纤维图像光照不均迭代修正算法

在纤维显微照片拍摄过程中,显微镜点光源引起的图像光照不均问题对纤维识别处理算法带来影响.提出基于迭代法的光照不均修正算法,在消除光照影响的同时,保存纤维的形态信息.对迭代误差进行控制,获取误差收敛时的迭代次数.实验证明,算法在保存纤维信息的同时,有效地抑制了光照不均的影响.     

一种改进的基于动态链接库的代码插装技术

介绍了动态测试的关键技术-“代码插装”的原理，并在已经实现了的面向Visual Basic。语言的测试工具的基础上，提出了一种改进的基于动态链接库的代码插装技术．介绍了面向Visual Basic源程序的代码插装流程。     

基于区域填充的纤维图像提取算法

对天然纤维显微图像中所有纤维对象的正确分离和提取,是棉麻纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像中图像背景、纤维边缘和纤维内腔的灰度分布特性,提出基于区域填充的纤维图像提取算法.该算法以各个"纤维内腔"为图像分离提取的标准,采用膨胀区域填充的方法,并通过距离变换自动确定填充起始点,对经过二值化处理的纤维图像中的背景和纤维进行了区分,从而得到各个纤维对象的正确提取.该算法能够有效处理纤维图像间的黏连问题.     

基于Canny算子和轮廓方向图的异形纤维轮廓增强算法

显微包埋采集纤维图像过程中,由于背景光照不均、景深和聚焦等造成纤维图像对比度较低、目标与背景区分不明显的问题.传统的Canny算子对于异形纤维的轮廓提取存在边缘不连续、虚假边缘等不足,尤其是对于粘连纤维无法确定其轮廓.针对这些不足,提出了一种利用轮廓跟踪算法剔除Canny算子产生的噪声边缘,并在方向图的基础上利用矩形方框确定真正的轮廓区域,然后对此区域内的像素进行模糊域非线性拉伸,从而得到增强后的异形纤维图像.对增强后的异形纤维图像进行Otsu二值化处理,其结果表明该算法能够得到准确完整的异形纤维轮廓.     

一种基于多尺度描述的异形粘连纤维分割方法

针对异形纤维的形状特征,在分水岭算法结果的基础上,提出一种结合多尺度描述方法标记异形粘连纤维轮廓特征点对其进行分割的方法,并采用自适应滑动窗口策略在保留正确的分割线的同时消除多余的分割线.试验结果表明,该算法能够准确分割粘连的异形纤维.     

软件测试自动化关键技术的研究

软件测试是软件开发生命周期的重要组成部分,也是目前和今后相当长一段时间内保证软件质量和可靠性的关键手段。为了提高软件测试的效率,开发软件测试自动化工具是十分必要的。本文在已经实现了的面向对象语言的软件测试自动化工具-Panorama的基础上,介绍了开发软件测试自动化工具中的一些关键技术的实现原理。     

基于骨架特征的层次化识别算法在异形纤维识别中的应用

针对基于骨架的单一特征的算法在异形纤维图像识别方面的不足,提出一种基于骨架特征并融合其他几何特征的层次化识别算法.首先采用轮廓跟踪算法将骨架信息映射到一种骨架树结构中,然后构造骨架特征邻接矩阵并求出该矩阵特征值,以特征值对异形纤维图像进行大类识别,再结合骨架周长统计特征和异形纤维图像轮廓的凹凸特征对每一大类异形纤维图像...     

骨架提取算法的研究及在异形纤维中的应用

为了对异形纤维进行分类识别,需要对主分枝进行计数,提取纤维骨架是重要的预处理方法.提出利用物体边缘点和最小覆盖集的骨架生成算法,提取异形纤维的骨架信息.通过计算二值图像物体的局部中心点集,结合物体边缘点建立相关矩阵,获得最小覆盖集,然后利用爬山算法结合方向导数生成连续骨架.最后,对细小分枝进行修剪,保留纤维主分枝.实验证明,本算法计算的骨架保存了物体拓扑信息,并且对物体边缘噪声具有较强的抗干扰能力.     

基于K-means和GVF Snake模型的纤维图像分割

在纤维图像自动识别系统中,分割出完整连续的纤维是纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像的背景和前景灰度区别不大、光照不均对图像的影响等特征,提出融合K-means和GVF(Gradient Vector Flow)Snake模型的纤维图像分割算法.该算法以提取完整连续的纤维轮廓为标准,利用K-means聚类分割结果为GVF Snake模型的初始轮廓线,并对得到的存在毛刺的轮廓结果采用轮廓跟踪去除毛刺,从而得到完整连续的单根纤维图像.该算法不仅能有效解决传统图像分割方法对纤维图像分割的不连续问题,而且能有效抑制纤维图像中噪声的影响.     

一种新的基于高斯偏移差分过滤器与方向图的图像分割算法

为了使图像分割算法通用性更强,利用高斯偏移差分过滤器模拟人类视觉机制模型寻找图像中有纹理区域,使用方向图算法界定目标边缘,最终得到图像分割结果.该算法能有效地克服图像背景上的噪声以及前景目标轮廓不明显的缺陷,成功分割提取出图像的前景目标.试验证明,该算法鲁棒性强,具有一定通用性且无需先验知识.