均匀遍历纹理寻址的水面散射图像去雾算法

提出一种基于均匀遍历纹理寻址的水面散射图像去雾算法,构建水面大气散射物理模型,把图像分成天空区域、海面区域和海天交界线区域等三个区域,对海天交界线是海面和天空区域的交界线进行提取,采用Canny边缘检测和Hough直线检测相结合,得到图像的边缘提取结果。采用均匀遍历纹理寻址的方法,计算各直线段的长度找出最长的线段就是海天线,实现对图像场景的恢复,实现图像去雾清晰化处理。仿真结果表明,该算法去雾效果较好,对于海面浓雾的去雾处理效果明显。研究成果将在复杂天气下成像目标识别等领域具有很好的工程应用价值。     

基于灰度共生矩阵的烟雾图像纹理分析

烟雾的准确检测,对于火灾的实时检测和预警具有重要的作用。为克服火灾燃烧时烟雾在浓度低、离监控地远、同时受风速等因素干扰情况下,提出一种基于灰度共生矩阵的视频烟雾检测方法。该方法首先利用背景差方法提取运动区域,对运动区域进行分块处理以获取局部信息;然后利用灰度共生矩阵提取每块的纹理特征;最后利用这些烟雾纹理特征（能量、熵、相关性）进行训练获取其内在关系,最终实现烟雾图像提取。实验表明灰度共生矩阵纹理特征在颜色相似的动目标干扰下表现出较好的属性特征,相关试验数据和对比结果表明这种纹理特征对于烟雾的检测是有效的。     

网络面偏移量递阶控制草地视景生成仿真

传统方法中采用二维层状纹理绘制方法生成草地动态视景,当草地出现层阶地势是草地视景的边界接缝处理不够理想,轮廓区域出现视觉的跳变。引入竖直纹理切片,对草地的视景生成进行优化,提出一种基于网络面偏移量递阶控制模型的草地视景生成算法,首先进行草地三维体纹理构造,采用高斯核平滑处理算法处理草叶数据,在草地动态模拟中,设计网络面偏移量递阶控制算法,根据草叶弯曲程度和地势平坦程度而自动进行网络面的层数调整的动态非均匀层递阶控制,消除视觉跳变现象。基于GPU可编程功能,实现不同大规模地形下风场作用下的草地动态视景生成模拟仿真。仿真实验表明,采用该方法进行草地动态实时模拟,能真实动态地模拟风力等作用下草地起伏视景,绘制执行效率和生动逼真性都优越于传统方法。     

基于内容的图像检索系统比较和分析

指出基于内容图像检索的优势;比较分析了多代理平台、CIRES、Chabot和SIMPLicity4个典型的基于内容图像检索系统,总结了它们的结构、功能、主要贡献及应用领域等,并针对语义鸿沟、检索特征单一、相互之间难以互访3个方面的问题．提出了应对措施。     

分数阶微积分在图像处理中的应用

为了增强图像边缘和纹理以及去除图像噪声,讨论分数阶微积分算子频域特性,提出新型的分数阶微积分算子模板和算法。考虑边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,利用3×3模板,在分数阶微分增强时,取中心点4个方向最大值为增强值;在分数阶积分去噪时,将图像分别在8个方向卷积,按照在8个方向卷积结果总和中所占的比例大小进行线性加权,从而得到去噪后的图像。实验结果表明,提出的分数阶微积分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息以及去除图像噪声,并且视觉效果明显。     

自然数码立方和映射数列的研究

证明了图(N，T)中有且仅有9个圈，并给出了对任意自然数n 0，存在自然数k0，当k≥k0时，T k(n 0) 进入相应圈的充要条件。     

一种局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法

在局部二进制模型和多分辨率分析的基础上,提出一种基于局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法。对纹理图像采用局部圆形邻域作为局部模板进行局部频率变换,对各频段图像实现多分辨率分析,提取多尺度下的特征向量,结合SVM算法进行分类实验。结果证明,该方法在继承了LBP对光照因素具有的稳定性的同时,具有旋转不变性特征;利用NSCT在多尺度下进行的纹理特征提取也满足尺度不变性的需要,与其他方法相比提高了分类准确率。     

爱与恨的魔方——福克纳的思想情结探析

福克纳是美国20世纪最重要的作家之一,他笔下的约克纳帕塔法县与杰弗生镇就像是他自己手中的一块魔方,虽然他想呈现出人性中最为美好的一面,可是又无法屏蔽人性中邪恶的凸现,福克纳试图在自己的创作中找到一个平衡点,即通过批判美国南方社会中的神话过去、种族压迫、禁锢人性的妇道观和清教主义等种种弊端,唤醒人们的良知。福克纳始终相信爱的暖流一定会打破恨的寒冰,美国南方这片情感的孤寂荒原终将蜕变为能够诠释人类美好愿望的伊甸园。     

三维激光打标机的纹理映射技术研究

在分析国内外任意三维曲面激光打标现状的基础上,通过介绍基于三维激光振镜系统自动变焦原理和面向三维激光打标加工的三维纹理数学模型的生成过程,研究了产品三维stl面展开的纹理映射算法,实现了产品三维曲面无尺寸变形和形状扭曲的激光打标方法。     

Delineation of Deep Convective Clouds from GMS/IR Image Using Texture Feature Analysis Method

Monitoring the development and evolution of a deep convec-tive system from gcostationary satellite imagery is very important tonowcasting and heavy rainfall estimation.Using combined infrared andvisible imagery to analyse convective clouds is feasible and effective,but unfortunately,visible satellite data are not available at night.Inthis paper,a method of fuzzy clustering scheme based on texture featureanalysis has been put forward to distinguish the deep convective cloudsfrom cirrus and stratiform by use of GMS/IR image.Results from usingonly IR data and using both IR and VIS data are compared and discus-Sed.