时间：2023-03-21 17:03:27
导语：在图像分析论文的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
聚丙烯纤维是一种新型的混凝土增强纤维,被称为混凝土的“次要增强筋”,适用于路面桥面、衬里护壁、地坪等工程部位,近几年在我国市政、公路和建筑工程中已有较多应用。从1997年至今,仅在天津市道路和桥面工程中,聚丙烯纤维混凝土的用量已达到10多万m2,聚丙烯纤维的总用量近20吨,绝大部分工程应用效果良好。
由于掺入聚丙烯纤维改善了混凝土的品质,使混凝土的综合使用性能得到提高。美国联邦公路战略计划(SHRP)通过大量试验研究和工程经验总结后认为,可将聚丙烯纤维等有机纤维增强混凝土当作路面高性能混凝土的一种〔1〕。但作者通过和施工、设计人员的现场交流,发现一些工程技术人员对聚丙烯纤维在混凝土中的效应认识不足,认为聚丙烯纤维的功能仅是阻止混凝土发生塑裂,而对硬化混凝土的性能无积极作用;或者将聚丙烯纤维和钢纤维的增强效果进行对比,以掺入纤维对混凝土抗折(抗拉)强度的提高程度作为评价标准。经分析后认为,有关人员对聚丙烯纤维功能认识上的片面性,主要源于现行混凝土试验评价方法的局限性和长期形成的以硬化混凝土静载强度为目标的思维定势。本文就有关问题进行讨论,并阐述作者的看法。
2聚丙烯纤维的阻裂效应
同常用的钢纤维相比,聚丙烯纤维的特点是细度高(当量直径0.02～0.1mm)、数量多(常用的0.9kg/m3的掺量充分分散可获得700～3000万根纤维单丝)、在混凝土中的纤维间距小。上述特点使聚丙烯纤维能有效限制早期(塑性期和硬化初期)混凝土由于离析、泌水、收缩等因素形成的原生裂隙的发生和发展,减小原生裂隙的数量和尺度。而原生裂隙通常是混凝土破坏或性能劣化的起源。从此角度理解,可认为聚丙烯纤维的上述阻裂效应的意义,不仅在于有效地阻止了早期混凝土塑性裂缝的发生和发展,其意义更在于通过提高材料介质的连续性,能使硬化后混凝土的性能得到显著改善。对于路面和桥面混凝土,由于所承受的弯拉荷载和反复冲击荷载,对混凝土内原生裂隙数量和尺度的敏感性较高,原生裂隙在数量和尺度上的减小对提高其使用性能是非常有利的。
存在的问题是:①聚丙烯纤维的阻裂效应得以发挥的必要条件,是混凝土在硬化早期同时处于变形受限和失水收缩的状态,而这样的条件室内或现场制作的小试件并不具备。这种差异实际上体现了用小试件评定实际结构物中混凝土强度或耐久性的不足之处,对聚丙烯纤维混凝土这种倾向性更为明显,其结果造成了对聚丙烯纤维在混凝土中作用的低估。②聚丙烯纤维的阻裂效应尚很难通过试验进行定量的评价。虽然有关人员模拟现场条件制作了各种试验装置,进行聚丙烯纤维阻裂效应的研究,但受各种偶然因素的作用,试验结果的再现性不佳。以上因素造成了对聚丙烯纤维使用效果的低估和认识上的模糊。
在混凝土中掺入纤维材料最初的目的,就是针对因混凝土抗拉强度不足造成的易裂问题,纤维在混凝土中的阻裂效应实际上正是提高了混凝土抗拉强度的表现。但不同品种纤维因弹性模量、抗拉强度、长径比、掺量等不同,在混凝土中阻裂效应的作用机理和效果也不相同。钢纤维的阻裂效应体现在阻止硬化混凝土破坏时的裂缝扩展上,是通过使硬化混凝土在裂后仍能保持一定的抗拉强度实现的,阻裂效应作用的结果是提高了硬化混凝土的变形能力,使混凝土基材在破坏后仍保持一定的延性(假延性),因此,钢纤维的阻裂能力和纤维弹性模量、界面粘结强度和自身的抗拉强度有关。而聚丙烯纤维的阻裂效应主要体现在消除或减轻了早期混凝土中原生裂隙的发生和发展,简单的理解可认为,是通过聚丙烯纤维提高了早期混凝土的抗拉强度实现的,进一步分析结果是,聚丙烯纤维钝化了原生裂隙尖端的应力集中,使介质内的应力场更加连续和均匀所至。由于早期混凝土自身的抗拉强度很低,因此,聚丙烯纤维的阻裂能力和纤维的抗拉强度、弹性模量等指标并不明显相关,而随纤维细度的增大、混凝土中纤维间距的减小而增强。
通过以上分析可见,聚丙烯纤维和钢纤维的阻裂效应不可相互替代,因分别改善了不同时期混凝土的性能。对于路面桥面混凝土,钢纤维在混凝土裂后方能发挥的阻裂效应并无实际的意义,而混凝土在早期易发生塑性开裂的性能缺陷,却可通过掺入聚丙烯纤维加以解决或改善。
3聚丙烯纤维对混凝土强度的影响
聚丙烯纤维的弹性模量低(约为混凝土的1/10)、具有一定的增稠作用和弱界面效应,都是对混凝土强度不利的因素,但由于聚丙烯纤维在混凝土中常用的体积掺量很低,以上不利因素对混凝土强度的影响并不显著。许多试件的测试结果也表明,掺入聚丙烯纤维对混凝土的强度无显著影响或使混凝土的强度稍有降低。一些习惯于以试件的抗压或抗折强度判定材料性能水平的工程技术人员由此得出的结论是:聚丙烯纤维虽能阻止早期混凝土发生塑性开裂,但对硬化混凝土无增强作用。
以上认识是广泛存在的,其片面性在于:①小试件强度并不能代表实际结构物中混凝土的强度,当混凝土中掺入聚丙烯纤维后这种倾向性可能更加显著,因为小试件测试结果不能展示聚丙烯纤维阻裂效应带来的好处。②路面桥面混凝土主要承受车辆反复冲击造成的疲劳作用,因此,抗动荷载能力的强弱更接近真实的材料使用性能水平,而小试件抗压或抗折强度则是在试验机加载速率下测得的准静载强度。有关试验结果表明〔2〕:虽然掺入聚丙烯纤维对混凝土的准静载强度无显著影响,却能使混凝土的抗冲击能力和抗疲劳能力显著提高。
