基于马尔科夫随机场的纹理图像分割方法研究

本文提出了一种改进的基于马尔科夫随机场(MRF)模型的纹理图像分割方法。利用分数阶微分运算对图像纹理细节和边缘轮廓信息的敏感性,将其引入图像纹理特征提取过程中,以获得完备的图像纹理信息,可以弥补传统算法中MRF特征场对图像纹理信息描述不足的缺陷。此外,为准确划分图像中不同的纹理区域,利用模糊熵准则对分割结果进行进一步优化,以降低噪声干扰、减少区域内错分点。实验证明,本文所提出的改进方法可以完善地提取图像的纹理细节和边缘轮廓信息,有效提高分割的准确性,改善分割图像的视觉效果。     

一种基于多信息融合的模糊边界检测算法

提出了一种有效的模糊边界检测算法.首先,用滤波器组和改进的K-Means算法快速提取了图像的纹理基元特征;然后,采用模糊手段将图像的局部灰度信息、纹理信息和空间信息有机地融合起来,定义了一个边缘检测函数,求出每个像素所对应的模糊梯度值,并由此构成模糊梯度特征向量;最后,结合分类器的学习能力进行边界检测.实验结果表明,对于纹理和灰度边界混合的自然图像的边界检测问题,该算法是一种实用和有效的方法.     

基于加工纹理平均方向的表面缺陷检测

针对机加工零件表面划痕缺陷高精度、高效率的检测要求,提出了一种基于零件表面加工纹理平均方向的检测方案.利用零件图像与其均值模糊图像生成差分图像,采用阈值和形态学方法获得强化的纹理;采用最小外接矩形从中提取主干纹理,利用统计方法和两次平均方法计算纹理的主方向,利用纹理的方向偏差检出异常纹理.实验结果表明,该方案能实现单组...     

多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊

为更好地解决由于相机抖动、物体之间相对运动等因素引起的图像模糊问题,本文设计了一种多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊,采用"从粗到细"的多尺度方式来逐渐恢复出清晰图像。首先,提出一种多尺度残差模块来拓展网络宽度,提取并融合不同尺度之间的特征信息;其次,提出一种基于扩张卷积的交替连接残差模块来逐渐恢复模糊图像的高频信息;最后,利用一层卷积来对特征图进行重建。实验结果表明:本文所提去模糊算法的峰值信噪比以及结构相似度分别为32.313 6 dB和0.942 5,均高于目前先进的图像去模糊技术。从评价指标和主观效果上均可看出本文所提去模糊方法具有更强的图像恢复能力,纹理细节更丰富,能够有效提升图像去模糊效果,具有更强的实用价值。     

基于跨尺度字典学习的图像盲解卷积算法

在模糊核未知情况下利用模糊图像对清晰图像进行复原称为图像盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分算法通过引入模糊核和清晰图像的先验知识来约束问题的解空间.本文提出了一种基于跨尺度字典学习的图像盲解卷积算法,采用降采样图像训练稀疏表示的字典,并将图像纹理区域在该字典下的稀疏表示作为正则化约束引入盲解卷积目标函数中....     

一种无监督的遥感图像分割新算法研究

由于遥感图像中存在边缘混叠和斑点噪声等问题,基于经典的马尔科夫随机场模型的分割算法效果并不太理想.本文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性,将模糊MRF模型引入遥感图像分割领域,构造了基于MAP-FMRF的分割框架,提出了新的模糊MLL模型,在充分结合空间信息的同时利用灰度和纹理共同构造特征空间,以修正的EM算法结合SA算法获取全局最优解,实现无监督分割,实验对比证明该方法准确率更高.此外,文中还设计了一种新的优化方案以提高分割的效率.     

多特征加权的纹理图像FCM分割算法

为了实现自然纹理的分割,根据自然纹理的不规则性和随机性强的特点,提出了一种由纹理的GMRF模型提取纹理的统计特性和样本方位特性的多特征融合的纹理图像分割算法。考虑到不同特征值对分类的不同影响,采取样本加权的模糊c均值分割算法控制各特征在聚类约束力上的可控制性。通过人工合成图像和自然纹理的分割实验证明,该方法具有较强的抗噪声能力,并且对于结构相似的粗纹理进行分割能有效地克服小岛区域和保持区域一致性。     

基于PDE方法的图像力触觉再现方法研究

针对基于图像的力触觉再现技术中目标的轮廓形状与细节纹理容易混淆从而影响判断的问题,提出了利用偏微分方程将图像的轮廓形状信息与细节纹理信息分离,然后针对各自特点分别采用不同方法进行力触觉渲染.其中轮廓形状信息采用SFS技术从二维图像中恢复出三维表面模型,并用God-object算法进行力触觉渲染;细节纹理信息则直接用图像灰度值计算法向力和切向力来进行力触觉渲染.实验结果表明,该方法可行,能够有效地减少基于图像的力触觉再现中的误判现象,提高操作者对虚拟环境的力触觉感知和识别能力.     

