基于角度滤波的平面图形光顺算法

基于角度滤波的思想给出了一有效的平面图形光顺算法.离散曲线伸缩内在量表示中的有向转角既整体反映了曲线的走向及弯曲程度,又局部反映了曲线的光滑程度,对其借用图像去噪算法中双边滤波的思想进行光滑,然后利用光滑之后的伸缩内在量来重构曲线.其中曲线的重构转化为一个稀疏线性方程组的求解,可以由现成的程序库快速求解,重构过程中还可以加入一些线性约束来满足实际应用中的不同要求.该方法很容易推广得到对平面树状图形和三角网格图形的去噪算法.该算法是线性的,复杂度低,而且大量实例都表明,该方法可以得到较好的去噪效果,既能避免去噪过程中经常出现的收缩现象,又能较好地保持原曲线的形状．     

Double-pulse fluorescence lifetime imaging in confocal microscopy

A theoretical analysis of a new technique for fluorescence lifetime measurement, relying on (near steady state) excitation with short optical pulses, is presented. Application of the technique to confocal microscopy enables local determination of the fluorescence lifetime, which is a parameter sensitive to the local environment of fluorescent probe molecules in biological samples. The novel technique provides high time resolution, since it relies on the laser pulse duration, rather than on electronic gating techniques, and permits, in combination with bilateral confocal microscopy and the use of a (cooled) CCD, sensitive signal detection over a large dynamic range. The principle of the technique is discussed within a theoretical framework. The sensitivity of the technique is analysed, taking into account: photodegradation, the effect of the laser repetition rate and the effect of non-steady-state excitation. The features of the technique are compared to more conventional methods for fluorescence lifetime determination.     

基于全卷积神经网络的坝面裂纹检测方法研究

针对常规裂纹检测方法难适用于坝面裂纹检测的问题,提出一种基于全卷积神经网络的裂纹检测方法,主要解决混凝土坝面裂纹的定量化检测问题。该检测方法引入图像预处理与形态学后处理相结合的方式,分别对原始数据和预测结果进行优化,提升检测精度;并根据坝面数据特点对传统FCN（Fully Convolutional Network）网络进行改进,得到针对性更强的裂纹检测网络C-FCN（Crack Fully Convolutional Network）,提升对裂纹检测的准确率;结合成像原理提取定量化信息,避免繁杂的相机标定工作,更加高效客观。利用该检测方法对实际工程进行实测,像素准确率、召回率和交并比分别达到75.13%、86.84%和60.15%,相比传统FCN网络,三项指标分别提升5.61%、16.56%、13.22%,同时定量化误差小于5%,裂纹平均宽度均不超过5 mm。该检测方法能够实现对坝面裂纹的精准识别和定量,为坝面后期风险评估和维护提供有力的数据支撑,具有显著的工程意义。     

柱双边型钢暗牛腿下混凝土的局压计算初探

型钢暗牛腿是预制混凝土框架常采用的一种竖向承载构件。在预制混凝土框架型钢暗牛腿节点中,型钢下混凝土的局压验算至关重要。结合中柱节点构造型钢暗牛腿的受力特点,提出考虑初始压应力与水平力的混凝土局压承载力计算公式,讨论并得出了影响混凝土局部抗压承载力的因素。提出的混凝土局压验算方法考虑了柱内混凝土的初始应力和型钢传来的水平力等因素的影响,可为此类双边型钢暗牛腿节点的局压计算提供参考。     

基于改进核范数的2DPCA人脸识别算法研究

传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA).该算法基于核范数重构误差准则,将核范数最优化问题转化为基于F范数的最优化问题,然后通过采用迭代方法寻找到最佳投影矩阵,最后运用最小欧氏距离规则识别出待识别人脸的身份.在此基础之上,将N-2-DPCA扩展到基于双边投影的算法(N-B2-DPCA),采用曲线搜索算法寻找到双边投影矩阵,继而进行识别.最后将提出的算法在FERET和Yale B人脸数据库中进行人脸识别评估,实验结果表明所提出的算法与L1-2DPCA相比,重建误差降低了2.19％,识别率提高了2.03％,性能更好.     

一种基于双滤波的空间图像色域映射算法

针对逐点色域映射方法在图像色域映射时出现的细节损失较大的问题,本文提出了一种新的空间图像色域映射方法。新方法采用双滤波技术将输入图像分解为对应边缘轮廓信息的基础层图像和对应纹理细节信息的细节层图像,先对基础层图像进行彩度优先的逐点色域裁剪,然后将细节层信息补偿给色域裁剪后的图像。最后对细节补偿后的图像进行亮度优先的色域裁剪,从而得到最终的映射图像。本文还分析了双滤波参数设置对色域映射结果和光晕的影响,得出了合理的双滤波参数设置。通过心理物理学实验可以验证：新方法的性能与经典的细节补偿类映射方法相当。另外,新方法在色域映射过程中还能更加有效地抑制光晕的产生。     

基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法

为解决传统暗原色先验去雾算法运算速度慢,处理结果中天空区域易失真的问题,提出了一种基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法。首先利用阈值分割将天空区域初步分割,然后引入参数[K]对天空区域再分割,精细透射率,解决了天空区域失真问题,同时利用快速双边滤波降低算法复杂度,提高了运算速度,最后通过Gray World假设进行图像增强,提高了复原图像的清晰度和色彩保真度,得到更为清晰的复原图像。     

基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法

针对三维点云数据模型在去噪光顺中存在不同尺度噪声的问题,提出一种基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法。该算法首先将噪声细分为大尺度和小尺度噪声,并使用统计滤波结合半径滤波对大尺度噪声进行去除;然后对三维点云数据进行曲率估计,并对现有点云双边滤波进行改进,增强其鲁棒性和保特征性;最后使用改进的双边滤波对小尺度噪声进行光顺,实现三维点云数据模型的去噪、光顺。与单独使用双边滤波、Fleishman双边滤波相比,改进算法在三维点云数据模型光顺平均误差指标上分别降低了50.53%和21.67%。实验结果表明,该改进算法对噪声进行尺度的细分既提高了计算效率,又避免了过光顺和细节失真,较好地保持模型中的几何特征。     

一种改进的双边滤波图像去噪算法

双边滤波亮度相似度因子仅受[σr]一个参数的约束,很难准确辨析图像平滑区域及细节丰富区域的纹理信息,不能较好地保留纹理细节信息。基于此,提出一种自适应分数阶微分与双边滤波相结合的图像去噪方法。在双边滤波算法的基础上,通过分析局部纹理特征,计算频率变化梯度和幅值变化特征,建立幅值频率非线性指数模型,自适应地选择每个像素点对应的分数阶阶次[v,]构建分数阶微分掩模算子。实验结果表明,改进的双边滤波算法能够在图像滤波的同时实现纹理细节地保留/增强,获得较好的滤波结果。     

单幅图像去雾算法

目前图像去雾算法研究大多忽略颜色失真问题,特别是存在高亮度区域的图像复原,针对如何同时保证图像细节与颜色信息问题,本文提出一种基于双边滤波的单幅图像去雾算法。首先,利用巴特沃斯低通滤波直接估计背景空气光,避免对不同尺寸的图像以及对图像不同的分块所引起的误差;然后,利用双边滤波估计大气光幕,代替He算法中soft matting过程,以获得优化的透射图,提高计算效率;最后,在HSV空间利用亮度增益函数对复原图像进行颜色校正,最终获得复原图像。仿真实验通过与几种经典算法的比较验证本文算法在色彩保真度及算法鲁棒性等方面的有效性。