基于灰度关联的铁路列控设备状态预测

为优化铁路列控设备的维修进程,本文基于灰度理论运用改进的灰色预测GM模型,实现对设备运行中的状态预测,并通过实例对模型的有效性进行验证,实验结果表明,采用该方法,对有电气干扰的类型设备具有良好的预测效果.     

医学图像配准中基于图像梯度的灰度压缩

基于互信息的医学图像配准,其配准精度可以达到亚像素水平,精度高且鲁棒性好,但互信息的巨大计算量使配准速度较慢,不能达到临床使用要求,而互信息的计算速度与图像的灰度阶数有关。为此,针对互信息由于图像灰度级数过多造成互信息计算量大的问题,提出一种基于图像梯度的灰度压缩算法。算法采用图像的梯度信息,根据图像梯度对图像进行非线性灰度映射,同时利用小波对差异图像进行分解和重构。实验结果证明,该算法能减少图像灰度阶数,同时较好地保留图像的细节信息,在保持配准精度的前提下减少配准时间。     

灰度值加权医学图像融合方法

根据医学图像显像特点,说明医学图像融合在空域上研究的可行性,并针对灰度值极大法在颅脑图像融合中的不足做了改进,把图像的区域特征考虑在内,经反复实验比较,发现图像的平均梯度不仅能反映图像的清晰程度,同时还反映出图像中微小细节反差和纹理特征,提出了灰度值加权和的算法,以灰度值为基础,把平均梯度作为权值,结果证明,给定合适的权值大小,融合后的图像脑组织丰富清晰,并且相对变换域融合,计算量小,适用于实时性系统.     

动态灰度预测算法在体感交互设计中的应用

体感交互应用是通过新型的体感交互设备来进行人机交互操作,在虚拟仿真、项目展示等方面有着重要应用。为解决体感交互过程中由于骨骼抖动导致行为误判的问题,提出了在Kinect与UnrealEngine4成功对接的基础上,加入动态灰度预测算法处理数据,同时利用灵敏度分析对数据量进行优化,在不影响正确率的情况下减少响应时间,提高识别速率。经过实验,该方法相比于移动平均法等过滤器在正确率和效率方面有了较大的提升。     

灾难救援机器人的设计

对灾难救援机器人的研究设计方面很大突破在于机械设计部分,传动部分采用双履带代替了传统的滚轮,双履带的作用还在于很好的通过障碍物;另外在小车上设计了机械手,由舵机组成,可左右上下旋转不同的角度,机械手前臂安装卡抓,顶端装有热释电传感器、光电开关,可携带必要物品,和辅助越障检测,大大提高了该智能车的性能。     

一种基于灰度预测误差统计的影像质量评价方法

受二维差分脉冲编码调制(DPCM)影像压缩编码技术的启发，为了更好地运行影像质量评价，从影像像素相关性的角度探讨了一种基于灰度预测误差统计的影像质量评价方法。该方法首先利用线性预测算子和最小二乘估计来计算影像像素的灰度，然后统计整幅影像内的估计像素灰度值与对应像素点的实际灰度值的累计平均平方误差。该误差反映了影像像素间的相关性大小，其值越大，表明像素间的相关性越小，影像的反差与清晰度越好。试验结果表明，该方法对影像质量的变化敏感度明显高于传统的均方差、平均梯度和信息熵法，因而特别适合评估通过不同降噪方法处理的影像质量。不足的是该方法的计算效率不如传统的方差和信息熵方法快。     

基于变分水平集的灰度不均匀医学图像分割

针对医学图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种变分水平集分割模型。将邻域信息引入到基于Bayes决策准则的水平集分割框架中,以增强灰度不均匀条件下弱目标边界的识别能力。为缓解模型求解时易出现的局部极小问题,设计一种简单而有效的随机优化方法以搜索近似全局最优解。实验对比及分析验证了该水平集分割模型在多种灰度不均匀场景下均表现出较好的分割性能。     

基于虚拟现实技术的灾难事故仿真系统

根据对灾难仿真系统的实际构建经验,运用虚拟现实技术设计了灾难事故仿真系统.该系统可模拟化工系统灾难事故的发生、发展,是灾难仿真用于研究和演练的有效平台.将虚拟现实技术用于石化系统的灾难事故的仿真,这属于新领域的探索.引入泄露、扩散、爆炸等模型呈现事故的动态发展过程,体现化工灾难的特点.对于如何运用虚拟现实技术结合灾难仿真机理模型进行仿真实现的思路上进行了有益的探索.技术成果对今后基于灾难仿真的应急预案的研究、制定和演练工作提供了基础平台.文章对于灾难事故分析、预防、制定和应急演练都有应用前景.北京华康达公司研制出的该仿真系统能较好的模拟出化工企业的灾难事故发生、发展的过程.在大型石油、石化企业得到了应用,并取得较好的仿真效果.     

基于无线传感器网络的建筑灾难应急救援系统

大型建筑突发灾难所造成的巨大伤亡和损失,使传统建筑安全系统的缺陷和脆弱性成为亟需解决的问题。首次将无线传感器网络(WSN)引入建筑防灾领域,研究具有更高可靠性和效率的大型建筑突发灾难应急救援系统。阐述了该系统特点、结构及组成,分析了软硬件平台及动态网络体系。指出该系统可与传统系统相结合形成复合型的救援体系,并在传统系统毁损时自动接替其有效开展工作,从根本上提高救援系统的可靠性和效率。该系统的研究涉及众多交叉学科,阐述了应着重研究的关键技术及其研究路线。     

