基于增量式互信息的图像快速匹配方法

针对传统互信息图像匹配方法中因灰度概率分布计算量大而导致匹配速度慢的问题,提出一种增量式灰度统计的图像匹配新方法。该方法在初始待匹配子图概率分布统计表的基础上,经过增量式计算避免了相邻图像块中灰度概率统计的重复性操作,大大减少了图像匹配过程中的概率统计的运算量。实验结果证明了该算法在保持互信息图像匹配优势的同时,提高了图像匹配的速度。     

《机器人控制技术》教学案例库建设与应用

<正>以机器人控制、运动控制为研究对象，将机器视觉检测、智能仓储、柔性制造等教学案例融入课程教学实践，提高了学生的自主创新意识和科研能力。专业学位研究生教育是研究生教育体系的重要组成部分，肩负着培养国家急需的高层次人才的重要使命。如何引导专业学位研究生教育分类发展、特色发展、高质量发展，提升专业学位研究生教育支撑经济社会发展的能力，是当前高校研究生教育创新发展必须解决的重要课题。     

基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法研究

输电线路上的鸟巢会对电力设备的安全运行构成威胁,甚至影响整个电力系统的稳定性。针对复杂场景下输电线路鸟巢检测方法适用性较差的问题,提出一种基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法。该方法结合通道注意机制和空间注意机制设计特征平衡网络,以通道权值和空间权值作为引导,实现检测网络不同层次特征之间语义信息和空间信息的平衡。同时,为了避免因网络层数增加导致特征信息不断被弱化的问题,设计特征增强模块以捕获与鸟巢相关的通道关系和位置信息。最后,利用输电线路无人机巡检图像建立鸟巢数据集进行训练和测试。实验结果表明,所提出的输电线路鸟巢检测方法具有较强的泛化能力和适用性,同时也为电力图像缺陷检测提供技术参考。     

提高高等数学教学质量的转型思考

通过对高等数学的教学过程中的观察和思考,分析了高等数学课程存在的问题,提出了五点对教学的思考。     

高噪声遥感图像稀疏去噪重建

高噪声遥感图像去噪一直是遥感领域研究的一个重要难题,为进一步提高高噪声遥感图像的重建质量,在经典的压缩感知迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种改进迭代小波阈值算法.首先,提出一种自适应小波滤波算子在图像稀疏变换过程中对获取的遥感图像小波系数进行筛选,去除图像中的部分噪声信息;其次,使用提出的下降BayesShrink阈值在每次迭代过程中对获取的小波系数进行二次筛选过程;最后,使用改进的块稀疏全变差方法对获得的重建图像进行调整以进一步提高重建遥感图像的质量.试验结果表明,该算法的去噪重建性能优于经典的压缩感知迭代小波阈值算法,可以从高噪声图像中重建一幅高质量的遥感图像,验证了该算法的有效性.此外,该算法能够有效地保护遥感图像的边缘和纹理等重要特征信息.在低压缩采样比情况下,该算法也能够获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量.在卫星地面接收站,该算法可直接使用获取的少量含噪遥感图像数据重建一幅清晰的遥感图像.     

结合DCT和SVM的故障诊断方法研究

针对故障诊断研究中,样本数据维数过高导致故障模式分类时SVM学习强度太大的问题,利用DCT方法在降噪处理时体现出"能量集中"和"高频抑制"的特性,提出一种基于DCT的SVM故障诊断方法。先对故障样本进行DCT降维,再利用SVM方法对主要维离散余弦系数进行模式训练来代替对故障样本的直接训练,从而大大抑制了噪声对故障分类的影响,同时也减少了诊断运算量,最后通过实验仿真验证了算法的有效性。     

基于视觉感知的镶嵌图像质量评价方法

传统的图像质量评价方法难以较好地评价镶嵌效果。该文针对仅通过频率活动性(SFA)对镶嵌效果中拼缝光滑度进行评价获取较优效果图时存在的问题,依据视觉感知特性的对比敏感性,提出以结构对比度(SCD)感知因子评价镶嵌效果图的灰度和谐性,结合SFA和SCD感知因子构造了一个镶嵌图像综合评价模型,可以对镶嵌图像效果进行更符合主观视觉感知特性的评价。试验验证了该模型的有效性。     

基于局部熵和渐变因子的自适应图像拼接

针对传统淡入淡出渐变因子图像拼接方法对重叠区域含有几何错位或复杂内容实现无缝拼接时所存在的局限性,论文提出了一种基于渐变因子的自适应图像拼接算法。首先依据图像邻域方差对噪声和模糊度的分布估计来构造融合加权因子;然后根据拼接图像在同一坐标系下的几何错位来确定正态渐变加权因子;其次基于融合加权和正态渐变加权因子构造空域自适应渐变因子,实现图像的自然过渡和无缝拼接。最后,对两种算法进行了比较试验研究。     

一种可在线更换的改进型转炉三点球铰联接装置

针对传统转炉三点球铰联接装置的不足之处——易损件自调螺栓的更换不方便提出了改进方式,通过在设计上将自调螺栓由T形改为圆柱形,实现了空炉时在线更换自调螺栓。并且成功地应用在某钢厂50t转炉球铰的维护更换,取得了经济效益。     

改进的基于区域能量的图像融合方法

图像的不完全配准往往使得应用传统的基于区域能量的融合规则所求得的区域能量“匹配度”出现负值的情况．导致区域之间的能量远近程度很难判定。文中详细分析了产生这一现象的原因，提出了通过引入绝对值．对传统的基于区域能量的“匹配度”改进的方法，并给出了新的融合规则。最后，针对传统的和改进的融合方法，进行了仿真研究。