一种形态学与Canny算子融合的焊接熔池边缘检测算法

针对CO_2焊接熔池图像噪声干扰,边缘模糊等问题,以多尺度多结构数学形态学边缘检测算子为基础,结合Canny算子边缘定位准确,提出了将Canny算子与多尺度多结构形态学融合的熔池图像边缘检测算法,并将该算法应用于检测并提取CO_2焊接熔池图像的边缘。实验结果表明,与经典的Canny算子和单尺度形态学算法相比,提出的算法具有图像边缘连续完整、定位准确、图像细节保留较多等优点,为进一步焊接质量控制的研究奠定了基础。     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。     

基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法

提出了一种基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法。此种方法先由Sobel算子确定图像边缘的大致位置，然后用三次样条插值函数对灰度边缘图进行内插计算，使目标边缘定位达到亚像素级。对插值后的灰度边缘图，利用最大类间方差法确定阈值提取边缘。实验表明，该方法能精确定位目标边缘，优于传统的边缘检测方法。     

边缘检测算法在影像测量仪中的应用

选择恰当的边缘检测算法是提高影像测量系统测量精度的关键.文章对比分析了传统的边缘检测算子、canny算子的优缺点.在理论分析的基础上,结合实际的测量结果,提出了中心B样条边缘检测算法,该算法在影像测量系统中表现出良好的抗噪声干扰,并且综合性能也优于其它算法.     

基于B-样条插值的图像边缘检测

为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量.     

SAR图像小波域多尺度模型

针对面向ATR应用的SAR图像压缩需要将图像压缩与图像自动分析相结合,本文研究小波域SAR图像MAR模型并应用于图像鉴别.与SAR复图像分辨单元相干平均形成多尺度图像序列建立多尺度模型不同,本文对SAR对数检测图像小波变换形成多尺度图像序列建立MAR模型.通过实例辨识了SAR图像中自然杂波(草地)与人造物(战略目标)模型,应用该模型推导了小波域多分辨率判别,对MSTAR图像鉴别实验验证了模型的有效性.其中db2小波域多分辨率判别鉴别性能好而计算复杂度低.小波域多分辨率判别可用在图像压缩有损量化前鉴别出人造物与自然杂波.     

基于计算机视觉任务的图像直线提取技术

提出一种基于计算机视觉任务的图像直线提取技术 ,首先用边界检测算子提取边缘 ,然后用链码将边缘表示出来 ,并记录链码的端点 ,即直线的端点 ,通过逐步删除对计算机视觉任务无意义的链码 ,得到图像直线的链码表示 ,最后用最小二乘法拟合图像直线的链码。该技术能尽可能多地从图像中提取直线信息 ,既可以较准确地提取直线的端点信息 ,又能得到直线的准确表示     

磁共振图像的一种多尺度边缘检测算法

医学图像的病灶呈弱边缘特性,用传统的边缘检测方法效果不理想。本文提出了一种改进的多尺度边缘检测算法：在传统的Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上,应用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后应用多尺度边缘融合算法将不同尺度下的边缘图像合成。实验结果表明,该方法对噪声有一定的抑制作用,可有效检测出弱边缘信息,定位准确,且检测效果明显。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,可以有效解决传统边缘检测方法中存在的高定位精度及强去噪能力之间的矛盾。     

基于线过程模型的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影（POCS）超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应的问题,在详细研究了边缘振荡效应的成因后,笔者提出一种新颖的基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构。该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,最后实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善。     

一种新的基于红外图像的道路边界检测方法

研究了红外图像中道路边界的检测方法。首先分析了用于智能车辆视觉导航的红外道路图像的特点,并指出常用图像处理方法在检测红外道路边界时的缺陷;然后从图像灰度角度出发,提出了基于折线模型的候选道路边界线段快速提取方法,并采用关系稳定性规则对道路边界区域进行筛选和处理;同时利用多尺度形态学梯度进行道路边界区域提取;最后将上述基于灰度和梯度的两种边缘提取结果相互验证,得到可靠的道路边界描述。实验表明文中提出的道路边界检测方法具有很好的性能,能够满足实时应用需要。     