基于动态灰度表空间分布信息的医学图像检索

大量医学图像的数字化对基于内容的医学图像检索提出了更高的要求。文章针对医学图像灰度分布较集中的特点,采用基于动态灰度表空间分布信息的方法实现对医学图像的检索,先对医学图像简单分割,动态获取各分块的灰度对照表,通过图像灰度的平均分布坐标来获得空间信息。该方法克服了灰度直方图不能表达空间信息的缺陷,快速、有效地实现了医学图像的相似性检索。     

基于云模型的灾难恢复能力评价方法研究

鉴于现有灾难恢复能力评价体系对动态指标的考虑不足,不能全面地反映现实系统,评价方法未对系统的整体稳定性做分析且权重计算偏于主观,易受人为因素影响等情况,构建了一套新的灾难恢复能力评估体系和评价方法。提炼归纳了体现灾难恢复能力的综合性动态指标,丰富了指标体系。引入云理论,提出了基于正态分布区间数的指标评价值规范化方法和改进的G1-熵权法的综合赋权模型,最终得出了系统灾难恢复能力的云模型表示方法,完成了定性到定量的转换。通过实例仿真验证了该方法的可行性。     

蛇形机器人的研究及在灾难救援中的应用

随着微机电技术的发展，微小型危险作业机器人的研究与应用成为机器人研究领域的一个热点，蛇形机器人就是其中的一种。本文概述了蛇形机器人研究现状，介绍了我们研制出的蛇形机器人作业系统，并展望了其在灾难救援中的应用前景。     

基于曲率的灰度图像拼接研究

在图像处理过程中,经常需要对剪切后的图像碎片进行拼接,提取灰度图像碎片的边界,计算出边界上各离散点处的曲率,每条边界上各点处的曲率构成了信号序列,分段计算两个信号序列的相关系数.由于曲率的位移不变性和旋转不变性,两条切口上各吻合点处的曲率理论上相等.本文验证了当相关系数取得最大值时,两条切口恰好吻合,从而实现灰度图像的自动拼接.     

基于主灰度的声纳图像识别

声纳图像是一种灰度图像,所以将灰度信息作为特征参与匹配和识别,具有重要意义.针对声纳图像识别系统实时性要求高、存储空间小的特点,提出一种基于主灰度的提取和识别方法,从而降低了特征维数,提高了声纳图像的识别效率.将该方法应用于水下声纳图像的识别中,实验结果表明它是有效的,具有一定的实用价值.     

一种基于灰度世界模型自动白平衡方法

在数码图片的处理中,白平衡用来进行各种色温下的颜色修正重现,而传统白平衡方法本身存在某些情况下不能正确重现真实色彩.基于灰度世界模型（Grey World Model）的自动白平衡方法可以在很大程度上弥补这些算法的缺陷,从而得到预期中的更为“真实”的图像.这种白平衡方法是在传统理论和灰度世界模型假设基础上的一种算法,在实际算法中根据摄入图像及其拍摄场景的不同选用不同的白平衡统计区域以及对蓝色白平衡乘法系数进行了调整.在实验中,利用获得的原始数据进行计算机仿真处理,得到了理想的结果.该白平衡算法改善了传统算法,获得的图像更为真实,可以广泛应用于数字图像产品中.     

基于预测误差修改的医学图像数据隐藏方法

针对医学图像可逆数据隐藏高保真、高容量、高频繁地插入和可逆性等特点,提出了一种基于预测误差修改的可逆数据隐藏算法,不需要对图像进行分块处理,利用加权线性预测得到预测图像,在预测误差直方图中采用4峰值点进行隐秘数据嵌入,较好地解决了医学图像中出现得较多的溢出问题,并在保证图像质量的同时增加了嵌入容量。理论分析和实验结果证明了算法的优越性。     

灰度直方图特征提取的Matlab实现

图像特征提取是图像识别、图像数据挖掘、基于内容的图像检索等的基础性工作,是目前图像领域研究的热点。该文以医学肝脏CT图像为例,对其灰度直方图特征提取进行了Matlab分析与实现,并给出了实现代码。实验结果表明,正常异常肝脏图像的灰度直方图特征有明显差异。     

基于模糊灰度共生矩阵与隐马尔可夫模型的断口图像识别

纹理通常由空间分布和灰度分布共同描述,灰度共生矩阵(GLCM)能兼顾二者,故广泛应用于纹理分析中。在计算GLCM时,为降低其维数,需对纹理图像进行灰度量化,这必然丢失部分图像信息。灰度量化时,由灰度值与量化区间中心值的不同距离,构造出相应的模糊隶属度函数,并定义了模糊灰度共生矩阵(FGLCM)。通过对断口图像FGLCM的14个特征统计量进行相关性分析,选择角二阶矩和熵等7个统计量作为特征参数,并验证了其有效性。最后,在4类典型断口图像的特征空间上,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行分类识别。实践表明,FGLCM比已有的GLCM能更好地表征断口特性,且在HMM状态数为3时,断口分类的平均识别率可达98%。     

基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法

为增强医学CT图像中的暗区信息和图像对比度,扩大灰度分布范围,提高医学CT图像的视觉效果,确保图像边缘轮廓信息完整,提出了基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法.获得准确的光照分布,将图像转换到RGB彩色空间,提取医学CT图像暗区信息,获取医学CT暗区图像,线性平滑处理医学CT暗区图像,得到用于医学CT暗区图像增强的光照强度分布图.将整数格式的像素值转换为浮点数,融合加权求和与单尺度Retinex模型,得到多尺度Retinex算法处理的医学CT图像,计算医学CT图像像素间的明暗关系,将多尺度Retinex算法色度空间线性映射到图像像素空间,转换后得到医学CT增强图像,实现医学CT图像增强算法.实验结果表明,所提算法的灰度分布范围较大,视觉效果较好,能够有效保留图像边缘轮廓信息,提高暗区图像的信息量和对比度.