Threshold Selection Method Based on Reciprocal Gray Entropy and Artificial Bee Colony Optimization

Since the logarithmic form of Shannon entropy has the drawback of undefined value at zero points,and most existing threshold selection methods only depend on the probability information,ignoring the within-class uniformity of gray level,a method of reciprocal gray entropy threshold selection is proposed based on two-dimensional（2-D）histogram region oblique division and artificial bee colony（ABC）optimization.Firstly,the definition of reciprocal gray entropy is introduced.Then on the basis of one-dimensional（1-D）method,2-D threshold selection criterion function based on reciprocal gray entropy with histogram oblique division is derived.To accelerate the progress of searching the optimal threshold,the recently proposed ABC optimization algorithm is adopted.The proposed method not only avoids the undefined value points in Shannon entropy,but also achieves high accuracy and anti-noise performance due to reasonable 2-D histogram region division and the consideration of within-class uniformity of gray level.A large number of experimental results show that,compared with the maximum Shannon entropy method with 2-D histogram oblique division and the reciprocal entropy method with 2-D histogram oblique division based on niche chaotic mutation particle swarm optimization（NCPSO）,the proposed method can achieve better segmentation results and can satisfy the requirement of real-time processing.     

基于最大熵的自动确定多阈值方法

针对图像多阈值分割中,人为给定而非自适应确定图像分类个数的缺点,结合一种基于最大熵的多阈值快速算法,同时考虑阈值及图像分类个数的影响,提出了自适应确定分类个数的判据。该算法不仅能够快速确定阈值,同时可以确定分割图像的分类个数。实验结果表明,该算法效果理想。     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上,提炼出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。还通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭的效果图做了比较。     

一种新的二维最大熵图象阈值分割方法

根据最大熵原理提出了一种用二维最大熵获取二值图象的新方法，介绍了用梯度－区域灰度均值二维最大熵求取阈值的原理和过程。计算机仿真结果表明，采用本文提出的阈值分割方法，对于直方图平坦的灰度图象处理效果尤为理想。     

基于CCD图像的点云区域分割方法

提出了一种新的激光点云分割方法,该方法采用点云与CCD图像外部标定的方法,将点云标定到CCD图像上,然后通过图像分割的方法实现了快速提取感兴趣目标区域内的点云。     

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。     

磁制冷工质的熵特性分析

磁制冷的基本原理是应用磁工质的磁热效应。外加磁场作用下的磁工质总熵组成包括磁熵S_M、品格熵S_L和电子熵S_E,其中只打磁熵变化可用于制冷,而晶格熵和电子嫡却是磁制冷的重要热负荷,影响磁制冷效率。因此提高磁制冷效率的一种关键途径是选用具有大的磁熵变,而晶格熵和电子熵都较小的磁制冷工质,这就需对磁制冷工质进行正确的熵分析。本文分别由量子力学分子场近似理论、德拜理论及电子能级理论推导出计算磁工质磁熵、晶格嫡、电子熵的数学模型,运用上述模型研究了高温磁制冷典型工质钆的总熵、磁熵、晶格熵和电子熵等随温度和磁场强度的变化关系,讨论了熵的各种形态变化影响因素及其对磁制冷的性能影响,从而得出了磁制冷工质正确选择的一般原则,为研制实用磁制冷机打下了基础。     

A New Regularized Minimum Error Thresholding Method

To overcome the shortcoming that the traditional minimum error threshold method can obtain satisfactory image segmentation results only when the object and background of the image strictly obey a certain type of probability distribution,one proposes the regularized minimum error threshold method and treats the traditional minimum error threshold method as its special case.Then one constructs the discrete probability distribution by using the separation between segmentation threshold and the average gray-scale values of the object and background of the image so as to compute the information energy of the probability distribution.The impact of the regularized parameter selection on the optimal segmentation threshold of the regularized minimum error threshold method is investigated.To verify the effectiveness of the proposed regularized minimum error threshold method,one selects typical grey-scale images and performs segmentation tests.The segmentation results obtained by the regularized minimum error threshold method are compared with those obtained with the traditional minimum error threshold method.The segmentation results and their analysis show that the regularized minimum error threshold method is feasible and produces more satisfactory segmentation results than the minimum error threshold method.It does not exert much impact on object acquisition in case of the addition of a certain noise to an image.Therefore,the method can meet the requirements for extracting a real object in the noisy environment.     

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。     

摩擦体系结构分析和定量建模的熵探索

提出摩擦系统演化的3种基本形式。在非平衡态热力学熵平衡方程的框架下构造摩擦系统的数学模型．用熵产生表征摩擦磨损过程的各种现象。讨论了各因素的物理量纲及其统一到熵的途径。研究表明．用非平衡态热力学研究摩擦磨损有助于摩擦学的系统分析．熵产生可以定量表示摩擦磨损过程的所有因素——材料破坏、摩擦发热、摩擦化学反应以及摩擦相变等摩擦过程的物理化学变化。     