基于模糊神经网络的图像滤波算法

针对传统的线性和非线性图像滤波算法对含有丰富细节的图像滤波处理的不足,提出一种基于模糊神经网络的图像滤波算法.该算法利用神经网络的自学习功能训练标准样本以确定模糊贴近度阈值,在基本不改变原有图像的灰度信息的前提下,找出图像受到噪声污染的像素点,采用迭代中值滤波算法得到的中值替换噪声点.仿真实验表明该方法有很好的滤波效果,优于传统的图像滤波算法.     

基于杂草算法优化的轴承时频谱图聚类识别研究

针对KFCM算法对初始聚类中心敏感导致聚类效果不好等问题,提出一种基于杂草算法(IWO)优化的模糊核聚类算法(IWO-KFCM),将其运用于轴承时频谱图的状态识别.通过小波变换获取轴承运行状态的时频图像,利用灰度梯度共生矩阵提取图像的纹理特征,提出基于可分性测度构造IWO算法的适应度函数;将IWO算法优化获取的初始聚类...     

机械加工表面轮廓分形维数对数小波谱计算方法

为了提高接触表面的建模精度,利用小波的多尺度分析能力,对表面轮廓进行多尺度小波分解,提出了计算机械加工表面轮廓分形维数的对数小波谱法以及有效分解尺度概念,并认为轮廓只在有效分解尺度上具有分形特征;通过M-B函数模拟生成不同分形维数、不同采样区间的分形轮廓;应用对数小波谱法计算了模拟轮廓的分形维数,进而与功率谱密度法（PSD法）等5种方法的计算结果进行了分析比较,结果表明：对数小波谱法能很好地处理分形的多尺度特征,并且选用sym4小波时计算精度最高,误差在0.15%以内;最后应用对数小波谱法对一实际机械加工表面轮廓分形维数进行了计算,说明了其实用性。     

Pitting load capacity test on the FZG gear test rig with load-spectra and one-stage investigations

Lubricants in their combination of base oil and additive influence the pitting and micropitting load-carrying capacity of cylindrical gears. The aim of the FVA ‘Pitting test’ research project was to develop and establish a test method on the standard FZG gear test rig with a centre distance a = 91.5 mm. Two different test procedures were proposed, one using a load spectrum and the other a constant load. These tests can be used to determine the relative pitting load capacities of reference and candidate oils. From these results the pitting load-carrying capacity can be calculated.     

Differentiating damage effects in a structural component from the time response

This paper proposes an approach to differentiate the effect of local anomalies on the different load-resisting capacities of a structural component made of elastic isotropic material. The sensitivities of structural dynamic response with respect to different damage indices are derived. They are then used in a time-domain sensitivity-based algorithm for model updating using a gradient-based approach. A planar frame structure is studied in the numerical simulation. Results show that the proposed method can effectively locate and quantify the different types of damage effects, and the proposed method is insensitive to measurement noise. Laboratory verification was performed with a three-dimensional truss structure with the identified results clearly showing how much a local physical damage can change the different physical parameters that lead to the load-resisting capacities of a structural component.     

基于椭圆Fourier描述子的旋转机械振动信号分析

基于椭圆Fourier描述子,对转子同一截面上相互垂直的两个传感器测取的同源振动信号进行融合分析,从理论上推导出滤波轴心轨迹的表达式。研究对比全谱、全息谱和矢谱,建立三种谱分析方法的统一理论框架,给出三种谱分析方法的理论表达式,并设计利用一次快速Fourier变换实现三种谱图的数值方法。在融合全谱、全息谱和矢谱三种谱分析方法的基础上,提出基于椭圆Fourier描述子的矢椭谱分析方法,用于分析转子的同源振动信号。应用对比验证了矢椭谱的简洁可行性。     

