓来动态逼近目标的真实边缘,实现乳腺腺体的细分割。实验结果表明,该方法对乳腺腺体的分割具有较高的准确性。

三维标记控制系统软硬件的设计

文章介绍了一种基于工控机 ,步进传动三维标记机控制系统的设计 ,简述了实现两轴联动的数字积分法及人

工业气动标记控制系统的研究

从实际应用的角度对标记机控制系统的几种常见控制结构、原理和软硬件的实现方法进行了探讨,并以工控机为主控制器为例,研究了其实现的基本原理。

基于改进标记控制分水岭方法的树冠轮廓提取

针对密林区和疏林区的林木遥感图像的单木树冠轮廓提取,首先引入改进的同态滤波对图像进行预处理,然后采用标记控制分水岭分割方法进行图像轮廓提取。引入的改进同态滤波能够去除混合噪声且不会破坏边缘信息,因此预处理后的图像边缘信息较为完整,从而保证了良好的轮廓提取效果。最后,结合人工识别结果,将改进的标记控制分水岭分割方法与未改进方法的提取结果进行比较,发现改进方法对疏林区的树冠轮廓提取效果明显好转,提取精度较高且易编程实现。

基于标记控制分水岭分割方法的高分辨率遥感影像单木树冠提取

树冠是树木的重要组成,可以直接反映树木健康状况。高空间分辨率遥感影像和遥感技术为快速获取详细的树冠信息和实时监测林冠变化提供了有效的途径。因此,基于高空间分辨率遥感影像的单木树冠提取方法研究对现代森林管理具有重要意义。本文以黄河三角洲地区孤岛林场人工刺槐林和旱柳为研究对象,以Quick Bird影像为数据源,首先利用面向对象方法实现研究区林地和非林地分类;然后以林地为掩膜,提取出树冠分布范围;在此基础上,分别选取疏林区和密林区为试验区域,通过形态学开闭重建滤波,平滑图像,去除噪声;最后,利用标记控制分水岭分割方法分别对疏林区和密林区进行树冠提取。本文以人工勾绘结果为参考进行精度验证,结果显示疏林区F测度达到87.8%,密林区F测度达到65.5%,表明该提取方法简单易行,精度可靠。

基于控制标记符分水岭的医学图像分割

提出了一种适合医学图像分割的改进分水岭算法,针对分水岭算法存在的过分割问题,采用数学形态学重构滤波器和Ostu阈值分割方法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记。根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正。最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。该方法能有效抑制过分割现象,而且计算复杂程度较低、分割效果较好。

基于XML的交通信号控制标记语言

针对我国城市交通信号控制系统建设中由于通信协议标准而导致的互换性和交换性问题,在分析可扩展标记语言特点的基础上,提出了交通信号控制标记语言,并探讨了交通信号控制标记语言的数据层次框架、模式和实施技术方案。

交通信号控制标记语言的建立及应用研究

为了使我国城市交通信号控制系统的建设走向标准化和有效地利用城市交通控制系统产生的实时和非实时交通数据,在探讨XML特点及在智能交通系统中应用优势的基础上,结合可扩展标记语言XML的特点,提出了基于XML的交通信号控制标记语言,初步探讨了交通信号控制标记语言的数据层次框架、模式,并应用它开发了路口远程在线原型系统。

双标记识别控制技术在轮转印刷机中的应用

随着国内报业、广告业的迅猛发展,报纸的彩色印刷已是大势所趋.为适应这一局面,各大报社都不惜投入巨资购置先进的轮转印刷设备,提高自身的印刷能力,以满足市场多元化的需求.与此同时,利用先进的控制技术,对原有旧设备进行低成本的技术改造,也不失为一种迅速提高其印刷能力的有效手段.

