平面连杆机构中公共约束数与静不定次数的研究

本文就平面机构中从动杆组的分组方法以及公共约束数与其静不定次数的关系进行了研究，得出了平面机构中公共约束数与其静不定次数相等的重要结论。当多环平面机构的某独立环含有公共约束时，其机构的从动杆组仍然具有运动的确定性，只有其从动杆组需要进行再分组。     

平面连杆机构中公共约束数与静不定次数的研究

本文就平面机构中从动杆组的分组方法以及公共约束数与其静不定次数的关系进行了研究，得出了平面机构中公共约束数与其静不定次数相等的重要结论；当多环平面机构的某独立环含有公共约束时，其机构的从动杆组仍然具有运动的确定性，只是其从动杆组需要进行再分组。     

平面轮廓加工刀轨生成算法研究

对生成轮廓加工的刀具轨迹算法进行研究。通过计算环的最大坐标值点处相邻两条边的切矢的叉积来判断环的方向。研究待加工轮廓的检取，落刀点位置的确定，进退刀方式的实现，最终生成平面轮廓加工的刀轨。     

周期单连通区域的标准化

本文指出，经单叶共形映照，周期单连通区域可在保持周期性的条件下，标准化为全平面、半平面或直线边带形域，如还要求保护区或边上某些特殊点的性态，则有某些具周期半无限直裂纹的标准区域。     

基于标记信息的快速轮廓跟踪算法

提出了三种利用标记信息加速轮廓跟踪执行过程的快速轮廓跟踪算法．算法的基本原理是：利用标记过程寻找连通区域中第一个像素出现的位置,在此基础上根据一定原则确定轮廓起点,省略了在图像中逐像素搜索轮廓起点的过程,达到加速算法执行的目的．三种算法分别适用于要求提供不同类型轮廓的应用中．仿真结果表明,大多情况下,快速算法能够将轮廓跟踪的执行时间减少40％以上．     

基于区域生长的彩色图像颜色特征提取研究

针对彩色图像,提出了一种简单的颜色特征提取方法.该方法选取了适合彩色图像处理的区域生长算法,利用中值点法来改进其中种子点的选取方法,并结合RGB彩色空间中像素点的性质确定区域生长准则和终止准则.实验结果表明：该方法在保证区域连通性的同时,也能够简单高效地得到与人眼视觉判断相一致的有意义的图像特征提取.     

基于倾斜影像点云的建筑物提取算法研究

多视倾斜影像密集匹配后能够生成海量点云数据,但数据本身缺乏有效的建筑物分类信息.针对此问题,提出一种基于倾斜影像点云的建筑物提取算法.首先对三维点云进行去噪处理和植被的剔除,将点云进行空间格网分区后降维到二维平面,通过赋予二维平面格网内每个点一定的权值,进而对格网进行特征值重采样.然后对二维平面进行图像形态学处理,利用骨架提取算法找到建筑物的轮廓,将该轮廓和三维点云进行融合后重新整饰建筑物边缘,提取出最终的建筑物点云.两组实验结果表明,该方法提取的建筑物点云轮廓清晰,建筑物立面提取较好,该算法具有较好的稳健性.     

基于机器视觉的环形工件表面字符的提取识别

文章针对工件环形表面字符检测的困难提出一种视觉检测算法.首先对相机采集的照片进行空间滤波、二值化处理的预处理操作,得到便于处理的圆形轮廓区域;然后对圆形轮廓进行基于梯度算法的轮廓查找、极坐标变换展开,使用基于连通域的方法对待检测区域实现字符区域定位,重复使用该方法分割单个字符图像;最后基于卷积神经网络识别算法对分割后的...     

融合模糊连通图和区域生长的MRI脑组织图像分割算法

针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结构的中心点,根据中心点得到图像的模糊连通图。最后用区域生长算法对模糊连通图中的脑白质进行更精确的分割。试验结果表明,此方法能够精确的得到脑白质轮廓的边缘,并且大大降低了区域生长种子点位置和阈值选取对分割结果的影响。     

基于三角网格曲面的环切粗加工刀轨生成算法

提出一种基于三角网格曲面的环切粗加工刀轨生成算法,该算法采用R*-tree建立三角网格曲面的动态空间索引结构,基于该结构快速建立三角网格模型的Z向包络面,采用R*-tree建立Z向包络面的索引结构,对切削平面与Z向包络面求交获取截面轮廓环,判断截面轮廓环的环向,并依据轮廓环间的拓扑关系确定切削区域,通过对轮廓环进行等距偏置获取环切粗加工刀轨.实例证明:该算法对各类复杂三角网格曲面均可准确生成无干涉环切粗加工刀轨,并可实现模型的区域性加工.     