纤维对混凝土强度的影响程度和纤维在混凝土中的体积率有关,由于价格和工艺等原因,常用的纤维掺量一般较低(体积率一般不大于2%),且纤维处于三维乱向分布的状态,增强的效率很低,因此,正常情况下纤维均不能使混凝土裂前的抗拉强度有明显提高。混凝土基体裂后,可通过纤维继续承担荷载。当钢纤维掺量达到一定水平时,纤维能在混凝土裂后承担超过混凝土裂前的荷载水平,表现为提高了混凝土的极限抗拉强度。而在进行抗折强度测试时,由于混凝土在裂后通过纤维保持了一定的抗拉能力,使受试小梁的中性轴得以提高,混凝土的抗折强度由此得以较大幅度的增长。通常测试的结果是,钢纤维对混凝土抗折强度的提高幅度高于抗拉强度。聚丙烯纤维常用的体积掺量比钢纤维要低得多(9kg/m3的掺量相当于体积率011%),这样的掺量对混凝土裂前、裂后的强度和破坏形态几乎无影响,且由于聚丙烯纤维自身的弹性模量较低,即使通过提高纤维掺量使混凝土裂后保持一定的抗拉强度,但过大的变形也使其实用的意义很小,因此,通常不采用高掺量聚丙烯纤维来提高混凝土抗拉(抗折)强度的作法。由于路面桥面混凝土的刚度要求,事实上无论何种纤维对混凝土裂后强度的提高作用对此类工程均无实际的意义。
由以上分析得出的结论是:对路面桥面混凝土,通常情况下,纤维对混凝土静载或准静载强度的影响作用,不会对实际的使用性能造成明显影响。而大量工程实践证实的纤维混凝土优良的使用效果,实际上是纤维提高了混凝土的抗冲击、抗疲劳能力所致,这是通过掺入纤维使混凝土板的整体性、连续性得到改善的结果。在这点上聚丙烯纤维和钢纤维虽有相同的功效,但作用机理却不尽相同。聚丙烯纤维的作用机理是通过消除或减小原生裂隙的数量和尺度,使材料介质的连续性得以提高,以及有机材料对冲击能的吸收能力,使混凝土的抗冲击、抗疲劳性能得以改善的。聚丙烯纤维自身较低的弹性模量,使其对荷载的传递能力和约束硬化混凝土裂缝扩展的能力相对较弱。同聚丙烯纤维相比,钢纤维由于在混凝土中的数量相对较少,不能有效消除或减小原生裂隙的数量和尺度,但较高的弹性模量使其具有很强的传递荷载的能力和约束裂缝扩展的能力。钢纤维的以上功能使路面混凝土板承受车辆的冲击作用能在更大的板体范围内扩散,局部的应力集中现象得以减轻,路面桥面混凝土的抗冲击和抗疲劳能力由此得到提高。
纤维混凝土的以上使用功能是无法通过小试件进行评定和衡量的,但大量的工程实践已对此给予了证实。在美国的一些公路和机场道面中,正尝试采用聚丙烯纤维混凝土制作超薄白色罩面,对旧路进行改造,正是利用了聚丙烯纤维混凝土优良的抗冲击、抗疲劳性能。
4聚丙烯纤维对混凝土耐久性的影响
也有一些工程技术人员认为,聚丙烯纤维主要是一种改善混凝土耐久性的材料,如果将抗疲劳性能看成是一项路面桥面混凝土的耐久性指标,上述理解当然是正确的。除此之外,聚丙烯纤维对混凝土性能的改善作用还包括:通过减少混凝土的泌水,使表面混凝应、以及对纤维使用效果的评价方法等。对纤维混凝土的质量得以改善,从而使混凝土的耐磨性能得以提土的研究方法,也应更注重观察实际工程的应用效果,高,以及阻裂效应能显著改善混凝土的抗渗漏性能等。而非单纯通过室内小试件进行性能评价。聚丙烯纤维对混凝土的其他耐久性指标诸如抗渗透由于聚丙烯纤维是通过消除或减少原生裂隙的数性、抗冻和抗盐冻性、抗化学侵蚀性等也并无不利的影量和尺度来改善混凝土的品质,从而实现对混凝土使响,但改善程度尚待进一步研究。用性能的改善,因此,可将掺入聚丙烯纤维作为实现混凝土高性能化的一个重要途径进行深入研究。
5结语
关键词：文本图像处理；版面分割；投影法
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）03-0164-02
目前，信息采集的多样化，已严重威胁到了信息存储的安全性。仅用一部手机，就可获取与泄露重要的信息。对文本数据信息安全性的担忧，促使了纸质文本图像信息隐藏与提取方法的提出。这类方法的核心在于将安全标识信息，以特有的方式嵌入到文本图像的文本区域中，这样，如果发生信息泄露或者要找寻到泄露源，就可以通过分析文本区域中包含的安全标识信息，反向追踪，查出泄漏源，或者通过安全标识信息，回收被泄露出去的信息。对于简单的、只包含文本信息的文本图像，目前的处理技术已比较成熟，能够比较准确的将版面信息进行有效的分析，但是对于包含文本、图形和图像区域的复杂版面文本图像，当前的处理技术尚不成熟，需要进一步提高。本文聚焦于复杂文本图像分割方法研究。
版面分割的方法，大体上可以分为两大类：层次式和非层次式的。层次式分割算法，主要有自顶向下和自底向上两种算法。非层次式算法则主要是利用复杂的图形图像处理技术，根据其图像特征，对文本图像进行版面分割[1-4]。层次式方法中，游程平滑RLS（Run-length Smoothing）算法和投影轮廓切分PPC（Projection Profile Cut）算法是两种有代表性且应用较广泛的算法。而基于纹理分析的版面分析算法，则是将版面分析和版面区域类型识别结合实现的一种算法。但上述方法时间消耗较大，为此本文提出了一N简单有效的分割方法。
