基于显微图像的动物纤维鉴别技术(英文)

羊绒与细羊毛的主要辨识依据是两者的表皮鳞片模式。该领域内常用的一项技术是分析纤维的SEM图像,通过鳞片边缘高度来区分两类纤维,但其成本高昂,且有8%的误差。该文提出区分两类纤维的新方法,首先将显微摄像系统获取的纤维图像处理成单像素宽度的二值骨架图,通过该二值骨架图提取纤维鳞片的4个相对形状参数,构建贝叶斯分类模型。数值实验表明,尽管该模型是基于光学显微镜的,但其分类性能却相似于基于扫描电镜的模型,对羊绒与细羊毛(70S)的正确识别率达到90%。

一个求解云滴谱相对离散度的方法

在双参数云微物理方案中,云滴谱的相对离散度(ε)或者形状参数(μ,ε2=1/μ+1)通常假定为常数或利用统计关系求得.观测显示常数假定和统计关系并不适合所有的实际情况.为此,我们根据云微物理学和伽马函数的性质,得到求解云滴平均半径和云滴谱形状参数的方程.利用云滴平均半径、体积半径和它们的比求解云滴谱形状参数方程,可以得到云滴谱伽马分布的形状参数、相对离散度和云滴的谱分布.这个方法得到的是解析解.我们进一步利用观测的云滴谱资料检验了云滴谱形状参数的方程,结果表明该方法是可行的.同时,把这个方法应用到WRF模式的双参数云微物理方案中,进一步检验这个方法的可行性.模式结果显示新方法对降水的模拟有一定改善.说明该方法是可行的,可以应用到双参数云微物理方案中.