面向实时三维扫描的交叉激光中心自适应精确提取算法

针对激光扫描的普适性问题,提出1种基于自适应梯度阈值和Harrise角点跟踪的交叉激光中心提取方法。由梯度图像直方图自适应确定二值化阈值,以此提取激光边缘并计算激光条初始位置。结合Hessian矩阵计算初始中心的亚像素中心,提取图像中交叉激光的交叉点。利用Harrise角点跟踪算法提取实时三维扫描过程中的交叉点,并以此分割出2条激光线,完成交叉激光对应的物空间重建。实验结果证明该文算法具有较高的鲁棒性,误差小于0.05像素,经GPU加速处理,单张图像提取时间小于2 ms。     

智能车路径识别算法研究

基于恩智浦智能车,对路径识别算法进行了研究。首先针对图像的光照不均匀现象,通过直方图判断分类,提高算法对图像的适应性。接下来对分类的图像进行预处理,引入窗口自适应滤波算法代替传统的中值滤波对"椒盐噪声"进行处理,并采用动态阈值算法对图像进行二值化分割。最后对图像分割并应用改进的Canny算法进行图像中线提取及拼接,边缘阈值是以灰度值期望和方差为基础,以正态分布来求取高低阈值,不需人工参与。实验结果表明本文提出的图像预处理算法可以很好地去除噪声,并消除"灰度白"现象准确得到中线信息。     

一种增强熵值的粒子群优化絮体分割算法

对比了图像切割算法直方图法、迭代法和熵值法的阈值选取原理,指出以上算法在处理絮体图像中的不足.给出图像采集系统的基本组成,结合絮体自身无规则运动的特点和水处理过程中实效性的要求,提出了一种结合粒子群优化与熵值的絮体图像分割算法,即先用灰度拉伸增加图像的对比度,然后用粒子群优化的自适应特点选取分割阈值.实验表明该算法实现了对絮体图像快速、准确的分割,达到了快速计算絮体数量和等效粒径的要求.     

基于边界剥离分水岭算法的重叠颗粒分离研究

针对采集的洗煤厂煤尘图像颗粒重叠严重的问题,运用传统图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像。分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,为了提高图像分割的效率和鲁棒性,提出一种新的基于边界剥离距离变换分水岭算法的图像分割方法。该方法通过将图像分割为不相交的N个子窗口,并求出各个窗口对应像素的灰度均值,经改进动态阈值法进行二值化处理,得到的二值化图像经边界剥离距离变换获得灰度图像,最后利用分水岭算法对图像进行分割处理。数值实验结果表明,与传统分割方法比较,此方法处理效率高、鲁棒性好。不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了算法的搜索效率;可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

汽车牌照自动识别中二值化方法的研究

在车牌图像处理过程中，首先遇到的问题就是图像二值化．针对汽车牌照的特点，介绍了一种新的二值化阈值方法，此方法借鉴了P片法的二值化思想，不仅充分考虑了车牌自身的特点，同时融入对直方图形态的考虑，能准确找到双峰直方图的波谷位置．并与Otsu算法和另一种全局动态阈值算法作了比较，从结果上看执行效果较好．     

基于边缘链码信息的黏连细胞分割算法

介绍了一种基于边缘链码信息的黏连细胞自动分割算法. 该算法对弱对比度的细胞图像预处理;对二值化图像进行链码跟踪,并计算边缘各点的链码和、链码差、等效周长、弧弦比等特征参数;利用特征参数判断边缘光滑段、边缘角点;对真实分割角点进行线性插值最终实现黏连细胞的分割. 将该算法应用于2组细胞图像序列共120帧图像的分割中,不仅解决了黏连细胞的分割难题,而且能够准确进行细胞凹陷的修补和细胞图像的简单计数. 统计结果表明,相比于阈值法和先验模型法,该算法的分割成功帧占整个序列的百分比提高40%~60%.      

