空间约束聚类分析的零部件图像镜面高光去除方法

为了解决镜面高光造成的零部件图像质量下降问题,提出了一种空间约束聚类分析的零部件图像镜面高光去除方法。 首先,将零部件图像投影到最小-最大色度空间,通过固定的聚类中心对聚类过程进行空间约束在保证簇中色度相近的同时实 现彩色像素和消色像素的分离;然后,采用强度比调整和亮度直方图统计分别对彩色像素和消色像素中的镜面反射分量进行估 计;最后,结合二色反射模型,实现零部件图像的镜面高光去除。 实验结果表明,经所提方法去高光后的实际拍摄图像的平均熵 值和结构相似度分别达到了 5. 750、0. 998 8,有效地去除了零部件图像中的镜面高光,提高了图像质量。     

基于光流场的输电导线舞动监测方法

提出基于光流场的输电导线舞动监测方法,以输电导线舞动视频中截取的多帧连续图像为研究对象,利用金字塔光流法计算图像中各点的光流值,通过形态学滤波中的闭运算滤除孤立噪声点,设置面积阈值提取图像中舞动的导线;对图像进行多层亚像素级滤波处理,把图像中向量场以横向、纵向分为实值图,以横向、纵向估算光流像素点的位置并计算出光流速度;描绘出图像中各点的运动方向和位移,实现导线舞动的自动监测。该方法克服了视频监测单纯依靠工作人员观看导线运行状况视频的弊端。实例分析结果表明,该方法能够准确地检测出导线舞动的目标区域并计算出导线上各点的速度和舞动位移。     

结合高光谱和机器学习的无线充电金属异物检测

金属异物侵入会造成无线充电系统效率和稳定性降低,并且可能引发安全事故,因此必须进行金属异物检测。 针对现 有技术存在检测盲区以及无法检测微小异物的问题,提出一种深度学习目标分割与机器学习目标分类相结合的金属异物检测 方法。 首先采用 YOLO v3 网络对充电区域 RGB 图像进行异物目标分割,然后通过支持向量机对各个目标区域对应的高光谱图 像进行分类,最后搭建实验平台验证方法的有效性。 结果表明,该方法不仅能够检测螺母和回形针等微小金属异物,而且具有 检测包裹金属异物的潜能;与仅采用支持向量机进行逐像素检测相比,该方法的检测速度提升了约 38. 9%。     

FPC的图像采集与表面曲向消除方法

挠性电路板(FPC)的图像采集与预处理是自动检测的基础。针对检测缺陷不同提出3种照明方案,对欲检测缺陷拥有较好成像效果,若检测所有缺陷,可采用2种方案结合分别采集图片;只有在同轴光照明下才可准确识别FPC折痕缺陷,为区别折痕与表面曲向,研究FPC表面曲向消除方法(CSE),根据FPC基材表面曲向区域挠度引起的灰度值渐变情况,以最小像素个数、最大灰度梯度、均方差为筛选条件,识别图像中的表面曲向区域,以表面曲向区域中的灰度极小值为真实灰度值,消除图像中的表面曲向。利用高斯滤波与CSE结合对图像进行预处理,图像信噪比比高斯滤波提升5.80 d B。     

基于SLIC超像素算法和密度聚类的TA2钛板表面缺陷定量化评估研究

由于边缘效应的影响,TA2钛板涡流C扫描图像中缺陷区域与背景区域混杂,边缘对比度低,难以实现缺陷区域定量化评估。针对以上问题,提出了一种基于简单线性代聚类(SLIC)超像素算法和密度聚类算法的涡流C扫描图像分割方法。首先对TA2钛板进行涡流无损检测,获得包含有TA2钛板表面缺陷的涡流C扫描图像;然后利用SLIC超像素算法将获得的C扫描图像预分割成若干小区域;最后通过密度聚类算法对预分割后的C扫描图像进行区域合并,得到受检测TA2钛板C扫描图像中的缺陷区域,通过对缺陷区域进行细化处理和轮廓跟踪可以得到TA2钛板缺陷区域的估计长度,实现对TA2钛板表面缺陷的定量化评估研究。实验结果表明,该方法能够有效地实现受检测的TA2钛板表面缺陷的可视化、定量化分析,与传统的图像分割方法相比分割效果更优、准确性更高。     

一种新的图像连通域快速标号算法

本文提出了一种新的基于像素的二值图像连通域快速标号算法。本方法采用等价链表来记录连通关系,并实时修正等价标号,仅通过一次全局扫描即可标记图像中的所有二值连通区域。本文算法克服了基于像素的方法需要多次扫描图像才能确定连通域的缺点。与现有算法相比,速度快、实现简单,而且能够准确地对各种复杂形状的连通区域进行标号。     

