基于非均匀光照下文本图像二值化改进算法

针对传统局部阈值算法分割非均匀光照图像效果不佳,且计算时间较长的问题,提出了一种基于局部均值的图像二值化改进算法。该算法首先使用积分图像的快速算法计算出局部均值,再将计算出的局部均值代入改进的阈值模型算法中,最终完成分割,从而进一步改善了在非均匀光照下的图像分割效果。对比实验结果表明,改进的二值化算法大大提高了运算效率,增强了图像分割效果,在视觉效果和处理时间2个方面都优于Niblack算法、Sauvola算法、Bernsen算法以及基于局部对比度和均值的算法。     

一种改进的文档图像倾斜检测算法

在分析现有倾斜检测算法基础上,提出一种改进的文档图像倾斜检测算法。该算法首先对文档图像进行图像增强、去噪和二值化处理,然后提取边界线、计算每条边界线的角度,最后计算加权平均得到文档图像的倾斜角度。通过在计算每条边界线的角度过程中引入LMS算法。改进的算法提高了原算法的精确度、稳定性和适应性。实验表明,改进的方法有效可行。     

一种新的图像分割算法

针对一类普遍存在的图像,采用具有生物学背景的交叉视觉皮质模型进行图像分割.将交叉视觉皮质模型所具有的符合人眼对亮度响应非线性要求的指数衰减的阈值机制,改进为适合图像分割处理的线性衰减的阈值机制,提出了线性阈值-交叉视觉皮质模型.同时采用改进的二维Tsallis交叉熵作为分割准则,可自动地确定交叉视觉皮质模型神经元的分割阈值以及循环迭代次数.实验表明,这种分割算法优于经典的OSTU算法和K-m eans算法,同时基于改进的二维Tsallis交叉熵准则优于基于二维最大Shannon熵准则、传统二维Tsallis交叉熵准则和一维最小Tsallis交叉熵准则.     

一种超模糊熵ULPCNN图像自动分割新方法

为了自动地对图像进行二值分割,提出了一种新的自适应迭代全局阈值图像分割算法．首先对二维超模糊集隶属函数进行了自适应修正,并将其引入到图像超模糊熵概念中; 然后从适应图像分割角度,将传统脉冲耦合神经网络模型改进为具有单调指数上升阈值函数的ULPCNN抑制捕获模型; 最后把ULPCNN与最大超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割,并与基于最大香农熵、最小交叉熵及最小模糊熵准则的ULPCNN分割方法作了比较．理论分析和实验结果表明,该方法能自动确定迭代次数和选取最佳阈值,对图像目标划分清晰,细节保持较好,改善了图像的分割性能．     

基于PCNN的图像最佳二值分割实现

设计了一种脉冲耦合神经网络(PCNN)结合最小交叉熵理论的图像二值分割算法,可提高监管码识别过程中字符图像二值分割的准确度,并适合于在FPGA上实现.根据不同灰度图像点火时刻不同的特性,使用PCNN算法对图像进行迭代处理,并计算每次处理后的交叉熵.再利用最佳分割图像与原图像的交叉熵最小的理论,确定最佳迭代处理次数,从而得到最佳的二值分割图像.该方法实现了图像的自动分割,效果由于传统的大津(OSTU)算法.提出了该算法在FPGA上实现方案,实验结果验证了方案的可行性.     

改进的二维经验模式分解方法

为了解决图像处理中应用到的传统二维经验模式分解算法存在边界效应和过度分解的问题,提出了一种改进的二维经验模式分解算法.该算法首先对原始图像的边界进行延拓处理,在图像信号的边界处增加一部分数据;然后对处理后的图像使用传统的二维经验模式分解方法进行图像筛分,筛分截止后对每个筛分过度的内在模式函数增加一个对应的补偿量.应用改进的二维经验模式分解算法对图像进行了处理,计算了处理后得到的重构图与原图的标准差.实验结果表明,改进的二维经验模式分解算法消除了边界效应,也解决了图像分解过度的问题.重构图与原图像的标准差很小,证明了重构图与原图的图像灰度波动很小即图像吻合得很好,并且由于处理边界问题时附加的图像信息并不多乃至计算量小,使处理简单易行,论证了改进的二维经验模式分解算法在图像处理中的可行性.     

