一种改进的自动分割镜头的方法

对现有传统分割算法进行分析，提出了一种改进的自动分割镜头的算法．通过计算视频序列相邻帧之间的灰度差值及色彩差异，自适应进行视频镜头的边界检测和闪光检测．这种算法将帧差法和直方图法这两种传统算法相结合，有效地提高了检出率及精确率，是一种简便、快捷的算法．     

基于决策树的眼底图像渗出自动检测方法

自动视网膜图像渗出检测有助于糖尿病性视网膜病变的早期诊断,提出了彩色眼底图像视网膜渗出检测方法。该方法根据决策树理论,采用Messidor数据库,对视网膜图像进行分类,区分得到含渗出的病变图像和不含渗出的正常眼底图像。实验结果表明,针对不同光照下采集的眼底图像采用光照非均匀性的归一化处理,即使在光照变化的环境中,文中的方法仍然比眼科专家的人工判定表现出色,能很好地分割出渗出区域。     

一种改进的基于统计的阴影检测方法

阴影检测与抑制是视频处理系统不可或缺的环节。该环节将直接影响目标跟踪、物体识别等的精确性。常用的阴影检测算法很难同时解决好阴影的误检和漏检这一对矛盾问题。本文根据Gabor滤波器在空间域上可选带宽和方向的特性,并结合基于统计的方法来实现阴影检测。这种方法的优点是综合考虑了亮度、色差和纹理特性,从而能优化阴影检测效果。     

用形态学改进医学图像边缘检测算法

针对医学图像的噪声问题,在数学形态学边缘检测算子的基础上,综合多结构元素和多尺度算法的特性,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法采用交替序列滤波器和结构元素,对数据分别进行闭运算和开运算,并且对水平、垂直和倾斜方向采用不同的权重系数进行加权,同时计算出膨胀型边缘检测算子,最后获得改进的边缘检测算子。给出了算法实现的具体步骤,使用该算法提取了MRI图像边缘,并对Lena图也进行了检测。实验表明该算法能够提高传统的形态学边缘检测方法的边缘分辨率,具有一定的实用性。     

一种基于特征空间的月球撞击坑自动识别算法

撞击坑不仅是月球表面常见的一种地质单元,也是研究月表地质年龄的一个重要因素,所以准确的识别撞击坑就很重要．本文提出了一种基于特征空间的对撞击坑进行自动识别的算法．新算法先将CCD图像转换成特征空间图像,在特征空间中通过自适应的区域检测寻找撞击坑候选区域．再对候选的区域进行椭圆拟合以进一步确认撞击坑,最后统计得到撞击坑个数．新算法在嫦娥一号采集的月球CCD图像上进行测试,测试结果显示该算法对月球中小撞击坑有较高的识别能力．     

工业X光图像安全检测算法

在工业X光图像安全检测中，缺陷在某种尺度下可以看作是屋脊边缘。从多尺度边缘检测的角度分析得出：在一定尺度下，圆形缺陷在两个方向上都看作是屋脊边缘，而条形缺陷只在一个方向上被看作是屋脊边缘。利用小波多尺度边缘检测的两个分量来确定两个方向是否都存在屋脊边缘，从而区分开这两种形状缺陷。使用LOG算子提取圆形缺陷，使用方向可调滤波器提取条形缺陷，根据检测到的缺陷的形状参数来对缺陷进行分类判级。实验表明，该算法有很好的检测效果。     

一种改进的离群点检测方法

现有的离群点检测算法运用于规模较大的数据集时,其时间效率和检测效果通常不够理想.通过对离群点分布特征的分析,在计算每个数据点到其kth最近邻对象距离的同时,结合其k最近邻的分布情况,给出一种改进的离群点度量方法.基于上述思想构造的离群点检测算法DokOF能够处理混合属性数据.实验表明,该算法具有良好的适用性和有效性.     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

一种改进边缘连接的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法中需要手动设置固定阈值而出现边缘间断或伪边缘的问题,设计了一种基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。该方法是基于视觉感知实验总结的一组边缘对比阈值数据比较强边缘点和待连接边缘点的对比特征判断其相似性,通过保持一定的边缘方向确保边缘连接方向的正确性,待连接点只有满足相似性且连接后新旧边缘方向一致,才能被连接为新边缘点。结果表明,改进边缘连接的Canny边缘检测算法具有很好的边缘连接能力,且能获取完整干净的边缘。     

玻璃瓶底污物的实时检验图像识别方法

玻璃瓶底残留污物的实时自动检，其难点在于瓶底图像复杂多变，耍设法把由瓶底本身凸凹结构或标记等形成的暗影与真正污物区分开。针对实际生产的需要，捉出一种玻璃瓶底实时自动检验的计算机图像识别方法。主要包括分区选择多级自适应特正门限，通过区域生长方法提取污物特征参数，判决分类。此方法有效地解决了实时性与准确性要求的矛盾，并已在模拟验瓶系统上用软件实现。实验与测试结果表明，在检测直径为 ２ｍｍ不透明污物的最小溶限下，正确识别率为 ９６．４％，漏检率０．４％，误检率３．２％．能满足实际生产中每秒检验１０个瓶于的需要。     

