非均匀颗粒自然堆积过程的计算机仿真

通过对非均匀颗粒的自然堆积过程进行计算机仿真,获得了散体的分形特性,为散体的物性研究提供了较详细的几何结构信息。拟议了自然堆积过程的计算机仿真实现方法,确定了随机堆积形成的散作的分形维数,仿真结果与己有数据相比较,表明了该方法的可行性。     

基于神经网络的图像分割方法及其在颗粒检测中的应用研究

随着计算机速度的不断提高,数字图像处理技术的发展越来越快。而基于数字图像处理的颗粒检测技术在国计民生中的应用也越来越广,提高颗粒检测技术的速度与准确性显得越来越重要。本文详细介绍了采用模糊竞争Hopfield神经网络对图像灰度级进行聚类,也就是需在某种目标函数最小化的条件下,实现灰度特征集的最优模糊划分,得到最优的阈值,实现图像的分割,并在此基础之上建立了一套对颗粒进行特征参数测量的图像测量系统,可以有效地实现对大量颗粒的测量和表征。     

级联残差学习的红外图像非均匀性校正方法

针对现有场景自适应非均匀性校正方法存在的图像过平滑和非均匀性残留问题,提出了一种基于级联残差学习的非均匀性校正方法。该方法将多尺度特征提取单元所获取的特征进行融合,并运用残差学习策略解决深度神经网络的过拟合问题。实验结果表明,该方法在平均峰值信噪比上较传统的场景自适应校正方法有近5dB的提升,主观视觉效果也更加清晰锐利。     

星际图像的压缩方法

研究了基于非均匀抽样和非均匀量化的空间重采样遥感图像压缩编码技术，主要针对遥感图像压缩的高速实时和高保真的要求，提出了一种分模式，自适应调整系数的空域处理压缩方法，实验结果表明本文提出的方法是解决遥感图像压缩的有效途径之一。     

基于小尺度的数学形态学遥感图像边缘检测方法

根据遥感灰度图像的特点,提出了一种基于小尺度的数学形态学的图像边缘检测方法,利用数学形态学在描述灰度图像方面的特点,通过对不同尺度下边缘特征提取的分析,采用非极大值运算方法提取边缘点,并与其他边缘检测法进行了比较,最后给出了遥感图像边缘提取的实验结果。     

脑损害CT图像的计算机标准化方法研究

针对目前脑损害临床研究中存在的实际问题提出了颅脑CT影像的标准化概念，并借鉴图像恢复中的几何纠正技术，提出了一套可行的颅脑CT影像的标准化方法。该方法首先对原始CT图像进行预处理，然后自动寻找控制点，确定多项式校准方程，最后进行标准化处理。在标准化图像上，进一步进行了检验统计工作，实验结果证实该方法行之有效，能为脑损害的诊断及研究提供实验手段与理论依据。     

动态载荷作用下岩石颗粒破裂过程的数值模拟

目的 为了研究岩石颗粒在动态载荷下的损伤破坏机理与动力破碎过程．方法 用RFPA（岩石破裂过程分析）探讨不同动态应力波作用对于岩石颗粒试样破坏模式的影响．结果 数值模拟结果表明，在不同的应力波峰值和不同的应力波作用时间作用下，试样表现出不同的破裂模式．结论 在应力波峰值较低时，裂纹的萌生从试样的中部或底部开始；当应力波赋值较大时，裂纹的萌生从加载点开始以裂纹带的形式向下延伸．在相同的应力波峰值作用时。波长较长时试样主要表现为径向破裂为主；而波长较短时试样则表现为两翼破坏．在动态应力波作用下，试样中萌生出更多的分叉裂纹，随着应力波波长的增加。分叉裂纹的数量也随之增加．这与静态载荷作用下形成只一条主裂纹的情形是不同的。     

基于图像的产品缺陷特征提取方法

在基于图像的工业产品缺陷检测中,多为非均匀背景的高像素图像,传统的图像分割方法难以将缺陷目标快速从图像背景中分离出来．本文提出一种从非均匀背景中分离目标的新方法：首先,对原始图像进行栅格采样,将各采样点组成一幅小的图像;接着,对该图像应用GLPE进行滤波和平滑,以消除目标对背景的影响,接着应用Facet模板按原取样值对该图像插值进行二次平滑,从而得到背景图像;最后,将原始图像减去背景图像即得到目标图像．实验结果表明,该方法与传统图像分割法相比,对缺陷特征的识别更准确,目标提取速度更快,可以显著提高产品缺陷的检测效率．     

