土地利用数据多尺度表达规则提取与应用

土地利用数据综合是从大型土地利用数据库中派生多尺度数据的基本操作,提高土地利用数据综合的客观性和可靠性的有效途径是解析数据自身特征、从数据特征导出影响综合操作的规则、遵循规则实施土地利用数据综合操作.本文主要探讨随地理区域不同而变化的区域依赖性数据综合规则的提取和应用.首先阐明了数据综合规则的实现目标和规则层次性;然后详细描述了利用空间关联关系分析和景观指数分析来确定用地类型的重要性级别、各用地类型地块的最小面积域值和空间分布状态等规则的提取方法和应用,并以湖北省九峰县1:10000土地利用数据综合生成1:50 000数据为例检验上述规则的有效性.     

基于多尺度特征点识别与局部谱特征的离散数据匹配

为了实现部分重叠且不同视角的测量数据配准,提出多尺度特征点检测算法,可以从大量的原始数据中提取少量特征点。该算法包括离散曲率计算、双边滤波和特征点计算等步骤,特征点个数可以由尺度参数粗略控制。提出局部形状谱描述器来描述每个特征点的局部形状特性,首先利用局域点的距离和曲率信息构造关系矩阵,然后通过计算关系矩阵的特征值来构造谱描述器,利用该描述器可以方便地计算不同点集中各个特征点的对应关系,进而实现两个数据点集的配准。通过实例验证了该算法有较好的抗噪性和运行速度。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

一种山区图像边缘信息的分水岭变换提取方法

为了能够抑制引起过分割的根本原因-噪声和细密纹理,提出了一种改进的提取山区图的山脊线、山谷线的边缘信息的分水岭算法,该算法着重于解决传统分水岭的过分割问题;该算法首先对梯度图进行一种改进的多尺度梯度算子处理,以减小图像噪声对分水岭的过度分割的影响;然后利用基于标记符控制的最小强制技术去除由噪声和不必要的图像细节形成的谷底,使修正后的梯度图像只对应包含区域极大值的标记图像,改进后的方法能准确地提取出所需要的关键边缘信息.     

基于二维小波变换的车牌边缘检测的研究

在Matlab环境下运用基于二维小波变换边缘检测方法提取车牌信息的边缘。实验证明这种方法对车牌边缘信息提取的效果比传统的边缘提取算子提取车牌信息边缘的效果要好,特别是对伪边缘和图片噪声的过滤作用比较明显。     

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。     

计及分布式电源注入谐波的单相接地故障联合选线

随着配电网线路安全运行要求的提高,分布式电源注入的谐波会使得现有的选线方法失效,且单一判据的故障选线方法愈加难以胜任复杂配电网系统发生单相接地故障后的选线工作。因此文中提出了计及分布式电源注入谐波的谐振接地系统单相接地故障联合选线。针对谐振接地系统中出现单相接地故障后,故障线路与健全线路的暂态零序电流相位、周期变化不同的特点,先根据低频周期差异用多尺度交叉样本熵计算暂态零序电流,再根据高频相位差异用加权暂态能量法及同步挤压小波变换计算高频暂态零序电流的重构误差。此外,使用加权暂态能量法控制计算量并通过多尺度交叉样本熵、加权暂态能量和重构误差3个判据判定故障线路。实验结果显示,文中的联合选线法受不同故障条件的影响小,准确性高,抗干扰性强。     

改进 YOLOv5s 的风力涡轮机表面缺陷检测

针对传统方式检测风力涡轮机表面缺陷时出现的精度不足、泛化性较差问题,提出了一种改进YOLOv5s的风力涡轮机表面缺陷检测模型。在网络结构方面,首先在主干特征提取网络引入改进的MobileNetv3网络,用于协调并平衡模型的轻量化和精度关系;其次采用BiFPN式的融合方式,增强神经网络的多尺度适应能力,提高融合速度和效率;最后为轻量化的自适应调节特征权重,运用ECAnet通道注意力机制,进一步提高神经网络的特征提取能力。在损失函数方面,将边框回归的损失函数修改为αIoU Loss,进一步提升了bbox回归精度。实验结果表明,基于YOLOv5s的改进算法可以在复杂环境下快速准确地识别风机表面的缺陷目标,能够满足实时目标检测的实际应用需求。     

基于改进DeepLabV3+的铣床碎屑图像分割方法

针对铣床碎屑形状不规则导致图像分割中碎屑轮廓不清晰、分割精度低的问题,本文提出一种改进的DeepLabV3+铣床碎屑分割算法。首先在DeepLabV3+的Xcepetion模块中嵌入通道与空间注意力机制(convolutional block attention module, CBAM)模型,优化通道的权重和位置信息,加强碎屑图像区域的特征学习;其次将DeepLabV3+的空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)模块改为密集连接(dense conolutional network, DenseNet)方式,增大碎屑图像特征点的感受野,提升铣床碎屑图像特征的复用效率;最后在解码过程中采用多尺度自适应特征融合方法,聚合多尺度特征作为解码器的输入特征,提高碎屑图像分割的精度与鲁棒性。实验结果表明,本文算法优于其他分割算法,改进后算法相比DeepLabV3+,像素准确率提高0.026,平均交并比(mean intersection over union,MIOU)提高0.020,F₁值提高了0.013。     

基于改进3D UNet的前列腺MR图像分割

针对前列腺磁共振 (magnetic resonance, MR)图像边缘模糊、对比度较低,灰度值分布不均衡而导致分割精度较差的问题,提出了一种结合双路径注意力(dual path attention,DPA) 和多尺度特征聚合(multi-scale feature aggregation,MFA) 模块的改进3D UNet网络模型。首先,对数据集进行重采样和裁剪处理以适应模型输入。然后,在3D UNet网络的编码器各层引入DPA 并添加残差连接,加强特征的 编码能力。同时,在网络解码器中加入MFA模块,以充分利用空间上下文信息,增强语义信息。最后,在公开数据集PROMISE12上进行验证,所提出的模型的Dice系数为89.90%,Hausdorff 距离为9.37 mm。相比较于其他模型,所提出模型的分割结果更优,且参数量和运算量更少。