奶牛图像二值化的研究

本文对奶牛图像二值化作了研究,分析了奶牛图像的特点,对奶牛受背部沾染污垢,泥土及光照不均等影响的奶牛图像直方图作了分析,提出了改进措施,给出了最佳阈值确定流程图。为进一步改善二值化结果,提出了以黑色点为种子点作区域增长的算法。实验结果表明,利用本文提出的方法可避免光照、奶牛背部污染等影响,较准确地对奶牛图像作二值化。     

图像二维阈值分割的数据场方法

针对图像分割中最优阈值选择这一难题,提出了一种新的图像二维阈值分割方法.该方法引入数据场的思想,将图像从灰度值空间映射到数据场的势空间;将二维灰度直方图的频率作为数据场对象的质量,计算二维直方图元素之间的相互作用和影响,生成二维直方图的三维数据场;再通过势心削除、势心合并等环节获得最优分割阈值,在不明显增加时间复杂度的前提下得到较好的分割结果.对标准图像数据集以及部分加噪声图像的分割实验表明,该方法是合理、有效的,能够适应大多数图像的分割,具有一定的抗噪性能,是经典一维最大类间方差法的有效补充.     

基于边缘增强的红外图像二值化算法

提出了一种基于边缘增强的红外图像二值化算法。通过对自适应形态学边缘增强方法的改进,使得二值化结果有效地保留了红外图像的边界特征,是一种有效、实用的图像二值化方法。     

基于误差扩散的图像二值化

将传统误差扩散法应用于灰度图像的二值化中, 根据图像的灰度级分布情况将图像分为两类, 并结合误差扩散思想分别对每类图像进行处理. 结果表明, 处理后得到的二值图像可模拟连续灰度图像, 更符合人眼的视觉特性.     

基于非线性预处理策略的文档图像二值化处理

在许多对图像进行识别的应用中,如机票图像识别,芯片字符识别等,首先都要将图像进行二值化,转为黑白图像.但是由于一般扫描的图像都不是非常理想,直接二值化的效果并不好,通常都要经过一些预处理方法增强图像,去除在扫描过程中产生的噪声和形变,但使用线性的、空间不变的过滤器,去噪声的同时又会丢失边缘信息.因此笔者介绍了一种自适应的非线性预处理的方法,能够在去噪声的同时很好地进行边缘增强.     

一种有效的图像二值化方法

将图像二值化作为一个优化问题来解决:通过最小化一个加权误差平方和函数来找到最佳阈值·给出了一个快速的迭代优化算法来实现这一目标·还将新方法和一个最经典、常用的二值化方法进行了比较·理论分析和实验结果均表明,两种方法是等价的,但本文对该问题的新的描述,能够推导出一个更加有效的算法·新算法有着更广泛的实际应用,特别是在实时的视频监控与跟踪系统中·     

基于区域特征的胃炎病理图像二值化分割方法

二值化图像侵害方法因方法简单、易于实现而得到广泛应用,文章提出了一种基于区域特征的二值化图像分割方法。实验表明,该方法针对胃炎病理图像能得到较好的效果。     

基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现

本文利用Otsu算法二值化车牌图像的技术,给出了Otsu算法的原理,以及对车牌灰度图像进行二值化处理的方法原理;最后用MATLAB来实现车牌图像二值化的效果。     

一种改进的文本图像二值化算法

本文针对应用广泛Bersen二值化算法,结合其他改进算法提出了一种改进的文本图像二值化算法（称为Bersen--Improve算法,简写为Bersen—I算法）。Bersen--I算法不需要预先确定最大笔划宽度,并且改进了Bersen算法中的阈值选取方法,使得阈值的选择更为合理。此外,Bersen—I还具有较好的保持笔划的连通性及较强的抗干扰能力等优点。     

利用线阵CCD非接触测量物体振动的实验

通过实验使学生进一步掌握CCD的基本工作原理、用CCD测量物体位置和物体振动的基本方法。     

基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法的研究

提出了一种改进的Otsu阈值分割方法,该算法结合了最小类内离散度与最大类间方差.类内方差越小,类的内聚性就越好,据此提出分类的类内离散测度,综合最大类间方差,定义了新的阈值识别函数.实验结果表明:该方法克服了传统Otsu阈值分割信息不完备的缺陷,具有更强的抗噪能力,分割效果明显.     

基于轻量化神经网络的非接触式振动测量研究

本文探讨了结合图像处理技术与轻量化卷积神经网络的非接触式振动测量方法。通过使用基于深度可分离卷积的倒残差模块,搭建了一种轻量化神经网络模型,显著减少了模型的参数量和计算复杂度。同时,引入ECA注意力机制和Mish激活函数以提升模型的预测精度。本文还结合了Canny边缘检测与Hough变换来提取图像特征,作为空间注意力的替代,优化了处理效率,提高了准确率。实验结果表明,所提出的非接触测量方法在多种振动频率下与传统接触式测量方法的偏差小于0.2%,验证了其有效性和可靠性。     

Three-Dimensional Measurement and Reconstruction of Fabric Drape Shape

This paper introduces a new method of measuring the three-dimensional drape shape of fabrics with structural light. First, we apply parallel annular structural light to form light and shade alternating contour stripes on the surface of fabrics. We then collect the images of contour stripes using Charge Coupled Device （CCD）. Subsequently, we process the images to identify the contour stripes and edges of fabrics, and obtain the fabric contour lines of curved surfaces. Finally, we apply three-dimensional curved surface modeling method based on a network of polar coordinates, and reconstruct the three-dimensional drape shape of fabrics. Experiments show that our method is effective in testing and reconstructing three-dimensional drape shape of fabrics.     

