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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.
针对复杂模型近似处理的问题,提出自适应采样结合曲面曲率的全局近似方法. 采用自适应设计域分割采样方法获取新增采样点,逐步提高源模型的响应面近似模型精度. 引入判定响应面近似模型精度,提出利用几何方法计算曲面曲率,并结合启发式直接搜索算法(DIRECT)搜索响应面模型上的最大曲率点及设计域最佳分割位置. 所提方法可以运用于其他响应面模型,并适合用于大设计域、大数据源模型的近似处理. 函数源模型及复杂电动车模型的近似处理测试结果表明,所提方法具有实用性和有效性. 相似文献
3.
根据点阵理论,提出一类边缘可为任意曲线的平面砖,其可无缝铺设无限大平面.基础平面砖TE可顺特定两轴方向平移铺排;多重平面砖TN、TNX和TNX/2须多重拼合成TE后再平移铺排.所有TE必基于平面点阵的基形P(平行四或六边形).P的变形通过"等盈亏"(EGL)操作实现,得到多种EGLP.由P或一些EGLP按"过轴心N分割"规则形成的N个同形状的凸角x边形(x=3,4,5,6)可作为TN的基形G.以上也可分割出等边多边形和半等边多边形以作为TNX和TNX/2的基形.所有基形的曲线化均可通过相应的EGL操作实现.由此人们可任意设计出各种形状的T以赋予其不同拼合性能、艺术风格和对称性. 相似文献
4.
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法。通过优化的小波阈值去噪算法与改进的中值滤波算法相耦合方法对Si3N4圆柱滚子的表面缺陷图像进行去噪处理,采用多尺度阈值分割算法对缺陷图像进行图像分割,识别提取Si3N4圆柱滚子表面缺陷。实验结果表明:Si3N4圆柱滚子表面缺陷图像经过改进的耦合去噪算法进行去噪后,信噪比>24.5%,多尺度阈值分割算法对Si3N4圆柱滚子表面缺陷图像的检测识别准确率>94%;该视觉检测方法具有良好的图像去噪效果,为进一步图像的缺陷识别打下基础,并且具有一定的通用性。 相似文献
5.
6.
为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型. 相似文献
7.
8.
乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率. 相似文献
9.
将进化计算(EC A)与阈值准则相结合,利用能量曲线参数执行多级阈值分割.进化计算的正余弦算法(SCA)应用于图像分割中的多阈值分割问题,对所提出的方法进行了质量方面的深入评估,并且使用统计分析方法进行比较.进行了数值实验和分析. 相似文献
10.
摩尔斯信号在通信领域应用广泛,具有十分重要的研究价值。但是,由于短波信道比较复杂,环境恶劣,信号质量差,短波宽带条件下的摩尔斯信号检测问题一直没有较好的解决方案。基于此,提出了一种基于时频图和图像分割的摩尔斯信号检测算法。算法主要分为粗检测和识别两部分,粗检测是指基于图像分割的方法,从宽带数据中初步检测出摩尔斯信号;识别部分是指通过提取最大持续长度等特征,逐级排除非摩尔斯信号,进一步识别摩尔斯信号。实际信号测试表明,该算法对摩尔斯信号的正确检测率为96%以上,虚警率小于7.2%,相较于对比算法整体性能较好,具有一定的工程应用价值。 相似文献