细化算法在干涉圆环参数提取中的作用

为解决光学干涉图像亮暗不均和噪声对干涉圆环半径和圆心识别的影响问题,以Matlab仿真图像为对象,研究细化算法在圆环参数提取中的作用。首先,在仿真干涉同心圆环图像中加入噪声和亮暗不均的因素;然后,在预处理基础上依次应用二值算法、细化算法得到二值图和细化图;最后,分别在预处理图、二值图和细化图上进行Hough变换提取半径和圆心。对比研究发现,二值化基础上的细化处理可以极大地减少亮暗不均的影响,抑制噪声,不仅能够消除粗大误差,提高提取精度,而且使得识别结果变得更加稳定。

基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取

文章提出了一种基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点,定义了一组新的结构元素序列,保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架,有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜;在此细化的结果基础上,定义了一种新的汉字笔划提取算法,准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息,取得了理想的效果。

重复提取胜过细化学习——卡皮克记忆研究进展及其对教学的启示

如何高效学习是教育教学关注的永恒话题。卡皮克等人通过一组实验证明"重复提取"比"细化学习"更能促进学习的发生和记忆的保持,并将最新成果在《科学》杂志上发表。为了深入理解和更好应用卡皮克等人的研究成果,本文采用内容分析法对卡皮克等人的研究进行了梳理,发现卡皮克等人从"提取"对记忆保持度的影响入手,逐步深入到对反馈、提取模式、提取时间间隔、学习者的记忆错觉等要素的研究,并迁移到对意义学习的支持和促进上,其研究成果丰富,借鉴意义较大。在此基础上,本文从"提取"的视角对经典的教学法进行了剖析,认为启发式教学、探究式学习、协作式学习都包含了丰富的"提取"活动,讲授式教学则应用更多注入"提取"的成分,也由于包含更多"提取"活动,填充概念图和修改概念图比简单地画概念图更有效;最后从"提取"的视角对教育教学改革提出了若干建议,认为教育教学改革应该更加注重学习者的"输出"、注重学习者自我测试能力培养、注重设计更高质量的问题、注重促进"意义学习"的生成和注重建设促进学习者"提取"学习系统。

麦胚的微细化处理及其蛋白提取工艺优化

为了提高麦胚蛋白的提取率,采用锤式粉碎与胶体粉碎相结合的方法对脱脂麦胚进行微细化处理,再用碱提、超滤浓缩法提取制备麦胚蛋白,同时,通过Box-Behnken中心组合设计(CCD)及响应面分析(RSM),建立了预测麦胚蛋白提取率的二次多项数学模型,优化了蛋白质的提取工艺。结果表明:微细化处理有利于麦胚蛋白的提取,其最佳条件是:麦胚粒度为23μm,pH值9.5,提取温度51℃。蛋白提取率可达到68.6%。

基于细化的手写汉字的笔段提取方法

采用一种改进的一次通过的并行细化算法对一般细化算法的不足进行了改进，细化后的文字骨架较好地反映了汉字的结构，适合于手写汉字的笔段提取，在细化的基础上，又提出了一种笔段提取的方法，该方法以细化骨架上的特征点为依据，通过对细化骨架的象素点跟踪获得初步的结果，再进行笔段合并处理．

一种字符图像线段提取及细化算法

为了对字符图像进行稳定有效的细化和线段特征提取,提出了一种同时完成字符图像线段提取和细化的算法。在定义字符图像的线段区域、交点区域和子段区域,同时指出待细化字符图像是线段区域的集合的基础上,该算法首先基于图像行(列)连通像素段来提取字符图像中所有的交点区域和子段区域,然后对属于同一线段区域的所有子段区域和交点区域进行合并,最后用Bernstein-Bezier多项式方法拟合每个线段区域的骨架。该算法的鲁棒性分析及实验结果表明,该算法可取得稳定有效的细化及线段提取效果。

优化栅格细化算法的线状地物提取

栅格细化算法是处理栅格矢量数据相互转换的常用算法。本文对该算法进行了优化处理,实现了栅格矢量化半自动跟踪和面状地物中心线提取。两种功能的实现都采用人机交互的策略,可以实时、有选择性地提取结果。在栅格转矢量过程中对栅格底图的颜色和质量要求不高,转换速度快、精度高、实用性强,不受内存等硬件限制,可用于GIS数据处理软件,便于推广。

微细化处理对小麦胚蛋白提取效果的影响

为了提高蛋白的提取率,在单因素试验的基础上,采用锤式粉碎与胶体粉碎相结合的方法,微细化处理脱脂小麦胚后,用碱提、超滤浓缩法提取制备小麦胚蛋白,同时通过Box-Behnken中心组合设计及响应面分析(RSM),建立了预测小麦胚蛋白提取率的二次多项数学模型,优化了蛋白质的提取工艺。结果表明:微细化处理有利于小麦胚蛋白的提取,其最佳条件是:小麦胚粒度为13μm,pH 10,提取温度41℃,蛋白提取率可达到68.0%。

基于细化的西夏字笔划提取方法研究

西夏文字字数多、字形复杂、形态相似的字多,受手工书写因素的影响,同一个字的模式变化很大。文章提出了一种西夏字笔划提取方法。

一种改进的指纹图像细化及特征提取算法

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)的关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率。通过介绍预处理过程中细化,以及细节特征提取等关键技术,提出一些改进算法和新的思想,以及基于细化图像的细节特征提取算法。

