瞬变电磁法三分量测量方法研究

在不考虑本征电流之间互感的情况下,研究用本征电流代替涡流计算地表瞬变电磁场的模拟计算方法,计算均匀半空间中定源装置下薄板导体在不同倾角时的X,Y和Z3个分量的响应特征,并与1条已知地质剖面的实测结果进行对比分析。研究结果表明:除板状体直立外,薄板导体X分量的过零点基本上是板状体的中心在地面的投影位置;当板状体水平或直立时,Y分量曲线是对称的,Z分量曲线是反对称的;当板状体倾斜时,Z分量和Y分量曲线都不对称,在倾斜方向曲线平缓,响应范围大,在反方向曲线陡立,响应范围小,因此,用X分量可以确定异常的中心,用Z和Y分量可以定性判断板状体的倾向;实测结果与计算结果一致,说明综合分析X,Y和Z方向3个分量的方法比单分量分析的方法更有助于对异常体的解释。     

基于YIQ颜色空间的火焰轮廓提取算法

为了能准确地分割图片中的火焰区域和背景区域并精准的提取火焰轮廓,本文提出基于YIQ颜色空间的火焰轮廓提取方法.该方法利用火焰的颜色和亮度特征,通过大量实验观察,在YIQ颜色空间,先获取Y、I分量的像素均值,再运用迭代法和灰度直方图法分别得到Y分量及I分量的最佳阈值,然后结合二者的均值对阈值进行取向处理,最后运用canny算子对得到的二值图进行轮廓提取.实验结果表明本文算法火焰分割精确度高,提取轮廓清晰,时间复杂度也得到很大改善.     

医学体数据三维重建的体绘制加速算法研究

研究有效的体绘制加速算法.在抛雪球法的基础上,采用提取最近表面体素的方法实现加速.提出新的分割方法,以体素原有的灰度值作为颜色值的3个分量,将所有体素的不透明度设为0.9或1.0,结果表明,加速算法能满足显示要求且加速作用明显.该加速算法结合了表面绘制方法和体绘制方法的优点,但只适用于不透明物体的重建显示.     

Arnold图像相关性检测技术研究

通过Arnold像相关性检洲技术的研究,有效地打乱相邻像素点之间的相关性,改变了图像像素在空间中的位置,图像的直方图不变,没有改变图像中像素点的值。在水印置乱的基础上,设计了水印嵌入相关性检测算法,利用选取相关值高的两个序列作为提取水印序列元素的特点,将水印信号嵌入羲体的颜色分量DCT数中,既可以避免采用多堆分量嵌入而带来的大量计算,又可以达到人类视觉系统的要求。     

天然电场选频法的正演及在水库渗漏探测中的应用

对天然电场选频法剖面曲线开展正演模拟计算和实践应用工作,研究天然电场选频法剖面曲线的形成原因与实践应用的有效性.首先,采用矩形剖分、双线性插值函数对均匀半空间中的低阻异常体和高阻异常体模型开展有限单元法正演计算,分析地表沿测线方向上的二次电场分量随探测频率和异常体埋藏深度的变化规律;其次,将天然电场选频法应用于福建省南安市大湖水库的渗漏探测中,分析实测曲线与正演计算曲线之间的相似性.研究结果表明:现场实测曲线与理论曲线基本相似,说明天然电场选频法剖面异常主要是天然电磁场的二次电场分量所导致;同时,天然电场选频法是探测浅层低阻体的有效方法之一.     

小波变换的兴趣特征图像检索技术

针对分析过程中优越的多分辨分析和空间频率局部化性能,在离散小波变换(DWT)基础上,提出了一种新的基于内容的图像检索方法.YUV色彩空间中更利于提取颜色特征,将每个图像从标准RGB色彩空间转换到YUV色彩空间,图像的每个分量(Y、U和V)转化为小波域.图像数据库建立阶段,存储每幅图像的小波系数.图像检索阶段,系统比较查询图像与数据库中图像的Y、U和V分量的小波系数,加上用户分配的权重因素,在用户感兴趣特征基础上查询最佳匹配结果.实验结果表明建立方法的是有效的.     