1 提出的分类算法
首先，读入待分类文本图像，并对其格式转换，确保图像数据完整性，以防止丢失图像数据；然后进行有效区域提取，剔除四周的空白无效区域，得到有效信息区。在此基础上，对有效信息区进行二维坐标下的行投影，确定并统计、提取特征值，再根据统计得来的特征值，进行孤立行分析，并依据判定的孤立行，对文本图像进行区域的粗分割，得到版面分析的粗分割结果。在上述过程中，可根据投影结果以及统计的特征值，完成对纯文本区域、纯图像区域的分割工作。需要指出的是，本文着眼于复杂文本图像，为此还须对区域粗分割得到的各个子区域，进行二维坐标下的列投影，再根据投影结果，判定子区域中是否存在分栏版面。完成以上步骤后，原本复杂的文本图像版面就被分割为了多个简单版面的文本图像区，在此基础上，再进行行、列投影，根据所得特征值分析与分类，区分出文本区、图像区和图形图表区域，完成分割任务。具体流程见图1。
本文采用特征7个特征统计分析文本图像，各特征分别为：（1）行高，记录投影行高度的值。本文对行进行投影，依据投影结果，计算二值化投影平均值发生改变的临界点值，在临界点值作运算，获得行高值。 我们对各行高度值进行平均运算，在分别与各行高度作对比，进而初步确定异常区域；（2）行间距，行与行之间的间隔距离。此间距，由投影结果而得的下标值计算求得。在文本图像中，行间距发生明显变化的部分，往往为段落或者区域块之间的分割标识，此处计算行间距，作为段落区分和区域块区分的一个标识；（3）缩进率，文本与页面边界之间的距离。依据每一行的列投影结果，计算边界至文本的距离占左右边界之间距离的比率，求得缩进率。在文本图像中，标题不同于其它文本行，往往存在较大缩进，或左缩进，或右缩进，或左右都有，为此可结合行高，完成对标题的判定。此外，段落中往往有首行缩进，段尾也常因字符无法填满文本行而存在缩进，因此也可根据缩进率，判定段落区域；（4）行外接矩形填充率，在缩进的行区域块中，有效信息区域占整个区域块的比率。依据每一行的列投影结果值计算填充率。主要用来判断一些特殊的文本行，如页眉的判断；（5）最大跳变位置，对文本行进行列投影时，坐标轴所示下标发生最大变化的区域位置。根据该特征，如果连续多行在相同位置都发生最大跳变，且跳变区内像素点平均值为1，则可以判定在该位置处存在分栏，此外，还可以根据最大跳变，判定是否存在异常区域；（6）行内信号跳变周期（频率），对文本行进行列投影后，坐标轴上投影下标值发生周期性变化的周期或者频率。根据此特征，可用来判定是否存在异常区域；（7）对齐方式，该特征用来衡量文本图像中内容距离左右边界的距离，具体有居中，左对齐和右对齐三种方式，可用来辅助计算缩进率，进而分割区域块。分割结果举例见图2。
2 结语
文本图像版面分析是对文本图像处理的关键环节。针对上述问题，本文以文本图像二维坐标下行列投影结果为基础，提取并分析相关特征，提出了一种新的基于投影轮廓分析的版面有效分类方法。该方法通过对特征的综合运算与分析完成复杂版面文本图像的分析工作。验证了方法的有效性及准确性。
参考文献
[1]Kise K， Sato A， Iwata M. Segmentation of page images using the area Voronoi diagram[J]. Computer Vision Image Understanding，1998，70（3）： 370-382.（8-4）.
[2]杨洋，平西建.复杂版面的文本图像图文分割算法[J].微计算机信息，2006，22（5）：66-225.
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)12-2882-04
Threshold Citrusimage Segmentation Research and Analysis
WANG Jun, ZHOU Li-juan
(Collegeof Information Science and Technology, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China)
Abstract：Image segmentation is an important and primary problem in the field of computer vision. The thesis puts forward a full set of cit? rus image segmentation algorithm, which adopts improved genetic algorithm combining with improved threshold method. The thesis, through simulation experiment, brings forward threshold scope which is more stable, and makes the image segmentation edges more dedi? cated.
