基于改进的二维Otsu法的图像分割法

针对Otsu阈值法仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的不足,提出了一种基于二维Otsu的改进算法,实验结果表明,该算法比传统Otsu阈值法能够获得较好的分割效果.     

自适应区间二型直觉模糊聚类算法研究

针对区间二型模糊聚类算法存在初始聚类中心敏感,提出自适应区间二型直觉模糊聚类算法。该算法首先利用高斯滤波函数对图像的统计直方图做平滑处理,同时设计波峰与聚类中心的对应规则,精准地确定初始聚类中心,然后构造融合直觉模糊信息的目标函数,最后通过类内紧致和类间分离两个方面的信息共同判断聚类效果。将该算法应用于彩色图像分割中,实验结果表明该算法能够有效得到合适的初始聚类中心并取得较好的分割结果。     

超燃冲压发动机燃烧流场纹影图像无监督分割方法

超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号,如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象,基于深度神经网络方法,发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。首先,采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割,为语义信息明显相同区域分配伪标签;其次,设计了一种全卷积特征提取神经网络,并使用残差结构对各个通道进行加权,提取纹影图像高级语义特征;最后,使用交叉熵目标函数优化网络模型,并通过阈值滤波操作去除噪声像素点,提升语义分割效果。结果表明：与K-means及自适应高斯阈值方法相比,本文提出方法在准确率、召回率、F1分数和交并比指标性能明显是最优的,能够准确完成燃烧流场纹影图像语义分割任务,可以更加清晰地反应流场内的主要波系和剪切层结构     

基于点云聚类评估的激光雷达鲁棒定位方法CSCD

基于先验地图的激光雷达定位方法在封闭工业场景下得到了广泛应用,然而环境变化、行人和车辆等动态物体的干扰会影响激光雷达与先验地图的匹配精度。提出了一种动态环境下基于点云聚类评估的三维激光雷达鲁棒定位方法:通过设定角度和距离双阈值,对点云深度图像进行分割聚类,相较于传统分割方法,分割结果对点云噪声更为鲁棒;通过对原始点云进行分割聚类,在粗匹配结果下评估聚类的匹配度,剔除误匹配聚类进行二次匹配以提高匹配精度;通过聚类评估的结果判断匹配成功和失败的点对,进而对点云整体匹配结果的正确性进行评估,相较于传统仅基于距离阈值的判断准则,具有更高的准确性;最终,分别通过公开数据集和实际试验验证了该算法的有效性。试验结果表明,相较于传统匹配方法,该方法有效提高了动态场景下的定位精度和匹配结果评估的准确度,定位误差可以维持在10cm以内。     

对流天气下基于聚类算法的终端区交通流分析

准确分析对流天气对终端区进场交通流的影响,提出了一种面向对流天气场景的基于轨迹聚类的进场交通流分析方法。利用卷积神经网络与K-means++算法对对流天气进行特征提取和聚类;采用均匀化参数方法对进场飞行轨迹进行重采样;进而采用具有噪声的基于密度的聚类算法对进场轨迹进行聚类,采用K-means算法识别交通流的中心轨迹。对...     

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。     

基于模块度的复杂网络社团结构聚类新算法

针对传统的分裂聚类算法删除连边会影响节点划分的问题,结合K-means算法的思想并加以改进,提出了一种以邻居节点为聚类备选集,所有社团中心节点同时聚类的同步聚类算法。该算法根据节点中心度和最短路变化率确定社团中心节点集,然后以中心节点为社团中心,以邻居节点为聚类备选集合进行聚类,完成社团的划分。将算法应用到Zachary网络中并与GN算法、Top Leader算法进行比较,仿真结果表明该算法对网络有较好的划分。     

基于复合形遗传算法的K—means优化聚类方法

针对基本遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种改进的遗传算法--复合形遗传算法,并将其用于K-means优化聚类.把复合形法嵌入到遗传算法中,利用复合形法对遗传算法群体中的部分个体进行处理,来改善种群的质量,以加快最优解的搜索进程.该方法既有复合形法快速高效的特点,又有遗传算法全局性好的特点. 算例的结果表明,该方法用于改进K-means优化聚类是可行的与有效的.     