基于空-频域映射与虚警抑制的弱小目标检测算法

为了有效控制红外弱小目标检测过程中的虚警率,提高复杂云背景下的目标检测准确度,提出了基于空域-频域映射与虚警抑制的弱小目标检测算法。根据红外中心像素不同方向上的强度值,构建了方向最大中值滤波器,有效消除噪声;并利用中心像素与其邻域像素的强度差异,形成背景抑制滤波,充分增强弱小目标;考虑云区域的特有属性,联合非线性滤波,定义了云区域识别机制,提取空域映射;引入Butterworth差异低通滤波器,对去噪图像中的显著目标完成初步识别;基于其幅度信息,进行显著目标的精细检测;再利用细显著性检测结果,计算阈值,利用二值分割方法来获取去噪红外图像的频域映射;联合空域映射与频域映射,提取红外图像中的候选目标;根据真实动目标与虚警之间的运动特征差异,利用多尺度改进的管道滤波来抑制虚警,准确识别出真实目标。实验数据表明,相对于已有的弱小目标识别方案,所提方案能够准确地识别出真实目标,拥有更好的ROC特性曲线。     

一种雨景视频图像的复原方法

提出一种基于改进的模糊C均值聚类的方法来检测与去除视频图像的雨滴.分析了雨滴的时域特性和形状特征,然后根据雨滴的特性采用了改进的模糊C均值聚类的方法来分类检测雨滴.运动的物体会造成相应像素的亮度值发生很大变化,可以根据雨的形状特征建立一个尺寸选择规则来消除运动物体对雨滴检测与去除的影响.实验结果表明,该方法与传统的模糊C均值聚类方法相比,能有较好的雨景图像的复原效果.     

基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法研究

随着信息技术和智能化技术在电力系统的应用拓展,采用智能巡检机器人对变电站一、二次设备运行状态进行巡视逐步成为智能运检的趋势.提出了一种基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法.基于OTSU阈值分割优化方法快速检测图像中的高光干扰;引入改进RANSAC算法完成多视角的图像特征匹配和求取最佳透视变换矩阵,利用辅助图像透视变换至主图像修复其中的高光区域;在图像修复的基础上通过对压板边缘检测的倾角来判断其运行状态.实验结果表明,所提抗干扰方法有助于更好地识别图像中压板的运行状态,辨识准确率可达93％.     

曲波变换域的SAR图像相干斑去噪

合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声降低了图像的质量,使得图像的可视化和解译变得困难,影响了后续的目标检测、分类和识别等应用。为此提出了一种在快速曲波变换域的SAR图像去噪算法。先将SAR图像分成均质区域、非均质区域和边缘区域。使用均值滤波器对均质区域的像素滤波,对于非均质区域的像素使用曲波硬阈值滤波算法处理,边缘区域的像素直接保留。实验结果表明,此算法能有效的去除SAR图像的噪声并保持图像细节。     

基于改进RPN网络的电力设备图像识别方法研究

针对Faster RCNN算法在电力设备状态图像处理过程中生成的Anchor与目标设备不匹配而导致的设备识别率降低的问题,提出了一种基于连通域预处理的Faster RCNN的改进模型。依据像素值相近及位置相邻原则构建连通域,将连通域的长宽比作为输入信息对RPN(region proposal network,RPN)的Anchor面积框进行修正,以此提高Anchor boxes与目标设备的匹配度。实验结果表明:识别区域与目标设备面积的进一步匹配避免了多余锚框网络计算量,该方法对目标设备误识别率由改进前的2.2%下降到1.9%,降幅达14%,同时其计算效率较传统Faster RCNN算法提高6.7%。在非格式化图像数据快速增加背景下,文章所提方法对于提高电力设备状态图像的识别和处理具有重要意义。     

路面病害巡检评估系统中的裂缝检测技术

由于使用手持设备的网络型混凝土路面病害巡检评估系统与车载道路检测系统的病害图片处理方法不同,针对使用手持设备的网络型混凝土路面病害巡检评估系统提出一种基于图像处理的可纠正图像畸变的混凝土路面裂缝检测技术。1)使用张定友法对摄像头进行标定,获得摄像头内外参数;2)对路面病害图像进行预处理;然后,通过阈值分割法检测出路面裂缝,根据背景连通域数量的差异,实现了裂缝分类;通过投影法对出横、纵和斜向裂缝实现分类。3)对线性裂缝提取裂缝骨架细化并根据实际版块长宽,求出裂缝长度、平均宽度等病害参数;对于网状裂缝通过求其最小外接矩形计算其破损面积。     

