月面灰度图像中的陨石坑检测

提出了一种从灰度图像中自主检测陨石坑的方法. 通过Census变换对原始图像块进行转换,用获得的图像灰度直方图作为特征向量. 利用主分量分析对特征空间进行压缩,消除直方图冗余,并利用支持向量机构建模式分类器. 最后对连续缩放陨石坑候选区域不同尺寸的陨石坑区域进行检测. 相关实验表明,该方法可有效检测出尺寸大于20×20 的陨石坑区域.     

面向地面运动目标检测的SAR图像分辨率选取

在合成孔径雷达地面运动目标检测技术中,SAR图像分辨率的选取直接影响运动目标的检测性能. 为此,该文提出一种适合于运动目标检测的SAR图像分辨率选取方案. 结合感兴趣的目标大小从运动目标检测概率的角度出发,对不同SAR图像分辨率情况下运动目标的检测性能进行分析,以一种具有典型反射截面积的运动目标为例,给出不同目标尺寸条件下的最佳SAR图像分辨率. 该方案可广泛应用于工程实践.     

防水卷材质量检测误差致因及防范措施探讨

对建筑工程而言,防水卷材性能对保证防水工程质量尤为重要,质量检测是评定防水卷材性能的直接依据。笔者针对防水卷材质量检测中可能引起检测误差的因素进行研究,并提出相关防范措施,以确保检测工作真正为建筑防水工程的质量监控提供优质服务。     

基于片烟结构检测的叶片分类方法介绍

<正>在片烟结构检测中,通过二值化算法将物料与背景分离开来,检测图像中余下的信号即可完全描述物料信息。为了对烟叶片型结构进行分类,需要计算图像中每片烟叶的最大尺寸和面积,并以此为依据对烟叶类型做出判断。一、烟叶叶片分类过程在实际的处理过程,对二值化后的图像,首先,应进行烟叶分离,以检测出每片烟叶的信息;其次,应对叶片特征参量,如面积、长度等进行计算;最后,把烟叶归类。烟叶叶片分类     

基于机器视觉的尺寸测量应用综述

随着机器视觉技术的不断发展以及工业智能化水平的不断提高,将机器视觉应用于尺寸测量中成为尺寸测量的发展趋势。本文首先阐述了机器视觉的特点及方法研究,介绍了机器视觉尺寸测量系统的硬件部分主要由计算机、光源、图像传感器、镜头以及被测对象等组成,软件部分主要由图像预处理、图像滤波、边缘检测等图像处理算法组成,然后分析了国内外的研究现状以及机器视觉测量技术的发展趋势,指出从软件算法入手,不断开发更优的图像处理算法,使图像处理及分析每个流程所涉及的算法的准确性及鲁棒性更高。     

防水拉链申请态势及重点专利分析

随着市场对拉链的防水等特殊性能的普遍关注,以及国外众多拉链品牌进入中国拉链市场,防水拉链领域的专利分析,特别是对于重点申请人的相关技术改进和专利分布进行分析,有利于指导中国拉链生产企业在防水拉链领域进行合理的专利布局,在产品生产和研发中规避被诉风险。     

建筑沥青防水层施工中的技术要点

<正>一、沥青防水层施工中的主要问题1.施工人员对建筑防水概念淡薄,认识不深,重视不够,不能做到从全局的角度全方位地进行防水,比如对细部构造防水以及材料之间搭接等问题的处理缺乏科学性,难以形成整体性防水。2.防水材料质量不过关。目前绝大多数防水材料生产企业规模     

基于低概率检测的高光谱异常目标检测算法研究

在深入分析高光谱数据特点的基础上,系统研究了基于低概率检测的高光谱图像异常检测方法。首先针对高光谱图像数据维数高的特点研究高光谱图像降维方法,重点研究自适应子空间分解(ASD)算法对高光谱图像进行降维;然后研究高光谱图像异常目标检测算法,异常检测算法能够在没有先验光谱信息的情况下检测到与周围环境存在光谱差异的目标,具有较强的实用性,成为一个重要的研究热点,重点研究低概率检测(LPD)算法,并用此算法对高光谱图像进行异常检测。此外,还研究了其它算法如RX算法,并与LPD算法进行比较,在此基础上对LPD算法进行改进,寻求以较高的鲁棒性进行高光谱异常目标检测,最终用基于特征融合的低概率检测算法对LPD算法进行改进。     

图像识别技术在资源环境检测中的应用

在资源环境检测过程中,由于没有对图像数据进行预处理,从而导致资源环境的检测精度较低,为此引入图像识别技术,本研究对其在资源环境检测中的应用展开研究。通过高光谱图像采集设备可获取资源环境的高光谱图像,并进行图像标定,根据标定结果,采用平滑滤波处理方式对资源环境检测数据进行预处理,并利用图像识别技术对预处理后的光谱图像进行类别划分,F-SVD和XGBoost技术的结合可实现对资源环境区域的面积检测。通过实例应用的方式,将新的检测方法应用到实际生态环境中,并对资源环境进行检测。选择OA和Kappa两种评价指标,结果证明,新的检测方法检测精度符合资源环境检测要求,可为资源环境的管理和整治提供技术支持。     

应用图像处理技术的在线损伤检测及应用

针对香烟条包端面透明纸损伤的在线检测问题,提出了两种基于坐标变换的香烟条包端面透明纸损伤检测新方法。其基本思路是：首先,选取待分析的图像,将图像进行全局阈值分割以得到二值图像;其次,根据图像特征,将图像坐标系进行旋转,依据新坐标下正常和损伤图像的投影值分离程度和概率分布,提出两个损伤判别准则,即：方差准则和峰数准则;最后,构建香烟条包端面透明纸损伤图像的在线检测系统,利用实际采集到的图像对两个准则进行验证,结果表明了两种算法的有效性和鲁棒性。该文方法也可用于其他图像的类似损伤在线检测。