火焰图像特征在火灾数字图像识别中的运用

火焰尖角数目和圆形度是早期火灾火焰的主要特征,本文主要论述了如何在数学形态学基础上,利用火灾火焰的两个特点判断和识别早期火情。实验中,对火焰的二值图像进行开运算,即先腐蚀,再膨胀,目的是为了对火焰图像进行形态学滤波,去噪。从实验结果可以看出,该算法可以很好的识别火焰和干扰源。     

Effect of Rare Earth Element Cerium on Mechanical Properties and Morphology of TiN Coating Prepared by Arc Ion Plating

TiN coatings were deposited on polished substrates of W18Cr4V high speed steel by means of vacuum arc ion plating. The effect of cerium on adhesion between TiN coating and substrate was studied. The microstructures and composition of TiN coatings were also investigated by means of scanning electron microscope (SEM), Auger electron spectroscopy (AES), and X-ray diffraction (XRD) technique. It was found that cerium is an effective modifying agent and the addition of suitable amount of cerium to TiN coatings can produce relatively excellent properties such as micro-hardness, wear resistance, oxidation resistance and porosity. The experimental results show that the added cerium in TiN coatings makesa contribution to form the preferred direction along with a (111 ) or (222) close packed face, which may be one of the reasons that improves some properties mentioned above.     

基于局部差别的形态学边缘检测方法研究

图像边缘特征是图像最基本也是最重要的特征之一.图像边缘特征的提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在精确制导武器的制导图预处理中有着广泛地应用.针对经典的边缘检测算子不能很好地提取噪声图像边缘这一问题,在数学形态学的基础上,提出了一种边缘提取方法.利用局部差别准则确定图像中受噪声影响的像素点,并对其进行形态学操作,滤除噪声,保存边缘.实验表明,该算法不仅具有很好的边缘提取能力,还具有很强的抗噪能力.说明了该算法的有效性和实用性.     

人支气管上皮靶细胞形态学参数的测量

支气管上皮靶细胞形态学参数对计算受氡子体照射的支气管的剂量是很重要的。本文介绍利用奥尔新兰-PAS 染色的外科切除人肺组织切片,测量基底细胞粘液细胞和的胞核深度与数目。结果表明,叶、段和小支气管的粘液细胞核深度分别为相应节段基底细胞的61%、69%和73%;此三节段粘液细胞的数目分别为基底细胞的53%、29%和28%,平均为37%。     

动情期家兔输卵管上皮及其分泌活动的电镜观察

本实验用透射电镜和扫描电镜观察了动情期家兔输卵管上皮。证实分泌细胞和纤毛细胞都有分泌功能，共分泌三种分泌物质。本文对这些分泌物质的分泌方式、分泌活动进行了研究和探讨。另外，发现上皮基膜下方始终有一层成纤维细胞形成的胞质膜伴行，据此，对血一输卵管腔屏障的构成亦进行了讨论。     

基于图像处理的金相分析系统研究

在图像研究的基础上,以数学形态学算法为关键步骤,研究开发金相图像分析系统,从噪声较为复杂的金相图像中有效地分割出目标图像,较好地处理晶粒粘连以及重叠问题,从而得到较高准确度的晶粒度。实践结果表明,本系统具有一定的准确度,界面友好,易于操作。     

改进的形态学运算在声纳图像生成中的应用

声纳技术应用日益广泛,已成为海洋测量的重要工具,而去除噪声处理是对声纳图像进行正确判读的前提,本文采用了改进的形态学算法减少声纳图像中噪声的影响,对图像进行预处理,采用Matlab图形图像处理工具对处理的算法进行仿真的方式,从而使处理效果达到最佳。     

基于叶片形态特征的葡萄品种自动识别

葡萄在全世界种植范围较广,葡萄品种识别对葡萄资源统计、新品种鉴定及遗传资源保护都有重要意义。以成熟叶片为基本材料,不变矩、面积、周长、主叶脉长度和叶柄长度等11维特征向量为基础数据,采用叶片特征选择、图像处理、特征值提取、建立分类模型等方法,运用国际葡萄与葡萄酒组织形态分类方法和改进的欧式距离等技术开发一个基于葡萄叶片数字图像的葡萄品种自动识别软件。共测试17种酿酒和3种野生葡萄,识别率达87%。该方法具有自动化、识别速度快、花费低、省时省力等特点,可应用于葡萄病虫害的识别、杂交新品种双亲的判定等。     

粘连颗粒分割方法研究

颗粒图像的分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标。本文提出了一种基于灰度形态学重建的图像分割新算法,实验结果表明,该算法既能更有效地分割粘连颗粒,其应用于图像处理也有着较好的应用前景。     

基于阈值分割的松材线虫病树计数与定位

松材病虫病是最紧迫的威胁之一,最近对中国针叶林造成了严重破坏,为了阻止松材病虫病的快速传播,必须在早期准确检测和计数受感染的树木。提出了一种基于密度图的方法,用于从高分辨率航拍图像中估计具有松材病虫病的树木数量,方法引入了阈值分割、形态处理和超像素技术,以最大限度地减少由于建筑物和岩石等相似背景物体引起的误差。实验表明,所提出的方法优于密度学习 算法,平均绝对误差、均方根误差和绝对误差方差分别从21.3、22.2和127.2减少到8.0、11.7和59.6,计数准确率从54.7%提高到81.3%。