Normal Form理论中矩阵表示论方法的改进

对于n阶一般的非线性动力系统，根据线性算子的不变子空间理论和共轭长子概念，提出一种计算其规范形的新的矩阵表示方法。使用本文方法，无需预先确定相应的规范形类的结构，并且由于所使用的子空间与系统的维数和规范形的阶数没有直接关系，而仅由给定的矢量场决定，因此能成功地用于高阶和高维问题的计算，文中除给出最小空间的构造方法以及在这个子空间上如何求解同调方程外，还用计算机代数语言Mathematica编制了计算程序。最后，算例说明了本文方法是有效的。     

人脸识别中眼球的定位方法

本文运用Bersen算法二值化,水平与垂直积分投影,Canny算子边缘提取及改进的广义Hough变换等技术,提出了一种快速有效的眼球定位方法。该方法的算法简单,计算量小,降低了对存储空间的要求,提高了眼球定位的速度与精度。     

Delta算子系统极点有圆形区域约束的鲁棒控制

研究Delta算子描述的不确定线性系统闭环极点有圆形区域约束的鲁棒控制,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,对Delta算子不确定系统进行状态反馈设计,导出满足闭环极点圆形区域约束的状态反馈控制律存在的充分条件,用一个线性矩阵不等式的可行解给出了状态反馈控制律的参数化表示．具体算例说明了试方法的有效性．     

基于B样条的气动反设计遗传算法研究

在气动反设计中引进了基于自然选择和生物遗传机制的遗传算法，针对遗传算法的搜索原理和气动外形特点，提出了与之相适应的Ｂ样条基因表达，构造了均匀变异与非均匀变异相结合的自适应变异算子，提出了用于优化设计的适应函数，发展了一种小种群演化方法。文中并以全位势方程求解程序为例，进行了翼型重构反设计，验证了本方法的可行性，然后在此基础上进行了基于阻力极小的优化设计，取得了令人满意的结果。     

基于图像处理的航空发动机叶片检测技术研究

提出了一种基于图像处理的航空发动机叶片检测方法。该方法首先对叶片进行校正和滤波,然后进行自适应均衡化图像增强处理,最后进行自动阈值的canny算子边缘检测,实验表明：该方法能够较好地检测出叶片裂纹,取得较好的检测效果。     

一种新PSO混合算法在直升机配平中的应用

直升机配平计算是动力学分析的基础，其实质是求解高维复杂的非线性方程组。针对经典算法与智能算法的特点与不足，提出了一种求解非线性方程组的新粒子群方法。在粒子群(Particle swarm optimization, PSO)算法的基础上，根据模拟退火(Simulated annealing, SA)思想，引入了嵌入式LM (Levenberg-marquardt)优化 算子。该方法充分发挥了3种算法的优势，克服了LM算法初值敏感性，PSO算法易陷入局部极值等问题。通过UH-60A直升机实例配平计算，验证了本文算例模型的准确性。在此基础 上，针对某一前飞状态下的配平算例，在收敛可靠性和计算效率上通过与其他算法进行对比，表明该算法具有可靠的收敛性和较高的计算效率，进一步验证了该算法在配平问题上的可信度与实用性，为直升机飞行动力学问题的处理提供了一种新的有效方法。     

基于特征的模具参数化设计方法

提出了一种基于特征的模具参数化设计方法。装配关系和模具零件由特征描述，特征间的相互联系则由父子关系结构来描述。通过设计参数来修改特征形状和定位，并采用专家系统驱动满足给定约束条件的特征几何形状。该方法提供了一种更加自然和方便的表示模具参数化模型的途径。     

知识表示的F-K系统

对经典知识表示系统（多系统）进行了扩充，引入一个刻划“大概知道”的模态词“Ｆ”，并建立了相应的公理系统Ｆ－Ｋ，该公理系统除包含“Ｆ”外也包含经典模态词“Ｋ”。同时，基于滤子对经典Ｋｒｉｐｋｅ框架及模型进行了扩充，从而给出了“Ｆ”的语义，并证明了该语义下Ｆ－Ｋ的完备性与可靠性。