工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果. 但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分. 针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法. 该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵, 然后利用主成分分析法(Principal component analysis, PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像. 该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数. 实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响, 与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.     

一种结合纹理信息的三维Renyi熵阈值分割算法

充分利用图像空间邻域信息,引入均值-中值-梯度共生矩阵模型,并结合Renyi熵相关理论,提出一种结合纹理信息的三维Renyi熵阈值分割算法.同时给出了该方法的快速递推公式,有效的节省了计算时间与存储空间.实验结果表明,与现有分割算法如最大类间方差法、最小误差法、最大熵法和灰度-梯度法相比,本方法的分割效果更为理想,即使对于低对比度、低信噪比的目标,本文算法也更具鲁棒性.     

基于图像矩信息的CamShift视觉跟踪方法

为了适应视觉跟踪过程中目标形态的变化,使用核密度估计对视频序列中的运动目标进行色彩分布建模,运用CamShift算法进行跟踪,并结合图像矩信息确定目标区域.采用全局更新策略对目标色彩分布模型进行实时更新,进一步提高了跟踪的准确性.实验结果表明,该方法对目标在平移、旋转、局部遮挡等不同运动条件下均可实现稳定的跟踪,克服了尺度变化对跟踪带来的影响,是一种鲁棒性较强的跟踪算法.     

IMS网络多种鉴权机制的研究

对IMS用户接入的认证鉴权进行分析与研究,介绍了IMS的整体安全体系结构.深入研究剖析了当前四种可能的鉴权方式,包括IMS-AKA鉴权、HTTPP Digest鉴权、Early IMS鉴权和NBA鉴权.在此基础上,依据3GPP相关规定,研究出一种能够支持各种鉴权方式的鉴权协商机制,使IMS的接入无关性迈出关键性一步.     

光纤探头脉像仪的实验研究

本文介绍了采用光纤传感器的光纤探头式脉像仪的原理、仪器的结构，以及用其实际测试的结果。初步实验表明，该检测仪器能够精确、方便地测定脉像。     

基于双向蚁群算法的路径规划研究

针对蚁群算法存在的搜索精度不足以及收敛速度缓慢等问题，本文提出了一种加入角度参数的双向蚁群算法用于解决机器人路径搜索问题。与传统蚁群算法不同，该算法首先对蚁群的起始位置进行改进，使其根据蚂蚁编号从地图中的一系列起点集合中选择适当节点出发，增加解的多样性同时并获得全局最优解。同时改进了信息素更新规则，对当前迭代次数寻找到的最优路径进行信息素奖励，使其对下次迭代蚂蚁的寻路过程起到引导作用。最后，为提高算法的收敛速度，提出了角度参数并将其加入到蚂蚁的转移概率中，使得蚂蚁在根据转移概率选择下一行走节点时能够优先选择与目标节点角度差较小的节点，从而提高获取最优解的概率，并在算法后期加快收敛速度。大量仿真实验结果表明本文所提出算法的路径搜索能力和迭代收敛效果显著提高。