Key words: navel orange; threshold segmentation; classes distance; improved genetic algorithm
图像分割是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题。它在农产品无损检测方面得到了广泛的应用。图像分割算法好坏会直接影响检测系统的准确度。它是从图像处理到图像分析的一个关键步骤。对它的研究一直都是图像技术研究中的热点和焦点之一。但由于图像的特殊性，针对具体图像，针对具体问题，分割算法就不一样，至今还没有找到通用的分割理论，也没有找到对所有图像都适合的通用分割算法。
近几年来，基于遗传算法的图像分割方法得到了很多学者的研究。由于遗传算法在搜索方面具有很强的优势，而图像分割的实质是在众多的参量中去寻找一个最优参量，以此作为分隔的依据。于是如果在图像分割中引入遗传算法去求取最佳阈值，将会大大提高分割效率。
本论文重点对基于传统遗传算法的图像分割算法进行了比较系统的研究。针对传统遗传算法的不足，提出了一些改进措施，并且设计新的阈值确定方法——类类距离法，将两者结合共同运用到脐橙图像分割中，得到了比较好的效果。在最大程度上避免基本遗传算法收敛性差，容易早熟等问题。
1脐橙图像分割
对于脐橙出产大省湖南省，每年脐橙收获完后的分类，分等级进行销售是一项工作量庞大的任务。脐橙表面破损自动检测系统就是基于计算机视觉技术研发而成，其检测的精度较人工挑选有很大提高。该系统中脐橙图像分割算法好坏会直接影响系统检测脐橙表面是否破损的准确度。
通过特定装置获得比较清晰的彩色脐橙图像后，对于表面有破损的脐橙，要进行筛选清理。进行破损部分比对前，要对彩色脐橙图像先进行分割处理。把整幅图像分成脐橙和背景两部分，再提取脐橙部分的图像进行破损分析。这要求将脐橙的边缘和破损部分处理得非常清晰，最大可能的避免将破损区域误分割成图像背景。
2改进的遗传算法
2.1控制参数改进
在遗传算法中，直接影响到算法的收敛性的关键参数是：交叉概率与变异概率，它们的选取会影响到算法行为和性能。在适应度值变换的情况下将交叉概率与变异概率随之调整，以达到保证算法收敛性的目的。于是我们对交叉概率和变异概率按照如下公式进行自动调整：
图5本文提出的算法分割效果图
从表1，图2至图5可以得出以下结论：
1)脐橙图像利用遗传算法来分割，每次运行所得阈值都在变化，但变化的范围不是很大，只是在一定区域做细微波动。这种情况是正常的，也是完全可以接受的，其原因是由于遗传算法随机生产初始种群，这种随机性就带来了阈值的波动性。这也是遗传算法不稳定性的体现。但从表中数据看出采用本文所设计的改进的遗传算法，即交叉概率和变异概率随适应度自动调整，那么分割的图像所得到的阈值，其波动会限制在一个很小的范围以内（稳定在4个像素以内,阈值最大为60，最小为57），这样既保持了群体多样性，又保证了遗传算法的收敛性。同时其稳定性也明显地优于其他算法。
2)利用本文所设计的类类距离遗传算法进行图像分割可以极大减少阈值计算时间，平均运算时间比起其他几个常用方法都缩短了不少，平均仅在2.3s左右。在进化代数相同的条件下，本论文提出的图像分割算法较其他算法更有优势，收敛速度更快。
3)从图2至图5这几个图像分割结果图来看，本文所设计的分割方法中对脐橙图像中的破损部分，边缘轮廓等细节都有非常好的体现，可见结合遗传算法和类类距离法所设计出的图像分割新算法比其他常用算法有很大的优势。
本文通过改变的遗传控制参数结合类类距离法，把改进后的遗传算法应用到脐橙图像分割中去。仿真实验结果表明，此图像分割算法由于所设计的寻找最优阈值的方案比较合理，阈值的计算时间缩短了，使得最终图像分割所用时间明显减少了。同时此方法还做到了将阈值范围稳定在4个像素以内，大大提高了算法全局收敛的稳定性。而且从视觉角度来看，其分割效果更明显，图像边缘处理很细致、清晰。实验证明本论文设计的算法分割图像不仅快速准确，而且还能满足各种图像的实时处理、分析的需求。具有较高的通用性和实用性。
[1]姚敏.数字图像处理[M].北京:机械工业出版社,2006.
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[7]曹芳,吴迪.基于可见-近红外反射光谱技术的葡萄品种鉴别方法的研究[J].光学学报,2009,29(2),537-540.
关键词：图像拼接；Harris角点特征检测
一、引言
数字图像拼接技术主要包括三个重要步骤：图像预处理、图像配准和图像融合[1]。其中图像的预处理包括图片去噪，图像投影，图像修正等；图像配准是找出待拼接图像的重叠部分并使其坐标对准；图像融合是使重叠部分自然过度，消除拼痕；其中图像配准是图像配准的关键，它直接决定了拼接的准度和效果。
二、Harris角点检测
1988年C.Harris和J.Stephens利用自相关函数的思想共同研究出了Harris角点检测算法，先定义矩阵M
M=G?茚Ix2IxIyIxIy Iy2= （1）
式中Ix、Iy分别代表图像I在x、y方向的梯度，G为高斯模板；?茚代表卷积：
=G?茚Ix2 ,,=G?茚IxIy （2）
在矩阵M的基础上，角点响应函数CRF定义为：
CRF=det(M)-krace2(M),k=0.04
CRF=det(M)-krace2(M),k=0.04（3）
式中，det是矩阵的行列式；trace是矩阵的迹；k是常数，这里取0.04,CRF的局部最大值即为角点。使用Harris角点检测算法对两幅图像分别提取角点后,接着就要进行图像配准的工作。在两幅图像中以每个特征点为中心取一个(2N+1)×(2N+1)大小的相关窗,然后以参考图像中的每个角点为参考点，在待拼接图像中寻找对应的角点。通过计算特征点相关窗之间的相关系数[2]来实现图像特征配准。
在具体实验步骤中：1、对图像中的每个像素点分别计算其x，y方向的一阶导数和梯度；2、对上步操作中得到的三幅图像进行高斯滤波；3：计算原始图像上的角点响应函数值和相关系数；4：使用透视变换模型计算出待拼接图像到参考图像变换参数。5：使用渐入渐出法进行图像融合[3]。
三、实验结果
四、结论及展望
Harris角点检测算法是一种简洁、高效、提取的点特征均匀且合理的算法，由于Harris算子只涉及到一阶导数，因此对图像旋转、灰度变换、噪声影响和视点变换不敏感，但通过计算相关性特征来进行配准的准确率还有待提高。
参考文献：
[1]邵向鑫.数字图像拼接核心算法研究[D].中国博士论文数据库，2010.