丹佛斯MCO305标记同步控制在印铁机上的应用

丹佛斯FC300高性能驱动器加上新一代MCO305高速运动专用控制器,可实现标记同步控制功能。本文就丹佛斯MCO305标记同步控制功能在印铁机上的应用加以详细论述。

基于控制标记符分水岭的重叠细胞分割

医学上存在细胞之间有重叠的现象,可以利用图像处理的方法解决。由于传统的图像处理法—分水岭算法容易产生过分割和对噪声敏感的问题,所以,本文首先对图像计算梯度,然后对目标和背景进行标记,最后根据被标记的二值图像进行修正,通过分水岭算分进行分割。实验证明,该方法能很好地分割重叠细胞,并给出其MATLAB程序。

基于属性的授权和访问控制研究

因开放环境的分布性、异构性和动态性,对访问控制提出了独特的安全挑战。基于属性的访问控制(ABAC)机制比基于身份的访问控制机制更能解决管理规模和系统灵活性问题,并提供细粒度的控制,已证明了对这种环境的适应性。讨论了ABAC的授权和访问控制机制、实现框架、属性管理等问题,并通过对关键技术的比较分析,提出了将来需要研究的内容,为该领域的进一步研究提供了思路。

Web服务中跨安全域的基于信任的访问控制模型

在XACML和WS-Security规范的基础上,设计了跨安全域的基于信任的访问控制模型(CD-WSTBAC),一种与认证中心相类似的中间件。在解决跨安全域认证的基础上,在获得提供方的访问控制策略和信任计算所需的数据与算法之后,CD-WSTBAC计算对请求方的信任度,并根据访问控制策略代替服务提供方进行信任评估和授权,将评估和授权结果以信任令牌的方式发布给服务请求方。

基于XACML的Web服务访问控制模型

Web服务的一个显著特点是在于它们能够被互联网上的用户方便地访问。但这种方便带来了安全性的隐患。该文提出了一个适合Web服务的访问控制系统模型。基于属性证书的使用，采用XACML作为描述访问控制准则的语言。系统充分利用了Web服务支持XML和XACML的特点，集成了权限管理基础设施和XACML，使自身适合各种异构的Web服务。

一种基于可信计算的分布式使用控制系统

随着互联网络等分布式环境的发展,如何控制已经分发的数据成为一个重要的安全问题.最近提出的使用控制概念和模型虽然适用于描述该类问题,但其实施机制研究仍处于起步阶段.文中给出一种基于可信计算技术的分布式使用控制系统,有效地支持和实现了使用控制模型的3个特点:丰富的策略决策因素、控制的持续性和主客体属性的变异性.实验证明该方案具有较高性能,是一种分布式计算环境下的行之有效的使用控制实施解决方案.

Web服务中结合XACML的基于属性的访问控制模型

分析了XACML(eXtensibleAccessControlMarkupLanguage,可扩展访问控制标记语言)的特点,提出了一种面向Web服务的结合XACML的基于属性的访问控制(Attribute-BasedAccessControl,ABAC)模型。模型采用基于用户、资源和环境属性、而不是基于用户身份的授权机制,可动态地评估访问请求,提供细粒度的访问控制;采用XACML标准,既可增加互操作性,又能适用于分布式环境,特别适合于Web服务的动态性、异构性等特点。

结合信任的Web Services属性访问控制模型

针对目前Web Services访问控制模型中存在访问控制粒度较粗、授权不灵活及请求者的行为可信性不固定等缺点,设计了一种新的WebServices属性访问控制模型,并在该模型中引入一种改进的信任评估算法。该算法用来衡量WebServices请求者的信任值,提出了一种结合信任的Web Services属性访问控制模型——T-WSAACM(web services attribute access controlmodel combined with trust)。模型及算法分析结果表明,该模型不仅有效地阻止了不可信的Web资源请求者,使得Web Services的安全性得到进一步增强和保障,而且可以依据Web Services请求者不同的信任等级授予强弱级别的权限,这种灵活的权限授予机制更能满足实际的需求。

联邦认证授权中语义属性访问控制的研究

为方便跨域信息共享,简化策略管理,将属性访问控制(ABAC)与语义W eb技术结合,扩展XACML标准框架结构,实现语义推理功能;将该结构应用于联邦身份认证授权模型中,可以有效解决属性语义互操作问题。

基于隐藏证书的XACML访问控制扩展模型

XACML访问控制模型在SOA体系中,属于最新最先进的访问控制模型,但它却没有涉及对敏感属性及敏感策略的保护,这限制了该标准的推广价值。针对这一问题,提出了利用隐藏证书技术来扩展XACML访问控制模型,以提供对交互双方敏感属性及策略的保护,从而实现了基于XACML访问控制模型的自动信任协商。描述了如何使用XACML标准进行敏感策略的组织方式及方法,分析了扩展模型的安全性,证明了扩展模型可以抵御各类常规的分布式攻击。