基于BP网络与Mahalanobis距离的图像识别技术(英文)

提出基于BP人工神经网络与Mahalanobis距离的图像识别技术.在对IC芯片图像进行二维小波分析后,通过Mahalanobis距离在图像的低频小波系数矩阵上进行目标图元的区域搜索与位置标定,而后根据待定目标图元像素分布特征建立特征参数向量,建立BP网络对目标图元进行模式识别.实验证明此方法能够有效地对IC图像进行目标图元的位置标定与模式识别,获得准确的IC标定识别结果.     

低碳钢经疲劳循环后表面的显微形貌特征与损伤的关联

为研究低碳钢在经历不同预循环表面损伤与材料疲劳性能的相关性,对HRB335钢光滑试样进行了0. 005应变幅下经历不同循环数N/Nf(33. 3%～75%)后的大变形单轴拉伸试验。之后用超景深三维显微镜获取试样颈部区域的表面形貌显微图像,并使用图像灰度直方图、灰度共生矩阵及二值图方法对图像进行特征分析。探讨经历疲劳循环再拉断试样的颈部区域表面显微形貌的不同特征与疲劳损伤的相关性,发现用灰度共生矩阵法和二值图法提取的特征参数能描述循环耗损寿命与循环数的定量关系。     

基于Mahalanobis距离与BP网络的图像小波标定识别技术

针对计算机芯片检测,提出了基于Mahalanobis距离与BP人工神经网络的小波图像识别技术．在对Ic芯片图像进行二维小波分析后,通过Mahalanobis距离在图像的低频小波系数矩阵上进行目标图元的区域搜索与位置标定,而后根据待定目标图元像素分布特征建立特征参数向量,建立BP网络对目标图元进行模式识别．实验证明此方法能够有效地对IC图像进行目标图元的位置标定与模式识别,获得准确的IC标定识别结果．     

基于极线校正的相移结构光三维测量

被动式方法对表面无明显特征的物体难以获取稠密的三维重建点,无法进行精确而快速的测量.针对这一问题,采用双目立体视觉测量系统,结合主动式方法的相位移动结构光法对每个图像像素点进行处理,获取三维物体表面稠密的数据,实现真正的全场测量.双目系统经过极线校正,对应点的极线处在同一水平线上,匹配时不用逐点计算每个像素点的极线,大大减少匹配时间.实验结果表明此方法能快速获得复杂表面物体的稠密测量.     

面向芯片引线键合的视觉精确定位方法

为了实现面向芯片封装的视觉精确定位技术,提高芯片引线键合的加工精度和效率,提出了一套结合快速傅里叶变换互相关和不变矩的视觉定位算法,构建了视觉系统实验平台,并进行了实验研究.针对芯片和引线框架图像的特点,分别提出了适合于芯片和引线框架的定位算法.对于芯片图像,采用快速傅里叶变换互相关算法进行匹配定位;对于引线框架图像,采用基于特征的不变矩方法进行匹配定位.使用显微视觉系统和二维运动平台构建了实验平台,进行了视觉定位实验.经过实验验证,定位精度均在亚像素级,芯片图像的定位精度小于0.4,像素（2,μm）,引线框架的位置精度小于0.5像素（2.3,μm）,转角的定位精度小于0.1°,能够满足芯片封装的要求,从而实现引线键合的视觉精确定位.     

基于点云的超精密铣削加工三维表面形貌仿真

基于刀刃扫掠点点云方式,提出一种超精密加工三维表面形貌模型.通过对加工部分刀刃在加工过程中的运动学描述,将三维表面形貌用离散点云数据表达.根据加工曲面信息和采样点数目对仿真区域进行划分并建立随动包容盒,对包容盒内数据进行数值分析和空间变换计算以获得工件三维表面形貌.算法仿真与表面轮廓仪测量结果表明：该仿真算法能够表征超精密铣削加工下工件表面双向残留高度特征,并体现出刀具切入相位角对表面形貌的影响,为三维表面形貌超精密加工提供了一种新的思路.     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