基于加强模糊聚类的航空行李图像超像素分割

在自助行李托运系统拍摄的行李图像库中检索错误运输的行李时,图像背景会严重影响检索精度。针对该问题提出了一种加强模糊聚类算法（EnFCM）的超像素分割方法,实现了行李目标区域的提取。通过多尺度形态学重建梯度图像,设计了自适应上限尺度的分水岭超像素预分割算法,得到多个独立的超像素区域。对超像素图像进行直方图统计,并结合分水岭分割参数和实际行李图像内容的类别数量进行超像素的加强模糊聚类,得到行李区域。通过多个实际行李图像的分割实验验证了算法的有效性,平均分割精度达到93%,超过多个典型的分割算法。     

基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。     

一种基于边缘特征的改进ORB算法

ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差（Otsu）的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。     

民机襟翼用滑轨材料磨损表面图像分析

利用MZ-4018滚动轴承滑轨摩擦磨损试验机进行磨损试验,通过体视显微镜和工业相机对襟翼滑轨材料试验件磨损表面进行图像采集;采用wiener滤波和Laplace算子进行预处理,以实现图像平滑,增强图像的边缘和细节信息;迭代法和最大间类方差法确定两阈值,以此作为选取种子点的标准,确定生长准则后进行图像分割;最后利用形态学方法进行磨损边界提取并对磨损面积进行测算;实现了对襟翼滑轨材料磨损特征的定量分析。     

民用航空器注册号识别的鲁棒性方法研究

为了提高空管自动化水平并降低运行成本,提出一种基于计算机图像处理技术的民用航空器注册号识别方法.首先将全局阈值分割算法与形态学分割算法结合,实现对航空器图像中注册号的精确定位.然后采用主成分分析法解决注册号倾斜校正问题,并分别针对粘连和非粘连情况的注册号字符进行有效切割.最后利用基于特征提取的模板匹配算法,完成对注册号字符的准确识别.在此基础上,基于MATLAB搭建实验测试平台对上述方法进行仿真验证.实验结果表明,方法能够针对不同角度拍摄的航空器图像快速、准确地识别其注册号,单幅图像识别耗时在0.5 s左右.相比于其他方法,在图像拍摄方面要求较低,有效性与鲁棒性较高,计算速度较快,可以满足实时监控的需求.     

基于曲面特征的截断线掩膜解相技术的研究

在条纹投射测量方法中,由于三角测量法固有的特点,将有效测量区域从含有背景、阴影、表面不连续等区域的条纹图中分辨出来,完成相位去包裹计算,是一个实际测量中的难点之一。本文借鉴图像分割的原理,对调制度分布图进行分析,提出一种基于调制度自动分割的物体轮廓有效测量区域自动识别方法,实验结果表明,该方法能够实现阈值的最佳选取,自动识别物体轮廓有效测量区域,并根据变形图与极点的关系,提出由A trous algorithm of wavelet transform(多孔小波算法)来检测曲面变形的奇异点,通过奇异点辅助来连接截断线,从而实现快速有效地解相并提高三维测量的精度。     

基于改进二维Ostu算法的SAR图像分割方法研究

INS/SAR组合导航系统对SAR图像分割提出了较高的实时性和准确性要求。文章针对SAR图像的特点与二维Ostu方法在区域划分以及运行速度上的缺陷,提出了一种改进的二维Ostu方法,更为准确地划分了目标和背景区域,并且将阈值搜索空间由二维降为一维。经仿真验证,该方法具有良好的分割效果并能有效提高分割速度,满足了组合导航系统相应的设计要求。     

基于厚壁工件X射线实时成像的焊缝缺陷自动检测

基于X射线成像的焊缝缺陷自动检测技术对提高工业射线检测的自动化水平具有重要意义。焊缝缺陷在线连续检测的实时性要求较高,随着工件厚度的增加,其焊缝X射线实时图像的信噪比变得很低,使得已有的处理算法难以满足实时性以及有效处理缺陷误检与漏检之间的矛盾。针对这些问题,在分析了传统方法在厚壁工件X射线图像焊缝缺陷自动检测中存在的问题基础上,对传统方法进行了改进,提出了双阈值背景消除法和平行焊接方向波形分析法,然后利用所提出算法之间的冗余性和互补性,融合多种分割结果以解决缺陷误检与漏检之间的矛盾。试验结果表明,所提出的缺陷自动检测方法能够在满足实时性要求的同时,实现缺陷检出,有效避免误检。     

基于Otsu和FMM方法的风洞试验图像修复

各种光学测试技术在风洞试验中应用越来越广泛，图像中的破损或无关信息均会影响数据的处理和分析。以存在缺陷的风洞纹影图像为例，对数字图像修复技术进行了研究。根据缺陷离散分布、大小及形状各异，核心区域的灰度值较低以及边缘处灰度梯度变化较大等特点，将图像修复流程设计为确定待处理区域、缺陷识别和缺陷修复等3个步骤。前2个步骤使用Otsu算法进行图像的分割处理，然后使用快速行进方法（FMM）完成缺陷修复。经处理，纹影图像的缺陷被自动识别，并得到了减少或削弱，而且修复的信息客观合理。该方法可推广至其他光学测试技术的图像修复。