倒数交叉熵和改进图割结合的河流目标检测

为了克服交互式图割方法选取种子点的随意性和由此导致的分割结果的不准确性,提出了使用倒数交叉熵阈值分割和改进图割结合的河流目标自动提取方法。先利用倒数交叉熵阈值选取准则对河流图像进行初始分割,从初始分割结果中自动选取种子点。然后利用改进图割方法对河流遥感图像进行分割。改进图割中利用高斯混合模型对种子点区域进行建模,并利用结构张量矩阵计算平滑项。最后使用连通域检测方法去除小的连通域并得到最终结果图像。与交互式图割、基于倒数交叉熵和图割等4种方法进行了比较,实验结果表明提出方法得到的分割图像最为精确,分割效果最好。     

一种高效的图像细化算法在焊缝跟踪中的应用

针对焊缝跟踪图像处理的特点，研究了二值化后的图像如何进一步细化的方法；采用先对焊缝的边缘进行提取，然后从垂直于焊缝的方向进行扫描的方法，取两条边缘的中点，即是焊缝的骨架；结果表明：此算法能准确地对一幅二值图细化，满足焊缝跟踪中图像处理的要求；这种算法的突出特点是计算量小，处理速度快，非常适合于焊缝的实时处理跟踪，而且不用改写算法，既适合于黑色背景白色图像，也适合于白色背景黑色图像.本算法通过推导得到四条处理准则，在遵循这几条处理准则的基础上逐点扫描图像，按照准则来确定目标点的删除与保留，达到细化的最终目的.     

基于人眼视觉系统的图像质量评价方法

提出了一种基于改进韦伯局部特征的图像质量评价方法。首先，模拟人眼识别图像对比度的机制，改进了灰度优化算法并保留了彩色图像最优对比度；然后模拟人眼识别图像中目标内容轮廓的机制，使用Prewitt算子计算邻域内的梯度方向，并计算邻域内垂直和水平方向的差分激励值并求和，以提取出图像的边缘信息；最后使用支持向量机训练多种数据集中图像的一维特征数据，并构建了图像质量评价模型。实验结果表明，所提方法比人眼识别方法的效果更具一致性，具有准确率高、适用性良好和预测方向性强等优点。     

基于二维、三维信息融合的人脸识别

为解决光照、姿态等因素发生变化时二维人脸识别算法识别率骤然下降的问题,提出了基于二维、三维信息融合的人脸识别方法.与其他算法不同,该算法输入为一幅二维灰度图像,通过重建相应的三维模型提供三维信息.对于二维图像,选择局部二值模式(LBP)特征进行人脸表示.对于三维模型,定义了54个特征点,将鼻尖点与特征点之间的测地线距离作为三维特征.对2种特征识别结果采用加权融合的方式,权值的确定依据Fisher判别准则.通过CAS-PEAL-R1人脸库对提出的算法进行了测试,并与其他方法进行了比较.     

基于自适应气球力Snake模型的图像分割

针对气球力Snake模型存在对初始轮廓线位置敏感和弱边界泄露的缺点,将图像的全局信息融入到气球力Snake模型中,提出了基于模糊聚类的自适应气球力Snake模型,并应用于图像分割。该模型可以根据图像的区域信息自适应地改变气球力的方向和大小,使得轮廓线能正确收敛到目标边界。实验结果表明:改进模型放宽了对初始轮廓线位置的限制,克服了弱边界泄露的缺点,能使轮廓线在深度凹陷区域得到正确收敛,对噪声的鲁棒性强,且不存在GVF场的临界点问题。     

韧性断裂准则参数标定及其在DP590中的应用

为研究DP590高强钢板材的韧性断裂力学性能,以DF2012韧性断裂准则为理论基础,设计6种包含不同应力状态的拉伸试样来获取材料的塑性流动和断裂参数,采用一种实验-模拟混合方法标定韧性断裂准则的参数.准确地描述材料发生断裂前的塑性行为是韧性断裂准则参数标定的关键,以新提出的各向异性Drucker屈服准则和一种修正的Voce硬化准则表征DP590的塑性行为,使用Fortran语言将该本构模型编译为VUMAT子程序嵌入ABAQUS仿真软件中进行试样的拉伸模拟.实验和模拟对比表明,所构建的本构模型可以准确地预测不同试样沿着轧制方向各个角度的力程曲线.在拉伸实验和标定的本构模型基础上,标定DF2012韧性断裂准则的参数并构建DP590在应力三轴度和断裂应变二维空间中的断裂轨迹.与3种经典的韧性断裂准则Cockcroft-Latham、Clift和Rice-Tracey进行比较,使用Fortran语言将DF2012韧性断裂准则和本构模型一起嵌入ABAQUS仿真软件对不同试样的断裂进行模拟,结果表明:基于实验-模拟混合法标定的DF2012韧性断裂准则能够合理地构建DP590的断裂轨迹曲线和准确地预测不同应力状态下拉伸试样断裂的发生.     

