路面裂缝检测算法研究与实现

本文主要基于数字图像处理方法研究高速公路路面裂缝自动检测算法。首先,介绍了课题研究背景,以及国内外研究现状。其次,介绍路面裂缝检测系统的整体技术方案。最后,通过详细描述对有裂缝图像的处理过程,包括图像滤波去噪,边缘检测,图像分割,腐蚀膨胀。     

基于小波变换的阈值去噪技术研究

小波变换是一种新的时频联合分析方法,它在时域和频域都具有良好的局部化特性和多分辨率分析特性,能满足各种去噪要求,如低通、高通、随机噪声的去除,在信号去噪中小波变换得到了广泛的应用。本文阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理,对阈值函数的选取以及阈值的确定等关键问题进行讨论。仿真实验结果表明,文章所采用的方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

基于图像处理的液位测量技术研究现状与发展趋势

基于图像处理的液位测量技术具有非接触式测量、应用范围广、占用体积小等突出优势,在工业、化学以及水文监测等领域有着广阔的应用和发展前景。随着图像处理算法的改进和工业相机性能的提升,图像液位测量技术的各项性能指标也得到了显著提高。为进一步研究基于图像处理的液位测量技术,梳理其基本工作原理、分类及研究现状,并分析发展趋势和前景,为研究精度更高、应用更广的液位测量技术提供依据。     

基于局域波分解的微机械陀螺信号提取研究

在某型微机械陀螺实测数据的基础上,提出采用局域波分解的方法进行陀螺信号提取研究。根据局域波分解的滤波特性,采用一种新的滤波方式。首先将某一时刻的多个瞬时频率分解到不同的基本模式分量中,对信号进行局域波分解;根据分量相关系数判别噪声;对分量进行时域尺度滤波,得到重构后的去噪信号,进而得到陀螺真实信号。在实测数据上,通过局域波分解和小波变换进行信号提取对比分析,试验表明,两者均能很好的信号去除噪声,提取陀螺信号,但硬件实现上局域波分解更容易,更有实际工程意义。     

基于应力波检测技术的管道安全监测定位系统研究

基于应力波检测技术,设计了管道安全监测定位系统。通过沿管道布设的振动传感器采集管道的振动信号,并使用系统内置的DSP处理单元对采集到的信号进行初步判断,对威胁事件提取特征。监控单元通过GPRS信号将威胁事件特征上传到系统报警中心,在报警中心系统进行综合判断,结合电子地图给出管道威胁事件的报警信息,并采用声光报警的方式提醒工作人员处理。通过试验,系统的识别报警率达到85%以上,误报率不高于15%。对各种接触到管道的敲击信号可以做到准确报警,对于人员走动、汽车通过、风声、雨声等背景噪声可以有效滤除。     

基于多结构元素的遥感图像去噪及边缘检测方法

边缘检测是遥感图像处理的一个重要方面。利用数学形态学原理，提出了一种基于多结构元素的遥感图像边缘检测方法。首先采用基于视觉模型的边缘阈值得到灰度突变像素点，然后利用几种具有代表性的结构元素对这些像素点进行形态学腐蚀操作以区分真实像点和噪声点，将噪声点去除并通过伪中值滤波填补像素值，最后得到图像边缘。实验结果表明，该算法能够在保持图像边缘细节的前提下，很好地滤除图像中的孤立噪声点，在检测精度和抗噪声性能方面都优于传统的形态学算法。     

基于神经网络算法的液体火箭发动机实时故障检测方法研究

以某液体火箭发动机为研究对象,将实时故障检测作为中心,分析了神经网络算法的特点及其实现步骤,利用Lab Windows/CVI与MATLAB混合编程的原理,实现和改进了基于神经网络的发动机实时故障检测方法,并用多次试车数据进行了检验.试车数据验证结果表明,该方法能及时、准确、有效地检测发动机稳态过程的故障.研究结果对发展未来液体火箭发动机的箭载故障检测系统具有重要的参考价值.     

氧化铟气体传感器动态测试及基于神经网络的识别特性研究

准确测量密封舱内有毒有害气体成分和浓度是载人航天器环控生保系统的关键技术之一。文章选择In2O3作为气敏材料制备气体传感器,利用温度动态测试方法并结合神经网络模型对气体种类及浓度的检测进行研究,经静态和动态测试,获得了氧化铟气体传感器对不同种类、不同浓度气体的响应曲线。神经网络训练结果显示：训练模型可以识别6种不同的气体,识别率达98%以上;对不同气体不同浓度的检测误差小于10%,浓度梯度的平均识别率高于95%。     

基于小波包变换及相关系数法的复合材料层合板冲击位置识别研究

复合材料较为广泛应用于航空、航天等工程领域,但对冲击载荷十分敏感。因此,对复合材料结构承受的冲击载荷进行在线监测以及冲击位置的实时识别具有重要意义。文章以复合材料层合板为研究对象,基于两个冲击位置的距离越靠近则接收到信号幅频特性相似度越高的特点,采用FBG光纤光栅传感器,通过小波包变换的方法来提取能量特征向量,同时结合相关系数法来实现复合材料层合板的冲击位置识别。在480 mm×480 mm的复合材料层合板上开展冲击实验,8次实验皆完成了冲击位置识别,其中7个点距离误差为0 mm,实现精准识别,另一个点误差在6%以内。     

