SiBN陶瓷纤维的高温抗氧化性研究

采用FTIR及TG对SiBN陶瓷纤维的结构及高温稳定性进行分析,在空气气氛中1 400℃下对其进行高温氧化处理,并利用SEM、XRD、EDS等手段对高温处理后陶瓷纤维的结构及元素分布情况进行表征。结果表明:SiBN陶瓷纤维具有良好的高温稳定性,Si—N键、B—N键构成了SiBN陶瓷纤维的骨架架构,其碳的质量分数仅为0.1%;经高温氧化处理后SiBN纤维出现明显的皮芯结构,其中O元素以SiO2的形式主要富集在皮层,隔绝了纤维内部与空气的接触,从而保证了纤维的高温稳定性。另外,高温氧化处理后仍保持其纤维形状,结构致密,无明显孔洞,且仍为无定型结构。     

激光基准成像测量光斑图像的亚像素检测算法

在激光基准下基于CCD成像身管轴线直线度测量系统中,对激光光斑图像的高精度检测和定位是影响系统测量精度的一个重要因素.为了提高激光光斑图像的检测和定位精度,提出了一种Sobel-Guass拟合算子的激光光斑亚像素边缘检测方法,同时结合最小二乘迭代圆拟合法设计了光斑中心的高精度定位.即:首先用Sobel算子细化边缘,进而在梯度方向上进行高斯函数拟合插值,进一步提高图像边缘位置的检测精度,最后经最小二乘圆迭代拟合后得到激光光斑的亚像素级几何参数,从而使测量系统的精度提高一个数量级.实验结果表明:像素细分后对像素点的定位精度可以达到0.1个像素,亚像素边缘对标志中心的定位精度优于0.03像素.     

一种使用小波矩的飞行器目标识别方法

为了在自动识别中提高分类准确率,利用小波的多分辨特性对飞行器图像进行特征提取,并对图像进行径向小波变换,得到可分辨的小波矩.为保证数字图像从笛卡尔坐标系变换到极坐标系的精度,将原图像扩大64倍,并使用三次B样条小波矩、Haar小波矩和Zernike矩分别提取两组图像的特征向量,得到的分离度标准差由使用Zernike矩的0.584提高到使用三次B样条小波矩的0.158.表明三次B样条小波矩可以有效提高分类准确率.     

旋转扫描结构光的三维检测系统及其标定

针对传统平移扫描检测系统的缺陷,提出了一种基于旋转扫描线结构光的三维检测与重构系统及对应的系统参数标定方法,建立了点云数据获取模型。被测物体通过旋转实现与线结构光间的相对运动,得到被测物体的外表面二维图像。系统标定获得图像坐标与世界坐标间的转换关系,得到被测物体的三维坐标信息及数字模型。由实验可知,相机的标定精度为0.2 mm,原理样机进行物体测量的精度为0.1 mm。实验证明该系统检测精度高,具有可行性。     

基于新的中值引导滤波的交通视频去雾算法

针对现有改进双边滤波算法处理雾霾天气下交通图像过程中边缘保持效果不理想且容易出现噪声斑块的问题,提出了一种基于新的中值引导滤波的去雾算法。首先,在快速引导滤波基础上改进,利用引导图像在滤波窗口的中值重新定义以像素k为中心的窗口系数ak和bk,并应用在对滤波框内临近像素点上,避免了对引导图像和滤波图像求方差和协方差,进一步提升计算速度。去雾阶段则将含雾图像转化到RGB颜色空间,获取暗通道值、大气光值以及粗透射率,利用中值引导滤波算法对粗透射率进行优化,得到透射率的精确值,根据模型方程反向求解获得去雾图像。实验结果证明,与传统方法相比,新算法去雾效果强化了对边缘的检测和保持能力,更好保持了图像细节。同时,运算效率较同类算法提升较大,实时性较高,可用于交通视频处理。     

基于序列图像特征配准的摄像机旋转补偿算法

提出了一种基于序列图像特征点配准和基于最小二乘估计的摄像机绕轴旋转运动精确估计算法.该算法利用序列图像帧间的强相关性,通过分析相邻两帧图像的运动,由Harris算子进行特征点检测.基于这些特征点用模板匹配方法对帧间图像进行配准,然后根据多个特征点的运动矢量用最小二乘估计获得摄像机的运动参数,并用获得的运动参数实现对摄像机绕轴旋转运动的精确补偿.实验结果表明,该方法在帧间旋转角度＜10°时,摄像机绕轴旋转运动角度估计误差＜5%,但是当旋转角度＞14°时,相对估计误差＞20%.从系统实际应用(帧间旋转＜5°)来看,该方法克服了成像测量中摄像机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因像机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精度,可满足使用要求.     

基于序列图像特征配准的相机旋转补偿算法

为了解决测量过程中相机沿轴向运动时所产生的旋转引起的测量误差,提出了一种基于特征点的图像配准和最小二乘估计的相机旋转运动精确估计算法。此算法利用序列图像帧间的相关性,通过对相邻两帧图像进行运动分析,由Harris算子进行特征点的检测,然后再基于这些特征点的模版匹配方法对帧间图像进行配准,再根据多个特征点的运动矢量通过最小二乘估计获得相机的运动参数。最后对这些运动参数进一步分析,在计算中将获得的运动参数对相机沿轴的旋转运动进行补偿。该方法克服了测量中相机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因相机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精确度。试验和仿真结果表明该方法在帧间旋转角度较小时能够实现对相机沿轴旋转运动的精确补偿,且时实性有待提高。     

基于B-样条曲线暗通道的图像去雾算法

针对暗原色去雾算法在高亮背景图像中出现光晕（Halo）效应的问题,提出一种基于B-样条曲线加gamma（γ）修正透射率去除Halo效应的算法。通过分析暗原色透射率图像的统计直方图,得出Halo效应的产生是由于HE算法透射率直方图中低灰度值占比较大,因此需要对直方图低灰度包络进行修正。寻找直方图中第1个低灰度波峰,在2个波谷间进行子区间分割,并以区间边界点作为样条区间节点计算三次样条曲线,以拟合低灰度包络。基于透射率图中修正位置对修正结果的关键性作用,采用改进的大津法从横向和纵向两个维度对透射率图进行分割,以确定修正区域,实现精准补偿,提高抗噪性能。根据不同雾图选择合适的γ修正系数修正拟合的灰度包络并对图像进行还原,验证不同修正系数对结果的影响。实验结果表明,当修正系数γ>1.5时,Halo效应能被有效减缓或消除,与HE算法相比,该算法的对比度、信息熵最大可分别提高10.1%和9.9%,算法并行度可达到M或N级。