基于频域时域相结合的医学图像配准算法

医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点,对于临床诊断和治疗有重要意义。为解决存在平移变换和旋转变换的两幅刚性医学图像的配准问题,结合图像信号傅里叶变换的平移特性和旋转特性,提出了一种基于频域与时域相结合的医学图像配准算法。该算法将旋转调整和平移调整分而治之,首先以图像信号的幅度谱互相关确定旋转参数,再以图像的时域体素互相关确定平移参数。将该算法用于对核医学图像配准及多模态医学图像配准实验,结果表明该算法是一种速度快、精度高、鲁棒性好的医学图像配准方法。     

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。     

卫星干涉高光谱遥感图像序列差值压缩编码

根据干涉高光谱图像的成像特点和卫星遥感图像压缩编码系统要求,提出了一种新的卫星干涉高光谱图像序列压缩算法。新算法利用干涉成像光谱仪推扫成像特点提出了一种低存储量,帧间小波域匹配的图像序列压缩方案,提高图像质量3—4dB。算法首先通过小波域匹配算法检测出相邻图像之间的推扫位移量并移位求得两帧的最佳差值图像,然后对差值图像进行静止图像EBCOT压缩编码,从而提高总体编码效率。该算法具有与单帧图像编码算法相当的复杂度,只需要对当前图像与模板的差值图像进行基于小波变换的编码,避免了目前基于三维小波变换的编码算法对系统大存储量要求以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法针对干涉高光谱图像编码,可获得比基于三维小波变换的算法相当甚至更好的效果,并且大大降低了编码延时。     

基于运动信息的视频图像空间目标检测

针对卫星拍摄的以深空为背景的视频图像中空间运动目标的检测问题进行了研究,提出了一种基于运动信息的目标检测算法。首先,通过均值滤波对图像进行降噪处理;然后,采用基于局部统计的可变阈值来分割单帧图像,使用灰度重心法计算像点坐标。当卫星凝视目标区域时,恒星可以认为是静止的,而目标依旧在运动,基于此,可检测出空间运动目标。基于某型卫星在轨拍摄的视频图像验证了算法的有效性。     

基于图像处理技术的铝合金腐蚀分形特征

通过基于二值图像处理技术对LY12CZ铝合金表面腐蚀图像进行特征提取,获取不同腐蚀时间下的蚀孔数目;基于统计分形模型的基础上,发现铝合金蚀孔分布具有统计意义上的分形特征;随着腐蚀时间的增加,分维数与失重率也随之增加,分维数随腐蚀时间的变化规律与失重率随腐蚀时间的变化规律基本一致,都符合幂函数的形式,故可采用分维数作为评...     

基于变分分割模型的结冰冰形测量方法

结冰冰形是结冰风洞试验中关注的要素之一,针对其冰形测量问题,提出了一种基于变分图像分割技术的非接触测量方法。基本思路是对翼型结冰俯视图像进行图像分割,将获得的曲线标定后与翼型数模结合,得到最终结冰冰形。为了排除结冰图像中不相干物体和因素的干扰,更精确获取结冰冰形,提出了选择分割的思想,构造了区域特征函数,建立了新的能量函数。采用所提基于变分分割模型的测量方法,对结冰风洞试验冰形进行了测量,并定量分析了方法的误差,测试了方法的抗噪声能力。结果表明该方法对结冰冰形的测量是准确可行的,且具有较高的精度,另外,其对噪声具有鲁棒性。所提方法可推广至其他与物体形状相关的测量中。     

LPP低污染燃烧室两相喷雾燃烧数值研究

提出一种带有多点燃油直接喷射双环预混旋流(TAPS/MLDI)头部的贫油预混预蒸发(LPP)低污染圆筒燃烧室,为了获得该燃烧室两相喷雾燃烧流场与燃烧性能,利用Fluent数值研究三种LPP燃烧室头部方案和四种进口工况.计算结果表明:(1) LPP燃烧室头部冷态流场存在中心回流区、角落回流区和唇口回流区,流场结果与PIV试验结果吻合较好.(2)在头部方案不变的情况下,工况从100％推力下降到7％推力时,出口平均温度逐渐下降,污染物NOx排放相应减少.(3)在进口工况不变时,头部方案B燃烧性能相对最优.(4)热力型NOx的生成速率与燃气温度超过1950K区域的大小和最高燃气温度直接相关,热力型NOx的生成主要分布在火焰锋面附近.     

失效卫星远距离相对位姿估计与优化方法

针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤：通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25（°）/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。     

改进模糊马尔可夫随机场的SAR图像分割

模糊马尔可夫随机场利用模糊隶属度函数解决了马尔可夫随机场过于依赖灰度值的弊 端,然而在模糊马尔可夫随机场的分割中采用的是硬性基团和边缘判断准则,模糊分类使得 这些判断条件更加难以满足,从而图像分割中容易产生边缘分割错误的现象。改进模糊马尔 可夫随机场是在分段模糊马尔可夫随机场中引入模糊意义的后验概率公式及基团和边缘类型 “模糊相似性”概念,通过对不同基团和边缘类型的模糊相似性描述与判断,使得图像分割 对于边缘的判断和噪声的抑制具有更好的效果。仿真实验表明改进模糊马尔可夫随机场对于 边缘特别模糊的合成孔径雷达图像（SAR）具有较好的分割效果。     

基于红外图像的返回舱被动测距

针对飞船返回段光学设备不能测距的问题,提出一种基于红外序列图像处理的返回舱被动测距方法。该方法选择主伞作为测量对象,利用最小外接矩形算法实现主伞轮廓图像测量,然后基于小孔成像理论,建立返回舱被动测距模型。为了减小图像噪声及边缘模糊对测量精度的影响,使用了前站引导数据修正以及距离值分段拟合等手段。实验结果表明,在没有连续云层遮蔽情况下,该方法对返回舱距离测量是可靠的和有效的。