基于粗糙集与小波反锐化掩模的图像增强

为了有效去除图像中的干扰噪音,改善模糊不清晰的有用边缘细节信息,提高图像的层次感和清晰度,提出将粗糙集和小波反锐化掩模相结合的方法来实现图像增强.运用粗糙集中的近似及等价属性关系将知识化后的图像划分成不同的区域,再根据估计好的阈值进行数据约简,实现有效去除噪音.运用小波反锐化掩模法对图像的轮廓及细节信息进行增强处理,完成图像的最终增强.实验结果表明,不论在主观的视觉效果上,还是客观的噪音均方误差,该方法的处理结果都是较为理想的.     

基于深度多分支特征融合网络的光学遥感场景分类

针对遥感图像背景复杂且存在某场景图像中关键物体小且尺度变化较大,需提升模型表征能力来准确辨别各类场景的问题,提出了一种深度多分支特征融合网络的方法进行遥感图像场景分类.利用多分支网络结构提取高、中、低三个层次的特征信息,将三个层次的特征进行基于拆分-融合-聚合的分组融合,最后为了关注难辨别样本和标签位置损失,提出一种损失函数.试验结果证明,本文所提出的方法对于提高分类准确率十分有效,在UCM、AID和OPTIMAL三个数据集上的准确率超过其他算法.在数据集UCM上80%样本训练,准确率达到了99.29%,与ARCNet-VGG16算法相比分类准确率提高了1.35%.在数据集AID上50%样本训练,准确率达到了95.56%,与Two-Stream算法相比提高了0.98%.在数据集OPTIMAL上80%样本训练,准确率达到95.43%,与ARCNet-VGG16算法相比提升2.73%.     

基于非线性加权最优模糊聚类的彩色图像增强

根据人眼对色彩的感知特性,提出HSV色彩空间上的一种非线性加权最优模糊聚类的彩色图像增强算法.将原始图像从RGB空间转换到HSV色彩空间,提取H、S、V三分量,对其中的亮度分量V进行非线性最优模糊聚类增强处理,将合成后的HSV图像转回到RGB空间,完成彩色图像的增强处理.实验结果表明,该算法能避免色彩失真,改善图像的色彩辨识性,提高了景物信息的清晰度.     

基于混沌Logistic和Arnold二次加密的图像水印算法研究

针对图像水印在不可见性和鲁棒性方面很难同时满足的问题。提出一种基于混沌对原始水印图像进行双重加密的方法,使水印信息具有双重的保密性;根据人眼视觉系统将不同强度的水印分量自适应地嵌入到DCT的中频系数中,使嵌有水印的图像具有良好的视觉不可见性。实验表明,该算法在水印自身的安全性和相关性,系统的鲁棒性方面相对于其它算法都有很大的提高。     

石墨炉原子吸收光谱法测定水处理剂中微量铅和镉

本文研究了石墨炉原子吸收光谱法测定水处理剂聚合氯化铝中铅、镉含量的适宜条件。用氘灯校正背景 ,磷酸二氢铵做基体改进剂 ,省去了冗长的前处理过程。在测定条件下 ,铅的检测限为 0 .6 5μg· L- 1 ,线性范围 0～ 5 0 μg·L- 1 ;镉的检测限为 0 .12 μg· L- 1 ,线性范围 0～ 2 0 μg·L- 1 ;回收率在 90 %～ 110 %之间。本方法具有准确、快速、简便之优点 ,用于实验样品的测定 ,结果令人满意。