细粒度金刚石砂轮表面磨粒识别研究

准确地评价砂轮表面形貌对磨削机理研究、磨削过程优化、磨削过程的建模与仿真等具有重要意义,而准确的磨粒识别是砂轮形貌测量和评价的关键. 对超精密磨削所用细粒度金刚石砂轮磨粒粒径的分布特点和砂轮表面上磨粒的轮廓波长进行了分析. 从采样间隔和取样面积的角度对金刚石砂轮表面三维形貌测量仪器的选择进行了探讨. 应用数字滤波消除砂轮表面三维数字信息中的高频分量,然后提取金刚石磨粒的几何特征,提出了依据磨粒轮廓频率特征、磨粒间距和磨粒曲率半径识别金刚石磨粒的方法. 采用基于扫描白光干涉原理的三维表面轮廓仪?3000金刚石砂轮表面形貌进行了测量,对砂轮表面中包含的金刚石磨粒进行了识别,实验结果证明所提出的磨粒识别方法合理有效.     

钎焊磨粒测量系统中的显微图像快速融合

为了直观地表征钎焊砂轮表面磨粒的形貌,针对钎焊磨粒测量系统中显微镜头景深小,难于一次性清晰成像的问题,提出基于聚焦评价函数的磨粒显微图像快速融合方法.以聚焦评价函数的最大值为依据判别聚焦像素点,提取聚焦像素点颜色信息进行图像融合.针对特殊照明条件造成的融合误差进行误差补偿,对融合结果呈现的雾化现象,采用暗通道先验法进行去雾处理.实验结果表明:单颗磨粒137幅1 600 px×1 200 px显微图像融合过程用时5.10 s;文中方法可快速、直观地表征钎焊砂轮表面磨粒形貌.     

人工神经网络在图像测速技术中的应用

为了准确、快速地进行图像测速,介绍了一种前向三层自组织竞争人工神经网络,并将其应用于图像测速技术的粒子轨迹测速中。人工神经网络在图像测速技术中的应用才刚刚起步,该方法利用神经网络智能与快速的特点完成粒子的匹配,从而获得流场的速度。与以往的算法相比,神经网络方法具有检测准确和速度快的优点,但对图像质量要求较高。在恒定流流动表面流速的测量和Ｏｓｓｅｎ涡的模拟中分别使用了神经网络方法,获得了良好的测量结果,并证明了该方法在图像测速技术中的应用潜力。     

基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法研究

当前全景图像生成算法通常依据计算机图形实现,建模时间较长,且生成的全景图像效果不佳,无法满足人们的需求。为此,提出一种新的基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法,对图像中各像素点的Hessian矩阵行列式进行计算,获取SURF特征点值,通过特征点之间的欧氏距离对图像间的相似性进行衡量,实现特征匹配。通过正投影把所有待合成图像投影至圆柱面上,相邻图像将重合部分融合,获取投影图像后,通过特征匹配实现无缝拼接,将正投影过程生成的立体图像从某一位置剖开,并投影至某一平面上,获取视觉一致的全景图像。实验结果表明,采用所提算法生成的全景图像重叠区域之间几乎没有缝隙,亮度差异不大,可消除“鬼影”现象,且占用内存与消耗时间少。     

一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)影像三维重建中匹配像对提取适应性差、效率低、需准确的先验知识等问题,提出一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法。首先利用SiftGPU算法对一组无人机影像进行尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征提取。其次,对SIFT特征向量集合构建分层词汇树,并分别计算各个影像与影像集中各影像的综合权重因子并按得分大小进行排序。最后,自适应计算影像检索阈值,得到最终的影像匹配像对。通过对不同地形地貌的无人机影像进行试验。实验结果表明:所提方法能快速、有效获取查询影像的匹配像对。与常规词汇树检索方法相比,查准率提高了19%～24%,查全率提高了17.4%～30.9%。尤其针对海量的无人机影像数据,所提方法具有更高的处理效率。     

