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1.
针对传统图像分割算法难以分割噪声污染严重的混凝土坝面细小裂缝图片的问题,结合大津阈值算法和区域生长算法提出一种新的裂缝分割算法。该算法通过一个滑动的窗口遍历整幅灰度图并计算窗口内的局部大津阈值,遍历过程中将所有灰度值在局部阈值以上的窗口中心像素点作为区域生长种子点,设计生长阈值,生长完成后得到分割结果。运用该算法、基于全局的大津阈值等经典分割算法对四幅存在光照不均、污渍覆盖等噪声污染的裂缝图片进行分割。结果表明,所提算法的分割结果中背景噪声最少,误差最小。通过连通域分析去除剩余的背景噪声,可实现对裂缝的精确识别分割,为自动化检测坝面裂缝奠定基础。 相似文献
2.
由于在实际工程中难以获取结构随机参数充分的概率信息,动态荷载也增加了概率可靠度评估的难度,因此将移动荷载简化为准静态荷载,结合挠度曲线和位移影响线提出了准静态挠度曲面的概念,通过虚功原理推导挠度曲面的力学表达式。采用区间变量体现结构几何尺寸、材料特性与外荷载的不确定性,将挠度曲面拓展为准静态挠度区间包络面。以简支钢箱梁为例,根据梁的实测准静态挠度曲面与区间包络面之间的关系,提出了一种准静态区间可靠度指标,以评估梁损伤前后的可靠度。分析结果表明,准静态挠度区间包络面可以有效考虑结构参数与荷载的不确定性,同时区间可靠度指标值随着箱梁损伤程度的增加而降低。 相似文献
3.
4.
弹载图像目标检测方法是实现图像自寻的弹药“发射后不管”、对目标进行自主打击的关键技术。弹药图像自寻的面临着成像环境恶劣,目标特性变化快,对算法体积、速度要求苛刻等问题。围绕弹载目标检测难点问题进行综述,将基于深度学习的目标检测方法区分为基于候选框、无候选框和基于transformer的方法,回顾了各类方法主要研究进展;对特征提取网络轻量化、预测特征图增强、非极大值抑制后处理算法、训练中样本均衡、模型压缩等弹载图像目标检测模型部署中的关键技术进行了梳理;对比了典型目标检测方法在ImageNet、COCO及弹载图像目标数据集上的性能,并对未来发展进行展望。 相似文献
5.
6.
准噶尔盆地中部1区块(准中1区块)侏罗系三工河组是陆相地层油气勘探的热点层位。在三工河组沉积时期,准中1区块沉积了一套较为稳定的浅水三角洲—滨湖相地层。准噶尔盆地在早侏罗世处于张性构造环境,盆地具有盆大、水浅和坡缓等沉积特征,在盆地腹部的地震剖面中较难进行高分辨率层序地层对比。通过对自然伽马测井曲线进行小波变换和合成预测误差滤波分析,实现高分辨率层序地层划分。在单井中识别出小波变换最佳尺度因子(a),分别对应短期旋回、中期旋回和长期旋回,尺度因子的能量越大,自然伽马测井曲线值变化越剧烈,判定为水进面或者水退面。基于合成预测误差滤波分析技术,三工河组中识别出负拐点和正拐点,负拐点指示层序界面,也有可能是最大水泛面;正拐点指示初始水泛面。依据合成预测误差滤波曲线的负趋势和正趋势,判别沉积地层的旋回性。准中1区块三工河组基准面分析,证实了小波变换和合成预测误差滤波分析在沉积环境稳定的陆相地层研究中具有较好的适用效果和应用前景。根据基准面旋回的变化分析沉积过程,指出三工河组二段是主要砂体发育层位,是重点的勘探方向。 相似文献
7.
针对多相机阵列复眼质量大与图像数据生成量高的问题,开展多通道-单探测器构型的大视场仿生复眼成像系统及其图像快速拼接识别算法的研究。通过光路折反与光程归一的方式,实现多视角子眼共像面与分区成像。根据折反式复眼成像特征,提出特征图级下基于区域结构相似性的图像快速拼接算法。配合目标识别卷积神经网络,实现紧凑空间下大视场全局图像的快速重建与目标识别。所提出的复眼系统有效光学视场角为138°×75°、光学尺寸为29.78 mm×19.74 mm× 6.86 mm、全局图像拼接速度为0.011 s。紧凑型折反式仿生复眼具有体积小、视场大、计算开销少的特点,能够为载荷与算力受限的小型无人设备与低速弹箭提供广域视觉成像与快速图像拼接识别能力。 相似文献
8.
9.
图像组合是图像处理中一个重要操作,然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节,其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致,从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而,现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异,忽略了图像局部的亮度变化差异,这使得图像整体的光照不协调。为此,该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块,该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化,然后利用解码器重构出图像,并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证,结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法,验证了该方法的有效性。 相似文献
10.
焊接质量直接影响天然气运输安全,为此研究了红外图像的长输天然气管道焊接裂纹检测系统,提升了裂纹检测效果。该系统利用超声波激发电路发送超声波至长输天然气管道,产生热量;通过红外图像采集卡采集由热量形成的红外图像,传输至计算机;计算机通过红外图像分析模块处理获取的信息,得到焊接裂纹检测结果,若属于焊接裂纹实施现场警报,在日志内存储焊接裂纹相关信息;红外图像分析模块利用热响应差分法增强红外图像,通过自适应区域生长方法分割增强的红外图像,得到异常温度区域,通过数学形态学提取原始红外图像的焊缝轮廓信息,中级融合异常温度区域与焊缝轮廓信息,提取裂纹。实验证明,该系统可精准检测管道焊接裂纹,裂纹提取的完整性与质量较高;在检测微小裂纹时,依旧具备较优的检测效果;该系统分割红外图像时的敏感性与特异度均较高,分割效果较佳。 相似文献