外源性加硒法增加枣中硒含量的研究

以不同深度硒溶液对枣树进行不同次数的叶面喷施,得到了不同硒含量的枣样品,用荧光光度法测定了样品中硒的含量。结果表明,与对照组相比,用外源性加硒法可明显提高枣中硒的含量;并且可通过调节喷施液浓度和喷施次数,得到硒含量适宜的成熟小枣。     

一种基于复小波域的SAR图像相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特性.对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息.本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息.与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满意的视觉效果.     

偏好约束锥DEA模型在工业企业创新效率评价中的应用

为解决工业企业创新活动中的创新效率评价方法不能同时兼顾定量与定性分析的问题,结合现有的创新效率评价的方法,以及评价中既要依赖客观数据又要反映决策者偏好的评价准则特点,构建了带有偏好锥的DEA模型,并建立了相应的创新效率投入产出指标体系.利用该模型和体系对创新效率评价方法进行了研究,最后以重庆市2007年工业企业创新统计数据为依据,对8个不同类型企业的创新效率进行了评价.研究表明:该方法能反映决策者的偏好,解决了定量与定性分析相结合的问题.     

基于Brushlet复特征的纹理分类

Brushlet是一种新的图像方向信息分析工具,其能量特征已被应用于纹理分割、分类以及去噪等领域。该文利用Brushlet变换为复函数这一特性,提取其能量及相位信息作为纹理分类特征。通过对Brodatz纹理图像库中均匀、非均匀以及全部图像进行分类实验,较之单一能量特征的分类方法,Brushlet复特征取得了更好的分类性能。     

基于非下采样Contourlet变换的图像融合

摘 要： 本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合新方法。与Contourlet变换相比，非下采样Contourlet变换不仅具有多尺度、多方向特性，同时还具备平移不变性。利用这一性质及融合规则的合理设计，该方法一方面继承了Contourlet变换对方向信息融合的优点，同时有效地去除了Contour变换中出现的吉布斯现象。对多幅图像的融合实验表明，无论在视觉质量还是客观指标上，该方法均优于Contourlet变换以及现有的小波，非下采样小波等方法。实验结果证实了本文方法的有效性。     

基于图像特征的易损水印技术

该文在 Yeung-Mintzer(1997)的方法基础上提出了一种新颖的易损水印技术。为解决原算法存在的安全问题,提出利用基于图像特征的混沌密钥控制易损水印的嵌入。理论分析和实验结果证明该算法可以有效地抵制由原算法所产生的攻击问题。由于水印在空域逐个像素地进行嵌入,所提出的算法具有良好的局部修改检测性能。     

基于自适应频带选择的数字水印技术

如何选择水印的隐藏区域是水印算法中的关键问题。该文提出了一种自适应DCT域水印算法,利用了人眼视觉系统(HVS)和图像局部特性自适应地选择水印隐藏区域,有效地实现了水印的稳定性和不可见性的折衷。与其它水印算法比较,该文提出的自适应算法适合于具有不同总体特性和局部特性的图像。实验结果表明该算法具有很好的感知质量,水印稳健性好,可以抵制各种图像处理操作诸如加性白噪声(AWGN),JPEG压缩以及裁剪,中值滤波,缩放等。     

一种解决版权问题的数字水印方案

大部分水印技术侧重于水印的不可见性和稳健性,而版权保护问题并未得到真正解决。该文提出的数字水印方案可以有效地解决这一问题。通过一种新颖的水印构造方法,有效地消除了在解决版权问题中对使用原始图像的限制。盲与非盲水印检测时水印的不可见性和稳健性均得到很大提高。实验结果证明该数字水印方案对于版权攻击是有效的,对各种失真都具有较强的稳健性。     

一种新的标识符水印算法

大部分水印算法都是用一个伪随机序列作为水印,检测时根据序列的相关性来判断水印的存在与否。该文提出了一种新的标识符(ID)水印算法,具有误码纠错,水印高度冗余和自适应水印恢复三个特点。实验结果证明了该算法的有效性和可行性。     

基于非下采样Contourlet变换和双变量模型的图像去噪

在研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上,该文将二者结合起来,提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时,充分挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性,并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明,与当前一些典型的去噪算法相比,该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。