【论文关键词】 脑源性神经营养因子；脑缺血；大鼠
【论文摘要】 目的：观察CTP对局灶脑缺血大鼠BANF表达的影响。方法：应用免疫组化方法观察不同缺血时间CTP治疗组及脑缺血组BDNF阳性细胞数，并进行图像分析。结果：CTP组及缺血组BDNF两组细胞形态无明显不同，但CTP治疗组阳性细胞数显著高于相应缺血对照组。结论：三磷酸胞苷可提高大鼠局灶脑缺血半暗带区BDNF的表达水平。
近年研究表明三磷酸胞苷（Cytidine Triphosphate，CTP）为一种促进神经细胞修复和再生的药物。本研究用大鼠大脑中动脉闭塞（middle cerebral artery occlusion， MCAO）模型研究CTP对局灶脑缺血脑源性神经营养因子（brain-derived neurotrophic factor，BDNF）表达的影响，借以观察CTP对缺血损伤脑组织可塑性的影响。
1 材料与方法
SD大鼠96只，随机分为正常对照组、假手术组、缺血组及CTP组。采用颈内动脉线栓法制作局灶性脑缺血模型。CTP组应用CTP腹腔注射，剂量0．7mg／kg，每日一次。缺血组及CTP组分别在缺血6h、24h、3d、5d及7d取材，正常对照组及假手术组则均在实验开始后第7日取材，BDNF免疫组化染色采用ABC法。图像分析：取视交叉水平的脑片置于400倍纤维镜下观察，计算机自动计数每视野阳性细胞数。对以上所获得的数据进行统计学处理，实验组及假手术组与正常对照组均数比较采用单因素方差分析，缺血组与CTP组之间均数比较采用配对t检验。
2 结果
CTP治疗后，BDNF阳性神经元数量显著增加。缺血组与CTP组配对t检验结果显示，CTP治疗组BDNF阳性神经元数显著高于相应缺血对照组，P＜0.001。假手术组与正常对照组比较P＞0．05，二组间无显著差异；单因素方差分析显示，CTP组与正常对照组比较，P＜0.001。
3 讨论
BDNF是1982年Barde及其同道由猪脑提取液获得的一种神经营养因子，主要分布在中枢神经系统，周围神经系统等区域也有少量分布[1]，其功能为促进和维持一级感觉神经元的存活和突起的生长。CTP系核苷酸类衍生物[2]，研究表明CTP具有多种药理作用：（1）神经营养作用：CTP可促进神经细胞的物质、能量代谢，支持神经元存活，延缓神经细胞衰老，提高细胞的抗损伤能力，促进神经突起的生长。（2）调节物质代谢作用：作为原料及能量物质，可促进细胞内磷脂、脂肪以及核酸和蛋白质的合成代谢。调节细胞生物膜性结构的合成与改建[3]，增强细胞的生物活性，提高神经细胞膜的合成率[2]。（3）抗血管硬化作用：调节血管壁细胞的磷脂、核酸和蛋白质代谢，增强血管细胞的活性及再生和修复能力，提高细胞的抗损能力，改善支配血管的神经功能，延缓血管硬化。大鼠局灶脑缺血后，缺血中心区的神经元很快即可陷入不可逆性坏死，而其周边部存在半暗带，半暗带区神经元呈缺血改变，若不加以干预，随着缺血时间延长，坏死中心区不断向周围扩大，半暗带区不断缩小。本实验表明，应用CTP治疗后，半暗带区BDNF表达明显增强，对缺血大脑组织起到支持存活、延缓死亡、增强修复再生能力的作用。由此可见，CTP能有效阻止梗塞灶进一步扩大，及时提高内源性BDNF表达水平，对治疗脑缺血，保护受损神经元，实现神经功能的重塑具有重要意义。
参考文献
[1] 程道宾，王进，罗杰峰，等. 脑源性神经生长因子与缺血性脑损伤. 中国医学文摘. 老年医学，2005，14（4）：239～242
申请级别：副研究员
计算机工程与科学学院
XX年7月7日
教育与工作经历
教育
1994.9-1998.7 上海大学机械自动化系 本科
1998.9-XX.3 上海大学机械自动化系 硕士
XX.3-XX.9 上海交通大学图像处理与模式 识别研究所 博士
工作
XX.9-今 上海大学计算机学院 讲师
学术活动
兼职
中国计算机学会yocsef上海分坛学术秘书委员(XX.5~今)
ieee会员，ieee计算机分会会员(XX.1~今)
上海市计算机学会会员(XX.1～今)
主持中国机器学习邮件列表(XX.1~今)
活动
机器学习及其挑战研讨会，上海，参与，XX.11
第十届中国机器学习会议，上海，口头报告，XX.10
环太平洋人工智能大会，aucland，口头报告，XX.8
国际神经网络大会，大连，展板，XX.8
神经网络及其应用研讨会，北京，大会报告，XX.3
科研经历
参与国家自然科学基金四项
基于数据挖掘和综合模型的脑磁共振图像分析和诊断(30170274)已结题
面向钢铁生产的数据挖掘和数据融合信息处理平台及应用(50174038)已结题
纳米氧化铝材料设计的支持向量机方法 (20373040)进展顺利
分布式概念格数学模型及算法研究 (60275022)进展顺利
参与上海市高校网格技术e研究院一期项目
数据挖掘在生物医学网格中的应用 (XX.7-XX.6)
主持软件新技术国家重点实验室(南京大学)开放课题一项
机器学习中冗余特征问题的研究(XX.5-XX.6)
已申请国家自然科学基金
合作者：化学系 陆文聪教授
已申请上海市教委科技发展基金
正在申请上海市高校网格技术e研究院二期项目
研究方向
特征选择
结合学习器的研究
支持向量机
集成学习
多任务学习
偏最小二乘法
化学计量学
多元校正
药物构效关系
jcics，nsfc
学术成果
论文20余篇(第一作者9篇以上)
sci 收录5篇，其中第一作者4篇
ei收录10篇，其中第一作者3篇
其它核心杂志，第一作者5篇
sci收录源杂志录用2篇，正在出版
译著一本(第一作者)
支持向量机导论，电子工业出版社出版，XX.3
专著一本(算法部分，五万字以上)
support vector machine in chemistry，singapore, world scientific publishing company，XX.9
