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结合了现代激光技术及传统雷达技术的激光雷达技术以它独特的技术优势在大气环境监测及气象领域的应用中占领一席之地。气象遥感激光雷达应用于大气环境监测和气象研究具有重要意义，与传统的微波雷达相比，激光雷达具有抗干扰性强、单色性好、方向性强等优势，对大气、海洋等地区具有高精度的遥感目前，我国气象遥感激光雷达技术在大气环境监测和气象研究中的应用效果显著。​[1]刘玉.激光雷达在大气环境监测和气象研究中的应用探述[J].清洗世界,2022,38(02):67-68.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

本工作介绍了一种新的基于收缩系数的粒子群优化和引力搜索算法（CPSOGSA）的图像分割方法。CPSOGSA在图像分割中的有效性和适用性是通过将其应用于USC-SIPI图像数据库中的五个标准图像来实现的，即飞机，摄影师，时钟，莉娜和海盗。采用各种性能指标来研究仿真结果，包括最佳阈值、标准差、MSE（均方误差）、运行时间分析、PSNR（峰值信噪比）、最佳适应度值计算、收敛图、分割图像图和箱形图分析。CPSOGSA在图像分割中的有效性和适用性是通过将其应用于USC-SIPI图像数据库中的五个标准图像来实现的。

摘要:本文研究了具有任意谱斜率的幂律彩色数字噪声信号(序列)的生成。在此基础上，提出了一种基于白噪声信号的产生、频域变换、频谱处理和逆变换回时域的方法。进行了计算机模拟以确认算法的一致性，包括功率谱密度的估计和自相关性，以及与相应的内置Matlab®函数相比其优异性能的示例。本代码是一个 Matlab 函数，可提供具有任意功率谱密度 （PSD） 斜率 f^a 的噪声信号生成。关键词:彩色噪声，粉色噪声，红色噪声，蓝色噪声，紫色噪声，生成。5）紫罗兰噪声：a = +2。3）红噪声：a = −2;

本文的主要贡献是一种新颖的基于表面法线的识别算法，该算法提供了一种彻底的 评估3D鼻部区域的识别潜力。所提出的方法不依赖于复杂的对齐或去噪步骤，当画廊中每个受试者仅使用一个样本时非常稳健，并且不需要地标算法的训练步骤。将新算法与以前的算法进行比较 使用类似方法的方法，在鼻表面计算法线的应用，用于 识别以及验证方案。，其3D表面有很多 未被发现的潜力。本文进一步研究了用于人类身份认证的三维鼻区和 验证目的，并提出了一种新颖的算法，该算法提供非常高的判别强度，可与 最近的3D人脸识别算法，它使用整个面部域。

首先，建筑物具有不同的特征，它们的外观（照明，视角等）在这些图像中不受控制。此外，这些图像中的建筑物具有不同的特征。广泛的测试表明，我们的方法可用于在Ikonos卫星和我们的航空图像中以稳健和快速的方式自动检测建筑物。不幸的是，出于多种原因，人类专家在给定的航空或卫星图像中手动标记建筑物是乏味的。在最近的一项研究中，我们引入了一种使用尺度不变特征变换（SIFT）关键点和图论形式化来检测全色Ikonos卫星图像中建筑物的方法。接下来，我们总结了最近引入的建筑检测方法，重点介绍了与本文所提出的方法相关的方法。

实验结果表明，此方法提取的图像清晰度较高，能够提取到图像的颜色特征和纹理特征，提取多个视频图像关键帧的时间较少。此外，还要解决机器视觉系统对目标的识别和位置的检测计算量大、精度低的问题，本文基于提出了一种Hough变换的图像特征识别算法，利用Hough变换对边缘检测结果进行形状特征的识别，提高了目标识别的准确度，降低了计算量。运用数字图像处理的手段，先对答题卡图像进行平滑滤波、图像灰度化、图像二值化等预处理，再依据Hough变换进行倾斜校正得到待检测识别图像，最后根据区域的分割定位进行识别判断。

本文介绍了基于混沌系统和DNA编码的彩色数字图像加密、解密、抗噪声性能分析以及抗裁剪性能分析。[1]李红凯. 基于混沌理论和DNA序列编码的图像加密算法研究[D].陕西师范大学,2015.