基于匹配追踪时频LBP谱图的内燃机气门故障诊断方法

为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃机时频图像中的各分量信息,利用匹配追踪算法(MP)获取无交叉项干扰项且时频聚集性良好的信号时频表示;然后引入局部二值模式(LBP)生成MP时频表示的LBP谱图,并将LBP谱图的灰度直方序列作为特征参数,利用支持向量机(SVM)对故障状态进行模式识别。在内燃机4种不同气门状态的诊断识别实验中,该方法最高识别率可达99.17%,表明基于MP时频LBP谱图识别的故障诊断方法具有较强的故障特征描述能力,能够准确诊断内燃机气门故障。     

强光束干扰下低轨高清遥感图像无缝拼接方法改进研究

由于受到强光束的干扰,低轨高清遥感图像拼接处的拼接边界容易出现突变。当前图像拼接方法因不能避免外界因素的干扰,无法实现图像的无缝拼接。为此,提出一种新的强光束干扰下低轨高清遥感图像无缝拼接方法。通过Retinex理论对强光束干扰下低轨高清遥感图像进行预处理,利用原始低轨高清遥感图像的照射光得到物体的反射性质,以获取物体自身的面貌。介绍了尺度不变特征变换(SIFT)算法的基本思想,通过SIFT特征匹配法对遥感图像进行配准处理;针对SIFT法效率低的弊端,利用区域分块法对其进行改进。通过幂比值拉伸方法对拼接缝进行消除。实验结果表明,采用所提方法得到的拼接图像拼接处无重叠,较为平滑,在保证拼接图像信息量、清晰度和整体质量的同时,效率较高。     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

一种分块的立体像对相对定向方法研究

针对立体像对相对定向时错误匹配点难以剔除的问题,提出了一种分块的立体像对相对定向方法.该方法先对影像上的特征点进行分块,基于各个数据块间的抽样一致性原则选择分布合理的特征点以计算基础矩阵的初始值.然后,以点到极线的距离最小化为判断标准对特征点集合进行筛选,从而获得误差较小的"内点"集.最后,采用选权迭代的方法计算获得基础矩阵的各个要素值,并将其转换为相对定向元素,从而完成立体像对的相对定向.近景影像和航空影像的对比实验表明,该方法具有更高的定向精度和鲁棒性.     

一种鲁棒的图像拼接算法

图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配.     

用于精确定位的最佳匹配区选择分形法

图像中任意点局部邻域的分形维数越大,该领域图像数据的相关性越小,相关匹配搜索时定位该区域就越容易。由此提出了利用分形维数作为分离参数,在基准地图上选择最佳匹配区的方法。用相关法对选出的最匹配区验证表明,分形方法比传统的相关方法在选择最佳匹配区时,定位精度更高,计算更快。     

基于层次B样条的医学图像弹性配准方法

弹性配准是医学图像处理的重要研究内容，为了精确得到图像的局部几何变形，需要大量均匀分布的标记点来表示局部偏差，为此，提出了一种自动、准确的基于区域相似性的标记点选取方法，并利用层次B样条散乱数据插值方法能够解决逼近精度和光滑性的平衡问题的特点，建立一种新的配准方法．实验证明，本文提出的自动标记点的选取方法能够产生准确的表示局部变形的标记点对应性，所建立的配准方法是一种准确、简便和稳定的方法，能够产生光滑、准确的配准变换．     

一种自标签特征点异源图像目标检测算法

由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别. 针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法. 算法通过设计一个粗特征检测器并在合成影像上进行训练,使得该特征检测器在不同图像上都具特征提取能力. 利用本文提出的自标签方法将异源图像中共有的特征点进行提取,从而解决了现有算法无法获取异源图像共有特征的问题. 并利用自标签结果进行特征点检测器和描述子的训练,最终通过匹配的特征点实现了异源图像间的实例目标识别. 本文采集了不同场景下的可见光-红外无人机影像作为测试数据. 在异源测试数据集上,选择了6种不同的先进算法与本文算法进行了对比试验. 实验结果表明,该算法较现有的6种先进算法能够提取到更多、更精确的异源图像共有特征,与其他测试算法相比在异源图像测试数据上的平均精度有了明显提升.