矩形域上离散解二维Poisson方程的推广Fourier分析法

本文考虑在矩形域上解二维Ｐｏｉｓｓｏｎ方程边值问题的推广Ｆｏｕｒｉｅｒ分析法，边值问题的边界条件为一对边周期条件，另两边为Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ条件，或一边Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ条件、一边Ｎｅｕｍａｎｎ条件．这两个边值问题分别用五点差分格式和九点差分格式逼近，而在解离散的线性方程组时采用推广的Ｆｏｕｒｉｅｒ分析法．理论分析和数值试验表明：（ｉ）九点差分格式比五点差分格式精确，而计算量增加不多；（ｉｉ）推广的Ｆｏｕｒｉｅｒ分析法比通常的Ｆｏｕｒｌｅｒ分析法［１］优越，无论在计算时间或存贮量均较节省。     

Rayleigh-Bénard对流中流体质点和布朗粒子运动行为的数值研究

以无应力固壁条件下周期变化的二维Rayleigh-Bénard 对流为背景模型,通过求解（标记）流体质点和布朗粒子的运动方程来模拟它们的轨迹,并通过分析纵向位移的功率谱密度考察其周期性,最后研究了它们扩散的规律.模拟结果表明,涡胞中心区质点的运动有强周期性,轨迹呈螺旋形状,而边缘区质点的运动是一种混沌行为,两区的质点被分界线隔开;中心区宽度随振幅、Strouhal数的增大而减小;布朗粒子的分子扩散效应可以克服两区分界线的限制.统计平均结果表明,它们长时间后的扩散基本是正常扩散.     

结合离散熵和自组织神经网络(SOM)的边缘检测方法

提出了一种结合图像离散熵和自组织神经网络的边缘检测方法.首先,用离散熵选定阈值来分割图像的平滑区域和灰度变化剧烈的区域,用来减少计算量;其次将灰度图像转化为理想二值像素模式;定义了6个边缘类型和6个原型向量.将这些边缘向量作为神经网络的输入,通过SOM对其进行边缘分类从而获得边缘图像.最后将斑点边缘从边缘图像中去除即得到理想的边缘图像.实验结果表明,与其他的边缘检测方法相比获得了较为理想的边缘.     

融合边缘语义信息的单目深度估计

单目深度估计研究是许多视觉任务的基础,从图像中得到边缘清晰,细节丰富的深度图对于后续任务具有重要的作用.针对当前单目深度估计模型中不能深度融合图像语义信息以及不能较好地利用图像对象的边缘信息问题,首先构建了超像素拓扑关系图,使用图神经网络提取局部边缘信息之间的相互关系,得到以超像素为节点的拓扑关系图,其次构建了基于编解...     

A New Edge-directed Subpixel Edge Localization Method

IntroductionComparedtotraditionalindustry ,microelectronicfab ricationhasthreecharacteristics :highcomplexity ,highprecisionandhighautomatization .Tomeettheprecision ,speedandreliabilityrequirements,machinevisiontech niques,suchasvisionaidedinspectionandregistration ,havebeenintroducedineveryworkingprocedureofinte grated circuitfabricationandsurfacemounttechnology(SMT) .Inspectionandregistrationprecisionmustbecon stantlyincreasedasthesizeofthecomponentbecomessmallerandsmaller .Therefore ,the…     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

非结构网格在周期性充分发展流动数值模拟中的应用

为了解决周期性充分发展流动数值模拟的计算复杂性，该文提出了非结构网格上周期性边界进出口条件相互回代的方法。应用此方法对横掠叉排管束周期性充分发展层流流动进行了数值模拟，并将其结果与流动进口内8个管束层流流动的充分发展区域的数值模拟结果进行了比较，得到了较一致的结果。实验表明：单周期上进出口条件相互回代的方法可以替代多周期的数值计算，从而简化了计算过程，节省了计算时间。     

基于边缘导向的直边图像亚像素定位方法

通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果．     

快速富里叶变换在织物结构分析中的应用

在计算机图像处理和横式识别领域，快速富氏变换（ＦＦＴ）技术起着非常重要的作用．织物（此文只论及机织物）的结构是由相同单元规则地排列而成的，呈现很强的周期性．这使得ＦＦＴ技术在分析织物结构特征中特别有效．本文讨论如何应用ＦＦＴ去识别织物组织、纱线密度、纬纱倾斜度等其它结构参数．     

基于边缘的面向虚拟视绘制的深度编码算法

深度图由锐边缘包围纹理的匀质区域组成, 因此边缘信息对于虚拟视的绘制至关重要. 由于深度图不同区域的失真会对绘制虚拟视质量产生不同的影响, 提出一种基于边缘的面向虚拟视绘制的深度编码算法. 将深度图划分为边缘区域和平坦区域: 对于边缘区域, 采用全搜索策略, 以提高边缘区域的编码质量; 对于平坦区域, 采用SKIP模式和16×16模式, 以提高编码效率. 除此之外, 在去块滤波中, 提出一种利用纹理图和深度图边缘相似性的可保护深度图片边缘的中值三边滤波器. 实验结果表明, 与JM编码方案相比, 该方法在码率基本不变的前提下, 提高了编码效率和虚拟视绘制的主观质量.     

