利用图像孔密度值评价面包纹理结构的研究

应用计算机图像分析技术，在建立客观、定量描述面包纹理结构的方法方面进行了初步的探讨．实验结果表明，面包纹理结构感官得分与类间方差阈值分割算法所得分割图像的孔密度值之间的相关系数为0．93．图像孔密度值是区分面包纹理结构差异的一个特征参量．     

利用图像像素统计特征评价面包纹理结构的研究

应用计算机图像分析技术,在建立客观、定量地描述面包纹理结构的方法方面进行了初步的探讨.实验结果表明,在RGB色彩模式下,面包彩色图像的B值,是对不同纹理结构的面包区分度最大的一个单色值;图像的B值标准偏差与面包的纹理结构感官得分的线性相关系数为0.81.     

利用图像像素统计特征评价面包纹理结构的研究

应用计算机图像分析技术，在建立客观、定量地描述面包纹理结构的方法方面进行了初步的探讨．实验结果表明，在RGB色彩模式下，面包彩色图像的B值，是对不同纹理结构的面包区分度最大的一个单色值；图像的B值标准偏差与面包的纹理结构感官得分的线性相关系数为0．81．     

基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法

介绍了RGB和HIS两种颜色模型,采用色调值H和色差值R-G两个特征值,通过Otsu方法自动获取阈值对自然场景下彩色水果图像进行了分割,并对实验结果进行了对比.然后,利用灰度共生矩阵分析了果实和背景的纹理特征,找到了区别果实和背景的纹理特征参数,对果实和背景颜色相似的图像进行分割.实验结果证明,纹理特征和颜色特征两者相辅相成,优势互补,对于包含复杂背景的青苹果图像分割效果比较好.     

基于塔形小波和特征加权的墙地砖纹理图像分割方法

目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.     

无须反复初始化的活动围道纹理分割方法

针对纹理图像分割问题,提出了一种无须反复初始化的快速活动围道纹理分割模型．与现有的基于几何活动围道的纹理分割技术相比,该分割模型具有三个优点:一是使用图像的灰度信息和纹理信息来驱动活动围道进行图像分割,因而,不仅适用于分割纹理图像,而且适用于分割非纹理图像;二是使用局部二进制模式来提取纹理特征,计算复杂度小;三是模型求解时,增加了约束项不需要对符号距离函数进行反复初始化,因此可采用大的时间步长,迭代步数明显减少,从而提高了活动围道的收敛速度．对自然界真实图像和合成纹理图像的分割试验结果说明,无须反复初始化的活动围道纹理分割方法精度高、速度快．     

基于小波变换的墙地砖缺陷图像分割

目的改进原有的图像分割算法在分割图像时的精度和准确度，进一步准确地研究墙地砖缺陷图像的基本特征，提出一种有效的图像分割方法．方法根据墙地砖表面的纹理特点，采用Daubechies小波对原始图像进行处理．结果仅保留图像的近似信息，从而有效降低了纹理特征对缺陷分割的干扰．同时，图像数据量减少为原始图像的1／4．因此，在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性，便于图像分割应用．该方法增强了缺陷纹理图像。能抑制背景纹理对缺陷纹理检测的干扰，并通过减运算有效地实现了缺陷纹理和背景纹理的分割．结论基于小波变换的墙地砖缺陷图像分割方法能够对随机纹理图像进行可靠、有效、快速的分割，尤其适用于具有随机纹理的墙地砖缺陷实时检测．     

纹理模糊的图像分割

传统活动轮廓分割算法对纹理丰富的图像存在过分割和欠分割现象,为了抑制纹理对图像分割的影响,本文分析了各向同性和异性扩散的机理,设计了保边纹理模糊函数,以图像梯度为变量建立了全变分图像纹理模糊模型。根据对象轮廓与边缘之间的关系利用固定点迭代算法分析相应的卡通分量,对卡通分量运用水平集算法对图像进行分割。实验结果表明,本文设计的模糊函数模糊了图像纹理,保护了对象轮廓。相对于传统CV分割算法,本文分割算法抑制了纹理对图像分割的影响,弥补了传统CV的不足。     

