基于属性形态学分析的图像显著极值检测及应用

由于图像噪声的存在,使得利用传统的极值检测算法通常会使要提取的显著极值淹没在大量的噪声极值中;同时由于先验知识的缺乏,采用普通滤波技术也往往不能很好的滤除噪声,反而会破坏图像的关键结构。本文提出了一种基于属性形态学分析的图像显著极值检测算法。该算法可以在不需要对图像进行滤波的前提下,从数学形态学的角度对图像极值的显著性进行计算和评估,从而能够较好地提取出显著的极值。在沉浸模拟算法的基础上,给出了基于属性形态学分析显著极值检测的快速算法实现,并将其成功应用在视觉注意选择和独立运动目标检测上。实践证明,该算法不仅具有较好的抗噪声特性,而且快速实用,具有广泛的应用价值。     

红外目标与环境的视景重建技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力     

基于数学形态学的工频通信信号识别技术

双向工频通信技术（TWACS）是一种基于配电网络的通信技术,其中接收方对信号的识别是通信的基础和关键。提出了一种基于数学形态学的形态滤波识别信号的方法,该方法算法简单,计算量小,适合在单片机上实现。     

基于数学形态学的图像边缘检测技术

边缘检测通常是用类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征。实际图像中,边缘由灰度突变的象素点组成,在数字图像处理和分析中具有重要的作用。本文综合国内外最新文献资料,分析了多种基于数学形态学的边缘检测技术:基于多尺度形态学的边缘检测、基于数学形态学多极平均的图像的边缘检测、基于偏微分方程的形态学的边缘检测、基于均衡化和数学形态学的组合边缘检测、基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测等技术,并综合比较了其优缺点,探讨了其发展方向。     

基于数据融合的边缘检测新方法研究

基于经典形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但其得到的往往是断续的,不完整的边缘信息,不能反映全部的边缘特性.分别利用改进的数学形态学的方法和拉普拉斯算法对图像进行边缘检测,然后将两种方法处理后的图像进行数据融合,实验结果表明,该方法得到的图像边界细腻完整,具有较好的抗噪性.     

数学形态学边缘检测方法在火箭弹离轨参数测量中的应用

从数学形态学边缘检测的基本理论出发，结合火箭弹离轨参数测量的应用要求，定义了一种切实可行的数学形态学边缘检测的具体方法和结构元素，在火箭弹离轨参数测量系统应用中取得了很好的效果。     

飞机蒙皮裂纹的数学形态学识别方法

提出了一种基于数学形态学的飞机蒙皮裂纹磁光图像检测方法。首先应用内距均值法确定磁光图像中类圆形铆钉区域的圆形参数,然后利用自适应线性星形形态学腐蚀算子分割裂纹缺陷。其中,以四点方向快速定位法确定腐蚀算子的方向,并用中心对称法处理裂纹缺陷区域粘连的情况,最后,根据备选区域相关特征进行分类,判别缺陷存在及其特征参数。实验结果表明：算法在检测裂纹的多种特征方面具有优越性。     

基于提升小波和形态学的图像边缘检测算法

基于提升小波变换和形态学的基本理论,提出了一种提升小波和形态学相结合的图像边缘检测算法,算法充分利用了提升小波变换相对于传统小波变换快速而有效的完成小波分解和重构的算法优势。形态学运算在图像处理中具有独特的优势,利用其对图像膨胀和腐蚀的差运算来获取图像的边缘,取得了很好的效果。实验结果表明,算法边缘定位准确,抗噪能力强,检测出的图像边缘连续、平滑,是一种有效的边缘检测方法。     

一种改进的形态学边缘提取算法

首次提出了这种新的形态学边缘检测算法.该方法通过用边缘检测算子检测边缘并判定其方向,根据判定的结果,对边缘处用于边缘提取的腐蚀膨胀结构元素增强,达到增强形态学边缘检测效果.相对于其他边缘提取算法,所提出的算法更准确地判定了边缘及其方向,很好地保持了边缘细节.     