UUV海面红外侦察图像自适应归并直方图拉伸增强算法

针对水下无人航行器(underwater unmanned vehicle,UUV)海面红外侦查图像灰度级密集、图像模糊、受海浪干扰强烈的特点,提出了一种自适应归并直方图拉伸增强算法。首先,根据灰度直方图得到灰度级值直方图;然后根据最大类间方差法或大津法算法结合灰度级值直方图实现直方图归并阈值的自适应选取,进而得到图像的归并直方图;最后,实现归并直方图的拉伸增强。该算法有效增强了图像的轮廓边缘,突出了目标特征,使海面波浪具有更清晰的纹理,对灰度范围较窄的模糊图像具有较好的处理效果。     

基于Sobel算子含噪低对比度图像的边缘检测方法

在分析噪声图像、低对比度图像的各种边缘检测方法及Sobel算子检测原理的基础上,提出了一种以Sobel算子为基础,应用直方图均衡化和二值化的改进算法.经实验证明,改进过的算法对含噪低对比度图像具有较好的检测效果,与传统的Sobel、Canny算法相比,具有边缘连续、清晰的优越性.     

光照不均图像的自适应加权均值算法

 在结合矩形框加权均值算法的基础上,提出一种对光照不均图像进行二值化处理的自适应加权均值算法。对流量计图像中每个像素点分别计算阈值,利用和值表及自适应计算调整参数t,可有效地避免光照不均的影响,减少程序计算量,增强阈值自适应能力,提高流量检测速度及图像二值化处理效果。结果显示,在C++环境下,分别运用自适应加权均值算法和传统的基于小波包及Niblack 算法,对所采集的同一幅流量计光照不均图像进行二值化处理,自适应加权均值算法用时1.6 ms,基于小波包及Niblack 算法用时9.3 ms,且自适应加权均值算法处理效果明显优于传统算法。     

基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法简

为了解决当前图像增强算法在增强图像对比度的同时不能很好保留图像亮度的不足,提出了基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法.首先,定义模糊统计方法,完成模糊直方图计算,获得图像的模糊直方图;其次,设计模糊直方图的导数模型,计算直方图的分割阈值;然后,利用阈值将直方图分割为多个子直方图;再通过强度因子控制子直方图均衡化的上、下约束值;最后,在限定范围内对每个子直方图进行均衡化,使其在增强对比度的同时也能够保持图像的亮度.仿真实验表明:与当前图像增强算法相比,所提算法能兼顾平均亮度保持和对比度增强度,更好地保留图像的丰富结构信息和特征.     

二甲醚的油束模型和试验研究

根据二甲醚（DME）的喷雾试验，提出了针对二甲醚燃料的油束喷雾模型，并确定了喷雾油束模型常数，该模型可以计算出喷雾特性的主要参数，包括贯穿度、索特平均直径和喷雾锥角等。模型计算和试验研究表明：贯穿度随喷孔直径、背压和喷油初速的增大而增大；索特平均直径随喷孔直径和背压的增大、喷油初速的减小而增大，喷雾锥角公式考虑了燃料物性和液、气相互运动的作用，因而与实测结果符合较好，油束模型与试验结果基本吻合。     

喷油泵转速变化对乳化液喷雾特性的影响

采用高速摄影技术,研究了压力雾化喷嘴对甲醇、水和柴油多组元乳化液的雾化特性.结果表明:当实验工质为乳化液时,提高喷油泵的转速,喷油器喷嘴的有效喷射压力随之上升,喷雾贯穿速度提高,喷雾锥角增大,喷雾的持续时间增长;乳化液和柴油的喷雾有一定的差异,即柴油的喷雾锥角比乳化液的大,喷油器的嘴端压力比乳化液的小,喷雾持续时间也比乳化液的短.     