第一作者论文
************************************
学院工作
人工智能、软件工程等专业课
学术报告(二次)
计算机学院一次
化学系一次
本科生班主任(03级10班)，优秀生导师(5)
****************
其它条件
全国大学英语等级考试cet-6
合格，1997.6
上海市职称计算机能力考试
合格，XX.4
汇总
关键词：多臂井径成像测井技术；原理； 作用
中图分类号：TE831.2 文献标识码：A
一、24臂井径成像测井技术的原理
（1）什么是24臂井径成像测井技术？
24臂井径成像测井技术是一种现代化成像技术，运用了高科技的发明，用计算机的图像处理技术使数据或图像可以在屏幕上显现。24臂井径成像测井技术提高了工作度量的准确度，可以根据我们开采石油的需要，不断地去完善已成的图像技术，最大限度保持无误。它能够利用图像信息对油层的结构特征，分布情况等进行反应，减少人员在工作过程中的难度和失误。
（2）24臂井径成像仪器的工作原理
①24臂井径成像仪器共有24个机械探测臂，每一个臂上都和一个位移传感器相连接，它很平均的分布在其一周。当它开始工作时，对要求进行测量，每一个独立的臂就会通过一定的机械系统传递给位移传感器，在经过层层传递，整理信号，转变电压等等，传输给地面传输系统，再有它转换。
成像处理器会根据仪器的自身特点是，使成像算法对内壁的形状大体一致，通过机器就可以得到最接近真实情况的数据，和测量比起来可以更好的反映它的变化。
②24臂井径成像仪器在工作时有机械和电器两部分组成。包括单片机电路，信号传输，电路，电源，井温，斜度等。
③需要注意的是揽头电压电路测量的是揽头的供电电压值，只能为地面提供参照而已，不可毫无顾忌的照用。电压选择电路时，要按照它规定的幅度不可高或低，会扰乱正常的工作。
④井径电路是由位移传感器，信号放大电路，机械探测臂，滤波电路等部分组成的，在开始工作时要协调好彼此的关系，确保不会有一方出现安全问题，否则会影响进度。
二、24臂井径成像测井技术的图像分析
（1）对几种现象的分析
①正常套管的现象分析
在图像里可以看出套款是不是正常的，如果是正常的，那它的曲线复读的变化不会很大，几乎趋于平稳，各条曲线与曲线之间是看似平行的，不会出现短线，交叉等现象，而且曲线是比较光滑的，在处理后不会看到深深浅浅的颜色，会发现它的颜色很平均。
②缩径与扩径的现象分析
如果底层的压力不正常发生变化，或套管的质量不合格都会对他造成极大的影响，会出现上相互所说的缩径或扩径的现象。具体来分，缩颈是因为地层压力异常，使得管内经明显缩小的现象。扩径是由于套管的质量比较差，出现了像地面突出的现象。
③断裂现象的分析
当地质发生变化时，它的密度过大或其他一些原因都会使地质应力发生变化，从而引起断裂现象。断裂现象反映到图上就是在环形的曲线里不连续的线，可能随时会发生改变，经过处理，会出现蓝色区域，就是断裂部分，可根据实际反映的情况进行修复。
④错段的现象分析
错段现象反应在图上比较明显，在图上会出现大幅度的跳跃现象，是一种连续弯曲的状况。而且颜色是近于淡蓝色的。
⑤腐蚀现象的分析
如果套管发生严重的腐蚀现象就会在图像上看到特别乱的现象，一般管内比较粗糙，而且在壁上会留有大量的残物。图像经过处理后，颜色是明显的不均匀，比较好区分。
⑥裂缝的现象分析
用样的可以用仪器测出裂缝的存在。如果图上的曲线部分是向同一个方向跳跃的，那么只能说明石油裂缝存在了。当图像经过处理后，可以清楚的看到，跳跃的部分会变色，是蓝色的圆点。
三、24臂井径成像测井技术施工条件
（1）在开始测试之前必须要通井，去除内壁的污染物，防止有铁屑或稠油等物质，刮管处理是很有必要的。准确的检查仪器，保证没有问题是工作进行的前提。可以避免因仪器问题而耽误进程。
（2）接下来就是要请专业人员要认真的分析数据，从这些数据出寻找有力的信息，为了清楚明白，我们一般都选择其中的一部分曲线出图。这样既可很快的达到目的，有提高了效率。
（3）当我们得到曲线图时，就可以根据测量的曲线进行检测，也可以根据实际的曲线进行调整，最好达到最佳状态。
（4）准备工作需要细心耐心。一切准备好后，我们就步入最关键的时刻。开始测量我们想要的数据。在突出我们可以看到它的椭变率，椭圆短轴，椭圆长轴和剖面图等。在就可以根据自己的需要进行了。
（5）运用软件对24臂井径成像进行处理分析，其中集合了众多人的聪明智慧，他将测井技术很好的和现代科技结合在了一块，更加方便迅速的使我们了解井下的的情况。
四、24臂井径成像测井技术的优点
①24臂井径成像测井技术包括了编辑，对数据进行合并，接受检验，等多项任务，所以说功能比较齐全强大。
②对待准备的数据，它主要有解编，导出的功能，并且可以转化原始的测井数据，使他转化为可用的格式。
③具有深度矫正的功能，在测井的过程中，如果发现了各种仪器所导致的失误，或者是操作不当所带来的麻烦，就会引起张力的不同。在实际的操作过程中，会记录下偏差，直接运用曲线进行数据处理，可能会得出错误的结果。因此必须对其进行校正。
④计算机算出的准确度高，避免了测量的不准确或计算错误的问题，直接提高了工作效率，使其得到了更好的发挥。
结语
虽然时代在不断地进步，科学为石油的发展提供了很多方便，但是这依旧是一项非常枯燥的工作，今天石油在我们的生活中已不可缺少。通过深入的了解发现，目前我国的石油开采量很大，随之而来也出现了一些问题，为了解决难题，很多人都在付出。技术人员在其中有着功不可没的作用。我们期待技术的不断创新，可以帮助技术人员解脱枯燥的编程等束缚，可以更加轻松地投入到开创性的工作中来，也希望在不断的发展中，克服种种困难，最终石油事业会迎来一个全新的大跨越。
参考文献
[1]刘立志，刘存辉，张宗亮，常文丽 .40臂井径成像仪器工作原理及其现场应用.石油仪器[J]，2011（02）.