基于遥感影像的油罐自动检测算法

油罐自动检测和识别对于大比例尺、自动／半自动计算机制图具有重要的意义。提出的油罐检测算法利用改进的随机Hough变换（RHT），改进的Canny算法和模板匹配算法，不仅在识别率上有较大的提高，同时也缩短了检测时间，并解决了油罐识别中模板匹配模板选择问题，降低了RHT计算复杂度。通过实验证明，采用本文提出的油罐自动检测算法识别率优于80％，满足了75％的指标要求。     

基于FPGA的图像信息处理平台设计

末制导技术应用于导弹武器型号中,存在着数据量大、信息处理速度快的特点,本文分析了光学成像导引头高速图像信息处理平台的设计技术,介绍了信息处理平台设计框架、功能以及工作原理,阐述了FPGA与3个DSP协同处理的机制和图像加速处理的方法.     

基于结构特征比对的指纹识别方法

针对通常的指纹识别算法都不支持指纹的旋转和偏移的问题 ,文中首先提出一个在二维平面上点与点之间的距离与平面的旋转和平移无关的数学模型。然后在分析指纹特征点的基础上提出一个基于指纹结构特征的比对算法 ,该算法主要是利用特征点之间的距离、类型和跨越纹线等结构信息来进行比对。最后用实验证明这一算法的可行性     

基于小波矩特征和神经网络的灰度图像识别算法研究

小波矩结合了矩特征和小波特征,既反映了图像的全局性信息,又反映了图像的局域性信息,并且具有旋转、平移和缩放不变性。文章研究了基于小波矩的灰度图像特征提取算法,并将其与BP神经网络组合,利用神经网络的强学习能力和容错性,形成一个灰度图像识别系统。仿真实验表明,在图像失真较小的情况下识别率可达到100％,较之未提取特征的神经网络识别方法而言,网络收敛速度与识别精度都有较大的提高。     

基于梯度特征的图像自动分割方法

利用遥感图像进行海上目标检测、监视的关键技术是实现海陆分离，从而为目标检测、监视减少不必要的处理工作。传统的采用阈值分割方法分离陆地，但是这种方法对于陆地上灰度级较低区域容易造成误分割。而且，很显然的不能够充分利用图像中的灰度变化信息，即梯度。为此提出了一种基于梯度特征的海陆分割算法。首先利用边缘检测提取图像的梯度特征，梯度特征对灰度级并不敏感而对梯度的变化敏感，对于陆地灰度级较低的区域也能够提取边缘。对得到的边缘进行形态学处理，利用设定的面积阈值将图像分为主体陆地区域和孤立陆地区域，进一步可以屏蔽陆地。实验结果表明，该方法可以较好的分割陆地中阴暗区域，对于未经辐射校正图像有较好的适用性，并且有较快的处理速度。     

基于频谱预处理的RS码盲检测识别方法

针对RS(Reed Solomon)码的盲检测与识别问题,提出了一种基于频谱预处理的检测方法。该方法利用RS码的频域特征,实现对RS码的盲检测与识别,针对高误码情况,对多组码字的频谱分量进行非线性变换和中值滤波,充分利用码字变换频谱的统计信息,使得检测算法可以适应较高的误码环境,同时给出了算法误码适应能力的理论上限。仿真实验表明,算法能够在较高误码率条件下实现对本原RS码的盲检测与识别,性能已接近算法误码适应能力的理论上限。     

基于Matlab的遥感图像处理原理分析与应用

文章运用Matlab软件对遥感影像的不足之处进行处理改善,详细介绍了处理方法和处理的原理,对处理结果进行了比对分析,并进行了边缘检测与特征提取,论证了处理方法的可行性。     

一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法

以星体表面的图像数据为基础,根据撞击坑的向阳面呈亮色调而背阳面呈暗色调的原理,提出了一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法。该方法先用自适应双阈值分割法对星体表面的光学图像进行分割处理,获取图像中明暗区域的形状和位置信息;再用统计学原理分析明暗区域组成结构、像平面上光照方向,结合相关的约束条件来匹配同一撞击坑的明暗区域,同时拟合出撞击坑的外边缘并确定其半径、位置等信息。实验结果表明,该方法能够从常见的星体表面光学图像中快速、可靠地提取出撞击坑的中心位置和半径大小,具有较宽的普适应性和一定的应用价值。     

基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的研究现状

视频图像处理技术应用于汽车防撞系统,可以极大提高车辆的安全驾驶性能。重点介绍基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的工作流程,以及该类系统进行目标距离测量采用的模型。并针对该类系统核心的目标车辆检测的方法就国内外的研究现状及研究成果进行了总结,指出基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的目标检测朝着多种特征融合、多维模型的方向发展。