基于彩色图像小波亚像素的发动机叶片边缘检测方法

针对彩色图像亚像素检测存在处在的问题,在HVS彩色模型的基础上,根据视觉系统的彩色显微图像特点,采用高斯函数为小波的基函数进行小波变换,计算小波多尺度的参数,采用双阈值法去噪,利用三次B样条拟合曲线的一阶导数零点,提出一种适用于彩色显微图像的小波亚像素的边缘检测方法,用于彩色图像亚像素检测:该方法应用于航空发动机叶片裂纹的检测,通过几种彩色图像处理方法结果的对比,验证了该方法的正确性以及实用性.     

出口宽高比对S形二元收敛喷管雷达散射截面的影响

在S形二元收敛喷管进出口面积、偏心距、面积变化规律及中心线变化规律不变的条件下,采用自适应超椭圆方法设计不同出口宽高比的S形二元收敛喷管.基于迭代物理光学法与等效边缘电磁流法自主开发计算腔体部件雷达散射截面（RCS）的程序;然后通过文献中的实验数据验证了计算程序的准确性和可靠性.通过计算程序分别分析了水平、垂直两种极化方式下不同S形二元收敛喷管的边缘绕射场与总散射场的电磁散射特性.结果表明:在水平、垂直两种极化方式下,喷管出口宽高比的变化对S形二元收敛喷管边缘绕射场的RCS影响较小,不同出口宽高比的S形二元收敛喷管边缘绕射场的RCS相差不超过4dB.喷管出口宽高比的变化对总散射场的RCS影响较大;正探测角时,宽高比为1.5时,在大部分探测角范围内总散射场有较低的RCS;负探测角时,宽高比为3.5时有较低的RCS.      

基于自适应注入模型的遥感图像融合方法

遥感图像融合的目的是融合高光谱分辨率、低空间分辨率的多光谱（MS）图像和高空间分辨率、低光谱分辨率的全色（PAN）图像,得到高光谱分辨率与高空间分辨率的融合图像。遥感图像的注入模型中如何确定注入细节及注入系数是该技术研究的关键。针对注入细节优化,先通过模拟MS传感器的特性来定义一种多尺度高斯滤波器,再用该滤波器卷积PAN图像以提取细节,得到与MS图像高度相关的细节。针对注入系数优化,综合考虑光谱信息与细节信息提出一种自适应的注入量系数。为更好地保留边缘信息,提出一种新的边缘保持权重矩阵,实现光谱信息与空间的双保真。将优化后的注入系数与注入细节相乘注入到上采样后的MS图像中,得到融合结果。对所提方法进行性能分析,并在各卫星数据集上进行大量测试,与一些先进的遥感图像融合方法进行对比,实验结果表明,所提方法在主观与综合客观指标上都能达到最优。      

基于边缘和结构的无参考屏幕内容图像质量评估

屏幕内容图像（SCI）是一种与传统自然图像不同的图像,具有更多的文本、图形以及特殊的布局。考虑文本、图形、图像和布局对屏幕内容图像质量的影响,提出了针对屏幕内容图像的基于边缘和结构的无参考质量评估（BES）算法。文本、图形和图像具有大量边缘,并且人类视觉系统对边缘高度敏感,因此BES算法首先使用Gabor滤波器的虚部提取边缘并计算每张屏幕内容图像的边缘特征。其次,提取一个结构特征来表示屏幕内容图像的布局。具体而言,利用Scharr滤波器计算得到一个局部二值模式（LBP）图,接着利用LBP图计算得到结构特征。最后,应用随机森林回归算法将边缘和结构特征映射为主观分数。实验结果表明,在数据库SIQAD和SCID上,所提出BES算法性能的皮尔森线性相关系数（PLCC）相对于对比算法中最先进的无参考算法,分别提高了2.63%和11.22%,甚至高于一些全参考算法。      

基于边缘对称性的视频车辆检测算法

针对现有视频车辆检测算法受光照、阴影等环境因素影响大,漏检和误检率高的问题,提出了一种视频车辆检测算法.有别于传统算法使用运动特征进行车辆检测,该算法使用边缘特征和对性特征定位车辆.算法首先对图像进行灰度化、平滑去噪等预处理,使用Sobel算子垂直方向掩模计算图像感兴趣区域内的边缘梯度,确定候选区域;而后根据车辆图像垂直边缘具有对称性的特点,分析候选区域的对称性强弱,并计算其对称轴位置和车辆宽度.使用边缘强度、对称性和宽度这3个约束条件对候选区域进行验证.道路实验结果表明,该检测算法有效、可靠,具有良好的鲁棒性.      

基于线过程模型的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影（POCS）超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应的问题,在详细研究了边缘振荡效应的成因后,笔者提出一种新颖的基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构。该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,最后实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善。     

一种基于边缘处理的图像合成方法

论文提出了一种基于边缘处理的图像合成原理与实现方法。首先介绍了图像合成的原理以及合成过程中需要重点处理的部分,然后针对当前图像合成过程中存在的潜在问题,提出了一种基于边缘处理的图像合成方法,详细介绍了该方法的实现原理及具体的实现步骤,最后对该算法从性能、速度等方法进行测试,给出了测试结果。     

环板在边缘弯矩和局部均布,线性荷载共同作用下的塑性极限分析（Ⅱ）

在文献[1]的基础上,进一步应用奇异函数法研究环板在承受边缘弯短和局部均布、线性荷载的另三种分布形式下的塑性极限分析问题。     

从图像工程角度看CBERS—1卫星图像

文章从图像工程角度从灰度、纹理和边缘3个方面对CBERS－1卫星的图像进行了量化评价，并与同一地区的TM图像进行了比较，客观地反映了CBERS－1卫星的图像质量，提出了CBERS－1卫星图像的优势和需改进的方面。