基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

基于图像分析的显微视觉自动调焦方法研究

定义了一种基于边缘灰度的显微图像清晰度评价函数,该函数采用改进的线性微分拉普拉斯算子和阈值滤波的方法以减少图像聚焦的误差.将该函数用于显微镜的自动调焦中,具体方法包括:对显微图像的噪声进行中值和同态滤波以提高显微图像的质量;通过带门限的帧差技术以区分背景与前景,同时,为减少噪声和图像前景变化的影响,在评价函数中引入了阈值参数.实验结果表明,该方法准确、稳定和可靠,精度较高.     

基于二进小波变换的图像阈值滤波法的性能分析

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值滤波法的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像阈值滤波法。在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得最佳的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间。为分析此方法的去噪性能,对同一图像在叠加不同水平的Gaussian噪声的情况进行了去噪实验,仿真实验结果发现基于二进小波变换的图像阈值滤波法不但有效抑制了图像边缘附近的Gibbs现象,而且使去噪后图像的峰值信噪比在不同噪声水平下都有很大程度地改善,在不同噪声水平间有很小幅度的波动,这表明基于二进小波变换的图像阈值滤波法的去噪性能具有很强的稳定性。     

人眼角膜曲率测量系统的研究

为解决人眼角膜曲率测量的方法和精度,设计了一套基于图像处理的自动测量角膜曲率参数的测量系统.该研究方法是以角膜反射成像原理为基础,将3个同心圆环投射到眼睛角膜,经角膜反射成像在CCD上,求取全局阈值算法进行二值化图像处理,并进行关键区域特征提取二值化图像,先用Sobel边缘提取方法检测出椭圆环的轮廓,然后用数学形态学的边界平滑及骨架提取方法得到关键区域骨架,最后用最小二乘法拟合曲线计算出角膜的曲率参数.实验采用角膜曲率计用计量标准器进行了测试,结果表明研制的全自动角膜曲率仪符合国家计量检定规程的要求.使用全自动角膜曲率仪测量角膜曲率参数方便、快速、准确.     

一种改进小波阈值函数的图像去噪方法研究

性质良好的小波阈值去噪方法在图像去噪领域中应用十分广泛.考虑到传统硬、软阈值函数存在不连续和恒定偏差的缺陷,基于均方根插值阈值函数引入一种改进的阈值函数图像去噪方法.该方法通过调节参数,能够更好地适应不同图像不同噪声的去噪需求,且对于图像的边缘细节信息能够处理得更好.试验结果表明,改进阈值函数图像去噪方法较之现有方法具有更小的均方误差、更高的峰值信噪比、更高的结构相似性和更小的梯度幅值相似度偏差,去噪效果更优.     

基于连续阈值函数的小波去噪方法

文章分析传统软、硬阈值函数在图像去噪中的缺陷,提出了一个基于连续阈值函数的小波去噪方法.采用不同阈值函数的去噪方法对图像进行去噪处理,结果表明:基于连续阈值函数的方法的去噪效果优于其他非连续阈值函数的去噪方法.     

小波阈值图像去噪算法改进

对小波阈值收缩图像去噪算法进行了研究,在软阈值函数的基础上提出了一种改进的阈值函数,算法中采用BayesShrink阈值和SureShrink阈值,一定程度上抑制了SureShrink阈值的"过保留"小波系数.与传统方法(软阈值函数法(BayesShrink阈值)、软阈值函数法(SureShrink阈值)、硬阈值函数法以及半软阈值函数去噪法)相比,在处理边缘点不多的图像时,改进的阈值函数方法处理后的图像具有更高的峰值信噪比(PSNR)和信噪比(SNR),并具有更低的均方误差(MSE),图像更加清晰.     

基于最大化直觉模糊集相似度的图像阈值分割

针对目前图像阈值分割法中多参数选取的问题,提出一种无需参数的阈值分割算法.首先,通过模糊隶属度函数,将图像映射到直觉模糊集中.然后,采用最大化相似度准则,对该直觉模糊集进行相似度测量并获取其最佳阈值.仿真结果表明,与传统方法相比,本文方法具备更好的分割效果.     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

基于过渡区提取的多阈值图像分割

对基于过渡区提取的多阈值图像分割算法进行了研究．首先使用局部熵方法提取过渡区,然后构造对称非最大抑制滤波器检测过渡区直方图的多个峰值,最后使用考虑差异度与位面数的代价函数决定最优类别个数及多分割阈值．实验研究表明,算法得到的阈值准确、稳定,较好地解决了基于过渡区提取的图像分割方法中的多阈值分割问题,同时也为多阈值图像分割提供了一种新的思路．     

调节器变频器多参数共同作用对水泵变频调速系统运行的影响

采用西门子公司(SIEMENS)具有PID闭环调节功能的变频器、孔板差压流量计组成变频调速恒流控制系统进行正交实验,研究比例增益(P)、积分增益(I)、微分增益(D)、采样周期(T)、滤波次数(n)与积分范围(W)等多参数共同作用下,对恒流供水系统的影响,并在实验基础上分析给出恒流供水系统的最佳参数.该实验所涉及的参数整定问题,对于一般闭环PID控制的恒流、恒压供水系统,进行调节器、变频器参数的整定,具有一定的借鉴意义.     