基于太赫兹时域光谱系统的爆炸物识别

描述了太赫兹时域光谱系统的原理和组成,研制了太赫兹时域光谱(0.1~3THz)系统。介绍了太赫兹时域光谱技术在爆炸物识别方面的优势及其特点,提出了爆炸物识别的数学模型和方法。采用太赫兹时域光谱系统测试爆炸物样品的特征吸收光谱并将其作为标准模板,然后将爆炸物置于土壤、水泥和塑料障碍物后,采用太赫兹时域光谱系统得到穿透障碍物后爆炸物的特征吸收光谱,并将其与标准模板比对,从而实现爆炸物的隔物穿透识别。实验得到爆炸物RDX的特征吸收光谱,其特征频率为0.82,1.70和2.40THz。实验还对不同厚度和种类障碍物下爆炸物RDX、CL-20、LLM-105和FOX-1进行了实验测试,结果表明:穿透障碍物后爆炸物可识别的特征吸收光谱与标准模板匹配得很好,证明根据爆炸物特征吸收光谱实现爆炸物匹配识别的方法是可行的。基于文中提出的太赫兹时域光谱系统可进一步开展爆炸物残留痕量探测识别和隔物技术研究。     

Fe、Cu、Al三种金属狭缝的THz光谱测量

本文利用太赫兹时域光谱技术研究了宽度在0．08mm-1mm的Fe、Cu、Al三种不同金属狭缝在0．2-1．5THz频段的光学性能,得到了三种样品的时域谱、频域谱、透过率谱,并对三种谱图进行了比较。结果表明金属狭缝对太赫兹波的响应只与狭缝宽度有关,与狭缝深度和材料本身关系不大。这种方法可以不必考虑产生狭缝裂纹的金属材料本身种类,为以后运用太赫兹技术实现对不同金属、异类金属焊缝、合金管道无损检测奠定基础。     

基于Lyapunov指数能谱熵的转子—机匣系统故障诊断研究

提出基于Lyapunov指数能谱熵的航空发动机转子-机匣系统状态识别和故障诊断新方法.基于Lyapunov指数谱,提出并定义系统Lyapunov指数能谱熵;在基于实测的航空发动机机匣振动时间序列求解系统不同故障状态的Lyapunov指数谱的基础上,获得系统不同故障状态下的Lyapunov指数能谱熵,并将其应用于航空发动机转子-机匣系统的故障诊断.研究结果表明,航空发动机机匣振动时间序列在不同单一故障状态下具有不同的Lyapunov指数能谱熵,此时可以Lyapunov指数能谱熵作为识别其状态的新特征量.     

基于频域时空特征谱的信息故障诊断方法

目前振动信号的分析主要是针对特定测点在某一瞬间采集的一段振动波形,提取其中的特征量来进行诊断故障,这种基于状态信息的诊断方法对故障类型的辨别能力有限。基于多个振动波形状态的过程信息,提出和定义了两种基于过程信息融合的信息火用指标,用于反映同一个过程中不同状态间的过程变化规律以及不同过程中对应状态间的过程变化规律。在此基础上,提出了一种基于频域时空特征谱的旋转机械信息火用故障诊断方法,并通过该方法对试验台获取的振动故障信号进行分析。计算结果表明,该方法是一种有效的故障诊断方法。     

利用太赫兹技术研究煤炭中的灰分含量与碳含量

太赫兹时域光谱（THz-TDS）是以飞秒激光为基础的新型的相干远红外光谱测量技术。本文运用THz-TDS技术研究了5种不同种类的煤炭样品在THz波段的光谱特征,结果表明光谱通过各种煤炭样品后有不同的延迟时间和吸收曲线,样品吸收曲线斜率值（K）与样品中灰分含量与碳含量有密切关系。吸收曲线斜率值（K）随灰分含量成指数关系递增,随碳含量成指数关系递减。THz-TDS技术能够分辨煤质的微小差异,可以应用于煤质检测和分析,为煤炭品质和种类的鉴定提供了新的实验方法。     

基于故障诊断的双谱优良特性体现

双谱切片与AR功率谱相比,能有效地去除高斯噪声,保留了信号的相位信息。减压阀振动正常信号和故障信号的AR功率谱与双谱切片均呈现了不同的波峰特性。利用小波包对两种信号的功率谱与双谱切片分别进行了特征提取,并输入BP神经网络以诊断减压阀的故障信号,对两者的诊断效果进行了对比分析,以实验的形式清晰地显示了双谱和功率谱性能上的差异。