面向快速成形的骨体断层图像分割算法研究

通过分析面向快速成形的骨体断层图像固有的特性，利用灰度特性对图像自动阈值分割．先对图像原始直方图进行移动平均修匀，再对其进行高斯函数的卷积运算以消除噪声点，通过有限次循环，获得平滑曲线。对卷积后的直方图作二次指数平滑处理，求得平滑信号的局部极值，即可确定最终的阈值．实验表明：该方法能快速、有效地分割骨体图像．     

多元连续函数的计盒维数的一种计算方法

文章主要讨论了利用函数变差来计算多元连续函数图像的Box维数及其性质.首先,介绍了函数图像维数的基本理论.其次,利用函数的变差性质证明了多元连续函数图像的Box维数的计算公式,由此并给出了二元连续函数图像计盒维数的计算公式的一个推论.最后,讨论了多元连续函数图像计盒维数的性质.     

基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法

基于局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型的图像分割方法,对初始轮廓选取及参数选择较敏感.如果初始轮廓手动选取不当会由于陷入局部极小值而导致分割失败,且分割速度较慢.针对以上不足,提出了一种改进的LGDF模型的超声图像自动分割方法.该方法的正则化项由具有双极值点的势函数构成,在水平集函数进化过程中,可以避免由单极值点势函数造成的水平集函数震荡和扭曲,从而加快了收敛;另外,将局部熵阈值分割的结果作为LGDF模型的初始轮廓,接近真实轮廓,可以克服手动选取初始轮廓的影响.实验结果表明,该方法能自动获取合适的超声图像初始轮廓,并得到较好的分割结果,同时大大提高了分割速度.     

Lipschitz条件题设的完善

本文给出了函数单侧极值点的定义,并证明了连续函数的单侧极值点所成之集与实数集等势,且利用此完善了函数满足Lipschitz 条件的题设。     

基于Bernstein多项式的SISO三层前向神经网络的设计与逼近

利用一元Bernstein多项式在相邻等距剖分点的差值和Sigmodial转移函数性质设计单输入单输出(single input single output, SISO)三层前向神经网络,并给出选取连接权和阈值的方法。此外,依据一元Bernstein多项式逼近连续函数定理证明SISO三层前向神经网络对连续函数也具有逼近性,进而通过实例获得该网络的一种输入输出解析表达式。     

光机扫描的热波图像的数据拟合研究

介绍了光机扫描的热波图像的应用,详细描述了这类热波图像的拟合方法。采用对连续多帧同一坐标像点的温度数据进行多项式拟合计算,利用拟合函数对特定的时间点进行温度取值,进而得到类似于焦平面阵列形式的图像。另外为了加快拟合速度、增强拟合效果,在数据中设定了一个虚拟起始点,并且只提取有效的数据来拟合。     

基于正交多项式的数据拟合方法

在一般多项式曲线拟合的基础上,讨论了关于数据点集的正交多项式的定义、性质及构造方法,并将这一类正交多项式用于原始数据缺失及基函数缺项时的数据拟合问题.数值实验表明正交多项式拟合与一般多项式拟合可以得到同样的结果,而正交多项式拟合的计算更为简便.     

基于图像法的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于图像法的点云数据边界特性的自动提取方法，采用图像处理中梯度求解方法，对点云中每一点处的法矢和曲率进行估计，通过阈值得到候选边界点，再利用曲率极值法得到最终边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线，达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性实用性，对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义。     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．     

微纳尺寸零件曲率半径测量方法

为精确检测非透明微纳尺寸零件的曲率半径,提出一种以零件的带标尺数字图像为分析对象,对提取的零件轮廓边缘进行最小二乘曲线拟合和曲率半径计算的方法。采用改进的中值滤波算法和直方图均衡化预处理微型金刚石颗粒的扫描电镜图像,通过Canny算子检测到零件轮廓边缘后,利用高阶非线性多项式函数拟合轮廓采样坐标点,并结合图像度量标尺得到了零件的实际曲率半径。误差分析结果表明,在观测倍率为1 200、轮廓采样点数量为80、拟合曲线阶次为20时,新方法对金刚石颗粒的曲率半径测量误差不超过10%,具有较高的测量精度和工程实用价值。     

一种改进的C-V主动轮廓模型

针对C-V(Chan-Vese)模型不能较好分割灰度不均匀图像的缺点,对C-V模型能量方程进行改进。将图像的局部灰度拟合信息融入到面积项中,使分割兼顾了图像的全局和局部信息,同时加入惩罚能量项来约束水平集函数逼近符号距离函数,避免模型重新初始化。对灰度不均匀图像分割的实验结果表明,该模型优于C-V模型。     