基于边缘细化的角点提取算法

图像的角点提取在计算机视觉领域中具有重要的应用价值。本文基于角点一定是边缘点且是两条边缘或多条边缘交点的这一几何特性,提出了一种基于边缘细化的角点提取算法。算法先用Canny算子提取图像的边缘,然后进行细化并填充边界线上的断点,再利用角点的几何特性来确定角点的位置。实验结果表明,这种算法提高了角点提取的正确率、定位精确、实用性强。

基于距离场细化的骨架提取算法

骨架保存了要处理对象的拓扑信息,是图像分析的重要研究内容之一.传统的骨架细化算法不能保证结果的准确性,而距离场的方法无法保证结果的连续性.为此提出一种快速有效的骨架提取算法,将经典的距离变换法和细化方法结合,克服二者之间存在的缺陷,实现算法的互补.经过大量实验验证,此方法能够得到连续、准确的骨架,可以很好地满足实际应用的需求.

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。

基于GF-1数据的三峡库区水体信息精细化提取

为实现江河类狭长型水体信息的精细化提取,利用GF-1卫星数据,采用支持向量机和目视解译相结合的方法对三峡库区及重庆市水体信息进行了精细化提取。使用总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、制图精度和用户精度等指标对库区水体信息粗提取结果进行验证分析。结果表明:4个试验区水体提取的总体分类精度均超过90%,除试验区4的Kappa系数为0.8841以外,其余试验区均超过0.9,提取精度较高。结合目视解译的方法,在粗提取结果的基础上对各问题进行精细化处理,得到精度高、完整性好的三峡库区以及重庆市水体信息数据,可为后续该区域的精细化遥感业务开展提供有效资料。

改进型骨骼细化算法提取冠状动脉中心线

目的运用全自动骨骼细化算法从CT图像中精确提取冠状动脉的中心线。方法分割CT图像中的冠状动脉区域,经三维重建得到完整的冠状动脉三维数据;利用骨骼细化算法提取该冠状动脉的中心线,引入Dijkstra最短路径算法提升提取精度。结果相比未移除分支的骨骼细化算法,重叠率提升2%,平均距离减少38.2%,平均运行时间0.48 s。结论改进型骨骼细化算法可有效提取冠状动脉中心线。

基于影像与GIS数据的现状建设用地精细化提取

利用POI、建筑物等基础地理信息数据,基于高分辨率的遥感影像,借助Arc Map软件平台,对重庆市长寿区的现状城市建设用地分类情况进行了精细化提取,用以辅助城乡规划实施管理和违法建设情况监管。

基于边缘细化的角点提取算法

基于边缘细化角点提取算法用Canny算子提取图像边缘,把边界细化为单象素并填充断点,保持边界连续,再利用角点几何特性对原始图像进行预处理,定义圆形模板,再通过扫描确定角点位置。用高斯平滑滤波器平滑图像,并采用一阶偏导的有限差分计算梯度幅值/方向。

融合分散自适应注意力机制的多尺度遥感影像建筑物实例细化提取

遥感影像建筑物准确、高效的自动提取方法有着广泛的用途。针对现有遥感影像建筑物提取方法难以兼顾不同大小的建筑物,导致小尺度建筑物不同程度上漏检及提取的建筑物轮廓边界模糊等问题,本文提出一种融合分散自适应注意力机制的多尺度遥感影像建筑物实例细化提取方法(MBRef-CNN)。首先采用融合分散自适应注意力机制的遥感影像多尺度特征提取网络(SA-FPN)学习多尺度建筑物的特征,然后利用区域候选网络(RPN)预测单个建筑物实例的目标框位置,最后使用边界细化网络(BndRN)迭代获取精确的建筑物掩膜。在WHU aerial imagery dataset数据集上,通过与现有主流方法进行对比试验表明,本文方法的建筑物掩膜提取精确度比其他表现优秀的主流分割算法更高,在多尺度的建筑物提取上表现出良好的综合性能,且在小尺度的建筑物提取上具有明显的精度优势。

指纹图像细化及特征点提取算法的研究

对改进的OPTA算法和指纹细节特征点提取算法进行了详细的研究,针对改进的OPTA算法产生的细化不全和毛刺较多的问题,提出了一种可变的消除模版和矫正消除模版;针对指纹细节特征点提取算法产生的大量伪特征点问题,提出了边缘信息判别法,有效地去除了边界伪特征点。实验证明,本文的方法简单快速,而且具有较高的准确率。

基于改进细化法的线激光中心提取方法

线激光条纹中心线提取的精度和速度是线激光三维测量技术的关键,针对现有的激光条纹中心提取方法在速度快和精度高之间的矛盾,提出一种改进细化法的线激光条纹中心线提取方法。首先对图像进行滤波操作,阈值分割,再基于改进的细化算法,对提取中心进行冗余去除和补线处理,实现了线激光条纹中心快速和高精度的提取。通过实验结果表明,相比灰度重心法,所提方法在精度上提高近1倍,相较于Steger算法,在运行速度上提高近15倍。因此,所提算法具有复杂度低,且具有提取速度和精度高的优点。