一种胸廓CT图像预处理与三维建模方法的研究

为了快速、精确地从胸廓螺旋CT中提取肋骨、胸骨、脊椎与肋软骨并建立模型,文章提出了一种胸廓CT图像预处理与三维建模的方法.采用图像格式转换、灰度拉伸、自适应魏纳滤波、图像批处理等算法,滤除内脏、肌肉等噪声图像,增强胸廓各部分骨骼的区分度;再用阈值分割、区域增长等方法,分别建立胸廓硬骨三维模型与肋软骨三维模型,并装配成符合有限元受力分析要求的整体模型.结果表明,肋软骨模型的精确性得到了一定程度的提高,人工修改模型的工作量显著减少,三维建模周期缩短约40%.该方法为提供漏斗胸Nuss手术仿真奠定了基础,对Nuss手术中支撑板选材及定位具有重要参考价值.     

织物纹理计算机图像处理的多频道分解方法

采用一种新的图像处理方法－－小波多频道分解方法,对织物图像进行处理,根据这种独到的图像分解方法及基本分解结果,提一种测量织物密度的新方法,它对织物组织与参数的计算机图像分析,识别及其进一步的应用;研究具有重要的参考价值。     

Numerical investigation of particle saltation in the bed-load regime

This paper numerically investigates particle saltation in a turbulent channel flow having a rough bed consisting of 2–3 layers of densely packed spheres.In this study,we combined three the state-of-the-art technologies,i.e.,the direct numerical simulation of turbulent flow,the combined finite-discrete element modelling of the deformation,movement and collision of the particles,and the immersed boundary method for the fluid-solid interaction.Here we verify our code by comparing the flow and particle statistical features with the published data and then present the hydrodynamic forces acting on a particle together with the particle coordinates and velocities,during a typical saltation.We found strong correlation between the abruptly decreasing particle stream-wise velocity and the increasing vertical velocity at collision,which indicates that the continuous saltation of large grain-size particles is controlled by collision parameters such as particle incident angle,local rough bed packing arrangement,and particle density,etc.This physical process is different from that of particle entrainment in which turbulence coherence structures play an important role.Probability distribution functions of several important saltation parameters and the relationships between them are presented.The results show that the saltating particles hitting the windward side of the bed particles are more likely to bounce off the rough bed than those hitting the leeside.Based on the above findings,saltation mechanisms of large grain-size particles in turbulent channel flow are presented.     

风沙颗粒起动形式的实验研究

应用高速摄影技术,在风洞实验中获得沙粒运动的连续高速摄影图片,通过时序分段图像叠加方法处理,获得单个粒子的运动轨迹．按照沙粒与气流之间、沙粒与沙粒之间相互作用关系,划分沙粒的起动形式．结果表明,在风沙两相流中的沙粒相存在“自发起跳”、“冲击起跳”和“入射．反弹”等3种起动方式,且3种起动形式在沙粒的起动过程中是交替发生的．     

一种伪粒子滤波的多目标跟踪方法

针对经典粒子滤波方法进行多目标跟踪的发散问题,基于经典粒子滤波原理和聚类算法,提出一种伪粒子滤波方法．通过对经典粒子滤波重要性重采样结果进行聚类分析,获得相应目标的粒子子群集合以及相应的不动点．并证明了选取近于目标区域大小的聚类核函数带宽,聚类不动点即逼近目标的最大后验概率分布．通过数据关联确定多目标的最终状态．实验结果表明,该算法解决了经典理论的发散问题,可以完成实时多目标跟踪,且具有鲁棒性能和一定的生物视觉仿生功能．     

从粒子图像中直接测量涡量的方法研究

为克服传统涡量测量方法的缺点，提出了从代表流体运动的粒子图像中直接测量涡量（DMV）的方法.该方法基于流体流动的基本原理，从粒子图像中提取两个相互匹配的粒子模式，通过计算两个匹配粒子模式间的旋转角位移从而确定模式的涡量.将DMV方法运用于标准的粒子图像，并与二阶、三阶中心有限差分法进行了比较.结果表明，DMV方法测量的精度不受采样点空间分辨率大小的影响，同时速度测量的不定误差不会传递给涡量.该方法适用于具有强旋转流动涡量的测量.对于强剪切变形流动，可以通过设定较小的图像采样时间间隔以提高测量范围.     

