先进制造技术的发展和传统机械工业的振兴

简要介绍了先进制造技术的形成、特点和发展趋势 ,由此提出了振兴传统机械制造业的几点对策。     

基于背景估计的焊缝缺陷检测

针对射线检测图像中缺陷识别率低的问题,利用背景估计和差分运算来增强缺陷、抑制复杂背景和噪声。该方法首先利用Otsu分割获得的掩模图像提取焊缝区域;其次通过改进的中值滤波对焊缝区域进行背景估计,反背景差分获得含有缺陷的差分图像;随后根据缺陷与误检边缘处梯度方向的差异性,利用多方向多级梯度有效解决背景残余问题;最后通过自适应阈值分割将含有缺陷的差分图像二值化。实验结果表明,该方法具有较高的缺陷识别率,召回率和准确率分别达91.90%和 90.95%,在实际中具有较好的应用价值。     

基于相关系数和双向扩散结合的优质正电子发射断层重建算法

在正电子发射断层成像（PET）中,传统迭代算法会造成重建图像细节信息丢失或目标边界模糊。为了解决上述问题,提出一种基于相关系数和双向扩散结合的优质中值先验（MP）重建算法。首先,引入特征因子相关系数来表征图像局部灰度统计信息,构造出结合相关系数的双向扩散模型;其次,考虑到双向模型对背景和边缘区别处理的优点,将新模型应用到中值先验分布的最大后验重建算法中,形成基于双向扩散的中值先验重建算法。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时能够较好地保持图像中的目标边界信息,信噪比（SNR）和均方误差（RMSE）的变化也能直观体现重建图像质量的提高。     

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

一种改进的MRI图像刚性平移运动伪影的校正

在磁共振成像过程中由于患者的运动会在图像中造成运动伪影,从而造成图像的退化,严重影响临床诊断．本文对MRI图像刚性平移运动伪影提出了一个改进的后处理方法：首先用谱平移理论消除频率编码方向平移运动;然后建立模糊模型表示图像的背景并对其进行抑制,用数学形态学的方法确定图像的支撑域;最后以能量熵为收敛准则,用相位恢复算法对频率编码方向残余的子像素移动造成的伪影和相位编码方向的伪影进行消除．实验表明,应用本研究提出的方法能够明显地消除图像空间运动造成的伪影．     

基于二进小波变换的图象多尺度边缘检测算法及应用

系统介绍了二进小波变换在图像连缘检测中的算法,使用该算法可以地分辨出图像的轮廓特征,实验证明该算法是可行的。     

基于细节增强的多能DR图像融合网络

针对单能X射线无法对复杂工件各部位同时曝光成像的问题,提出一种基于细节增强的多能DR融合网络-双编码巢式连接融合网络。该网络以Inception模块作为基础卷积层,在双编码器的辅支路设计了可训练的LOG卷积模块,用来提取多尺度边缘特征,并将其补充到主支路以增强全局特征。在训练阶段,提出一种基于图像块的局部能量一致性损失函数,以减少输入、输出的局部性误差。融合时,采用通道和空间注意力机制作为融合策略,对双编码提取的多尺度增强特征进行融合,并将融合后的多尺度特征输入嵌套连接的解码器进行重构。结果表明,该融合网络具有细节增强效果,能够完整清晰地再现复杂工件的内部结构及缺陷。     

基于编解码器生成对抗网络的CT去噪

针对生成对抗网络在训练中损失函数收敛慢,难以恢复图像细节的问题,提出一种基于编解码器与多尺度损失函数的生成对抗网络模型.使用含残差连接的编解码器作为生成器,该网络易于训练,能够加快对抗损失函数的收敛;引入噪声损失,与使用VGG19模型的感知损失构成多尺度损失函数,使图像在视觉上的纹理细节达到更细致的恢复效果.实验结果表...     

基于图像配准的铸件内部缺陷检测技术

针对已有铸件内部缺陷检测方法误差大的问题,提出了一种结合刚-弹性图像配准技术的铸件内部缺陷检测方法。首先使用刚性配准结合Demons弹性配准的方法实现待检铸件图像和模板图像空间位置上的配准,其次通过数字减影技术得到待检图像和模板图像的减影图像,然后对减影图像使用阈值分割的方法去除配准误差造成的虚假缺陷,最后确定缺陷在待检缺陷图像中的位置并进行标注。试验结果表明,该方法可以精确实现图像配准并准确检测出待检图像的缺陷。     

医学图像的自适应非局部均值去噪算法

为改善医学图像的质量以利于临床诊断,提出一种基于梯度信息的自适应非局部均值去噪算法。利用梯度方向信息实现对局部相似窗的自适应旋转,从而搜寻到更多的匹配像素点。基于最小二乘思想建立最佳阈值与噪声标准差的关系模型,实现滤波参数的自适应选择。实验结果表明,该算法的去噪效果较好,可用于医学图像的后处理阶段。