基于区域信息的悬浮细胞识别与计数

悬浮细胞的培养过程需要对活细胞计数.针对人工计数方法存在的缺陷,利用图像分析技术对拍摄的细胞图片进行处理,实现活细胞自动识别及计数.要实现细胞识别,首先要对图像进行正确分割.对于前景和背景对比度较小且细胞很稀疏的图像,采用背景拟合设定阈值进行分割;针对前景和背景对比度较大的图像,采用一种基于局部区域直方图的方法进行分割.对分割后的图像进行链码跟踪并测量细胞参数,最终实现细胞识别及计数.实验结果表明上述方法能快速有效地计算出活细胞个数.     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

基于柔度曲率曲线拟合的薄板结构损伤识别研究

提出了基于柔度曲率多项式曲线拟合的损伤识别方法,并用该方法对薄板结构进行损伤研究。采用有限元软件ANSYS进行模态分析,得到损伤薄板的模态振型和固有频率,进而得到X方向和Y方向柔度曲率,然后分别在X方向和Y方向进行多项式曲线拟合。基于拟合值与原始值的差值构造新的损伤指标。数值算例的结果表明,基于柔度曲率多项式曲线拟合的方法相比仅采用柔度曲率矩阵的方法能够更好地进行平板损伤定位,同时相比柔度曲率差等需要结构损伤前后模态数据的损伤识别方法,该方法不需要用到结构损伤前的模态数据,可以运用于难以获得健康结构的模态振型数据的结构损伤识别中。     

自动对焦中的优化爬山搜索算法

图像对焦越准确,高频分量的能量越多,系统的对焦评价函数反映了图像高频分量的能量。自动对焦的过程就是运用爬山搜索算法求取对焦评价函数最大值的过程。普通的爬山搜索算法会受到对焦评价函数局部极值的干扰而不能准确对焦,优化的对焦评价函数能有效地排除这种干扰,使系统可靠地对焦。本文详细介绍了优化爬山搜索算法的原理和实现方法。     

An improved double-threshold method based on gradient histogram

This paper analyzes the characteristics of the output gradient histogram and shortages of several traditional automatic threshold methods in order to segment the gradient image better. Then an improved double-threshold method is proposed, which is combined with the method of maximum classes variance, estimatingarea method and double-threshold method. This method can automatically select two different thresholds to segment gradient images. The computer simulation is performed on the traditional methods and this algorithm and proves that this method can get satisfying result.     

用遗传算法确定斜拉桥的恒载初始索力

在设计预应力混凝土 (P .C .)斜拉桥时 ,确定成桥恒载初始索力值是一项重要而困难的任务 ,为此尝试用遗传算法来确定不同目标状态下的斜拉桥初始索力 .以往的方法往往都要假设一个斜拉桥成桥初始内力或位移状态 ,与以往方法不同的是 ,在使用遗传算法的时候却没有这样的要求 ,它只需要一个目标函数即可 ,剩下的任务就是求目标函数的极值解或者目标函数极值解所对应的各变量值     

高精度重力加速度的求法

为了进一步提高单摆测重力加速度的数据拟合精度,基于最小二乘法原理,用线性拟合法分别与指数拟合法、对数拟合法、幂函数拟合法及多项式拟合法结合使用的方法,获得了不同精度的重力加速度拟合值。计算结果表明:采用线性拟合法分别与指数拟合法、对数拟合法、幂函数拟合法结合使用时的数据拟合精度均比直接采用一次线性拟合法低;采用线性拟合法和多项式拟合法结合使用时的数据拟合精度比直接采用一次线性拟合法高;采用线性拟合法和多项式拟合法结合使用时的数据拟合精度随着多项式拟合次数的增加先提高后降低,出现了龙格现象。     

双能X射线高动态范围安检图像压缩算法

为使拥有高动态范围的双能X射线安检图像在普通显示器上显示时不丢失细节,提出了一种基于多尺度局部保边(local edge-preserving,LEP)滤波的自适应色调映射算法.该算法对原始图像进行多尺度LEP滤波,得到1个基础层和3个细节层.随后对基础层进行对数自适应色调映射,并对3个细节层进行Sigmoid函数自适...     

一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强.首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization,BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,来调整图像全局对比度和亮度,同时使用构建的自适应拉伸函数对S通道进行非线性拉伸以提高图像整体饱和度,然后利用对比度受限的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histo-gram equalization,CLAHE)对L?a?b?颜色空间中L?通道进行局部对比度增强,得到最终增强图像.实验结果表明,与现有流行的图像增强方法相比,该算法的平均梯度(mean gradient,MG)、熵(entropy)指标为所有对比算法中最优,对比度改善指数(contrast improvement index,CII)在所有方法中排名第二.可见该算法能够有效提高非均匀照明图像亮度和对比度,提供更多的细节增强,同时避免过度增强,保持图像的自然性,获得更好的增强效果.