基于散射滤波的改进分水岭算法

分水岭变换是数学形态学中用于图像分割的一种经典方法,但由于噪声及微小区域的影响会使其产生严重的过分割现象.针对这一问题,引入了一种多尺度的方法--各向异性散射滤波.这种方法能够在保持区域之间分界线不受影响的同时,平滑区域内部的细节部分.实验结果表明,它作为图像的预处理方法,可以有效地简化图像,从而有效地抑制分水岭的过分割现象.     

泊位引导系统中运动物体的检测与分类

重点研究了基于视觉检测方式的机场泊位自动引导系统的图像预处理算法。提出改进的基于混合高斯模型的运动检测算法,有效抑制了分割运动缓慢且成像面积比较大的物体时易出现的“拖尾”现象。提出了基于颜色色度信息的阴影检测算法,成功地检测出运动物体的阴影。在此基础上设计了分类器,区分泊位飞机与泊位场景中其他运动物体。在实际机场泊位自动引导系统中的应用证明了所提出算法的有效性和实用性。     

一种Mumford-Shah模型的图像分割改进算法

提出了一种新的基于Mumford-Shah模型的图像分割改进算法,并通过对飞机图像轮廓分割进行效果验证。首先,内部惩罚项的设置,彻底消除了计算量巨大的更新水平集函数的步骤。第二,可使用较大的时间步长,获得较快的曲线演化速度。第三,水平集函数可初始化为更容易构造和使用的一般函数,初始轮廓线可以构造为任意形状。最后,选择因子的设置既继承了克服轮廓线“冒顶”的性能,又保证了曲线未达轮廓边界时的演化速度。     

基于边缘区域增长法的飞机图像目标分割研究

对边缘区域增长算法进行了理论分析,介绍了用边缘区域增长法对飞机图像进行目标分割的主要步骤,并将该算法对飞机图像进行目标分割的效果与Otsu算法进行了对比。结果表明,该算法所分割的图像目标边缘和实际目标边缘一致性较好,边界精确、清晰。     

一种基于小波变换的天水线提取算法

文中提出了一种基于小波变换多尺度分解图像快速提取天水线的方法,不仅省去了一般图像特征提取之前的图像预处理及图像分割步骤,而且提取的天水线效果好,处理周期短,自适应性强,同时能够滤除噪声并保持目标细节。     

基于小波变换和不变矩的车标识别方法

形状特征是目标识别的重要参数,小波变换的低频部分代表物体的总体形状特征,而图像中的噪声主要分布于高频部分。根据这一特征,利用小波变换消除噪声提取目标形状,进而利用特征不变矩距离进行分类,实现目标识别,将该方法应用在实测车标图像的识别中,结果表明识别效果较好。     

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。     

飞机结构X射线裂纹图像智能评定

飞机结构X 射线图像评定过程存在复杂背景下裂纹分割不准、检出难等问题。基于高效层聚合网络提出一种飞机结构X 射线裂纹图像智能评定模型（ELAN-Seg）,将ELAN-Seg 模型和DeepLabv3+模型的射线图像裂纹分割能力进行对比,结合图像处理技术对模型分割的裂纹长度进行评估,利用飞机强度试验及外场维护过程采集的X 射线图像对模型进行验证。结果表明：分割的最小裂纹长度约为3 mm,ELAN-Seg 模型对复杂背景射线图像裂纹分割更加准确,裂纹漏检率小于3.8%,该模型具有工程适用性。     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

一种基于单目视觉的自主机器人导航控制方法

首先对单目视觉获得的原始图像进行图像校正处理,利用边界判据函数分割获得可行区域,得到障碍物位置信息,然后在可行区域中根据障碍物位置分段给出机器人导航控制边界,最后采用拟合曲线模型得到前进路径曲线。试验表明,该算法有效稳定,可实时获取可行区域并实现移动机器人自主避障功能。     

一种复杂环境下的前视机场跑道识别方法

根据复杂环境机场跑道的视觉特点,提出了利用自适应阈值分割和局部Hough变换相结合的识别方法.利用跑道主要视觉特征提取兴趣区域,缩小处理范围.提取兴趣区域的轮廓后,针对传统Hough变换不能确定直线端点、会出现虚假直线和计算复杂度大的缺点,采用局部Hough变换检测跑道边界.试验结果表明,算法对于复杂环境的机场跑道具有较高的准确性和实时性.     

一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

某民用机场航空噪声影响计算分析

根据《机场周围飞机噪声环境标准（GB9660—88）》，以计权等效连续感觉噪声级￡删为评价量，同时参照ICAO（国际民航组织）和SAE（汽车工程师协会）的计算方法，借助FAA（美国联邦航空局）的INM（综合噪声模型）对某机场的航空噪声影响进行了详细分析，比较详细地考虑了机型组合、飞行架次、起降方向、时间分布和飞行程序等因素对机场噪声的强度、分布区域形状和分布区域面积的影响。提出一套先进的机场航空噪声影响计算与分析方法，可为今后机场作航空噪声环境影响评价提供借鉴。     

一种新的基于Graph cuts方法的SAR图像分割模型

Graph cuts方法是一种快速优化技术,能有效解决计算机视觉的低层次问题,如表面重构、分割、去噪等问题。其优点是迭代计算的高效性并能得到全局最优解。利用Graph cuts方法,将基于活动轮廓模型和水平集方法的SAR图像分割模型转化成一个新的模型,可用最大流/最小割方法来求解。实测SAR图像的分割实验表明：提出的新模型所需运行时间大约是基于水平集的活动轮廓模型所需时间的一半,分割精度也得到了较大的提高。     

飞机蒙皮铆接质量视觉检测系统的构建

飞机蒙皮的铆接质量是影响飞机蒙皮性能的重要指标,在分析了蒙皮铆接质量检测要素的基础上,构建了飞机蒙皮铆接质量的视觉检测系统。通过分析视觉检测系统中图像分割方法的特点,使用改进遗传算法与OSTU方法相结合对蒙皮图像进行分割,取得了较好的分割效果,并在分割图像基础上,介绍了铆钉特征的提取方法以及检测要素的获取方法。     

基于仿射变换的飞机图像的识别

 先基于细胞神经网络提取飞机图像轮廓,再用基于仿射变换方法对多种飞机的轮廓图像做不变特征的提取,把多种飞机的不变特征放在数据库中。进行飞机类型识别时先计算实时图像中飞机(目标) 的不变特征,然后与数据库中的每个不变特征做相关运算,即可识别飞机的型号。     

数字化制造条件下飞机装配协调误差的计算

针对飞机数字化制造的新发展,提出了飞机装配外形、套合件、叉耳对接、孔孔连接以及转动部件对合交点不同轴度的协调误差计算方法,可供飞机设计、工艺人员参阅.     

飞机噪声预测和分析

根据中国民航规章中有关飞机适航噪声审定的要求和噪声预测原理建立了飞机噪声预测系统软件。该软件除可预测飞机适航噪声审定的起飞、进场和边线有效感觉噪声级外,还可计算巡航过程机体表面声压分布。各种噪声源的声功率在软件中均可单独计算,因此改变发动机和飞机参数可以考查这些参数对声功率的影响;对发动机和飞机设计有参考价值。通过算例计算出的起飞、进场和边线有效感觉噪声级与实测结果符合较好,能很好地满足工程应用需要。