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1)  soft morphology
柔性形态学
1.
After using soft morphology to inspect the image edge﹐the four primary fungi of stored-grain microbe are classified by 7 improved moment invariant features.
运用柔性形态学进行图像边缘检测,然后采用改进的7个形状不变矩对储粮微生物中的四种主要细菌进行了特征提取和分类。
2.
It is used in image edge detection by combining wavelet transform and soft morphology.
将小波变换和柔性形态学结合起来应用到图像的边缘检测中,经过仿真实验可以看出,本文方法较传统的sobel算子等检测算法有明显优势,提高了图像边缘检测的准确性。
2)  soft mathematical morphology
柔性形态学
1.
Edge detection on microbe images based on histogram equalization and soft mathematical morphology;
基于均衡化及柔性形态学的显微图像边缘检测
3)  soft mathematical morphology
柔性数学形态学
1.
Application of soft mathematical morphology in infrared image edge detection based on MATLAB;
柔性数学形态学在红外图像边缘检测中的MATLAB实现
2.
In-depth study of the edge detection algorithm based on soft mathematical morphology,the article proposes novel soft morphology dilation and erosion operators,which achieves more robust than traditional soft morphology dilation and erosion operators.
在深入研究柔性数学形态学边缘检测算法的基础上,提出比传统柔性形态学膨胀和腐蚀算子具有更强鲁棒性的柔性形态学膨胀和腐蚀算子,在此基础上提出柔性形态学梯度边缘检测算法,实验证明了该算法对噪声特别是脉冲噪声有很强的抑制作用,并能很好地检测出图像的边缘信息。
3.
This paper introduces basic theories and methods of mathematical morphology and soft mathematical morphology at firs.
文章在阐述了数学形态学一般原理与方法及柔性数学形态学原理与性质的基础上,将柔性数学形态学用于左肺上叶周围型肺癌CT图像边缘提取。
4)  soft morphological filter
柔性形态滤波
1.
Neural network implementation of soft morphological filters and optimization by genetic algorithm;
柔性形态滤波的神经网络实现及遗传算法优化
5)  soft morphological filters
柔性形态滤波器
1.
Optimization design of soft morphological filters for noisy remote sensing images;
适于遥感噪声图像恢复的柔性形态滤波器优化设计
2.
In this paper,we apply WAGA to optimize soft morphological filters and study the performance of optimization algorithm with various noise percentages under MAE or MSE error criteria.
本文应用WAGA优化柔性形态滤波器 ,并研究了在不同噪声比例和最小平均绝对误差(MAE)、最小均方误差 (MSE)准则下优化算法的性能 。
3.
Koskinen introduced soft morphological filters.
Koskinen提出了柔性形态滤波器,它将排序加权统计方法代替最小、最大法,将一个结构元分成边界和硬核两大部分。
6)  soft morphological transform
柔性形态变换
1.
Edge detection based on soft morphological transform;
基于柔性形态变换的图像边缘检测
补充资料:柔性多体动力学建模、仿真与控制

引言


    近二十年来,柔性多体系统多力学(the dynamics of the flexible multibody systems)的研究受到了很大的关注。多体系统正越来越多地用来作为诸如机器人、机构、链系、缆系、空间结构和生物动力学系统等实际系统的模型。Huston认为:“多体动力学是目前应用力学方面最活跃的领域之一,如同任何发展中的领域一样,多体动力学正在扩展到许多子领域。最活跃的一些子领域是:模拟、控制方程的表述法、计算机计算方法、图解表示法以及实际应用。这些领域里的每一个都充满着研究机遇。” 多柔体系统动力学近年来快速发展的主要推动力是传统的机械、车辆、军械、机器人、航空以及航天工业现代化和高速化。传统的机械装置通常比较粗重,且*作速度较慢,因此可以视为由刚体组成的系统。而新一代的高速、轻型机械装置,要在负载/自重比很大,*作速度较高的情况下实现准确的定位和运动,这是其部件的变形,特别是变形的动力学效应就不能不加以考虑了。在学术和理论上也很有意义。关于多柔体动力学方面已有不少优秀的综述性文章。


    在多体系统动力学系统中,刚体部分:无论是建模、数值计算、模拟前人都已做得相当完善,并已形成了相应的软件。但对柔性多体系统的研究才开始不久,并且柔性体完全不同于刚性体,出现了很多多刚体动力学中不呈遇到的问题,如:复杂多体系统动力学建模方法的研究,复杂多体系统动力学建模程式化与计算效率的研究,大变形及大晃动的复杂多体系统动力学研究,方程求解的Stiff数值稳定性的研究,刚柔耦合高度非线性问题的研究,刚-弹-液-控制组合的复杂多体系统的运动稳定性理论研究,变拓扑结构的多体系统动力学与控,复杂多体系统动力学中的离散化与控制中的模态阶段的研究等等。柔性多体动力学而且柔性多体动力学的发展又是与当代计算机和计算技术的蓬勃发展密切相关的,高性能的计算机使复杂多体动力学的仿真成为可能,特别是计算机的功能今后将有更大的发展,柔性多体必须抓住这个机遇,加强多体动力学的算法研究和软件发展,不然就不是现代力学,就不是现代化。


    柔性多体系统动力学时多刚体动力学、连续介质力学、结构动力学、计算力学、现代控制理论等构成的一门交叉性、边缘性学科,这门学科之所以能建立和迅速发展是与当代计算机技术的爆炸式发展分不开的。由于近20年来卫星及航天器飞行稳定性、太阳帆板展开、姿态控制、交会对接的需求和失败的教训以及巨型空间站的构建;高速、轻型地面车辆、机器人、精密机床等复杂机械的高性能、高精度的设计要求等,柔性多体系统动力学引起了广泛的兴趣,已成为理论和应用力学的一个极其活跃的领域。


说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条