[2]敬金秀.二十四臂井径成像仪及故障排除方法.石油仪器[J]，2009（01）.
关键词：计算机视觉技术；C# ；；作物无损检测；软件设计
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）15-3640-03
数字农业和农业物联网技术作为现代农业最前沿的发展领域之一，是当今世界发展农业信息化，实现农业可持续发展的关键和核心技术。数字农业要求快速、实时、准确和定位化的获取植物生长信息，而农业物联网技术要求植物信息可实时动态感知，显然，传统的实验室测量分析和信息获取方法已经不能满足数字农业和农业物联网技术的发展要求。因此，研究和开发植物生命信息快速无损检测技术和传感仪器等软硬件平台已经成为现代农业承待解决的关键问题[1]。
目前，国内在作物无损检测方面的研究仪器主要是依赖进口，而相应的软件也是伴随着仪器而购买。此类软件，一般价格昂贵，而且在自主研究平台中，因为无法取得源代码而无法使用或升级，从而出现研究瓶颈。在各类无损化检测技术中，随着计算机视觉技术越来越广泛的应用，对应的软件系统的开发迫在眉睫[2]。
正是基于这样的背景，我们通过对目前应用比较广泛的C#进行研究，利用C#强大的数据处理能力和良好的用户界面开发，并结合强大的图像处理能力，进行作物实时检测软件平台的自主设计与开发。
1 计算机视觉技术简介
计算机视觉也称机器视觉，是采用摄像机或者数码相机将被检测图像转化为数字信号，再采用先进的计算机软件技术对图像信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值。并由此实现模式识别，坐标计算等功能。然后再根据其结果输出数据，发出指令，再配合执行机构完成好坏筛选，位置调整，数据统计等自动化流程。与人工视觉相比较，计算机视觉的最大的优点是快速、精确、可靠，以及数字化。
随着数字农业和农业物联网技术的发展，计算机视觉技术将越来越广泛的应用于农业生产中，而构成计算机视觉系统的软件系统是整个计算机视觉系统的灵魂。随着硬件技术的不断发展完善，计算机视觉系统其功能是否强大，可以说完全取决于软件系统的能力。
2 软件系统设计
2.1 C#与
C#是由微软公司开发的一种面向对象的新型编程语言，它是从C和C++ 中派生出来的，保留了C/C++原有的强大功能，并且继承了C/C++的灵活性。同时由于是MicroSoft公司的产品，它又同Visual Basic一样具有简单的语法结构和高效的开发能力，可以使程序员快速的编写出基于.NET平台的应用程序。
一个基于C#框架，专门为C#开发者和研究者设计和开发的，这个框架提供了丰富的类库资源，包括图像处理，神经网络，模糊系统，遗传算法，人工智能和机器人控制等领域。该框架架构合理，易于扩展，涉及多个较前沿的技术模块，为相关开发人员或科研人员的工作提供了极大的便利。本系统就是采用C#程序设计语言，通过调用该框架来实现作物无损检查系统的开发。
2.2 系统设计与实现
本软件系统是在数码相机拍摄的作物图像的基础上，采用图像处理方法进行特征提取与分析，从而实现作物的无损检测。主要分为图像输入，图像预处理，特征提取，特征分析几个模块。
1） 图像输入
将要分析处理的图像读取到系统中来，为后面图像处理作准备。C#提供了三个最重要的图像处理类，即Bitmap类、BitmapData类和Graphics类。三种图像处理的方法，即提取像素法、内存法和指针法。从执行效率和实现难度综合考虑，本系统的开发采用内存法。
2） 图像预处理
图像预处理主要包括图像的大小调整，形态矫正，平滑和去噪等，以降低环境对拍摄照片造成的不利影响。提供了多个类，可以对图像进行平滑去噪等操作，本系统中采用了中值滤波算方法，对应中的Median类。
3） 特征提取
特征提取分析，是整个系统的核心所在，需要选取合适的图像分割算法，对图像进行处理，提取目标区域，为特征分析作准备。在本系统中采用了阈值分割技术，因为这种算法相对来说比较直接并且易于实现。
采用阈值分割技术，首先，必需确定一个阈值作为图像分割的阈值，在本系统中，采用自适应阈值法，由用户在软件的操作过程中进行设定，并且可以根据需要进行调整。然后，根据这个阈值对图像进行分割，并将其转化为二值图，如图（b）所示。从图中我们可以看到二值图像中存在大量的小孔，这种太小的孔洞对我们进行图像分析没有实际意义，并且会干扰结果的正确性，因此我们需要采用腐蚀和膨胀的形态学方法来进行填充孔洞，结果如图（C）所示。最后，我们需要根据需要提取目标区，涉及到连通区域的提取问题。最后，输出结果。
4） 特征分析
对图像分割结果进行分析，用于指导生产实践。我们可以对通过图像处理得到的目标区域进行分析，比如可以根据叶片颜色的变化判断叶绿素含量，进而推算出作物的营养状况，根据色素区域的大小计算出叶面积，根据不同区域的形状、大小判断病虫害等。
3 实验结果及分析
软件运行后主界面如图3所示。
为验证本系统的有效性，我们通过设定不同的阈值进行图像分割，并跟photoshop cs4软件中魔棒的工具作对比，来提取图片中的目标区域。测试图片大小为800px×610px，取特征点坐标P（310，70），该点的RGB值为（29，92，0），获取目标区域的总像素和绿色分量平均值，数据如表1所示。
从上述表中我们可以看出，本软件在图像处理目标区域的提取方面，提取到的目标区域较photoshop 提取的小，绿色分量平均值较photoshop更接近特征点数值，由此看出用本软件做图像分割准确性更高。
4 结束语与展望
计算机视觉具有非破坏性、快速、高效、信息量大等特点，目前已在主要的农作物和经济作物的养分诊断，植物病虫害的快速检测及预警预报等方面有了广泛应用，取得了较好的效果。随着计算机视觉技术和图像处理技术的发展，计算机视觉技术将更多的应用于植物长势预测、产量估计等方面。
通过本次研究，开发了一个交互界面良好的色素分量检测系统，能对图像在RGB分量上实现阈值分割，并实现目标区域的获取分析。该文主要提倡一种软件开发的理念，所设计开发的软件的针对性较强，还存在着很多的局限和不足，要作为计算机视觉类的通用软件，系统的稳定性和功能都还有待进一步提升。
参考文献：
[1] 刘飞.基于光谱和多光谱成像技术的油菜生命信息快速无损检查机理和方法研究[D].浙江：浙江大学博士学位论文，2011.
