图像处理技术在裂隙检测技术中的应用

【目的】实现更加高效地获取岩土体中各种形态的裂隙参数，并对裂隙发育及岩体塌陷情况进行及时监控。【方法】使用计算机图像处理技术对勘探过程中得到的岩土体图像进行识别，并对裂隙图像进行灰度转换、二值化、滤波去噪等操作，设置阈值，并进行调试，统计去噪后的二值化裂隙图像像素面积，并使用分割迹线自动连接技术来完成对图像的处理。【结果】根据处理结果，可计算出岩体中的裂隙参数，并识别得到裂隙迹线。【结论】将图像处理技术应用于裂隙检测中，可精准、高效地完成检测任务，并满足实际工程中的应用需求。     

一种用于手势识别的局部均值模式纹理描述子

提出了一种改进的局部二值模式即局部均值模式用于对静态手势进行分类. 计算不同分辨率的原始手势图像、非线性光照变化图像、高斯模糊图像和椒盐噪音图像的局部均值模式、局部二值模式和局部角相模式. 利用gentle_Adaboost 分类算法对这些算子特征进行训练和测试,实现手势分类. 文中提出的局部均值模式能充分利用区域内像素灰度值之间相关性和区别性信息进行编码,恰当地描述不同手势的特征,具有简单快速及良好的区分度等特点. 实验结果表明：与局部二值模式和局部角相模式相比,局部均值模式算子取得了更高的分类准确度.对于原始图像,该描述子的分类准确度达到95%,同时该模式对非线性光照变化和高斯模糊具有较强鲁棒性.     

锂电池极片表面缺陷特征提取方法研究

电池极片缺陷种类多,并且表现形式具有多样性,为了更有效地实现对锂电池极片表面缺陷的检测,需要将种类繁多的缺陷从所拍摄的图片中提取出来。本文对极片表面缺陷进行分析,并根据图像检测原理对缺陷进行详细的分类。针对极片图像,采用中值滤波和Sobel算子对图像进行预处理,预处理后的图片以粗检的方式快速判别被测极片是否存在较大缺陷,用于提高检测效率;同时,通过分类缺陷的详细参数设置细化每一类缺陷的检测,以满足极片检测的准确性和检测效率等要求。     

基于改进的区域背景实时更新的目标检测

针对静止摄像机条件下运动目标的检测问题,提出了基于改进的区域背景实时更新的目标检测算法,该方法首先对连续的三帧图像分别做帧间差分并将差分图像二值化,运用改进的线段编码的方法对二值化后的差分图像进行扩充以填补由帧间差分引起的空洞,然后用当前的二值化差分图像减去前一个二值化差分图像,差值为负的区域就是背景应该实时更新的区域,最后用传统的背景差分法就能检测出运动目标．实验结果表明,该方法不仅能在一直有运动物体的视野内获得完整的背景图像,而且背景的实时更新也能有效的减小噪声和突然进入摄像机视野的物体的干扰,有较强的鲁棒性．     

基于图像分类的鲁棒无载体信息隐藏

针对传统信息隐藏方法须通过修改载体以嵌入秘密信息所带来的安全性问题,提出一种基于图像分类与尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)提取无载体信息隐藏的方法。首先通过快速区域卷积神经网络将原始图像库进行分类处理,生成不同种类的子图像库;然后利用图像SIFT特征点的方向信息设计一个感知鲁棒的哈希方案,并使用该方案计算出每个子图像库中图像的哈希值,将所有子图像库中的图像全部映射成相应的二进制哈希值;最后将秘密信息分割成若干个片段,通过对比秘密信息片段与所有的图像二进制哈希值,从子图像库中检索出与秘密信息片段相符的图像,将其作为含密图像传送给接收方,完成信息隐藏过程。接收方接收到全部含密图像后,根据约定的哈希方案提取秘密信息。实验结果和分析表明,该方法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、图像缩放等攻击具有较强的鲁棒性,且隐藏容量较高。     