An improved method to detect remote sensing image targets captured by sensor network

In order to detect targets from the hyper-spectral images captured by unmanned aerial vehicles, the images are moved into a new characteristic space with greater divisibility by making use of the manifold learning theory. On this basis, a furation impulse response (FIR) filter is developed. The output energy can be minimized after images passing through a FIR filter. The target pixel and the background pixel are distinguished according to the restrained conditions. This method can effectively suppress noises and detect sub-pixel targets in the hyper-spectral remote sensing image of unknown background spectrum.     

一种改进的灰度矩亚像素边缘检测算法

在分析Tabatabai提出的灰度矩亚像素边缘检测算法的基础上,指出灰度矩算法存在边缘判断条件不够完善和未能考虑模板效应的问题,提出了改进方法,考虑Tabatabai的灰度矩算法产生很多虚假边缘,改进算法分析了各参数对结果的影响,对边缘判断条件进行完善。实验结果表明,所改进算法具有抗干扰性、边缘细化能力强,定位准确的特点,分辨精度可达0.06~0.08个像素。     

An adaptive spatial clustering method for automatic brain MR image segmentation

In this paper, an adaptive spatial clustering method is presented for automatic brain MR image segmentation, which is based on a competitive learning algorithm – self-organizing map (SOM). We use a pattern recognition approach in terms of feature generation and classifier design. Firstly, a multi-dimensional feature vector is constructed using local spatial information. Then, an adaptive spatial growing hierarchical SOM (ASGHSOM) is proposed as the classifier, which is an extension of SOM, fusing multi-scale segmentation with the competitive learning clustering algorithm to overcome the problem of overlapping grey-scale intensities on boundary regions. Furthermore, an adaptive spatial distance is integrated with ASGHSOM, in which local spatial information is considered in the clustering process to reduce the noise effect and the classification ambiguity. Our proposed method is validated by extensive experiments using both simulated and real MR data with varying noise level, and is compared with the state-of-the-art algorithms.     

一种基于X射线成像的球栅网格阵列封装芯片焊接检测方法

球栅网格阵列(BGA)封装芯片由于其引脚封装在内部的工艺特点,需要采用X射线成像的方式进行质量检查.提出一种基于印制电路板(PCB)X射线图像的自动芯片焊接质量检测方法,采用投影变换的方法确定芯片区域,根据球形焊点特点,利用霍夫变换对引脚焊点进行自动识别.该方法能实现全自动的焊接质量检查,提高焊点识别的效率和准确度,进...     

砼中有害骨料引发房屋质量问题的分析与处理

目前在房屋质量检测中 ,多次发现由于现浇砼粗骨料中混有方镁石等有害杂质引发房屋裂缝问题。本文通过调查了 5个类似的房屋检测项目 ,进行综合分析 ,并提出解决建议。     

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.     

带有移动副的平面单输入-双杆组连杆机构回路自动识别方法

将具有j个环路的平面单输入-双杆组连杆机构看作由具有j-1个环路的子机构与一个双杆组组成,则此机构的回路情况由组成它的子机构的回路情况、双杆组的构形以及双杆组与子机构运动的相互作用决定.基于此思想,在全面分析了所有类型双杆组的构形及装配条件的基础上,与型转化法机构结构分解路线的自动生成相结合,实现了平面SIDM回路识别的系统化与自动化;为计算机辅助机构综合提供了理论基础和技术方法.     

一种提高网络入侵检测精确度的方法

从数据挖掘技术出发,根据对网络入侵检测的度量方法和精确度的分析,阐述了FP(False A larm)和FN(False Negative)的产生原因;提出了一种提高检测率的方法,同时,给出了降低伪肯定率的一种算法,根据对算法复杂度的分析,该方法能有效提高精确度,降低伪肯定率.     

基于样条小波和混合遗传算法的多源图像自动配准算法

为实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出图像特征线和图像特征圆的概念,基于仿射变换模型,推导了确定图像自动配准初始参数的算法,并基于B样条小波和混合遗传算法求取最终的多源图像配准参数.实验结果表明,该算法可实现图像的自动配准,证明了该算法的有效性.     

Web使用挖掘中的一种改进的会话识别方法

针对Web日志挖掘中的会话识别问题,提出了一种改进的基于时间间隔的识别方法．该方法通过使用访问时间间隔超出某个阈值来识别会话．统计结果表明页面的访问时间呈正态分布,改进的方法在此基础之上为页面设置访问时间阈值,并根据页面内容及站点结构确定的页面重要程度对该阈值进行调整．实验结果表明,相对于传统的对所有用户页面使用单一的先验阈值进行会话识别的方法,该方法能更准确地确定页面访问时间阈值,为合理有效。