双目移动机器人立体匹配算法

提出一种基于图像分割和可信点的双目移动机器人立体匹配算法,首先采用纹理检验分割算法对双目移动机器人获得的左右图像进行分割,确定低纹理和纹理相似区域;然后通过SIFT特征匹配点得到可信点视差;其次采用SAD区域匹配加速算法得到初始视差;最后依据SIFT特征匹配点的分布、初始视差和最小距离分类器对图像分割块进行视差处理,同时对于较小的图像分割块进行BLOB滤波处理来获取较高精度的视差图.实验结果表明,本算法能有效解决双目移动机器人周边环境中的低纹理和纹理相似视差精度差的问题,可快速准确识别障碍.     

基于SVM的SAR图像分割方法

先去噪再分割的SAR图像分割方法会损失有用的纹理信息,因此本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法.首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,计算图像的灰度均值作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类,最后将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,用训练后的分类器对图像进行分割.实验结果表明:本文所给出的方法在分割的准确性和抗噪性方面都优于几种有代表性的分割方法.     

图像融合方法在细胞图像处理中的应用

目的将荧光图像和透射图像融合为一幅图像,实现荧光在细胞内部发光位置的准确定位,方法将图像融合技术应用于生物细胞图像的处理,采用两种基于小波变换的算法：双阈值法和消除高频噪声法,用于研究以溴乙啶（EB）标记的细胞凋亡现象,结果与结论通过融合图像可以准确判断细胞内部的发光位置,同时可观察到细胞的一些结构,图像的信噪比得以改善,图像融合方法不仅适合于研究细胞的荧光图像和透射图像,而且适合于对细胞进行双标记或三种标记的情况。     

基于多尺度条件生成对抗网络血细胞图像分类检测方法

针对血细胞图像中白细胞样本较少和生成细胞图像细节不清晰,导致检测精度较低的问题,提出基于多尺度鉴别器的条件生成对抗网络. 该网络通过生成并添加大量逼真的白细胞图像到分类检测网络训练集的方式,实现对血细胞图像的生成和分类检测. 在现有条件生成对抗网络真假鉴别器中,引入多尺度卷积核、池化域并在通道上拼接,提升鉴别器对微观细节纹理特征和宏观几何特征的鉴别能力;引入梯度相似性损失函数,以提高生成细胞图像的亮度及边缘清晰度,提升图像的真实感. 实验证明,在图像生成阶段,增加多尺度鉴别器和梯度相似性损失函数提高了生成细胞图像的质量;在图像分类检测阶段,对比仅有真实数据训练的情况,增加细胞样本多样性使细胞分类检测的平均精度由90.4%提升至94.7%.     

图像重建算法中的窗函数研究

对广角扇束扫描模式下的图像重建算法进行了研究．在引入实验的七种典型窗函数中，有限带宽、三角形窗以及余弦窗是卷积窗函数比较理想的选择．在图像重建，选择有限带宽窗时有较好的空间分辨率，三角形窗时有较好的密度分辨率。选择余弦窗时是空间分辨率与密度分辨率两者的折衷；从窗函数的频谱角度考虑。可用于图像重建的一个良好的卷积窗函数应该具备以下条件：（1）最小的3dB带宽B，即最小的主瓣宽度；（2）最小的旁瓣最大峰值A；（3）最大的旁瓣峰值衰减速度D．通过实验，验证了基于窗函数的卷积反投影图像重建算法可以有效地提高重建图像的质量．     

基于彩色图像的皮肤色素浓度提取算法

为了研究人体皮肤中最重要的2种色素:黑色素与血色素,提出一种基于光密度空间的图像通道差的算法,从单张彩色图像中自动提取黑色素与血色素的浓度分布.该算法以皮肤的结构和光学属性为理论基础,构建色素与图像的数学模型.整个算法先将输入图像分为若干个子区域.在每个子区域利用独立成份分析ICA技术计算分离向量,根据归纳的原则对分离向量进行合理性验证.将所有合理的分离向量重组,生成新的向量,从中找出偏差最小的作为最终的全局分离向量,并以此计算色素浓度分布图.结果表明,该算法获得了理想的效果,并具有很好的鲁棒性.     