基于边分类的三维模型外轮廓线抽取算法

根据三维模型面片的方向性对边进行分类，筛选出轮廓边即共享可见面与不可见面的边，大幅度地排除那些不可能成为轮廓线的边，筛选过程只是一种比较运算。算法L利用外轮廓线的连通性递归搜索邻接的轮廓边得到若干闭合回路和分离的轮廓边，最终得到外轮廓线，并且自动决定的闭合回路方向和回路之间位置关系决定了回路是否属于外轮廓线；对那些精度不高而可能造成闭合回路搜索失败的三维模型，算法C利用遮挡关系由模型的前向面片对轮廓边进行裁剪得到三维模型的外轮廓线。用四叉树结构对模型投影区域进行划分，尽可能地排除那些不可能对轮廓边有遮挡关系的前向面片，减少裁剪的比较范围，降低算法的复杂度。本文的方法快速准确，适应各类二维流形模型。     

一种基于像素标记的二值图像区域围线追踪方法

在研究了多种二值图像连通区域围线追踪算法的基础上,提出了一种改进型的二值图像连通区域围线追踪算法。该算法在已有围线追踪算法的基础上,通过定义特定追踪方向,使得追踪过程始终按照逆时针或顺时针方向沿着连通区域边缘进行。在追踪过程中对像素点进行多次标记,通过在按照追踪方向确定的像素点基础上判断像素标记值来确定下一次待追踪像素点的选取。由于对像素点进行多次标记,有效区分了一次追踪像素点和二次追踪像素点,解决了追踪过程中出现的追踪间断现象,使得追踪结果呈现一条完整围线。实验结果表明,此方法可以快速有效地完成二值图像连通区域的围线追踪和提取。     

基于Snake模型的快速边缘检测

传统Snake模型存在两个难点,一是初始轮廓敏感,二是难深入凹陷区域.针对这两问题,存在一系列改进模型.本文结合距离模型和GVF模型的优点,提出一种快速边缘检测方法.先采用距离模型快速逼近目标边缘轮廓,设计判别条件,判断逼近程度;当判断已经收敛到目标轮廓处时,利用GVF模型继续收敛,深入目标轮廓的凹陷区域.实验结果表明改进模型具有捕获区域大,收敛速度快以及能深入凹陷区域,检测出完整边缘轮廓的特点.     

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术,经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记,避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题,此外,本算法不受所标记的区域的形状和面积的影响,能够准确标记任意形状的连通区域,表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较,实验结果表明该算法是快速和高效的。     

基于变形模型的肝CT序列图像分割

研究了一种基于变形模型的肝轮廓提取方法。该方法以人的经验知识作为先验信息，利用灰度特征、肝CT序列图像特点、肝区轮廓的整体几何信息作为区域聚合依据进行肝区图像分割。实验表明该方法能够较好地克服噪声和轮廓初始位置的影响，对肝CT序列图像的分割效果较好。     

基于区域增长的轮廓线提取算法

在网格序列法的基础上提出了一种改进的轮廓线提取算法——基于区域增长的轮廓线提取算法，该算法采用区域增长的方法来加速搜索边界单元，从而避免了搜索所有的网格单元。实验结果表明，本算法明显提高了网格序列法的效率，且得到的轮廓线更有利于三维形体的重建。     

用顶点链编码计算区域面积的方法

研究了在图像分析和识别中，直接从顶点链编码计算封闭边界所围区域面积的方法，并用该方法对正方形、正三边形和正六边形点阵中区域面积进行了计算．结果表明，顶点链编码计算封闭边界所围区域面积的方法简单易行，且运算速度快．     

基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.     

一种基于粗糙度估计的红外小目标检测算法

根据红外图像的特点，提出了一种基于红外图像背景粗糙度的自适应小目标检测快速算法，该算法首先通过对背景的粗糙度的估计来自适应调节LOG算子的两个关键参数；高斯分布因子σ及强度因子k的值，用经过参数调整后的LOG算子进行边缘检测，检测出目标的大致轮廓，根据目标轮廓定出目标的中心点（即种子点），然后由中心点开始进行区域生长，最后得到比较理想的目标分割图像，实验结果表明了该算法的有效性及实用性。