数字粒子图像测速技术中目标分割算法的实现

数字粒子图像测速(DPIV digital particle image velocimetry)关键技术在于提取流场中粒子的运动信息，涉及连续两幅图像中粒子群的对应(互相关性)等图像处理问题．本研究提出改进的互相关算法，将数字成像系统的连续两幅图像中的目标搜寻区域进行自动分割，将其划分为互不交叠，各自具有一致属性的区域图，然后依次将第一幅的判读小区在第二幅的大搜索小区中移动，搜索与第一幅判读小区最匹配的粒子图像，此方法完全适用粒子速度在1．2～3．5m/s范围的粒子流速度测量，运算速度和精度均满足实际需要．     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值,基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法.由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数,用粒子群算法对其进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法不仅可实现正确的图像分割,并可使分割速度大大提高.     

工业检测中图像采集标定与预处理技术研究

为了较好地解决工业现场劳动强度大、效率低下的不足,彻底消除工业现场中可能存在的威胁和危害操作人员人身安全的因素,针对工业图像检测技术中的校正、识别问题,提出了摄像机的快速标定方法及视频信号的有效提取算法,并给出了工业现场应用的案例。测试数据及现场运行情况表明,对有一定变形的检测对象,该算法仍可以准确地提取其几何特征,达到了系统要求。经测试,定位精度为±3mm。较好地解决了工业现场摄像机参数的快速标定及噪声条件下图像信号的有效提取问题。     

基于数学形态学的交通图像滤波处理方法研究

针对智能交通视频图像中常见的几种噪声源，阐述了数学形态学在交通图像滤波中的应用.结合实际拍摄的动态交通图像，提出了基于数学形态学和帧差法的交通图像噪声滤除方法.根据提出的算法方案，编写了Visual C++程序，进行了实验验证，并在此基础上比较了不同形态学算法对同一组交通图像的处理结果.从实验结果得出，该算法有效分离并较完整地保留了交通图像中的运动车辆，取得了良好的降噪处理效果.     

单一粗颗粒对矿岩颗粒体系剪切特性影响试验

为了探究不同垂直压力以及不同粒径、形状和位置的单一粗颗粒对矿岩颗粒体系抗剪强度和运移特性的影响,采用自主设计的矿岩颗粒体系非接触式剪切特性监测与分析系统开展直接剪切试验.研究结果表明,当形状因子>0.5时,添加粗颗粒会显著增加5～10 mm矿岩颗粒体系的抗剪强度,粗细颗粒粒径比为3.07～4.23.粗颗粒在剪出口时的矿岩颗粒体系抗剪强度最大,剪入口次之,位于可视面中心位置时的抗剪强度最小.在所研究的取值范围内,矿岩颗粒体系抗剪强度随着垂直压力的增加呈线性增长规律.当形状因子<0.5时,随着粗颗粒形状因子的增加,抗剪强度无显著变化,当形状因子≥0.5时,随着粗颗粒形状因子的增加,抗剪强度缓慢增加.相较于粗颗粒形状,垂直压力对矿岩颗粒体系抗剪强度的影响更显著.在所研究的取值范围内,不同粗颗粒粒径、形状和垂直压力影响下的四周细颗粒运移轨迹均符合Boltzmann分布.粗颗粒四周细颗粒的垂直位移随着粗颗粒形状因子的增加会显著增加,随着垂直压力的增加,则会降低四周细颗粒的垂直位移;粗颗粒形状因子和垂直压力的二者增加均会提高细颗粒运移轨迹方向的有序程度.     

距离图像的分层滤波处理算法

距离图像是指由波束扫描和脉冲反射测距相结合形成的图像,它与常规的光学图像相比具有一些不同的统计特性.提出一种用于处理这种距离图像的分层滤波处理算法,它利用了距离图像中存在多目标时统计直方图具有多峰值的特点进行分层分割、分别滤波,再合成重建新图像.与常规的滤波处理方法相比,它能更加有效地滤除噪声干扰,获得清晰的目标和背景图像.