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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.
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
3.
4.
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
5.
6.
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
7.
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
8.
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model, TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm, FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。 相似文献
9.
10.
《福建建设科技》2022,(1)
针对传统的裂缝检测方法存在裂缝样本数量少、检测效率低下、准确率不高等问题,本文提出了一种迁移学习与VGG16深度神经网络相结合的新型裂缝检测方法。该检测方法主要包括三个步骤:首先将获取的裂缝图像进行缩放、裁剪、翻转等预处理来进行数据集的增强;其次在Image Net数据集上进行网络的预训练,并将VGG16深度神经网络作为基础网络,将预训练的权重迁移到建筑物裂缝数据集进行训练;最后对训练好的网络进行测试。实验结果表明,该方法在建筑物裂缝数据集上的准确率达到92. 20%,相较于只使用VGG16深度网络,其准确率提高了2. 06%。研究表明,采用基于VGG16深度神经网络与迁移学习相结合的裂缝检测方法能够解决样本数量较少,准确率不高的问题,可为建筑物裂缝检测提供新的解决途径。 相似文献