基于边分类的三维模型外轮廓线抽取算法

根据三维模型面片的方向性对边进行分类，筛选出轮廓边即共享可见面与不可见面的边，大幅度地排除那些不可能成为轮廓线的边，筛选过程只是一种比较运算。算法L利用外轮廓线的连通性递归搜索邻接的轮廓边得到若干闭合回路和分离的轮廓边，最终得到外轮廓线，并且自动决定的闭合回路方向和回路之间位置关系决定了回路是否属于外轮廓线；对那些精度不高而可能造成闭合回路搜索失败的三维模型，算法C利用遮挡关系由模型的前向面片对轮廓边进行裁剪得到三维模型的外轮廓线。用四叉树结构对模型投影区域进行划分，尽可能地排除那些不可能对轮廓边有遮挡关系的前向面片，减少裁剪的比较范围，降低算法的复杂度。本文的方法快速准确，适应各类二维流形模型。     

多尺度自适应加权形态边缘检测方法

针对常用的多尺度边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘，提出一种多尺度自适应加权形态边缘检测方法，利用大小不同的结构元素提取图像边缘特征，在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下定位，再由粗到细跟踪边缘，得到边缘的位置，再由各尺度结构元的抗噪性确定加权值的大小，然后加权处理得到最后的边缘结果，实验表明，用多尺度自适应加权形态边缘检测算法可得到较理想的图像边缘。     

一种基于数学形态学的多形状多尺度边缘检测算法

基于数学形态学的边缘检测过程中,不同形状、不同尺度的结构元素在滤除噪声和保持边缘细节方面的作用是不同的,为此提出了一种基于多形状多尺度结构元素的自适应边缘检测算法,分别使用不同方向和大小的结构元素提取图像边缘,通过计算信息熵自适应确定权重系数,对多形状结构元素和多尺度结构元素检测的边缘做融合处理.实验结果表明,该算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声影响,提高了检测精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.     

基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,提出了一种基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,得到一种新的抗噪型边缘检测算子,利用多结构元素提取图像的边缘特征,即使在噪声条件下,也能获得较为理想的图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘捡测算子相比,该方法边缘检测精度高,且具有良好的噪声鲁棒性。     

基于图学习的本体概念相似度计算

根据边的类型、顶点深度、边的密度和强度以及边关联的两顶点的属性计算有向边的权重,通过图学习正则化模型得到优化函数.将本体结构图中每个顶点映射成一个实数,通过比较实数间的差值判断两概念的相似程度.实验表明该方法对于计算本体概念间的相对相似度是有效的.     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

基于概念匹配的本体映射算法

本体映射是解决本体异构的通用方法.根据边的类型、顶点深度、边的密度和强度以及边关联的两顶点的属性计算有向边的权重.选择最优路径构建对应本体有向层次图的无向生成树,分别定义其Laplace矩阵,并通过分析该矩阵的特征值及特征向量来构造匹配矩阵.最后根据匹配矩阵元素的大小和位置信息来实现顶点匹配,并由此生成本体映射.实验表明该方法是有效的.     

用多尺度形态学方法实现成像测井电导率图像的缝洞参数表征

裂缝和溶蚀孔洞为缝洞型储层提供了主要的储集空间和渗流通道,其分布的随机性和复杂性严重影响了对缝洞储层的定量评价。基于高覆盖率和高分辨率的电成像测井数据,采用多尺度数学形态学方法提取电导率图像中的缝洞孔隙度谱。选择不同尺度和形状的结构元素,构造不同种类的形态学滤波算子,实现井壁裂缝和溶蚀孔洞的电导率异常边缘检测。针对缝洞异常的边缘检测结果,用椭圆形函数拟合溶蚀孔洞,用多项式插值函数拟合裂缝边缘,继而提取缝洞参数并获得缝洞孔隙度谱。实验结果表明,用多尺度数学形态学方法对电导率图像的边缘检测有效地实现了缝洞的自动识别,验证了该方法计算缝洞孔隙度谱的准确性。     

金刚石砂轮微观出刃形貌的参数化评价

针对金刚石砂轮修锐后磨粒微观出刃形貌的很难评价的问题,建立有效磨粒出刃高度、平均磨粒出刃角和磨粒出刃同形度的特征参数模式,分别评价砂轮工作表面的磨粒出刃等高性、磨粒切削性能和磨粒出刃结晶完整性。首先,采用GC修整砂轮对金刚石砂轮结块进行修锐,检测砂轮工作表面的磨粒出刃高度和出刃形貌。然后,分析修锐条件对有效磨粒出刃高度、平均磨粒出刃角度、磨粒出刃同形度的影响。分析结果表明,有效磨粒出刃高度可以反映出砂轮工作表面的有效磨粒切刃数;#40、#80和#120砂轮的平均磨粒出刃角分别约为131、111和111;磨粒出刃同形度可以较好地体现出修锐后结晶金刚石磨粒出刃的完整性。修锐试验结果显示,采用低进给深度和高工件速度的修锐条件可以提高有效磨粒出刃高度;修锐的进给深度越小,磨粒出刃结晶完整性越好;修锐条件对平均磨粒出刃角也有影响。有效磨粒出刃高度、平均磨粒出刃角和磨粒出刃同形度可以作为金刚石砂轮修锐后的磨粒微观出刃形貌的评价参数。     

多尺度结构元素的数学形态学边缘检测新方法

针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,提出了采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘的方法.该方法通过小尺度结构元素的膨胀来获取大尺度结构元素,然后进行加权合成来获得边缘图像.仿真实验表明,对于具有单色背景的混有不同噪声的灰度图像,随着膨胀次数的增加,检测得到的合成图像的边缘更清晰完整,细节更丰富;将该方法应用于具有期望PSNR值的噪声图像,和其他的传统边缘检测方法相比,其检测到的轮廓更加清晰,对噪声不太敏感,能够很好地提取边缘.