基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法

兼顾水印容量以及篡改图像的恢复效果,提出一种基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法。根据电子发票的特性将图像块分为重要块、印章块、格式块和空白块4类。对图像块类型和非空白块二值化信息分别利用RS（1,3）和RS（2,3）进行编码生成恢复水印。根据恢复水印信息的大小,基于密钥将生成的恢复水印随机、依次嵌入印章块、格式块和空白块中。为尽可能降低水印容量,无需添加认证水印数据,利用类型码和非空白块恢复水印,同时完成对图像的篡改检测以及篡改恢复。与现有的用于自然图像的自恢复水印算法相比,在相同水印容量下能得到较好的恢复效果;对于同样的恢复效果,水印容量较小。在一般篡改和拼贴攻击下具有较好的认证和恢复能力。     

H型垂直轴风力发电机气动性能分析

针对小型三叶片H型垂直轴风力发电机的气动性能,运用计算流体力学中的移动网格技术,对风轮二维及三维流域模型的非定常分离流动进行数值计算,分析风轮的流场特征,并研究不同环境因素对风轮气动性能的影响。计算结果表明:在洁净空气中,叶片在叶尖处的涡量最大,上游叶片尾流影响绕下游叶片空气的流动,下游叶片风能捕获减小,整个风轮的最大风能利用系数约为0.32;风沙环境下,叶尖处的涡量进一步增大,且涡量最大处在上翼面的后半段。     

基于图像特征的车牌字符分割方法研究

根据车牌图像具有不同颜色和车牌字符中字母和数字具有连通性的特点,提出将灰度自适应二值化和基于神经网络的彩色图像二值化相结合.用这种方法对一系列定位后的各种车牌图像进行二值化,然后利用投影法和数学形态学对二值化后的车牌进行准确的字符分割.实验结果表明:该方法二值化效果好,字符分割准确率较高.     

应用图像处理技术的在线损伤检测及应用

针对香烟条包端面透明纸损伤的在线检测问题,提出了两种基于坐标变换的香烟条包端面透明纸损伤检测新方法。其基本思路是：首先,选取待分析的图像,将图像进行全局阈值分割以得到二值图像;其次,根据图像特征,将图像坐标系进行旋转,依据新坐标下正常和损伤图像的投影值分离程度和概率分布,提出两个损伤判别准则,即：方差准则和峰数准则;最后,构建香烟条包端面透明纸损伤图像的在线检测系统,利用实际采集到的图像对两个准则进行验证,结果表明了两种算法的有效性和鲁棒性。该文方法也可用于其他图像的类似损伤在线检测。     

基于人工神经网络的条码定位与识别方法

针对大角度条码图像区域自动定位这一关键技术的具体应用,笔者提出一种适合大角度条码图像区域自动定位的算法。该算法以高斯滤波、边缘检测和霍夫变换做预处理,采用已经训练好的人工神经网络进行定位,运用全局与局部结合的二值化方法进行二值化、识别。实验证明,该算法图像定位准确率高,大角度条码图像定位效果较为理想,提升了图像识别的正确率。     

联合图像分类的图像融合算法研究

针对人眼对于外界信息的摄取会进行过滤,对于一幅既定的场景,会将其分为目标和背景两部分,对于目标信息的获取会希望更加详细,背景信息没有过多要求的特点,本文研究了联合图像分类的图像融合算法。对给定的待融合图像进行NSCT(Non-subsampled contourlet transform)变换,在NSCT变换域内提取特征,利用K-Means方法将图像分为目标和背景两部分,然后对背景和目标的低频信息采用均值准则、目标的高频信息采用区域能量加权平均的准则进行融合;同时为了降低计算复杂度,将压缩感知应用于图像分类过程中,实验结果验证了本文算法的优越性。     

基于二次模糊相关性的单通道置换图像盲分离

关键词：中图分类号：文章编号：针对模糊处理后的置换图像,提出一种基于二次模糊相关性的单通道盲分离方法. 该方法通过对置换图像进行二次模糊,估计二次模糊前后对应子块的相关系数来构造一个映射空间,利用映射空间内参数的不同分类完成置换混合矩阵的估计,从而实现置换源图像子块的分离. 实验表明,该方法对经历不同模糊处理的置换图像均能达到较高的检测正确率,同时,算法对高斯噪声和有损JPEG压缩都具有较好的鲁棒性.     

