基于图像特征分类和RBF网络的两轴车辆动态称重技术

汽车在行驶过程中的总重信号通常由各轴重信号确定,各轴重信号的测试精度取决于对车辆运动参数和振动信号等的精确分析。本文采用径向基函数(Radial basis function,RBF)网络处理轴重信号,针对该网络的泛化能力与拟合精度的矛盾,将车辆按照重量分为大、中、小3种类型,并进行整车建模和网络训练;实际测试过程中,利用汽车俯视图像提取类型特征,然后根据汽车的类型将测试参数输入不同的神经网络进行处理,以静态测量结果为相对真值。仿真结果表明,分类建模比单一混合建模具有更高的测试精度。     

基于形心主轴的二维DPTV算法

提出了一种根据曝光时间内示踪粒子形成的轨迹图像来确定瞬时流速的数字化方法.将采集到的粒子轨迹灰度图像转化为二值化图像, 对粒子轨迹图像包含的像素点进行了标记.通过确定粒子轨迹图像的形心主轴得到了粒子轨迹长度,根据流场局部区域运动速度基本相同的事实确定了示踪粒子的运动方向,得到了流体的运动速度.应用本文提出的测速算法对槽道流动的瞬时流场进行了测量.对瞬时测量结果进行平均得到的垂向平均流速分布规律与公认的对数率分布规律相吻合.     

不规则裂纹宽度的一种分段评定法

针对表面裂纹边缘轮廓的不规则特性,提出了一种分段宽度评定方法.利用计算机数字图像处理的方法,在获得表面图像后,对该图像沿纵向进行分段,分别对每段的裂纹宽度用Ferret算法进行评定.为了比较不同的分段方法的优劣,提出有用信息利用率的概念,从几种分段方法中选出一种最优的方法进行分段评定,最后得出该裂纹宽度的定量评定.经过实例验证,用此方法可以定量评定裂纹的宽度,评定的结果可以为机械结构表面检测提供有效依据,该方法也可应用于一般不规则图形几何尺寸的定量评定.      

基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法

多尘环境下服役的航空航天装备其性能受到微尘的严重影响，如沙漠起降的军用直升机、运输机和火星多尘表面使用的火星车等。为加强航空航天装备的防尘设计，微尘的三维形貌十分关键且影响着微尘的气动和附着等特性，但由于微尘粒径分布宽、成分复杂、外形不规则，获得精确的微尘三维形貌十分困难。提出了一种基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法，通过逐层剥离获得高精度的微尘断层二维图像，基于埋入的钢球在断层图像中的半径变化，解决断层图像间距的精确测定难题，实现了基于断层图像的微尘三维形貌重构。以粒径100μm微尘样品，利用所提出方法进行了三维形貌重构和分析，获得了500个砂尘的近似三维模型。定量化表征了微尘的三维形貌，形成了微尘的外形特性分析方法，为研究微尘气动、反弹与吸附特性提供了微尘的形貌数据，进而推动航空发动机冲蚀防护、航空发动机气体动力学与航天探测器的研究，对航空航天装备的防尘设计有重要意义。     

基于数字图像处理的温度场测量方法的研究

通过对示温漆的颜色温度特性进行分析,给出了一种基于示温漆的彩色图像处理和温度识别方案.该方法具有成本低、精度高等优点,具有工业推广价值.     

基于边缘相似性的异源图像匹配

异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一。对于成像机理差别较大的异源图像,如SAR图像和可见光图像,采用传统的异源图像匹配算法难以得到满意结果。本文提出一种基于边缘相似性的异源图像匹配方法,首先分别提取待匹配图像的边缘特征点集;然后计算基准图的边缘距离场;最后基于边缘相似性模型,通过实时图边缘图和基准图边缘距离场计算边缘相似度,寻找相似度最大的变换参数即为最终匹配参数。采用SAR与可见光图对方法进行了测试,结果表明,这种方法能够快速可靠地实现异源图像匹配。     

基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪

针对Nonlocal-means图像去噪算法计算强度较高的问题,提出了一种投影加速算法.分析了Nonlocal-means算法的计算瓶颈,利用Walsh-Hadamard变换的快速运算和自递归特性,使用一组完备的Walsh-Hadamard 变换将图像块投影到其张成的空间中;利用Walsh-Hadamard投影的能量集中特性和匹配计算过程中的拒绝策略,在Nonlocal-mean,去噪算法的图像块匹配计算中快速丢弃无法匹配的图像块.实验结果表明,该算法获得了较好的加速性能,且去噪效果没有受到影响.     

基于FPGA的SAR图像Lee滤波器算法实现

在以SAR图像为基础的导弹末制导系统中,对图像匹配的速度要求很高,如果用软件实现去除图像相干斑的Lee滤波算法,处理时间相对较长,失去了其实际应用的价值.为解决这一问题,可以利用FPGA来实现Lee滤波算法,针对算法中运算消耗时间较多的开方运算、指数运算,建立高效的算法模型,本文实现了开方运算仅需要2个迭代周期、指数运...     

基于形态学滤波的快速多通道图像EMD

为了提高多通道图像经验模态分解（EMD）方法分解的效率，提出了一种基于形态学滤波的快速多通道图像EMD方法。利用形态学膨胀和腐蚀滤波可以计算图像上下包络这一重要特性，实现了多通道图像EMD的快速计算，形态学滤波窗口大小由各通道图像的平均极值距离确定，将一幅多通道图像自适应分解为若干个尺度从细到粗的内蕴模态函数（IMF）图像和一个体现图像整体变化趋势的余量。大量的实验结果与对比显示，所提方法不但能够加快EMD方法分解的速度，而且也能够有效地对多通道图像进行自适应分解。通过在图像融合和图像水印中的应用及大量的实验比较，说明了所提方法能够方便快捷地投入到具体的图像处理任务中。