伪装目标与背景的综合相似度能够衡量伪装目标与周围背景之间的特征差异，综合相似度越高，目标与背景的融合程度越高，目标伪装效能越高。组合使用目标及背景图像的亮度、颜色、纹理、形状、尺寸、结构、直方图等7个典型特征来表征目标伪装特性，采用与其相应的相似度量法得到各个特征相似度，采用熵权法客观确定不同特征指标权重，线性加权得到伪装目标与背景的综合相似度，从而获得量化的目标伪装效能评估结果。不同背景、不同侦察距离、不同目标姿态下的多组实验表明：所提伪装目标与背景的综合相似度具有与目标发现概率一致性、与探测距离一致性、背景鲁棒性，证明了所提方法的正确性和有效性；并通过对比实验验证了该方法的可靠性。

ViBe算法检测首帧中的运动目标时，常因运动目标在初始位置停留时间过长而产生伪前景，从而导致检测结果准确性降低。针对这一问题，对ViBe算法进行了改进。通过选择颜色和空间位置相近的像素点作为样本集初始化背景模型，并使用熵值法判断颜色和空间位置在相似程度函数中的权重；在分类时基于迭代法确定自适应阈值，以增强不同条件下的分割精度；结合帧差法的判定结果在二元指数分布模型中确定背景模型的更新概率。实验结果表明，该算法在噪声、光照以及背景变化的情况下仍然能保证检测结果的准确度，对比传统ViBe算法，本文算法的精密度提高了21.56%，有效地消除了鬼影的影响。

光子集成干涉成像方法是近年来发展起来的一种以高质量成像和系统扁平化为目标的远场成像方法,有望在同等分辨率下系统的能耗、体积和质量均减小至1/10~1/100。但是现有系统对于高频信号的采样具有稀疏特性,当使用傅里叶逆变换(IFT)求解物体强度分布时,复原的观测目标在锐边处出现Gibbs振铃伪影,从而影响成像质量。为了抑制伪影,提出熵先验并研究熵惩罚特性,利用熵先验并结合光子集成干涉成像的特点设计最大熵方法。为了验证方法的性能,采用性能较好的多层分级孔径排布结构进行仿真模拟,使用峰值信噪比(PSNR)、结构相似性系数(SSIM)和均方误差(MSE)作为像质评价手段。仿真结果表明,最大熵方法可以消除由高频稀疏采样带来的伪影,对于受振铃影响明显的图像,MSE和SSIM有50%以上的提升,PSNR提升10%以上。

本文对荧光自相关光谱(FACS)技术作为免疫分析技术的具体实现和潜在应用进行探究。实验分别以Alexa Fluor647荧光分子和绿色荧光蛋白抗原与抗体相互作用为模型,利用一款桌面式荧光相关光谱仪分别采集荧光分子抗原与不同浓度抗体混合液的荧光自相关数据。将传统FACS技术与最大熵值法相结合,我们可以对抗原-抗体结合程度进行定量和定性评估。使用自主开发的数据分析软件对采集的荧光自相关数据进行分析以获取抗原-抗体解离常数。实验结果表明,FACS技术应用于抗原-抗体亲和力检测,具有简便、快速、灵敏的特点;检测限在皮摩尔和纳摩尔之间;模块化的数据分析软件可标准化操作流程、提高数据分析准确性和可重复性。

探讨组合模型在土壤重金属含量高光谱估算中的可行性, 以四川古蔺工矿废弃地复垦土壤为研究对象, 采集样品并测得重金属含量(Cd、Cr、Ni、As和Hg)和光谱信息; 对土壤光谱进行预处理, 探索响应波段; 利用PLS、ANN和RF构建单一估测模型; 利用熵值法进行较优模型组合。结果表明, 4种光谱预处理技术对光谱与重金属含量之间的相关性均有不同程度的提升; 单一预测模型MSC-RF模型效果最优, 可最大程度对重金属含量进行预测; 通过熵值法构建的组合预测模型较单一预测模型效果有所提升, 验证集R2最高达到0.91; 表明组合模型能够较大限度利用多种单个模型的样本信息, 减少单个模型中随机因素的影响, 增强模型的稳定性, 对矿业废弃地复垦土壤重金属含量的预测具有更好的发挥作用。

随着木材加工业的集约化发展以及对木材表面加工质量高水平的苛求，传统的人工检测方式已经难以满足木材产品的加工生产。在了解木材表面缺陷的分类、缺陷产生原因和木材缺陷表面图像的特征的基础上，对比分析平均值法、最大值法和加权平均值法3种图像灰度化方法效果，并选定加权平均值法对木材缺陷图像进行灰度化预处理。在Matlab 6.5 GUI编程框架下实现木材缺陷检测系统，通过选取Isodata聚类迭代法、Otsu最大方差法、最大熵法和Sobel边缘分割法为基础的4种阈值化图像分割方法对木材缺陷特征的分割效果和分割速率进行实验对比分析。实验结果表明，运用Isodata聚类迭代法的图像分割方法能够快速准确分割图像实现木材缺陷检测。

为了解现代谱分析技术在风廓线雷达中应用的可行性， 通过采用实测的和模拟的风廓线雷达回波信号， 对比研究了FFT法与最大熵法的谱分析效果。 结果表明： (1)当回波信号比较强时， 两者都可以得到较好的谱分析效果； 但是当回波信号较弱时， 最大熵法分析效果优于FFT法， 最大熵法对地杂波具有较好的抑制能力。 (2)最大熵谱比较光滑， 表明最大熵法对随机白噪声也有一定的抑制作用。 (3）最大熵法的递推阶数对谱分析结果有一定影响， 最终预测误差准则确定的递推阶数一般偏小， 采用15阶的递推阶数进行最大熵法分析取得了较好结果。 由于风廓线雷达回波通常都较弱， 因此研究结果可望用于改善信号处理效果。

Segmenting the Dynamic Contrast-Enhanced Breast Magnetic Resonance Images (DCE-BMRI) is an extremely important task to diagnose the disease because it has the highest specificity when acquired with high temporal and spatial resolution and is also corrupted by heavy noise, outliers, and other imaging artifacts. In this paper, we intend to develop efficient robust segmentation algorithms based on fuzzy clustering approach for segmenting the DCE-BMRs. Our proposed segmentation algorithms have been amalgamated with effective kernel-induced distance measure on standard fuzzy c-means algorithm along with the spatial neighborhood information, entropy term, and tolerance vector into a fuzzy clustering structure for segmenting the DCE-BMRI. The significant feature of our proposed algorithms is its capability to find the optimal membership grades and obtain effective cluster centers automatically by minimizing the proposed robust objective functions. Also, this article demonstrates the superiority of the proposed algorithms for segmenting DCE-BMRI in comparison with other recent kernel-based fuzzy c-means techniques. Finally the clustering accuracies of the proposed algorithms are validated by using silhouette method in comparison with existed fuzzy clustering algorithms.

小波包变换是小波变换的推广，可视为普通小波函数的线性组合，具有灵活的时频分析能力，随着分解层数的增加，小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解，在图像信号的子带层次上进行结点阈值操作，采用软阈值的方法进行阈值处理，结点噪声采用谱熵法估计，并使用峰值信噪比评估去噪后的图像质量。实验结果表明，相比于使用其它阈值方法的小波包图像去噪算法，该算法具有更好的图像去噪性能。