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。     

基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法

在噪声图像中如何有效地提取边缘是图像分析中的难点,至今还没有得到圆满解决。本文在修正的广义形态边缘检测算子的基础上,提出了基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法。该算法既能检测出具有方向性的边缘,还能有效抑制无方向性的噪声。为验证算法的有效性,针对强噪声图像进行了边缘获取实验,实验结果证明,该算法对获取强噪声的图像边缘是非常有效的。     

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。     

图像边缘提取的启发式搜索算法

常规的图像边缘提取方法容易受到噪声的影响,导致了大量不连续边缘的产生。本文试验了一种基于边缘分段自增强的启发式搜索(EdgeDetectionalgorithmbasedonHeuristicSearchED-HS)算法,该算法通过对边缘检测后图像的遍历搜索获得各种可能的边缘轨迹,然后对每条搜索轨迹进行分段自增强,最后根据增强程度的积累决定图像边缘。文中阐述和分析了算法的机理,并以加入了高斯噪声的“Lena图像”作为样本进行了计算验证。结果初步证明了该算法能够在较高的噪声条件下有效的提取到连续、清晰的边缘。     

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。     

基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测

针对印刷品缺陷检测问题,通过对经典缺陷识别算法的研究,提出了一种边缘点与非边缘点分开处理的印刷品检测缺陷识别算法。算法以统计过程原理为出发点,根据边缘点和非边缘点不同的像素特征,对非边缘点采用统计阈值法处理,对边缘点采用邻域平均值与梯度值相结合的算法处理。该算法经过实验证明,能够有效地剔除伪疵点,提取出真正的缺陷。     

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.     

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。     

基于模糊理论的图像边缘检测算法研究与实现

针对模糊边缘检测算法迭代次数过多、计算量过大、实时性不好等缺陷,提出一种快速改进图像边缘检测算法,包括定义隶属函数、模糊增强处理、模糊平滑及模糊边缘检测,通过实验,改进算法速度快,性能好,效率高。     

基于改进Canny的激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;采用Otsu自适应阈值计算方法,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值.实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像的边缘,具有较强的自适应性.     

基于Canny边缘检测的Mean-Shift跟踪核窗宽确定方法

传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。     

基于包围盒的碰撞检测算法

详细分析比较了基于包围盒的碰撞检测算法中的轴向包围盒法、方向包围盒法、离散方向多面体法的检测原理和检测效率,并改进了轴向包围盒碰撞检测算法,提出利用简化包围盒边缘节点实现碰撞检测的新设想,其可行性已被初步试验证实。不仅显著提高了碰撞检测的速度,而且可以便捷地得到更为详细的碰撞检测信息,满足了进一步进行碰撞响应处理的需要,使飞行模拟机的视景系统能够实时、准确地检测出虚拟物体间的碰撞。     

基于力场转换理论的图像粗大边缘检测方法

基于粗大边缘的异源图像匹配在导航制导等领域具有广阔的应用前景,但是现有边缘检测方法很难提取出异源图像中的粗大边缘.根据异源图像成像原理和灰度分布特点,提出一种基于力场转换理论的异源图像粗大边缘检测新方法.首先,根据引力概念计算图像中各像素点受到合力的大小和方向;其次,为了去除光照和异源图像灰度不同的影响,对图像中像素点...     

基于联合双边滤波的融合图像跟踪算法研究

为了提高跟踪精度,提出一种基于联合双边滤波的融合图像自动跟踪算法.采用帧问差分法并通过形态学处理获得运动目标大致区域,在此基础上采集目标区域及相邻背景区域的代表颜色集合,由此生成草图作为联合双边滤波的引导图,进而生成完整的目标描述,通过边缘检测获得精确的跟踪结果.实验结果表明,方法能够获得清晰准确的跟踪结果,能够较好地避免跟踪中的漂移问题,且算法复杂度低,跟踪精度高.     

一种基于模糊熵的自适应多层模糊增强算法

针对传统多级模糊增强算法中边缘附近灰度值的选取缺乏理论依据,增强变换可能导致灰度集中的现象,提出一种基于模糊熵的自适应多层次增强算法,该方法通过图像模糊熵估计边缘附近灰度,定义新的隶属度函数和增强算子,实现了图像的自适应增强.     

基于CATIA/CAA飞机蒙皮边缘连接孔最小边距快速检测方法

在新机研制阶段,设计部门提供的工程数据集可能存在连接孔边距不符合规范要求,也可能出现连接孔进入零件的R区等现象.通过对边距的检测可以检查连接孔边距的缺陷,因此边距的快速检测是一个重要问题.提出了边距提取和最小边距快速检测的算法,利用CAA/CATIA开发平台,开发了蒙皮边缘孔最小边距的快速检测软件可快速筛选不符合要求的蒙皮边缘孔并标注出来,减少了飞机生产过程中不必要的浪费,提高了生产效率.     

基于双判定准则的航空发动机叶片缺陷孔洞的边界提取

航空发动机叶片缺陷孔洞的几何形状复杂、位置分布散乱且曲率变化明显,使用单一判定准则难以完整地提取其边界特征点。为实现叶片缺陷孔洞边界的精准提取和孔洞边界线的平滑拟合,提出了一种基于双判定准则的航空发动机叶片缺陷孔洞边界特征点的提取算法。该算法采用K–Dimension tree(K–D树)建立点云的空间拓扑结构,以采样点及其K邻域点为参考依据构建拟合平面,将采样点的空间坐标转化为平面坐标。通过融合采样点的法向夹角判定准则与邻域场力矢量和判定准则,采用加权的方式获得采样点的特征值与判别阈值作为边界特征点的判定依据。通过两组试验验证了该算法的有效性和准确性,试验结果表明,该方法可有效提取复杂缺陷孔洞模型的边界特征点。     

一种基于边缘检测的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。依据虹膜图像特点,提出了一种基于边缘检测的虹膜定位算法:首先利用Sobel算子提取虹膜图像的边缘;然后在边缘图中利用扫描线和直线拟合法粗定虹膜中心及半径;最后在原图边缘附近利用改进的Daugman算子进行虹膜精确定位。与传统的虹膜定位方法相比,该算法快速有效,提高了虹膜定位的速度和精度。