非对称多模泛函叠加态光场的等幂高次Y压缩--广义电场分量的等幂高次Y压缩效应

目的 研究非对称三态叠加多模复共轭泛函叠加态光场的广义电场分量(即第二正交相位分量)的等幂次高次Y压缩特性，为量子光通信等的实验研究提供理论依据。方法 利用量子力学中的态叠加原理构造了非对称三态叠加多模复共轭泛函叠加态光场；利用多模压缩态理论研究其广义电场分量的等幂次Y压缩特性。结果 按照多模辐射光场的广义非线性等幂次N次方Y压缩的定义，经过计算得到了在3种情况下非对称三态叠加多模复共轭泛函叠加态光场的广义电场分量存在任意奇数次和任意偶数次的广义非线性等幂次高次Y压缩效应的压缩条件和压缩结果。结论 ①在一定的条件下，所构造的非对称三态叠加多模复共轭泛函叠加态光场的广义电场分量可呈现出周期性变化的等幂次高次Y压缩效应；②光场经典强度和经典振幅的任意非对称空间分布特征和光场经典初始相位的任意空间分布特征等对上述光场的等幂次高次Y压缩效应的压缩程度和压缩深度将产生直接的影响。     

基于YUV色彩空间的Retinex夜间图像增强算法

通常夜间拍摄图像容易出现细节分辨不清的情况。为了改善夜间拍摄图像的质量,提出一种基于YUV色彩空间的Retinex图像增强算法和色度自适应校正方法。首先将图像从RGB色彩空间转换到YUV色彩空间;其次对明亮度分量Y采用多尺度Retinex算法增强,并利用增强后的Y分量对色度分量U、V进行自适应校正;最后将图像转换到RGB色彩空间输出,使图像在细节信息得到增强的同时颜色得到较好的保持。通过与其他Retinex算法比较,实验结果表明该算法在颜色保持和细节增强方面能够达到很好的效果。     

基于K-means聚类算法的图像分割方法比较及改进

为了探讨K-means算法应用于图像分割时在不同颜色空间中的聚类效果,选用了不同分辨率的多对图像进行研究,分析了基于RGB和YUV颜色空间的分割结果,并提出一种新的混合模型,即在YUV聚类距离公式中引入图像的二维信息熵的差量,同时利用YUV颜色空间中的Y分量作为其灰度进行计算,实验结果表明,基于YUV颜色空间聚类的改进模型分割效果比单纯使用YUV颜色空间进行聚类更佳。     

一种氧化锌避雷器阻性泄漏电流测量新方法研究

分析了氧化锌避雷器在基波电压作用下，基波电压与阻性泄漏电流三次谐波分量之间的关系．在电场传感器获取线路电压信号的基础上，利用数字信号处理技术，提出一种计算氧化锌避雷器阻性泄漏电流的新方法．仿真计算表明该方法可以较好地补偿氧化锌避雷器容性电流的基波分量和三次谐波分量．     

一种彩色图像压缩编码改进方法

在分析以往灰度图像及彩色图像压缩方法的基础上,把彩色图像从RGB色彩空间转变到YUV色彩空间,充分利用彩色图像三分量之间的相关性,对其中Y主分量进行小波变换编码,其它两次分量(U、V分量)进行DCT编解码;并利用人类视觉特性和网络特性,提出了一种编码速度快、信噪比高、压缩比高的算法。     

基于颜色空间和优化初始中心的模糊c均值聚类算法

提出了一种基于HIS空间的优化初始中心的模糊c-均值的彩色图像分割方法．首先将彩色图片由RGB转换为HIS,并将H和1分开处理,通过计算样本的权重,选取有代表性的样本作为初始聚类中心,给出优化初始聚类中心的FCM算法,将该算法应用于H和I通道,得出新的基于颜色空间的FCM算法．该算法可以得到较稳定的结果,并且提高了聚类的准确率．     

