多粒度的GIS数据不确定性粗集表达--《测绘学报》2006年01期
多粒度的GIS数据不确定性粗集表达
【摘要】：粗集是一种处理地理信息不确定性和不精确性的新型数学工具,在揭示和表达多层次(或粒度)的空间知识方面具有较大优势。为此,从空间信息观测或表达的粒度角度来探讨空间数据所蕴含的不确定性。在此基础上,运用粗集理论中的一些基本概念和方法来系统地描述和表达空间目标位置数据、属性数据以及空间关系数据的不确定性,旨在建立一种多粒度的不确定性分析和表达方法。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：P208【正文快照】：
1引言空间目标的表达是GIS空间数据库理论中的关键问题之一[1]。传统的GIS认为用于描述和表达现实世界地理实体的空间数据是确定的、明确的,即被描述的对象的相关信息(如位置、属性和拓扑关系数据)是精确的[2]。然而,在GIS实际应用中,用户常常需要在描述地理实体的空间信息不
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京公网安备74号显微图像雾滴粒度测量方法及其应用--《福建农林大学》2005年硕士论文
显微图像雾滴粒度测量方法及其应用
【摘要】：在农机测试中,雾滴粒度大小是农业喷雾机械设备性能的一项重要指标。本文将数字图像处理和模式识别技术运用于显微雾滴微粒测量之中,尝试一种基于计算机图像识别的雾滴直径测量方法。由于雾滴数字化显微图像对比度差、光照不均匀、存在脏点及噪声等因素干扰的特征,很难从复杂的背景中提取雾滴准确区域。首先对处理图像进行平均和中值滤波平滑处理,利用中值滤波法消除图像随机噪声是图像噪声处理的最佳方法。利用雾滴显微图像的整体灰度分布信息,采用边缘检测算子对雾滴显微图像进行边缘锐化,检出雾滴边缘。雾滴图像的颗粒提取与测量关键是分割出雾滴与背景,生成二值图像,由于雾滴图像光照不均匀,用单一阈值无法兼顾亮区与暗区,本文提出了一种基于局部灰度特性快速最大熵动态阈值选择算法分割出雾滴微粒并提取雾滴轮廓。这种方法较好地区分目标物和背景,而且大大提高了二值化处理速度。最后本方法实现显微雾滴微粒的自动跟踪定量化测量,对雾滴尺寸精度的测量值为精确的数字结果。实测结果表明,该方法在实际测量中具有高效,准确,实用的特点。
【关键词】：
【学位授予单位】：福建农林大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2005【分类号】：TP274【目录】：
中文摘要6-7
英文摘要7-8
1 前言8-16
1.1 计算机视觉技术8-9
1.2 雾滴粒度测量的意义9-10
1.3 国内外雾滴测量方法的研究现状10-13
1.3.1 国内外雾滴测量方法类别简介10-12
1.3.2 各种测量方法的不足之处12-13
1.4 本课题研究的主要方向和基本内容13
1.5 本课题研究的关键问题13-14
1.6 数字图像识别和处理方面的研究现状14-16
2 软件系统设计16-19
2.1 系统开发环境16-17
2.1.1 硬件环境16
2.1.2 软件环境16-17
2.2 系统功能功能模块的设计17-19
3 使用VB读入雾滴颗粒显微图像19-21
3.1 数字图像的文件格式19-20
3.2 图像数据的读入20-21
4 雾滴显微图图像处理与识别的具体功能模块的设计21-46
4.1 显微图像预处理21-24
4.1.1 亮度调整21-22
4.1.2 对比度调整22-24
4.2 雾滴显微图图像锐化与边缘检测24-29
4.2.1 图像边缘检测数学基础24-27
4.2.2 高斯-拉普拉斯算子27-29
4.3 图像滤波去噪处理29-32
4.3.1 平均值滤波29-30
4.3.2 中值滤波30-32
4.4 雾滴显微图像的图像分割与雾滴的提取32-41
4.4.1 彩色图像分割的基本方法32-34
4.4.2 图像阈值的计算34-41
4.5 雾滴颗粒显微图像目标轮廓的圆形识别与修正41-46
4.5.1 图像目标的识别41
4.5.2 图像中的区域41-44
4.5.3 边缘线的拟合44-46
5 雾滴显微图像粒度测量与标定46-54
5.1 雾滴显微图像粒度测量47-53
5.1.1 图像目标物体的标识47-49
5.1.2 二值图像区域标记49-51
5.1.3 二值图像的区域面积测量51-53
5.2 长度标定53-54
6 数据库系统设计54-56
6.1 VB访问数据库的方案的选择54
6.2 数据库功能的VB实现54-55
6.3 数据库文件(记录)格式的设计55-56
6.3 输出模块56
7 显微雾滴粒度的测量工具与硬件56-59
7.1 系统组成及原理56-57
7.2 检测系统硬件的研究57
7.3 系统显微镜57-59
7.3.1 系统显微镜的硬件系统构成57
7.3.2 系统显微镜所配置的数码相机57-58
7.3.3 控制器58
7.3.4 数码图像拍摄/存贮程序58-59
8 雾滴测量方法与数据分析59-63
8.1 测量方法59-61
8.1.1 雾滴采集与图像获取方法59
8.1.2 取样装置的标定59-61
8.2 雾滴测量数据分析61-63
8.2.1 转盘式离心喷头喷雾器61
8.2.2 数据分析61-63
9 总结与讨论63-65
9.1 结论63-64
9.2 计算机视觉对微观数字图像处理技术发展趋势64-65
参考文献70-73
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朱思铭教授
寄生虫病是影响人类健康的重要疾病之一，而病原体 虫卵 检测是诊断寄
生虫病的最常用和最可靠的方法，但是目前这项工作仍然只能靠有经验的专家用
肉眼完成，这就严重影响了寄生虫病的诊断和治疗。
本文在研究国内外在病原体 虫卵 图像的自动检测中使用的方法和技术的
基础上，对虫卵图像进行了压缩、分割和旋转预处理；对经过预处理的虫卵图像
在小波分解系数、熵、能量、形态和颜色方面进行特征提取，并对特征进行了降
维和优化；设计了最小距离分类器、BPj 00经网络分类器和概率神经网络分类器，
并对实验数据进行了比较分析。
本文采用优化后的特征，对血吸虫等九种寄生虫卵图像进行自动识别，在每
种虫卵80个训练样本的情况下，取得了平均正确识别率为99．23％的较好结果。
关键词：寄生虫卵，图像识别，小波分析，神经网络
Recognition
ofParasite
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基于显微数字摄影和颗粒图像识别技术的精铸耐火粉料的粒度粒形检测方法研究
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