一种基于曲率提取轮廓特征点的方法

对边缘轮廓线进行了自适应平滑,在以轮廓点为中心的支撑区域内定义了曲率角,并根据定义的曲率角及曲率符号,采用简单的模板匹配技术,提取出候选的轮廓特征点,对候选点附加抑制条件得到真正的特征点．此方法减少了数字化误差及噪声带来的影响,抗干扰性好,且运算量较小．实验表明,该方法具有很好的轮廓特征点检测及定位能力     

矿物光谱特征谱段识别方法与应用

 矿物光谱识别所使用的光谱参量在不同影响因素下的稳定性对矿物识别效果影响很大。基于特征谱段峰谷相关系数法,提出了高光谱矿物识别的新算法,建立了提取稳定光谱参量（峰谷位置）的数学模型和操作流程。该算法通过提取矿物参考光谱峰谷的位置,计算矿物特征谱段的峰和谷与待测矿物光谱相应谱段的相关系数,并以此作为比较矿物光谱相似程度的主要依据。以甘肃北山方山口地区拾金坡金矿床为例,研究并比较新算法与典型算法的蚀变矿物识别。结果表明,本文算法的正确识别率为85%,较典型算法有更好的识别效果。     

低碳经济背景下的峰谷分时电价建模及福利分析

为研究峰谷分时电价对社会福利的影响,提出了一种考虑用户滞后响应的峰谷分时电价模型.首先,将发电企业和电力用户分为不同的类型,构建了基本的电力市场网络结构;其次,通过引入滞后弹性参数和非价格影响参数,建立了基于用户响应的单一价格模型和峰谷分时电价模型;然后,在保证发电企业收益和用户需求的前提下,分别求解了2种模型的电价和各时段负荷;最后,采用泰勒级数近似法估算了消费者支付意愿的变化,并分析了峰谷分时电价对用户行为和社会福利的影响.仿真案例表明,本模型具有一定的可操作性,对峰谷电价的实施以及评估其对社会福利的影响具有重要的参考价值.     

基于样本曲率的模糊神经网络结构学习算法

提出了一种根据输入与输出样本间映射关系的复杂度确定模糊神经网络的输入隶属函数个数与参数的学习方法 ,采用输入输出样本关系曲率来表示函数的复杂度 ,根据曲率的大小确定隶属函数的中心点与宽度 ,使隶属函数的分布符合映射的变化 ,从而在提高逼近精度的同时减少隶属函数个数的增加 .通过仿真将这一方法与均匀划分方法及自组织聚类方法比较 ,结果表明 ,该方法在学习的快速性与精度方面均具有较优的性能     

面向功能的表面形貌Areal表征与评定

表面功能特性的实现受表面形貌直接的影响,表面形貌的二维表征已不能满足当前工程界的需要,表面评定体系由二维转向三维是一种必然趋势.Areal表征是由二维轮廓法延伸出来的三维面域表征.分析了主要的Areal表征参数,联系表面的功能特性要求,确立了表征参数的选取顺序及其与表面功能的对应表征关系,针对不同表面功能要求而选择不同表征参数进行评定,解决了零件表面功能复杂与评定参数众多且选择困难的矛盾.     

基于流形弯曲度的有序自适应邻域选择算法

针对传统邻域选择方法不能根据流形样本密度和弯曲度合理选择邻域的缺点,提出了一种有序自适应的邻域选择算法.该算法从流形上曲率最小的点开始,以宽度优先的次序不断地处理每个点.对搜索到的数据点,基于流形结构的局部线性特性,利用已有的邻域信息估算其局部切空间,然后通过其邻域边在切空间的投影自适应地选择合适的邻域.实验结果表明:该算法应用于Isomap后,对不同结构的数据集嵌入结果更准确.     

基于水平集曲率的图像滤噪与增强

分析了用于图像滤噪与增强的滤波技术特点，并针对偏催分方程（PDE‘s）模型给出新的数值计算方案，特别，多局部水平集曲率计算为算法的精细化提供了保证，在使用PDE‘s模型处理前,Canny边缘检测和数学形态学方法被应用估测边缘，滤除部分虚假边缘点，为针对不同区域折中使用不同的滤波方法提供了前提条件，实例分析以较小的计算量取得了较好的视觉质量。     

一种基于特征点的二维碎片匹配算法

提出了一种基于特征点的二维碎片轮廓匹配算法,有效地减少了匹配过程中的计算量。先对图像轮廓进行提取和去噪,计算轮廓曲线的曲率后选取特征点。接着计算特征片段的弧长与弦长比值,作为曲线特征进行匹配。实例表明,该方法提高计算的效率和匹配的成功率。     

一种基于径向基函数的近似模型构造方法

发展了一种基于径向基函数的近似模型建立方法。首先采用试验设计方法对设计空间进行样本选择,采用数据分析方法对样本集进行聚类分类,得到径向基函数中的相关参数。对于近似模型权系数采用能够适应大规模并行计算并且能够在全局解空间的多个区域内寻优的遗传算法进行求解,而不是采用最小二乘法通过线性方程的求解获得。最后通过对一维非线性和多维高阶非线性函数的逼近测试,以及对近似模型的拟合函数与原函数之间的误差分析,表明本文提出的基于径向基函数的近似模型方法具有良好的拟合与预测精度。