分形方法在SAR图像分割中的应用

SAR图像中人造地物和自然地貌很容易在某些特征上出现类似,使得利用传统方法提取的特征进行分割往往不可靠.相比自然地貌,人造地物显得比较规则,SAR图像的这一特点使得基于分形特征的分割算法成为可能.基于数学形态学理论提出了一个变结构元素的形态学分形维数估计方法,对复杂SAR图像进行分割.实验结果表明,该方法计算量小,可充分利用SAR图像的纹理信息.     

生物转化L-脯氨酸生成反式-4-羟基-L-脯氨酸的定量分析方法

以芴甲氧羰酰氯(FMOC-Cl)为柱前衍生剂,四硼酸钠为缓冲溶液,建立了一种柱前衍生反相高效液相色谱(RP-HPLC)测定微生物转化L-脯氨酸生成反式-4-羟基-L-脯氨酸的定量分析方法。优化了衍生反应条件,当衍生反应体系中水和乙腈的比例为66∶34,p H值为9.9时衍生效果最佳。采用Agilent Extend C-18柱进行分离,以0.1%三氟乙酸水溶液和乙腈作为流动相,梯度洗脱,检测波长263 nm。L-脯氨酸和反式-4-羟基-L-脯氨酸均在0.01~5.00 mg/m L范围内线性关系良好,相关系数均大于0.999,检出限为5.00~7.00 ng/L,不同浓度下的平均回收率分别为98.9%~102%和97.9%~100%。该方法重现性好,精密度高,为定量分析微生物发酵液中的L-脯氨酸和反式-4-羟基-L-脯氨酸提供了有效方法。     

氯酚红-蛋白体系的共振光散射法定量测定蛋白质

研究了酸性染料氯酚红与蛋白质的结合反应。在pH为4.00的邻苯二甲酸氢钾缓冲介质中,氯酚红与蛋白质通过分子间作用力形成复合物。使最大波长约为340nm的共振光散射光谱得到加强。基于这一现象可以测定低至0.020mg·L~(-1)的血清白蛋白,工作曲线在0～0.75mg·L~(-1)范围内呈线性关系。此方法的稳定性好,灵敏度高,用于人血清试样中总蛋白的测定,与常用的双缩脲法基本一致,且灵敏度高。     

一种基于二维最大熵的SAR图像自适应阈值分割算法

MSTAR目标图像分割是研究SAR图像分割的重要内容,基于最大熵原理,利用二维直方图设计适应度函数,借助遗传算法实现自适应阈值选取,以确定每个像素点的归属,经实际图像测试,对于含噪SAR图像中目标、背景和阴影的分割具有很好的效果,抑噪功能强.     

基于神经网络的图像识别方法研究

图像识别涉及大量的信息运算,要求处理速度快、识别精度高,神经网络的实时性和容错性要符合图像识别的要求。利用改进的BP神经网络算法对旋转畸变图像进行了定位和识别,改进算法将附加动量项与自适应学习速率相结合,有效地抑制了网络陷入局部极小点,提高了网络的训练速度。结果表明,基于神经网络的图像识别方法是有效的、可行的。     

基于多传感器融合的无人机自主避障方法

针对无人机利用单一传感器进行避障时存在准确度低、信息缺失等问题,提出了一种基于多传感器融合的无人机自主避障方法。通过改进的贝叶斯融合算法将二维激光雷达与深度相机获取的点云信息进行融合,以弥补二维激光雷达无法检测的区域。同时,利用融合点云生成八叉树地图,并根据不断更新的地图信息对无人机进行实时航迹重规划,实现无人机在未知环境中的自主避障。实验结果表明,所研究方法不仅提高了无人机感知周围环境的准确度,融合点云的均方根误差小于0.06 m,还具有良好的避障效果,无人机与障碍物的距离均大于0.5 m,保证了其在未知环境中的安全飞行。     

一种基于多重分形的SAR图像边缘检测方法

分形维数只能刻画那些具有理想的自相似性的分形体,现实中的许多纹理并不满足这一条件,因此单一的分形维数并不足以描述和刻画SAR图像的纹理,多重分形维数更适合于描述图像的纹理.通过计算原始SAR图像离散点数据的奇异性指数,然后对应每一点奇异性指数计算全局多重分形奇异谱,根据判决准则区分边缘和纹理可以实现SAR图像的边缘检测,实验结果表明,基于多重分形特征的边缘检测算法能够检测到许多局部细节,同时又避免出现不重要的细节,突出了主要的边缘信息,很好地区分出SAR图像的纹理和边缘.     

酸性品红共振光散射法测定蛋白质

本文研究了酸性品红 (FA)与蛋白质相互作用所引起的共振光散射 (RLS)光谱 ,在pH 1 88～ 4 4 8范围内 ,加入蛋白质导致酸性品红 (FA)共振光散射增强 ,在 340nm处 ,存在一共振光散射增强峰 ,其散射光强度增加值与蛋白质的浓度呈线性关系 ,据此建立了一种测定蛋白质的共振散射法。方法的线性范围为 0～ 2 5mg·L- 1 ,检出限 0 0 2 3mg·L- 1 。该方法用于人尿样和血样的测定 ,与医院提供结果相符 ,且具有更高的灵敏度。