区域形态分析

这是中国科学技术大学研一课程《数字图像分析》的大作业要求。使用Matlab编写代码实现区域形态分析和K-means聚类，目标是在图像中分割大小不同的两类目标，并基于合适的特征将其分类。建议采用基于标记的分水岭算法进行分割，然后选取特征用于K-means聚类。

I = imread('b.bmp'); se = strel('square', 3); % 3x3正方形结构元素 Ie = imerode(I, se); % 腐蚀操作得到内部点 Iout = I - Ie; % 通过减去内部点得到边界 Iout = ~Iout; % 反转得到外轮廓 figure, imshow(Iout); % 显示外轮廓 [L, num] = bwlabel(Iout, 8); % 连通块标记 F = L > 1; % 排除背景区域 BW2 = imfill(F, 'holes'); % 填充区域 figure, imshow(1 - BW2); % 显示填充后的区域

fimorphv2已被用于识别血小板聚集的二维形态，特别是它们在流动下在胶原涂层表面形成的长度和宽度。这项技术利用快速、标准化的二维自相关过程，应用于二进制图像堆叠。该方法通过堆叠三角形算法执行背景减法并选择阈值，使用了修改后的triangle_th算法（MATLAB文件交换：Bernard Panneton ID：28047使用三角形方法进行灰度图像阈值化）。该技术还支持用户提供背景校正的图像并指定阈值。

基于旅客出行数据洞察机场影响力 通过分析到达旅客的最终目的地和出发旅客的起始地，可以清晰地描绘出机场的辐射范围。 进一步研究旅客到达和离开机场的时间、距离及其分布情况，能够揭示周边机场的影响范围，并深入了解机场主要客流区域的分布特征。

岩溶陷落柱形态与结构特征对华北煤田的物探解译、采掘工作和水文地质预测具有重要影响。通过野外观测、井下编录、叠置对比和统计分析，详细描述了太原西山岩溶陷落柱的高度、跨度、柱壁角以及柱体组成。柱体直径通常在30～50米，高度介于150～350米，柱壁角为82°～85°，柱顶覆盖有直径约10米的“锅底”状构造的柱状岩块堆积体。总结了柱体顶部的空洞、水富集以及次生矿物晶体的生长情况，以及柱体下部岩块分选、密实镶嵌等组构特征。岩溶柱体边缘煤层向柱体倾斜，煤质变差，裂隙发育。不同区域的构造地貌演化过程和地壳岩溶水系统的演化导致华北煤田岩溶陷落柱的多样性。

该方法可通过计算扁椭球体与圆锥视场的交集区域，确定卫星覆盖范围。根据输入的视场参数和卫星位置，算法可推导出椭圆几何，并判断卫星在特定视场内的可见性。该方法支持不同的指向类型，并考虑了半长轴和半短轴等扁椭球体参数。

地貌是地理信息的重要组成部分，决定了自然地理单元的形成以及地面物质与能量的再分配。本研究利用GIS图像处理技术，对昆明地区1∶25万数字高程模型数据进行处理，提取了坡度、坡向、地形起伏度等地貌特征要素，并进行了定量化分析。研究结果为昆明地区的农业规划、水土流失、土壤侵蚀、地质灾害等提供了重要的空间信息基础平台。

MATLAB分时代码PWL区域库包含了计算神经网络分段仿射表示的代码。该算法逐层处理网络，针对每个先前确定的区域解决超平面排列问题。虽然大多数深度学习库使用Python编写，但此代码仍然以MATLAB编写，因为MATLAB可以访问必要的几何计算。此工具还提供了用于Tensorflow模型转换脚本的方法。安装要求包括MATLAB和Python环境。

数据形态探秘 本章节深入探讨数据及其类型，并解析数据汇总方法，为后续数据预处理奠定基础。 数据预处理的必要性 现实世界的数据往往存在噪声、不一致、缺失等问题，直接使用会影响分析结果的准确性。数据预处理能够有效解决这些问题，提升数据质量。 数据预处理核心技术 数据清理: 识别并处理数据中的错误、噪声、异常值等，例如缺失值填充、噪声数据平滑等。 数据集成: 将来自多个数据源的数据整合到一起，形成统一的数据视图，例如实体识别、冗余属性处理等。 数据变换: 对数据进行格式转换、规范化、离散化等操作，以便于后续分析和挖掘，例如数据标准化、数值离散化等。 数据归约: 在不损失重要信息的前提下，降低数

利用扩散模型研究人民币对美元汇率，比较两种模型的统计特征。通过GMM方法参数估计，发现第一种模型更适用于我国短期汇率市场。