基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法，提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO)，并求取SO的运动参数，利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性，应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰，从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中，一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明，该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰，降低虚警目标的数量。     

基于PSO-GA优化的TOP-HAT形态学滤波器及其应用

针对机栽红外图像中运动弱小点目标检测的难题,提出了一种基于PSO-GA训练参数的形态学滤波器.以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,将遗传算法与粒子群优化算法的自动更新特征结合在一起,通过优化搜索全局空间获得形态学滤波器的最优参数,进而确保优化的形态学滤波器具有良好的滤波性及时效性.通过对低信噪比红外图像(SNR约为2)的测试,检测概率可以达到98％以上,与利用神经网络(Neural Network,NN)训练结构元素后的Top-Hat形态学滤波器相比提高了2％ ～3％.与GA算法相对,训练算法效能提高20％,提高了搜索最佳值的能力.     

飞机发动机损伤图像的分割处理

在形态学边缘检测算子的基础上,综合应用了形态学中的腐蚀和膨胀,提出了一种改进的多尺度形态边缘检测算法,得到修正的边缘检测算子,减轻了图像边缘检测的模糊性,并有效降低了噪声对边缘检测的影响。通过实验得到噪声存在条件下较为理想的图像,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于实数编码量子进化算法和模态区间数学的航空发动机设计

本文将实数编码量子进化算法和模态区间数学相结合用于解决模态区间数学中的某些难以求解的问题。应用量子进化算法进行了模态区间数学方程组的求解和模态区间矩阵的求逆,将量子进化算法和模态区间数学用于航空发动机的设计,给出了基于模态区间数学的航空发动机总体性能设计方法。这种设计方法能够考虑设计的不确定性。并以某型涡喷发动机为例进行计算,设计结果更符合实际情况。     

基于形态学算法的2219铝合金钨极氦弧焊熔池图像特征提取

根据2219铝合金氦弧焊特点,构建了焊接过程实时视觉传感系统,获取了熔池清晰图像;为获得2219铝合金氦弧焊熔池尺寸参数,实现对熔池特征的分析,采用了形态学算法,提取了典型熔池图像边缘形状,并获得了熔池宽度特征尺寸;通过试验验证,提取的熔池图像宽度特征能够准确反映出熔池尺寸信息及变化趋势。研究结果表明:形态学算法准确度高、计算速度快,满足2219铝合金氦弧焊熔池图像实时处理需求,不同阈值及结构元素对图像特征提取效果均会产生较大影响,研究阈值自适应算法,可以满足工程上焊缝熔池特征实时视觉监测的复杂需求。     

32 位定点运算数学库IQmath 在航空发动机FADEC 系统中的应用

为提高航空发动机FADEC系统定点CPU的计算效率和计算精度,针对实际工程应用中的数学运算的方法展开讨论,分析了定点数运算和浮点数运算在计算精度和运行效率方面存在的差异。参考TI公司的设计理念,自行设计了支持统一定点算法和可变定点算法的32位定点运算数学库IQmath。在国内发动机控制领域不再依赖国外的库函数,掌握了32位定点数学库的源代码,并在实际项目中应用了IQmath数学库。试验结果表明:IQmath数学库的应用提高了定点CPU数学运算的精度和效率,完满实现了预定的控制算法。     

旋转机械状态参数图形识别的免疫-模糊形态学方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法.利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别.在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明所提出的方法可以获得较高的诊断精度.      

基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械状态参数图形识别方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法。利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明本文所提出的方法可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。     

智能车辆视觉系统的障碍物边缘检测

对采集的道路图像中的障碍物进行边缘检测,其过程为:道路图像预处理、二值化、边缘检测和数学形态学处理.同时,在MATLAB7.0中对图像进行仿真.     

一种基于专家规则系统的仓储弹药调度优化方法

由于弹药调度过程中发生的突发情况，如吊车故障、人员受伤等问题的不确定性，传统数学优化方法难以完全解决。因此，提出了一种基于专家规则库的问询派发子任务方法，能很好地和数学优化算法相结合，解决了上述弹药调度过程中的不确定情况与突发情况，并且该算法具有便于计算机编程实现的优点。     

粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究

将粒子群优化算法引入到装配序列规划中,详细讨论了粒子群算法在装配规划中的数学表示,给出了适应度函数评价方法,并实现了装配干涉矩阵的构建,以发动机化油器装配为例,分析了粒子群算法在装配序列规划中的具体应用.