LPG/柴油混合燃料喷雾特性的试验研究

采用高速摄影技术,对液化石油气(LPG)、柴油以及两种LPG／柴油混合燃料(LPG质量分数分别为30％及50％)的喷雾特性进行了对比实验研究,探讨了混合燃料成分、启喷压力、喷孔直径和喷射背压等参数对喷雾贯穿和喷雾形状的影响规律．研究结果表明,在相同的喷射条件下,纯LPG的喷雾贯穿距离最短,蒸发气化速度最快;四种燃料喷雾的贯穿距离均随背压的升高而减少,而其喷雾锥角则随背压的升高而增大;当背压大于LPG的临界压力时,两种混合燃料的喷雾贯穿距离和喷雾锥角均随喷射压力的上升、喷孔直径的增大而增大;背压对贯穿距离、喷雾锥角的影响均大于启喷压力．     

伞帘喷雾燃烧系统喷雾特性的试验研究

柴油机伞帘喷雾燃烧系统通过喷嘴与特殊燃烧室的配合,主要依靠燃油喷雾与壁面的相互作用来促进混合气形成和燃烧,在载油泵试验台上,应用闪光摄影法,研究了压力容器内该燃烧系统的宏观喷雾特性,试验结果表明,中心喷雾碰撞燃烧室底面平台后形成准伞状喷雾,侧向喷雾碰撞燃烧室侧面凸缘后形成帘状喷雾。无论是否存在壁面限制,侧向喷雾锥角变化的总趋势是经过较短时间的减小后达到稳定。喷雾碰壁过程中的侧向喷雾锥角稳定值小于相     

直喷式柴油机气缸内喷雾特性的研究

本文介绍直喷式柴油机燃油喷射和气缸内喷雾特性的统一计算模型。模型中考虑了喷油过程、气缸内气流运动和燃烧室结构等对燃油喷雾贯穿及分布的影响。高压油管内燃油运动用特征线法求解,喷雾过程用稳态射流理论计算,本文还对采用高速摄影技术研究柴油机气缸内喷雾贯穿作了讨论。     

第三代伞状喷雾空间分布特性实验研究

提出了第三代伞状喷雾——贯穿距可调喷雾概念,并在大气压下,对2种碰撞角度、5种启喷压力的第三代伞状喷雾和多孔喷雾进行了高速摄影,比较分析了它们的空间分布特性.结果表明:燃油碰壁使喷雾沿导向锥面呈扇形展开,喷雾贯穿距变短,但喷雾的空间展开面积变大,周向分布更加均匀;通过改变碰撞角度能够调整喷雾贯穿距,从而避免喷雾与燃烧室壁的碰撞;随着启喷压力的增加,喷雾贯穿距和扇形角也相应增大;喷孔数、碰撞角度和启喷压力三者的合理配合对第三代伞状喷雾至关重要.     

灰度文本图像自适应二值化滤波算法设计及应用

将自适应滤波与局部阈值二值化有机结合起来,提出自适应二值化滤波算法,旨在将淹没在噪声和失真中的灰度文本图像的二值图像信息通过滤波的方式恢复出来。采用改进的大津法计算局部阈值,对滤波结果进行二值化。依据二值化的结果估计滤波的误差,并调整滤波器参数。实验结果表明该算法克服了光照不均和噪声对灰度文本图像二值化的影响,得到了较理想的二值图像。     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。     

二甲醚喷雾特性的研究

采用高速摄影和激光阴影法在压力容弹中研究了喷油启喷压力、环境介质的密度、喷孔直径等参数对二甲醚喷雾特性的影响,并与柴油的喷雾特性进行了对比,结果表明：二甲醚的喷雾贯彻度小于柴油,喷雾锥角比柴油大;随着环境介质密度的增加,二甲醚的喷贯穿度减小,喷雾锥角增大;随着喷孔直径原增大,喷雾贯穿度和喷雾锥角均增大;当喷嘴启喷压力在10．0－15．0MPa之间变化时,二甲醚的喷雾贯穿度和喷雾锥角等特性没有变化。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。