通过研究指纹的一个局部区域的放大, 可以清楚地看到, 在图的中心, 有一个竖直走向的纹路端点, 即有一个竖直方向的细节。%二值化图像-------------------------------------------------------%图像细化--------------------------------------------------------% 空域增强 -------------------------------% figure('name','图像细化后的图像');

计算机技术和网络技术的发展，大量的数字信息在进行处理之前需要通过一定的方式采集到计算机之中，如信件上的邮政编码，银行各种票据上的数字信息，试卷上的准考证号，物流行业中手写快递单据等手写数字的录入等都可通过手写体数字识别技术来进行识别，提高效率，节省了人力。sprintf('第%d次迭代，误差为%f',count,sigma(count))%判断误差是否连续上升若干次迭代，若是则停止训练。count = 0;%判断是否已达到目标误差，若是，退出迭代过程。%备份验证误差上升前的权值。%计算训练集的当前误差。

为了有效提升多源图像融合质量，提出了应用剪切波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法。利用有限离散剪切波变换将图像分解为高频和低频子带，并采用小波变换二次分解低频子带；选取脉冲耦合神经网络的高频分量融合规则获取高频子带系数；利用剪切波逆变换融合多源图像高频与低频子带系数，得到最终融合图像。实验结果表明，所提出的方法融合后图像具有较优的互信息量、信息熵、加权融合质量指数、边缘信息传递量，融合后图像包含较多的细节信息，改善了图像质量。

图像分割将图像细分为构成它的子区域或物体。分割的目的是把特定的目标从复杂的图像中抽取出来,是图像识别,图像理解以及图像分析的重要依据。随着技术的发展图像分割已经广泛的使用在众多领域,如医学图像处理,人脸识别,交通道路分析等,分割的好坏直接影响后续工作的有效性。因此,越来越多的学者研究各种相关的图像分割算法,模糊理论能很好的描述图像的特征,在图像分割中得到深入研究。萤火虫算法是受自然界中的萤火虫通过荧光进行信息交流这种群体行为的启发演变而来。

然后再对粗定位后的图像利用Canny算子进行边缘检测,根据车牌部分图像黑白跳变频率较高的特征,最终实现了车牌的精确定位。在字符的分割部分,本文依据现行的车牌设计原则,利用改进后的水平投影法,将车牌图像分割7个待识别字符,并对分割后的字符进行了归一化处理。实践证明该方法对解决汉字的不连通问题、字符的粘连问题、噪声的干扰问题以及车牌的前2个字符和后面5个字符之间存在的小圆点问题是行之有效的。在字符的识别部分,采用改进后的BP神经网络,针对汉字、字母、字母或数字、数字四种不同的识别问题,设计了四种不同的分类器。

数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,起源于20世纪20年代,目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期,早期的图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)

图像的边缘检测就是检测图像中灰度不连续的地方，是数字图像处理领域重要的分支之一。检测边缘的难点在于如何精确地定义边缘，随着研究的深入，学者提出了不同的边缘模型，多数边缘检测器的设计都基于某一种固定的边缘模型。例如，基于梯度的边缘检测方法将边缘视为灰度变化速率快的像素点集合，Konishi依据“边缘”和“非边缘”滤波器的统计规律来定义物体边缘"，Peli 则提出基于视觉模型的算法3，将视觉可接受范围作为滤波频段，其阈值为人眼的对比敏感度。

图像分辨率是评价图像成像系统的---项重要技术指标.图像分辨率又分为图像的空间分辨率、灰度分辨率和频谱分辨率等.在实际应用中,受到各种因素的限制,通过现有条件要达到所需求的分辨率往往是个难题.在我国,即便是计划发射的实时传输型侦察卫星,图像的地面分辨率与之相比,不仅远远低于美俄的发展水平,同时也达不到法国、日本以及以色列等国的技术水平.可见,如何利用采用低分辨率技术的像机来获取高分辨率图像已成为目前发展我国航天、军事等---项必不可少的关键技术.早在20世纪60年代就有人提出了超分辨率的概念,最初的方