基于补色CFA模板的图像重构算法及其后续处理研究

采用双线性补色CCD插值算法对插出的图像再进行色空间转换（从CMYG转换到YCrCb空间）,然后分别对Y通道、Cr通道、Cb通道进行滤波处理,最后把图像再转换到RGB原色空间,这样既考虑了C,M,Y,G通道的色彩相关性,又滤掉了部分明显的伪彩。在后续处理中,应用Sobel算子对图像的边缘进行检测,然后对检测出的边缘用改进的中值滤波器滤波,并保持原贝尔模板中的数值不变,使滤波的图像与原始图像更接近,细节比以前的图像更丰富。     

一种改进的Retinex矿井图像增强算法

为了改善矿井图像的成像质量,提升观测效果,针对传统Retinex算法处理矿井图像时存在的色彩失真、光晕模糊和过增强等问题,提出了一种改进的Retinex矿井图像增强算法：首先将待处理图像从RGB空间转为HSV空间;基于Retinex理论,对V分量采用改进的自适应快速引导滤波进行照度估计,进而获得反射分量;提出了一种“S型”函数对照度分量进行照度均衡;对反射分量进行非线性拉伸,实现细节增强;最后将处理后的照度分量和反射分量融合,并转回RGB空间得到最终的增强图像。将本文算法应用于矿井下非均匀照度环境,并选择具有代表性的三个算法进行对比,实验结果表明本文算法增强结果在主观和客观评价方面优于其他算法。可见该算法在色彩、细节和边缘保持方面均较优,且能够避免过增强现象,实现矿井图像的有效增强。     

基于RGB比例空间的立体匹配算法

实际场景中, 由于光照条件不同, 使从不同角度获得的、对应同一场景的图像像素对的RGB 值不同,从而导致匹配错误, 为了改善此问题, 根据RGB 色彩模型, 形成RGB 比例空间, 提出基于RGB 比例空间的自适应权值算法。实验结果表明, 在光照条件不同时, 与传统的基于RGB 空间的匹配算法进行比较, 该算法可以得到更准确的视差图。     

视频桩考系统中基于阴影抑制的车辆跟踪

针对视频桩考中由于汽车的阴影随同汽车一同运动而被误检测的问题,提出一种物体分割方法,可以有效地抑制汽车的阴影。在RGB空间检测到运动部分后,将此运动部分分别在RGB空间利用边缘信息和HSV空间利用颜色信息检测阴影。通过两部分阴影信息相结合,在RGB空间将阴影部分剔除,从而得到正确的运动汽车部分。实验结果表明该方法能够有效地去除阴影的影响,得到正确的运动汽车部分,从而绘制合理的运动轨迹。     

Retinex理论下基于融合思想的低照度彩色图像增强算法

针对Retinex算法处理后的图像边缘保持性差,易产生光晕和过增强的缺点,以及双边滤波易造成图像细节丢失的现象,提出了一种Retinex理论下基于融合思想的图像增强算法。该算法首先在YCb Cr颜色空间提取亮度Y分量,对亮度分量进行大、中、小不同尺度的MSR增强,获得细节信息保留较好的亮度图像,同时在RGB颜色空间对图像进行基于双边滤波的单尺度Retinex增强,获得边缘信息较好的增强图像;然后对增强后的两幅图像加权融合;最后对融合的图像进行颜色恢复处理得到最终的增强图像。通过本文算法与经典SSR、MSR和MSRCR算法处理后的图像进行比较,实验结果表明,本文算法处理后的图像在细节、颜色和边缘保持方面都优于其他算法,并且避免了光晕和过增强现象的发生。     

基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法

针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。     

采用亮通道先验的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像亮度偏低、对比度差等问题,提出基于亮通道先验的低照度图像增强算法.首先,分析Retinex算法所存在的缺陷,提出了亮通道先验.然后,将原RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,对亮度分量V使用亮通道先验和引导滤波估计光照分量和反射分量,并且采用自适应对数校正对光照分量进行提升.最后,将增强后的图像转换到RGB彩色空间.实验结果表明:该算法快速有效,能够很好地提升图像整体亮度和对比度,图像细节得到增强,克服了颜色失真和光晕等问题,增强后的彩色图像更为明亮、自然.