机器视觉的背景颜色对水稻种子图像分割的影响

在机器视觉识别水稻种子的发展过程中,背景颜色对水稻种子的图像分割直接影响着识别分析的准确性.采用4种不同的背景颜色进行图像采集,即将黑色、蓝色、绿色和红色涂在种子上,分析其图像识别效果,研究背景颜色对水稻种子图像分割的影响.利用LabVIEW软件实现图像处理,对水稻种子的长度、宽度等简单参数进行测量,根据水稻种子的实际长度和宽度计算不同背景色下的图像识别误差.研究发现,蓝色背景下种子长度和宽度的识别对比度更好,识别准确度更高.     

构建河南汉画像石图像资源数据库研究

河南省是我国四大汉画发掘地之一,主要集中在南阳、新密、许昌、商丘等地区,汉画像石题材广泛多样,反映了汉代人们生活的方方面面,为研究汉代历史文化提供了宝贵的资源,具有极高的艺术文化价值。但目前,汉画在信息传递方面仍比较落后。基于此,本文从数据库建设内容与思路、建设原则、数据库结构等方面分析构建河南汉画像石图像资源数据库的具体方法,全力打造方便实用、特色鲜明的数据库。     

复方泛影葡胺注射液细菌内毒素检查法研究

探讨采用鲎试剂法代替家兔法进行复方泛影葡胺注射液热原物质检查的可行性.根据临床最大给药剂量计算细菌内毒素限值,按《中国药典》2015年版四部进行实验和结果判断.实验结果表明复方泛影葡胺注射液稀释20倍时对细菌内毒素检查无干扰,细菌内毒素限值为1. 25 EU·m L-1.对3批复方泛影葡胺注射液进行常规检查,结果均符合规定.本项研究建立的复方泛影葡胺注射液细菌内毒素检查法可以替代原有的家兔热原检查法.     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

钎焊磨粒测量系统中的显微图像快速融合

为了直观地表征钎焊砂轮表面磨粒的形貌,针对钎焊磨粒测量系统中显微镜头景深小,难于一次性清晰成像的问题,提出基于聚焦评价函数的磨粒显微图像快速融合方法.以聚焦评价函数的最大值为依据判别聚焦像素点,提取聚焦像素点颜色信息进行图像融合.针对特殊照明条件造成的融合误差进行误差补偿,对融合结果呈现的雾化现象,采用暗通道先验法进行去雾处理.实验结果表明:单颗磨粒137幅1 600 px×1 200 px显微图像融合过程用时5.10 s;文中方法可快速、直观地表征钎焊砂轮表面磨粒形貌.     

太阳局部高分辨观测像的日球坐标自动标定

观测图像的日球坐标标定通常是处理太阳局部高分辨观测像的第一个步骤,但这也一直是很多太阳物理学家面临的困难.本文应用尺度不变特征变换来提取特征匹配点,提出了一种将局部高分辨光球和色球图像与空间/地面全日面像自动匹配以确定其视场在日球坐标系位置的方法.同时还总结了一套有针对性的图像预处理方案和流程,用于提高特征点检测的准确度和增加匹配点对数量,从而成功地实现了新真空太阳望远镜(New Vacuum Solar Telescope, NVST)的氧化钛(titanium dioxide, TiO)波段与太阳动力学天文台(Solar Dynamics Observatory,SDO)日震磁像仪(helioseismic and magnetic imager, HMI)连续谱、Hα波段与全球日震网(Global Oscillation Network Group, GONG)或者太阳动力学天文台/大气成像仪(atmospheric imaging assembly, AIA)304?波段的图像配准.最终结果用SDO标准关键字记录在标定后的普适图像传输系统(flexible image transport system, FITS)文件头中,以便使用通用的太阳软件包来进行各种后处理.这一工作实现了高分辨观测像的标准化日球坐标标定,为太阳物理学家更好地使用高分辨观测数据提供了极大的便利,从而提高了数据利用率和科学产出.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法

为了降低由于图像抖动引起的视频质量较低的问题,提出基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法.利用RANSAC构建了图像模型,以此为基础,实现对图像中抖动点的准确识别,将抖动点数据与模型进行匹配,计算对应点的补偿值,以此实现去抖动的目的.实验结果表明,其能够实现对视频图像中抖动的有效去除.     

改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法

针对多幅异源影像匹配准确性不高的问题，提出了一种改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法。首先利用基于快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子与鲁棒性交叠的标准特征描述子，来增强特征匹配的鲁棒性；然后提出改进的随机抽样一致性算法，来提高模型估计的执行效率，同时保证鲁棒性；最后提出针对多幅异源影像匹配的平差方法，来优化异源匹配结果。实验结果表明，在异源影像存在较大差异的情况下，改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法具有精度高的优势。