[2] 朱哲燕，陈红.基于MATLAB的作物信息光谱分析平台的设计与开发[J].科技资讯，2012（16）.
[3] 蒋丽华.基于计算机视觉技术的叶绿素含量检测系统[D].苏州：苏州大学硕士学位论文，2009.
[4] 赵春江.C#数字图像处理算法典型实例[M].北京：人民邮电出版社，2009.
[5] 何勇，刘飞，聂鹏程. 数字农业与农业物联网技术[J].农机论坛，2012（1）.
[6] 张起丽.基于数学形态学的彩色图像处理研究[D].西安：西北大学硕士学位论文，2009
[7] 冀高.基于数字图像处理的棉花群体特征提取[D].北京：北京邮电大学硕士学位论文，2007.
关键词边缘 算子 提取 判读
文章编号1008-5807（2011）02-103-02
一、边缘检测和图像特征的基本概念
（一）边缘检测
边缘是图像的基本特征，是指图像中那些邻域灰度有强烈反差的像素点的集合。
图像边缘检测过程的一般步骤可分为：滤波、图像增强、图像检测、最后进行图像边缘的定位。
边缘检测算法主要是基于图像亮度的低阶导数，但是由于在求导过程中，相关算法对噪声很敏感，从而需要使用滤波的方法来改善边缘检测的效果。
图像增强的前提是确定图像边缘各点邻域强度的变化值。增强算法可以对邻域强度值有较大变化的像素点的亮度进行增强处理。
进行边缘检测的图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在实际上并不一定全是所要求解的边缘，在求取边缘的过程中，我们应该利用一定的条件来确定边缘点，而最方便的边缘检测方法就是利用梯度幅值阈值判据来实现边缘点的判定。
（二）图像特征
通常图像特征可分为：颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等几个大类，在靶场图像判读过程中，我们通常所关心的一般是图像的空间关系特征和形状特征。
空间关系，是指在判读图像中两个或多个目标点间的相互对应的空间位置。一般情况下，空间位置信息可以分为两种：相对空间位置信息和绝对空间位置信息。相对空间位置信息关系强调的是各个目标之间的相对位置情况，如上下左右等，而后一种关系强调的是目标点间的相对距离大小以及方位情况。通常情况下，我们关心的是判读目标的相对图像中心点的脱靶量信息，所以，在图像判读过程中，利用目标的相对空间位置更利于图像判读。
形状特征也可分为两种，一种是图像的轮廓特征，另一种是图像的区域特征。轮廓特征主要是指物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。基于图像的形状特征，可以在判读过程中对目标的边缘点和特征点进行准确地识别和标记。
二、常用边缘检测算子
通常所说的边缘检测算子是利用图像边缘点灰度的突变性，通过求出图像横向和纵向的一阶或二阶梯度的模值和幅角值，最后沿幅角方向求出模极大值得到图像的边缘，如典型的Sobel算子，Prewitt算子，Canndy算子等。
（一）Sobel 边缘检测算子
将图像中的每个像素的上下左右四邻域的灰度值加权差与之接近的邻域的权最大。因此Sobel算子定义如下:
（2.1）
利用上图2.1所示的两个核做卷积，两个卷积的最大值都作为像素点的输出值，同时给出特定的门限阈值，运算结果就是所求边缘图像。在此运算过程中，一个核对处理的图像中的垂直边缘影响较大而另一个核对图像的水平边缘的影响大。sobel算子利用像素的邻域的灰度加权算法，根据在边缘点处达到极值这一原理进行边缘检测。这种方法在实际应用中可以得到较好的检测效果，同时对于噪声具有平滑作用。
（二）Prewitt边缘检测算子
Prewitt边缘检测算子是一种边缘样板算子。样板算子由理想的边缘子图像构成，依次用边缘样板去检测图像，与被检测区域最为相似的样板给出最大值，用这个最大值作为算子的输出。
（2.2）
由图2.3所示的两个卷积算子形成了Prewitt边缘算子，图像中每个像素都用这两个核做卷积，取最大作为输出值，运算结果即是所求的边缘图像。
（三）Canny边缘检测算子
Canny算子的算法流程是先将图像使用高斯函数进行平滑处理，再利用一阶微分的极大值确定图像的边缘点。
其定义为：对图像f(x,y)进行高斯函数滤波后得到f(x,y)*Ga(x,y),其中为a相应的尺度因子。计算其梯度矢量的模Ma和Ma方向为：
（2.3）
图像的边缘点即为Ma方向上使得取得Ma局部极大值的点。其算法流程如下：
三、实际处理过程中的一例
利用上述系列边缘检测算子对一幅待判读图像进行处理后的得到如下图像：
由上述系列图像可以看出，在图像判读过程中，利用相关边缘检测算法，可以方便地提取我们所关心的图像特征，同时，利用相关算法，还可以进一步取得目标图像之间的相对位置和特征点，从而达到图像判读的目的。
随着相关边缘检测算法的进一步发展和改进，基于边缘提取的特征检测方法将会在靶场图像判读过程中得到进一步的应用和推广。
参考文献：
[1]闫敬文.数字图像处理（MATLAB版）.国防工业出版社，2007.
[2]孙即祥.图像分析，科学出版社，2005.
[3]焦李成，侯彪，王爽，刘芳.图像多尺度几何分析理论与应用―后小波分析理论与应用.西安电子科技大学出版社，2008.
[4]陈洪海.数字图像边缘的一种提取方法.大连理工大学硕士论文，2008.
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