一种加入标志识别的图像拼接技术

图像拼接过程中,由于两张图片曝光度和拍摄角度不同,对应匹配区域无法正确识别,进而导致图像融合失败或者融合时间过长。针对此问题,利用高斯滤波对图像平滑处理,起到减少图像噪声的作用。此时,处理后的图像就不会因为曝光度等拍摄问题导致特征点配准出现误差。此外,针对有明显相同特征区域的两副图像,提出要标志共有区域,并以此为中心通过距离和角度的关系进行迭代,去除基于尺度不变特征变换(SIFT)算法提取的两副图像不匹配的特征点,进而减少后续匹配时间和提高图像拼接成功率。实验结果表明该算法的可行性。

超临界流体萃取天然产物的多级全混流模型

文章基于超临界流体萃取天然产物的柱塞流模型,推导出了通用性强且易求解的多级全混流模型,确定全混层数n、分配系数Γ和特征萃取时间Θ为影响萃取过程的三个主要参数。通过对模型的数值求解结果及参数敏感性分析表明,在文章参数选择范围内,即Γ>0.004、Θ>0.5的范围内,柱塞流模型可以近似地由n=10的多级全混流模型代替。