45、基于纹理的鞋印检索与脑肿瘤纹理分析技术

基于纹理的鞋印检索与脑肿瘤纹理分析技术

在犯罪现场调查和医学诊断等领域,图像分析技术发挥着至关重要的作用。本文将介绍基于纹理的鞋印检索系统以及脑肿瘤纹理分析方法,探讨它们在实际应用中的原理、操作步骤和效果。

基于纹理的鞋印检索系统

在犯罪现场,鞋印是重要的线索之一。基于纹理的鞋印检索系统旨在通过分析鞋印的纹理特征,从数据库中找到匹配的鞋印,为案件侦破提供有力支持。

特征提取

对于大小为 (m × n) 的图像 (x(s, t)),将其划分为大小为 (p × q) 的小方块。水平方向有 (M) 个方块,垂直方向有 (N) 个方块。为每个方块编号,从 1 到 (MN),分别记为 (X_1, X_2, \cdots, X_{MN}),并计算每个方块的平均向量 (\overline{x}_l) 和方差 (\sigma^2_l)。
定义所有可能方块对之间的马氏距离 (d(i, j))((i, j = 1, \cdots, MN)):
[d(i, j) = (\overline{x}_i - \overline{x}_j)(\sigma^2_i + \sigma^2_j)^{-1}(\overline{x}_i - \overline{x}_j)]
进而确定马氏图 (M):
[M =
\begin{pmatrix}
0 & d(1, 2) & \cdots & d(1, MN) \
d(2, 1) & 0 & \cdots & d(2, MN) \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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