影响容美土司国家认同的因素分析

在地缘政治、王朝经营、文明特性、区域族群关系等因素的影响下,容美土司完成了族群社会的再造。这些影响容美土司国家认同的因素大都渗透着国家整合意识和族群主体意识,并在“国家化”的进程中不断变迁、发展和沉积,并又反过来促进了容美土司的国家认同。     

基于边缘信息的图像质量评价研究

针对传统客观图像质量评价方法没有考虑人眼的视觉信息这一问题,本文提出了一种基于边缘信息的图像质量评价方法。该方法考虑到人眼对图像的边缘信息敏感,运用Prewitt算子提取参考图像与失真图像的边缘信息,对两图像的边缘信息做均方误差,来衡量失真图像的质量,实验结果表明,该方法比传统评价方法更接近于图像的实际质量。     

基于Sobel算子的红外运动目标检测算法

当前我国红外图像的处理办法是从20世纪80年代开始发展起来的,红外图像的检测算法有很多,都是依据其自身的特点而定的,对红外图像处理内容与平时可见光的处理方式是有所不同的,红外图像主要是对于变形的图像进行处理矫正,根据函数的不同进行改变,对于直流方向的校正,以及改变图像的亮度、对比度,处理图像的尖锐部分,让其变得平滑,这方面包括图像像素间的积累,像素的增加,直方图的处理等等,但是由于整个红外处理要求很高,因此,要想实现高质量的检测,并提升准确程度是有一定困难的。我国对于船舶的检验是从较简单的人工检验下发展起来的,现在适用于较为复杂的背景检测,人工背景检测一般包括天空、海洋、墙面等,目前检测技术就是通过现代的数字处理技术、红外图像理论进行检查,通过先进的技术对复杂的直观图进行分析和检测,增强人们对于图像的认识和识别。本文将首先介绍分析运动目标检测的方法,然后分析了Sobel算子的检测方法,整个实验都对于检测红外图像有着很好的效果,希望能为日后的推广运用起到作用。     

近景摄影测量标志中心的自动提取算法

提出了一种针对不定形状近景摄影测量标志中心的自动提取算法.结合近景摄影测量的工程实践,在控制信息预测的基础上实现自适应Canny算子提取标志边缘,利用边缘提取结果自动聚类的方法重建标志边缘.以北京故宫午门和武汉大学校园升旗台建筑测量工程为例说明该方法能够大大减少标志量测的工作量.     

复杂背景下的纤维识别研究

对在复杂背景下的纤维识别进行了研究.由于图像中纤维交错分布,相互遮挡,很难用现成的方法完成识别.本文作者提出的识别方法包括3部分:边缘检测,边缘细化与边缘修复.试验结果表明,本方法可避免纤维交叉,纤维弯曲等影响,并能较为准确地识别出每条纤维.     

单幅图像三维目标定位及重建

首先对图像进行拉普拉斯滤波处理,进而利用Canny算子对图像进行边缘检测,通过Hough变换检测目标图像,采用CAD辅助提取边界直线,基于灭点理论标定数码相机,之后采用透视投影模型中基于图像相对深度方法对图像三维信息进行恢复。最后计算出了目标物体的特征点三维坐标,实现目标定位。通过CAD实现模型的重建与显示。     

融合边缘特征的马尔可夫随机场模型及分割算法

针对区域马尔可夫随机场(MRF)模型的图像分割中常产生边缘模糊的问题,提出了一种融合边缘特征的区域MRF模型(IEFRMRF)及其分割算法。IEFRMRF模型基于MRF理论,首先通过边缘模板提取图像的边缘特征,建立局部区域的边缘先验约束;其次利用图像局部区域像素的空间约束关系描述图像的局部高斯统计特征,并通过期望最大化算法估计高斯特征参数;然后根据贝叶斯原理建立了具有边缘保持作用的区域MRF模型;最终采用区域置信度传播(BP)算法对IEFRMRF模型进行全局优化,把局部统计特征传递到图像的全局,并按照MAP准则估计图像分割标号。人工加噪声图像分割的实验结果表明,IEFRMRF模型的分割结果和传统高斯MRF模型、局部区域高斯MRF模型的分割结果相比,分割准确率分别提高了47.9%和21.4%,并且分割结果的边缘更清晰,自然图像的分割实验也验证了提出模型的有效性。     

基于机器视觉的薄带铸轧熔池液位识别方法

为解决薄带铸轧熔池液位难检测的问题,研发机器视觉识别熔池钢水液位的方法.利用线阵CCD下熔池钢水与铸轧辊灰度值有明显差别的图像特征,建立熔池液位的机器视觉检测系统.利用所选线阵相机采集图像速度快的特性,提出基于时间建立熔池液位图像原型的方法,建立了以滤波处理、二值化处理和边界识别为核心的熔池液位视觉识别模型.使用建立的系统和模型在实验室铸轧机和感应加热炉上进行了测试实验,结果表明:所建的熔池液位视觉检测系统和识别方法具备可行性,具有较高的检测精度和较快的检测速度,能够满足工业生产需要.     

改进的自适应形态学边缘检测方法

针对传统边缘检测算法对含噪图像检测效果的局限性,给出了一种改进的自适应形态学边缘检测算法.该算法首先利用2种不同结构和尺寸的矩阵元素对图像进行滤波,然后用不同方向的结构元素对图像进行形态学边缘检测并根据图像边缘信息设置各方向的权值,最后根据不同的权值对各个方向检测到的边缘结果进行加权求和.实验表明,改进的形态学边缘检测算子能够更好地减弱噪声,在准确定位图像边缘的前提下,保留了更多的边缘细节信息.     

局部窗口动态选择的RSF模型

针对PDE(partial differential equation)图像分割模型-RSF(region-scalable fitting energy)模型对初始轮廓线选择敏感问题,提出根据图像的灰度变化信息动态选择高斯核函数窗口大小的改进RSF模型.实验表明,该模型提高了RSF模型对初始轮廓线的鲁棒性.