图象识别简述

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图象识别是随着计算机的发展而兴起的一门新的技术科学。它开始于50年代以后,在60年代初期尚处蓓蕾初放,二十年来已是花开满园、硕果累累。这门新兴的技术科学,其发展之迅速和应用之广泛已引起了各方面的注视。由于计算技术的普遍采用,处理大量信息的条件已完全具备。因此,也只有让计算机代替人去处理大量的信息才能充分发挥它的潜力,才能达到高度的自动化。图象识别提出的问题,就是研究让计算机处理哪些物理信息,和怎样处理这些信息。因而它是一个新的研究领域。例如,根据气象观测数据或气象卫星拍照的航空照片怎样准确的预报天
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离子选择性电极作为一种新的分析工具,近十几年来发展极快.从60年代后期起,随着多种商品离子选择性电极的出现,离子选择性电极在各领域的应用也很快地发展起来,目前已广泛应用于化工、海洋、地质、生物、医学、环境等学科领域.离子选择性电极在土壤研究方面的应用,也已进行了一定数量的工作,Carlson和keeney(1971)曾作过简要的综述.本文就土壤中常见的几种离子,应用离子选择性电极进行测定的一些情况
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揭示土壤供应养分能力特性已有许多尝试。大多数是使用化学制品模仿植物饲料为基础的(例如戴尔,1894)。目的是从土壤中取出能被植物吸收的那一部分养分。然而并没有考虑养分是否能适时出现在根的表面。布雷(1954)论述了这种局限性。他把养分的数量、离子流动性和植物“寻食”能力引进土壤—植物相互关系的概念。这个概念可概括为:如果土壤中的养分是流动的,那么这种养分总量就决定着植物吸收养分的数量;如果养分是不
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鲍曼和福克特在新近的论文中报导:在两种砂质土中反硝化作用的速率取决于基质的浓度。可是,别的研究者曾报导过:反硝化作用的速率在相当宽广的幅度(2,3,5,6,8)内是与NO~(-3)的浓度无关的(零级动力学)。正如鲍曼和福克特所指出的:这种差别是别的研究者使用较高的NO~(-3)浓度所造成的。 本文引用的是伊利诺斯州中部两种土壤经过反硝化作用损失NO~(-3)的动力特性数据。这两种土壤的有机质含量与
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据《全国土壤普查操作规程(暂行)规定》,这次土壤普查的土壤常规分析项目,有机械分析、容重、有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾、代换量、酸碱度(pH值)、盐分(电导率CO_3=、HCO_3=、Cl~-、SO_4=、Ca~(++)、Mg~(++)、K~++Na~+)等12个项目。根据我们新疆的情况,除上述项目外,还应增测CaCO_3、还原性物质总量、Fe~(++)和H_2S等项目。为了更
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1、在暗适应条件下,蓝圆鲹幼、成鱼对蓝、绿色光的趋光率最高,对红光的趋光率最低。由暗适应向明适应过渡后,引起趋光率最高的颜色光移向黄、绿色光。 2、在暗适应和明适应条件下,鲐鱼都对紫光和红光有最大的趋光率。 3、在上述条件下,无论蓝圆鲹或鲐鱼,对白光的趋光率都低于能引起最大反应的颜色光。
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本文针对地震系统重力测量的实际情况,对重力基点联测结果的精度估算问题进行了研究.给出了多台仪器多条测线联测结果的精度计算公式和目前普遍采用的三次单程联测结果的精度计算公式.指出了几种低估误差的不合理方法.
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自动识别用途广泛。它可应用于医务、勘探、冶金、渔业、邮电、交通、公安、财务等部门以及许多的工业企业中。目前,已经研制成种种的自动识别机。利用它们,可以自动地识别小至癌细胞大至地貌图等各种图象。
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图象处理是近一、二十年发展起来的一门新学科,它涉及的领域很广,和电子学,信息论,光学,红外物理等有密切关系。目前对于图象处理还没有一个确切的定义,图样处理和图象处理这二种技术,有的作者认为是一样的,有的则认为二者不相同。总之,不同的作者,从不同的角度来看待这一问题,都反映了事物的某一方面的本质。
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一 前言 一提起图象处理,就很容易给人们一种印象,是用计算机处理多值(有灰度等级的)图象。其实,目前在生产流水线或物体传输设备上实际应用的视觉识别处理装置,为提高速度起见,大多数采用专用的硬设备,而为降低造
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1978年11月在日本京都举行了第4届国际图象识别会议,我们中国科学院代表团也出席了这次会议。会议的演讲、综述、报告,讨论及会议后的技术参观,都给我们与会者留下了这样一个深刻的印象,即图象识别这个领域近年来兴旺活跃,发展蓬勃。正如会议主席坂井利之教授所指出的那样,图象识别今天已发展成为人同机器、自然科学同社会科学、基础理论同技术应用之间的接口区域,颇象卫星可能成为世界任何两个区域进行直接通讯的中继
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