自卸舶物料输送架参数化三维设计及灵敏度分析

自卸舶是用于码头卸货的重要运输船,针对其物料输送架设计效率低的问题,首先建立自卸舶物料输送架结构三维参数化模型,通过修改其骨架模型及结构局部尺寸等细节来调整结构尺寸,从而满足设计需要;然后建立自卸舶物料输送架的结构参数化有限元模型,通过对其结构参数进行灵敏度分析,得到各个结构尺寸变化时对输送架最大应力值影响较明显的设计参数,为后续优化设计提供依据。     

鲁棒的快速车道偏移警告

针对FPGA等片上资源较为缺乏的处理器,提出一种应用于辅助驾驶的快速车道线偏移警告方法. 方法
面向单目视觉识别应用;首先采用基于区域统计方式的二值化处理进行图像增强,并利用515车道线模板匹配方
法代替传统的边沿检测去除原图像中的大量干扰信息,最后采用压缩型霍夫变换对匹配结果进行车道线提取. 与
传统霍夫变换相比,大大降低了运算量,减小了内存使用量. 实验证明,该算法对车道线的识别非常有效,满足实
时性需求,并已成功移植到FPGA上.     

一种优化的高光谱图像特征提取方法

众所周知,特征提取方法在降低计算复杂度和增加高光谱图像分类精确度方面十分有效,针对此,提出了一种优化的图像融合和迭代率波的特征提取方法。首先,将高光谱图像分割成多个相邻波段的子集;然后,通过均值法把每个子集中的各个波段融合在一起;最后,对融合后的波段进行递归滤波处理,获得分类的特征信息。结果表明,该方法展示出较高的分类精确度。     

特征增强的平滑区域篡改检测算法

针对移除图像平滑区域目标的篡改行为,提出一种基于轮廓特征增强的检测算法.首先对待检测图像进行滑窗式分块,逐块进行二值化轮廓特征提取,然后对提取的轮廓序列进行字典排序,最后通过对轮廓序列的匹配实现篡改区域的正确标注.实验表明该算法能有效解决平滑区域篡改痕迹检测的问题,且篡改图像经较低品质JPEG压缩后仍有较强的匹配能力.     

基于LBP-MDCT和CNN的人脸活体检测算法

人脸活体检测技术作为人脸识别系统安全运行的重要保障,对保障网络空间安全意义重大.针对基于视频的人脸欺骗攻击,提出一种基于局部二值模式-多层离散余弦变换(local binary pattern and multilayer discrete cosine transform, LBP-MDCT)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)融合的人脸活体检测算法.首先从检测视频中提取人脸图像;接着对人脸图像进行LBP和多层DCT变换以得到LBP-MDC T特征,将部分人脸图像输入CNN中以得到CNN特征;然后将两种特征分别输入到支持向量机(support vector machine, SVM)中得到分类结果;最后将SVM的输出进行决策级融合以判定检测视频的合法性.在Replay-Attack和CASIA-FASD数据库上的实验结果表明,相对于现有算法,该算法的检测性能更加优越.     

被干燥多孔物料中孔隙大小及分布的探讨

从多孔物料的微观结构出发,利用平衡湿含量的实验数据,对三十多种多孔建筑物料的孔隙分布规律进行了分析,结果表明其分布服从对数正态分布.得出了降速干燥阶段多孔物料孔隙中水液面蒸气相对分压与湿含量的关系式,计算值与实验值具有较好的一致性,均方根误差为3.01%.还分析了降速干燥阶段多孔物料中孔隙分布参数、温度、湿含量对其中水液面蒸气相对分压的影响.     

二值图像恢复的一个非线性正则化方法

二值图像恢复往往按灰度图像恢复和闽值分割两步来处理,效果不佳.该文利用二值图像的特有性质,提出一种二值图像恢复的非线性正则化方法.同Tikhonov正则化方法不同,该文提出的方法最终归结为一个非线性最优化问题,并采用全局Barzilai和Borwein梯度算法求解此优化问题.实验结果表明.该文的二值图像恢复算法足可行的、有效的.     

一种车把手外观视频图像暗纹检测算法

工业生产自动是现代工厂生产发展的必然趋势,精准、高效的智能化生产方式必然会取代繁重、出错率高的手工劳动。本文提出了一种新的产品外观暗纹检测算法。通过噪声滤除、像素二值化、状态判断、区域划分等图像预处理操作,综合右下、左下两种检测模式对物品暗纹特征进行提取判断。实验结果表明,本文所述的检测算法在实际应用中有效,可广泛应用于工厂产品外观检测系统。