简介：作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波（anisotropicdiffusionfilter,ADF）被广泛应用于磁共振成像（magneticresonanceimage,MRI）图像的预处理中,且对MRI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,而且还在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数t、扩散阈值k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比（peaksignal-to-noiseratio,PSNR）、结构相似性指数（structuralsimilarityindexmetric,SSIM）、均方差（meansquarederror,MSE）三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.

简介：提出了一种参数自适应的图像超分辨率重建方法.在基于稀疏表示的图像超分辨率重建的经典算法模型框架下,正则化参数可以根据每个图像补丁本身情况自适应地确定,从而克服了人为选择参数且所有补丁参数需一致的缺点,因此使图像重建效果得到提升.实验结果表明,我们所提方法在不同尺寸扩大因子和噪声环境下都优于人工确定参数的情形,三种评价指标均表明所提方法是有效的.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

简介：为了避免成像物体在核磁共振成像（magneticresonanceimaging,MRI）系统实际操作中的旋转难题,现提出一种基于径向基函数（radialbasisfunction,RBF）神经网络和微分进化（differentialevolution,DE）思想的磁共振电阻抗成像（magneticresonanceelectricalimpedancetomography,MREIT）算法.该算法只利用单方向磁感应强度,首先RBF神经网络对肺部仿真模型可行域电阻值和仿真计算磁场强度与真实电磁场强度之间的不匹配目标函数建立非线性模型,其次用微分进化算法寻找最优解.通过在二维、三维肺部仿真模型的仿真实验研究.结果表明,该算法在允许的误差范围内可以有效地对病变的肺部组织进行阻抗图像重构,统计结果与基于微分进化思想的MREIT算法相比,明显缩短了计算复杂度与计算时间.

简介：为了提高内衬套的检测速度和精度,保证内衬套的使用寿命,提出结合图像处理技术实现内衬套表面缺陷的自动检测.通过采用CMOS相机在近红外背光源暗域照明环境中获取图像并进行处理,实现对内衬套的毛刺及擦痕的自动检测.本检测系统主要通过图像形态学滤波和GrabGut图像分割算法分别实现对内衬套表面毛刺和擦痕的检测,通过轮廓拟合提取检测毛刺和擦痕的图像,从而实现对内衬套的表面缺陷检测.实验表明,所提出的内衬套表面缺陷的自动检测方法具有高效、准确的优点,且该系统运行稳定,因而具有推广价值.

简介：微分进化算法主要有三个随机参数：种群大小（NP）,缩放因子（F）,交叉因数（CR）.这些参数的取值对EIT图像重建效果的好坏起着重要的作用.但当前微分进化算法参数选择具有随机性,大多数的参数研究是通过标准测试函数进行,没有具体到特定的领域.针对这些问题,文章以头部EIT图像重建为例,在给定目标函数和终止条件的基础上,通过大量的仿真实验,分析了各个参数对图像重构结果的影响,并给出了这些参数的合理选取区间,从而为微分进化算法在EIT图像重建中的应用提供了有效的依据.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：将实时快速图像处理技术引入射流浓度场检测领域,结合自主研发的浓度场扩散试验装置,设计了一套以DM8148为图像处理核心,CCS5.5.0和Matlab为软件平台的射流浓度场检测系统.在实验水槽射流扩散实验中,CMOS相机采集示踪物质浓度扩散的一系列瞬时图像,并提取示踪物质扩散区域,通过图像处理算法使示踪剂的扩散图像以等浓度线图形式显示,实现流场浓度分布可视化.实验表明,本系统对污染物扩散规律研究及水环境质量评价均有借鉴意义,同时也表明本系统在水体污染物浓度场测量中具有一定的可行性.

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：本文针对现行行业标准HG/T3587-1999高纯钛酸钡中钛酸钡含量的测定方法中试剂用量不明确、EDTA用量大且效果较差、分析准确度较低、操作重现性较差等问题,通过控制pH值将钛水解与钡分离,消除钛对钡测定的干扰进行了改进,建立的钛酸钡含量的测定方法简单、操作稳定,检测结果准确,成本低。可作为高钛、高钡样品中钡测定方法的推广或借鉴,补充和完善了现行行标HG/T3587-1999电子工业用高纯钛酸钡中钛酸钡含量的测定方法。

简介：神经毒气是化学战武库中的主要成员,已经在实际战争中得到使用。例如,在两伊战争及伊拉克与反叛的库尔德少数民族的战斗中,就使用了神经毒气塔崩(Tabun)。近年来,一种称为沙林(Sarin)的神经毒气被用来对付手无寸铁的广大民众,在松本和东京引起严重的人员伤亡事件。这是首次在非战争状态下被恐怖分子利用的化学武器。有关神经毒气方面的信息不多,广大民众对此均感生疏,象本文这样系统地介绍神经毒气的文章将对公众有所帮助。本文将首先对有毒气体作一简单介绍,然后叙述神经毒气的各有关方面,包括神经毒气的化学结构,制造原理,毒性机理,中毒治疗,检测方法及去污技术等有关内容。

简介：本文根据《水质监测》（第四版）等资料提供的操作方法，对水样预处理、不同的提取时间等几方面提出了自己试验中的心得体会，采用三色分光法来计算水中叶绿素a的含量。并就质控措施提出建议。

简介：本文着重摸索并分析了水中测定耗氧量的方法和影响测定结果准确性的因素。通过大量的实验发现：加热时间是影响样品测定结果准确度的重要因素。

简介：本文综述了硒元素在食品中的存在形态和检测方法,并对食品中硒形态检测进行展望。

简介：主要叙述了有关食品中菌落测定的相关标准、方法、适用范围、区别以及其中存在的一些问题，提出了解决办法．从而为从事食品微生物检测提供一些参考。

简介：该文介绍如何用数理统计方法判定检测下限.

简介：针对目前圆形煤场煤堆测量效率差、测量精度低等不足,提出了一种应用于圆形煤场煤堆体积快速测量的系统.该系统利用多线结构光扫描得到煤堆的几何信息,通过提取算法得到待测物的三维点云数据,利用点云计算待测煤堆的体积.文中利用条纹中心算法提取出三维坐标信息,并针对圆形煤场的几何特征提出煤堆提取算法来消除扫描时墙体点云带来的影响;在得到纯净的煤堆点云数据后利用Delaunay三角剖分对煤堆点云进行三角可视化重构,并利用累加法完成煤堆体积计算.实验表明,利用本文提出的多线结构光测量系统可在500ms内对体积为1000cm^3的圆形沙堆模型完成点云重构和体积计算,相对误差可缩小至0.17%且重复误差仅为0.17%.

简介：本文研究和讨论了用碱性过硫酸钾紫外分光光度法测定水中总氮的过程中，实验用水的选择，以及通过减少消解液的碱性方法改进的可行性等方面。并对分析测试中需要重点注意的环节进行了探讨与分析。

简介：在乙酰丙酮和乙酸铵混合液中,甲醛与乙酰丙酮反应生成二乙酰基二氢卢剔啶,在波长为412nm时,测其吸光度,然后计算其含量.干燥器法采用蒸馏水为吸收液,而穿孔萃取法用甲苯为萃取液,甲苯溶液为有机溶液,又有很强的毒性,所以干燥器法测定板材中的甲醛更有利于环境保护.