基于特征点检测与光流法的运动目标跟踪算法

为了解决当前运动目标跟踪算法在背景模型复杂和目标特征不明显的情况下,导致算法跟踪能力不足的问题,本文分别从特征点检测与光流法分析的角度出发,提出了基于特征点检测与光流法的运动目标跟踪算法。首先,根据图像梯度矩阵最小特征值,通过仿射变换,精确化特征点帧间匹配,排除伪特征点,达到精准检测运动目标特征点的目的。然后,基于图像像素守恒原理,进行2幅图像间变形评估,建立图像约束方程,进一步精确跟踪运动目标。最后,基于软件开发环境QTCreator实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前运动目标跟踪技术相比,本文算法拥有更高的准确性与稳定性。     

非均匀照明场中参考格栅信号提取的研究

本文对非均匀照明场中参考格栅图像作了统计分析,在此基础上提出了一种格栅信号提取方案.该方案利用图像中像素点邻域的灰度均值和均方差值的统计特性,把原始图像分割为一系列子图像,对每一个子图像进行自适应阈值分割,进而获得原始图像中的参考格栅信号.实验确定了各子图像临界阈值与图像灰度均值的关系,并与LoG算子的结果进行了对比,该方法明显较优.     

基于紫外成像技术的电气设备放电故障定位

夜间型紫外成像仪获得的放电图像往往因其拍摄条件及其设备的限制,不能很好的实现电晕放电位置的定位,为此在对紫外图像进行降噪预处理的基础上,分别依据紫外图像灰度值的不同、放电部分的灰度值均高于环境部分灰度值、放电部分与环境部分灰度值相差明显且人眼对黑色敏感习惯以及放电部分边界梯度变化大的原理,采用等位图法、阈值法、反转法和边缘法研究了基于紫外成像技术的电气设备放电故障定位。实验结果表明4种方法均可实现放电定位。通过对结果的对比分析,确定了各种方法的适用情况,此研究有利于基于紫外成像技术的电气设备放电故障诊断的实现。     

基于图像处理技术的火焰检测算法研究

针对传统火焰检测方法可靠性不高、准确性不够的问题。本文提出了一种基于图像处理的火焰检测算法,通过计算火焰图像相关区域像素的数值,来直接对火焰燃烧的＂有＂、＂无＂做出判别。根据火焰在正常燃烧下分为初燃烧区、完全燃烧区和燃尽区的特性,设计了相应区域的火焰检测算法,并给出了详细的检测流程。在实际环境下,对算法在燃烧器不同火焰燃烧状态下进行了验证。结果表明,所设计的的火检算法具有较高的可靠性和准确性,可以满足火焰检测的需要。     

基于改进亚像素算法的陶瓷天线PIN针在线精密检测

陶瓷天线PIN针作为天线中重要的零部件之一,其尺寸偏差将直接关系到天线的产品质量。为了实现PIN针的在线精密检测,设计研发了一种PIN针在线检测装置,并提出了一种基于改进亚像素算法的PIN针尺寸检测方法。首先开始采集图像并进行像素当量标定,对图像进行畸变校正、获取ROI区域、图像预处理,然后利用基于改进Sobel算子及高斯峰值位置估算的亚像素边缘检测算法提取边缘点,利用最小二乘法将边缘点拟合成一对平行直线,并计算出线间像素宽度,根据像素当量换算得到被测PIN针在ROI区域处的直径尺寸。实验结果表明,该方法的测量平均相对误差小于0.25%,在保证±0.005 mm检测精度的同时,其平均耗时相对于传统基于高斯拟合的亚像素检测算法缩短了64.32%。     

Rotation‐invariant image matching by geometrical parameter of equidistant edge pixel group

Template matching is a method of searching for a target image area that is similar to a template image. However, the target image area generally must have the right position relative to the template image. Therefore, the computational cost is high when the location and the inclination of the target image area are unknown. This paper proposes a method of searching for a target image area with arbitrary location and an arbitrary inclination by means of geometrical parameters obtained by an equidistant edge group. In this method, the difference of directions is calculated from the edge direction of a referenced edge pixel and from the directions from the referenced edge pixel to other selected edge pixels. After that, matching is performed, using the difference in directions and the matching rates are accumulated. Then the location and inclination of the target image area are sought by scanning the accumulation space. Experimental results show that the proposed method has higher reliability and lower computational cost for image matching. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 161(1): 34–42, 2007; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20520     

基于图像处理的继电保护装置定值自动核对方法

为提高继电保护装置定值核对工作效率和准确率,文章基于图像处理技术提出了一种继电保护定值自动核对方法.利用手机摄像方式采集定值单图像信息,设计算法对原始图像进行灰度增强、二值化以及倾斜校正等预处理,从中提取出清晰的定值单表格部分.通过形态学方法对表格图像进行单元格分割,再对各单元格图像进行光学字符识别并对识别结果进行关联校正,进而得到定值条目信息.最后建立关键词库以及针对不同型号的保护装置定制处理流程,对定值信息完成存储与自动核对.现场应用结果表明,此法具有较高的可行性和可靠性,可为提高相关人员工作效率,确保定值准确性提供技术支撑.