PEG-b-PDMS-b-PEG微相分离结构的耗散粒子动力学模拟

为了探讨PEG-b-PDMS-b-PEG三嵌段共聚物中链段含量对其微相分离结构的影响规律,采用耗散粒子动力学模拟方法,建立了不同PEG链段含量的共聚物介观结构模型.通过介观相分离过程及形态的模拟,分析了相形貌与侧链接枝密度的依赖关系.模拟结果表明,随着嵌段共聚物体系中侧链密度的增加,微相分离结构呈现规律性变化,出现了粒状、岛状及双连续相等不同形态的介观结构.同时,对PEG含量为28％的PEG-b-PDMS-b-PEG三嵌段梳型共聚物的原子力形貌观察结果表明,其具有一定的相分离结构.     

基于正则化风险最小化的目标计数

针对现有研究对目标空间信息的普遍忽视及其对高密度群体精确计数的困难,提出对输入图像估计一个密度函数.通过该函数在任意图像区域上的积分得出该区域中的目标个数.经过数学推导,得到密度函数的参数化模型,分析特征向量需要满足的条件以及加入图像分割对结果的影响. 由正则化风险最小化原理求取密度函数模型的参数,将密度函数的经验风险最小化问题简化为一个线性规划问题. 实验表明,该方法只需少量图像进行训练, 就可以准确地估计测试图像的目标数目. 对于高密度群体,该方法能够给出目标计数, 而不仅是密度等级估计.     

汽轮发电机定子绕组端部电磁力特性分析

以国产600 MW大型汽轮发电机端部结构为分析对象,对定子绕组端部的受力特性进行了理论研究。首先对端部结构进行简化,建立了定子绕组端部的数学模型,并利用镜像法和比奥-萨格尔定律计算得到了端部电磁力密度,给出了单根线棒上电磁力表达式的通式。然后分别比较了相差一个极距的同层线棒、同一定子槽中的上下层线棒、相差一个节距且鼻端相连的两根线棒等不同线棒之间以及线棒不同段之间的径向、切向、轴向电磁力密度。最后分析了同一相带内的同层线棒在同一时刻的电磁力密度变化趋势,并总结了其出现极值点的位置规律,所得分析结果对线棒的绑扎固定有一定的理论指导意义。     

不同流道结构质子交换膜燃料电池内传递现象的三维模拟

应用计算流体力学方法，建立了用于模拟质子交换膜燃料电池（PEMFC）传递特性和电化学性能的稳态、等温的三维数学模型。计算了传统流道和交叉梳状流道燃料电池的流场、电流密度和组分浓度等的多维分布。与传统流道的燃料电池相比，交叉梳状流道所产生的电极内强烈的强制对流机理提高了反应物和产物的传输速率，从而改善了电池的极限电流和极化性能等。利用模型估算的极化特性和文献实验结果吻合较好。     

20CrMnTi钢的位错密度及晶体结构

采用X射线衍射法及新的线性分析理论,准确地测量了不同应变量时20CrMnTi钢的位错密度,分析了应变量与位错密度的关系。结果表明:位错密度随变形量的增加而提高,退火状态时位错密度较低。透射电镜试验证明了20CrMnTi退火后的组织为铁素体和珠光体,晶内位错表态为"曲折"形的位错线,变形后形成胞状结构,同时有孪晶出现。胞状结构的出现大大提高了钢的强度。     

基于概率神经网络的人群密度估计

研究图像在频域中的纹理特性,实现了在频域中的人群密度估计.首先,对视频的每一帧进行离散余弦变换(DCT),将视频图像的空域性质转化到频域中;其次,统计分析视频图像DCT变换矩阵的纹理特性,提取能描述不同密度等级的纹理描述子作为特征向量;最后,用提取出的特征向量训练概率神经网络,并进行人群密度等级估计.实验表明,该方法可以很好地进行密度估计,获得了较高识别效率.