论熵方程在热力学第二定律中的作用和地位

传统的热力学第二定律是以开尔文—普朗克说法和克劳修斯说法为基础加以阐述的,而长期以来只用文字描述而没有一个统一的完整的数学表达式加以表达。本文参阅并分析了大量国内外对热力学第二定律和熵方程的有关论述,通过对熵方程在热力学第二定律中所起的作用和地位的详细论述,提出熵方程是热力学第二定律的最为完善的数学表达式这一看法,从而弥补了热力学第二定律在数学表达上的不足。本文认为,从熵方程中不但可以方便地导出著名的克劳修斯不等式和孤立系统熵增原理,而且利用熵方程可以轻而易举地判断任何热过程进行的方向、限度和条件,熵方程是热力学第二定律的最为完善的数学表达式。     

基于区域的GLRT车辆目标检测方法

基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。     

数字图像处理在焊缝识别中的应用

运用数字图像处理的方法,对电荷耦合器(CCD)摄像头在自然光下拍摄的焊接工件图像进行焊缝特征提取。针对图像的实际特征,采用中值滤波-Laplacian图像锐化一Roberts检测-焊缝提取和中值滤波-自适应阈值处理-焊缝提取两套方案对图像进行处理,提取出焊缝特征。通过实际处理结果的对比,后者能较好地对焊缝进行识别。     

基于混合维云模型定性推理的调距桨螺距控制

云模型是采用期望值Ex，熵En和超熵He来描述定性概念的一种数学方法，它将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起，是实现定量与定性相互转换的一种新途径。文中阐述了定性概念的一维和二维云模型数学描述，提出了基于混合维云模型的混合推理方法、复杂控制规则的简化方法，设计了一种新型的智能控制器——云控制器，并将其应用于调距桨螺距控制过程中。仿真结果表明，该控制器简易、直观、控制性能良好、鲁棒性强，较常规模糊控制具有更好的控制品质。     

基于图像处理技术的自动报靶系统设计和实现

提出了一种通过图像处理技术设计和实现的自动报靶系统。针对靶图像背景颜色对比度大的特点,采用一种基于灰度期望值的图像二值化算法,通过逐步分离的方法,将靶环从背景中分割出来;针对影响靶数精度的主要因素（图像的非线性畸变）,将靶数分解为整数与小数两部分。整数部分根据靶图像的物理意义确定,对靶数精度不会造成任何损失;小数部分根据弹孔最内侧点在两条靶环之间的相对位置确定。试验结果表明,用该系统确定的靶数可以     

区间灰系列的熵度量及其应用(英文)

研究了灰信息理论的不确定性度量方法及其在决策中的应用,说明了建立在有限区间灰数序列基础上的灰序列熵与Shannon概率熵是不同的。讨论了灰数的度量公式和性质,包括不变性、应用条件、两个灰数并与交的灰熵等。最后给出一个应用实例验证了该方法的有效性。     

Scratch Detection Algorithm of Car Surface Based on Directional Color SUSAN Operator

The car surface scratch detection adopts the traditional manual detection with poor efficiency and high missing rate. Because of the gray mark and the background of car surface scratches,the traditional edge detection algorithm cannot meet the needs of car surface scratch detection. Therefore,the directional SUSAN algorithm based on CIELab color space is adopted in this paper. The direction template and the circle template to calculate the color difference of the color image are used in the algorithm which has been converted to the CIELab space. The edges and scratches are eliminated by matching and contrasting the detected image with the edge template. Experimental results show that the algorithm can effectively detect scratches on the surface of cars,improve the detection speed and reduce the undetected rate.     

基于最小总体偏差和区域信息Snake模型的图像分割

提出基于最小总体偏差和区域信息Snake模型的图像分割方法。根据最小总体偏差准则，用包含区域信息的变力替换在气球力Snake模型中的恒定力，并应用于图像分割。实验结果表明，该模型与初始轮廓曲线位置无关，能自动分割模糊边界。对于带椒盐噪声的图像，应用该模型也能取得满意的分割效果。     

复杂背景下磨粒显微图像分割

针对DMAS系统中复杂背景下磨粒图像的自动分割问题，根据磨粒图像的相关特征，充分利用领域知识，基于图像分割和边界跟踪的思想，选取了适合磨粒图像分割的最大类间方差阈值法，并结合腐蚀、膨胀等图像处理技术，实现了复杂背景下磨粒图像的有效分割和目标提取。最后算例表明了本方法的简洁有效性。本文研究将对进一步展开磨粒识别和机械设备故障诊断研究工作提供前提和依据。     

基于图像处理的低速横流中液体射流轨迹提取方法研究

为研究低速横流条件下不同工况液体射流破碎的轨迹特征和影响因素,采用高速摄像仪拍摄射流破碎图像,结合图像处理技术提出针对低速横流情况下液体射流破碎弯曲轨迹的提取方法。该方法首先采用直方图均衡化对灰度化后的原始图像进行增强处理,然后利用最佳直方图熵法（KSW法）及传统遗传算法对图像进行二阈值分割,最后结合Sobel算子和凸包算法对射流轮廓进行检测提取以获得射流轨迹的数据点集。对不同工况下典型射流破碎模式的轨迹提取及非线性拟合结果表明,所提出的方法能够准确提取液体射流轨迹,实现低速横流作用下不同破碎模式的轨迹提取,并且通过非线性拟合得到的射流破碎经验公式可以准确预测射流弯曲轨迹。