动态系统的新物理量及万有引力与静电作用关系

根据统一相互作用的数理模型和万有引力势与电势的关系式,利用经典物理中场强度、势能、力和势的定义及其关系,导出了万有引力场强度与电场强度、万有引力势能与电势能、万有引力与电场力的系列关系式。在此基础上,提出了系统的强度电势、强度电力和强度电势能等新的物理量。讨论了原子核在原子界面上的的强度电势iVc,它表征了原子核吸引带动最外层电子一起旋转运动的能力。用原子核质量、电量和原子半径计算了一套(95元素)原子核在原子界面上的强度电势数据,其周期性变化不仅反映了原子结构的周期性递变,也是决定元素性质周期性递变的主要因素之一。     

一种半耦合韧性断裂准则及其在TRIP780中的应用

为研究高强钢板材在冷成形下的损伤演化与韧性断裂行为,将DF2012韧性断裂准则修正为初始损伤判据,同时参考连续损伤力学理论引入损伤变量D以衡量材料的累积损伤,并将其耦合到塑性模型中,构建了一种半耦合韧性断裂准则。以TRIP780高强钢板为研究对象,针对不同应力状态设计了6种形状的试样,借助电阻损伤测量法与DIC数字图像法进行了力学性能试验并测定初始损伤位移。采用非相关流动准则(NAFR)的Drucker各向异性屈服函数和Swift-Voce硬化模型准确描述了材料的塑性变形过程,然后分别利用试验模拟混合法和逆向工程法对初始损伤模型和损伤演化参数进行了标定。使用Fortran语言将构建的本构模型与损伤演化模型编译为VUMAT子程序并嵌入ABAQUS/Explicit模块中进行断裂模拟预测,并与未耦合损伤模型进行比较。结果表明：构建的半耦合韧性断裂准则能够准确描述TRIP780板材在不同应力状态下变形后期的损伤诱导软化行为,预测的断裂位移最大相对误差仅为1.31%。相较于常用的非耦合断裂模型,所提模型针对具有软化效应的高强钢表现出明显的优越性,适合用于高强钢板冷冲压成形的破裂预测中。     

电象法中电势能的计算

电象法中可以用象电荷等效代替导体表面的感应电荷计算原电荷所在区域的电势,但再用电势能公式W=QΦ计算电势能时,却导致错误的结果。本文讨论了出现这个问题的原因,并提出了计算电势能的方法。     

冰弯曲破坏的弹塑性近场动力学模型

为提高粒子方法模拟冰力学性能的准确性,尤其是模拟冰在破坏过程表现出的塑性变形特性,建立了基于无网格粒子法近场动力学理论的冰弯曲破坏弹塑性本构模型。以积分形式表示的近场动力学是一种新兴的非局部理论,它可以应用于无外设准则的破坏过程预报研究,即使在不连续的物体中,仍对变形体有效。首先,依据Von-Mise屈服面准则,建立了基于塑性应变增量与塑性应力增量变化的冰弹塑性本构模型。然后,分析了该模型的边界条件施加方法和冰的失效判断准则。接着,介绍了本构模型在FORTRAN环境下的数值计算方法。最后,利用常规状态型近场动力学方法模拟冰的四点弯曲破坏过程,预报了时间历程的压力曲线。通过冰的四点弯曲过程数值模拟结果与实验结果的比对分析表明,数值模型预报的冰破坏过程、裂纹扩展模式以及压力曲线和试验结果有较高的一致性。由此本文建立的数值模型能够应用于冰的弹塑性弯曲破坏过程预报。该本构模型为模拟船舶在水平冰中航行时的实际破冰过程提高了基本数值策略。     

基于X射线的焊点图像预处理方法及应用

为解决焊点隐藏在芯片底部的BGA封装元件的焊点检测问题,研究了基于X射线的焊点质量检测的基本原理,阐述了图像预处理方法的设计与实现.为了提高效率,引入了基于迭代方式的阈值产生技术,实现了焊点的区域分割.最后,讨论了焊点质量判别规则并给出了实验结果,结果表明所设计的图像预处理方法能够很好地满足实际生产中的应用要求.     

两种保持符号距离函数的水平集分割方法

Chan-Vese模型在图像分割领域正被广泛应用。然而,传统的水平集方法存在两个重要的数值问题:水平集函数不能隐式地保持为符号距离函数;由于采用梯度降方法求解使水平集演化速度缓慢。针对该问题提出两种快速分割方法加快演化速度:对偶方法和分裂Bregman方法。为了让水平集保持符号距离函数特性,利用投影方法加以约束,并采用增广Lagrangian方法加快收敛速度。实验结果表明,提出的两种快速分割方法比传统的梯度降方法分割效果好、计算效率高。     

图像描述中Delaunay三角形网格的快速生成方法

针对DT模型基图像编码方法不能实现实时编码的不足,根据图像的多分辨率表示方法,采用分层搜索的思想,提出了一种基于MD或MV准则的图像描述中DT网格的快速生成方法,通过逐渐精细的搜索步长搜索网格节点,减少了逐点搜索的次数,从而节约了时间,提高了运算效率.实验表明,与基于MD或MV准则的一般方法相比,该方法生成DT网格的速度提高了近一倍,同时恢复图像保持了相近的质量;与其他一些方法相比,在相同的网格生成时间限制下,恢复图像的质量明显提高．     

基于最小相关准则的新阈值法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广泛应用。针对基于最大相关准则的求和运算与取小运算两种阈值化分割准则对有些图像无效的问题,本文提出了基于相关量的取大运算再最小化分割新准则。实验结果表明,本文的方法是可行的。