过滤高阶失稳振型满足显式算法的稳定性

以中心差分显式算法为例,证明了算法传递矩阵的特征向量与结构自振向量的一致性,以及显式算法步长过大时的失稳,是传递矩阵的特征值和特征向量两个因素共同作用的结果.在证明的基础上得到了过滤高阶失稳振型来满足算法稳定性的方法,也就是在每步按通常的显式算法得到计算结果后,增加了从结果位移向量中过滤振型参与系数很小的高阶失稳振型的计算步骤,使得计算步长即使取在稳定域外也能使算法不会失稳.这种方法,既大大提高了通常采用的显式方法的计算效率,同时对求解的精度也影响不大.算例证明了这种方法的有效性.为求解刚性常微分方程组提供一个思路.     

Projection算法在粒子尺寸测量中的实验研究

提出了ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ迭代算法在激光粒度测量中的算法停止迭代条件,提高了Ｐｒｏｊｅｃ－ｔｉｏｎ算法在实际粒子尺寸测量中的适用性。通过对国家标准物质研究中心提供的微粒标准物质及其混合的实际测试实验,证实了Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ算法及其停止迭代条件在粒度测量中的有效性及鲁棒性。     

一种基于质点动力学原理的快速自适应建模算法

针对自适应逆控制技术中最小均方(LMS)算法建模速度慢的缺点，基于重力场中超曲面上质点的动力学原理，提出了一种快速自适应建模算法．该算法的特点是将滤波器权系数的迭代求解过程类比为重力场中超曲面上质点的运动，在质点的自由运动微分方程中加入比例阻尼项，使各模态的阻尼系数均接近于临界阻尼，从而使权系数以较快速度收敛，并利用质点微分方程中的非线性项实现变步长迭代，明显提高了自适应维纳滤波器的权系数收敛速度．仿真试验结果证明该算法优于LMS算法．该算法运算代价小，收敛速度快，可替代LMS算法用作自适应逆控制的建模工具。     

基于激光扫描的焊缝成形尺寸测量

提出了一种基于激光扫描获取焊缝成形尺寸的视觉测量方法.搭建了一套焊缝表面成形视觉成像系统并进行系统标定;实时采集投射激光条纹的焊缝视觉图像,采用中值滤波、二值化分割、骨络化和形态学图像处理方法实现了图像中线激光条纹的提取和细化;以细化的条纹图像为信息源来表征焊缝成形轮廓,并建立了焊缝宽度和焊缝长度的检测算法.实测结果表明,所提出的激光条纹辅助视觉测量方法能够实现焊缝成形尺寸的非接触自动测量,测定的焊缝宽度及焊缝长度可以满足焊缝成形表征的需求.     

多传感器人体检测的FHOG图像特征融合

提出了一种新的基于方向梯度直方图(HOG)的图像特征融合方法. 该方法采用视觉激活度(VAM)来选择具有显著方向性的局部梯度统计值,构成融合的方向梯度直方图(FHOG),有效地解决了多分辨率(MR)图像融合存在的不足. 文中把这些融合特征输入线性支持向量机(SVM),训练得到人体/背景二元分类器用于人体检测. 实验表明,与传统多分辨率图像融合方法相比,在参考点处本文提出方法漏检率下降3～10%,虚警率平均下降20%以上.      

基于FPGA的车辆振动信号提取方法

为了从车辆复杂噪声背景中实时提取陀螺仪的有效振动信号,在分析弱信号特征提取方法的基础上,针对自适应滤波算法处理相关信号时收敛速度降低的缺点,提出一种适用于FPGA(Field Programmable Gata Array)的自适应步长LMS(Least Mean Square)算法.该算法通过建立步长和误差信号相关值之间的非线性关系,使步长仅与输入有用信号相关,降低算法对噪声的敏感度.实验以收敛速度和计算复杂度两个指标对该算法与其他改进算法进行比较,并以真实车辆振动信号提取结果分析验证该算法对车载环境噪声和陀螺仪自身噪声都有较好抑制.在用算法计算基础上,以FPGA平台提出并实现一种可扩展滤波     

加筋圆柱壳流固耦联振动步长样条元分析

本文用步长样条元分析了加筋圆柱壳流固耦联振动特性.利用流固交界面运动协调条件求出流场势函数与流体位移场的关系式;由变分原理推导出系统运动方程.对加筋圆柱壳振动特性进行了数值分析,探讨了液动压力对结构固有频率的影响.