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     

基于区域感知的机械零件位姿计算方法

机械零件位姿识别的准确性与高效性是实现生产过程自动化与仓储物流智能化的关键性能之一.本文对一般机械零件的位姿计算方法进行了研究,针对其形状种类多、结构特征明显等特点,结合场景语义分割方法以及点对特征,提出了一种基于区域感知的机械零件位姿计算方法,计算机械零件的位姿.为验证方法的有效性,使用多组数据进行了实验,并和其他方...     

SOFT IMAGE SEGMENTATION BASED ON CENTER-FREE FUZZY CLUSTERING

Image segmentation remains one of the major challenges in image analysis.And soft image segmentation has been widely used due to its good effect.Fuzzy clustering algorithms are very popular in soft segmentation.A new soft image segmentation method based on center-free fuzzy clustering is proposed.The center-free fuzzy clustering is the modified version of the classical fuzzy C-means ( FCM ) clustering.Different from traditional fuzzy clustering , the center-free fuzzy clustering does not need to calculate the cluster center , so it can be applied to pairwise relational data.In the proposed method , the mean-shift method is chosen for initial segmentation firstly , then the center-free clustering is used to merge regions and the final segmented images are obtained at last.Experimental results show that the proposed method is better than other image segmentation methods based on traditional clustering.     

融合邻域色差的PSPNet对遥感影像的分割

传统的遥感影像语义分割利用影像的光谱特性,将具有相似值的像素进行归类,但无法区分具有不同光谱的同一类对象.针对这一问题,提出将邻域的色差信息和原始图像一起输入PSPNet网络中的方法.先将RGB变换到LAB空间,然后采用CIELAB公式计算出每一个像素与周围8个邻域像素的色差值,取平均值作为该像素的邻域色差值.在WHU...     

一种Mumford-Shah模型的图像分割改进算法

提出了一种新的基于Mumford-Shah模型的图像分割改进算法,并通过对飞机图像轮廓分割进行效果验证。首先,内部惩罚项的设置,彻底消除了计算量巨大的更新水平集函数的步骤。第二,可使用较大的时间步长,获得较快的曲线演化速度。第三,水平集函数可初始化为更容易构造和使用的一般函数,初始轮廓线可以构造为任意形状。最后,选择因子的设置既继承了克服轮廓线“冒顶”的性能,又保证了曲线未达轮廓边界时的演化速度。     

动态结冰微观孔隙结构定量分析

过冷水撞击低温基底结冰是典型的动态过程,易形成气泡孔隙,这一孔隙结构是决定动态结冰热/力学特性的根本因素。针对动态结冰微观孔隙结构定量研究的不足,以风洞结冰显微图像为对象,采用前期提出的变分分割模型,建立了结冰图像孔隙提取方法;基于孔隙提取结果,系统分析不同结冰条件下的孔隙形态、孔径分布等相关结构特征,提出了孔隙类球形、孔径分布连续的结论,并建立了孔隙孔径分布函数,推导了其概率密度函数。结果表明,变分图像分割方法作为孔隙提取的手段具有适用性和优越性,所提孔隙结构相关定量结果与试验数据具有较高的吻合度,基于此开展动态结冰微观结构定量研究是可行的。     

基于分割途径的SAR单视图像斑点噪声抑制方法

在图像分割思想的基础上,结合合成孔径雷达(SAR)图像的区域特征,利用恒虚警率边沿检测技术将分割区域最大化,并在分割区域内根据SAR图像特性进行优化滤波,得到了一种基于图像分割的单视SAR图像降斑方法.其中,边沿检测和区域分割在多视图像中进行,保证了检测和分割的有效性.计算机仿真结果证明了该方法的优越性.      

水平集方法中速度停止项的改进

针对传统水平集算法只对含有加性噪声的图像有较好处理结果的缺点,对水平集函数的速度停止项进行了改进。首先,改进后的速度停止项可以通过自适应滤波来消除乘性噪声对水平集函数演化的影响;其次,提出了一种估计图像平滑区域的方法,以使水平集可以更准确的分割出图像中的目标;最后,再将该速度停止项带入到水平集演化方程中,对图像进行演化运算。实验结果表明,该方法能够在抑制乘性噪声的同时较好的对图像进行分割。     

从大学英语精读教学中探索CET-4写作技能

针对大学英语等级考试中作文分数偏低这一问题 ,通过对CET -4作文考试题型和大学英语精读教学内容和特点的分析 ,试图将”读””写”相结合 ,把精读教学融于写作 ,从精读教学中提高学生的写作水平     

具有自动回溯的机动目标航迹精细化分段识别

机动目标航迹分段识别是判断目标行为意图的基础,然而现有航迹分段算法对模式变化检测能力弱,难以满足机动目标航迹快速精细化分段的需求。提出双层精细化航迹分段框架,预分段层检测目标运动过程中的模式切换,确定模式变化明显的预分段区,得到目标模式变化明显区域的预分段点;再分段层对模型差异小的非预分段区航迹进行回溯迭代优化再分段,得到更为精细的分段点。该框架具有从粗到精的航迹分段处理能力,实现了对于机动目标航迹的精细化分段识别。选取两个典型的目标机动仿真场景验证了所提算法的有效性,不仅减少了迭代优化时间,而且提高了分段识别精度。